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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Mistral.
© LinkedIn/Canva - Arthur Mensch, Co-Founder und CEO Mistral AI.

Drei Milliarden Euro. Das ist die Summe, die der französische Anthropic- und OpenAI-Herausforderer Mistral in seiner heute verkündeten Series-D-Finanzierungsrunde aufnahm. Es ist die größte VC-Runde für ein Tech-Unternehmen in der europäischen Geschichte – und das für ein gerade einmal drei Jahre altes Unternehmen.

Den Lead in der Runde übernahm mit Samsung – wenig überraschend – ein außereuropäischer Player. Dazu kommen große US-Investoren wie PSG Equity als Co-Lead, a16z und Nvidia, aber auch eine ganze Reihe europäischer Kapitalgeber, darunter der Scaleup Europe Fund der schwedischen EQT als weiterer Co-Lead.

Keine normalen Umstände

Drei Milliarden Euro. Eine Bewertung von 21 Milliarden Euro. Das sollte unter normalen Umständen ein Garant für den großen Durchbruch sein. Zum Vergleich: Meta (damals Facebook) genügten vor seinem Börsengang insgesamt 2,27 Milliarden US-Dollar VC-Kapital, um sich im Social-Media-Wettlauf klar an die Spitze zu setzen und zum Tech-Giganten zu werden.

Doch die Umstände sind nicht normal. Der KI-Wettlauf hat die Volumina an VC-Kapital vor allem in den USA auf ein nie dagewesenes Level gehievt. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, hat allein in seiner Series-H-Runde im Mai dieses Jahres 65 Milliarden US-Dollar aufgenommen und steht bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar. OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat diesen März in seiner Finanzierungsrunde sogar 122 Milliarden US-Dollar eingesammelt und steht bei einer Bewertung von 852 Milliarden Dollar.

Beim insgesamt aufgenommenen Kapital steht Mistral (ca. 6 Mrd. Euro inklusive Kredite) in einem Verhältnis von etwa 1:19 zu Anthropic (mindestens 130 Mrd. US-Dollar) und 1:26 zu OpenAI (mindestens 180 Mrd. US-Dollar). Das wird im beinharten internationalen Tech-Wettlauf vermutlich nicht ausreichen.

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Und das weiß man auch beim französischen Scaleup. Der größte Trumpf, den es in der Hand hat, ist, dass es aus Europa kommt. Punkten kann das Unternehmen vor allem bei den Themen Digitale Souveränität und Datensicherheit. Und das wiederum sind Fragen, die im B2B- und vor allem im öffentlichen Bereich deutlich schwerer wiegen als im B2C-Bereich, den aktuell Anthropic, OpenAI und Google dominieren.

„Während der ersten Welle der generativen KI lautete die zentrale Frage: Wer kann das leistungsstärkste Modell entwickeln? Unternehmen und Regierungen stellen sich nun eine andere Frage: „Wie können sie die Leistungsfähigkeit der KI für ihre geschäftskritischen Anforderungen nutzen, ohne die Kontrolle über die Infrastruktur und den Informationskreislauf abzugeben?“, heißt es von Mistral in der Presseaussendung zur aktuellen Kapitalrunde.

Die Frage will man freilich mit dem eigenen Produkt beantworten. „Die Nachfrage nach dieser Kombination aus Leistung, Kontrolle, Auswahlmöglichkeiten und Unabhängigkeit nimmt weltweit zu“, ist man sich sicher. Und Mistral sei das weltweit einzige KI-Unternehmen, das den gesamten Stack entwickle, der dafür erforderlich ist: „Open-Weight-Modelle, die Infrastruktur und die Rechenkapazität, auf der sie laufen, und die Produkte, mit denen sie in den Unternehmen wirksam werden“.

Ausstehender Beweis

Dass diese Argumente angesichts des europäischen Diskurses durchaus valide sind, liegt auf der Hand. Ob die Rechnung am Ende auch betriebswirtschaftlich aufgeht, steht auf einem anderen Blatt geschrieben. Mistral bekommt durch die Mega-Runde genug Luft, um sich innerhalb Europas weiterhin im öffentlichen und im Unternehmenssegment zu etablieren. Doch dass das ausreicht, um das eingesetzte Kapital (mehrfach) zurückzuspielen, muss erst bewiesen werden.

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