26.11.2025
INVESTMENT

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

Das neue Wiener Startup Xinity möchte Rechenressourcen-Unabhängigkeit für Europa ermöglichen und liefert dazu eine Supercomputer-Box mit eigener Software, die u.a. Open-Source-Modelle On-Premise bzw. hybrid betreibt. Gründer Alexander Zehetmaier erklärt, warum er die Zeit für sein Produkt gekommen sieht und welche Rolle "eine einzelne Zeile Code" spielt.
/artikel/xinity-mostly-ai-founder-steigen-bei-neuem-wiener-startup-ein
Xinity
© Xinity - Alexander Zehetmaier (l.) und Jonas Vander von Xinity.

Alexander Zehetmaier weiß, dass ein Großteil europäischer Unternehmen große Datenmengen an chinesische und US-amerikanische Anbieter sendet. Er und Jonas Vander haben das im Oktober gegründete Startup Xinity daher mit dem Ziel ins Leben gerufen, Europa – beginnend mit Österreich – zu 100 Prozent rechenressourcen-unabhängig zu gestalten. „Es geht nicht nur darum, aus Öl und Gas herauszukommen, sondern echte Datenunabhängigkeit, Dateneigentum und KI-Unabhängigkeit zu erreichen“, sagt Zehetmaier.

Xinity mit prominenten Investoren

Xinity bietet konkret mittels einer Supercomputer-Box samt Software den Aufbau interner Rechenressourcen an, damit Unternehmen KI-Modelle direkt auf eigenen Servern laufen lassen können – On-Premise und technisch als Hybrid-Cloud, wie der Gründer erklärt. „Wenn eigene Ressourcen nicht ausreichen, erfolgt die Erweiterung nahtlos über unsere in Österreich gehosteten Kapazitäten.“

Für diese Lösung hat das Startup ein Investment von zwei der drei Mostly-AI-Founder, Klaudius Kalcher und Roland Boubela, die auch bei dem von zwei Wiener gegründeten KI-Unicorn Magic.dev bereits frühzeitig eingestiegen sind, erhalten. Zur Höhe der Summe wurde Stillschweigen vereinbart.

Die Idee zum Startup entstand aus über 15 Technologieprojekten, in denen die Founder immer wieder dieselben Hürden sahen: hohe Cloud-Kosten, Rate-Limits, Latenzprobleme, fehlende Datenstrategie und komplexe Compliance.

Richtiger Zeitpunkt

Nun sieht Xinity den richtigen Zeitpunkt gekommen, denn: GPU-Ressourcen werden günstiger, Open-Source-Modelle erreichen die Qualität großer Closed-Source-Player, Modelle werden effizienter, und Europa wird zunehmend abhängig von „US-Compute“, was Risiken nach sich ziehe.

Die Gründer setzen daher auf Drop-in-Migration: Unternehmen tauschen nur die Base-URL ihrer bestehenden OpenAI-Anwendungen und betreiben KI sofort auf eigener Hardware – inklusive Audit-Logs, automatischer Datensammlung für Fine-Tuning und RLHF-Workflows. Damit sollen sich die laufenden Kosten um bis zu 80 Prozent senken lassen, während gleichzeitig eigene Nischenmodelle möglich werden, die spezialisierte General-Purpose-LLMs übertreffen können.

Xinity und die Code-Zeile

Das frische Kapital soll künftig dazu dienen, Rechenressourcen zu kaufen und den Software-Layer weiterzuentwickeln.

„Wir haben bereits einen Proof of Concept, dass Rechenressourcen auf unterschiedliche Rechencomputer verteilt werden können, wenn Hunderte User gleichzeitig arbeiten“, sagt Zehetmaier. „Unser Software-Layer – unser Produkt für On-Premise-Hardware – sorgt dafür, dass Anfragen automatisch auf die verfügbaren Rechenressourcen aufgeteilt werden. Er ist OpenAI-API-kompatibel. Das bedeutet: Wenn ein Unternehmen heute bereits auf OpenAI-Anwendungen programmiert hat, fügt es lediglich eine Zeile Code hinzu – und der gesamte Traffic läuft intern.“

Da Unternehmen folglich selbst Eigentümer der Infrastruktur sind, sollen sie per Knopfdruck eigene Modelle feinjustieren und bestehende Modelle outperformen. Oder wie Co-Founder Vander erklärt: „Open-Source-Modelle plus eigene Rechenleistung schlagen Cloud-Only in vielen Nischen – technisch, wirtschaftlich und regulatorisch.“

Deine ungelesenen Artikel:
20.10.2026

Wiener Startup Prewave startet KI-Agenten für die finanzielle Bewertung von Lieferkettenrisiken

Das Wiener Startup Prewave will Unternehmen mit KI-Agenten helfen, Risiken nicht nur früher zu erkennen, sondern auch ihre finanziellen Folgen einzuschätzen und gezielter über Gegenmaßnahmen zu entscheiden.
/artikel/wiener-startup-prewave-startet-ki-agenten-fuer-die-finanzielle-bewertung-von-lieferkettenrisiken
20.10.2026

Wiener Startup Prewave startet KI-Agenten für die finanzielle Bewertung von Lieferkettenrisiken

Das Wiener Startup Prewave will Unternehmen mit KI-Agenten helfen, Risiken nicht nur früher zu erkennen, sondern auch ihre finanziellen Folgen einzuschätzen und gezielter über Gegenmaßnahmen zu entscheiden.
/artikel/wiener-startup-prewave-startet-ki-agenten-fuer-die-finanzielle-bewertung-von-lieferkettenrisiken
Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Xinity: Mostly.ai-Founder steigen bei neuem Wiener Startup ein