ETH Zürich startet AI Foundry, ein Programm für Frontier-KI-Spin-offs

Die ETH Zürich hat AI Foundry gestartet, ihr erstes Programm speziell für KI-Spin-offs. Es wird vom ETH AI Center betrieben und bietet Gründerinnen und Gründern Zugang zum Supercomputer Alps, Unterstützung durch die Ingenieure hinter dem Sprachmodell Apertus sowie Beratung zum Schutz geistigen Eigentums.
- Die ETH Zürich hat AI Foundry gestartet, ihr erstes Programm speziell für KI-Spin-offs, betrieben vom ETH AI Center.
- Das sechs- bis zwölfmonatige Programm bietet Zugang zum Supercomputer Alps (mehr als 10.000 GH200-GPUs) und zu Euler, zunächst mit 10.000 GPU-Stunden pro Team.
- Die Teams arbeiten mit den Ingenieuren zusammen, die das offene Schweizer LLM Apertus vortrainiert haben, und erhalten Patentberatung, mit dem Ziel von mindestens einer Patentanmeldung pro Team.
- Konditionen: in der Regel 2 % Beteiligung plus 2 % Gebühr auf eingeworbenes Kapital, die über vier Jahre auf null sinkt.
- Bewerbungen sind seit dem 2. Oktober 2026 möglich und werden laufend angenommen.
Das bietet AI Foundry
AI Foundry ist ein sechs- bis zwölfmonatiges Programm für Frontier- und Deep-Tech-KI-Unternehmen. Laut ETH Zürich richtet es sich an ambitionierte Gründerinnen und Gründer, die die nächsten Frontier-Labs aufbauen, an neuartigen Architekturen und großskaliger KI arbeiten oder in IP-intensiven Feldern wie Physical AI, KI für die Wissenschaft und branchenspezifischen Lösungen tätig sind.
Das Programm stützt sich auf drei Säulen:
- Rechenleistung: Zugang zum CSCS-System Alps mit mehr als 10.000 GH200-GPUs sowie zum Euler-Cluster der ETH Zürich.
- Pre-Training-Know-how: praktische Unterstützung durch die Ingenieure, die Apertus, das vollständig offene Schweizer Large Language Model, vortrainiert haben.
- Schutz geistigen Eigentums: Beratung zur Patentierung mit dem Ziel, dass jedes Team mindestens eine Patentanmeldung einreicht.
Nach Angaben der ETH ist es eines der ganz wenigen Programme weltweit und das erste in Europa, das Start-ups ein Team für das Pre-Training von Frontier-Modellen zur Seite stellt.
Rechenleistung und technisches Fachwissen
Das Programm setzt an zwei Problemen an, mit denen KI-Start-ups laut Hochschule zu kämpfen haben: Das Training und der Betrieb moderner Modelle erfordern enorme Rechenleistung, und für den Schritt vom Forschungsergebnis zum verlässlichen Produkt braucht es mehr Ingenieurskunst als für einen funktionierenden Prototyp. Allgemeine Start-up-Programme können beides laut der Ankündigung kaum bieten.
Die Teams nutzen Kapazitäten am Nationalen Hochleistungsrechenzentrum der Schweiz (CSCS) bedarfsgerecht mit wachsendem Projekt, statt Hardware im Voraus zu kaufen oder zu reservieren. Jedes Team erhält zunächst 10.000 GPU-Stunden, und das Programm hilft dabei, zusätzliche Rechenzeit über Fördermittel zu sichern, wenn Projekte mehr benötigen. Weitere Leistungen, darunter Partnerschaften für Inferenz-Rechenleistung, sollen in den kommenden Monaten bekannt gegeben werden.
Die Apertus-Ingenieure unterstützen beim Design von KI-Systemen, bei der Skalierung von Training und Inferenz sowie beim Aufbau der Infrastruktur, die den Weg vom Forschungsprototyp zum robusten Produkt ermöglicht. Die Teams können zudem Open-Source-Ressourcen des Swiss National AI Institute (SNAI) nutzen.
Melanie Gabriel, Co-Direktorin und COO des ETH AI Center, sagte: „Zu viele der besten KI-Gründerinnen und -Gründer Europas kommen zu dem Schluss, dass ernsthafte Rechenleistung und Engineering auf Frontier-Niveau nur im Silicon Valley verfügbar sind.“ Sie fügte hinzu, die Entscheidung, wo ein Unternehmen aufgebaut wird, falle früh, und das Ziel sei, dass die Antwort Zürich lautet.
IP, Unterstützung beim Aufbau und Konditionen
Für Deep-Tech-Start-ups ist eine belastbare IP-Position nach Angaben der ETH oft das, was Investoren überzeugt. Die Teams erhalten Beratung dazu, wie sich Schutz und Offenheit verbinden lassen, etwa indem Kernmethoden patentiert werden, während Modelle oder Tools als Open Source veröffentlicht werden, um eine Community aufzubauen.
Jedes Team bekommt einen Unterstützungsplan, der auf Phase und Bedarf abgestimmt ist und von Mitarbeitenden des ETH AI Center sowie erfahrenen Unternehmerinnen und Unternehmern aus dem Programm Entrepreneur in Residence der ETH Zürich umgesetzt wird. Je nach Projekt können dazu Coaching, Unternehmensaufbau, der Zugang zu Investoren und Hilfe bei der Kapitalbeschaffung gehören. Die Teams werden außerdem Teil der Community des ETH AI Center, einschließlich Veranstaltungen wie dem AI+X Summit.
Bei den Konditionen wendet die ETH Zürich ihre üblichen Spin-off-Bedingungen an, in der Regel 2 % Beteiligung. Hinzu kommt eine Gebühr von 2 % auf das von den Unternehmen eingeworbene Kapital, die über vier Jahre auf null sinkt. Geschäftsführer Alex Ilic nannte dies das „2+2-Modell“ und sagte, es bringe ETH und Gründerteams beim Einwerben großer Anfangsrunden auf eine gemeinsame Linie. Was zurückfließe, finanziere die nächste Generation von KI-Gründerinnen und -Gründern.
Wer sich bewerben kann und wie das Programm einzuordnen ist
Das Programm richtet sich an KI-Start-up-Teams der ETH mit Bezug zur Fakultät, zur Forschung oder zu den Aktivitäten des ETH AI Center. Die Bewerbung ist ab dem 2. Oktober 2026 möglich und wird laufend angenommen.
AI Foundry ergänzt die übrigen Gründungsprogramme der ETH Zürich. Das Pioneer Fellowship unterstützt Forschende, die ETH-Forschungsergebnisse in ein Spin-off überführen wollen, und UPortunity, gemeinsam mit der UBS gestartet, fördert frischgebackene Absolventinnen und Absolventen. Laut ETH bietet AI Foundry zusätzlich gezielte Unterstützung für Unternehmungen im Bereich künstliche Intelligenz.
Für ETH-nahe Gründerinnen und Gründer, die KI-Unternehmen aufbauen, bündelt das Programm Rechenleistung, Expertise im Modelltraining und IP-Beratung in einem Angebot, im Gegenzug für die oben beschriebenen Beteiligungs- und Gebührenkonditionen. Weitere Leistungen, darunter Partner für Inferenz-Rechenleistung, sollen noch angekündigt werden.
ETH AI Center: AI Foundry: ETH Zurich launches its first dedicated programme for AI spin-offs

