Wie Tree.ly Waldbesitzer:innen mit CO2-Zertifkaten Mehreinahmen verschafft
Crate.io Co-Founder Jodok Batlogg gründete 2021 mit Tree.ly ein neues Startup, das Waldbesitzer:innen dabei unterstützt, mit CO2-Zertifkaten zusätzliche Einnahmequellen zu erzielen. Im Rahmen der DLD Munich 2022 haben wir mit Batlogg über die Geschäftsidee und den ökologischen Impact des Startups gesprochen.
Wälder haben ein enormes Klimaschutzpotential. Schätzungen des Bundesforschungszentrum für Wald bindet Österreichs Wald mit seinen vier Millionen Hektar etwas 800 Millionen Tonnen Kohlenstoff im Holz der Bäume und im Waldboden. Das entspricht der 40-fachen Menge der jährlichen Treibhausgasemissionen Österreichs und rund 3,6 Milliarden Tonnen CO2, die sich dadurch nicht in der Atmosphäre befinden.
Jodok Batlog über den Grundgedanken von Tree.ly
Diesen positiven Effekt für das Klima möchte künftig das Vorarlberger Startup Tree.ly stärker zum Vorschein bringen, das 2021 von Jodok Batlogg nach seinem Exit beim Vorarlberger Daten-Scaleup Crate.io gegründet wurde.
Über die gleichnamige Plattform Tree.ly können Waldbesitzer:innen berechnen, wie viel CO2 ihr Wald speichert und wie die CO2-Aufnahme des Waldes verbessert werden kann. Zudem bietet das Unternehmen in einem weiteren Schritt auch eine CO2-Zertifzierung an, um im Anschluss CO2-Zertifkate am Markt verkaufen zu können. „Walsbesitzer:innen müssen für ihre Ökosystemleistung auch entlohnt werden“, so Batlogg über den Grundgedanken hinter Tree.ly.
Wie Tree.ly funktioniert?
Nachdem Waldbesitzer:innen ihren Wald bei Tree.ly angemeldet haben, werden anhand einer Machbarkeitsstudie die Charakteristika des jeweiligen Waldes analysiert. Tree.ly legt ihnen dabei auch einen Plan zur optimalen CO2-Speicherung vor. Auf Grundlage dieses Plans wird im Anschluss das jährliche CO2-Speicherpotential kalkuliert. Am Ende des Jahres berechnet das Startup zudem, wie viel Kohlenstoff tatsächlich gespeichert wurde und stellt schlussendlich die entsprechende Anzahl an Zertifikaten aus. Die Plattform bringt dabei die Waldbesitzer:innen mit Käufer:innen von CO2-Zertifikaten zusammen.
Mehreinnahmen müssen in den Wald reinvestiert werden
Anhand eines Beispielprojektes auf seiner Website rechnet Tree.ly vor, dass rund 5200 Hektar Wald zu Mehreinnahmen von 384.000 Euro führen. Die Waldbesitzer:innen müssen sich allerdings dazu verpflichten, das Geld in die Erhaltung des Waldes zu reinvestieren. Als Maßnahmen werden beispielswiese das Durchforsten von zu dichten Beständen, das Pflanzen von Jungbäumen oder der Zukauf von Dienstleistungen und Maschinen genannt, die für die Bewirtschaftung des Waldes notwendig sind.
Das Geschäftsmodell von Tree.ly
Aktuell arbeitet das Startup aufgrund von regulatorischen Beschränkungen nur mit regionalen Waldbesitzer:innen und Käufer:innen von Zertifikaten zusammen. Dahingehend wurden bereits erfolgreich erste Pilotprojekte in Vorarlberg umgesetzt. „Aktuell muss noch viel getan werden, um zu klären, wie das Accounting auch zwischenstaatlich funktioniert. Wir sind hier in Gesprächen mit dem Landwirtschaftsministerium, Klimaschutzministerium und der Landwirtschaftskammer“, so Batlogg.
Zudem fügt der Gründer zum Geschäftsmodell an: „Wir übernehmen das Risiko die Projekte zu entwickeln und gehen somit in Vorleistung. Im Gegenzug erhalten wir einen Revenue Share von dem Geld, das wir für die Waldbesitzer:innen lukrieren.“
Bis lang erfolgte die Finanzierung über Bootstrapping und einen Business Angel, der bereits an Bord ist. Zudem ist das Startup aktuell dabei eine kleinere „Family & Friends Runde“ abzuschließen, um über die nächsten Monate die größere Produktvision aufzubauen, wie Batlogg verrät. Anfang des nächstes Jahres soll eine klassische Finanzierungsrunde erfolgen, bei der sich höchstwahrscheinlich auch Impact-Investor:innen beteiligen werden.
Mehr über die DLD München 2022 könnt ihr auch hier nachlesen.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
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.
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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