09.02.2026
PILOTPHASE

Wiener Startup Soneo bringt KI-Assistenten für den Maschinenbau auf den Markt

Das Wiener Startup Soneo hat einen KI-gestützten Konstruktionsassistenten für den Maschinenbau vorgestellt, der internes technisches Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar machen soll.
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Das Founder-Team von © Soneo.

Die Digitalisierung schreitet in Österreichs kleinen und mittleren Unternehmen zwar kontinuierlich voran, bleibt jedoch vielerorts eine Herausforderung. Besonders der Umgang mit oft unübersichtlichen Datenbeständen erweist sich als Schwierigkeit: Wissen ist vorhanden, lässt sich im Arbeitsalltag jedoch häufig nur mit hohem Aufwand nutzen.

Genau hier setzt das Wiener Startup Soneo an. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, Effizienz und Produktivität in Betrieben durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu steigern. Neben Workshops entwickelt Soneo KI-gestützte Lösungen, die vor allem repetitive Prozesse automatisieren und internes Wissen besser nutzbar machen sollen.

Technisches Wissen verfügbar machen

Nun hat das Startup mit dem Konstruktionsassistenten ein neues KI-Produkt speziell für den Maschinenbau vorgestellt. Der Assistent richtet sich an Konstrukteur:innen und soll den schnellen, kontextbezogenen Zugriff auf internes Unternehmenswissen ermöglichen – etwa aus Normen, früheren Projekten oder technischer Dokumentation. “Statt Informationen über unterschiedliche Systeme, Ordnerstrukturen oder Ansprechpersonen hinweg zu suchen, wird relevantes Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar gemacht”, erklärt Co-Founder Yanik Yeganehfar gegenüber brutkasten.

Ein zentrales Anliegen sei es, technisches Erfahrungswissen langfristig zu sichern. “Wissen ist nämlich vorhanden, aber schwer zugänglich, stark fragmentiert und oft an einzelne Personen gebunden”, so Yeganehfar. Der KI-Assistent strukturiere dieses Wissen und mache es unternehmensweit verfügbar. Das soll nicht nur die Einarbeitung neuer Mitarbeitender erleichtern, sondern auch Entscheidungsprozesse beschleunigen und fundierter machen.

Vom Wettbewerb unterscheide sich der Konstruktionsassistent vor allem durch seine Funktionsweise: Anstatt lediglich relevante Dokumente auszugeben, beantworte das System Fragen in natürlicher Sprache und verweise gleichzeitig auf konkrete Fundstellen, um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Zusätzlich könne der Assistent Inhalte multimodal aus Dokumenten zurückgeben, wie das Unternehmen erklärt.

Need im Maschinenbau erkannt

Gegründet wurde Soneo im Sommer des vergangenen Jahres von Andreas Schaubmaier, Lukas Ebermann und Yanik Yeganehfar. Ursprünglich startete das Trio mit dem Plan, eine KI-Agentur zu starten, um reale Problemstellungen in Unternehmen besser zu verstehen und daraus gezielt Produkte zu entwickeln.

In Gesprächen mit unterschiedlichen Betrieben wollte das Team herausfinden, wo Künstliche Intelligenz tatsächlich Mehrwert schafft. “Die Resonanz war dabei oft sehr verhalten, insbesondere auf E-Mails kam kaum Feedback zurück”, erinnert sich Yeganehfar. 

Der entscheidende Impuls kam schließlich aus dem Maschinenbau: Gemeinsam mit dem Unternehmen Giscon entwickelte Soneo einen ersten Prototyp für den Zugriff auf technisches Wissen in der Konstruktion. “Als wir diesen Use-Case erstmals gezielt adressiert und auch aktiv kommuniziert haben, änderte sich die Resonanz spürbar. Zum ersten Mal bekamen wir konkrete, positive Rückmeldungen von Konstrukteur:innen und Engineering-Teams, die das Problem sofort wiedererkannten”, sagt der Co-Founder.

Blick nach vorne

Zu den ersten Pilotkunden zählen neben Giscon auch das Lagerhaus Franchise sowie das Herizon Summit. Bei der Weiterentwicklung des Produkts verfolgt Soneo einen stark praxisorientierten Ansatz. “Mit jedem weiteren Kunden und jedem neuen Einsatzszenario fließt konkretes Feedback in das Produkt ein”, sagt Yeganehfar. Der Konstruktionsassistent soll so Schritt für Schritt entlang realer Anforderungen wachsen und zusätzliche Funktionen für den Engineering-Alltag abdecken.

Aktuell ist das Startup bootstrapped. “Dieser Ansatz hat es uns ermöglicht, den Konstruktionsassistenten bis zur Pilotphase eigenständig aufzubauen”, so Yeganehfar. In den kommenden Monaten will sich Soneo auf den weiteren Ausbau des Konstruktionsassistenten konzentrieren. Im Fokus stehen dabei die Gewinnung zusätzlicher zahlender Kunden sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung des Produkts gemeinsam mit bestehenden und neuen Pilotpartnern.

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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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