23.04.2026
BAUWIRTSCHAFT

WoodRocks: Vorarlberger Holzbau-Startup fertigt in Deutschland 12 Gebäude in 12 Monaten

WoodRocks hat im Wirtschaftsjahr 2025/26 zwölf mehrgeschossige Holzgebäude für Kommunen und Bauträger in Süddeutschland schlüsselfertig übergeben — mit eigener Fertigung von Wandelementen, vorinstallierten Bad- und Küchenmodulen und einem KI-Betriebssystem, das Vertrieb, Planung, Produktion und Baustelle in Echtzeit verbindet.
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WoodRocks
© zVg - (l.) Stefan Schrenk und Alexander Hilbe.

Zwölf vollständig fertiggestellte Mehrfamilienhäuser in zwölf Monaten: Diese Taktung gilt in der deutschen Bauwirtschaft bislang als untypisch. Das junge Holzbau-Unternehmen WoodRocks Bau GmbH aus Bregenz in Vorarlberg veröffentlichte in diesem Sinne seine Jahresbilanz 2025/26 und zeigte, dass industrielle Serienfertigung von Wohnhäusern auch außerhalb der großen Fertighaushersteller funktioniere und dass Software heute ein genauso entscheidender Produktionsfaktor sei wie Holz und Handwerk, heißt es vonseiten des Unternehmens.

WoodRocks in Bayern und Baden-Württemberg aktiv

Im Wirtschaftsjahr 2025/26 hat WoodRocks zwölf drei- bis viergeschossige Gebäude in serieller Holzbauweise produziert, vor Ort montiert und an die Bauherren übergeben — überwiegend in Baden-Württemberg und Bayern.

Die Projekte umfassten sozialen Wohnungsbau, Unterkünfte für Geflüchtete sowie gemischte Nutzungen für Auszubildende und Studierende. Abnehmer sind Kommunen, gemeinnützige Projektentwickler und private Bauträger.

„Unboxed Process“

Hinter der Taktung steht der sogenannte „Unboxed Process“ — eine Produktionslogik, die WoodRocks und die Schwestergesellschaft myblock Technikmodul GmbH gemeinsam im niederösterreichischen Werk Vitis anwenden. Statt dem klassischen linearen Ablauf von Rohbau, Ausbau und Haustechnik nacheinander werden hierbei alle Funktionssysteme parallel im Werk gefertigt. Auf der Baustelle werden sie nur noch gefügt.

Konkret heißt das: WoodRocks produziert großformatige 2D-Holzwandelemente mit vorinstallierter Dämmung, Fenstern und Fassade und myblock fertigt in derselben Produktionshalle vorinstallierte Bad- und Küchenmodule — komplette, geschlossene Raumzellen, die mit Sanitärinstallation, Elektrik, Fliesen und Möblierung werksseitig ausgestattet und an der Baustelle per Kran eingehoben werden. Zudem werden Wände, Decken und Technikmodule vor Ort zusammengefügt statt geschichtet.

Bauzeit verkürzt

Diese Parallelität verkürze die Bauzeit erheblich und entkoppele den Bauprozess weitgehend von Wetter und saisonalen Engpässen im Handwerk. Die eigentliche Beschleunigung entsteht allerdings nicht nur in der Fabrik, sondern in der Software, wie das Startup mitteilt.

Unter dem Namen WoodRocks.AI betreibt das Unternehmen ein eigenes, KI-optimiertes Betriebssystem, das die gesamte Wertschöpfungskette vom ersten Vertriebskontakt über Planung, Werksproduktion und Baustelle bis zur Schlüsselübergabe in einem einzigen digitalen Zwilling zusammenführt. Plattform-Basis ist das eigene Odoo-ERP-System, ergänzt durch KI-Modelle für Angebotskalkulation, Varianten-Optimierung, Flächen- und CO2-Szenarien sowie Termin- und Risiko-Monitoring.

WoodRocks-Angebotserstellung: Von Wochen auf Tage

Die konkrete Wirkung zeigt sich bei einem Prozess, der in der klassischen Bauwirtschaft als besonders langwierig gilt: der Angebotserstellung. Was früher rund drei Wochen dauerte, liefert WoodRocks.AI, eigenen Angaben nach, heute innerhalb von zwei Tagen als verbindliche Kostenschätzung an Kommunen und Bauherren. Planung, Produktion und Baustelle werden dabei in Echtzeit synchronisiert — Abweichungen auf der Baustelle fließen unmittelbar in die Werksplanung des nächsten Projekts zurück.

„Wir bauen keine Prototypen mehr, wir produzieren. Das klingt in der Baubranche nach einer Kleinigkeit, ist aber ein Paradigmenwechsel. Unsere Kunden erhalten heute die gleiche Liefertreue wie Kunden der Automobilindustrie — und das gelingt nur, weil Werk und Software ein einziges System sind“, sagt Alex Hilbe, Geschäftsführer WoodRocks Bau GmbH.

Steigerung als Ziel

In Deutschland werden jährlich rund 400.000 Wohnungen benötigt, tatsächlich fertiggestellt werden jedoch deutlich weniger. Kommunen stehen somit zusätzlich unter Druck, Unterkünfte für Geflüchtete bereitzustellen, oft mit Bauzeiten unter einem Jahr ab Planungsbeginn.

„Serielle und modulare Holzbauweisen gelten seit der Rahmenvereinbarung des GdW (Gemeinschaft der Wohnungseigentümer) als bevorzugter Lösungsansatz — und das Bundesbauministerium verweist in seiner Geschäftsstelle ‚Serielles Bauen‘ explizit auf diese Methoden“, heißt es per Aussendung.

Für das laufende Jahr plant WoodRocks eine weitere Steigerung der Stückzahl. Aktuell laufen unter anderem Projekte in Bayern und Baden-Württemberg sowie Auftragsakquise in Deutschland und Österreich. Das Unternehmen ist Teil eines Ökosystems rund um die Rhomberg Gruppe und die Stiftung Hoffnungsträger, die gemeinsam seit mehreren Jahren in den industriellen Holzbau 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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