BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Oliver Merkel will nach Flink den nächsten Skalierungsversuch starten: Mit Blocks entwickelt er einen KI-Agenten namens Major Tom zur Überwachung, Verwaltung und Optimierung von Cloud-Infrastruktur. Das Ziel ist klar auf die explodierenden Kosten ausgerichtet, vor allem auf AWS-Ausgaben. Laut Unternehmen sollen Kunden dadurch ihre AWS-Kosten senken. Die Idee greift dabei direkt auf Learnings aus dem Quick-Commerce-Hyperwachstum zurück.
Oliver Merkel kennt die Dynamik von exponentiellem Wachstum aus eigener Erfahrung: Aus dem Quick-Commerce-Unternehmen Flink wurde in kurzer Zeit ein Milliardenwert, gleichzeitig brachte der Tempo-getriebene Betrieb neue Risiken und Kostenstrukturen ans Licht. Genau an dieser Stelle setzt sein neues Startup Blocks an. Während Quick-Commerce die letzten Meter der Lieferkette immer weiter verkürzt, verlagert Merkel das Problem heute in Rechenzentren: Er will die Kostenexplosion in der Cloud sichtbar machen, systematisch steuern und damit finanzielle Spielräume zurückgewinnen.
Bei Blocks steht ein KI-Agent namens Major Tom im Zentrum, der nicht nur Empfehlungen ausspielt, sondern die Cloud-Infrastruktur von Startups und Scaleups überwachen, verwalten und optimieren soll. Der Ansatz wirkt wie ein Brückenschlag zwischen Infrastrukturpraxis und KI-Entwicklung: Wenn Teams DevOps-Ressourcen schonen wollen, braucht es mehr als Monitoring-Dashboards, also eine Automatisierungsschicht, die Nutzungsdaten in konkrete Steuerungsentscheidungen überführt. Dass der Agent auf proprietären Daten trainiert wird, soll laut Anbieter dazu beitragen, dass er den sogenannten Standardmodellen überlegen ist und damit schneller zu verwertbaren Ergebnissen kommt.
Technisch interessant ist dabei vor allem die Zielsetzung, „Cloud unter Kontrolle“ zu halten: Kosten in AWS entstehen nicht nur durch die reine Rechenleistung, sondern auch durch falsch dimensionierte Services, ineffiziente Storage-Entscheidungen oder durch ungenutzte Ressourcen, die über Monate hinweg weiterlaufen. Major Tom soll genau diese Muster adressieren, indem er Infrastrukturzustände laufend prüft und Optimierungen anstößt. Für Unternehmen bedeutet das im Alltag einen potenziellen Shift weg von reaktiven Tickets („Warum sind die Kosten diese Woche so hoch?“) hin zu proaktiver Governance, bei der betroffene Bereiche früher identifiziert und korrigiert werden.
Merkels Weg von der Beratung in die Unternehmensgründung erklärt auch den Ton, den Blocks gegenüber potenziellen Kunden anschlägt. In dem Gespräch beschreibt er die Beratung als Lernumfeld, in dem man „immer wieder neue Sachen“ kennenlernt und besonders beobachtet, wie CEOs unter Druck entscheiden. Den Wunsch, selbst die Entscheidungen zu treffen, bringt er dabei sehr konkret auf den Punkt: Als Berater empfiehlt man häufig, trägt aber das Risiko nicht in gleicher Weise. Bei Flink zeigt sich diese Haltung im Ergebnis: „Wir mussten also deutlich kapitaleffizienter arbeiten“ – später wird Flink als cashflow-positiv und profitabel beschrieben.
Auch die Schattenseiten des Hyperwachstums sind Teil der Strategieerzählung. Merkel beschreibt, wie sich die Kundenerwartungen in Quick-Commerce schnell verschieben: Beim dritten „Wow“ folgt nicht mehr Begeisterung, sondern Kritik an Sekundenabweichungen. Im Dezember 2023 kam es dann zu einer Krise, in der er laut eigener Darstellung belastbar bleiben musste, weil er als Geschäftsführer der „Puffer“ ist und seine Unsicherheit nicht ans Team abgeben darf. Neben Krisenmanagement spielt in Blocks dieselbe Grundlogik eine Rolle: nicht nur Daten und Tools zu sammeln, sondern Entscheidungen so zu operationalisieren, dass der Betrieb nicht in Unsicherheit oder Chaos abdriftet.
Für die Marktpositionierung setzt Merkel auf ein eher ungewöhnliches B2B-Narrativ: Die technische Erklärung sei für viele schwer verständlich, daher baue man das Marketing „wie bei einer Consumer-Marke“ auf. Die zentrale Botschaft lautet nach seiner Aussage: „20 Prozent Rabatt auf AWS. Garantiert.“ Dazu passt auch die Herleitung der Idee aus Flink: „Flink hat jedes Jahr Millionen für Cloud Infrastruktur ausgegeben“, und Merkel habe zunächst versucht, bessere Konditionen zu verhandeln – bis eine Anfrage beim Deutschlandchef von Google erfolglos blieb. Danach blieb der Weg über das eigene Einsparpotenzial: „Erkläre mir das mal so, dass es normale Leute verstehen“, lautete sein Auftrag an den CTO, und am Ende standen laut seinem Bericht 19 Prozent Einsparpotenzial auf dem Whiteboard.
Unfairen Wettbewerbsvorteil sieht Merkel bei Blocks vor allem in zwei Bausteinen: einer exklusiven Partnerschaft mit AWS und einem KI-Training auf privaten Daten. Diese Kombination soll den Abstand zu vergleichbaren Lösungen erhöhen, während die Umsetzung B2B-typisch auf weniger operative Last setzt als Flinks frühes Betriebsmodell. Der Unterschied im Personalbedarf wird als deutlich beschrieben, außerdem nennt er für Blocks bereits frühe Profitabilität nach einem Jahr. Gerade für die Branche der KI-gestützten IT-Optimierung ist das relevant, weil viele Projekte an der Lücke zwischen Modellleistung und operativer Integration scheitern: Wenn ein KI-Agent konkrete Kostenhebel identifiziert und in realen Workflows wirksam wird, rückt er näher an das, was Einkaufs- und Engineering-Entscheider in Unternehmen tatsächlich prüfen.
Damit verschiebt sich auch der Blick auf den nächsten Wettbewerb: Quick-Commerce hat gezeigt, dass Wachstum ohne Disziplin teuer wird; Cloud-Kosten-Optimierung führt diese Lektion nun in eine messbare KPI-Welt. Für Startup-IT und Scaleups bedeutet das, dass KI nicht nur für Chatbots oder Code-Assistenz genutzt wird, sondern zunehmend als Infrastruktur-Orchestrator gedacht wird. Wenn Blocks den Anspruch einlöst, DevOps-Ressourcen einzusparen oder zumindest am Anfang darauf zu verzichten, kann das die Schwelle senken, ab der viele Teams KI-Investitionen auch wirtschaftlich rechtfertigen.
Dass Merkel das Thema Skalierung erneut adressiert, passt in eine breitere Entwicklung: Unternehmen investieren gerade dort in Automatisierung, wo Kosten und Komplexität parallel wachsen. Major Tom ist dabei weniger „ein weiteres KI-Tool“, sondern soll wie eine Kosten- und Betriebs-Schicht funktionieren, die Infrastruktur dauerhaft im Blick hält. Genau diese Dauerhaftigkeit wird entscheidend sein: Nicht die einmalige Optimierung zählt, sondern ob das System Veränderungen in Nutzung, Workloads und Konfigurationen fortlaufend mitgeht.
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