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.

Für Gründer*innen im Hardware- und Robotik-Bereich ist der Sprung von der Technologieentwicklung in den industriellen Masseneinsatz oft die größte Hürde. Bisher adressierte Unchained Robotics mit seiner Plattform vor allem kleine und mittelständische Betriebe in Europa. Durch die enge Verzahnung mit der Bertelsmann-Tochter Arvato validiert das Start-up seine Technologie nun im industriellen Großmaßstab.

Arvato plant, in den kommenden Jahren eine dreistellige Anzahl von Robotern in unterschiedlichen operativen Umgebungen zu implementieren. Dieses Volumen schafft Erfahrungswerte und Standards, die Unchained Robotics gegenüber Mitbewerbern einen deutlichen Skalierungsvorteil verschaffen dürften. Neue Lösungen können fortan direkt entlang konkreter Use Cases im echten Betrieb erprobt und für den breiten operativen Rollout vorbereitet werden.

Plattform-Strategie und strategische Einordnung im Wettbewerb

Der deutsche Robotik-Markt ist stark umkämpft und von unterschiedlichen Lösungsansätzen geprägt. Während einige Start-ups auf die Entwicklung eigener Hardware setzen, fokussiert sich Unchained Robotics auf die softwareseitige Integration, insbesondere durch ihr Betriebssystem. So setzt beispielsweise das Münchener Start-up RobCo auf eigene, physische und modulare Hardware-Roboterarme, wohingegen Unchained strikt modular und herstellerunabhängig agiert.

Auch im Vergleich zu WAKU Robotics aus Berlin, die mit einem Marktplatz und eigener Software einen starken Fokus auf mobile Logistikroboter (AMR/AGV) legen, decken die Paderborner breitere Pick-and-Place-Anwendungen ab. Gegenüber Unternehmen wie Magazino (gehört zu Jungheinrich), die auf spezialisierte autonome Logistik-Roboter und Eigenentwicklungen für spezifische Prozesse fokussiert sind, grenzt sich Unchained durch seinen offenen, plattformbasierten Ansatz ab.

Diese strategische Positionierung erweist sich nun als maßgeblicher Hebel. Für einen globalen 3PL-Dienstleister wie Arvato wäre die Bindung an nur einen Hardware-Hersteller zu starr. Durch die Unabhängigkeit von Unchained Robotics lassen sich Lösungen flexibel für reale Logistik- und Fulfillment-Prozesse maßschneidern.

Der „Huckepack“-Vorteil bei der US-Expansion

Ein weiterer kritischer Faktor für die künftige Marktstellung des Start-ups ist die Internationalisierung. Üblicherweise erfordert der Sprung über den Atlantik für deutsche Tech-Gründer enorme Summen und den langwierigen Aufbau eigener Vertriebsstrukturen.

Unchained Robotics wählt eine effizientere Route: Neben europäischen Standorten eröffnet die Partnerschaft den direkten Zugang in internationale Märkte, insbesondere in die USA. Das Start-up expandiert quasi „huckepack“ über die bestehenden, hochkomplexen Logistik-Setups von Arvato. Gerade in den USA, wo hohe Automatisierungsanforderungen auf dynamische E-Commerce-Strukturen treffen, sichert dies einen schnellen und praxisnahen Markteintritt.

Automatisierung ohne „Raketenwissenschaft“

Für den Logistikkonzern steht bei dem Deal vor allem die rasche operative Umsetzung im Vordergrund: Automatisierung müsse heute in erster Linie schnell wirken, so Arvato-CEO Frank Schirrmeister.

Dies zahlt direkt auf die ursprüngliche Vision von Unchained Robotics ein: Die Paderborner sind angetreten, um zu beweisen, dass industrielle Automatisierung längst keine „Raketenwissenschaft“ mehr ist. Durch den Arvato-Deal erhält das Start-up nun die Möglichkeit, diesen Anspruch von der Konzeption bis zur Inbetriebnahme im globalen Großmaßstab unter Beweis zu stellen.

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

Aus dem Deal zwischen Unchained Robotics und Arvato lassen sich drei handfeste strategische Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:

1. Orchestrierung schlägt Vendor-Lock-in

Gerade im Hardware- und Maschinenbau neigen Start-ups dazu, eigene proprietäre Systeme zu entwickeln. Unchained Robotics zeigt den Wert des Plattform-Gedankens: Corporates hassen den „Vendor-Lock-in“ (die Abhängigkeit von einem einzigen Hersteller).
Learning: Wer sich als herstellerunabhängige, modulare Software- oder Integrationsschicht positioniert, macht sich für Konzerne, die flexibel bleiben müssen, weitaus attraktiver als der Anbieter einer isolierten Einzellösung.

2. Die „Huckepack“-Expansion (Piggybacking)

Der teuerste und riskanteste Schritt für deutsche B2B-Start-ups ist oft die Internationalisierung – insbesondere in die USA. Anstatt Millionen an VC-Geldern in den Aufbau eigener US-Vertriebs- und Servicestrukturen zu verbrennen, nutzt Unchained Robotics die bestehende Infrastruktur seines strategischen Partners.
Learning: Sucht gezielt nach Kund*innen oder Investor*innen, deren eigene globale Logistik oder Infrastruktur ihr als direktes Sprungbrett für neue Märkte nutzen könnt.

3. Volumen-Commitment als unfairen Wettbewerbsvorteil (Moat) aufbauen

Ein Corporate-Investment ist gut, ein garantiertes operatives Testfeld ist besser. Arvato hat sich nicht nur an dem Start-up beteiligt, sondern ein klares Commitment zum Rollout einer dreistelligen Anzahl von Robotern abgegeben.
Learning: Verhandelt bei strategischen Beteiligungen immer auch den operativen Einsatz mit hinein. Das garantierte Volumen generiert reale Use Cases und Datenmengen, die für neue Wettbewerber einen fast unüberwindbaren Burggraben („Moat“) darstellen.

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.

Es war absehbar, dass die 120 Millionen Euro aus der Series-B-Runde nur das Warm-up waren. Laut übereinstimmenden Medienberichten (unter anderem von Bloomberg und der Financial Times) steht Neura Robotics vor dem Abschluss einer gigantischen Finanzierungsrunde in Höhe von rund 1 Milliarde Euro (ca. 1,2 Milliarden US-Dollar). Damit würde sich die Unternehmensbewertung auf etwa 4 Milliarden Euro katapultieren. Neura stiege somit endgültig in die absolute Top-Liga der europäischen Tech-Einhörner auf. Das Unternehmen selbst wollte die Berichte auf Nachfrage bislang nicht kommentieren.

Krypto-Milliarden für DeepTech: Der Tether-Faktor

Was diesen Deal in der Tech-Welt so einzigartig macht, ist die Herkunft des Kapitals. Angeführt wird die Runde laut den Berichten von der Tether Holdings SA, dem Emittenten des weltweit größten Stablecoins. Das ist kein Zufall, sondern Teil einer strategischen Neuausrichtung: Tether nutzt seine enormen Krypto-Gewinne (allein in den ersten drei Quartalen 2025 über 10 Milliarden Dollar), um ein „Real-World“-Portfolio aufzubauen – von KI-Rechenzentren über Energie bis hin zu zukunftsweisender Robotik. Für Neura würde das den Zugang zu einem extrem liquiden Investor bedeuten, der bereit ist, die kapitalintensive Skalierung von Hardware langfristig zu stützen.

Das globale Haifischbecken: Metzingen gegen das Silicon Valley

Dieses Kapital ist bitter nötig, denn der Markt für humanoide und kognitive Robotik wird aktuell massiv von US-Hyperscalern und chinesischen Speedbooten befeuert. Auf der einen Seite steht Elon Musk mit Tesla Optimus und enormer Skalierungsmacht. Auf der anderen Seite agieren hochfinanzierte US-Start-ups wie Figure AI, die mit Milliarden von Microsoft und dem KI-Gehirn von OpenAI ausgestattet sind. Hinzu kommen chinesische Hersteller wie Unitree, die mit staatlicher Förderung extrem günstige Modelle auf den Markt werfen.

In diesem Milliarden-Rennen positioniert sich Neura Robotics als europäische Speerspitze. Das Unternehmen liefert einen technologischen Gegenentwurf, der Kunden wie Kawasaki Heavy Industries und Omron bereits überzeugt hat – laut CEO David Reger liegen die Auftragsbücher bei einem Volumen von fast 1 Milliarde US-Dollar.

Der Burggraben: Wie sich Neura Robotics positioniert

Um gegen die Tech-Giganten zu bestehen, setzt das Start-up auf einen technologischen Burggraben. Mit diesen Alleinstellungsmerkmalen will sich Neura von der Konkurrenz abheben:

• „Physical AI“ statt umgebauter Chatbots: Während viele Konkurrenten textbasierte KI-Modelle nachträglich in Roboter integrieren, betont Neura, seine KI von Grund auf für die physische Welt gebaut zu haben. Die Roboter verfügen über ein multisensorisches System: Sie sehen in 3D, sollen Sprache im Fabriklärm erkennen und durch haptisches Feedback ein echtes "Fingerspitzengefühl" besitzen.
• Sicherheit ohne Käfige: In traditionellen Fabriken arbeiten Roboter hinter teuren Schutzzäunen. Neuras Modelle verfügen über eine patentierte Sensorik (Touchless Safe Human Detection). Sie sollen Menschen in Echtzeit erkennen, berührungslos stoppen oder ausweichen. Dadurch können Mensch und Maschine ohne teure Fabrikumbauten direkt im selben Raum arbeiten.
• Die Plattform-Strategie: Das Start-up baut nicht nur einen Roboter. Die kognitive KI fungiert als Betriebssystem, das in verschiedene Hardware-Formen gegossen wird – sei es der Humanoide 4NE-1 oder der hochpräzise kognitive Cobot MAiRA. Die Idee: Macht ein Roboter im Netzwerk einen Fehler, lernen alle anderen weltweit daraus. Ein Ökosystem, das zudem durch strategische Partnerschaften mit Giganten wie Nvidia und Schaeffler gestützt wird.
• Fokus auf Datensouveränität: Von der KI über die Steuerungssoftware bis hin zu den Sensoren entwickelt Neura Kernkomponenten im eigenen Haus. Dieser "Made in Germany"-Ansatz garantiert aus Unternehmenssicht höchste Datensicherheit. Für westliche Industrieunternehmen ist das ein massives Argument gegenüber asiatischen oder US-amerikanischen Herstellern.

„We serve humanity“: Klare Kante gegen Rüstungsdeals

Trotz des rasanten Wachstums bleibt David Reger seinen Prinzipien treu – ein Aspekt, den wir bereits in unserer Coverstory beleuchtet haben. Der Gründer positioniert seine Roboter strikt als Zivil- und Helfermaschinen für Industrie und Haushalt. Lukrative Anfragen aus der Rüstungsindustrie lehnt das Unternehmen kategorisch ab. Der Humanoide 4NE-1 soll den Menschen entlasten, nicht ersetzen oder bedrohen. Mit dieser ethischen Linie setzt Neura einen bewussten Gegenpol zu einem Markt, der teilweise stark militärisch geprägt ist.

Fazit: Der „iPhone-Moment der Robotik“

Analysten von Barclays schätzen, dass der Markt für KI-basierte Roboter und autonome Maschinen bis 2035 auf rund 1 Billion Dollar anwachsen wird. Mit der erwarteten Milliarden-Finanzierung und dem ehrgeizigen Ziel, bis 2030 rund 5 Millionen Einheiten zu produzieren, unterstreicht Neura Robotics seinen Anspruch auf die globale Weltspitze. Für das Metzinger Start-up hat die Phase der weltweiten Skalierung gerade erst begonnen.

Picturo klingt nach dem großen Bild. Beschreibe uns deine Idee in wenigen Sätzen – dein Elevator Pitch!

Picturo ist ein internationaler Marktplatz, der die Suche nach lokalen Fotograf*innen weltweit radikal vereinfacht. Statt unübersichtlicher Recherche auf Social Media oder Google bietet Picturo eine zentrale, standortbasierte Plattform. Nutzer*innen finden mit wenigen Klicks die passenden Fotograf*innen für jeden Anlass, während diese wiederum gezielt neue Kund*innen gewinnen. So professionalisiert Picturo einen stark fragmentierten Markt und macht die Suche nach Fotografie-Dienstleistungen so einfach wie die Buchung eines Hotels.

Es gibt bereits viele Plattformen für Fotograf*innen und Bilddatenbanken. Was war der konkrete Auslöser oder gar Pain Point, den du selbst erlebt hast, der dich dazu gebracht hat, Picturo zu gründen?

Der konkrete Auslöser war meine eigene Erfahrung als Reisender. Die Suche nach lokalen Fotografinnen lief fast immer über Direktnachrichten auf Social Media oder über einzelne Webseiten. Dabei musste man jedes Mal Preise, Verfügbarkeiten und Leistungen separat anfragen – oft ohne klare Antworten oder Vergleichsmöglichkeiten. Dieser Prozess ist zeitaufwendig, intransparent und für Nutzer*innen extrem umständlich. Gleichzeitig wurde deutlich, dass es für Fotograf*innen genauso ineffizient ist, jede Anfrage einzeln zu beantworten. Picturo ist aus genau diesem Pain Point entstanden: dem Wunsch nach einer zentralen, einfachen und transparenten Lösung für die Suche nach lokalen Profis.

Ihr sitzt in Esens, also im schönen Ostfriesland, habt aber den Anspruch, Fotograf*innen in „ganz Europa“ zu vernetzen. Wie baut man von einem eher ländlichen Standort aus eine so internationale Community auf?

Unser Standort in Ostfriesland ist für uns kein Nachteil, sondern Teil unserer Geschichte. Picturo ist von Anfang an als digitale Plattform konzipiert worden, bei der der Standort des Teams keine Rolle für die Reichweite spielt. Der Bedarf bei Fotograf*innen in ganz Europa ist so groß, dass Anfragen zur Teilnahme an unserer Plattform bereits heute organisch entstehen. Viele Fotograf*innen suchen gezielt nach Möglichkeiten, international sichtbar zu werden und neue Kund*innen zu erreichen. Durch klare Positionierung, einfache Nutzung und einen starken Fokus auf lokale Sichtbarkeit schaffen wir Vertrauen und Wachstum – unabhängig vom Standort. So bauen wir Schritt für Schritt eine internationale Community auf: digital, skalierbar und nachhaltig.

Euer Portfolio ist breiter als das der Konkurrenz. Wie genau funktioniert das Geschäftsmodell? Zahlt der/die Kund*in pro Bild oder ist es ein Abo-Modell?

Der Kern von Picturo liegt klar auf der Vermittlung und Sichtbarkeit von professionellen Fotografinnen. Unser Geschäftsmodell basiert auf abonnementbasierten Mitgliedschaften für die Fotografinnen. Für Kund*innen ist die Nutzung der Plattform vollständig kosten- und provisionsfrei; ebenso fallen keine Buchungsprovisionen an. Fotograf*innen zahlen eine monatliche Subscription für Sichtbarkeit, Reichweite und den Zugang zu qualifizierten Anfragen. Dieses Modell schafft Transparenz, vermeidet Reibung im Buchungsprozess und ist für beide Seiten fair und planbar.

Ihr bietet auch einen Guide zu lokalen Hotspots (Bars, Cafés) an. Ist das „nur“ ein Content-Marketing-Tool, um Traffic auf die Seite zu bekommen, oder plant ihr Kooperationen mit der Gastronomie als weitere Einnahmequelle?

Der Guide zu lokalen Hotspots ist aktuell in erster Linie als Mehrwert für Nutzer*innen gedacht und unterstützt den organischen Traffic sowie die Sichtbarkeit der Plattform. Gleichzeitig sehen wir darin großes strategisches Potenzial über reines Content-Marketing hinaus. Perspektivisch planen wir, diesen Bereich für Kooperationen mit lokalen Partnern wie Cafés, Bars oder Hotels zu öffnen.

Eine Plattform europaweit zu skalieren, kostet Geld und Ressourcen. Wie habt ihr euch bisher finanziert?

Aktuell ist Picturo vollständig eigenfinanziert und damit komplett gebootstrapped. Die Entwicklung der Plattform sowie der Markteintritt in erste Länder wurden aus eigenen Mitteln realisiert. Nun befinden wir uns an einem Punkt, an dem wir gezielt nach strategischen Partnern und Investor*innen suchen, um die nächste Skalierungsstufe zu erreichen. Ziel ist es, gemeinsam schneller zu wachsen und das internationale Potenzial von Picturo voll auszuschöpfen.

Wenn du auf die Zeit seit der Gründung der UG zurückblickst: Was war bisher der wichtigste Meilenstein, bei dem du wusstest: „Okay, das hier funktioniert wirklich“?

Der wichtigste Meilenstein war die Einführung des Abo-Modells. Trotz der Umstellung auf ein kostenpflichtiges Angebot lief das Onboarding ungebrochen weiter und neue Fotograf*innen traten der Plattform bei. In diesem Moment wurde klar, dass Picturo ein echtes Problem löst und einen echten Mehrwert bietet. Die Bereitschaft, für Sichtbarkeit und Reichweite zu bezahlen, hat bestätigt, dass der Bedarf im Markt vorhanden ist. Ab diesem Punkt war klar: Das Modell funktioniert.

Wo siehst du Picturo in drei Jahren?

In drei Jahren ist Picturo in vielen EU-Ländern aktiv und als internationaler Marktplatz für lokale Fotograf*innen etabliert. Gemeinsam mit starken Partnern ist die Plattform breit ausgerollt und für Nutzer*innen die erste Adresse bei der Fotografensuche.

Und last but not least: Welche Tipps würdest du anderen Gründer*innen geben, die gerade am Anfang stehen – vielleicht auch jenen, die nicht in den großen Hubs wie Berlin oder München sitzen?

Der wichtigste Tipp ist, sich konsequent an einem echten Problem zu orientieren und früh mit Nutzer*innen zu sprechen. Der Standort ist dabei zweitrangig – entscheidend sind Fokus, Umsetzungsstärke und Durchhaltevermögen. Gerade außerhalb großer Startup-Hubs kann man oft ruhiger, effizienter und näher am Markt arbeiten. Wichtig ist, früh zu testen, Feedback ernst zu nehmen und das Produkt Schritt für Schritt zu verbessern. Netzwerke, Partnerschaften und digitale Sichtbarkeit sind heute wichtiger als ein physischer Standort.

Hier geht’s zu Picturo

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Jeden Tag landen in Europa rund 30.000 Tonnen frische Lebensmittel ungenutzt im Müll, was in der Praxis häufig auf eine unpräzise Bedarfsplanung im Lebensmitteleinzelhandel und in der Gastronomie zurückzuführen ist. Genau an dieser Ineffizienz der Wertschöpfungskette setzt das 2022 gestartete Kölner Foodforecast an. Mit einer KI-gestützten Software zur Absatz- und Produktionsprognose hat das Start-up nun eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von acht Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von den niederländischen Investoren SHIFT Invest sowie dem auf Bioökonomie spezialisierten europäischen VC ECBF. Auch bestehende Geldgeber wie der Future Food Fund und Aeronaut Invest beteiligten sich erneut an der Kapitalerhöhung. Zudem wird die Finanzierung durch Mittel des EU-Programms InvestEU unterstützt.

Von der regionalen Machbarkeitsstudie zur internationalen Skalierung

Hinter der Technologie steht ein klassischer Gründungsansatz aus der Praxis. Der Informatiker Justus Lauten rief das Projekt Ende 2018 zunächst unter dem Namen „Werksta.tt“ ins Leben, nachdem regionale Bäckereien auf ihn zugekommen waren, um eine softwaregestützte Lösung für ihre hohen Retourenmengen zu finden. Später holte Lauten den Wirtschaftsingenieur Jan Brormann als Co-Founder und COO in das Führungsteam, den er im Umfeld eines Corporate-Start-ups kennengelernt hatte. Einem breiteren Publikum wurde die Marke zudem durch einen Pitch in der TV-Sendung „Die Höhle der Löwen“ bekannt. Gründer und CEO Justus Lauten ordnet den aktuellen Kapitalfluss nüchtern ein: „Diese Series A stellt einen wichtigen Meilenstein für Foodforecast dar.“ Das Ziel des Unternehmens sei es, die Planung und Produktion von ultra-frischen Lebensmitteln grundlegend neu zu denken. Mit den neuen Investoren an Bord sei man nun bereit, die eigene Technologie international zu skalieren und einen neuen Benchmark für Planung, Effizienz und Nachhaltigkeit zu etablieren.

Renditehebel Nachhaltigkeit und die Grenzen der Prognosemodelle

Das Geschäftsmodell von Foodforecast fokussiert sich auf eine hochkomplexe Nische der Lieferkette: Die sogenannten ultra-frischen Produkte. Deren Haltbarkeit reicht von wenigen Stunden bis zu maximal einem Tag, was sie bei herkömmlicher Planung extrem schwer kalkulierbar macht. Die operativen Kennzahlen, die das Start-up bei Bestandskund*innen wie SSP Germany oder Eat Happy ausweist, zeigen das Potenzial der Technologie. Laut Unternehmensangaben ist die Software in der Lage, über 90 Prozent der vormals manuellen Bestell- und Produktionsprozesse zu automatisieren.

Gleichzeitig soll die Lebensmittelverschwendung um durchschnittlich bis zu 30 Prozent reduziert werden. Da die KI-gestützte Planung zudem „Out-of-Stock“-Situationen in den Regalen minimiert, steigen die potenziellen Umsätze laut Foodforecast um bis zu 11 Prozent. Bislang konnten durch diesen datengetriebenen Ansatz nach Angaben des Unternehmens bereits über 8.800 Tonnen an Lebensmittelabfällen eingespart werden.

Dass selbst ausgereifte Machine-Learning-Modelle im operativen Alltag an Grenzen stoßen, zeigt sich an lokalen Anomalien: Während die KI externe Faktoren wie Wetterdaten oder Schulferien mit hoher Präzision verarbeitet, sinkt die Prognosegenauigkeit beispielsweise während des Kölner Karnevals signifikant ab, da die Nachfrage nach bestimmten Backwaren in diesem Zeitraum extremen und sprunghaften Schwankungen unterliegt. Dennoch demonstriert der Business Case von Foodforecast, dass Nachhaltigkeitsziele im B2B-Umfeld zunehmend nicht mehr als isolierte CSR-Maßnahmen, sondern als integraler Bestandteil zur operativen Margenverbesserung positioniert werden.

Marktumfeld: Spezialisierung als Abgrenzungsmerkmal

Auch wenn die Series A eine solide Grundlage für die angestrebte Marktdurchdringung in Europa bildet, agiert Foodforecast in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld. Der Sektor für softwaregestützte Bedarfsplanung wächst und zieht verschiedene Akteure an. Einerseits haben sich spezialisierte Mitbewerber wie Foodtracks (gegründet 2017) bereits fest im deutschen Bäckerei-Segment positioniert und bedienen ein signifikantes Filialnetzwerk.

Andererseits integrieren große Retail-Software-Konzerne wie SAP oder Oracle sowie etablierte Anbieter von Kassensystemen zunehmend eigene Machine-Learning-Module für das Inventory Management in ihre Standardlösungen. Foodforecast versucht, sich in dieser Gemengelage durch die technologische Spezialisierung auf sogenannte Intraday-Prognosen – also untertägige Produktionsanpassungen – und den alleinigen Fokus auf das Segment der Ultra-Frische von generischen Supply-Chain-Plattformen abzugrenzen.

Herausforderungen in der Skalierung: Legacy-Systeme und Change Management

Trotz der nachweisbaren Traktion und einer Implementierung in mehreren tausend europäischen Filialen steht das Unternehmen vor den klassischen Wachstumsbarrieren des B2B-SaaS-Sektors. Eine zentrale Herausforderung bleibt die Datenverfügbarkeit und -qualität: Da die KI elementar auf historischen Abverkaufsdaten basiert, erweist sich die oft veraltete IT- und Kassensystem-Infrastruktur im filiallisierten Mittelstand (wie bei traditionellen Bäckereiketten) regelmäßig als technischer Flaschenhals bei der Software-Integration. Darüber hinaus erfordert die Implementierung eines zu großen Teilen automatisierten Bestellwesens ein konsequentes Change Management. Filialleiter*innen und Produktionsplaner*innens müssen Vertrauen in die algorithmischen Empfehlungen aufbauen, um die Software dauerhaft im Betriebsalltag zu verankern. Nicht zuletzt diktiert der Preisdruck in der margenschwachen Lebensmittel- und Gastronomiebranche die Vertriebsgeschwindigkeit: Software-as-a-Service-Lösungen in diesem Segment können sich nur behaupten, wenn der betriebswirtschaftliche Return on Investment durch reduzierte Retouren und Umsatzsteigerungen die laufenden Lizenzkosten zeitnah und messbar übersteigt.

Angeführt von Alstin Capital und Peak, unterstützt durch Scalehouse Capital, Venture Stars und NAP, setzt das Unternehmen auf ein massives Umsatzwachstum von 1.000 % gegenüber dem Vorjahr.

Fokus auf den „Motor“ der B2B-Wirtschaft

Die Gründer Dr. Nicolas Höflinger und Sebastian Pinkas haben VoiceLine als Lösung für ein zentrales Problem im Arbeitsalltag von Außendienst-Teams positioniert. Während diese Teams oft den Großteil des Tages beim Kunden oder auf Reisen verbringen, bleibt die CRM-Pflege und Dokumentation häufig auf der Strecke oder wird auf den späten Abend verschoben. Dies führt zu unvollständigen Berichten und dem Verlust wertvoller Marktinformationen. VoiceLine löst dies mit einem KI-Assistenten, der Sprachnotizen direkt in strukturierte CRM-Einträge, Besuchsberichte und Folgeaufgaben überführt.

Messbare Ergebnisse bei Industrie-Größen

Dass der technologische Ansatz funktioniert, belegen die Zahlen bei namhaften Kunden wie DACHSER, ABB, Knauf und KSB. Laut Unternehmensangaben sparen Vertriebsmitarbeiter durch die Lösung rund fünf Stunden pro Woche an administrativem Aufwand ein. Die Datenqualität aus dem Feld steigt um bis zu 400 %, während die Implementierung durch eine proprietäre Engine oft innerhalb weniger Tage abgeschlossen ist. Andreas Schenk, Partner bei Alstin Capital, betont, dass VoiceLine Sprach-KI damit zum echten „Produktivitäts-Hebel“ für mobile Teams macht.

Strategische Expansion und massives Team-Wachstum

Mit dem frischen Kapital plant VoiceLine, die Mitarbeiterzahl am Hauptsitz in München noch in diesem Jahr mehr als zu verdoppeln. Neben der internationalen Expansion soll der Fokus verstärkt auf Branchen wie Pharma, Medtech sowie Versicherungen und Finanzdienstleistungen ausgeweitet werden. CEO Nicolas Höflinger sieht in der Series-A den entscheidenden Meilenstein, um VoiceLine europaweit als Standard-Schnittstelle für Frontline-Organisationen zu etablieren.

Vom sicheren Management-Sessel in das Wagnis der Selbständigkeit – diesen Weg wählen viele, doch nur wenige tun es mit einem so klaren Fokus auf die Old Economy. Mert Erdoğan, selbst Alumni der Universität Siegen, sah jahrelang eine wachsende Kluft: Auf der einen Seite die rasanten Fortschritte in der KI-Entwicklung, auf der anderen Seite ein deutscher Mittelstand, der oft noch mit Excel-Tabellen und Papierbergen kämpft.

„Ich habe in vielen Projekten gesehen, wie groß das Potenzial von KI ist. Vor allem in Bereichen, in denen heute noch unnötig viele repetitive Aufgaben manuell erledigt werden. Das Frustrierende war, dass diese Use Cases echten Mehrwert schaffen könnten, aber gerade im Mittelstand fehlt oft das Know-how, sie technisch und wirtschaftlich richtig einzuordnen. Genau da wollte ich ansetzen“, sagt Mert. Seine Antwort darauf ist syntik.

Der Dolmetscher zwischen zwei Welten

Das Problem vieler Traditionsunternehmen ist nicht der Unwille zur Innovation, sondern die Überforderung durch die Komplexität. Genau hier setzt das Geschäftsmodell von syntik an. Das 2025 im Siegerland gegründete Start-up versteht sich weniger als klassische IT-Beratung, sondern vielmehr als Übersetzer und Brückenbauer.

„Viele haben Angst vor großen KI-Investitionen ohne entsprechendem ROI und der Intransparenz dahinter. Wir übersetzen das Thema in verständliche, wirtschaftlich greifbare Schritte. Was muss individuell entwickelt werden, wie viel kostet dies, gibt es ggf. Fertige Lösungen. So machen wir aus Unsicherheit konkrete Handlungsmöglichkeiten“, so Mert.

Die Philosophie ist simpel: Technologie muss demokratisiert werden. Syntik holt die Unternehmen dort ab, wo sie stehen. Das Portfolio ruht dabei auf drei Säulen: Einer strategischen Beratung, die echte Anwendungsfälle jenseits von Spielereien identifiziert, einem umfangreichen Trainingsprogramm, das den Mitarbeitenden die Angst vor der "Black Box" KI nimmt, und schließlich der harten technischen Umsetzung individueller Softwarelösungen.

Alltagstauglichkeit statt KI-Schnickschnack

In einer Branche, die oft von Buzzwords und abstrakten Visionen dominiert wird, wirkt der Ansatz der Siegener erfrischend pragmatisch. Während etablierte IT-Riesen und schicke KI-Boutiquen aus den Metropolen sich oft auf DAX-Konzerne stürzen und entsprechende Preisschilder aufrufen, lässt syntik diese Nische bewusst links liegen.

Das Alleinstellungsmerkmal liegt in der kulturellen Passung. Die Macher hinter syntik treten nicht als abgehobene Tech-Evangelisten auf, sondern als Partner auf Augenhöhe. Sie sprechen die Sprache der Ingenieur*innen und Kaufleute im Mittelstand.

„Wir kommen nicht mit besonderen Folien, sondern mit echtem Verständnis für die Herausforderungen im Alltag. Ich kenne den Mittelstand, weil ich selbst aus dieser Welt komme. Mein Vater arbeitet sei über 20 Jahren bei den Deutschen Edelstahlwerke (DEW).  Wir reden nicht über Visionen, wir reden über Lösungen, die heute schon etwas besser machen in den kaufmännischen Prozessen“, so Mert.

Dieser „Siegerländer Pragmatismus“ kommt an. Statt theoretischer Powerpoints liefert das Team Lösungen, die funktionieren – sei es die Automatisierung der Angebotserstellung oder die Optimierung der Materialdisposition. Es geht darum, KI vom abstrakten Gespenst zum nützlichen Werkzeug am Fließband oder im Büro zu machen.

„Unsere Kunden sagen oft ‚Das ist kein KI-Schnickschnack, das hilft uns wirklich im Alltag.‘ Und genau das ist unser Anspruch, Lösungen zu liefern, die sofort spürbar etwas verbessern und Kapazitäten für relevante Aufgaben frei werden“, so Mert.

Bootstrapping statt Venture Capital

Auch bei der Finanzierung bleibt Mert Erdoğan seiner Linie treu. Statt sich frühzeitig von Venture-Capital-Gebenden abhängig zu machen und Anteile gegen „schnelles Geld“ zu tauschen, wählte syntik den Weg des Bootstrappings. Das Unternehmen wächst organisch aus dem eigenen Cashflow.

Dieser Weg ist steiniger und erfordert mehr Geduld, signalisiert den Kund*innen aber auch Stabilität: Hier wird kein Geld verbrannt, um künstliche Wachstumsziele zu erreichen. Das Stammkapital der GmbH wurde klassisch eingebracht, das Risiko liegt beim Gründer.

 „Wir wollen nur unseren Kunden verpflichtet sein, nicht irgendwelchen Wachstumsverpflichtungen von Investoren. Unabhängigkeit heißt für uns, dass wir selbst entscheiden, was sinnvoll ist. Und wir wachsen nur dort, wo es echten Mehrwert bringt. Wenn wir bestimmte KI-Produkte entsprechend etabliert haben und den Bedarf am stärksten an bestimmten Stellen sehen, können wir ggf. über Investoren sprechen“, betont der CEO.

Dieses Vorgehen schafft Vertrauen gerade beim Mittelstand, der oft skeptisch gegenüber fremdfinanzierten Start-up-Blasen ist.

Der Blick nach vorn: Fokus auf die Schwergewichte

Trotz der jungen Firmengeschichte – die Gründung erfolgte erst im Sommer 2025 – kann das Team bereits auf Referenzen aus über einem Dutzend Branchen verweisen. Im Gespräch mit dem Alumniverbund der Uni Siegen machte Erdoğan deutlich, wohin die Reise gehen soll: Der Fokus verschiebt sich zunehmend auf stark regulierte und dokumentationsintensive Sektoren wie Pharma, Chemie und Automotive.

Gerade in diesen Bereichen, wo Fehler teuer sind und Prozesse strikten Normen unterliegen, sieht der Gründer das größte Potenzial für KI-gestützte Effizienzsteigerung. Damit besetzt das Start-up seinen „Sweet Spot“ im Markt: Syntik agiert agiler und nahbarer als die nicht selten „trägen Tanker der Großberatungen“, ist aber gleichzeitig strategisch weitsichtiger als reine Software-Entwickler, die oft nur Code liefern, ohne die komplexen Prozesse des Mittelstands wirklich zu verstehen.

„Wir geben uns nicht mit Oberflächenlösungen zufrieden. Unser Ziel ist es, KI dort nutzbar zu machen, wo sie bisher scheitert. In kritischen Prozessen, unter realen Bedingungen mit echten Ergebnissen. Beim automatisierten Abgleich von Ausschreibungen, der strukturierten Verarbeitung technischer Anfragen, präzisen Forecasts in der Instandhaltung oder intelligenten Assistenzsystemen in Form von Chatbots für Normen und Richtlinien mit entsprechender Logik, Aktionen in Systemen und Mehrsprachigkeit“, so Mert.

Langfristig will das syntik den Schritt vom reinen Dienstleister zum Produktanbieter vollziehen. Geplant ist die Entwicklung standardisierter KI-Module, die sich wie Bausteine in verschiedene Unternehmenslandschaften integrieren lassen.

Mit syntik beweist Mert Erdoğan einmal mehr, dass Innovation nicht zwangsläufig aus den Metropolen kommen muss. Manchmal entsteht sie genau dort, wo sie am dringendsten gebraucht wird: Mitten im Maschinenraum der deutschen Wirtschaft.

Daten werden oft als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet, doch ihre Lagerung gleicht technologisch oft noch dem Stand der 1950er Jahre. Während Künstliche Intelligenz und IoT-Anwendungen den weltweiten Datenhunger exponentiell in die Höhe treiben, werden Informationen physisch meist noch auf Magnetbändern (LTO) oder Festplatten archiviert. Diese Medien sind energiehungrig, müssen alle paar Jahre aufwändig migriert werden und sind anfällig für physikalische Zerfallsprozesse.

In diesen Markt für sogenannte Cold Data – also Daten, die archiviert, aber selten abgerufen werden – stößt nun das Münchner DeepTech-Start-up ewigbyte. Das Unternehmen, das erst im Jahr 2025 gegründet wurde, gab heute den Abschluss einer Finanzierungsrunde bekannt, die den Übergang in die industrielle Entwicklung ermöglichen soll. Angeführt wird das Konsortium von Vanagon Ventures und Bayern Kapital, ergänzt durch Business Angels aus dem BayStartUP-Netzwerk. Doch der Weg zum Markterfolg ist kein Selbstläufer, denn das Startup betritt ein Feld, auf dem sich bereits globale Giganten und etablierte Industriestandards tummeln.

Der Markt: Ein schlafender Riese erwacht

Der Zeitpunkt für den Vorstoß scheint indes gut gewählt. Branchenanalysten schätzen den globalen Markt für Archivdaten („Cold Storage“) auf ein Volumen von rund 160 bis 180 Milliarden Euro, mit Prognosen, die bis Mitte der 2030er Jahre auf über 450 Milliarden Euro ansteigen. Getrieben wird dies nicht nur durch KI-Trainingsdaten, sondern auch durch verschärfte Compliance-Regeln und den massiven Anstieg unstrukturierter Daten. Die derzeit dominierende Magnetband-Technologie stößt jedoch zunehmend an physikalische Dichtegrenzen und zwingt Rechenzentren zu kostspieligen Migrationszyklen alle fünf bis sieben Jahre, um Datenverlust durch Entmagnetisierung („Bit Rot“) zu verhindern.

Lasergravur statt magnetischer Ladung: So funktioniert es

Der Ansatz von ewigbyte bricht radikal mit diesem Paradigma. Statt Daten magnetisch oder elektronisch zu speichern, nutzt das Startup Femtosekunden-Laser, um Informationen mittels ultrakurzer Lichtpulse direkt in Quarzglas einzuschreiben.

Das Verfahren ähnelt mikroskopisch kleinen QR-Codes, die dreidimensional in das Material „graviert“ werden (Voxel). Das zentrale Versprechen: Einmal geschrieben, benötigen die Daten keinerlei Energie mehr zur Erhaltung. Das Glas ist resistent gegen Hitze, Wasser, elektromagnetische Impulse (EMP) und Cyberangriffe, da die Daten physisch fixiert sind (WORM-Speicher: Write Once, Read Many). Laut ewigbyte ermöglicht dies eine dauerhafte Archivierung über Jahrhunderte ohne die sonst üblichen laufenden Kosten für Klimatisierung und Migration.

Vom Hardware-Verkauf zum „Storage-as-a-Service“

Interessant für Gründer ist der strategische Schwenk im Geschäftsmodell, den ewigbyte vollzieht. Anstatt teure und wartungsintensive Lasermaschinen an Kunden zu verkaufen (CAPEX-Modell), positioniert sich das Start-up als Anbieter von „Storage-as-a-Service“. Kunden mieten Speicherkapazität, ewigbyte übernimmt das komplexe Handling der Laser. Dies senkt die Einstiegshürde für Pilotkunden massiv, erfordert aber vom Start-up hohe Vorab-Investitionen in die eigene Infrastruktur – ein klassisches „DeepTech“-Wagnis, das nur mit geduldigem Kapital funktioniert.

David gegen Goliath: Das Rennen um das Glas

Mit der Technologie ist ewigbyte allerdings nicht allein auf weiter Flur. Das Start-up begibt sich in direkten Wettbewerb mit einem der größten Technologiekonzerne der Welt: Microsoft forscht unter dem Namen „Project Silica“ seit Jahren an exakt dieser Technologie, um seine eigene Azure-Cloud-Infrastruktur unabhängiger von Magnetbändern zu machen. Auch lokal gibt es Konkurrenz: Das ebenfalls in München und den USA ansässige Unternehmen Cerabyte verfolgt einen ähnlichen Ansatz mit keramisch beschichtetem Glas, setzt dabei aber stärker auf kassettierte Hardware-Verkäufe.

Ewigbyte muss sich in diesem „Haifischbecken“ also klug positionieren. Mit dem frischen Kapital von 1,6 Millionen Euro will das Gründungsteam um CEO Dr. Steffen Klewitz, Technologiechef Phil Wittwer und Operations-Chefin Dr. Ina von Haeften nun den Schritt von der Forschung in die industrielle Anwendung vollziehen. Geplant ist die Entwicklung eines Prototyps, der als Basis für erste Pilotprojekte ab 2026 dienen soll. Ein entscheidender Vertrauensbeweis ist dabei der kürzlich erhaltene Validierungsauftrag der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND). Dieses Mandat gilt in der DeepTech-Szene als Ritterschlag, da SPRIND gezielt Technologien fördert, die das Potenzial haben, Märkte disruptiv zu verändern, für klassische VCs aber oft noch zu risikoreich sind.

Die technologischen Nadelöhre

Trotz der Euphorie über die Finanzierung und das SPRIND-Siegel bleiben die technischen und ökonomischen Hürden hoch. Die Achillesferse optischer Speichermedien war historisch immer die Schreibgeschwindigkeit (Throughput). Während ein Magnetband Daten in rasender Geschwindigkeit aufspult, muss ein Laser beim Glas-Speicher physische Punkte brennen. Um im Zeitalter von Petabytes konkurrenzfähig zu sein, muss ewigbyte eine massive Parallelisierung des Schreibvorgangs erreichen – das Start-up spricht hier von „über einer Million Datenpunkten pro Puls“.

Ein weiterer Knackpunkt sind die Kosten pro Terabyte. Magnetbänder sind in der Anschaffung spottbillig. Glas als Rohstoff ist zwar günstig, doch die komplexe Lasertechnik treibt die Initialkosten. ewigbyte muss beweisen, dass die Gesamtkostenrechnung (Total Cost of Ownership) über 10 oder 20 Jahre hinweg günstiger ausfällt, weil Strom- und Migrationskosten entfallen. Zudem entsteht für Kunden ein neues Risiko: Da die Daten nur mit speziellen optischen Geräten lesbar sind, begeben sie sich in eine Abhängigkeit vom Technologieanbieter (Vendor Lock-in).

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Hier kommt der strategische Aspekt der „Digitalen Souveränität“ ins Spiel, den auch die Investoren betonen. Da ein Großteil europäischer Daten derzeit auf US-amerikanischer Cloud-Infrastruktur liegt oder von Hardware aus Fernost abhängt, könnte eine physische, langlebige Speicherlösung „Made in Germany“ für Behörden, Banken und kritische Infrastrukturen ein entscheidendes Argument sein. Sandro Stark von Vanagon Ventures sieht im Ausbau der Speicherinfrastruktur den „Schlüssel für alles, was davor liegt: KI, Energie, Rechenleistung“.

Ob ewigbyte tatsächlich zu einem Unternehmen von „generationeller Bedeutung“ wird, wie es die Investoren hoffen, wird sich zeigen, wenn der angekündigte industrielle Prototyp die geschützten Laborbedingungen verlässt. Der Bedarf an einer Alternative zum Magnetband ist unbestritten da – das Rennen darum, wer den Standard für das Glas-Zeitalter setzt, ist hiermit eröffnet.

Der Markt für Sicherheitstechnologie und den Schutz kritischer Infrastrukturen (KRITIS) wandelt sich von einer Nische zum zentralen Fokus der europäischen Innovationspolitik. Mit dem neuen Venture Studio reagieren die Initiatoren auf die geopolitische Notwendigkeit, technologische Souveränität in Europa zu stärken.

Für Gründer*innen im DeepTech-Bereich eröffnet sich damit eine Alternative zum klassischen Venture Capital (VC). Während normale VCs oft erst investieren, wenn ein Produkt Marktumsätze zeigt („Product-Market-Fit“), setzt diese Initiative früher an. Sie adressiert spezifisch die hohen Hürden im Defence-Sektor – wie langwierige staatliche Beschaffungsprozesse und komplexe Regulierung.

Smart Money statt nur Kapital: Der „System-Integrator“-Ansatz

Das Kernproblem vieler europäischer DeepTech-Start-ups ist die Skalierung von der reinen Forschung (Technology Readiness Level 1) hin zur industriellen Anwendung (Level 6+). Während Milliarden-Töpfe wie der NATO Innovation Fund oft erst in Wachstumsphasen greifen, fehlt es häufig an Kapital für die „schmutzige Phase“ des Prototypenbaus („Valley of Death“).

Das Konsortium tritt hier nicht als reiner Geldgeber auf, sondern bündelt drei Disziplinen, um Dual-Use-Technologien (zivile und militärische Nutzbarkeit) schneller zur Marktreife zu bringen:

1. Regulatorik & Marktzugang (PwC Deutschland): Unterstützung bei der Navigation durch behördliche Anforderungen („Vergaberechts-Compliance“).
2. Company Building (Bridgemaker): Operative „Execution Power“ beim Aufbau der Ventures – von der Hardware bis zur Software.
3. Kapital (Segenia Capital): Professionelles Fondsmanagement für die Frühphase.

Für Gründer*innen wirkt dieses Setup wie ein Qualitäts-Filter: Wer das Studio durchläuft, gilt für spätere Series-A-Investoren als „vorgeprüft“ und regulatorisch abgesichert.

Bekannte Gesichter aus dem Ökosystem

Die Personalien hinter der Initiative signalisieren Branchenkennern, dass hier operatives Verständnis auf politisches Netzwerk trifft.

Federführend bei PwC agiert Florian Nöll. Als ehemaliger langjähriger Vorsitzender des Bundesverbands Deutsche Startups gilt er als einer der wichtigsten Brückenbauer zwischen der Berliner Politik und der Gründerszene. Seine Erfahrung ist essenziell, um junge Tech-Firmen durch die oft starren Beschaffungsprozesse der öffentlichen Hand zu navigieren.

Auf der operativen Seite bringt Henrike Luszick (CEO Bridgemaker) einen Track Record ein, der über reine Software-Modelle hinausgeht. Mit Ventures wie Nestor (einem Joint Venture für mobile Überwachungssysteme mit KI-Analyse) hat der Company Builder bereits bewiesen, dass er Hardware-Themen im Sicherheitsbereich erfolgreich am Markt platzieren kann.

30-Millionen-Euro-Fonds & der „Dual-Use“-Hebel

Parallel zum operativen Studio-Betrieb wird ein Venture Fonds mit einem Zielvolumen von 30 Millionen Euro aufgelegt. Segenia Capital, als bei der BaFin registrierter AIFM-Manager, übernimmt die Verwaltung. Die im Vergleich zu Mega-Fonds überschaubare Summe unterstreicht den Fokus auf die Pre-Seed- und Seed-Phase (Tickets ca. 500k – 1,5 Mio. EUR). Der Fonds operiert nach einem „Dual-Track-Ansatz“: Er finanziert sowohl interne Ausgründungen des Studios als auch externe Startups, die strategisch ins Portfolio passen.

Dass München als einer der zentralen Standorte gewählt wurde, ist strategisch kein Zufall. Die bayerische Landeshauptstadt hat sich – getrieben durch die TU München und Einhörner wie Quantum Systems – zum europäischen Hub für DefenceTech entwickelt.

Für Gründer*innen ist zudem der strategische Fokus auf Dual-Use entscheidend. Technologien, die primär für Resilienz und den Schutz kritischer Infrastrukturen entwickelt werden, aber auch militärisch nutzbar sind, umschiffen die strengen ESG-Hürden vieler institutioneller Investoren. Dies öffnet Kapitalquellen, die reinen Rüstungs-Start-ups oft verschlossen bleiben.

Einordnung: Reality Check – Hürden bleiben bestehen

Trotz der prominenten Unterstützung und der Marktlogik müssen interessierte Gründer*innen genau hinsehen. Venture-Studio-Modelle stehen oft in der Kritik, durch hohe Service-Anteile für das operative „Building“ die „Cap Table“ (Gesellschafterstruktur) frühzeitig zu verwässern. Wenn Studio und Fonds signifikante Anteile halten, bleibt Gründer*innen oft weniger Equity, was Folgerunden mit externen VCs erschweren kann („Skin in the Game“-Debatte).

Zudem sind 30 Millionen Euro im kapitalintensiven Hardware-Sektor schnell aufgebraucht – das Risiko einer Finanzierungslücke nach der Seed-Phase bleibt. Die größte Unbekannte ist jedoch der Kunde Staat: Auch mit PwC im Rücken gelten für Start-ups weiterhin die strengen Vergaberechte der öffentlichen Hand. Ob das Studio diese „Paperwork Barrier“ tatsächlich signifikant verkürzen kann, muss die Praxis erst noch zeigen.

Key Facts

• Initiatoren: PwC Deutschland, Bridgemaker, Segenia Capital
• Marktpositionierung: Early-Stage „System-Integrator“ (Kapital + Regulatorik + Building)
• Fokus: Resilience, Defence Technology, KRITIS, Dual-Use
• Finanzierung: Fonds mit 30 Mio. EUR Zielvolumen (Pre-Seed/Seed Fokus)
• Investitionsstrategie: Neugründungen (Inkubation) und externe Direktinvestments
• Standorte: Berlin, Frankfurt am Main, München

Nach Jahren der Entwicklung im „Stealth Mode“ meldet sich das Cloud-Software-Start-up conmeet mit einem Erfolg am Markt: Das 2023 gegründete Unternehmen hat seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 1,3 Millionen Euro abgeschlossen. Das frische Kapital soll die Markteinführung der All-in-One-Plattform für das Bau- und Handwerksgewerbe beschleunigen. Als Lead-Investor tritt der VC-Fonds May Ventures auf.

Das im nordrhein-westfälischen Borken ansässige Unternehmen zielt mit seiner Lösung auf die Digitalisierung mittelständischer Bau- und Handwerksunternehmen ab. Kern des Geschäftsmodells ist eine cloud-native Plattform, die verschiedene Unternehmensbereiche wie CRM, ERP, Projektmanagement, Controlling und Banking in einer zentralen Anwendung bündelt. Ziel ist es, die in der Branche weit verbreitete Fragmentierung durch isolierte Softwarelösungen – den sogenannten „Flickenteppich“ – aufzulösen.

Erfahrene Gründer und erfolgreicher Track-Record

Hinter conmeet steht ein Trio mit komplementären Kompetenzen, das die Software in den vergangenen zwei Jahren im Verborgenen entwickelte, bevor im Sommer 2023 die formale Gründung der GmbH erfolgte und vor einigen Monaten die ersten Kunden angebunden wurden.

Der Einstieg von CEO Benedikt Kisner in den ConTech-Markt wird in der Szene dabei besonders aufmerksam verfolgt. Kisner lieferte mit dem Aufbau der netgo group eine der beachtlichsten Wachstumsstorys im deutschen IT-Mittelstand ab. Er führte das Unternehmen bis zum Exit an den Private-Equity-Investor Waterland – zum Zeitpunkt seines Ausstiegs verzeichnete die Gruppe über 1.300 Mitarbeitende und erwirtschaftete Umsätze im dreistelligen Millionenbereich. Komplettiert wird das Gründungsteam durch CTO Leandro Ananias und COO Lennart Eckerlein, der langjährige Führungserfahrung aus dem Handwerkssektor einbringt.

Marktanalyse: Angriff auf den App-Dschungel

Mit dem Marktstart tritt conmeet in ein dicht besiedeltes und umkämpftes Wettbewerbsfeld ein. Moderne Cloud-Herausforderer wie ToolTime, Plancraft oder HERO Software haben in den letzten Jahren bereits erfolgreich digitale Lösungen im Handwerk etabliert. Diese Anbieter punkten oft mit hoher Benutzerfreundlichkeit bei spezifischen Workflows wie Terminplanung oder Angebotserstellung und adressieren primär kleine bis mittlere Betriebe.

Die Differenzierungsstrategie von conmeet zielt jedoch auf eine Lücke im "Upper Mid-Market": Während viele Wettbewerber als Insellösungen fungieren, die über Schnittstellen verbunden werden müssen, positioniert sich das Start-up als integriertes Betriebssystem. Anstatt nur Büroprozesse zu digitalisieren, greift die Software tiefer in die Wertschöpfungskette ein – von der integrierten Banksteuerung bis zur Einbindung von Subunternehmern in Projekthierarchien.

Die Marktchancen stehen dabei gut, da der Leidensdruck in der Branche wächst: Der anhaltende Fachkräftemangel zwingt Bauunternehmen zur drastischen Effizienzsteigerung. Wer nicht mehr Personal findet, muss die Verwaltung automatisieren. Genau hier – in der komplexen Steuerung von Großprojekten und Firmenverbünden – will conmeet sich etablieren.

Starkes Eigeninvestment der Gründer

Eine Besonderheit der aktuellen Runde: Die drei Gründer beteiligen sich selbst mit einem substanziellen Betrag aus eigener Tasche an der Finanzierung. Als Lead-Investor tritt der Venture-Capital-Fonds May Ventures unter der Leitung von Managing Partner Maximilian Derpa auf. Derpa sieht in der Kombination aus technologischer Kompetenz und der durch Eckerlein eingebrachten Branchenerfahrung den ausschlaggebenden Faktor für das Investment: „Conmeet adressiert ein echtes Problem im Mittelstand mit einer technologisch fortschrittlichen Lösung“, so Dominik Lohle von May Ventures.

Ausblick: KI-Integration und Ökosystem

Mit den eingeworbenen 1,3 Millionen Euro plant das Start-up den Ausbau der Teams in Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung. Mittelfristig verfolgt das Unternehmen ambitionierte Technologieziele: Geplant ist der Einsatz von KI-Agenten zur autonomen Steuerung von Geschäftsprozessen. Parallel soll die Plattform zu einem umfassenden Ökosystem für die Immobilienwirtschaft ausgebaut werden – von Architekten über Generalunternehmer bis hin zum Facility Management.

GeneralMind, ein „KI System of Actionˮ zur Automatisierung von digitaler Zettelwirtschaft, unstrukturierter Koordination sowie ineffizienter manueller Prozesse entlang der gesamten Lieferkette, gibt heute den Abschluss seiner Eigenkapitalfinanzierung in Höhe von 12 Millionen US-Dollar bekannt. Die Runde ist eine der größten bekannten europäischen Pre-Seed Runden der letzten Jahre und wurde weniger als sechs Monate nach der Aufnahme der Geschäftstätigkeit des Unternehmens abgeschlossen. GeneralMind will die Mittel verwenden, um die Skalierung seiner Technologie in Europa voranzutreiben.

Angeführt wurde die Finanzierungsrunde von Lakestar, Leo Capital, Lucid Capital, Heliad, BOOOM, mit Partizipierung von etablierten Angel-Investoren wie Alexander Kudlich, Jens Urbaniak, Samir Sood und Vishal Lugani.

GeneralMind wurde in Berlin vom Gründerteam um die Razor Group gemeinsam mit führenden Technologen aus dem Silicon Valley gegründet: Tushar Ahluwalia Shrestha Chowdhury, Dr. Oliver Dlugosch, Lennart von Hardenberg, Nishrit Shrivastava und Sergiu Șoima. Neben dem Hauptsitz in Berlin betreibt das Unternehmen einen weiteren Standort in Bangalore.

GeneralMind – das „AI System of Action“

Unternehmen arbeiten heute mit sogenannten Systems of Record SoR, zum Beispiel ERP-Systemen, um die Komplexität von Lieferketten zu bewältigen. Trotz dieser Systeme findet ein Großteil der operativen Arbeit weiterhin in E-Mail-Posteingängen und Spreadsheets statt: Teams müssen unstrukturierte Kommunikation und Koordination, Übergaben, Rückfragen und Ausnahmen manuell zusammenführen, nachhalten und in Systeme übertragen. Oft fehlt dabei klare Nachverfolgbarkeit, es entstehen Medienbrüche und die Fehleranfälligkeit ist hoch, obwohl genau diese Arbeit entscheidend ist, um die Lieferkette zuverlässig am Laufen zu halten.

GeneralMind entwickelt das „AI System of Action“ (SoA), um genau diese manuelle, repetitive Arbeit sowie unstrukturierte Koordination entlang der Lieferkette end-to-end zu übernehmen, als operative KI-Ebene über bestehenden Systemen, menschenüberwacht und bei Bedarf mit Freigabe.

KI-Autopilot für operative Prozesse mit menschlicher Fähigkeit

Der KI-Autopilot von GeneralMind übernimmt die „digitale Zettelwirtschaft" entlang komplexer Lieferketten, indem er automatisiert manuelle, repetitive Abläufe zwischen E-Mail, Excel und ERP-Systemen autonom ausführt. Eingehende Aufgaben (oft per E-Mail) werden erfasst, analysiert und anschließend end-to-end ausgeführt. Besonders dort, wo viele kleinteilige Aufgaben zuverlässig abgearbeitet, Abstimmungen sauber nachgehalten, Termine und Fristen gesichert und zahlreiche interne und externe Stakeholder entlang des Prozesses koordiniert werden müssen. Zum Beispiel in Beschaffung, Vertrieb oder der Rechnungsbearbeitung.

Diese „digitale Zettelwirtschaft“ kostet global agierende Unternehmen entlang ihrer Lieferketten teilweise Umsätze in Milliardenhöhe. Ware bleibt liegen, Entscheidungen verzögern sich, Aufgaben gehen im Tagesgeschäft unter.

„Unternehmen wissen oft genau, wo es hakt, scheitern aber an der operativen Umsetzung“, sagt Tushar Ahluwalia, Gründer und CEO von GeneralMind. „Ich habe im E-Commerce immer wieder gesehen, wie digitale Zettelwirtschaft, ineffiziente manuelle Prozesse und schmerzhafte Stakeholder-Koordination zwischen unstrukturierter Kommunikation und ERP-Systemen enorme Ineffizienzen in großen Unternehmen erzeugen. Genau dieses Problem lösen wir mit GeneralMind. Unsere KI übernimmt diese Prozesse end-to-end; kein Copilot, sondern mit Autopilot-Funktionalität, die von Menschen überwacht und bei Bedarf freigegeben wird“, ergänzt er.

Laut dem aktuellen „Work Change Special Report“ von LinkedIn (befragt wurden über 1000 Unternehmensführungen und Fachkräfte in Deutschland) blicken 55 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen zuversichtlich auf das Wachstum in den kommenden zwölf Monaten. Dieser Wert sticht besonders hervor, da kleine Unternehmen (KMU) rund 90 Prozent aller Unternehmen ausmachen und für 70 Prozent des globalen BIP verantwortlich sind. Wenn dieser Sektor trotzt, hat das Signalkraft.

Damit zeigt der Report eine klare Trendwende: Die wirtschaftliche Unsicherheit führt nicht zur Schockstarre, sondern zu mehr Eigeninitiative. Die Zahl der LinkedIn-Mitglieder in Deutschland, die ihrem Profil den Titel „Founder“ hinzufügen, ist im Jahresvergleich um 61 Prozent gestiegen. Ein Indiz dafür, dass sich der Begriff des Unternehmertums wandelt – weg von rein formalen Strukturen, hin zu einer agilen Founder-Economy, die oft digital startet, bevor sie im Handelsregister landet.

KI als der große „Gleichmacher“ für kleine Teams

Was treibt diesen Mut zur Selbständigkeit in einem schwierigen Umfeld? Die Daten legen nahe, dass technologische Barrieren fallen. Künstliche Intelligenz (KI) fungiert hier als „Equalizer“, der kleinen Teams Wettbewerbschancen eröffnet, die früher Konzernen vorbehalten waren. Das generative KI-Potenzial wird global auf eine Wertschöpfung von bis zu 6,6 Billionen US-Dollar geschätzt – und kleine Unternehmen wollen sich ihren Teil davon sichern.

• Wettbewerbsvorteil: 53 Prozent der Geschäftsführer*innen kleiner Unternehmen in Deutschland geben an, dass KI entscheidend für das Wachstum ihres Unternehmens ist.
• Gründungsmotor: Fast 30 Prozent der Fachkräfte in Deutschland sagen, dass erst die Verfügbarkeit von KI sie dazu ermutigt hat, den Schritt in die Selbständigkeit zu wagen.
• Hohe Adaption: Während in der breiten Wirtschaft die Implementierung oft schleppend verläuft, sind die auf LinkedIn aktiven Kleinunternehmen bereits deutlich weiter: Hier geben 84 Prozent an, KI bereits in irgendeiner Form zu nutzen.

Die Renaissance der Soft Skills: Vertrauen als Differenzierungsmerkmal

Der Report warnt jedoch davor, sich allein auf Technologie zu verlassen. In einer Ära, in der KI-generierte Inhalte exponentiell zunehmen, wird der Human Factor zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Wenn Aufmerksamkeit ein knappes Gut ist, wird Vertrauen zur härtesten Währung.

• Netzwerkeffekte: 69 Prozent der Marketingverantwortlichen in kleinen Unternehmen bestätigen, dass Käufer*innen Informationen heute primär über ihre Netzwerke validieren, bevor sie Entscheidungen treffen.
• Markenaufbau: Für 71 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen ist der Aufbau einer starken Marke der Schlüssel, um ihre 3-bis-5-Jahres-Ziele zu erreichen.
• Authentizität: 72 Prozent setzen verstärkt auf „Community-Driven-Content“ – also Stimmen von Mitarbeitern und Experten –, da bloße Markenbotschaften an Wirkung verlieren.

Fazit für Gründer*innen

Die Strategie für 2026 lautet Hybridität: Erfolgreiche Gründer*innen nutzen KI für Geschwindigkeit und Skalierung im Hintergrund, investieren aber gleichzeitig massiv in den Aufbau persönlicher Netzwerke und einer glaubwürdigen Marke. Oder wie es die Daten zeigen: 65 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen sehen das aktive Netzwerken inzwischen als essenziellen Schlüssel für langfristiges Wachstum an.

Wer heute gründet, tut dies mit mächtigeren Werkzeugen als je zuvor – muss aber mehr denn je beweisen, dass hinter der Technologie echte Menschen stehen.