30.04.2025
AKADEMISCHE AUSGRÜNDUNGEN

Wie Österreichs Unis mehr Spin-offs generieren könnten

Startups aus der Wissenschaft gelten als Schlüssel für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit – doch der Weg von der Idee zum Spin-off ist oft steinig. Was ist erforderlich, damit Forscher:innen den Schritt in die Selbstständigkeit wagen?
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Ilya Strebulaev, Professor an der Stanford University, hat mehrere Ideen, wie Universitäten Spin-Offs fördern könnten
Ilya Strebulaev, Wirtschaftsforscher an der Standford University | Foto: brutkasten

Ideen haben viele – doch nur wenige verlassen das Labor. Damit aus akademischem Wissen marktfähige Unternehmen werden, braucht es Mut, Kapital – und bessere Rahmenbedingungen. Wie diese aussehen könnten, hat die Regierung 2024 in einem Spin-off-Leitfaden skizziert. Das Ziel wurde im Jahr 2020 als Teil der österreichischen Forschungsstrategie (FTI-Strategie) gesetzt: die Zahl der akademischen Ausgründungen bis 2030 zu verdoppeln. Denn im Vergleich mit der EU – oder gar den USA – liegt Österreich zurück.

Einer, der die Best-Practice-Beispiele aus den USA kennt, ist Ilya Strebulaev, Wirtschaftswissenschaftler an der Stanford University, Autor des Buches „The Venture Mindset“, Experte in Finanzierungsangelegenheiten. Gemeinsam mit Verantwortlichen aus Österreich stellt er sich die Frage: Was brauchen Unis hierzulande, um in Sachen Ausgründungen nachzuziehen? Christian Hoffmann, Senior Advisor für Innovation und Beteiligungsmanagement an der TU Wien, Rudolf Dömötör, Direktor des WU Entrepreneurship Center, Alexander Schwartz, Partner bei Xista Science Ventures und Ilya Strebulaev liefern praktische Ansätze. brutkasten war bei der Panel-Diskussion vor Ort.

Unternehmertum als Massensport

Die Grundlage: Universitäten müssen unternehmerisches Denken fördern – und zwar über alle Disziplinen hinweg. „Wir müssen Studierende frühzeitig an innovative Ideen heranführen und die Universität als Ort sehen, an dem Dinge ausprobiert werden können“, sagt Dömötör von der WU. Dabei wichtig: Fehler zulassen. Strebulaev plädiert dafür, hier keine voreiligen Entscheidungen zu treffen, Ideen nicht frühzeitig in gut und schlecht einzuteilen. Alle sollten die Chance bekommen, ihre Konzepte zu entwickeln. Genauso wie Massensport für den Spitzensport wichtig sei, komme es auch hier darauf an, den Unternehmergeist breit zu fördern.

Unterschiedliche Disziplinen verbinden

Die Richtung: Strebulaev sieht die interdisziplinäre Natur amerikanischer Top-Universitäten als klaren Vorteil. Europas Universitäten seien oft zu spezialisiert, zu wenig durchlässig, wenn es darum geht, zwischen Fakultäten und Institutionen zusammenzuarbeiten. Es muss einfacher werden, Veranstaltungen von anderen Unis zu besuchen – und sich zu vernetzen. Als positives Beispiel nennen die Unis das WU-Institut für Entrepreneurship & Innovation – in dem Studierende der WU mit Studierenden der TU zusammenarbeiten.

Menschen vernetzen

Die Vorbereitung: Vernetzung. Sie ist das Nervensystem des Innovationsökosystems – ohne sie bleibt jede gute Idee isoliert. Wiener Universitäten und Forschungsinstitutionen entdecken ihre Kraft gerade neu – über disziplinäre und institutionelle Grenzen hinweg. Ob gemeinsame Startup-Kurse von WU, TU und BOKU, ein Programm zur Förderung von Unternehmertum in den Life Sciences oder ein Fonds, der Spin-offs aus dem gesamten Hochschulbereich finanzieren soll: Der Fokus liegt klar auf Kooperation statt Konkurrenz. Entscheidend ist, dass der Wettbewerb global ist, nicht österreichisch. Laut Strebulaev habe Österreich hier durch den kleinen Binnenmarkt sogar einen Vorteil: Wer skalieren will, muss global denken.

Zudem habe Stanford bewiesen, dass räumliche Nähe von Fakultäten, durchlässige Strukturen und ein starkes Alumni-Netzwerk essenzielle Bedingungen für eine lebendige Gründungskultur seien – Ansätze, die nun auch in Österreich verstärkt adaptiert werden.

Mehr Risikokapital für Spin-offs

Der Status Quo: Viele der angesprochenen Punkte wollen die Unis umsetzen. Was ein Wermutstropfen bleibt: Der Zugang zu Risikokapital für Spin-offs, der in Österreich schwieriger ist als in den USA. Initiativen wie jene von Xista Science Ventures wollen das verändern. Auch die WU arbeitet bereits an einer Investmentgesellschaft. Warum das Mindset noch nicht überall angekommen ist? „Wir wollen uns ungern von unserem Schumpeter-Verhalten verabschieden – weil wir dabei viel verlieren würden“, erklärt Xista-Partner Schwartz. Soll heißen: Die Angst vor dem Verlust von Vermögen und Sicherheit macht uns risikoscheu.

Nur: Menschen sind mobil. Sie bewegen sich dorthin, wo es die besten Ideen, Universitäten und Forschungseinrichtungen gibt. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass Österreich ein solcher Ort werden muss. Die Ziele jedenfalls sind gesetzt.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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