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.

Das von Leonie Dowling, Carolin Krebber und Ina Schröder gegründete PropTech-Start-up meinhaus.digital GmbH mit Sitz in Schwäbisch Gmünd und München hat frisches Kapital in Höhe von einer Million Euro eingesammelt. Angesichts eines Marktes für energetische Gebäudesanierung in Deutschland, in den laut dem Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung jährlich über 70 Milliarden Euro fließen, verdeutlicht diese Investition das hohe Interesse an digitalen Lösungen für die Bau- und Immobilienbranche. Getragen wird die Finanzierungsrunde von der L-Bank Baden-Württemberg sowie Business Angels aus Stuttgart und München, zu denen auch der Start-up-Investor Martin Giese gehört.

Der Blick ins Register: Neustart statt Neugründung

Hinter meinhaus.digital stehen die drei Gründerinnen Leonie Dowling, Carolin Krebber und Ina Schröder, wobei Dowling und Krebber als Co-CEOs agieren. Ein Blick ins Handelsregister zeigt: Die rechtliche Keimzelle des Start-ups wurde von Dowling bereits 2021 unter dem Namen Palasts GmbH gegründet. Das Jahr 2025 markiert hingegen den operativen Neustart unter dem heutigen Namen meinhaus.digital sowie die Formierung des aktuellen Gründerinnen-Trios. Ungeachtet dieser Vorgeschichte ist das personelle Wachstum beachtlich. Seit 2025 wuchs das Team von drei auf zwölf Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an. Bis Ende 2026 soll die Belegschaft auf rund 30 Personen aufgestockt werden, wobei der Fokus stark auf den Bereichen Technologie, Vertrieb und Marketing liegt.

KI statt Architekt: Kampfpreis und OBI-Deal

Das Start-up positioniert sich als digitaler Planer für Umbau- und Sanierungsprojekte bei Bestandsimmobilien. Die Plattform kombiniert dafür eine KI-gestützte Software mit dem Fachwissen von echten Architektinnen, Architekten sowie der Energieberatung. Das Ziel ist es, Hauskäufer*innen und Eigentümer*innen eine transparente Maßnahmen-, Kosten- und Finanzierungsplanung aus einer Hand zu liefern. Das Versprechen der Gründerinnen, Planungsleistungen bis zu 70 Prozent günstiger und bis zu zehnmal schneller als klassische Architektenleistungen anzubieten, ist dabei eine klare Kampfansage an die traditionelle Zunft.

Um dieses Modell rasant in den Markt zu drücken, nutzt meinhaus.digital strategische B2B2C-Partnerschaften. Eine Kooperation mit der Baumarktkette OBI läuft bereits und soll die digitale Maßnahmenplanung mit der Umsetzungskompetenz des Marktes verknüpfen. Weitere Pilotprojekte mit Branchengrößen wie Check24, Wüstenrot und Schwäbisch Hall stehen kurz vor dem Roll-out. Damit soll der Kund*innenstamm von aktuell über 100 auf mehr als 4.000 skalieren, um langfristig den Umsatz bis 2027 zu verzehnfachen. Der Bedarf ist da, denn die reale Sanierungsquote hinkt den Klimazielen massiv hinterher, da Planungsleistungen für viele schlichtweg zu aufwendig und zu teuer sind.

Reality-Check: Kommt die Software gegen den Altbau an?

Doch die Vision vom digitalen Architekten muss sich in der harten Realität des deutschen Altbaubestandes erst noch dauerhaft beweisen. Jede Bestandsimmobilie bringt individuelle statische, bauphysikalische und rechtliche Tücken mit sich. Ob die hybride Lösung aus Software und menschlicher Expertise die Nuancen eines verbauten Altbaus lückenlos und fehlerfrei erfassen kann, muss sich in der Praxis zeigen. Auch das Versprechen, signifikant günstiger zu sein, birgt Risiken in puncto Profitabilität. Dies erfordert radikal standardisierte Prozesse im Hintergrund, um als VC-finanziertes Start-up dauerhaft profitable Margen zu erwirtschaften.

Hinzu kommt eine massive Konkurrenz. Der PropTech-Sektor ist heiß umkämpft und gut finanziert. Schwergewichte wie das Berliner Start-up Enter oder Fuchs & Eule positionieren sich bereits extrem stark und mit massivem Werbedruck im Bereich der digitalen Energieberatung, 3D-Modellierung und Fördermittelbeantragung. Das junge Team aus München und Schwäbisch Gmünd muss nun beweisen, dass die architektonische Tiefe ihres Produkts einen echten Burggraben gegenüber der reinen Energieberatung der Wettbewerber bildet.

Fazit: Smartes Playbook, harter Stresstest

Für die Start-up-Community liefert meinhaus.digital ein brillantes Playbook in Sachen Go-to-Market-Strategie. Anstatt das frische Kapital in teures, umkämpftes Endkund*innen-Marketing zu verbrennen, setzt das Team konsequent auf den B2B2C-Kanal. Die Integration in die etablierte Customer Journey von Playern wie OBI oder großen Bausparkassen ist ein top Hebel, um die Kund*innenakquisitionskosten drastisch zu senken und sich Vertrauen bei den Endkund*innen zu leihen.

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."

Herausgegeben wird der Report als Gemeinschaftsprojekt von WISO MeinBüro und dem Verband der Gründer und Selbstständigen Deutschland e.V. (VGSD). Die aktuelle Umfrage, an der sich zwischen Mitte Dezember 2025 und Mitte Februar 2026 insgesamt 2684 Personen beteiligten, zeigt die harte Realität der Solo-Selbständigen.

Nur noch knapp 46 Prozent schätzen die Lage ihres Unternehmens als gut bis hervorragend ein. Der Report zeigt einen deutlichen Abwärtstrend: 2024 waren es noch 55 Prozent, im Jahr 2018 waren es sogar 60 Prozent. Thüringen bildet 2026 mit nur rund 37 Prozent Zufriedenheit das Schlusslicht. Nur in Brandenburg scheint sich die Lage gebessert zu haben: Dort bewerteten rund 46 Prozent der Befragten die wirtschaftliche Lage ihres Unternehmens als gut.

Rund 90 Prozent der Befragten teilten mit, dass sie sich als Selbständige überhaupt nicht bis wenig von der Politik respektiert fühlen. Rund 38 Prozent der Befragten haben in den letzten zwei Jahren darüber nachgedacht, auszuwandern. Bürokratie ist dabei der potenzielle Auswanderungsgrund Nummer eins, genannt von 41,6 Prozent der Umfrageteilnehmenden.

Ein besonderer Dorn im Auge der Unternehmer*innen ist zudem das heikle Thema Scheinselbständigkeit, dessen Dringlichkeit bei vielen Befragten noch nicht vollends angekommen zu sein scheint. Im behördlichen Prüfverfahren wird immer nur ein Auftraggebender konkret angeschaut. Dieses Statusfeststellungsverfahren birgt enorme rechtliche und finanzielle Unsicherheiten bei den Selbständigen.

Ebenso sorgt neue Gesetzgebung für Unmut: Seit dem 1. Januar 2026 gilt die Aktivrente. Rentner*innen können bis zu 2.000 Euro monatlich steuerfrei dazuverdienen, wenn sie in einem Angestellt*innenverhältnis sind. Selbständige Rentnerinnen und Rentner dagegen sind weiterhin voll steuerpflichtig. Rund 81 Prozent der Befragten finden diese Ungleichbehandlung ungerecht.

Fazit

Die Hauptmotivationen, selbständig zu sein, sind – wie auch bei den letzten beiden Befragungen – eigenbestimmtes Arbeiten und flexible Arbeitszeiten. Trotz aller Widrigkeiten würden sich mehr als 83,3 Prozent der Befragten wieder selbständig machen.
So zieht Dr. Andreas Lutz, VGSD e. V., das Fazit: „Die Ergebnisse zeigen eine Mischung aus dem für Selbstständige typischen Unternehmergeist, Resilienz und Durchhaltevermögen einerseits und einem hohen Maß an Frustration über die politischen Rahmenbedingungen andererseits. Viele Selbstständige blicken nicht optimistisch, aber sehr realistisch auf die Zukunft: Sie erkennen die Herausforderungen der Zeit, leiten Maßnahmen ab, treiben ihr Geschäft aktiv voran und tragen auch in schwierigen Zeiten Verantwortung. Dieses Potenzial für Wirtschaft und Gesellschaft muss die Politik erkennen und nutzen – und Bedingungen schaffen, die es ihnen nicht weiter unnötig schwer machen. Genau darin liegt die politische Botschaft dieses Reports.“

Der gesamte Report sowie weitere Informationen stehen hier zum kostenlosen Download bereit: https://www.meinbuero.de/selbststaendigen-report-2026/

In der modernen Softwareentwicklung ertrinken IT-Teams in einer Flut aus Warnmeldungen, Logs und Metriken. Klassische Überwachungs-Tools (Observability) sind oft teuer, komplex und sperren Kunden in geschlossene Daten-Ökosysteme ein. Genau dieses Problem adressiert Dash0 – und hat damit in Rekordzeit Investoren und namhafte Kunden überzeugt. „Systemüberwachung ist heute kaputt: Sie ist zu laut, zu teuer und zu komplex“, bringt es Dash0-CEO und Mitgründer Mirko Novakovic auf den Punkt.

Die Gründer und der rasante Aufstieg zum Einhorn

Hinter Dash0 steht ein Quintett erfahrener Tech-Veteranen. Besonders Mirko Novakovic ist in der B2B-Szene ein Schwergewicht: 2020 verkaufte er sein vorheriges Start-up Instana für rund 500 Millionen US-Dollar an IBM. Dieser „Repeat Founder“-Status erklärt das enorme Vertrauen der Geldgeber.

Die Historie von Dash0 liest sich wie ein Start-up-Märchen im Zeitraffer: Nach der Gründung 2023 im nordrhein-westfälischen Solingen folgte Ende 2024 eine 9,5-Millionen-Dollar-Seed-Runde parallel zum Produktlaunch. Ein Jahr später sammelte das Team 35 Millionen Dollar ein.

Der Ritterschlag folgte nun im März 2026: Mit einer von Balderton Capital angeführten Series-B-Runde über 110 Millionen Dollar steigt Dash0 in den Kreis der Unicorns auf. Diesen Meilenstein verknüpft das Team mit einer klaren Kampfansage: „Mit den 110 Millionen Dollar, die wir heute bekannt geben, bringen wir autonome Abläufe zu jedem Entwicklerteam der Welt – noch bevor unsere Wettbewerber überhaupt begreifen, was mit ihnen geschieht.“

Das Produkt: Ein Frontalangriff auf die Industrie-Norm

Ein Blick unter die Haube zeigt, warum die Plattform so schnell wächst. Das Start-up dekonstruiert gezielt die Schwachstellen der etablierten Milliardenkonzerne:

• Das Ende des „Vendor Lock-ins“: Dash0 basiert vollständig auf offenen CNCF-Standards (OpenTelemetry). Als Abfragesprache wird nativ PromQL genutzt, für Dashboards kommt das quelloffene Perses zum Einsatz. Das bedeutet für Technik-Entscheider: Würde Dash0 die Preise anheben, könnten sie ihre gesamten Dashboards und Alarme einfach mitnehmen und woanders hosten.
• Radikales Pricing: Branchenriesen rechnen oft nach Datenvolumen (Gigabyte) oder Nutzerlizenzen ab, was bei wachsenden Systemen zu explodierenden Budgets führt. Dash0 rechnet rein nach der Anzahl der gesendeten Telemetrie-Datenpunkte ab. Unternehmen können unlimitiert Metadaten anhängen und unbegrenzt viele Entwickler auf das System lassen, ohne dass verdeckte Kosten anfallen.
• Developer Experience (DX): Dash0 positioniert sich als Tool „von Ingenieuren für Ingenieure“. Die Plattform lässt sich für maximale Geschwindigkeit komplett per Tastatur steuern, und Konfigurationen können nahtlos als Code (Configuration as Code) in bestehende Entwicklungs-Pipelines integriert werden.

Dieser Ansatz zieht prominente Kunden an: Tech-Schwergewichte wie Vercel loben die drastisch verkürzte Zeit zur Fehlerbehebung, und auch Traditionskonzerne wie Porsche Digital setzen auf die offene Architektur von Dash0, um sich zukunftssicher aufzustellen. Um das technologische Fundament schnellstmöglich zu verbreitern, akquirierte Dash0 zudem im Februar 2026 das israelische Serverless-Start-up Lumigo.

Pragmatische KI statt Buzzword-Bingo

Während der Markt aktuell von generativen KI-Versprechen überflutet wird, positioniert sich Dash0 erstaunlich pragmatisch. Das Mantra des Start-ups lautet: „AI is an implementation detail.“ (KI ist ein Implementierungsdetail).

Der hauseigene Copilot „Agent0“ soll zwar autonome Analysen durchführen und Teams in Echtzeit entlasten, aber das primäre Ziel ist es, repetitive Aufgaben verlässlich und vor allem ohne Halluzinationen zu lösen. Die beste KI-Funktion, so das Credo der Gründer, sei diejenige, die der/die Nutzer*in liebt, ohne überhaupt zu merken, dass es sich um KI handelt.

David gegen Goliath in New York

Trotz des beeindruckenden Momentums steht Dash0 in der Skalierungsphase vor massiven Hürden:

• Der Goliath-Wettbewerb: Dash0 tritt gegen etablierte US-Giganten wie Datadog, Dynatrace oder Grafana an. Um diesen Kampf zu führen, hat das Start-up seinen Hauptsitz mittlerweile von Deutschland nach New York verlegt. Dieser Schritt erfordert eine extrem hohe Cash-Burn-Rate im Enterprise-Vertrieb.
• Der fehlende „Burggraben“: Was für Kund*innen hochattraktiv ist (offene Standards wie Perses und PromQL), beraubt Dash0 eines klassischen defensiven Lock-ins. Da ein Wechsel zu einem anderen Anbieter theoretisch leichter ist als bei geschlossenen Systemen, ist Dash0 dazu verdammt, permanent durch überlegene Usability und fehlerfreie KI zu überzeugen.

Fazit

Für die deutsche Start-up-Szene ist Dash0 ein exzellentes Paradebeispiel für modernes B2B-Hypergrowth. Die Story zeigt, wie man in scheinbar gesättigten Märkten durch konsequente Nutzerzentrierung, offene Standards und transparente Preise in unter drei Jahren zum Einhorn aufsteigen kann. Es ist der Beweis, dass deutsche DeepTech-Gründer*innen auf globaler Ebene nicht nur mitspielen, sondern die Spielregeln aktiv neu schreiben können.

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.

Das 2025 von Dr. Marcus Kostka, Dr. Andreas Briel und Dr. Jürgen Moll gegründete BioTech-Start-up iDEL Therapeutics hat in einer aktuellen Seed-Finanzierungsrunde insgesamt neun Millionen Euro eingesammelt. Die Runde wird vom Lead-Investor BioMedVC angeführt; zudem beteiligten sich der Gründerfonds Ruhr, der KHAN Technology Transfer Fund-II sowie die NRW.BANK. Allein die Förderbank für Nordrhein-Westfalen investierte über ihren Venture-Capital-Fonds NRW.Venture 3,5 Millionen Euro in das am Biomedizin Zentrum Dortmund ansässige Unternehmen. Dass VCs so viel Geld in ein junges Start-up stecken, dessen Erfolgschancen laut NRW.BANK selbst bei neuartigen Marktideen oftmals nur schwer abzuschätzen sind, liegt vor allem an einem Faktor: dem Team.

Hinter iDEL stehen erfahrene Akteure. Das Unternehmen wurde von einem Team aus „Serial Entrepreneurs“ und Industrieexperten ins Leben gerufen. Co-Founder und CEO Dr. Marcus Kostka, der zuvor die Geschicke der Abalos Therapeutics lenkte, und Mitgründer Andreas Briel (u. a. nanoPet Pharma, XIRALITE) setzen von Beginn an auf eine strikt kapitaleffiziente Strategie. Die neun Millionen Euro sind so berechnet, dass sie dem Team einen soliden Runway geben. In dieser Zeit sollen die Voraussetzungen für eine klinische Bewertung der neuen Technologie geschaffen werden.

Der technologische Schlüssel: "Direct Cytosolic Transfer"

Der medizinische Ansatz von iDEL Therapeutics ist ein sogenanntes Drug Delivery System. Solche Wirkstofftransportsysteme sollen Medikamente präzise zu ihrem Zielort im Körper manövrieren. Die größte Hürde moderner Krebsmedikamente ist es nämlich, in das Innere einer Tumorzelle zu gelangen, ohne zuvor im Zellapparat (den Endosomen) gefangen und abgebaut zu werden.

Genau hier setzt das Start-up mit seiner proprietären Shuttle-Technologie an: Die Lösung zielt spezifisch auf Krebszellen ab und befördert die Wirkstoffe direkt ins Zellinnere. Gesunde Zellen werden dabei geschont. Dieser Ansatz soll bestehende und bisher unzugängliche intrazelluläre Ziele angreifbar machen, was die Nebenwirkungen der Behandlung reduziert und zugleich die Wirksamkeit der Krebstherapie erhöhen soll.

Zwischen enormem Potenzial und hohem Risiko

Das Geschäftsmodell von iDEL ist ein klassisches "Platform-Play". Anstatt sich auf ein einziges Medikament zu versteifen, baut das Unternehmen eine Pan-Krebs-Plattform auf, die auf eine Vielzahl von Tumoren angewendet werden kann. Das Ziel für die nächsten Jahre ist es, den präklinischen "Proof-of-Concept" zu erbringen. Gelingt dies, öffnet sich der Weg für lukrative Lizenzabkommen (Out-Licensing) mit großen Pharmaunternehmen, die solche Türöffner-Mechanismen für ihre eigenen Wirkstoffe benötigen.

Gleichzeitig agiert iDEL in einem extrem kompetitiven "High Risk, High Reward"-Umfeld. Der globale Onkologie-Markt ist zwar gigantisch, doch im Bereich des "Targeted Drug Delivery" herrscht ein massiver Verdrängungswettbewerb mit etablierten Technologien wie Antibody-Drug Conjugates (ADCs) oder Lipid-Nanopartikeln (LNPs). iDEL muss beweisen, dass die eigene Plattform diesen Vehikeln in puncto Sicherheit und Wirksamkeit überlegen ist. Sollten sich toxische Effekte zeigen oder die In-vivo-Daten die Laborergebnisse nicht stützen, droht das frühzeitige Aus.

Blaupause für Deep-Tech-Gründer

Für die Start-up-Szene liefert iDEL Therapeutics dennoch ein exzellentes Lehrstück dafür, wie Deep-Tech-Finanzierung funktioniert:

• Execution-Sicherheit durch Erfahrung: Investoren honorieren Branchenerfahrung – gerade bei technologieorientierten Unternehmen, die oftmals keine klassischen Bankkredite erhalten.
• Plattform schlägt Einzelprodukt: Eine vielseitig einsetzbare und lizenzierbare Technologie streut das Risiko der Geldgeber massiv.
• Klare Meilensteinfokussierung: Das Team nahm zielgerichtet genau das Budget auf, das für den nächsten entscheidenden Validierungsschritt in Richtung klinischer Bewertung benötigt wird.

Am Anfang stand kein Hype, sondern eine einfache Wahrheit: Die günstigste Kilowattstunde ist die, die gar nicht erst verloren geht. Christian Grüner, Mathematiker, ehemaliger Managementberater und Gründer, folgte dieser schlichten Logik, als er sich nach dem Verkauf seines ersten Start-ups den Themen Klimaschutz und klimawirksame Gebäudesanierung widmete und erkannte: Nicht die nächste glänzende Hardware verspricht den größten Hebel für mehr Energie­- und Kosteneffizienz in Gebäuden, sondern eine solide Hülle. „Ich wollte etwas Physisches mit echtem Impact bauen. Dämmung ist dafür der unterschätzte Schlüssel“, sagt Christian rückblickend.

So entstand die Idee zu VARM, das er 2023 zusammen mit Sebastian Würz gründete, der über Know-how im Aufbau wachstumsstarker Start-ups und Expertise in Finanzen, Personal und Vertrieb verfügte, – als zentrale Anlaufstelle für effek­tive Hausdämmung. „Wir verbinden Handwerkskompetenz mit digitalen Prozessen – von der Beratung bis hin zur Ausführung“, so Christian. Das Ziel: Full-Service-Dämmung für Ein- und Mehrfamilienhäuser – transparent, plan- und skalierbar.

Brücke zwischen zwei Welten

Die größte Challenge dabei? Zwei Kulturen zusammenbringen: moderne Start-up-Mechanismen und traditionelles Handwerk. „Auf dem Papier ist Standardisierung leicht. Auf der Baustelle bedeutet sie: klare Abläufe, gute Ausbildung, saubere Kommunikation – jeden Tag“, sagt Christian.

Deshalb baut VARM eigene Teams auf, setzt auf eigene Handwerker*innen statt auf Subunternehmertum und professionalisiert das Gewerk mit durchgängig digitalen Prozessen: Von der Bedarfsanalyse über Angebot und Materiallogistik bis hin zur Nachbetreuung läuft alles in einer klaren Taktung. Qualität ist kein Zufall, sondern das Ergebnis von Prozessen und den Menschen, die diese Struktur tragen, so das Credo der Gründer.

Die Business-in-a-Box fürs Handwerk

Mit der inhouse entwickelten Business-in-a-Box hilft man den eigens ausgebildeten Handwerker*innen, ihre eigenen Betriebe per Franchise zu eröffnen und als selbständige „Dämm-Entrepreneur*innen“ zu operieren. „Wir reduzieren Einstiegshürden, stellen Tools, Aufträge, Schulung sowie Qualitätsmanagement und ermöglichen Selbständigkeit, wo sie bisher nur sehr schwer zugänglich war“, sagt Christian.

Der digitale Backbone schafft zugleich Skalierbarkeit: KI-gestützte Planung, zentrale Materiallogistik und intelligente Einsatzsteuerung sollen es perspektivisch ermöglichen, dass eine Person bis zu 50 Handwerkteams parallel koordiniert; ein Effi­zienzsprung um den Faktor 25 gegenüber dem klassischen Handwerk.

VARM ist somit der klassische Anwendungsfall von Physical­ AI: Hier trifft die „echte“ Welt auf KI-basierte Effi­zienz­steigerung. Für eine fragmentierte Branche bedeutet das Disruption mit Augenmaß: lokal, qualitätsgesichert und paneuropäisch denkbar.

Auf Wachstumskurs

Schon kurz nach dem Start konnte das Start-up eine siebenstellige Pre-Seed-Runde schließen – angeführt von Foundamental und noa, flankiert von Business Angels wie den Gründern von Thermondo und Ecoworks. 2024 folgte die Seed-­Runde über 5,7 Millionen Euro, an der unter anderen Emerge, Pale Blue Dot und die Bestands­investor*innen beteiligt sind.

Zudem expandierte VARM rasch nach Hamburg, Nordrhein-­Westfalen und in die Rhein-Main-Region – weitere Standorte sind in Planung. Strategische Partnerschaften mit Energie­beratungen, Hausverwaltungen, Versorger*innen, Wärmepumpen-Playern und den großen deutschen Baumarktketten sollen letztendlich das Thema Dämmung mit der restlichen Energiewelt verzahnen. „Unser Anspruch ist Exzellenz im Handwerk. Das macht unsere Kunden zu Fans“, so Christian. „Mit über 300 Fünf-Sterne-Google-­Bewertungen können wir stolz auf unseren Service sein.“

Das Berliner KI-Infrastruktur-Start-up Qdrant hat heute eine Series-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Angeführt wird die Runde vom Investor AVP, unter Beteiligung von Bosch Ventures, Unusual Ventures, Spark Capital und 42CAP. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen, das eine in der Programmiersprache Rust entwickelte Open-Source-Vektorsuchmaschine für Produktionslasten anbietet, seine sogenannte Composable Vector Search als fundamentale Infrastruktur für die KI-Ära standardisieren.

Für die Start-up-Szene und die StartingUp-Leser*innen liefert Qdrant ein Paradebeispiel für europäisches DeepTech, Product-Led Growth über Open-Source und den harten strategischen Wettbewerb im aktuellen KI-Ökosystem.

Vom Side-Project zur modularen Architektur

Die Ursprünge von Qdrant gehen auf das Jahr 2021 in Berlin zurück. Die Gründer André Zayarni, heute CEO des Unternehmens, und Andrey Vasnetsov, der heutige CTO, arbeiteten zunächst an einer Matching-Engine für gigantische Mengen unstrukturierter Textdaten. Der technologische Durchbruch kam, als Vasnetsov vorschlug, auf neuronale Suche umzuschwenken und sich in seiner Freizeit die speichersichere Programmiersprache Rust aneignete.

Technologisch hat sich der Markt seitdem rasant entwickelt. Zu Beginn löste die Vektorsuche ein sehr spezifisches Problem, nämlich das Abrufen der nächsten Nachbarn aus dichten Embeddings über weitgehend statische Datensätze. Moderne KI-Systeme sehen heute jedoch völlig anders aus: Retrieval-Prozesse laufen nun in Agenten-Schleifen ab, führen pro Workflow Tausende von Abfragen über hybride Modalitäten aus und greifen auf sich kontinuierlich verändernde Daten zu.

Qdrant verabschiedet sich daher von einer reinen Black-Box-Lösung und setzt stattdessen auf eine modulare Infrastruktur. Entwickler*innen können Primitive zur Vektorsuche – wie dichte und spärliche Vektoren, Metadaten-Filter, Multi-Vektor-Darstellungen und benutzerdefinierte Bewertungsfunktionen – direkt zum Zeitpunkt der Abfrage frei kombinieren. Dies erlaubt eine explizite Steuerung darüber, wie sich jede einzelne Komponente auf die Relevanz, die Latenz und die Kosten auswirkt. Um der steigenden Forderung nach Flexibilität nachzukommen, ist Qdrant so designt, dass es sich nahtlos in Cloud-, Hybrid-, On-Premise- und Edge-Umgebungen einsetzen lässt.

Das Open-Core-Modell auf dem Prüfstand

Mit diesem Ansatz tritt Qdrant als sogenannter Picks-and-Shovels-Anbieter der andauernden KI-Revolution auf. Das Geschäftsmodell basiert auf einem Open-Core-Ansatz: Die Basis-Software ist quelloffen und erfreut sich mit mittlerweile über 250 Millionen Downloads sowie mehr als 29.000 GitHub-Stars einer massiven Beliebtheit. Namhafte Konzerne wie Tripadvisor, HubSpot, OpenTable, Bazaarvoice und Bosch nutzen die Technologie bereits kontinuierlich unter realer Produktionslast. Geld verdient das Start-up durch Managed-Cloud-Dienste sowie dedizierte Enterprise- und On-Premise-Lösungen.

Die kritische geschäftliche Hürde liegt jedoch in der massiven Ressourcen- und Rechenintensität von Vektordatenbanken. Die enorme Verbreitung im Open-Source-Bereich ist zwar exzellent für das Marketing, muss sich jedoch dauerhaft mit einer hohen Konversionsrate in zahlende Enterprise-Kund*innen übersetzen lassen, um die erheblichen Infrastruktur- und Vertriebskosten zu decken. Das Funding über 50 Millionen US-Dollar ist deshalb essenziell, um das Wachstum und den Cloud-Ausbau massiv zu forcieren.

Im Haifischbecken der Tech-Giganten

In diesem Umfeld agiert das Start-up in einem der derzeit umkämpftesten Tech-Sektoren überhaupt. Zu den Hauptkonkurrenten zählen Pure-Play Vektordatenbanken wie Pinecone, das als Platzhirsch im reinen Cloud-Segment gilt und enorme Einfachheit bietet, architektonisch jedoch die Gefahr eines Cloud-Vendor-Lock-ins birgt. Mitbietende Open-Source-Rivalen wie Weaviate mit einem starken Fokus auf hybride Suche und Milvus kämpfen in einer ähnlichen Liga wie Qdrant.

Die vielleicht größte Bedrohung geht jedoch von traditionellen Datenbanksystemen wie PostgreSQL, MongoDB oder Elasticsearch aus, die Vektorsuch-Funktionen inzwischen integriert haben. Herkömmliche Tools, die Vektorsuche nur als zusätzliche Schicht auf alte Indexierungsmodelle packen, brechen jedoch unter den Anforderungen moderner KI-Skalierungen oft ein. Qdrant ist daher strategisch gezwungen, als Spezialist durch vorhersagbare, niedrige Latenzen im Milliarden-Skalen-Bereich zu überzeugen.

Lektionen für die Start-up-Szene

Für Gründerinnen und Gründer lassen sich aus dem Fall Qdrant wertvolle Lektionen ziehen. Das Start-up zeigt eindrucksvoll, dass Entwickler*innen heute die wichtigsten Gatekeeper im B2B-Sales sind und eine starke Open-Source-Community eine organische Adaption generiert, die sich im Anschluss an große Enterprises monetarisieren lässt.

Zudem zahlt sich die frühe technologische Wette auf die Programmiersprache Rust aus, da Performance im KI-Markt ein harter Wettbewerbsvorteil ist.

Nicht zuletzt demonstriert Qdrant, dass tiefgreifende KI-Infrastruktur – eine Technologie, von der alle fortschrittlichen KI-Anwendungen abhängig sein werden – erfolgreich aus Berlin heraus gegründet und in globale Märkte skaliert werden kann.

Angeführt wird die Late-Seed-Finanzierungsrunde von den Altinvestor*innen Technologiegründerfonds Sachsen (TGFS) und der beteiligungsmanagement thüringen gmbh (bm|t), die Peeriot bereits 2024 mit 1,5 Millionen Euro unterstützt hatten. Neu eingestiegen ist das Business-Angel-Netzwerk Companisto. Das Kapital soll direkt in die Go-to-Market-Strategie für 2026 fließen: Im Fokus steht der Launch der Community-Version „Myrmic“. Die Monetarisierung soll im Anschluss über die kommerzielle Enterprise-Variante „EdgeVance“ erfolgen.

Das Team: Konzern-Know-how trifft Deep-Tech

Das 2022 gegründete Unternehmen wird von einem dreiköpfigen Gründerteam geführt, das fundierte Branchenerfahrung bündelt. CEO Ralf Hüskes verfügt über TelCo-Start-up-Erfahrung, während CFO Roy Kaiser Operations-Expertise aus einem Deep-Tech-Start-up sowie Konzern-Know-how einbringt. Komplettiert wird das Trio durch Mitgründer und Senior Developer Erik Junghanns, der die technische Umsetzung der komplexen Software-Architektur verantwortet. Diese Kombination verhalf dem Team bereits zu frühen Erfolgen bei regionalen Innovationspreisen und Pitch-Wettbewerben.

Das Problem: Fragmentierung als Kostentreiber

Der Markt für Industrial IoT und Edge-Computing wächst rasant, krankt aber an seiner extremen Fragmentierung. Die Vernetzung unterschiedlichster Hardware – vom simplen, ressourcenarmen Mikrocontroller (MCU) in einem Sensor bis zum leistungsstarken Edge-Server – erfordert derzeit massiven manuellen Integrationsaufwand. Die Resultate sind oft unflexible Systeme (Hardware-Lock-ins), die bei Skalierungen, Netzwerkausfällen oder Konnektivitätsänderungen versagen. Verschärft wird die Lage durch den EU Cyber Resilience Act, der künftig Update-Fähigkeit und höhere Sicherheit für Geräteflotten vorschreibt.

Der USP: Schwarmintelligenz statt zentralem Broker

Genau hier positioniert Peeriot sein Alleinstellungsmerkmal: Die Middleware abstrahiert die Hardware vollständig und ermöglicht eine echte, dezentrale Peer-to-Peer-Kommunikation.

• Ohne zentralen Server: Im Gegensatz zu klassischen Client-Server-Modellen oder zentralen Brokern organisieren sich die Geräte bei Peeriot selbständig zu widerstandsfähigen Netzwerken (Mesh) – ähnlich einem Insektenschwarm. Fällt ein Knotenpunkt aus, leitet das Netzwerk die Datenströme autark um (Self-Healing).
• Speichersicherheit durch Rust: Die gesamte Laufzeitumgebung ist in der Programmiersprache Rust geschrieben. Das garantiert eine extrem hohe Speicher- und Threadsicherheit und schützt vor klassischen Cyberangriffen, die auf Speicherlecks abzielen.
• Skalierbarkeit: Die Software läuft hardwareunabhängig auf kleinsten Mikrocontrollern ebenso wie auf großen Serverarchitekturen.

Die Herausforderung: Die Open-Source-Falle im B2B

Das Geschäftsmodell von Peeriot folgt der klassischen Open-Source-Strategie: Die Kerntechnologie (Myrmic) wird kostenlos an Entwickler abgegeben, um eine schnelle Marktdurchdringung zu erzielen. Umsätze sollen später über ein B2B-Subskriptionsmodell generiert werden, bei dem Enterprise-Kunden für die Version EdgeVance pro eingesetztem Gerät zahlen.

Der kritische Punkt dieses Modells ist die Conversion-Rate. Entwickler*innen nutzen Open-Source-Tools gern, doch der Schritt zum zahlenden Unternehmen erfordert lange Vertriebszyklen. Zudem birgt das „Pay-per-Device“-Modell bei industriellen IoT-Schwärmen mit zehntausenden Sensoren die Gefahr exponentiell steigender Kosten für den Endkund*innen. Peeriot muss beweisen, dass die Einsparungen bei der Wartung die laufenden Lizenzkosten übersteigen.

Der Wettbewerb

Peeriot agiert in einem hochkompetitiven Umfeld. Die größten Hürden sind die Bequemlichkeit der Industrie und die Dominanz der Tech-Giganten.

• Die Cloud-Konzerne: AWS (mit IoT Greengrass) und Microsoft (mit Azure IoT Edge) binden Kunden mit eigenen Edge-Lösungen tief in ihre Cloud-Ökosysteme ein.
• Direkte Middleware-Konkurrenz: Peeriot konkurriert mit etablierten IoT-Plattformen und Middleware-Anbietern wie dem deutschen Unternehmen HiveMQ (fokussiert auf MQTT-Broker), Real-Time Innovations (RTI) aus den USA oder europäischen Playern wie Cybus und Zerynth.
• Open-Source-Protokolle: Auch dezentrale Open-Source-Protokolle wie Eclipse Zenoh adressieren ähnliche Probleme im Edge-Routing.

Peeriots stärkstes Argument gegen diese Übermacht ist die radikale Cloud-Unabhängigkeit (Data Sovereignty) gepaart mit dem dezentralen Peer-to-Peer-Ansatz, der ohne fehleranfällige zentrale Broker auskommt.

Fazit: Infrastruktur statt App-Spielerei

Peeriot ist ein prägnantes Beispiel für europäisches DeepTech-Unternehmertum. Das Team wagt sich an ein fundamentales Infrastrukturproblem der Industrie 4.0. Die aktuelle Finanzierung verschafft den notwendigen Runway für den Produkt-Launch 2026. Gelingt der Aufbau der Entwickler-Community, könnte das Start-up eine neue Kategorie der Edge-Software etablieren. Findet die Open-Source-Lösung jedoch keine breite Akzeptanz, droht die technologisch anspruchsvolle Plattform in der Nische zu bleiben.

Smart Scaling: 3 konkrete Learnings für B2B- und Tech-Gründer*innen

Aus dem strategischen Ansatz von Peeriot lassen sich drei handfeste Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:

1. Open-Source als trojanisches Pferd

Ein Kernprodukt an Entwickler*innen zu verschenken, ist ein bewährter Growth-Hack für maximale Marktdurchdringung. Aber eine aktive Community ersetzt keinen B2B-Vertriebsprozess. Peeriot muss beweisen, dass der Schritt von der kostenlosen Variante zum Enterprise-Modell funktioniert.
Learning: Definiert von Tag eins an glasklar, welchen monetären oder operativen Schmerz eure Enterprise-Version löst. In der Industrie zahlen Kunden selten für die reine Technologie, sondern für Service Level Agreements (SLAs) und einfache Wartung.

2. Die blinden Flecken der Tech-Giganten besetzen

Wer als Start-up versucht, gegen Tech-Giganten wie AWS oder Microsoft mit einem breiteren Funktionsumfang anzutreten, verliert. Peeriot wählt einen anderen Weg und fokussiert sich auf radikale Cloud-Unabhängigkeit und europäische Datensouveränität.
Learning: Findet den Schmerzpunkt eurer Zielgruppe, den die großen „Goliaths“ aufgrund ihres eigenen Geschäftsmodells (z.B. der Bindung an die eigene Cloud) strategisch nicht lösen können oder wollen.

3. Regulatorik als Vertriebsturbo nutzen

Lange B2B-Sales-Zyklen sind der Tod vieler Start-ups. Wer sein Produkt jedoch geschickt an neue gesetzliche Vorgaben (wie bei Peeriot den EU Cyber Resilience Act) ankoppelt, schafft sofortige Dringlichkeit bei der Kundschaft.
Learning: Verknüpft eure Lösung nach Möglichkeit direkt mit aktueller Regulatorik. Hilft euer Produkt dem/der Kund*in, gesetzliche Strafen zu vermeiden oder Compliance-Kosten zu senken, wandert es auf der Prioritätenliste des Einkaufs automatisch ganz nach oben.

Der auf der Cyber Security Conference 2026 in Heilbronn vorgestellte Cyber Security Report 2026 von Schwarz Digits liefert aufschlussreiche Daten zur Sicherheitslage der deutschen Wirtschaft. Obwohl die branchenübergreifenden IT-Sicherheitsbudgets auf mittlerweile 17 Prozent der IT-Gesamtausgaben steigen, offenbart die repräsentative Erhebung unter rund 1.000 deutschen Firmen, dass Maßnahmen oft eher reaktiv erfolgen.

Für die Start-up-Szene zeigen sich dabei spezifische Handlungsfelder, die im Wachstumsalltag schnell untergehen.

Wachstum und Regulierung: Die Anforderungen von NIS-2 im Blick behalten

Die EU-Richtlinie zur Netz- und Informationssicherheit (NIS-2) wird oft als reines Thema für Großkonzerne und kritische Infrastrukturen wahrgenommen. Der Report zeigt jedoch, dass branchenübergreifend 48 Prozent der befragten Unternehmen ihre regulatorische Betroffenheit voraussichtlich falsch einschätzen.

Dies betrifft zunehmend auch Scale-ups: Erreicht ein Unternehmen mit 10 bis 49 Mitarbeitern einen Jahresumsatz von über 10 Millionen Euro, fällt es – je nach Sektor – in den Anwendungsbereich der strengen Richtlinie. In diesem Größensegment gehen laut Report aktuell 92 Prozent der Firmen fälschlicherweise davon aus, nicht betroffen zu sein. Wer als Scale-up unter das in Deutschland greifende Umsetzungsgesetz fällt, muss strenge Meldepflichten und Risikomanagement-Maßnahmen etablieren. Da die Geschäftsführung bei Versäumnissen künftig verstärkt in die persönliche Haftung genommen werden kann, ist eine frühzeitige rechtliche Prüfung des eigenen Status dringend ratsam.

Die Lieferkette im Fokus: Cyber-Resilienz als B2B-Wettbewerbsvorteil

Auch Start-ups, die nicht direkt unter NIS-2 fallen, spüren die Auswirkungen häufig indirekt. Laut Erhebung hat bereits jedes zweite Unternehmen Angriffe auf seine Zulieferer registriert. Bisher überprüfen allerdings 75 Prozent der Firmen ihre Partner*innen nicht regelmäßig auf IT-Sicherheit.

Das dürfte sich durch den aktuellen regulatorischen Druck bald ändern. Konzerne und regulierte Unternehmen müssen ihre Lieferketten stärker absichern und fordern zunehmend vertragliche IT-Sicherheitsnachweise von ihren Start-up-Dienstleistern und SaaS-Anbietern ein. Gründer*innen, die hier proaktiv eine saubere Cyber-Resilienz und idealerweise den Einsatz digital-souveräner, europäischer Lösungen nachweisen können, haben in Enterprise-Pitches und bei Beschaffungsprozessen klare Vorteile.

Künstliche Intelligenz: Chancen nutzen, Sicherheitsaspekte mitdenken

Künstliche Intelligenz ist ein zentraler Treiber vieler moderner Start-up-Geschäftsmodelle. Den Sicherheitsaspekt beim KI-Einsatz schätzen viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) jedoch noch zu gelassen ein: 54 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass KI-Anwendungen die eigene Cyber-Bedrohungslage nicht wesentlich verändern.

IT-Sicherheitsexperten warnen im Report jedoch vor neuen Angriffsvektoren wie autonomen KI-Angriffen oder der gezielten Manipulation von KI-Modellen (sogenannte Prompt-Hacks). Während 73 Prozent der Großunternehmen bereits klare Regeln für den KI-Einsatz definiert haben, fehlt es bei knapp einem Viertel der kleineren Unternehmen noch an internen Richtlinien. Für Start-ups empfiehlt es sich daher, das Prinzip „Security-by-Design“ von Beginn an in die eigene KI-Entwicklung und die interne Nutzung von KI-Tools zu integrieren.

Fazit

Cybersicherheit ist mehr als nur ein technisches Thema für die IT-Abteilung – sie ist ein geschäftskritischer strategischer Baustein. Start-ups, die Security- und Compliance-Anforderungen frühzeitig und professionell in ihr Wachstum integrieren, beugen nicht nur Risiken vor, sondern schaffen eine verlässliche Basis für das Vertrauen von B2B-Kund*innen, Partner*innen und Investor*innen.

Praxis-Check: Fällt mein Start-up unter die NIS-2-Richtlinie?

Ob ein Unternehmen die strengen Vorgaben der NIS-2-Richtlinie (bzw. des deutschen Umsetzungsgesetzes NIS2UmsuCG) direkt erfüllen muss, lässt sich grob in vier Schritten prüfen:

1. Die Branchen-Frage: Ist das Start-up in einem der 18 kritischen Sektoren aktiv? Für Tech-Start-ups besonders relevant: Dazu zählen nicht nur klassische Felder wie Energie oder Gesundheit, sondern auch Digitale Infrastruktur (Cloud-Computing-Dienste, Rechenzentren), Managed IT-Services (MSP/MSSP) und Digitale Anbieter (Online-Marktplätze, Suchmaschinen).
2. Die Größen-Frage: Beschäftigt das Unternehmen mindestens 50 Mitarbeitende oder erzielt es einen Jahresumsatz bzw. eine Jahresbilanzsumme von mehr als 10 Millionen Euro? (Achtung: Hier greift oft die erwähnte Falle für schnell wachsende Scale-ups mit wenigen Mitarbeitenden, aber hohem Umsatz).
3. Die Ausnahmen (unabhängig von der Größe): Bietet das Start-up spezielle Dienste an (z. B. qualifizierte Vertrauensdienste, öffentliche Telekommunikationsnetze oder ist es der einzige Anbieter eines essenziellen Dienstes)? In diesen Sonderfällen greift NIS-2 ab dem ersten Mitarbeitenden.
4. Die indirekte Betroffenheit: Selbst wenn Punkt 1 bis 3 nicht zutreffen – beliefert das Start-up große B2B-Kund*innen, die unter NIS-2 fallen? Wenn ja, werden die Sicherheitsanforderungen zunehmend über Verträge und Audits an das Start-up „durchgereicht“.

Tipp: Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) bietet online interaktive Formulare zur genauen Betroffenheitsprüfung an. Bei Unklarheiten lohnt sich der frühzeitige Rat eines/einer IT-Rechtsexpert*in.

Neurologische und muskuloskelettale Erkrankungen nehmen weltweit rasant zu. In der Rehabilitation sowie bei neurologischen Krankheitsbildern wie Parkinson oder Lähmungen nach Schlaganfällen werden Muskeldiagnostik und -stimulation jedoch meist nur punktuell und rein klinisch durchgeführt. Das Resultat: Im Alltag fehlen kontinuierliche Daten und eine sich anpassende, durchgehende Therapie.

Das 2022 gegründete Münchner MedTech-Start-up Noxon will diese Versorgungslücke nun schließen. Mit dem Abschluss einer millionenschweren Seed-Finanzierungsrunde unter Führung des High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Bayern Kapital (unter Beteiligung von Auxxo und einem weiteren institutionellen Investor) sichert sich das junge Unternehmen das nötige Kapital für die klinische Zertifizierung und den geplanten Markteintritt.

Aus dem Drucklabor zum DeepTech

Die Ursprünge von Noxon reichen in das Jahr 2021 zurück. Maria Neugschwender, damals 22-jährige Studentin, startete das Projekt an der Hochschule München (HM). Unterstützt vom dortigen Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE) und den Drucklaboren der HM, begann sie zusammen mit ihrem Gründungteam Marius Neugschwender und Ka Hou Leong damit, etablierte Druckverfahren (wie den Siebdruck) mit intelligenten, funktionalen Tinten zu kombinieren.

Heute ist Noxon ein DeepTech-Unternehmen, das als Spin-off tief in der universitären Forschung verwurzelt ist. Neben der Hochschule München bestehen enge technologische und klinische Verflechtungen mit der Neurowissenschaftsgruppe N-Squared Lab der FAU Erlangen-Nürnberg sowie dem Universitätsklinikum Würzburg, mit denen Noxon an Pilotanwendungen forscht.

Die Technologie: Eine geschlossene Feedback-Schleife auf der Haut

Das technologische Herzstück von Noxon ist ein alltagstaugliches, nicht-invasives Muscle-Computer-Interface (MCI). Das Unternehmen druckt hauchdünne Biosensoren direkt auf Textilien, Bandagen oder Tapes (ein erstes Produkt trug den Namen „Silverstep“).

Der eigentliche USP liegt jedoch in der Bidirektionalität: Die intelligente Kleidung liest die elektrischen Muskelsignale in Echtzeit aus, decodiert mithilfe von KI die Bewegungsabsichten des Patienten und schließt die Schleife, indem sie über Neuromuskuläre Elektrische Stimulation (NMES) gezielte Impulse zurücksendet. Wenn die Signalübertragung vom Gehirn zum Muskel beeinträchtigt ist, übernimmt das Wearable die Steuerung. So sollen beispielsweise Lähmungen therapiert, Muskelatrophie verhindert oder der Tremor bei Parkinson-Patienten aktiv unterdrückt werden.

Markt und Wettbewerb: Zwischen Tech-Giganten und MedTech-Dinos

Der Markt für Wearable MedTech und Neuroprothetik wächst rasant und ist von einer enormen Dynamik geprägt. Angesichts einer alternden Weltbevölkerung und der weltweiten Zunahme neurologischer sowie muskuloskelettaler Erkrankungen adressiert Noxon einen gigantischen Markt von potenziell über 1,1 Milliarden betroffenen Menschen. Der Trend in der Gesundheitsversorgung geht dabei eindeutig weg von der rein klinischen, punktuellen Diagnostik hin zu kontinuierlichem Monitoring und adaptiven Therapien im häuslichen Alltag. Genau an dieser lukrativen, aber auch hart umkämpften Schnittstelle zwischen Consumer-Wearables, digitaler Diagnostik und aktiver Therapie positioniert sich das Münchner Start-up.

In diesem hochkompetitiven Umfeld betritt Noxon den Ring mit Schwergewichten aus völlig unterschiedlichen Sektoren. Im spezifischen Bereich der Tremor-Therapie hat sich beispielsweise das US-Unternehmen Cala Health mit einem Handgelenks-Wearable zur elektrischen Nervenstimulation bereits erfolgreich etabliert und den Weg für solche Behandlungsformen geebnet.

Gleichzeitig drängen milliardenschwere Big-Tech-Akteure auf den Plan: Meta forscht nach der Übernahme von CTRL-labs mit enormen Budgets an EMG-Armbändern, die neuronale Muskelsignale auslesen und in digitale Steuerungsbefehle übersetzen sollen. Und auch im klassischen Segment der Muskelstimulation und Orthetik muss sich Noxon gegen etablierte Platzhirsche behaupten – von Compex, die den Sportbereich dominieren, bis hin zu Weltmarktführern wie Ottobock bei komplexen neuro-orthopädischen Hilfsmitteln.

Um zwischen diesen Tech-Giganten und MedTech-Dinos zu bestehen, setzt das Spin-off auf eine klare Differenzierungsstrategie. Die Stärke von Noxon liegt in der Unauffälligkeit und der technologischen Tiefe: Anstatt klobige Geräte zu entwickeln, integriert das Team die Sensortechnik mittels Textildruck nahtlos in alltagstaugliche Bandagen und Tapes. Vor allem aber grenzt sich Noxon durch die geschlossene, medizinische Feedback-Schleife ab. Während herkömmliche Wearables meist nur Daten sammeln, vereint Noxon kontinuierliches Messen und personalisiertes Stimulieren in einem einzigen System, das aktiv in den Behandlungsverlauf eingreift.

Noxon: „High Risk, High Reward“-Modell mit großen Herausforderungen

Für Gründer*innen und Investoren*innen präsentiert sich Noxon als klassisches „High Risk, High Reward“-Modell im stark wachsenden DeepTech-Sektor. Dass erfahrene VCs wie der HTGF und Bayern Kapital in dieser Phase einsteigen, ist ein starkes Signal für den Reifegrad der zugrundeliegenden Technologie. Dennoch steht dem Start-up der eigentliche Härtetest erst noch bevor, denn das unternehmerische Risiko wird maßgeblich durch drei zentrale Hürden definiert.

Zunächst muss Noxon die physikalischen Grenzen der Hardware im Alltagstest überwinden. Gedruckte Elektronik auf Textilien unterliegt extremen Belastungen durch Bewegung, Schweiß und Reinigung. Das Team muss zweifelsfrei beweisen, dass die feinen Biosensoren auch nach dutzenden Waschgängen und bei ständiger Reibung am Körper noch verlässliche, medizinisch verwertbare und artefaktfreie Daten liefern können.

Daran schließt sich nahtlos die berüchtigte regulatorische Hürde an. Der Übergang von einem smarten Wearable zu einem offiziell zugelassenen Medizinprodukt ist unter der strengen europäischen Medical Device Regulation (MDR) ein extrem zeit- und kapitalintensiver Prozess. Genau für diese Phase wird das frisch eingesammelte Seed-Kapital dringend benötigt, denn unvorhergesehene Verzögerungen in den erforderlichen klinischen Studien können MedTech-Start-ups in dieser Entwicklungsstufe schnell die finanzielle Reichweite (Runway) kosten.

Ein weiterer, alles entscheidender Erfolgsfaktor für die Skalierung ist die Erstattungsfähigkeit. CEO Maria Neugschwender betont zwar das Ziel, Muskelgesundheit für jeden bezahlbar zu machen, doch in der Breite gelingt dies im Gesundheitssystem meist erst, wenn die Krankenkassen die Kosten übernehmen. Noxon muss handfeste klinische Evidenz erbringen, um perspektivisch in das Hilfsmittelverzeichnis aufgenommen oder als Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) anerkannt zu werden. Ein reines B2C-Geschäftsmodell, bei dem chronisch kranke Patientinnen und Patienten die Kosten als Selbstzahler tragen, wäre kaum im großen Stil skalierbar.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Noxon mit seiner Lösung eines der drängendsten Probleme einer alternden Gesellschaft adressiert. Gelingt es dem Münchner Gründungsteam, die komplexe Brücke zwischen widerstandsfähiger Sensor-Hardware, präziser KI-Decodierung und strenger klinischer Zertifizierung erfolgreich zu schlagen, könnte das Start-up tatsächlich einen neuen Standard in der neurologischen Rehabilitation setzen. Bis die smarte Kleidung jedoch ganz selbstverständlich auf Rezept erhältlich ist, bleibt es eine hochspannende und überaus herausfordernde unternehmerische Reise.