Die Idee zu Patronus entstand aus einem klassischen Alltagsproblem, das viele Familien kennen: Gründer Ben Staudt erlebte bei seiner eigenen Großmutter, dass der traditionelle, klobige Hausnotrufknopf statt um den Hals zu hängen, lediglich als „Nachttischdekoration“ fungierte. Gemeinsam mit Mitgründer Tim Wagner rief er daraufhin im Jahr 2020 das Unternehmen in Berlin ins Leben. Vor der Veröffentlichung ihres ersten Produkts im Jahr 2021 führte das Team nach eigenen Angaben über tausend Gespräche mit potenziellen Nutzer*innen. Die zentrale Erkenntnis: Die Ablehnung herkömmlicher Notrufsysteme ist weniger technischer Natur, sondern vielmehr ein Problem der Würde und Stigmatisierung.

Mittlerweile ist das Team auf 70 Mitarbeitende angewachsen. Nachdem das Start-up in der Vergangenheit bereits eine beachtliche 27-Millionen-Euro-Runde abschließen konnte, fließen nun weitere 11 Millionen Euro Wachstumskapital in das Unternehmen. Bei dieser Runde wird das Konsortium von 3TS Capital Partners angeführt. Begleitet wird die Finanzierung von Grazia Equity sowie Bestandsinvestoren wie Singular, Burda Principal Investments, Adjacent, NAP und UVC Partners.

Das Produkt: Hohe Akzeptanz trifft auf KI-Visionen

Das Kernprodukt von Patronus ist eine Smartwatch, die sich optisch bewusst von klassischer Medizintechnik abhebt, verschiedene Farben bietet und wie eine herkömmliche Armbanduhr wirkt. Ausgestattet mit einer integrierten SIM-Karte stellt sie im Notfall auf Knopfdruck eine sofortige Verbindung zu einer hauseigenen, mit Fachpersonal besetzten 24/7-Notrufzentrale her.

Der nutzer*innenzentrierte Ansatz zeigt laut Unternehmenszahlen deutliche Wirkung:

• Während klassische Hausnotrufgeräte laut Studien nur von 14 Prozent der Nutzer*innen durchgehend getragen werden.
• Liegt die tägliche Tragequote der Patronus-Uhr bei 85 Prozent.
• Mittlerweile verzeichnet das Start-up 25.000 aktive Kund*innen.
• Die hauseigene Zentrale hat für diese Nutzer*innen bereits mehr als eine halbe Million Notrufe beantwortet.
• Parallel dazu verbindet eine eigens entwickelte App 50.000 Angehörige mit den Senior*innen, um deren Status – wie den Standort oder ob die Uhr getragen wird – im Blick zu behalten.

Das frische Kapital fließt nun in den weiteren Ausbau der Marktführerschaft im mobilen Notrufsegment sowie in einen neuen Produktbereich: einen KI-Begleiter. Dieser soll als digitaler Assistent direkt am Handgelenk über die Patronus Uhr verfügbar sein. Da 12 Prozent der über 75-Jährigen in Deutschland an einem durchschnittlichen Tag kein einziges persönliches Gespräch führen, soll der Assistent dem Gefühl der Einsamkeit in stillen Stunden entgegenwirken.

Geschäftsmodell, Markt & Wettbewerb

So glänzend die Zahlen der Pressemitteilung wirken, verlangt das Geschäftsmodell im dynamischen AgeTech-Sektor eine differenzierte Betrachtung:

Der demografische Rückenwind: Der Bedarf an digitalen Lösungen für ältere Menschen wächst rasant. In Deutschland leben heute 9,6 Millionen Menschen im Alter von über 75 Jahren, in ganz Europa sind es 47,4 Millionen. Gleichzeitig nimmt die Zahl der pflegenden Angehörigen ab. Ein immer größerer Anteil will allein leben. Laut Destatis leben in Deutschland bereits 43 Prozent der Menschen über 75 Jahre allein.

Abo-Modell und Kassen-Abhängigkeit: Patronus refinanziert sich maßgeblich über ein Abo-Modell. Ein wesentlicher Wachstumstreiber ist dabei der deutsche Gesundheitsmarkt: Bei Vorliegen eines Pflegegrads kann die Pflegekasse die monatlichen Nutzungsgebühren (die Software, SIM-Karte und Leitstelle abdecken) stark bezuschussen. Ohne diese staatlichen Subventionen hätten viele Senioren Schwierigkeiten, die fortlaufenden Service-Kosten zu tragen. Diese Abhängigkeit von gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen bleibt ein strukturelles Risiko.

Der harte Hardware-Wettbewerb: Patronus positioniert sich als digitaler Marktführer im mobilen Notrufsegment in Deutschland. Doch die Konkurrenz holt auf. Dedizierte Senior*innen-Smartwatches anderer Anbieter*innen bieten ebenfalls moderne Designs, SIM-Karten, Notruf-Sprachverbindungen und teils automatische Sturzerkennungen an. Zudem dringen Tech-Giganten tief in den Markt ein: Apple Watches verfügen längst über präzise Sturzerkennungen und EKG-Funktionen und werden zunehmend von technikaffinen "Best Agern" adaptiert. Der langfristige Burggraben von Patronus muss daher zwingend in der nahtlosen, stark vereinfachten Software-Integration und der menschlichen Notrufzentrale liegen – die Hardware allein ist auf Dauer austauschbar.

Das ethische Dilemma der KI: Einsamkeit unter älteren Menschen ist ein anerkanntes Gesundheitsrisiko, das die kognitive Leistungsfähigkeit beeinflussen, das Demenzrisiko erhöhen und die Lebenserwartung verkürzen kann. Die Lösung von Patronus, diesem Problem mit einem KI-Begleiter zu begegnen, ist innovativ, aber ethisch sensibel. Altersforscher warnen davor, dass "künstliche" Gespräche den Drang nach echten sozialen Interaktionen mindern könnten. Dass Patronus selbst betont, der KI-Begleiter solle menschliche Nähe nicht ersetzen, sondern nur eine Antwort für Stunden bieten, in denen niemand da ist, ist ein wichtiger Disclaimer. Dennoch muss das Unternehmen in der Praxis beweisen, dass die KI im sensiblen Pflegeumfeld echte Empathie simulieren kann, ohne die Nutzer*innen zu verwirren.

Unser Fazit

Patronus zeigt, wie man durch konsequentes User-Centric-Design einen verstaubten Markt aufbricht und stigmatisierte Produkte salonfähig macht. Die neuen 11 Millionen Euro geben dem Start-up den nötigen Spielraum für technologische Innovationen. Um die hohe Bewertung nachhaltig zu rechtfertigen, muss Patronus künftig jedoch beweisen, dass der Vorstoß in die künstliche Intelligenz ethisch sauber umgesetzt wird und man dem zunehmenden Hardware-Preisdruck der Wettbewerber*innen standhalten kann.

Die Ära der klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO) bekommt ernstzunehmende Konkurrenz. Wenn Nutzer*innen heute nach Produkten oder Dienstleistungen suchen, tippen sie ihre Fragen zunehmend in Dialogfenster von Sprachmodellen statt in traditionelle Suchschlitze. Genau an dieser Schnittstelle positioniert sich das neu gestartete Münchner Start-up Vjus.AI. Doch kann eine Software wirklich die „Black Box“ der generativen KI entschlüsseln – und wie nachhaltig ist das Geschäftsmodell?

Hinter der am 1. April 2026 offiziell gelaunchten Plattform steht die AtWize Business Services GmbH mit Sitz in München. Kopf des Unternehmens ist Gründer Wolfe W. Diener, der zuvor bereits in leitenden Positionen als Geschäftsführer und im Vorstand großer Softwarehäuser aktiv war. Mit dem Start von Vjus.AI vollzieht das Unternehmen nun eine strategische Erweiterung in den stark wachsenden Bereich der Answer Engine Optimization (AEO) und Generative Engine Optimization (GEO).

Vom Humankapital zur KI-Sichtbarkeit

Die Historie des Unternehmens ist dabei von einem interessanten Strategiewechsel geprägt. Ursprünglich startete AtWize 2023 mit einem Fokus auf KI-Lösungen gegen den Fachkräftemangel. Diener erklärt die Hintergründe: „Parallel hatte ich schon eine Weile an der Idee arbeitete, Unternehmen zu ermöglichen, ihre in den Ruhestand ausscheidenden Mitarbeiter strukturierter zu managen, um sie bei Bedarf für Projekte oder übergangsweise anzusprechen. Es liegt so viel Humankapital und Erfahrung brach.“ In der aktuellen wirtschaftlichen Phase sei dies jedoch kein Top-Thema gewesen, weshalb man sich zunächst auf die Software-Entwicklung für Dritte konzentriert habe.

Der eigentliche „Aha-Moment“ kam durch die tägliche Arbeit. „Im letzten Jahr haben wir dann immer mehr auch KI-Tools zur Entwicklung eingesetzt und dabei den Bedarf, sogar die Notwendigkeit erkannt, die Sichtbarkeit in KI-Modellen zu messen und zu verbessern“, so Diener. Die Dringlichkeit begründet er mit dem veränderten Nutzer*innenverhalten: „KI-Modelle geben begründete Empfehlungen zur gestellten Frage. Da sucht man nicht weiter, sondern nimmt das Ergebnis wie es ist. Wer da nicht enthalten ist, ist unsichtbar.“

Nutzer*innensimulation: Die reale Perspektive

Vjus.AI setzt auf die Simulation realer Suchanfragen. Während klassische SEO-Tools oft auf APIs zugreifen, misst diese Plattform, wie Marken in Antworten von ChatGPT, Gemini, Grok oder Perplexity tatsächlich erscheinen. Auf die Frage nach der technischen Umsetzung und der Nicht-Deterministik der KI-Modelle antwortet Diener detailliert: „Wenn Sie Ihre Sichtbarkeit bei KI-Suchen wissen wollen, dann sollte diese ja so gemessen werden, wie sie ein normaler Nutzer, der einem KI-Modell eine Frage stellt, einen Prompt eingibt, auch sieht.“ Man müsse also zunächst Prompts definieren, bei denen man gefunden werden wolle – etwa als Münchner Zahnarzt bei der Frage nach dem besten Zahnarzt vor Ort.

„Wir analysieren die Ergebnisse, die von den KI-Modelle auf die Prompts hin geliefert werden“, erklärt Diener weiter. Dabei werden Kennzahlen wie Sichtbarkeit, Ranking und Sentiments (neutrale, positive oder negative Notation) erhoben. Den Vorwurf einer verzerrenden technischen Schicht weist er zurück: „Wir sind insofern keine Zwischenschicht, sondern werten die Daten aus, die viele User auch sehen würden. Die Nicht-Deterministik führt dabei zwar zu kleinen Schwankungen, aber es entsteht insgesamt ja ein Bild über die Zeit.“

Marktchancen und der „Unfair Advantage“

Das Interesse am Markt scheint groß zu sein; bereits vor dem offiziellen Launch konnten erste Kund*innen gewonnen werden. Finanziell steht das Start-up auf eigenen Beinen: „Wir finanzieren uns komplett aus eigenen Mitteln. Und da wir schon Kunden im Entwicklungsbereich haben, konnten wir Vjus.AI früh anwenden und testen“, betont der Gründer. Mit Investor*innen habe man noch nicht gesprochen: „Jetzt erst mal machen, dann reden wir.“

Um sich gegen die großen SEO-Platzhirsche zu behaupten, setzt Diener auf vier spezifische technische Vorteile. Erstens setze man auf eine natürliche Simulation: „Unsere Art des Promptens simuliert wirklich natürliche User. Andere machen das nicht.“ Zweitens komme eine eigene Scraping-Technologie zum Einsatz. Diese erlaube eine besonders detaillierte Analyse der Ergebnisse, auch der „Nebengeräusche“ wie etwa Quellenangaben. Als dritten Punkt nennt der Gründer das analytische Prompting: Vjus.AI unterstützt nicht nur beim Erstellen von Prompts, sondern analysiert auch, wie passend diese für die Sichtbarkeitsmessung sind. Viertens biete das Improver-Modul ein Analyse-Tool, das über die Daten hinweg ermittelt, „was die Haupthebel für das Unternehmen oder die Marke ist, um die Sichtbarkeit bei KI-Suchen zu erhöhen“.

GEO als neues Standard-Tool?

Für die Zukunft sieht Diener eine klare Entwicklung. Zwar werde es in zwei Jahren wahrscheinlich immer noch die klassische Google-Suche geben, doch der Übergang sei bereits fließend, da Google zunehmend KI-Ergebnisse mitliefere. „Die Suche mit KI-Modellen wird aber die gewohnte Praxis werden“, ist sich Diener sicher.

Seine Prognose für die Branche ist deutlich: „Insofern wird SEO eher übergehen in ein GEO. Ein SEO ohne Beachtung der Optimierungen für KI-Modelle macht aus meiner Sicht aber heute schon keinen Sinn mehr.“ Das Ziel für Vjus.AI ist dabei klar gesteckt. Die größte Hürde sei es, für die Nutzer*innen den besten Mehrwert zu generieren: „Darauf liegt unser Fokus und deshalb rennen wir, so schnell wir können.“

„Unser neuer Name ist ein Versprechen an den Markt: Wir bieten keine bloßen Policen, sondern eine ganzheitliche Strategie gegen digitale Risiken“, erklärt Mitgründer und Geschäftsführer Vincenz Klemm. Prävention, Abwehr und Versicherung sollen fortan eine untrennbare Einheit bilden. Auf die Vermutung, das reine Versicherungsgeschäft sei für den Mittelstand schlichtweg zu unprofitabel geworden, kontert der Gründer deutlich: „Der Wechsel zu Risk Solutions ist weit mehr als ein neues Branding. Damit lösen wir unser Gründungsversprechen konsequent ein.“ Die bloße Police sei nie das Endprodukt gewesen, der Schritt zum aktiven Abwehrdienstleister sei von Tag eins an auf der Roadmap gestanden. Klemm fasst die neue Ausrichtung in einem klaren Kernsatz zusammen: „Wir warten somit nicht darauf, dass ein Schaden reguliert werden muss. Wir sorgen stattdessen aktiv dafür, dass er gar nicht erst entsteht.“ Dies sei kein Ausstieg aus der Versicherung, sondern die Evolution zum echten Risikomanagement für den Mittelstand und Industrieunternehmen.

Vom Millionen-Exit zum Cyber-Schutzschild

Um die Ambitionen von Baobab Risk Solutions zu verstehen, lohnt ein Blick auf das Gründer-Duo. Vincenz Klemm (Geschäftsführer) und Anton Foth (CTO) bringen geballte Erfahrung mit. Klemm baute in den USA den digitalen Makler Gabi auf und verkaufte ihn für rund 320 Millionen US-Dollar an Experian, während Foth als ehemaliger CTO von Coya (später Luko) die tiefe technische Expertise für datengetriebene Versicherungsmodelle liefert. Gestartet mit rund 4,2 Millionen US-Dollar Pre-Seed-Kapital, ist das Unternehmen mittlerweile in Deutschland, Österreich und den Benelux-Ländern aktiv.

Der Aufbau eines europäischen Assekuradeurs in den vergangenen fünf Jahren verlief dabei nicht ohne Hürden. „Eine europäische Expansion ist niemals eine reine Blaupause“, räumt Klemm ein. Um regulatorische Fallstricke frühzeitig zu erkennen, setze man gezielt auf lokale Expertise wie den General Manager für die Benelux-Staaten, Tim van Lier. Als größten Trumpf sieht Klemm jedoch die eigene Reaktionsgeschwindigkeit: „Wenn etwas nicht funktioniert, korrigieren wir es binnen Tagen, statt in monatelangen Release-Zyklen zu verharren.“ Auch die Frage nach frischem Kapital für den nun extrem kostenintensiven MDR-Betrieb wischt er routiniert beiseite: Man sei durch die letzte Finanzierungsrunde hervorragend aufgestellt. Sollte man dennoch nachlegen müssen, wisse man Investoren an der Seite, die „bei positiven Trends extrem schnell Kapital mobilisieren können.“

Der neue Vorstoß: MDR und ein 24/7-Defense-Center

Die Argumente für den neuen, zubuchbaren MDR-Service stützen sich auf drastische Marktveränderungen. Laut dem CrowdStrike Global Threat Report 2026 erfolgen 82 Prozent aller Angriffe mittlerweile ohne klassische Schadsoftware, woran Standard-Antivirus-Programme oft scheitern. Baobabs Antwort darauf ist ein rund um die Uhr besetztes Security Operations Center (SOC). Die Ansagen des Start-ups sind selbstbewusst: Mit einer Erkennungsrate von 99 Prozent identifiziere man Bedrohungen bereits in der Entstehungsphase. Die hauseigene Deep-Scan-Technologie arbeite 3,2-mal effektiver als herkömmliche Scans, zudem liege die Angriffsfrequenz bei Bestandskund*innen um 77 Prozent unter dem Marktdurchschnitt. Ergänzt wird das Ganze durch Dark Web Monitoring.

Doch wie kann ein Start-up im Angesicht des globalen Fachkräftemangels in der Cybersecurity personell und technologisch mit staatlich finanzierten Hacker-Syndikaten mithalten? Klemm verweist auf das ambitionierte Umfeld: Weil das Team Kunden aktiv berate und nicht nur stumpf Risiken überwache, habe man sich als Top-Adresse für Talente etabliert. Gleichzeitig gibt er sich pragmatisch und räumt ein, dass man nicht alles allein stemmen kann: „Um personelle Spitzen abzufangen, kooperieren wir mit hochprofessionellen Technologiepartnern.“ Diese Hybridstrategie sichere die Skalierbarkeit und den Zugang zu führender Technologie. Das absolute Kernversprechen an den Kunden tastet er dabei jedoch nicht an: „Die Analyse und der direkte Kontakt bleiben immer bei uns.“

Genial verzahnt oder überhoben?

In der Theorie ist die Verknüpfung von aktiver Abwehr und Versicherung genial: Versagen die Abwehrmaßnahmen von Baobab, muss die Versicherung den finanziellen Schaden ohnehin tragen – die Interessen von Kund*in und Versicherer sind maximal synchronisiert. In der Praxis gleicht der Betrieb eines 24/7-SOC jedoch einem Hochseilakt, der extrem personal- und kostenintensiv ist. Zudem droht ein massives Klumpenrisiko, falls ein neuartiger Zero-Day-Exploit die Filterlogik umgeht und hunderte Mittelständlerinnen gleichzeitig kompromittiert werden.

Auf dieses „All-Eggs-in-One-Basket“-Szenario angesprochen, reagiert Klemm unaufgeregt und verweist auf die harten Realitäten der Branche: „In der Cybersecurity gibt es keine hundertprozentige Sicherheit. Daher stellt ein neuartiger Zero-Day-Exploit für die gesamte Branche grundsätzlich ein Kumulrisiko dar.“ Doch genau dieses Risiko trage man als Assekuradeur über die Policen ohnehin bereits. Der MDR-Service sei kein zusätzliches Risiko, sondern ein Schutzschild. „Anstatt die Gefahr zu vergrößern, reduziert unsere aktive Abwehr die Wahrscheinlichkeit, dass ein solches Ereignis überhaupt zum Tragen kommt“, argumentiert der Geschäftsführer. Und wenn alle Stricke reißen? „Die Versicherungspolice ist der finale Sicherheitsanker für den reinen Risikotransfer“, stellt er klar.

Markt & Wettbewerb: Kampf der Titanen

Im Mid-Market-Segment tritt das Berliner Team gegen globale Giganten wie Munich Re oder spezialisierte Cyber-MGAs wie das US-Einhorn Coalition an. Auch der Markteintritt US-amerikanischer Riesen in Europa beunruhigt Klemm nicht – im Gegenteil: „Der Markteintritt globaler Akteure unterstreicht vor allem eines: Das enorme Potenzial des europäischen Cybermarktes.“

Die Marschroute für die kommenden 12 bis 18 Monate ist klar gesteckt. Man wolle die Verzahnung von Vorfallsreaktion (Incident Response) und MDR weiter vertiefen und die Schadenquote weiter unter den Marktdurchschnitt drücken. Der entscheidende Hebel soll jedoch die Radikalvereinfachung des Versicherungsabschlusses werden. „Unser Ziel: Der Abschluss einer Cyberversicherung oder Vertrauensschadenversicherung muss so einfach werden wie nie zuvor – für Makler und Kunden“, verspricht Klemm. Gegen die übermächtige Konkurrenz will er nicht durch schiere Finanzkraft gewinnen: „Wir gewinnen diesen Wettbewerb nicht über das größte Marketingbudget, sondern über das beste Risikomanagement und die engste Partnerschaft mit dem Mittelstand.“

Für die Branche ist Baobab damit ein spannendes Lehrstück über die Vertikalisierung von Geschäftsmodellen. Schaffen es die Berliner, ihr technologisches Versprechen zu halten, bauen sie eine hochprofitable Cybersecurity-Festung für den europäischen Mittelstand. Scheitert die Technik jedoch an der Realität komplexer Cyberbedrohungen, droht das gesamte Modell unter den eigenen Schadensquoten zu kollabieren. Es bleibt ein riskantes, aber zukunftsweisendes Play.

Hinter SpotmyEnergy steht mit Jochen Schwill ein prominenter Kopf der deutschen Energie-Start-up-szene. Schwill, bekannt als Gründer des virtuellen Kraftwerks Next Kraftwerke, rief das CleanTech-Startup im Jahr 2023 in Köln ins Leben. SpotmyEnergy agiert als unabhängiger, wettbewerblicher Messstellenbetreiber. Das Ziel des Unternehmens ist es, den in Deutschland stockenden Ausbau von intelligenten Messsystemen entscheidend zu beschleunigen.

Das Zuhause als virtuelles Kraftwerk

Das reine Aufhängen von Stromzählern ist in einem stark regulierten Markt kaum profitabel. SpotmyEnergy umgeht diese Falle durch einen ganzheitlichen Plattform-Ansatz:

• Hardware & Software: Das Startup liefert Lösungen zur Messung, Vernetzung, Optimierung und Steuerung von Photovoltaikanlagen, Wärmepumpen, Heimspeichern und Wallboxen.
• Drei-Säulen-Modell: Das Unternehmen fungiert als Messstellenbetreiber zur Bereitstellung von Smart Metern, als Energiemanager zur Kostenoptimierung der vernetzten Geräte und als Lieferant mit einem dynamischen Tarif, der Zugang zu aktuellen Börsenstrompreisen bietet.
• B2B2C-Vertrieb: Für den Rollout der Lösungen setzt SpotmyEnergy auf ein Partnernetzwerk, das seit der Firmengründung auf über 300 Elektroinstallationsbetriebe angewachsen ist.

Kritische Hinterfragung

Der Erfolg dieses Modells hängt maßgeblich von der fehlerfreien technischen Integration ab. SpotmyEnergy leistet aktuell Pionierarbeit bei der Einbindung von Steuerboxen, die in Deutschland bislang noch wenig verbreitet sind. Eine Übertragung derartiger Boxen in der aktuellen Größenordnung von 3.000 Stück hat es auf dem deutschen Markt bislang nicht gegeben. Die kritische Frage lautet: Funktionieren die technischen Schnittstellen dauerhaft und herstellerübergreifend reibungslos? Laut Geschäftsführer Schwill wurde mit der Etablierung der technischen Prozesse nun der Grundstein dafür gelegt, dass ein solcher Steuerboxwechsel in der Praxis überhaupt umsetzbar ist.

Markt & Wettbewerb

Deutschland ist beim Thema Smart Meter das Sorgenkind Europas; die Marktdurchdringung ist extrem gering. Dennoch drängen derzeit starke Wettbewerber*innen in die Nische, um sich die digitale Schnittstelle zum Kunden / zur Kundin für die Energiewende zu sichern:

• metrify: Die Enpal-Ausgründung ist mit über 65.000 installierten Systemen der Platzhirsch unter den wettbewerblichen Messstellenbetreibern.
• Inexogy & LichtBlick: Diese Anbieter kooperieren stark mit großen dynamischen Stromanbietern oder agieren als etablierte Ökostrom-Versorger mit eigenen Messstellen-Lösungen.
• Energy Metering Germany (Octopus Energy): Setzen auf gebündelte Angebote, oft gekoppelt an ihre eigenen intelligenten Tarife.

Unsere Einordnung

Die Übernahme des Zählerhelden-Portfolios ist ein strategischer Befreiungsschlag. Für die Kunden von Zählerhelden läuft der Betrieb laut Unternehmensangaben ohne Unterbrechung weiter, sie müssen keine eigenen Schritte einleiten. Die bisherigen Zählerhelden-Gesellschafter, ABM-Mess Service und BSH, konzentrieren sich künftig wieder stärker auf ihre jeweiligen Kerngeschäfte.

Ein hardwarebasiertes, stark reguliertes Geschäftsmodell erfordert extrem tiefe Taschen. SpotmyEnergy wird hierbei vom Investitions- und Strukturierungspartner Horizon Energy Deutschland flankiert, der das Start-up seit Ende des vergangenen Jahres bei der Skalierung unterstützt. Horizon stellt Kapital in Höhe von über 50 Millionen Euro für Smart-Meter-Assets zur Verfügung. Ein Teil dieser zugesicherten Mittel fließt nun direkt in die Übernahme der rund 3.000 Smart Meter von Zählerhelden. Genaue Angaben zum Kaufpreis oder den weiteren finanziellen Übernahmemodalitäten der Transaktion machen die beteiligten Unternehmen jedoch nicht. Wie Emil Bruusgaard, Geschäftsführer von Horizon Energy Deutschland, dennoch treffend analysiert, verdeutlicht die Transaktion anschaulich, wie sich fragmentierte Strukturen im Markt gezielt konsolidieren lassen, um die Grundlage für weiteres Wachstum zu schaffen.

Fazit

Jochen Schwill versucht mit SpotmyEnergy im Endkund*innenbereich das, was ihm im Industriebereich bereits gelang: die digitale Bündelung dezentraler Energieflüsse. Der Zukauf von Zählerhelden beweist eindrucksvoll, dass anorganisches Wachstum in dieser Branche ein essenzieller Hebel ist. Der wettbewerbliche Messstellenbetrieb bietet für ambitionierte Start-ups weiterhin enormes Entwicklungspotenzial.

Die Diagnose des Rats fällt drastisch aus: Deutschland verliere im globalen Wettbewerb an Verbindlichkeit und Umsetzungsgeschwindigkeit. Für die Gründer*ionnenszene birgt das Manifest vielversprechende Forderungen – es stellt sich jedoch auch die Frage, ob ein weiteres Gremium die strukturelle Risikoaversion des Standorts durchbrechen kann.

Das Kernproblem: Erfunden in Deutschland, skaliert im Ausland?

Das zentrale Narrativ des Innovationsrats trifft einen wunden Punkt der heimischen Start-up-Ökonomie: Es dürfe nicht länger passieren, dass Schlüsseltechnologien zwar in deutschen Forschungslaboren erfunden, aber aufgrund fehlenden Kapitals oder restriktiver Regulierung im Ausland skaliert werden. Der Rat fordert in seinen „5 Impulsen“ eine fundamentale Neuausrichtung:

• Schluss mit dem Legislaturperioden-Takt: Innovationspolitik muss langfristig und faktenbasiert gedacht werden, nicht in kurzatmigen Wahlzyklen.
• Regulierung als Enabler statt als Bremse: Die Expert*innen fordern den Abbau von europäischem „Goldplating“ (der innovationsfeindlichen Übererfüllung von EU-Normen durch nationale Gesetze) und die Schaffung echter Experimentierräume und Reallabore.
• Mut statt „Kaskodenken“: Anstatt risikoscheu zu agieren, müssen strategische Investitionen in Schlüsseltechnologien fließen. Die Rahmenbedingungen für Scale-ups müssen massiv verbessert werden, um industrielles Skalieren im eigenen Land zu ermöglichen.

Die Köpfe hinter dem Innovationsrat für Deutschland

Die Zusammensetzung des Gremiums unterstreicht den Anspruch, Technologie, Recht und Wirtschaft zusammenzudenken:

• Prof. Dr. Lutz Eckstein: VDI-Präsident und Experte für automatisiertes Fahren an der RWTH Aachen.
• Prof. Dr. Veronika Grimm: Professorin an der TU Nürnberg und als „Wirtschaftsweise“ eine der prägendsten Stimmen der Energiepolitik.
• Prof. Dietmar Harhoff, PhD: Direktor am Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb sowie langjähriger EFI-Vorsitzender.
• Prof. Dr. Jürgen Kühling: Regulierungs- und Wettbewerbsexperte sowie ehemaliger Vorsitzender der Monopolkommission.
• Dr. Anne Lamp: Gründerin und Pionierin im Bereich Circular Economy.
• Dr. Melanie Maas-Brunner: Industrielle Forschungsexpertin, ehemalige BASF-Vorständin und designierte Präsidentin des Stifterverbands.
• Adrian Willig: Direktor des VDI mit Fokus auf Ingenieurkompetenzen und Technikstandort-Förderung.
• Prof. Dr. Martin Wolf: Präsident der Gesellschaft für Informatik und Experte für intelligente Produktionssysteme.

Im Start-up-Fokus: Dr. Anne Lamp und der harte Weg der Skalierung

Dass der Innovationsrat nicht nur aus der wissenschaftlichen Helikopterperspektive agiert, zeigt eine entscheidende Personalie: Dr. Anne Lamp sitzt am Tisch. Die CEO und Mitgründerin des Hamburger Start-ups traceless materials steht wie kaum eine andere für die Herausforderungen der industriellen Kreislaufwirtschaft.

Im Jahr 2020 ins Leben gerufen, hat traceless ein vollständig biobasiertes Granulat aus Agrar-Reststoffen entwickelt, das als Alternative zu Plastik dient und unter natürlichen Bedingungen in nur zwei bis neun Wochen kompostierbar ist. Lamp, 2022 mit dem Deutschen Gründerpreis ausgezeichnet und 2025 für den Deutschen Zukunftspreis nominiert, hat ihr Unternehmen erfolgreich aus dem Labor geholt. Mit der Realisierung einer groß angelegten Demonstrationsanlage hat das Start-up das für Hardware-Gründungen berüchtigte „Tal des Todes“ gemeistert. Mit der geplanten Industrieanlage soll die Kapazität künftig um ein Vielfaches gesteigert und das Material massentauglich gemacht werden. Lamps Vita verkörpert exakt das, was der Rat nun auf politischer Ebene einfordert: Die erfolgreiche Überführung nachhaltiger Technologien von der Erfindung in die marktfähige, industrielle Skalierung.

Unsere Einordnung: Ein weiteres Gremium oder echter Hebel?

Die entscheidende Frage für Gründer*innen und Start-ups bleibt: Bewirkt dieser Rat wirklich etwas? An technologiepolitischen Beiräten mangelt es der Bundesrepublik traditionell nicht. So sitzt mit Prof. Dietmar Harhoff bezeichnenderweise der langjährige Vorsitzende der bereits existierenden Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI) der Bundesregierung ebenfalls in diesem neuen Gremium.

Dennoch hat der Innovationsrat zwei strategische Vorteile: Er ist explizit unabhängig von Parteien und Einzelinteressen der Wirtschaft und vereint mit dem VDI und der GI die geballte Umsetzungskompetenz der technischen Basis. Die Visionen sind ambitioniert – etwa die Forderung, vertrauenswürdige KI als „Trained in Germany“ zu einem neuen globalen Gütesiegel aufzubauen.

Für Deep-Tech- und Hardware-Start-ups wird der Rat jedoch nicht an der bloßen Anzahl seiner künftigen Stellungnahmen gemessen werden, sondern daran, ob seine Impulse tatsächlich in den Maschinenraum der Politik vordringen. Erst wenn das geforderte Kapital für die Wachstumsphase fließt und Genehmigungsverfahren radikal entschlackt werden, wird das „Kaskodenken“ wirklich der Vergangenheit angehören.

Wer heute ein hochmodernes BioTech-Labor betritt, erwartet nahtlos vernetzte HighTech-Forschung. Die Realität sieht oft anders aus: Rund 90 Prozent der Laborgeräte stammen von unterschiedlichen Hersteller*innen und sprechen schlichtweg nicht dieselbe technische Sprache. Um künstliche Intelligenz in der Forschung nutzbar zu machen, müssen hochqualifizierte Wissenschaftler*innen oft als Software-Ingenieur*innen einspringen und mühsam Schnittstellen programmieren. Genau diesen Flaschenhals will das Münchner DeepTech-Start-up UniteLabs beseitigen.

Die Gründer und der Sprung aus München

Hinter UniteLabs stehen Robert Zechlin, Lukas Bromig und Julian Willand. Nach Vorarbeiten ab 2022 wurde das Unternehmen 2024 offiziell gegründet. Das Team vereint interdisziplinäre Expertise aus Chemieingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik und Unternehmensstrategie – eine essenzielle Mischung für ein Produkt, das tiefes Prozessverständnis mit modernster Softwarearchitektur verbinden muss.

Dass die Idee einen massiven Schmerzpunkt der Industrie trifft, zeigt die rasante Entwicklung der letzten Monate. Nach einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2,77 Millionen Euro unter der Führung von NAP (ehemals Cavalry Ventures) im Januar 2025 und der Auszeichnung als „Bestes Münchner Start-up“ beim Munich Startup Award 2025 ist das Unternehmen sichtlich gewachsen. Im ersten Quartal 2026 zählt das Team im Münchner Inkubator Werk1 bereits rund 28 Köpfe.

Doch wie verhindert ein derart rasant wachsendes Team, bei der ständigen Anbindung neuer, exotischer Hardware nicht zu einer hochbezahlten IT-Manufaktur zu verkommen? Schließlich erfordert jedes neue Laborgerät auf dem Markt zunächst einmal Entwicklungsaufwand für den passenden Konnektor.

„Unser Ziel ist nicht, jedes exotische Gerät einzeln ‚irgendwie‘ anzubinden“, stellt Mitgründer Robert Zechlin klar. Vielmehr soll die Integration zu einer wiederholbaren Produktfähigkeit reifen. Statt sich im Klein-Klein der Modellnummern zu verlieren, baue UniteLabs seine Konnektoren entlang grundsätzlicher Geräte-Fähigkeiten. Die puren Herstellerspezifika landen dabei in einer dünnen Adapter-Schicht, während Workflows und Datensemantik konsistent bleiben.

Um die berüchtigte Skalierungsfalle zu umgehen, setzt das Start-up zudem verstärkt auf „Reusable Automation Assets“. „Wir investieren in validierte Workflow-Bausteine, Device-Profile und Test-Suites, mit denen die zweite und dritte Integration deutlich schneller wird als die erste“, betont Zechlin und skizziert damit den Weg zum echten SaaS-Unternehmen. Der Gründer gibt die Richtung selbstbewusst vor: „Die Grenzkosten für das nächste Gerät und den nächsten Standort müssen über Zeit sinken. Unser Endzustand ist ein Ökosystem, in dem Integrationen gemeinsame Infrastruktur sind, nicht Projektgeschäft.“

Vom Prototyp zur Architektur der offenen Labore

Im Februar 2026 hat UniteLabs auf der renommierten Branchenmesse SLAS in Boston den offiziellen US-Launch seines „AI-Ready Lab Automation Systems“ vollzogen. Statt nur isolierte Schnittstellen zu flicken, positioniert sich das Start-up nun mit einer klaren, dreiteiligen Architektur.

Den Kern bildet die Cloud-native „UniteLabs Platform“, die Hardware vernetzt und die Integration von Machine-Learning-Modellen in Echtzeit erlaubt. Ergänzt wird dies durch die lokale Anwendung „GroundControl“ für den Plug-and-Play-Anschluss von Geräten sowie das „UniteLabs SDK“. Letzteres ist ein Python-Werkzeug für Wissenschaftler*innen, um Labor-Workflows komplett als Code zu steuern. Dass diese Theorie praxistauglich ist, beweist das aufstrebende KI-BioTech-Unternehmen Cradle, das die Lücke zwischen Maschinen und digitalen Daten-Lakes intern bereits mit dem Münchner System schließt. Laut UniteLabs soll sich der Labor-Durchsatz für solche KI-getriebenen Forschungsteams durch die Plattform um bis zu das Vierfache steigern lassen.

Ein „Lab-as-Code“-Ansatz via Python mag für entwickleraffine Data Scientists verlockend sein – doch schließt er nicht paradoxerweise die klassischen Biolog*innen aus, für die Code-Workflows oft eine zu steile Lernkurve bedeuten?

„Code ist nicht das Produkt“, kontert Zechlin. Er sei vielmehr eine Schnittstelle, die sowohl Power-User als auch den Laboralltag bedienen müsse. Das SDK richte sich an Teams, die volle Kontrolle über Versionierung und automatisierte Tests verlangen – was im KI-BioTech-Umfeld zunehmend Standard sei. Zechlin räumt jedoch ein, dass das Programmieren nicht jedem liege: „Die meisten wollen zuverlässige Ausführung und klare Transparenz.“

Die Lösung der Münchner: Über die Orchestrierungsschicht und „GroundControl“ werden Workflows paketiert und mit Leitplanken versehen, sodass sie auch für Nicht-Entwickler sicher ausführbar sind. Code bleibt strategisch zwar die „universelle Abstraktion“ über Geräte hinweg, doch das Interface der Zukunft sieht anders aus. Zechlin blickt voraus: „Das User Interface für Wissenschaftler wird zunehmend KI-gesteuert und natürliche Sprache zum primären Interface. UniteLabs dient diesen KI-Applikationen als robuste Surface Area und Source of Truth.“ Die Leitplanke für das Wachstum fasst er in einem Satz zusammen: „Unsere Vision ist: flexibel, wo es Sinn macht, und kompromisslos robust, wo es zählen muss.“

Die Bewährungsprobe auf dem US-Markt

Nach dem Bostoner Launch steht das Start-up nun vor der monumentalen Aufgabe, sich im hochkompetitiven US-Markt zu behaupten. Hier entscheidet sich, ob UniteLabs vom europäischen Hoffnungsträger zum globalen Player reift. Umgeben von gigantischen Investitionen in die KI-Wirkstoffentwicklung reicht es nicht, nur ein weiteres Automatisierungstool zu sein – UniteLabs muss sich als essenzieller „Schaufelhersteller“ für den aktuellen Boom etablieren.

Dabei trifft man auf amerikanische Wettbewerber*innen, die teils mit hunderten Millionen Dollar Venture Capital ausgestattet sind. Wie überlebt ein Münchner Start-up mit einer Pre-Seed-Runde von knapp drei Millionen Euro diese Materialschlacht? Zechlin gibt sich pragmatisch und weicht dem direkten Finanz-Vergleich aus: „Klar: In Infrastrukturmärkten hilft Kapital, aber es ist nicht der entscheidende Hebel.“ Anstatt die Konkurrenz im reinen „Spend“ schlagen zu wollen, baue man auf messbaren Nutzen im Laborbetrieb.

Der Plan scheint aufzugehen: Ein Großteil von Umsatz und Pipeline stammt heute bereits aus den USA, wo UniteLabs Kund*innen an beiden Küsten bedient und mit großen Hardware-Hersteller*innenn kooperiert. „Wir planen für dieses Jahr unseren ersten Big Pharma Roll-out, der sowohl in Europa als auch an Standorten in den USA erfolgen soll“, verrät der Gründer. Um diese Dynamik zu finanzieren, hebe man aktuell eine 9-Millionen-Euro-Seed-Runde für die US-Expansion. Den strukturellen Wettbewerbsvorteil sieht Zechlin in der herstelleragnostischen Verbindung bestehender Geräte: „Statt Rip-and-Replace zu verlangen, werden Workflows schneller produktiv, Daten werden sauber mit Kontext versehen, und Teams können ‚Lab-as-Code‘ wirklich ausrollen.“

Ein strategischer Hebel ist dabei die Zielgruppenansprache. Statt in endlosen Vertriebszyklen mit dem C-Level großer Pharma-Konzerne zu ringen, treibt UniteLabs ein nutzer*innengetriebenes Wachstum voran. Labor-Ingenieur*innen, die durch das Python-SDK wochenlange Schnittstellenprogrammierung einsparen, tragen das System organisch in ihre Unternehmen. Dabei profitiert das Start-up enorm davon, selbst keine Pipettierroboter oder Analysegeräte herzustellen. Als „neutrale Schweiz“ der Labor-Hardware buhlt UniteLabs nicht um lukrative Geräteverkäufe – ein extrem starkes Argument gegen den gefürchteten Vendor-Lock-in amerikanischer Hardware-Giganten.

Stresstest für das Geschäftsmodell und Regularien

Doch die ambitionierte Plattform-Strategie wird kritisch geprüft werden. Das Geschäftsmodell birgt ein ständiges API-Katz-und-Maus-Spiel, da Schnittstellen zu teils stark abgeschirmten Systemen gebaut werden müssen. Wenn etablierte Hersteller*innen ihre Firmware ändern oder Drittanbieter-Zugriffe blockieren, explodieren schnell die Wartungskosten für die Konnektoren.

Bleibt die Frage an den Gründer: Was ist also der Plan B, wenn die Marktführer ihre Schnittstellen per Update plötzlich aktiv verschlüsseln? Reicht der Verweis auf offene Standards wie das SiLA2-Protokoll in der harten Praxis aus?

„Wir gehen davon aus, dass Hersteller ihre Ökosysteme schützen werden. Unsere Strategie darf deshalb nicht auf ‚Goodwill‘ bauen“, gibt sich Zechlin keinen Illusionen hin. Standards wie SiLA2 seien zwar hilfreich gegen Fragmentierung, aber „kein Schutzschild“. Der Ansatz der Münchner ist stattdessen pragmatisch und mehrstufig: Standards nutzen, wo verfügbar, und eigene robuste Adapter bauen, wo nötig. Zudem betreibe man ein Programm mit automatisierten Regressionstests am realen Geräteverhalten, um Fehler durch Updates früh zu erkennen.

Der zweite Baustein der Verteidigung ist kommerzieller Druck. Da Labore zunehmend „Best-of-Breed“-Lösungen kombinieren wollen, würden Hersteller, die Interoperabilität blockieren, zunehmend Deals riskieren. Im Hintergrund investiere man deshalb viel Arbeit in aktiv gepflegte Partnerschaften mit den Produzent*innen. Zechlins Plan B lautet letztlich Resilienz: „Mehrere Integrationspfade, starke Tests, und ein System, das stabil bleibt, auch wenn sich die Oberfläche verändert.“ Er ist sich sicher: „Langfristig wirkt die Ökonomie in Richtung Offenheit.“

Neben blockierender Hardware bleibt die US-Zulassungsbehörde FDA die vielleicht höchste Hürde auf dem Weg in den Enterprise-Markt. Deren strenge Vorgaben zu elektronischen Aufzeichnungen sind der größte Vorbehalt von Pharmaunternehmen gegenüber Cloud-basierten Systemen. Gelingt es UniteLabs, Offenheit mit lückenlosen Audit-Trails zu verknüpfen, könnten sie die berüchtigten Sales-Zyklen drastisch verkürzen.

Doch wie passt maximale Entwickler*innen-Freiheit durch Python-Skripte mit rigider FDA- und GxP-Compliance zusammen? Für Zechlin existiert dieser Widerspruch im Labor-Alltag schlichtweg nicht: „Compliance widerspricht Flexibilität nicht. Was widerspricht, ist unkontrollierte Veränderung.“

Um Big Pharma gerecht zu werden, behandle man hochflexible Workflows wie reguläre Software-Produkte: versioniert, testbar und auditierbar. „Ein Script ist in einem GxP-Kontext kein ‚jeder macht, was er will‘, sondern ein kontrolliertes Artefakt mit definierten Inputs, erwarteten Outputs und einem Validierungsnachweis“, unterstreicht der Mitgründer. Die Plattform trenne Sandbox-Entwicklungen von einer strikt kontrollierten Produktionsebene mit signierten Releases, Environment-Pinning und klarer Datenlineage. Zechlin formuliert einen selbstbewussten Anspruch an die Branche: „Das Labor holt Software-Best-Practices nach. Unser Anspruch ist, ‚compliant by design‘ zur Default-Einstellung für AI-ready Lab Ops zu machen.“

Fazit

UniteLabs hat exzellentes Timing bewiesen. Die BioTech-Branche lechzt nach KI, scheitert aber noch massenhaft an isolierten Daten. Durch das Bereitstellen essenzieller Daten-Infrastruktur haben sich die Münchner in eine starke Ausgangsposition manövriert. Der US-Launch und anstehende Messepräsentationen zeugen vom Anspruch der Gründer. Der ultimative Lackmustest ab 2026 wird jedoch sein, ob die Hardware-Hersteller*innen diesen Wandel dulden – oder den Kampf um ihre lukrativen Software-Margen eröffnen.

Bleibt die Frage nach dem viel zitierten „Endgame“: Baut das Start-up wirklich das globale Betriebssystem für Biotech-Labore, oder macht man sich letztlich nur als hochattraktives Übernahmeziel für Hardware-Giganten hübsch?

Auf diese Entweder-Oder-Frage antwortet Zechlin diplomatisch, aber ambitioniert: „Unsere Vision ist, die neutrale Betriebsschicht für moderne Labore zu werden, weil die Branche einen herstellerunabhängigen Standard braucht, nicht noch ein weiteres Einzellösungstool.“ Gleichzeitig sei man Realist: Infrastruktur zähle nur, wenn sie im Alltag zuverlässig genutzt werde und verlässliche, strukturierte Daten für KI liefere.

Sollte das gelingen, hält sich UniteLabs alle Optionen offen – von der unabhängigen Kategorie-Definition über strategische Partnerschaften bis hin zum Exit. Doch auf einen schnellen Verkauf schiele man nicht, verspricht Zechlin: „Wir bauen nicht für eine Übernahme. Wir bauen so, dass der Markt die Plattform ernst nehmen muss.“ Und am Ende solle ohnehin der/die Kund*in profitieren: „Weniger Silos, schnellere Science, und ein Ökosystem, in dem Innovation nicht an proprietären Schnittstellen hängen bleibt.“

München wächst weiter als Europas Quanten-Hauptstadt. Das Start-up Peak Quantum schließt seine Pre-Seed-Runde mit 2,2 Millionen Euro ab und positioniert sich im hart umkämpften Deep-Tech-Markt. Der Pitch der Gründer: Fehlerkorrektur direkt in der Hardware. Doch in einem extrem kapitalintensiven Umfeld reicht Geld allein nicht. Wie das Spin-off mit einem cleveren Infrastruktur-Schachzug gegen die hochgerüstete europäische Konkurrenz bestehen will.

Aus der Forschung in die Praxis

Im Jahr 2024 entstand Peak Quantum als Spin-off aus der Forschungsgruppe von Prof. Stefan Filipp am Walther-Meißner-Institut (WMI), das zur Bayerischen Akademie der Wissenschaften gehört. Das Gründungsteam deckt interdisziplinär die gesamte Wertschöpfungskette vom Chipdesign bis zur Systemintegration ab. Zu den Köpfen hinter der Unternehmung gehören Leon Koch (CEO), Alexander Schult (CFO), Dr. Thomas Luschmann (COO), Dr. Max Werninghaus (CSO), Ivan Tsitsilin (Head of Design), Kedar Honasoge (Head of Production) und Daniil Bazulin (Quantum Engineer). Unterstützt wird das junge Unternehmen durch wichtige Säulen des lokalen Ökosystems wie dem Munich Quantum Valley und der UnternehmerTUM.

„Hardware-First“ statt Software-Pflaster

Das aktuell größte Hindernis im Quantencomputing ist das sogenannte Rauschen – die enorme Fehleranfälligkeit der Recheneinheiten (Qubits). Während die Industrie bisher stark darauf setzte, schlicht die Anzahl physikalischer Qubits hochzuskalieren und Fehler nachträglich per Software zu korrigieren, wählt Peak Quantum einen grundlegend anderen Weg. Das Start-up entwickelt supraleitende Prozessoren, deren physikalische Architektur Fehler bereits auf der reinen Hardware-Ebene unterdrückt. Dieser integrierte Fehlerschutz soll die Komplexität des Gesamtsystems drastisch senken und die Entwicklung kommerziell nutzbarer Rechner massiv beschleunigen.

Das Geschäftsmodell & der EU-Infrastruktur-Hebel

Quanten-Hardware ist ein unfassbar teures Pflaster. Mit dem frischen Kapital von Investor*innen wie dem britischen Lead-Investor Cloudberry Ventures, United Founders oder QAI Ventures steigt die Gesamtfinanzierung von Peak Quantum auf gut fünf Millionen Euro. Für den Aufbau eigener Reinräume (CapEx) reicht das kaum. Der strategische Clou des Geschäftsmodells liegt daher in der europäischen Vernetzung: Peak Quantum bezieht öffentliche Fördermittel aus dem EU Chips Act und wurde ausgewählt, die im April 2026 startende Quantenchip-Pilotlinie SUPREME zu betreiben.

Ziel ist es, in Europa eine skalierbare Produktionsumgebung zu etablieren, die langfristig auch für externe Partner geöffnet werden soll. Ein Modell, das es Peak Quantum erlaubt, trotz einer frühen Finanzierungsphase hocheffizient an industrietauglichen Chips zu feilen.

Der Markt & die Konkurrenz

Doch der Markt verzeiht keine Verzögerungen, und München ist längst ein Haifischbecken der Quantentechnologie. Direkt vor der Haustür sitzen Schwergewichte:

• IQM Quantum Computers: Der europäische Platzhirsch für supraleitende Quantencomputer (mit Hauptsitz in Finnland, aber großem Zentrum in München), der kürzlich eine SPAC-Fusion für einen geplanten Milliarden-Börsengang ankündigte.
• planqc: Ein weiteres Münchner Spin-off, das auf neutrale Atome setzt und bereits 2024 eine Series A in Höhe von satten 50 Millionen Euro abschloss.
• Alice & Bob: Auf internationaler Ebene steht besonders das französische Start-up Alice & Bob in direkter technischer Konkurrenz. Die Pariser entwickeln sogenannte Cat Qubits, die ebenfalls hardwareseitig fehlerresistent sind, und kooperieren dabei bereits eng mit Microsofts Quanten-Sparte.

Fazit: Risiko und enorme Chance

Das Board rund um einen ehemaligen Alphabet-X-Advisor sieht in Peak Quantum ein elementares Puzzleteil für ein eigenständiges europäisches Quanten-Ökosystem. Die Investition ist ein klassisches „Deep-Tech-Infrastruktur-Play“.

Dennoch ist eine Pre-Seed-Runde von 2,2 Millionen Euro im Jahr 2026 angesichts der Kapitalausstattung der Konkurrenz eine riskante Wette. Peak Quantum muss durch den Zugang zur SUPREME-Pilotlinie extrem schnell beweisen, dass die fehlerresistente Architektur industriell skaliert und nicht nur im Labor des WMI funktioniert.

Bringt das Team um Leon Koch erste greifbare Pilotprojekte mit Forschungs- und Industriepartnern in den Bereichen Materialforschung, Logistik oder industrieller Optimierung zum Laufen, könnte Peak Quantum zu einem technologischen Flaschenhals werden, an dem in Europa niemand mehr vorbeikommt. Es ist das Paradebeispiel dafür, wie smarte Gründer*innen nicht nur Code oder Hardware schreiben, sondern das System aus Fördergeldern, Pilotlinien und lokaler Forschungsexzellenz maximal zu ihrem Vorteil hebeln.

Der Markt für tokenisierte Vermögenswerte (Real World Assets, kurz RWA) wächst rasant, leidet jedoch noch immer an einer strukturellen Hürde: Während Kryptomärkte rund um die Uhr in Echtzeit handeln, sind traditionelle Finanzprodukte im Hintergrund oft an klassische, mehrtägige Abwicklungszyklen gebunden. Wenn Investor*innen ihre Token in liquide Mittel zurücktauschen wollen, kommt es unweigerlich zu Verzögerungen. Genau diese Lücke will das Berliner FinTech Midas nun schließen und hat dafür massiv Kapital aufgenommen.

Wie das Unternehmen heute mitteilte, flossen in einer Series-A-Finanzierungsrunde 50 Millionen US-Dollar (rund 46 Millionen Euro). Angeführt wird die Runde von den Venture-Capital-Firmen RRE Ventures und Creandum. Zu den weiteren Geldgebern zählen namhafte Branchengrößen wie Framework Ventures, Coinbase Ventures sowie der traditionelle Vermögensverwalter Franklin Templeton, der selbst bereits stark im Bereich tokenisierter Anlageprodukte aktiv ist. Mit der aktuellen Runde steigt das Gesamtfinanzierungsvolumen des Start-ups auf knapp 59 Millionen US-Dollar.

Das Gründerteam aus TradFi und Web3

Hinter Midas, das 2024 gegründet wurde, steht ein Team, das tiefes Wissen aus der traditionellen Finanzwelt (TradFi), dem Venture Capital und dem dezentralen Finanzsektor (DeFi) vereint. An der Spitze steht CEO und Mitgründer Dennis Dinkelmeyer, der vor der Gründung im Investment Research bei Branchengrößen wie Goldman Sachs und der Capital Group tätig war. Er bringt das essenzielle Verständnis für die Strukturierung institutioneller Anlageprodukte in die Blockchain-Welt ein.

Ergänzt wird die Führungsriege durch Executive Chairman und Mitgründer Fabrice Grinda. Als Gründungspartner des Investmentfonds FJ Labs gehört Grinda zu den weltweit aktivsten Angel-Investoren. Er steuert neben Kapital und einem enormen Netzwerk auch operative Erfahrung bei, die er unter anderem als Co-Gründer der für über eine Milliarde US-Dollar übernommenen Plattform OLX sammelte. Komplettiert wird das Führungstrio von Mitgründer Romain Bourgois. Der Tech-Experte war fast ein Jahrzehnt in leitenden Produktrollen beim AdTech-Giganten Criteo tätig, bevor er als Head of Product zum US-Konkurrenten Ondo Finance wechselte. Dort leistete er maßgebliche Pionierarbeit bei der Entwicklung und Skalierung der ersten großen tokenisierten US-Staatsanleihen, wie etwa OUSG und USDY.

Fokus auf „Midas Staked Liquidity“ (MSL)

Das frische Kapital soll primär in die Entwicklung und Skalierung der sogenannten Midas Staked Liquidity (MSL) fließen. Dabei handelt es sich um einen dedizierten Liquiditätspuffer, gegen den die firmeneigenen Token (mToken) jederzeit und ohne Wartezeit eingelöst werden können. Für institutionelle Investoren, die Treasury- und Portfolio-Management auf der Blockchain betreiben, ist diese sofortige Liquidität ein entscheidendes Kriterium.

Bisher mussten Rendite-Investoren oft zwischen der sofortigen Handelbarkeit und den Erträgen von DeFi-Protokollen abwägen – MSL soll diesen Kompromiss überflüssig machen. Die Midas-Plattform überführt dafür institutionelle Anlagestrategien, wie etwa Staatsanleihen (mTBILL) oder Basis-Handelsstrategien (mBASIS), in regulierungskonforme Token, die nahtlos in DeFi-Netzwerke wie Morpho oder Pendle integriert werden können. Nach eigenen Angaben hat Midas seit dem Start Token im Gesamtwert von über 1,7 Milliarden US-Dollar emittiert und dabei Erträge in Höhe von 37 Millionen US-Dollar an seine mehr als 20.000 Nutzer ausgeschüttet. Das Fintech finanziert sich dabei über Gebühren, die auf diese erwirtschafteten Renditen erhoben werden.

Die Brücke zwischen Wall Street und Blockchain

„Wir arbeiten auf eine Zukunft hin, in der Investitionen wie das Internet funktionieren: offen, transparent, kombinierbar und standardmäßig zugänglich“, formuliert CEO Dennis Dinkelmeyer den Anspruch des Unternehmens. Vic Singh, General Partner bei RRE Ventures, teilt diese Vision: Die Tokenisierung werde die globalen Kapitalmärkte fundamental verändern, sobald die traditionelle Finanzwelt ihre Infrastruktur vollständig auf die Blockchain verlagere.

Neben der Etablierung von MSL plant Midas, das frische Kapital für die Erschließung weiterer Anlageklassen und den Ausbau von Partnerschaften zu nutzen. Mit dem Einstieg von Schwergewichten wie Franklin Templeton und Coinbase Ventures positioniert sich das 2024 gegründete Unternehmen damit als einer der zentralen Infrastrukturanbieter an der lukrativen Schnittstelle zwischen klassischem Finanzwesen und der Krypto-Ökonomie.

Hinter Verrano, das Anfang 2023 in Frankurt/Main gegründet wurde, steht ein branchenerfahrenes, dreiköpfiges Gründerteam rund um Geschäftsführer Manuel Siskowski. Die Idee reifte jedoch schon lange vor der formellen Gründung. Getreu dem internen Motto „natürlich köstlich“ experimentierten die Gründer – zu denen auch Maximilian Bubenheim mit seiner Erfahrung aus der Sternegastronomie sowie Felix Linnenschmidt gehören – mehrere Jahre mit Wurzelgemüse.

Dabei wendeten sie ein Verfahren an, das in ähnlicher Form beim Reifen von klassischem Schinken zum Einsatz kommt. Nach ersten erfolgreichen Testläufen im regionalen Bio-Handel konnten bald die ersten Kund*innen mit Mengen aus der in Biebertal bei Gießen installierten Pilotanlage beliefert werden.

Handwerkstradition trifft Gemüse

Anstatt klassische Fleischersatzprodukte nachzuahmen, setzt Verrano auf die handwerkliche Veredelung. Regionale Rohstoffe wie Steckrübe, Sellerie und Rote Beete werden einem speziellen Fermentations- und Räucherverfahren unterzogen. Das Endprodukt zeichnet sich durch einen enormen Gemüseanteil von rund 95 Prozent aus und kommt mit nur wenigen Zutaten aus, ohne künstliche Zusatzstoffe zu verwenden. Das Ergebnis soll laut Unternehmensangaben in seiner Textur und dem Geschmack an hochwertige Fleischprodukte wie Schinken erinnern. Die kulinarischen Kreationen werden bereits als dünner Aufschnitt, im Würfelmix oder am Stück in den Markt eingeführt und eignen sich flexibel als Brotbelag, zum Kochen oder für Snackplatten. Die Innovationskraft dieses Ansatzes wurde kürzlich von PETA mit dem „VEGAN AWARD 2026“ in der Kategorie „beste vegane Innovation“ ausgezeichnet.

Eine neue Kategorie jenseits der Imitation

Der Markt für pflanzliche Alternativen konsolidiert sich aktuell, während die Lebensmittelbranche verstärkt nach innovativen pflanzlichen Produkten sucht, die neue Geschmackserlebnisse erzeugen. Hier positioniert sich Verrano in der stark wachsenden Nische der „Clean Label“-Produkte. Direkte Wettbewerber*innen mit einem identischen Ansatz sind rar, da die meisten großen Player*innen weiterhin auf Extrusionsverfahren von Proteinisolaten setzen. Verrano erschafft vielmehr eine neue Kategorie: Eine pflanzliche Feinkost, die das Naturprodukt Gemüse transformiert. Dass diese Nische massentauglich ist, bewies das Start-up jüngst im Veganuary durch aufmerksamkeitsstarke Listungen deutschlandweit in den Bordbistros der Deutschen Bahn.

Die Herausforderungen am Markt

Trotz der vielversprechenden Traction und der Skalierbarkeit, die bereits mit der Pilotanlage bewiesen wurde, steht das Start-up vor großen operativen Herausforderungen, um den Start im breiten Handel zu ermöglichen. Ein Reifeprozess, der Wochen in Anspruch nimmt, bindet extrem viel Working Capital, da enorme Mengen vorproduziert und gelagert werden müssen. Zudem verhält sich Gemüse im Reifeprozess mikrobiologisch grundlegend anders als Fleisch. Die Qualitätssicherung erfordert hochpräzise Produktionsumgebungen, um die Haltbarkeit bei größeren Mengen zu garantieren. Letztlich bedarf es auch starker Aufklärungsarbeit und forcierter Vertriebsaktivitäten am Konsument*innen, um Wurzelgemüse dauerhaft als Premium-Feinkostprodukt zu etablieren.

Reale Skalierung statt VC-Hype

Genau bei diesen Herausforderungen zeigt sich die strategische Passung der aktuellen Finanzierungsrunde. Dass Verrano die bestehenden Produktionskapazitäten massiv ausweiten muss, um die ansteigende Nachfrage zu bedienen, ist der klassische Flaschenhals von Food-Start-ups. Der überwiegende Teil der eingeworbenen Mittel fließt in genau diesen Zweck. Dass die Finanzierungsrunde dabei, wie StartingUp aus Branchenkreisen erfuhr, im hohen sechsstelligen Bereich liegt, beweist die Kapitaleffizienz des Unternehmens. Anstatt reines Risikokapital in teure Eigenentwicklungen zu pumpen, setzt Verrano auf „Smart Money“.

Mit dem Maschinenbauer Weber Food Technology und der Wurst- und Schinkenmanufaktur Bedford holen sie sich zwei strategische Industrie-Schwergewichte an Bord. Verrano profitiert hier direkt von jahrzehntelanger Expertise in der mikrobiologischen Reifung sowie im industriellen High-Tech-Slicing. Zusammen mit der BMH, die als VC-Tochter der Helaba aktuell Fonds mit einem Volumen von 450 Millionen Euro verwaltet, hat das Start-up starke Partner für die anstehende Geschäftsentwicklung gewonnen. Dieses Konsortium bietet das Rüstzeug, um die Nische der veganen Boutiquen zu verlassen und den Lebensmitteleinzelhandel zu adressieren.

Die Überwachung von Pipelines, Chemieanlagen und Brücken unterliegt strengsten Sicherheitsvorgaben. Die sogenannte zerstörungsfreie Prüfung (ZfP / NDT) – beispielsweise mittels Ultraschall oder Röntgen – wird traditionell von zertifizierten Prüfer*innen durchgeführt. Die Dokumentation und Auswertung dieser Daten ist in der Regel zeitaufwendig und stark analog geprägt. An dieser Schnittstelle positioniert sich die 2023 gegründete deeplify GmbH aus Bochum. Das Start-up entwickelt KI-Software für sicherheitskritische Inspektionen in Energie, Chemie und Industrie. Die angebotene Software-Plattform soll Aufgabenmanagement, eine KI-gestützte Defektanalyse sowie die Berichtserstellung in einem System bündeln.

Vom Agenturgeschäft zur SaaS-Lösung

Die Idee zu deeplify entstand 2022 aus einer Data-Science-Agentur heraus. Das heutige Führungsteam setzt sich aus drei Personen mit unterschiedlichen fachlichen Schwerpunkten zusammen. CEO Jan Löwer, ein studierter Physiker und vormaliger Gründer besagter Agentur, verantwortet die strategische Ausrichtung des Unternehmens. Die operativen Prozesse steuert Christoph Siemer (COO), der zuvor über zehn Jahre als Manager beim Energiekonzern BP tätig war – eine Branchenerfahrung, die dem Start-up den vertrieblichen Zugang zur Schwerindustrie erleichtern soll. Die technische Entwicklung leitet der Robotik- und Kognitionsexperte Felix Asanger (CTO).

Auf die Frage, woran das anfängliche Agenturmodell im spezifischen Markt gescheitert sei, stellt CEO Jan Löwer klar: „Gescheitert ist das Agenturmodell nicht. Es hat funktioniert und Umsatz gebracht.“ Es sei jedoch auf einen breiteren Markt industrieller Anwendungen ausgelegt gewesen. Den Wechsel zum reinen Software-as-a-Service (SaaS)-Produkt erklärt der Gründer mit dem klaren Blick auf Marktchancen: „Wir haben dabei gesehen, dass im SaaS-Produkt das deutlich größere Skalierungspotenzial liegt.“ Der Pivot sei eine bewusste strategische Entscheidung gewesen, fügt Löwer hinzu: „Wir haben uns gefragt, wo wir den größten Hebel haben und die Antwort war eindeutig.“

Plattformansatz für Inspektionsdaten

Mit dem Produkt „deeplify inspect“ verfolgt das Unternehmen das Ziel, die oft fragmentierten Prüfdaten verschiedener Hardware-Hersteller*innen in einer DICONDE-kompatiblen Datenbank zu zentralisieren. Darauf aufbauend sollen KI-Algorithmen die Inspektor*innen bei der Fehlererkennung unterstützen. Das SaaS-Modell verspricht eine Standardisierung der Qualitätssicherung sowie eine Reduktion der Auswertungskosten. Laut Unternehmensangaben konnte deeplify bereits erste Kund*innen im Energiesektor gewinnen. Dazu zählt unter anderem der Fernleitungsnetzbetreiber Open Grid Europe (OGE), mit dem im Zuge von Transformationsprojekten Datensätze zusammengeführt wurden. Zudem gibt es Kooperationen mit Inspektionsunternehmen.

Die Schwerindustrie gilt als konservativ, und Hardware-Hersteller setzen oft auf eigene Software-Silos. Löwer sieht darin jedoch keine unüberwindbare Hürde: „Vendor-Lock-ins sind in der Anlagenprüfung weniger ausgeprägt. Betreiber setzen mehrere Hardware-Lösungen parallel ein und legen Wert auf Unabhängigkeit.“ Deeplify positioniere sich exakt an diesem Punkt: „Als herstellerunabhängige Plattform integrieren wir Inspektionsdaten aus bestehenden Systemen über standardisierte Schnittstellen und überführen sie in ein offenes Format“, betont der Gründer.

Das Versprechen an die Industrie formuliert er deutlich: „Die Unternehmen behalten ihre Hardware, wir schaffen auf der Datenebene zentrale Verfügbarkeit, Vergleichbarkeit und KI-gestützte Auswertung.“ Um die Lösung auch für Konzerne wie OGE wirtschaftlich attraktiv zu machen, verzichtet deeplify beim Pricing bewusst auf große Upfront-Investments. Löwer skizziert das Modell: „Unternehmen starten mit einer Testphase und geringen Einstiegshürden, der Funktionsumfang skaliert modular mit dem tatsächlichen Bedarf.“

Marktumfeld & regulatorische Barrieren

Der Markt für Asset-Integrity-Management wächst, bedingt durch eine alternde europäische Infrastruktur und einen zunehmenden Mangel an qualifiziertem Prüfpersonal. Gleichzeitig sind die Markteintrittsbarrieren extrem hoch. In sicherheitskritischen Bereichen gelten strenge Zertifizierungsvorgaben, und die Haftungsrisiken bei übersehenen Defekten sind immens.

Um die regulatorischen Hürden zu umgehen, positioniert deeplify seine KI nicht als autonomen Prüfer, sondern wählt einen „Human-in-the-loop“-Ansatz. Die Software assistiert, die finale rechtliche Verantwortung und Entscheidungsgewalt verbleibt bei den menschlichen Prüferinnen. Auf das Risiko angesprochen, dass Prüferinnen sich zunehmend blind auf die KI verlassen könnten (Automation Bias), kontert Löwer: „Unser Ziel ist nicht, den Prüfer zu ersetzen, sondern seine Entscheidungsqualität messbar zu stärken.“ Er bezeichnet den Human-in-the-loop-Ansatz als „bewusstes Designprinzip“. Die KI sei primär als Assistenzsystem konzipiert: „Sie macht Vorschläge transparent, weist Unsicherheiten aus und liefert nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen“, so der CEO. Er versichert zudem, dass bestehende Prüfprozesse, Normen und Vier-Augen-Prinzipien vollständig erhalten blieben.

Auch das Training der KI-Modelle erfordert den Zugang zu hochspezifischen, oft vertraulichen Datensätzen der Anlagenbetreiber*innen. Löwer erklärt die Beschaffung dieser sensiblen Daten: „Beim Thema Trainingsdaten setzen wir auf enge Partnerschaften mit Anlagenbetreibern, die uns bereits für Entwicklung und Validierung reale Prüfdaten zur Verfügung stellen.“ Das ermögliche praxisnahes Training und stelle sicher, „dass unsere Modelle unter realen Bedingungen zuverlässig arbeiten“.

Der technologische Burggraben im starken Wettbewerb

Der NDT-Softwaremarkt ist stark fragmentiert und zunehmend umkämpft. Auf der einen Seite stehen internationale Start-ups und Scale-ups wie HUVRdata oder Abyss Solutions sowie Tech-Spezialisten wie Screening Eagle. Auf der anderen Seite rüsten etablierte NDT-Riesen wie Waygate Technologies ihre Systeme mit KI-Komponenten aus, während Prüfkonzerne wie TÜV oder SGS signifikant in Digitalisierungseinheiten investieren.

Deeplify muss beweisen, dass der herstellerunabhängige SaaS-Ansatz diesen teils proprietären Systemen überlegen ist. Globale Konzerne und Hardware-Marktführer sitzen auf riesigen historischen Datenbergen. Auf die Frage nach dem tatsächlichen technologischen Burggraben (Moat) gegenüber etablierten Playern stellt Löwer einen grundlegenden Besitzanspruch klar: „Der entscheidende Punkt ist: Die Daten gehören den Anlagenbetreibern, nicht den Hardware-Herstellern“. Deeplify positioniere sich als herstellerunabhängige Daten- und KI-Schicht, „die systemübergreifend integriert und erstmals echte Interoperabilität in der Anlagenprüfung schafft“.

Den eigenen Wettbewerbsvorteil definiert Löwer sehr spezifisch: „Unser Moat liegt in der Kombination aus tiefem NDT- und Asset-Integrity-Know-how mit spezialisierten, proprietären KI-Modellen, die direkt auf Rohdatenebene arbeiten.“ Der Gründer übt in diesem Zusammenhang auch Kritik am Status quo der Branche: „Viele etablierte Anbieter sind in ihren eigenen Ökosystemen gefangen und können diese Perspektive kaum abbilden.“ Durch Projekte und Partnerschaften baue deeplify kontinuierlich einen praxisnahen Datenkontext auf, „der nicht als Silo funktioniert, sondern als lernende, interoperable Plattform wächst“, schließt Löwer.

Finanzierung & Ausblick

Zur Finanzierung des weiteren Wachstums schließt deeplify nun offiziell eine Pre-Seed-Runde über 2 Mio. Euro ab. Lead-Investor ist D11Z Ventures. Außerdem beteiligen sich Vanagon Ventures, EWOR und strategische Business Angels. Mit dem frischen Kapital will deeplify die technische Infrastruktur der Plattform ausbauen und weitere Einführungen bei Kund*innen in Europa beschleunigen.

Trotz der Wurzeln im Ruhrgebiet sucht das Start-up für die Entwicklung von sogenannter Agentic AI laut öffentlichen Hiring-Daten nun Personal am Standort München. Löwer begründet diese Entscheidung mit den ambitionierten Zielen des Unternehmens: „Deeplify ist auf einem Wachstumskurs. Wir benötigen die besten Talente für unser Team.“ Die Wahl des neuen Standorts sei folgerichtig: „München ist eine bewusste strategische Entscheidung. Die Stadt bietet Zugang zu einem der stärksten KI-Talentpools in Europa, ein dichtes Ökosystem aus DeepTech-Unternehmen und Forschungseinrichtungen sowie die Nähe zu potenziellen Industriekunden."

Social Media bleibt der unangefochtene Platzhirsch der Medienlandschaft: 78 Prozent der Konsument*innen in Deutschland sind auf den Plattformen aktiv, bei der Gen Z (unter 25 Jahre) sind es sogar satte 91 Prozent. Fast die Hälfte dieser jungen Zielgruppe nutzt Instagram, TikTok und Co. heute intensiver als noch im Vorjahr. Doch ein Blick unter die Oberfläche offenbart Risse im digitalen Fundament – und die haben maßgeblich mit dem rasanten Einzug generativer künstlicher Intelligenz (KI) zu tun.

Das KI-Paradoxon: Große Kreationslust, massives Vertrauensproblem

Auf der Creator-Seite ist KI bereits Alltag. 22 Prozent der Befragten haben laut Deloitte schon Bilder per KI erstellt, jeder Zehnte generiert Videos oder Musik. Auch die Zahlungsbereitschaft ist überraschend hoch: Jeder Fünfte wäre bereit, monatlich über 10 Euro für entsprechende Tools auszugeben.

Auf der Konsument*innenseite jedoch kippt die Stimmung bedenklich. Zwei Drittel der Nutzer*innen geben an, dass sie KI-generierte Inhalte im Netz nicht mehr zuverlässig erkennen können. Schlimmer noch: 56 Prozent klagen über eine wachsende Flut an KI-generierten Postings „ohne Mehrwert“ – schlichtweg digitaler Spam. Die Konsequenz dieser Verunsicherung zeigt sich bereits in den Nutzungsdaten: Erste Altersgruppen, insbesondere Nutzer*innen ab Mitte 50, beginnen, ihren Social-Media-Konsum aktiv zurückzufahren.

Die Start-up-Perspektive: Die Zeiten des blinden KI-Hypes sind vorbei. Wer als Gründer*in heute rein quantitativ auf automatisierte Content-Erstellung setzt, riskiert Reichweite und Glaubwürdigkeit. Wie Deloitte-Expertin Sophie Pastowski anmerkt, braucht es dringend „transparente Kennzeichnung, um Vertrauen im digitalen Raum zu stärken.“ Genau hier entsteht ein massiver Zukunftsmarkt für „Trust-Tech“-Start-ups: Werkzeuge, die Authentizität verifizieren, Deepfakes zuverlässig herausfiltern, digitale Wasserzeichen etablieren oder Content-Provenance (Herkunftsnachweise) sichern, werden zu kritischen Erfolgsfaktoren für Plattformen und Verlage.

Streaming-Kollaps: Die Sehnsucht nach dem Super-Aggregator

Auch im Video-Streaming-Markt (SVoD) stehen die Zeichen auf Wandel. Der Markt ist in einer Reifephase angekommen: Zwar verbringen die Deutschen immer mehr Zeit mit Streaming, doch die Abo-Zahlen stagnieren. Mit durchschnittlich 2,5 Abos bei 64 Prozent der Haushalte ist die finanzielle und nervliche Schmerzgrenze offenbar erreicht.

Die Fragmentierung des Marktes wird zum Bumerang. Die Hälfte der Konsument*innen findet das zersplitterte Angebot unübersichtlich; das ständige Suchen nach Inhalten über verschiedene Apps hinweg („Decision Fatigue“) nervt. Das Resultat ist ein lauter Ruf nach Bündelung: 43 Prozent der Nutzer*innen wünschen sich eine plattformübergreifende Aggregation ihrer Dienste. Der Haken für Anbietende: 60 Prozent erwarten im Gegenzug für ein solches Bundle einen spürbaren Preisvorteil.

Die Start-up-Perspektive: Der Markt schreit nach einer funktionierenden Meta-Ebene. Wer es schafft, die zersplitterte Content-Landschaft in einer nutzer*innenfreundlichen Oberfläche (Super-App) mit intelligenter, plattformübergreifender Suchfunktion und klugem Pricing zu bündeln, trifft den absoluten Nerv der Zeit. Das reine Hinzufügen eines weiteren Nischen-Streamingdienstes dürfte es hingegen 2026 schwerer denn je haben.

Audio: Der harte Kampf um das knappe Gut „Glaubwürdigkeit“

Im Audio-Segment setzt sich der Strukturwandel fort. Podcasts boomen weiter und haben bei den 25- bis 34-Jährigen das klassische Radio bereits als wichtigstes Medium überholt. Doch das Radio verzeichnet mit 65 Prozent wöchentlicher Reichweite weiterhin eine enorme Resilienz. Der Grund ist ein entscheidender USP, von dem digitale Kanäle lernen können: Vertrauen. Wenn es um harte Informationen und die Nachrichtenlage geht, stufen 54 Prozent der Hörer das Radio als informativer und verlässlicher ein – Podcasts kommen hier nur auf 19 Prozent.

Fazit

Die Mediennutzung 2026 ist stark paradox geprägt: Technologie durchdringt die Erstellung von Inhalten immer tiefer, doch die Sehnsucht der Nutzer*innen nach Authentizität, Übersichtlichkeit und verlässlichen Quellen wächst proportional dazu. Für Start-ups bedeutet dies einen strategischen Paradigmenwechsel. Nicht das nächste Tool zur Erstellung von noch mehr billigem KI-Content ist der heilige Gral, sondern Lösungen, die in der Informationsflut Orientierung schaffen, Fragmentierung auflösen und echtes Vertrauen im digitalen Raum aufbauen. Wer diese Schmerzpunkte adressiert, hat im hart umkämpften Medienmarkt der kommenden Jahre exzellente Karten.

Für Gründer*innen im DeepTech-Segment ist es oft die größte Hürde: Wie übersetzt man Grundlagenforschung in ein Produkt, das für die Industrie greifbare Probleme löst? Das Münchner Start-up planqc liefert darauf aktuell eine spannende Antwort. Gemeinsam mit der Universität des Saarlandes sowie den Konzernen BMW und Infineon arbeitet das Team an einer Lösung für eines der hartnäckigsten Probleme der Wirtschaft: die Routen- und Prozessoptimierung bei unzähligen Variablen. Dass planqc hier als Quanten-Spezialist auftritt, ist das Ergebnis eines rasanten Aufstiegs in der europäischen Tech-Szene.

planqc: Aus der Forschung in die Wirtschaft

Gegründet 2022 von den Quantenphysikern Dr. Alexander Glätzle (CEO), Dr. Sebastian Blatt (CTO) und Dr. Johannes Zeiher, ist planqc das erste Spin-off des renommierten Max-Planck-Instituts für Quantenoptik. Das Team bringt nicht nur geballtes Know-how aus Garching mit, sondern verfolgt einen technologischen Ansatz, der sich bewusst von einigen BigTech-Giganten unterscheidet.

Während viele globale Konzerne auf fehleranfällige und aufwendig auf den absoluten Nullpunkt gekühlte Systeme setzen, nutzt planqc neutrale Atome als Qubits, die durch Laserlicht in optischen Gittern festgehalten werden. Dieser Ansatz ermöglicht den Betrieb bei Raumtemperatur und verspricht eine leichtere Skalierbarkeit der Qubits. Anstatt im Labor auf den theoretisch perfekten Rechner der fernen Zukunft zu warten, wählt das junge Unternehmen einen stark anwendungsorientierten Weg.

Der schnelle Aufstieg: Millionen-Investments und Großaufträge

Wie sehr dieser pragmatische Ansatz im Markt verfängt, zeigt die jüngere Firmengeschichte. Bereits kurz nach der Gründung zog planqc staatliche Großaufträge an Land – darunter den Zuschlag für die Entwicklung eines Quantencomputers für das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR).

Der vorläufige Höhepunkt der wirtschaftlichen Skalierung folgte im Sommer 2024 mit einer Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen Euro. Mittlerweile ist das Start-up auf rund 100 Mitarbeitende angewachsen und wurde im September 2025 mit dem renommierten Deutschen Gründerpreis in der Kategorie „StartUp“ ausgezeichnet. Das aktuelle, vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 2,3 Millionen Euro geförderte Projekt „QIAPO“ fügt sich nahtlos in diese strategische Ausrichtung ein.

Das Problem: Der limitierte klassische Computer

Ob bei der Produktion von Mikrochips (Infineon) oder in den weltweiten Lieferketten der Automobilindustrie (BMW) – überall lauern logistische Herausforderungen. Klassische Computer stoßen hier an ihre Grenzen. Sie lösen extreme Optimierungsprobleme oft nur noch mit Näherungswerten und extrem langen Rechenzeiten. Bisher galt in der Industrie daher oft die Devise: Man macht das Beste aus den vorhandenen Heuristiken.

Die Lösung: Ein hybrides Teamwork der Systeme

Genau hier setzt QIAPO (Quanteninformierte approximative Optimierung auf NISQ und partiell fehlertoleranten Quantencomputern) an. Das Projektteam erprobt ein Zusammenspiel aus zwei Welten. Den Anfang macht das System von planqc: Der Quantencomputer soll mit seinen speziellen Eigenschaften den hochkomplexen „Dschungel“ des logistischen Problems massiv ausdünnen. Das Problem wird auf diese Weise quasi „kleiner gerechnet“. Sobald es entscheidend vereinfacht ist, übernehmen wieder herkömmliche Rechner und nutzen ihre in der Praxis erprobten Algorithmen, um das greifbarere Problem zu Ende zu rechnen.

„Wir demonstrieren damit bereits heute, wie sich hochkomplexe, industrierelevante Herausforderungen in Quantenalgorithmen übersetzen lassen – die schließlich auf Quantencomputern getestet werden können“, erklärt Dr. Martin Kiffner, Head of Algorithms bei planqc.
 
Der unternehmerische Pragmatismus: Warum 85 % ein Erfolg sind

Das Besondere an diesem Ansatz – und ein wichtiges Learning für B2B-Gründer*innen – ist der Fokus auf messbare industrielle Fortschritte statt auf Perfektion. Prof. Dr. Peter P. Orth von der Universität des Saarlandes, der das Projekt koordiniert, betont, dass es auch mit dieser hybriden Methode vorerst keine 100-prozentige Lösung geben wird.

Ein theoretisches Rechenbeispiel verdeutlicht jedoch das Potenzial: Wenn ein Lieferketten-Problem heute durch klassische Rechner mit 80-prozentiger Genauigkeit gelöst wird, könnte die Kombination mit Quanten-Hardware diese Genauigkeit auf 85 oder 95 Prozent anheben. Für Corporates wie BMW und Infineon bedeutet genau diese kleine Marge durch Ressourceneinsparungen bei extrem hohen Produktionsvolumina einen enormen wirtschaftlichen Hebel.

Fazit

Planqc beweist, dass Start-ups nicht zwangsläufig das allumfassende, finale Endprodukt vorweisen müssen, um für internationale Konzerne hochrelevant zu sein. Oft reicht es, mit der eigenen Spitzentechnologie präzise in eine Lücke zu stoßen, die bestehende Systeme hinterlassen – und sich über starke Industriepartnerschaften das Rüstzeug für die weitere Skalierung zu sichern.

Das Kölner Agrartechnologie-Start-up eternal.ag hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von 8 Millionen Euro abgeschlossen. Das erklärte Ziel der Gründer Renji John und Sherry Kunjachan, die das Unternehmen im Jahr 2025 in Deutschland ins Leben riefen: die vollständige Automatisierung von Gewächshäusern voranzutreiben. Unterstützt wird das aktuell 26-köpfige Team, das neben dem Kölner Hauptsitz auch eine Niederlassung im indischen Bengaluru unterhält, von namhaften Geldgebern. An der Runde beteiligten sich die deutschen Investoren Simon Capital und Oyster Bay Venture Capital sowie EquityPitcher Ventures und Backbone Ventures aus der Schweiz. Die Vision ist ambitioniert: Bis 2040 strebt eternal.ag einen komplett durch Robotik gesteuerten Gewächshausbetrieb an, der gänzlich ohne manuelle Eingriffe auskommt.

Ein Milliardenmarkt unter enormem Druck

Die Automatisierung der Landwirtschaft ist eine strategische Notwendigkeit. Der Gewächshausanbau gewinnt an Bedeutung, da er im Vergleich zum klassischen Freilandanbau widerstandsfähiger gegenüber den Folgen des Klimawandels, saisonalen Wetterbedingungen, Landknappheit und Schädlingen ist. Doch die Branche leidet massiv unter einem schrumpfenden Arbeitskräfteangebot. Laut Unternehmensangaben hat sich die Verfügbarkeit von Personal in diesem Sektor in Europa seit 2010 um drastische 30 Prozent verringert – ein Abwärtstrend, der sich Prognosen zufolge weiter fortsetzen wird. Diese enorme Unsicherheit bei der Arbeitskräftebeschaffung will eternal.ag lösen. Die Roboter sollen die repetitive, körperlich anstrengende Erntearbeit übernehmen und so einen kontinuierlichen, zuverlässigen Betrieb gewährleisten.

Gründer-Insight: Zweiter Anlauf in der Hardware-Falle

Die eternal.ag wurde 2025 gegründet. Co-Founder Renji John ist im Bereich der Gewächshaus-Robotik ein echter Branchenkenner. Der Maschinenbauingenieur mit INSEAD-MBA und Consulting-Vergangenheit leitete zuvor bereits das niederländische Start-up Honest AgTech, das eine fast identische Vision verfolgte. Dass er nun mit der EHT Eternal Horticulture Technologies GmbH und frischen 8 Millionen Euro einen neuen Anlauf wagt, verleiht der aktuellen Strategie eine enorme Tiefe. John hat die harte Schule der Hardware-Entwicklung bereits durchlaufen. Co-Gründer Sherry Kunjachan tritt öffentlich hingegen kaum in Erscheinung. Es ist stark anzunehmen, dass er im Hintergrund die technischen Fäden in der indischen Niederlassung zieht, während John das Start-up als CEO repräsentiert.

Virtuelles Training für die reale Tomatenernte

Das erste kommerzielle Produkt der Kölner trägt den Namen "Harvester" und ist ein vollständig autonomer Ernteroboter, der speziell für Tomatengewächshäuser entwickelt wurde. Die modular konzipierte Maschine kann bis zu 22 Stunden am Tag im Einsatz sein. Ein intelligentes, KI-gestütztes System überwacht dabei kontinuierlich die Qualität der geernteten Tomaten sowie die Präzision des Schnitts. Um im extrem kapitalintensiven Hardware-Markt kostbare Zeit zu sparen, setzt das Start-up auf einen effizienten Entwicklungsansatz: Die Roboter werden zunächst mithilfe von Simulationen in virtuellen Gewächshäusern trainiert und validiert. Fehler können so korrigiert werden, bevor die Hardware im echten Einsatz ist, was die Iterationszyklen laut CEO Renji John von Monaten auf wenige Tage verkürzt. Sobald die Roboter im echten Gewächshaus agieren, speisen sie fortlaufend Daten in das System zurück. Es lernt kontinuierlich dazu und ist so optimal auf die Skalierung auf viele verschiedene Betriebe ausgerichtet. Die neuen Finanzmittel sollen nun genutzt werden, um die Technologie für die Ernte weiterer Anbaukulturen auszubauen.

Der Wettbewerb und die Monetarisierungsfalle

Trotz des Millionen-Fundings betritt eternal.ag kein unberührtes Feld. International etablierte Wettbewerber wie MetoMotion aus Israel, Four Growers aus den USA oder der niederländische Gewächshaus-Gigant Certhon besetzen bereits das lukrative Segment der automatisierten Ernte. Diese Unternehmen haben durch jahrelangen Echtwelt-Einsatz oft schon einen massiven Vorsprung beim Sammeln sensibler Greif-Daten für empfindliche Früchte.

Der entscheidende Erfolgsfaktor für eternal.ag wird daher die richtige Preisstrategie sein. Klassische Hardware-Verkäufe ("CAPEX"), bei denen Landwirte vorab hohe Investitionssummen für die Maschinen aufbringen müssen, stellen für die traditionell margenschwache Agrarbranche oft eine unüberwindbare Hürde dar. Um das eigene Versprechen von für den Landwirt/der Landwirtin "zuverlässig planbaren Betriebsabläufen" einzulösen, wird sich das Start-up voraussichtlich auf kund*innenfreundlichere, aber stark kapitalbindende Modelle stützen müssen. Dazu zählen "Robotics-as-a-Service" (RaaS), bei dem Landwirt*innen die Roboter analog zu Software-Abos inklusive Wartung flexibel mieten, oder leistungsbasierte "Pay-per-Pick"-Ansätze, bei denen nur pro geerntetem Kilogramm bezahlt wird. Nur mit risikoarmen Einstiegsmodellen wird sich das Kölner Start-up gegen die globale Konkurrenz behaupten können.