Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

10.03.2026

INTERVIEW

„Wenn du als Tech-Company nicht signifikant KI verwendest, bist du in der Krise“

Speedinvest-General-Partner Markus Lang im großen Interview über KI-Investments und die Auswirkung von KI auf den VC-Bereich.

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Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von März 2026 “Kraftakt” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

Während das Risikokapital-Volumen in Österreich 2025 weiter drastisch sank, stach ein Bereich – wenig überraschend – positiv hervor: künstliche Intelligenz (KI). Global flossen im Vorjahr Schätzungen von Crunchbase, CB Insights oder PitchBook zufolge mindestens 50 Prozent des gesamten Risikokapitalvolumens in KI-Unternehmen. Österreichs größter und bekanntester Venture-Capital-Fonds Speedinvest hat ein eigenes Team für KI- und (digitale) Infrastruktur-Investments. Dessen Leiter ist General Partner Markus Lang. Im Interview sprachen wir mit ihm über KI-Startups im weiteren und engeren Sinn, die Gefahr einer Bubble, die österreichische und die europäische Risikokapitallandschaft und den Einsatz von KI bei Speedinvest selbst.

brutkasten: Man hört heute ständig, dass Venture Capital in der Krise steckt – mit Ausnahme von KI und Defense. Unterschreibst du das auch aus Sicht von Speedinvest?

Markus Lang: Nein. Ich bin der festen Überzeugung, dass KI der wesentlichste Plattform-Shift ist, den zumindest ich bis jetzt miterlebt habe. Er steht auf einer Stufe mit Mobile und dem Internet. Ich glaube sogar, dass wir uns das Ausmaß zum jetzigen Zeitpunkt noch gar nicht vorstellen können. KI ist eine Querschnittsmaterie. Das heißt, die Unternehmen, die wir sehen, haben einen anderen Tech-Stack und verwenden KI in den unterschiedlichsten Bereichen. Wir bei Speedinvest sehen KI daher nicht als isoliertes Investment-Vertical, sondern als übergeordneten technologischen Durchbruch, der alle unsere Investment-Verticals – von B2B-Software über Gesundheit und Fintech bis hin zu Deeptech – massiv beeinflusst und verändert.

Wo ich zustimmen würde: Wenn du heute eine Tech-Company bist und nicht signifikant KI verwendest, dann bist du in der Krise. Du wirst es schwer haben, einen effizienten Wachstumskurs fortzusetzen. Aber Venture Capital per se ist nicht in der Krise.

Ihr habt bei Speedinvest eine eigene KI-Unit, die du leitest. Wenn KI überall drinsteckt, was ist dann der Fokus dieses spezifischen Teams?

Man muss sich mit der Frage beschäftigen: Was ist eigentlich eine KI-Company? Für uns gibt es „AI Companies“ im weiteren und im engeren Sinn. Die Unternehmen, über die wir gerade sprachen, sind solche im weiteren Sinn: Sie nutzen KI-Capabilities in der Produktentwicklung, im Marketing oder im Sales. Dann gibt es KI-Companies im engeren Sinn, die tatsächlich das Tooling oder die Infrastruktur für alle anderen Industrien bauen.

Ein Vergleich: Vor zehn Jahren war fast jede Firma eine „Cloud Company“, weil sie auf AWS oder Google Cloud lief. Aber es gab auch Infrastruktur-Player wie Docker, die die Cloud erst ermöglichten. Damit beschäftigt sich unser KI-Team: mit Enabling-Technologien und dem Foundational Layer. Unsere Regel ist aber, dass bei einem Deal immer zwei oder drei Teams involviert sind. Wenn wir eine KI-Lösung im Gesundheitsbereich mit Payment-Logik sehen, schauen sich das Kollegen aus den Health-, Fintech- und KI-Teams gemeinsam an.

Du sprichst die Infrastruktur an. Welche Rolle spielen Unternehmen, die an eigenen Large Language Models (LLMs) arbeiten? Siehst du Chancen für europäische Unternehmen, die eigene Modelle bauen?

Das ist eine hervorragende Frage, die wohl niemand abschließend beantworten kann. Ich glaube, dass für generalistische LLMs der Zugang zu Kapital entscheidend ist – und da haben wir als Europäer nicht den besten Track Record. Man kann argumentieren, dass Firmen wie Mistral europäische Champions werden. Ich kann aber auch der Skepsis etwas abgewinnen: Selbst wenn man ein, zwei Milliarden einsammelt, ist das im Vergleich zu OpenAI, Anthropic oder xAI wenig.

Wir glauben bei Speedinvest, dass es spezialisierte Modelle für hochkomplexe Anwendungsfälle brauchen wird. In diesem Bereich haben wir fünf oder sechs Investments getätigt. Ein gutes Beispiel aus Österreich ist Emmi AI, die ein Modell bauen, um physikalische Simulationen mittels KI zu verbessern. Das ist ein Use Case, der wohl nicht so schnell durch ein allgemeines Modell von OpenAI ersetzt wird.

Wie stellt man als Investor sicher, dass Startups wirkliche Alleinstellungsmerkmale haben, wenn viele Anwendungen auf den großen allgemeinen LLMs aufbauen?

Die Zeit der dünnen „LLM-Wrapper“, wo man 90 Prozent der Funktionalität aus einem Modell nimmt und in drei Wochen eine Website darum baut, ist vorbei. Das mag für kurze Zeit Umsatz bringen, reicht uns als VC aber nicht. Üblicherweise brauchst du einen „Moat“.

Das kann Spitzentechnologie in einer Nische sein, wie bei physikalischen Simulationen. Das zweite Alleinstellungsmerkmal ist proprietärer Zugang zu Daten oder ein tiefes Kundenverständnis. Das fehlt einem generalistischen Modell zwangsläufig. Wir schauen genau darauf: Versteht das Team den idealen Kunden besser als alle anderen? Haben sie „Unique Insights“ und Zugang zu Daten, die niemand sonst hat?

Habt ihr in der Hype-Phase auch mal danebengegriffen?

Natürlich greifen wir auch daneben, das gehört zum Risikokapital dazu. Wir haben zwar nicht in diese dünnen Wrapper investiert, aber wir hatten Fälle, wo Technologien, an denen jahrelang gebaut wurde, über Nacht durch KI obsolet wurden. Wir hatten beispielsweise ein Portfoliounternehmen, das virtuelle Fotostudios mittels komplexen 3D-Modellings gebaut hat. Dann kamen die großen Bildmodelle und plötzlich konnte jeder ein Bild „prompten“ – günstiger, schneller und einfacher. Der Business Case war weg.

Solche Fälle werden wir auch in der KI haben. Aber was ist die Alternative? Nicht zu investieren – während gerade riesige Unternehmen entstehen –, weil wir nicht wissen, was in fünf Jahren passiert? Das ist keine tragfähige Lösung, auch nicht für Europa.

Wie stark hat sich eure eigene Arbeit bei Speedinvest durch generative KI verändert?

Wir müssen glaubwürdig sein. Ich kann nicht von meinen Unternehmen verlangen, KI zu implementieren, und wir selbst lassen alles beim Alten. Wir nutzen Automatisierung in Research, Marketing, Finance und Reporting. Unser Ziel ist es, repetitive Tasks zu automatisieren, um effizienter zu werden und mehr Zeit für die Arbeit mit unseren Gründern zu haben.

Wird KI irgendwann Jobs im VC-Bereich ersetzen?

Das glaube ich nicht – zumindest solange es keine „Ultimate AGI“ gibt. Wir investieren letztlich in Menschen. Wir sind Dienstleister. Es geht darum, Motivationen zu verstehen, Menschen zu vernetzen und in diesem „Rollercoaster“, der zehn Jahre dauern kann, ein vertrauenswürdiger Partner zu sein. Wir nutzen KI für Sourcing oder Market-Research, wo wir früher Stunden verbracht haben. Aber um eine Zusammenarbeit zu vereinbaren, sich die Hände zu schütteln und in guten wie schlechten Zeiten zur Seite zu stehen – dafür wird es den menschlichen Kontakt nur noch mehr brauchen.

In der öffentlichen Diskussion fällt auch regelmäßig der Begriff „Bubble“. Gibt es Parallelen zur Dotcom-Blase? Das Internet hat sich bekanntlich durchgesetzt, aber dennoch haben damals viele Investor:innen Geld verloren …

Ich kann nicht ausschließen, dass es erhebliche Korrekturen gibt und die aktuellen Gewinner nicht die langfristigen Sieger sind. Das kann kurzfristig zu Verwerfungen führen. Aber ich bin sicher, dass wir am Beginn einer unfassbaren Transformation stehen. Das wird in fünf Jahren zehnmal so viele Lebensbereiche betreffen. Sich nicht damit zu beschäftigen, weil es kurzfristig eine Blase sein könnte, wäre ein Fehler.

Ich möchte noch einmal herauszoomen: Siehst du in den aktuellen geopolitischen Verwerfungen Chancen für Europa?

Ich bin ein glühender Europäer. Ich glaube, hier ist der beste Ort zum Leben, wir haben hervorragende Universitäten und sind ein reicher Kontinent. Wir müssen nur in die Gänge kommen. Wir brauchen einen gemeinsamen europäischen Kapitalmarkt und müssen mehr Kapital, das aktuell geparkt ist, in Innovation lenken. Wir müssen Late-Stage-Funding in Europa ermöglichen. In den USA finanzieren Pensionskassen und Stiftungen die Innovation – und die Rendite kommt den amerikanischen Pensionisten zugute. Diesen Kreislauf müssen wir in Europa dringend in Gang kriegen.

Woran hakt es?

Wir haben ein träges, nationalstaatliches System. Aber Wirtschaftswachstum in Europa ist untrennbar mit Technologie verbunden – ob Robotik, KI oder Industrie. Die Startups von heute müssen die Leitbetriebe von morgen werden, um unser Wirtschaftssystem am Laufen zu halten. Neun der zehn größten US-Firmen sind ehemalige Startups. Wir müssen Rahmenbedingungen schaffen, damit solche Firmen auch hier wachsen können: Zugang zu Kapital, Talent, Regulatorik und Exit-Bedingungen.

Wie wirkt sich der durch die aktuelle US-Politik teilweise heraufbeschworene Konflikt zwischen Europa und den USA auf euch aus? Ihr seid als Seed-Investor oft darauf angewiesen, dass US-Fonds in späteren Runden einsteigen.

„Money follows opportunities.“ Wenn die besten Gründer hier starten, werden globale Investoren kommen. Aber wir brauchen auch europäisches Growth Capital, um nicht ab der Series B von amerikanischen Investoren abhängig zu sein. Wenn wir das richtig aufsetzen, macht das nicht nur Investoren reicher, sondern eine ganze Volkswirtschaft.

Speedinvest hat angedeutet, sich selbst stärker in Richtung Growth Capital zu entwickeln. Gibt es da Pläne?

Das ist ein logischer Prozess. Wir sind im Kern ein Seed-Fonds und werden das auch bleiben. Aber wir haben über 15 Jahre gelernt, Top-Companies zu identifizieren. Wir haben begonnen, mit einem dedizierten Vehikel selektiv auch im Growth-Bereich zu investieren – primär ins bestehende Portfolio, aber auch in neue Unternehmen. Das sind Tickets von zehn bis 30 Millionen Euro. Von den Milliarden-Runden im Late-Stage-Bereich sind wir aber weit entfernt.

Kann der geplante österreichische Dachfonds einen signifikanten Beitrag für heimisches Growth Capital leisten?

Er ist ein gutes Mittel, um institutionelles Kapital zu mobilisieren. Wichtig ist aber, dass er wirklich zusätzliches Kapital in die Asset-Klasse bringt und nicht nur vorhandenes Geld umschichtet. Wenn man es schafft, neue institutionelle Anleger zu begeistern und edukativ zu wirken, kann das den Standort voranbringen.

Zuletzt ein kurzer Ausblick: Was ist von Speedinvest 2026 zu erwarten?

Wir werden das tun, was wir die letzten 15 Jahre gemacht haben: die besten Gründerinnen und Gründer Europas dabei unterstützen, große Companies zu bauen. Ich wünsche mir weniger Schlagzeilen über uns als Fonds, sondern viele große Schlagzeilen über die Erfolge unserer Beteiligungen, die Europa digitaler und zukunftsfitter machen.

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Martin Pacher

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Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.

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Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“

Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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