27.05.2026
VERSAND

Wiener Scaleup Storebox gewinnt GoStudent-Tochter als Kunden

Das Wiener Scaleup Storebox erweitert den Einsatz seiner B2B-Versandlösung "Drop-off" und hat mit der deutschen Tochtergesellschaft von GoStudent, Studienkreis, einen weiteren Unternehmenskunden gewonnen. Über das Netzwerk von Storebox können Sendungen flexibel an Standorten des Unternehmens abgegeben und versendet werden.
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Johannes Braith, Co-Founder und CEO von Storebox | © brutkasten
Johannes Braith, Co-Founder und CEO von Storebox | © brutkasten

Das Wiener Selfstorage- und Logistik-Sclaeup Storebox baut seine B2B-Sparte – mit der Versandlösung Drop-off – weiter aus. Konkret durch Studienkreis, eine Tochtergesellschaft von GoStudent, als neuen Kunden. Nach einer Pilotphase werden aktuell über 100 Sendungen pro Woche von Storebox abgewickelt.

Storebox-Ziel: Versandprozesse vereinfachen

Mit Drop-off können Pakete nach der Online-Buchung direkt an einem der urbanen Standorte rund um die Uhr abgegeben werden. „Unser Ziel ist es, Versandprozesse radikal zu vereinfachen. Unternehmen sollen flexibel skalieren können, ohne eigene Logistikstrukturen aufbauen zu müssen“, erklärt Johannes Braith, CEO und Co-Founder von Storebox.

Und Marc Ellmer, Head of Purchasing & Real Estate bei Studienkreis, ergänzt: „Mit Storebox haben wir eine Lösung gefunden, die sich nahtlos in unsere Prozesse integriert und uns die notwendige Flexibilität im Versand gibt. Besonders die einfache Abwicklung ist für uns entscheidend.“

Auch weitere Startups Kunden

In der erwähnten Pilotphase wurden mehr als 600 Sendungen über das Storebox-Netzwerk abgewickelt. Nach dem vollständigen Onboarding von Studienkreis rechnet das Unternehmen mit weiter steigendem Versandvolumen.

Laut Storebox wird die Drop-off-Lösung inzwischen von Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen genutzt, um Versandprozesse flexibler zu organisieren. Neben Studienkreis zählen dazu unter anderem HelloBello und Journi.

Storebox: Ausbau der Lösung im Fokus

Die Anwendungsfälle reichen dabei von E-Commerce über Bildungsanbieter bis hin zu international tätigen Scaleups. „Viele Anbieter kämpfen mit hohen Kosten und organisatorischer Komplexität. Mit dem Drop-off-Service lösen wir dieses Problem. Unser Angebot ist die Antwort für Unternehmen, die eine agile, schnelle Abwicklung ohne eigene Logistikinfrastruktur suchen und bietet damit eine leistungsstarke Alternative zu traditionellen Postdiensten“, sagt Braith.

In den kommenden Monaten plant Storebox, die Drop-off-Lösung weiter auszubauen und zusätzliche Kund:innen an das Netzwerk anzubinden. Ziel ist es, die bestehende Infrastruktur noch stärker als Plattform für urbane Logistiklösungen zu etablieren und den „Zugang zu effizientem Versand für Unternehmen jeder Größe“ zu vereinfachen.

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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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