26.02.2025
TRACKING

Wictory.ai: Neues KI-Startup entwickelt Daten-Tracking-Plattform für den Spitzensport

Das HealthTech-Startup Wictory.ai rund um Klaus Müller und Markus Unterweger will Daten aus Gesundheits- und Fitnesstracking kombinieren und damit die Leistung von Sportler:innen verbessern.
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Klaus Müller und Markus Unterweger | Foto: Wictory.ai

Gesundheits- und Fitness-Tracking befindet sich in einem bisher nie dagewesenen Trend. Seien es Laufzeiten, tägliche Schritte, der VO2Max-Wert, der Glukosespiegel im Blut oder diverse Daten zur Regeneration. Mithilfe von über 100 Wearables, also tragbaren Tracking-Geräten, lässt sich die eigene Gesundheits- und Fitness-Analyse beinahe unbemerkt in den Alltag integrieren.

Diesen Trend haben Klaus Müller und Markus Unterweger erkannt und genutzt. Ende 2024 gründeten sie ein Startup im Sports- und HealthTech-Bereich, das sich dem Tracking-Trend widmen und ihn in weiterer Folge für den Spitzensport professionalisieren sollte.

Wictory.ai kombiniert Wearable-Daten

Seit dem 10.10.2024 findet sich Wictory.ai als FlexCo auf dem Markt und richtet sich an Sportler:innen und deren Coaches, die ihre sportliche Leistung auf Basis von Datenanalysen erhöhen wollen.

Die Idee dazu entstand bereits Anfang 2024. Ziel ist es, die Menge an Daten, die durch Wearable Devices generiert werden, aus „ihren isolierten Datensilos zu befreien“ und mittels AI-Multi-Agenten-Technologie in personalisierte Assistenzleistungen umzuwandeln. Wictory.ai bietet dafür eine Plattform, die Daten mit KI-Analysen aufbereitet.

Garmin, Fitbit und Oura-Ring

Konkret werden die Daten von Wearables, die vor allem beim Tracking von Trainings- oder Gesundheitsdaten verwendet werden, zusammengeführt. Kompatibel dazu sind Devices wie Garmin, Fitbit, Apple, Polar, Oura und Biofeedback-Geräte wie Glukose-Sensoren von Abbott. Auch Labordaten können mit Wictory.ai zusammengeführt werden.

Das Startup verspricht dafür ein Interface, das personalisierte Erkenntnisse von den gesammelten Daten ableitet und sich dann mit individuellen Empfehlungen an den Nutzer wendet. Das Gründerteam spricht dabei von einem „System of Intelligence“, das auf bestehenden „Systems of Records“ aufbaut. Das Interface richtet sich in unterschiedlichen Ausführungen an Coaches, Sportler:innen und Therapeut:innen.

Trainingspläne und Verletzungsprävention

Mit seiner Technologie möchte Wictory.ai ein individualisiertes „360-Grad-Bild“ generieren, das „Aktivierungs-, Erholungs-, Ernährungs- und Stressdaten integriert“.

Nutzenden dient die Datenkombination unter anderem in Form von KI-generierten Trainingsplänen: Die von Wictory.ai genutzte Technologie kann Trainingsprogramme – mit manuellem Fine-Tuning durch einen Trainer oder eine Trainerin – zur Verfügung stellen.

Außerdem kann basierend auf den erhobenen Daten eine Korrelationsanalyse erstellt werden. Dabei wird unter anderem der Zusammenhang von Erholung und Leistung analysiert. Basierend darauf kann Wictory.ai zur Verletzungsprävention von Athlet:innen beitragen.

Prototyp im Spitzen- und Breitensport getestet

Angaben des Startups zufolge wurden die ersten Prototypen gemeinsam mit Coaches aus dem Spitzen- und Breitensport entwickelt und getestet. Ein Beta-Test soll etwa 150 Nutzer:innen enthalten haben. Darunter befanden sich Coaches, Athlet:innen und Amateursportler:innen.

In der Entwicklungsphase des Prototypen habe man primär Ausdauer-Sportler:innen und deren Trainer:innen akquiriert. Obwohl sich das Trainer-Spektrum im Heimatmarkt „fast ausschließlich als männlich“ erweist, stellte das Startup „hohe Anforderungen, wenn es um Frauen-Bio-Daten im Tracking geht. Wir haben Anforderungen von beiden Geschlechtern mit eingenommen und werden sie auch noch weiterhin laufend im Produkt ergänzen und höchste Privacy Standards by Design umsetzen“, heißt es von Co-Founder Unterweger.

„Wir wollen den Trainer nicht ersetzen“

Wictory.ai fokussiert sich aktuell auf den deutschsprachigen Raum, „wir denken aber von Anfang an global“, verrät Co-Founder Müller im Gespräch mit brutkasten. Erste User verzeichnet das Startup abgesehen vom Heimatmarkt bereits an der US-amerikanischen Westküste.

„Das, was wir im Spitzensport lernen, nehmen wir als Beweis, dass es funktioniert. Mit den Learnings gehen wir in den Breitensport“, meint Müller weiter. „Wir wollen den Trainer nicht ersetzen, sondern ihm ein Werkzeug geben, mit dem er das Coaching seiner Athlet:innen optimieren und deren Leistung verbessern kann.“

Winter-, Rad- und Ballsport bereits im Kundenstamm

Das Geschäftsmodell basiert auf einem B2B- sowie einem B2B2C-Ansatz. Zurzeit zählt Wictory.ai bereits Kund:innen im Winter-, Ball- und Radsport, heißt es.

Co-Founder Klaus Müller hat die Rolle des CEO bei Wictory.ai übernommen. Der gebürtige Steirer war zuvor vier Jahre als Co-CEO für die Gründung und Skalierung des co-gegründeten Daten-Tracking-Startup Jentis mit verantwortlich – und ist dort nach wie vor in der Rolle des Gesellschafters sowie Advisors beteiligt.

Zuvor war er unter anderem in Positionen bei Google, T-Mobile und Hutchison tätig. Neben Müller an Bord ist Markus Unterweger als CPO und zweiter Co-Founder an Bord. Die beiden kennen sich aus einer Kundenbeziehung bei Jentis, das Vorgänger-Startup Müllers. Unterweger war dessen erster zahlender Kunde mit dem Unternehmen Pro Medico.

Interesse auch aus Arbeitsmedizin

Aktuell bestünde auch Interesse von Personal Trainern sowie aus der Arbeitsmedizin und vonseiten einiger Reha-Kliniken an der Wictory.ai-Lösung. Anscheinend sei die Technologie zur Personalisierung von Fitnessprogrammen sowie zur präventiven Gesundheitsvorsorge interessant.

Erst kürzlich verkündete Müller auf LinkedIn, mit Wictory.ai bei der FIBO in Köln – einer internationalen Messe für Fitness, Gesundheit und Wellness – vor Ort vertreten zu sein.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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