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

04.04.2022

Wie die neue steuerfreie Mitarbeitergewinnbeteiligung funktioniert

Die beiden Steuerrechtsexperten von Ecovis David Gloser und Erdem Mehmet liefern in einem Gastbeitrag einen Überblick zur neuen Mitarbeitergewinnbeteiligung und analysieren deren Bedeutung spezifisch für Startups.

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Mit der Ökosozialen Steuerreform wurde eine neue Mitarbeitergewinnbeteiligung eingeführt, um insbesondere die Bindung der Mitarbeiter zum Unternehmen und die Motivation der Mitarbeiter zu fördern. Ab dem 1.1.2022 ist demnach die Beteiligung von Mitarbeitern am Gewinn bis zu einem Betrag von 3.000 Euro pa pro Mitarbeiter unter gewissen Voraussetzungen steuerfrei möglich. Kürzlich wurde dazu eine BMF-Info veröffentlicht (siehe BMF 25.3.2022, 2022-0.227.090). Die wesentlichen Highlights werden nachfolgend zusammengefasst:

Rahmenbedingungen für die neue Mitarbeitergewinnbeteiligung

Die neue steuerfreie Mitarbeitergewinnbeteiligung beträgt pro Mitarbeiter jährlich bis zu Euro 3.000 und ist an folgende Voraussetzung geknüpft:

Begünstigung muss allen Arbeitnehmern oder bestimmten Gruppen von Arbeitnehmern gewährt wird.
Insoweit die Summe der jährlich gewährten Gewinnbeteiligung das unternehmensrechtliche Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBIT bzw alternativ im Konzernbereich das EBIT des Konzerns) der im letzten Kalenderjahr endenden Wirtschaftsjahre übersteigt, besteht keine Steuerfreiheit. Demnach kommt es zu einer vergangenheitsbezogenen Betrachtung, da auf das Ergebnis des Vorjahres abgestellt wird.
Die Zahlung erfolgt nicht aufgrund einer lohngestaltenden Vorschrift gemäß § 68 Abs. 5 Z 1 bis 6 EStG (zB Kollektivvertrag oder Betriebsvereinbarung).
Die Gewinnbeteiligung darf nicht anstelle des bisher gezahlten Arbeitslohns oder einer üblichen Lohnerhöhung geleistet werden.

Die Gewinnbeteiligung ist von der Lohnsteuer befreit, nicht jedoch von den Lohnnebenkosten (Sozialversicherung, DB, DZ und KommSt).

Highlights aus der BMF-Info

Die Befreiung für Gewinnbeteiligungen steht nur dann zu, wenn sie allen Arbeitnehmern oder bestimmten Gruppen von Arbeitnehmern gewährt wird, unabhängig vom Ausmaß der Arbeitszeit der Arbeitnehmer. Sofern die Gewinnbeteiligung an bestimme Gruppen gewährt wird, müssen die Gruppenmerkmalen betriebsbezogen sein (z. B. technisches Personal, Vertriebspersonal oder aber auch Arbeitnehmer mit einer Betriebszugehörigkeit von einer bestimmten Anzahl von Jahren).

Die Arbeitszeit (Vollzeit oder Teilzeit) hat auf die maximale Höhe der steuerfreien Gewinnbeteiligung keine Auswirkungen. Jedoch kann innerhalb einer Gruppe die Höhe der gewährten Gewinnbeteiligung nach objektiven Gründen gestaffelt sein (z.B. Prozentsatz des Bruttobezuges) und muss demnach nicht in gleicher Höhe an alle in dieser Gruppe befindlichen Arbeitnehmer gewährt werden.

Weiters kann die Begünstigung auch aufgrund einer innerbetrieblichen Vereinbarung erfolgen, nicht jedoch aufgrund einer Regelung einer lohngestaltenden Vorschrift. Demnach können bisher individuell ohne Rechtsanspruch oder bisher aufgrund einer Vereinbarung iSd § 68 Abs. 5 Z 7 EStG gewährte Prämien als steuerfreie Mitarbeitergewinnbeteiligung behandelt werden, sofern die sonstigen Voraussetzungen erfüllt sind. Folgende Beispiele dazu:

Einem Mitarbeiter wurde in den vergangenen Jahren jährlich auf Basis einer Vereinbarung im Dienstvertrag eine Erfolgsprämie gewährt. Eine ab 1.1.2022 allfällig gewährte Erfolgsprämie kann als Mitarbeitergewinnbeteiligung behandelt werden, wenn diese (hinkünftig) allen Mitarbeitern oder Gruppen von Mitarbeitern gewährt wird.

In einer innerbetrieblichen Vereinbarung wurde für alle Arbeitnehmer oder bestimmte Gruppen von Arbeitnehmern vor einigen Jahren ein Prämienmodell entwickelt, wonach den Mitarbeitern eine Erfolgsprämie, die sich an vereinbarten Gewinnzielen orientiert, vereinbart wurde. Nachdem diese Betriebsvereinbarung für alle Arbeitnehmer oder bestimmte Gruppen von Arbeitnehmern gilt, erfüllt diese Erfolgsprämie grundsätzlich die Voraussetzungen und kann an Mitarbeiter bis zu jeweils € 3.000 im Kalenderjahr steuerfrei gewährt werden

Die Höhe der Gewinnbeteiligung kann, sofern die übrigen Voraussetzungen, auch an eine für das jeweilige Unternehmen passende, objektivierbare Erfolgsgröße (z.B. Umsatz, Deckungsbeitrag, Betriebsergebnis) anzuknüpfen. Unabhängig davon besteht allerdings die absolute Deckelung mit dem Vorjahresergebnis.

Beim Arbeitgeber ist die gewährte Gewinnbeteiligung Teil der Personalkosten und als Betriebsausgabe abzugsfähig. Pro Jahr kann neben der steuerfreien Gewinnbeteiligung von bis zu 3.000 Euro auch eine steuerfreie Kapitalbeteiligung von ebenfalls bis zu 3.000 Euro gewährt werden.

Sofern die Summe der gewährten Gewinnbeteiligung das EBIT des vorangegangenen Wirtschaftsjahres übersteigt, ist die Zuwendung steuerpflichtig und es kommt zur Haftung des Arbeitgebers hinsichtlich der Lohnsteuer, die auf den zu Unrecht steuerfrei belassenen Teil der Zuwendung entfällt.

Nur für aktive Arbeitnehmer

Die Gewinnbeteiligung kann nur aktiven Arbeitnehmer gewährt werden. Unter aktiven Arbeitnehmern sind grundsätzlich Personen zu verstehen, welche sich in einem aufrechten Dienstverhältnis befinden und zwar auch dann, wenn für eine gewisse Zeit kein Entgeltanspruch gegenüber dem Arbeitgeber besteht (zB Elternkarenz). Kein aktives Dienstverhältnis besteht, wenn dieses arbeitsrechtlich beendet ist. Bezieht sich eine Gewinnbeteiligung, welche nach Beendigung des Dienstverhältnisses (z.B. wegen Pensionierung) an einen ehemaligen Arbeitnehmer ausbezahlt wird, auf Zeiträume des aktiven Dienstverhältnisses, ist auch diese Gewinnbeteiligung steuerfrei möglich.

Die Begünstigung für Mitarbeitergewinnbeteiligungen gilt bereits ab 1.1.2022 und bezieht sich somit schon auf Unternehmensgewinne des Jahres 2021.

Bedeutung der Mitarbeitergewinnbeteiligung für Startups

Bei der Umsetzung der steuerfreien Mitarbeitergewinnbeteiligung wird auf ein positives Vorjahresergebnis aus abgestellt. Daher bleibt die Begünstigung einer Reihe von Unternehmen von vornherein verwehrt (z.B. ein großer Teil an Startups erwirtschaftet gerade in der Anfangsphase Verluste; weiters auch Entwicklungsunternehmen, Sanierungsunternehmen oder Non-Profit-Unternehmen) und es kommt somit zu einer nicht gerechtfertigten Schlechterstellung dieser Unternehmen bzw zu Mitnahmeeffekten für gut gehende Unternehmen. Die Schlechterstellung ist auch gerade deshalb nicht nachvollziehbar, da gerade in den genannten Branchen einer erhöhter Arbeitseinsatz von den Mitarbeitern abverlangt wird (zB Mitarbeiter von Startups, Pflegekräfte bei Non-Profit-Unternehmen).

Die Problematik für Startups

Gerade bei Startups sind Beteiligungsprogramme von ganz wesentlicher Bedeutung, da Startups Schlüsselarbeitskräften in der ersten Phase keine marktüblichen Gehälter im Vergleich zu etablierten Unternehmen bezahlen können und große Gehaltssprünge erst mit der Entwicklung des Unternehmens erfolgen. Im „war for talents“ stellt eine betragsmäßige Begünstigung von 3.000 Euro nur ein Tropfen auf den heißen Stein dar. In Deutschland hat man den Handlungsbedarf für diese wichtige Branche bereits erkannt und kürzlich wesentlich attraktivere Rahmenbedingungen für Mitarbeiterbeteiligungen im Startup-Bereich geschaffen. Es bleibt daher zu hoffen, dass die bisherigen politischen Ankündigungen in Bezug auf die Mitarbeiterbeteiligungen bei Startups auch tatsächlich zur Umsetzung gebracht werden, damit Österreich hier keinen noch größeren Standortnachteil erleidet.

LinktippEcovis ist eine der führenden Steuerberatungsgesellschaften im Startup-Bereich.

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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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