US-Startup versucht sich als Krypto-Prophet mit CIA-Technik
CryptoViewing ist ein US-Startup, das sich auf das "Gefühl" vom CEO und anderen firmeninternen "Sehern" verlässt und seine "Krypto-Einsichten" an Subscriber verkauft.
Nostradamus, das Orakel von Delphi, Wetterfrösche – seit Ewigkeiten versucht der Mensch einen Blick in die Zukunft zu werfen. In heutigen Zeiten meist wissenschaftlicher Natur, mancherorts weniger auf Forschung basierend. Ein US-Startup namens CryptoViewing hat es sich zur Aufgabe gemacht, auf Bitcoin und Co. zu starren und seinen Usern Prognosen darüber zu verkaufen, was mit verschiedenen Kryptowährungen in der Zukunft passieren könnte.
CryptoViewing wird zu Remote Viewing
Dabei bedient sich das Startup einer umstrittenen Methode der „Hellseherei“ – berühmt geworden durch die CIA – zur Bewertung von Kryptowährungen. Anders genannt: „Remote Viewing“.
Die Idee dahinter ist, dem „Hellsehen“ eine gewisse wissenschaftliche Art zu verleihen und wurde von der US-Regierung im letzten Jahrhundert mehr als zwei Jahrzehnte lang getestet. Genauer, ob „übersinnliche“ Fähigkeiten zur Spionage im Kalten Krieg eingesetzt werden können.
Remote Viewing ist eine Technik, die nach recht strengen Protokollen durchgeführt werden muss und an der mindestens zwei Personen – ein „Sender“ und ein „Betrachter“ – beteiligt sein müssen, die sich an unterschiedlichen Orten befinden.
Erklärung der CIA-Technik
Der „Sender“ ist dafür verantwortlich, ein „Ziel“ (in diesem Fall: Kryptowährung) zu identifizieren und zu versuchen, dem Betrachter telepathisch Details über dieses Ziel zu übermitteln (Dinge wie den CEO des Krypto-Projekts und sein Logo).
Der „Betrachter“ versucht dann, Details über dieses Ziel wahrzunehmen und sie aufzuschreiben oder zu zeichnen. Nach Beendigung der Sitzung wird das Ziel dem Betrachter offenbart und die Genauigkeit der Notizen wird bewertet.
Im Fall von CryptoViewing versucht Gründer Daz Smith (das Startup verfügt über fünf weitere „Seher“) zuerst, Details wie den CEO und das Logo zu notieren, und dann zu erkennen, ob er dem Projekt positiv oder negativ gegenübersteht.
Subtil und fast nicht wahrnehmbar
„Ich gehe im Wesentlichen in mich, um die Informationen zu erhalten. Es sind sehr subtile, fast nicht wahrnehmbare Gefühle in mir selbst. In 90 Prozent der Fälle handelt es sich also nicht um visuelle Eindrücke, sondern um Gefühle, die wirklich aus dem Innersten des Menschen kommen“, erklärte er der Plattform Sifted.
Der Gründer behauptet, dass er in etwa 70 Prozent der Fälle die Details des CEO und des Logos einer Kryprowährung genau wiedergeben kann.
Was die Genauigkeit der positiven oder negativen Stimmung rund um eine Währung angeht, so betont er, dass die Informationen, die er durch Remote Viewing erhält, immer nur ein Teil seines Entscheidungsprozesses sind und dass er immer seine eigenen Nachforschungen anstellt.
CryptoViewing keine Finanzberatung
Abgesehen davon sagt Smith, dass er mit seinen Krypto-Investitionen derzeit einen Gewinn von rund 350 Prozent erzielt hat (vor dem Crash 700 Prozent). Allerdings warnt er selbst davor, sich gänzlich auf seine Prophezeiungen zu verlassen.
„Wir geben nur Informationen, es ist keine Finanzberatung. Man braucht mehrere Informationsquellen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können“, so seine Aussage gegenüber Sifted
Betrug oder mit „guten Absichten“?
Smith glaubt, dass Remote Viewing ihm eine Möglichkeit bietet, zu erkennen, ob es sich bei einem Krypto-Projekt um einen Betrug handelt, der ins Leere läuft, oder um ein legitimes Projekt, das von guten Absichten getragen wird.
Aktuell zahlen 2.000 Abonnenten zwischen neun und 85,50 Euro pro Monat für die Krypto-Hellseherei des Startups.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.
Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI
Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.
„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“
Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.
Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.
Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).
„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.
Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch
Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.
Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.
Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“
Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.
Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.
Benchmark-Vergleichstabelle
Anmerkungen zur Tabelle:
Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
„text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
„–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.
Kurzerklärungen der Benchmarks
Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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