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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Andreas Onea: Der Para-Schwimmer und ORF-Moderator ist einer der Beteiligten am offenen Datensatz von Ottobock. © Ottobock

„Wer nicht sichtbar ist, existiert nicht. Ganz einfach“, sagt Onea im brutkasten-Gespräch. Menschen mit körperlicher Behinderung lägen laut dem ORF-Moderator in der Gesellschaft unter der Wahrnehmungsgrenze, und diese Unsichtbarkeit verhindere die Teilhabe. Auch die KI trage dazu bei: Derzeit stellten KI-Modelle Menschen mit körperlicher Behinderung nicht richtig dar. Auf manchen generierten Bildern hat der Para-Schwimmer, der mit fünf Jahren seinen linken Arm verlor, einen halben Arm zu viel oder einen falsch dargestellten Stumpf. „Manche sagen vielleicht, das ist banal. Aber im Endeffekt geht es um Teilhabe. Und Teilhabe heißt, ich bin dabei“, sagt Onea. Dass Bildmodelle Behinderung verzerrt darstellen, ist auch wissenschaftlich dokumentiert. Eine im Juli veröffentlichte Untersuchung der Universität Utrecht, bislang als Preprint, zeigt, dass Text-zu-Bild-Modelle Menschen mit Behinderung etwa überwiegend als alt und weiß darstellen.

An dieser Teilhabe arbeitete einer der erfolgreichsten Para-Schwimmer Österreichs zusammen mit Microsoft und dem Prothesenhersteller Ottobock. Gemeinsam erstellten sie Trainingsmaterial, mit dem KI-Modelle lernen können. Das Ergebnis, zwei Datensätze mit jeweils rund 400 Bildern und bis zu 100 Videos, wurde für alle frei zugänglich auf der Open-Source-Plattform Hugging Face veröffentlicht. Es liegt nun an den KI-Unternehmen, sie zu nutzen. Onea hat eine eindeutige Vision für die Zukunft: „Wenn man eine Menschenmenge generiert, dann sollten da auch repräsentativ Rollstuhlfahrer, Amputierte und Blinde drinnen sein. Das wäre eben adäquate Sichtbarkeit.“

„Innovationsgeist aus Europa heraus fördern“

Das Projekt berührt die Debatte um digitale Souveränität. Laut Onea darf sich Europa nicht damit zufriedengeben, die Entwicklungen aus den USA und dem asiatischen Raum einfach nur zu regulieren. „Das darf nicht unser USP sein. Wir müssen den Innovationsgeist aus Europa heraus fördern, anstiften und ermöglichen. Ich glaube, dass wir wahnsinniges Potential haben“, sagt der Moderator. Aktuell sind US-Tech-Giganten wie Google und Microsoft federführend in der KI-Entwicklung. Von ihnen wünscht sich Onea mehr Rücksichtnahme in der Produktentwicklung. Für Menschen mit Behinderung kann es etwa schon ein Problem darstellen, eine Tastenkombination aus drei Tasten gleichzeitig zu drücken.

KI.Bilder zeigen Menschen mit Prothese oft falsch oder gar nicht | Foto: Microsoft

Die Möglichkeiten für Unternehmen

Der ORF-Moderator sieht wirtschaftliches Potential in inklusiver KI. „Wenn du deine Produkte, deine Services, deine KI-Wrapper so baust, dass sie von allen nutzbar sind, kannst du mehr Menschen damit erreichen“, erklärt er. Die Weltgesundheitsorganisation WHO schätzt die Zahl der Menschen mit erheblicher Behinderung weltweit auf 1,3 Milliarden. Gleichzeitig biete ein inklusiver Zugang zum Arbeitsmarkt auch Chancen für Unternehmen. Firmen, die auch Menschen mit Behinderung anstellen, hätten in ihren Teams laut Onea eine höhere Resilienz. „Ich muss seit meinem sechsten Lebensjahr jeden Tag Lösungen finden in einer Welt, die nicht darauf vorbereitet ist, dass ich einarmig da durchspaziere. Das heißt, ich habe eine irrsinnige Lösungsorientiertheit und Frustrationsschwelle“, sagt der 34-Jährige.

In Österreich gibt es bereits Firmen, die gezielt Menschen mit Beeinträchtigungen einstellen, etwa das Startup Responsible Annotation Services. Das Unternehmen annotiert Daten, das heißt, es fügt ihnen Informationen und Kennzeichnungen hinzu. Mit den annotierten Daten können KI-Systeme trainiert und verbessert werden. Wie der brutkasten im März des Vorjahres berichtete, besteht das Team nach eigenen Angaben großteils aus neurodivergenten Expert:innen, viele davon im Autismus-Spektrum, die außergewöhnliche Fähigkeiten in Mustererkennung, Konzentration und Konsistenz mitbringen. „Diese Menschen haben hier irrsinnige Fähigkeiten, weil sie wahnsinnig konzentriert sein können und wirklich auf die kleinsten Details Wert legen. Also solche Sachen, bei denen wir einfach im Regelspektrum die Nerven wegschmeißen“, sagt Onea.

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