02.06.2026
"BUSINESS CREATION STUDIO"

V_Labs wird Trinsik: Das Labor hat ausgedient

Zehn Jahre nach dem Start wird aus dem Vorarlberger Venture Builder V_Labs das "Business Creation Studio" Trinsik. Wir sprachen mit Partner Lukas Meusburger darüber, wie das Rebranding die Entwicklungen der vergangenen Jahre widerspiegelt.
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Die Trinsik-Partner (vl.): Marcel Grosskopff, Georg Frick, Manuel Hörl und Lukas Meusburger | (c) Trinsik
Die Trinsik-Partner (vl.): Marcel Grosskopff, Georg Frick, Manuel Hörl und Lukas Meusburger | (c) Trinsik

40 Mitarbeiter:innen an fünf Standorten bzw. Tochtergesellschaften in Wien, Budapest, Dornbirn, München und Zürich; dazu Referenzkunden wie ABB, Andritz, EnBW, Lufthansa, Verbund, Hitachi Energy, ÖBB, Erste Stiftung und die Europäische Investitionsbank. Der in Vorarlberg gegründete Venture Builder V_Labs hat in den zehn Jahren seines Bestehens sein Konzept bewiesen. Er stand etwa auch bei der Ausgründung von MyFlexbox aus der Salzburg AG und dem folgenden Investment von 75 Millionen Euro im Hintergrund.

Strategie statt Experimente

Die Weiterentwicklung in der vergangenen Dekade war aber nicht nur quantitativer Natur, erzählt Managing Partner Lukas Meusburger gegenüber brutkasten: „Die ganze Szene hat sich seitdem massiv gewandelt. Es geht heute viel weniger ums Experimentieren. Die Initiativen kommen mittlerweile direkt aus der Unternehmensstrategie und sollen richtigen Impact erzielen.“

Was der Gründer sagt, spiegelt sich auch in einer kürzlich veröffentlichten Studie des Wiener Mitbewerbers whataventure wieder – brutkasten berichtete. Schon im Vorjahr hatte man dort an gleicher Stelle konstatiert, Venture Building sei „über die Experiment-Phase hinaus“. Durch aktuelle Budgetkürzungen fällt der Befund dieses Jahr noch schärfer aus: Die klare Kopplung von Corporate-Venturing-Aktivitäten an die Unternehmensstrategie sei mittlerweile Überlebenskriterium.

Extrinsischer Beitrag zu intrinsischen Zielen

V_Labs habe sich im Lichte dieser Entwicklungen bereits in den vergangenen mindestens fünf Jahren gewandelt, erzählt Meusburger. Und eines sei dabei klar geworden: Die Selbstdefinition als Labor, die sich im Namen V_Labs widerspiegelt, passt 2026 nicht mehr. Auch „Venture Builder“ reiche heute nicht mehr aus, sagt der Gründer. Nun wurde die neue Brand präsentiert: Trinsik tritt als „Business Creation Studio“ auf. „Wir zeigen damit, dass wir noch näher am Kerngeschäft sind“, so Meusburger.

Und warum Trinsik? Man wolle Partnern das notwendige extrinsische Element liefern, um ihre intrinsisch motivierten Innovationsbestrebungen zu erfüllen. „We help you build the bold ideas you can’t afford to leave on paper“, lautet der neue Slogan dazu. „Die Corporates, die es ernst meinen, scheuen nicht davor zurück, große Wetten einzugehen. Aber die Execution bleibt dabei die große Herausforderung“, sagt Meusburger. Das habe sich auch durch KI nicht geändert. „Man kann zwar schneller einen Prototypen bauen, aber die internationale Ausrollung und Skalierung braucht nach wie vor Erfahrung und Wissen.“

Auch dieser Befund deckt sich – nicht ganz überraschend – mit jenem von Mitbewerber whataventure. Dabei machen beide eine weitere Entwicklung im Corporate-Venturing-Bereich aus, die negativ gedeutet werden kann, ihnen aber dennoch in die Hände spielt: Zahlreiche interne Innovationsprogramme – auch bei großen Corporates – wurden in den vergangenen Jahren wieder gestrichen. Die Innovationsagenden wanderten dabei direkt in die Business-Units zurück. Das ändere aber nichts an einer Tatsache, ist Meusburger überzeugt: „Der Bedarf bei Corporates, sich strategisch weiterzuentwickeln, hat sich kein bisschen verändert.“ Und der Bedarf für externe Hilfe sei dabei größer denn je.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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