22.09.2025
INVESTMENT

Wohnio: Wiener Energy-Startup sichert sich sechsstellige Seed-Finanzierung

Das Wiener PropTech-Startup Wohnio sichert sich ein sechsstelliges Seed-Investment. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen seine Vision weiterverfolgen, das Heizen im mehrgeschossigen Wohnbau leistbar zu machen. Die Lösung des Startups soll Einsparungen bis zu 30 Prozent ermöglichen.
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Das Team von © Wohnio.

Nach einer erfolgreich abgeschlossenen Pre-Seed-Runde im Februar meldet sich das 2023 gegründete Wiener Energy-Startup Wohnio nun erneut mit einem Investment zurück. Durch die intelligente Steuerung und Überwachung von Heizungsanlagen sollen Wohnhäuser nachhaltiger und gleichzeitig wirtschaftlicher betrieben werden.

Seed-Finanzierung

Für das Seed-Investment habe man bewusst nach Partnern mit Industrie- und Software-Expertise gesucht, heißt es gegenüber brutkasten. Insgesamt sammelte das Startup 800.000 Euro sowie 350.000 Euro an Förderungen ein. Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Serial-Investor Kai Romberg sowie von Bestandsinvestor und Planradar-Gründer Domagoj Dolinsek.

„Eigentlich investiere ich nicht mehr in Startups, aber bei Wohnio konnte ich nicht ‘Nein’ sagen. Wohnios visionäre und gleichzeitig hoch pragmatische Lösung adressiert ein massives Problem für viele von uns – hohe und stets steigende Heiz- und Energiekosten. Ihr Produkt hilft dabei nicht nur Geld zu sparen, sondern auch zum Klimaschutz beizutragen“, sagt Romberg, der unter anderem das europäische Tech-Investment-Unternehmen HgCapital mit aufgebaut hat.

Weitere Geldgeber sind unter anderem Thomas Röhrl (EOS Partners) und Stefan Margolis (HgCapital). Auch mehrere Investoren aus der Pre-Seed-Runde haben ihre Beteiligung aufgestockt – darunter Stefan Speiser (Latido-Gründer), Kurt Gürtler (Techsoft), Peter Steinberger und das Family Office Weilburg.

„Wir profitieren damit von einer starken Kombination aus tiefem Industrie-Know-how, praktischer Immobilienerfahrung und mehreren Angels mit Software-Scaleup-Erfahrung sowie lokaler Marktkenntnis“, so Wohnio-Founder Kevin Bauer.

„Solide“ Finanzierung

Das neue Kapital soll vor allem in die Weiterentwicklung der KI- und IoT-basierten Steuerung für Heizanlagen sowie in den Ausbau des Teams fließen. Derzeit zählt das Wohnio-Team 14 Personen. Durch Kapitalaufnahme, Förderungen und Cashflow aus dem operativen Geschäft sei das Startup “solide finanziert“, so Bauer.

„Das Team von Wohnio zeigt, dass es die Vision der digitalen Heizungsoptimierung im mehrgeschossigen Wohnbau mit viel Leidenschaft und Professionalität umsetzt. Ich bin fest davon überzeugt, dass Wohnio das Potenzial hat, der Standard in diesem Bereich zu werden”, kommentiert Dolinsek sein Investment. 

One-Stop-Shop für intelligente Heizungsoptimierung

Wohnio versteht sich als One-Stop-Shop für die intelligente Heizungsoptimierung. Das System führt einen automatischen hydraulischen Abgleich durch und misst permanent Energie- und Wärmeströme im Gebäude. Die Daten werden in der Cloud ausgewertet, um Muster zu erkennen, die Heizkurve laufend anzupassen und Schwachstellen frühzeitig zu beheben.

Laut Wohnio spare ein Gebäude im Schnitt 16 Tonnen CO2 pro Jahr durch diese Lösung (Anmerk.: Das gilt für ein Gebäude mit etwa 50 Wohnungen). Pro Wohnung ergebe das eine Ersparnis von 150 bis 300 Euro jährlich. Die Lösung wurde gemeinsam mit großen Bauträgern wie ÖSW, Sozialbau, BWSG und WET entwickelt.

„Uns ist wichtig, dass unsere Lösung sozialverträglich und nachhaltig ist. Das heißt, es muss günstiger für die Mieter werden. Die grüne Transformation funktioniert nur, wenn es einen Business Case gibt, der CO2 und Kosten einspart“, sagt Bauer.

Ziel: Einsparungen von 200 Mio. Euro

In den nächsten fünf Jahren will Wohnio eine Million Wohnungen optimieren. Derzeit sind es bereits mehr als 10.000 Einheiten, darunter Projekte mit gemeinnützigen Bauträgern, privaten Eigentümer:innen und Energiedienstleistern. Mit seiner Technologie will Wohnio jährlich rund 500.000 Tonnen CO2 vermeiden und 200 Millionen Euro an Energiekosten einsparen.

„Durch die Optimierung der Heizanlagen vor dem Umstieg auf Fernwärme oder Wärmepumpen sinkt der erforderliche Leistungsbedarf. Gebäude kommen mit kleineren Anlagen aus, die Investitionskosten beim späteren Umstieg sinken im Durchschnitt um etwa 30.000 Euro je Gebäude. Über den Gesamtbestand entspricht das Einsparungen von rund einer Milliarde Euro“, so Bauer.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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