30.08.2023

Whitepaper mit 123-Transporter-Beteiligung: Großfahrzeug-Carsharing immer beliebter

Während zu klassischem Carsharing bereits einige Zahlen, Daten und Fakten vorhanden sind, wurde der Trend zum Teilen von Großfahrzeugen, wie Transportern oder Wohnmobilen, bisher noch nicht analytisch beleuchtet. Ein Whitepaper des Technologie-Unternehmens Invers beschäftigt sich nun erstmals gezielt mit dem Markt für Sharing-Angebote im Bereich "Large Vehicles" in Europa und Nordamerika. Dazu wurden auf internationaler Ebene Experten von vier Unternehmen befragt – einer von ihnen ist Matthias Pajek, Co-Gründer und Geschäftsführer des österreichischen Sharing-Anbieters 123-Transporter.
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123-Transporter, Transporter ausleihen, Carsharing, LKW
(c) 123-Transporter - Matthias Pajek, Co-Gründer und Geschäftsführer 123-Transporter.

Hatte man beim Carsharing meist klassische PKWs im Kopf, so greift diese gedankliche Einordnung mittlerweile zu kurz. Das Sharing-Konzept hat sich mittlerweile auch bei größeren Fahrzeugklassen wie Transportern oder Campervans etabliert. Aus diesem Grund hat sich Invers, ein Anbieter von Hard- und Software-Lösungen für Shared Mobility-Dienstleister, ein Whitepaper zu Marktentwicklungen erstellt.

Carsharing für „Large Vehicles“

„Im Zuge unserer Analyse haben wir über 70 Shared-Mobility-Dienstleister in 28 Ländern Europas und Nordamerikas identifiziert, die eine Großfahrzeug-Flotte anbieten. Dabei ist der europäische Markt mit mehr als 60 Anbietern wesentlich diversifizierter als jener in Nordamerika“, berichtet Whitepaper-Co-Autor Enrico Howe.

Viele dieser Anbieter kommen ursprünglich aus dem klassischen Carsharing und haben Großfahrzeuge angesichts der großen Nachfrage in ihr Portfolio integriert. Doch immerhin ein knappes Fünftel der Betreiber, dazu zählt auch 123-Transporter, fokussiert sich mit ihrem Geschäftsmodell voll und ganz auf „Large Vehicles“. Dabei sei der Flottenumfang im Hinblick auf Großfahrzeuge durchaus beträchtlich: „Über zwölf europäische Betreiber bieten mehr als 100 Großfahrzeuge an, wobei wiederum mehr als die Hälfte davon sogar über 500 Großfahrzeuge betreibt“, erläutert Howe.

Sechs Use-Cases

Die Fahrzeugpalette der Betreiber reicht von Mini-Vans über klassische Transporter sowie Maxi-Transporter bis hin zu Wohnmobilen.

Zudem hat Invers in seiner Analyse sechs typische Use-Cases für das Großfahrzeug-Sharing ausgemacht: den klassischen Umzug, den Transport von Einkäufen in Möbelhäusern oder Gartenfachmärkten, den Transport von schweren Materialien wie Baustoffen, Urlaube, Gruppenreisen sowie die Nutzung durch Kleinbetriebe im beruflichen Umfeld.

Matthias Pajek, Co-Gründer und Geschäftsführer von 123-Transporter, zur Teilnahme an der Untersuchung: „Dass wir einen Beitrag zur Entstehung dieses Whitepapers liefern durften und darin in einer Reihe mit internationalen Branchengrößen wie Miles genannt werden, zeigt, dass wir auf dem richtigen Weg sind.“

Carsharing stationsbasiert

Im Gegensatz zum Free-Floating-Modell, wo Fahrzeuge überall innerhalb eines definierten geografischen Geschäftsgebiets ausgeliehen und wieder abgestellt werden, setzt 123-Transporter auf stationsbasiertes Sharing.

„Das bietet Vorteile auf verschiedenen Ebenen. Unsere Kunden finden die Fahrzeuge dort vor, wo sie diese auch wirklich benötigen. Unsere Standortpartner wie OBI, Bellaflora und Dehner profitieren von automatisierten Vorgängen und müssen nicht selbst manuell Fahrzeuge verleihen. Und für unsere Flottenpartner ist es ein beruhigender Sicherheitsaspekt, dass die Fahrzeuge auf den Kundenparkplätzen unserer Standortpartner geparkt werden.“

Pajeks Startup hat konkret drei verschiedene Fahrzeuggrößen im Angebot: „Beim Kundenverhalten gibt es einen ganz klaren Trend. 75 bis 80 Prozent buchen die ‚goldene Mitte‘, also den XL-Transporter, da dieser einerseits mehr Ladevolumen als der L-Transporter bietet, andererseits aber auch nicht so groß wie das XXL-Fahrzeug“ erklärt Pajek seine bisherigen Erfahrungen.

123-Transporter plant Expansion

Derzeit setzt 123-Transporter über 250 Sharing-Fahrzeuge in Österreich und Deutschland ein und möchte zeitnah weitere Expansionsschritte vollziehen.

Was sich mit Howes Ansicht zur künftigen Entwicklung in diesem Bereich deckt: „Wir gehen davon aus, dass der Large-Vehicle-Sektor im Sharing in Zukunft weiter wächst und mehr Verleih-Anbieter ihre Angebote verstärkt automatisieren und digitalisieren.“

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
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.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

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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