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.
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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.“

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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