12.11.2021

WKÖ-Vizepräsidentin Groß: „Es braucht eine universitäre Startup-Offensive“

In Österreich werden vergleichsweise wenige Spinoffs gegründet. Das soll sich ändern. WKÖ-Vizepräsidentin Amelie Groß erklärt im Interview, was es dazu braucht.
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Amelie Groß ist Vizepräsidentin der Wirtschaftskammer Österreich © WKÖ/Marek Knopp
Amelie Groß ist Vizepräsidentin der Wirtschaftskammer Österreich © WKÖ/Marek Knopp

Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Forschung haben eine Lösungskompetenz in den großen Problemfeldern der Zukunft. Dementsprechend groß ist das Potenzial, das in universitären Spinoffs steckt. Amelie Groß, Vizepräsidentin der Wirtschaftskammer Österreich (WKÖ), erklärt im Interview, welche Stärken Österreich in diesem Bereich hat und was es braucht, um Spinoffs stärker zu fördern.

In Österreich wurden 2019 laut den Hochschulen 19 Spinoffs gegründet. In anderen Ländern wird das bereits von einzelnen Hochschulen übertroffen (TU München 50, ETH Zürich 34). Warum gibt es in Österreich vergleichsweise so wenige universitäre Ausgründungen?

Amelie Groß: Maßgeblich dafür verantwortlich ist, dass zum einen Entrepreneurship noch nicht als strategisches Standbein an unseren Universitäten und Hochschulen etabliert ist und damit noch nicht denselben Status wie Forschung und Lehre genießt. Zum anderen gibt es in Deutschland und der Schweiz deutlich mehr Venture Capital Fonds, die sehr eng mit den Hochschulen zusammenarbeiten und sogar teilweise von ihnen betrieben werden. Daher ist es nun wichtig, ein florierendes Ökosystem zu schaffen, das tausende neue universitäre Spinoffs in Österreich in den nächsten zehn Jahren hervorbringt. Es braucht eine universitäre Startup-Offensive, die zur Sicherung von Wertschöpfung und Arbeitsplätzen in Österreich beiträgt. Und die uns in Österreich mehr technologische Souveränität bringt.

Warum wäre es wichtig, den Startup-Output der Hochschulen in Österreich zu steigern?

Groß: Wir müssen die Problemlösungskompetenz von Unternehmen noch besser unterstützen. Und dafür müssen wir eines tun – und hier kommen Spinoffs in Spiel: Wir müssen Sorge tragen, dass Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Forschung ihre Problemlösungskompetenz einfacher als bisher in unternehmerische Aktivitäten umsetzen können. Denn davon haben alle Beteiligten etwas: Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft. Das ist auch deshalb wichtig, um den Spinoff-Standort Österreich international besser sichtbar und attraktiv für Investitionen zu machen. Entrepreneure, Startups und Wissenschaftler sind heute Katalysatoren für Investments und Technologien im Standortwettbewerb. Deswegen braucht es mehr und nicht weniger Entrepreneurship-Bildung an unseren Hochschulen. 

Was unterscheidet Spinoffs in dieser Hinsicht möglicherweise von anderen Startups?

Groß: Spinoffs sind ganz besondere Unternehmen mit besonderen Potenzialen. Hinter ihnen stehen häufig große, gesellschaftlich relevante Ideen und Anliegen. Ihre Entwicklungen können für sehr viele Menschen sehr bedeutsam sein. Vor allem, weil sie durch den großen Wissensschatz, der in ihnen steckt, großes transformatorisches Potenzial haben – Stichwort Energiewende. Die schaffen wir nämlich nicht durch Verbote, sondern nur durch Innovationen und ihre unternehmerische Umsetzung.

In welchen Bereich (oder an welchen Hochschulen) siehst du das größte Potenzial?

Groß: Wir haben in Österreich universitäre und wirtschaftliche Stärkefelder, auf denen man gut aufbauen kann – etwa bei Life Sciences, Künstlicher Intelligenz, Robotik oder Umwelttechnologien. Wir brauchen aber mehr Unternehmertum, um all diese Themen besser bewältigen zu können. Wir benötigen innovative Lösungen, die ein überzeugendes Angebot für eine besondere Nachfrage bieten. Denn Unternehmen sind exzellente Problemlöser – wenn man sie das auch sein lässt; wenn man ihnen die nötige Freiheit und die notwendigen Handlungsspielräume eröffnet. 

Was braucht es, um ein fruchtbares Spinoff-Ökosystem aufzubauen?

Groß: Wir brauchen einen echten Paradigmenwechsel, damit sich Entrepreneurship neben Forschung und Lehre an unseren Unis und Hochschulen etablieren kann. Denn es ist ein Problem, wenn man Forschungs-Know-how, das wir alle brauchen können, nicht durch Produkte, Dienstleistungen oder Businessmodelle nutzbar macht. Wir müssen daher unsere Universitäten als Plattformen und Marktplätze für Wissen und Lösungen verstehen. Wichtig ist es auch, unsere universitären Spin-offs international zu vernetzen und ihnen internationales Wissen auch in wirtschaftlicher Hinsicht zur Verfügung zu stellen. Gerade bei forschungsgetriebenen unternehmerischen Aktivitäten ist klar, dass es hier um Produkte und Dienstleistungen geht, die nicht nur in Österreich, sondern weltweit relevant sind und reüssieren können.

Welche konkreten Maßnahmen sollten wir sofort umsetzen?

Groß: An den Universitäten lernt man vieles, Unternehmertum wird bisher aber leider oft nicht in dem Ausmaß vermittelt, wie es nötig ist. Das muss sich dringend ändern, denn nur dann wird es mehr Startup-Ausgründungen aus Universitäten und Fachhochschulen geben. Es braucht aber auch einen einfacheren und schnelleren Zugang zum Unternehmertum. Daher arbeiten wir zurzeit an noch schnelleren Gründungsprozessen und an Möglichkeiten, um zu mehr privatem Venture Capital sowie zu größeren Datenmengen bzw. Open Data zu kommen. Wir setzen uns für einen einfacheren Zugang zu öffentlichen Auftraggebern und zu Talenten aus dem In- und Ausland ein, Stichwort Rot-Weiß-Rot Card. Wir wollen auch bessere steuerliche Anreize wie einen Beteiligungsfreibetrag, der mehr Kapital für junge Unternehmen mobilisiert. Mit all diesen Erleichterungen wird es gelingen, mehr Spinoffs zu schaffen.

Event Tipp

Die diesjährige zweite Ausgabe der Spin-off Austria Konferenz zielt darauf ab, die Vielfalt unternehmerischer Karrieren im akademischen Kontext zu erkunden.

  • 23. November 2021, 9:30 – 17:30 Uhr
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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
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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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