04.05.2021

Wiener VC Apex Ventures investiert mit Partnern siebenstellig in Robotik Startup

Es geht um Künstliche Intelligenz für die Textilindustrie: APEX Ventures, Bayern Kapital und der HTGF investieren ins Münchner Robotik-Startup sewts.
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Apex Aventures, sewts, Robotik, Textil-Industrie
(c) sewts - Das Münchner Startup sewts setzt in der Textil-Industrie auf Automatisierung von Arbeitsprozessen.

Das Robotik-Startup sewts hat eine Seed-Finanzierungsrunde im insgesamt siebenstelligen Bereich abgeschlossen. Es entwickelt eine Software-as-a-Service-Lösung, mit deren Hilfe Industrieunternehmen Prozesse automatisieren können, in denen leicht verformbare Materialien verarbeitet werden. Zum Beispiel Textilien oder Folien. Zunächst soll die Technologie in industriellen Wäschereistraßen zum Einsatz kommen, langfristig sind branchenübergreifende Anwendungen in der Textilindustrie sowie im Hochtechnologiebereich geplant. An der Runde beteiligt haben sich APEX Ventures aus Wien, Bayern Kapital sowie der High-Tech Gründerfonds (HTGF). Auch der Bestandsinvestor „Initiative for Industrial Innovators“ und ein Konsortium erfahrener Business Angels haben ihre Engagements bekräftigt.

Problem Rechenleistung

In der Produktions- und Verarbeitungs-Industrie gibt es einige Robotik- und KI-basierte Lösungen zur Behandlung von festen und formstabilen Rohstoffen wie Metallen. Die Automatisierung von Fertigungs- oder Montageprozessen stellt Computer und Bildverarbeitungsprogramm heute noch vor enorme Probleme, denn die Anforderungen an die benötigte Rechenleistung sind zu groß.

Der Blick in die Zukunft

Derzeit verfügbare Roboter und Greifsysteme können deshalb solche, für Menschen einfache Vorgänge, wie etwa das Greifen eines Handtuches oder Kleidungsstückes, bislang nur unzureichend erfüllen. Die 2019 gegründete sewts GmbH mit Sitz in München hat mit ihren rund 20 Mitarbeitern sich des Problems angenommen und deshalb eine Steuerungs- und Bildverarbeitungssoftware entwickelt, die es Robotern ermöglicht, das Verhalten von forminstabilen Materialien beim Greifen auf Grundlage von selbst entwickelten, intelligenten Algorithmen in Echtzeit vorherzusagen.

Kern dieser Prognose-Technologie ist ein Ansatz zur Generierung künstlicher Trainingsdaten für die KI, welcher auf sogenannten Finite-Elemente-Methode-Simulationen beruht. Mithilfe dieses neuartigen Ansatzes kann das Startup ein breites Spektrum von Industrie-Prozessen automatisieren, die bisher technisch nicht darstellbar waren – wie etwa das Handling von Textilien oder Carbonfasern- und halbzeugen.

Automatisierung

Profitieren davon sollen beispielsweise industrielle Wäschereien: Einzelne Schritte, wie das Sortieren schmutziger Textilien oder das Einlegen der Wäsche in Faltmaschinen, müssen bisher von Hand durchgeführt werden. Für diese anstrengende Arbeit finden viele Wäschereien kaum noch Mitarbeiter, so das Problem der Branche. Mit der neuen Technologie soll dieser Schritt durch Roboter automatisiert werden.

Apex Ventures: „Anwendung und Auswirkung überzeugte“

„Uns hat im Team vor allem die Kombination aus hoher fachlicher Expertise, technischer Kreativität und der Fähigkeit, sich rasch in industrielle Anwendungen der sewts Technologie hineinzudenken und deren wirtschaftliche Auswirkungen abzuleiten, überzeugt“, erklärt Wolfgang Neubert, Partner bei APEX Ventures, das Investment.

Produkt in Serie bringen

Die Anwendungsbereiche der innovativen Technologie werden stetig erweitert und eröffnen neue Produktionsmöglichkeiten in der Textilindustrie, etwa in der Herstellung von Bekleidung. Langfristig zählt auch die Erschließung weiterer produzierender Branchen, etwa in der Verarbeitung von Folien und Schaumstoffen, zu den Ambitionen der drei Gründer Alexander Bley, Tim Doerks und Till Rickert. Die neuen finanziellen Mittel planen sie in die Weiterentwicklung ihrer Software zum Serienprodukt, den Ausbau des Entwicklungsteams sowie die Akquise mittel- und langfristiger Integrations- und Vertriebspartner zu investieren.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

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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