Gründer der Woche: Die Deep-Learning-Softwareentwicklungsboutique

Gründer der Woche 12/19


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Die Luminovo GmbH, von Sebastian Schaal und Timon Ruban in München 2017 gegründet, unterstützt Unternehmen dabei, Geschäftsprobleme mit Hilfe von Deep Learning (eine Spezialform von KI) zu lösen. So bekommen Maschinen die Fähigkeit, auch aus unstrukturierten Datensätzen wie Bildern und Text Muster zu erkennen und damit selbständig Entscheidungen zu treffen. Mehr dazu im Interview mit Co-Gründer Sebastian.

Wann, wie und wo habt ihr Gründer euch kennengelernt?

Wir haben uns 2015 im Zuge unseres Masterstudiums in Stanford kennengelernt. Timon hat sich sehr schnell auf Deep Learning spezialisiert, ich war mit einem Mix aus klassischem Machine Learning und Management Science unterwegs. Dort haben wir sogar ein halbes Jahr zusammen gewohnt. Dabei wurde uns schnell klar, dass wir uns nicht nur persönlich super verstehen, sondern auch Nächte lang begeistert über die neuesten Machine Learning Publikationen diskutieren können.

Und wie ist die Idee zu Luminovo entstanden?

Ein Großteil unserer Kommilitonen aus Stanford ist dem Silicon Valley treu geblieben und hat bei einem der großen Tech-Konzerne angeheuert. Wir fanden es jedoch noch motivierender, mit unserem frisch erlangten Wissen den Weg zurück nach Deutschland zu suchen, um hier im Bereich KI Mehrwert zu stiften und Deutschland in diesem Bereich auch voranzubringen. Vor allem in der Breite des Angebots hinkt Deutschland hier dem Valley noch ein wenig hinterher - unser Ziel war es, dies zu ändern.

Bei unseren initialen Gesprächen mit verschiedensten Unternehmen haben wir viele Bereiche entdeckt, in denen KI ein starkes Wertschöpfungspotenzial offenbart, welches sie aktuell alleine nicht nutzen können. Hier wollten wir unseren Beitrag leisten, um KI Systeme zu etablieren, die den Menschen unterstützen, nicht ersetzen sollen.

Was waren die wichtigsten Schritte bis zur Gründung der Luminovo GmbH?

Der erste Schritt auf dem Weg zur Gründung von Luminovo war die Entscheidung, aus Stanford zurück nach Deutschland zu gehen. Dadurch war für uns relativ schnell klar, das wir hier etwas eigenes aufbauen wollen und eine großen Mission verfolgen.

Ein weiterer wichtiger Schritt waren die vielen Interviews und Gespräche, welche wir mit Unternehmensvertretern geführt haben. Dort haben wir diverse Fragestellungen und Probleme im Zusammenhang mit KI identifiziert, welche uns dazu veranlasst haben, Luminovo initial als eine Softwareentwicklungsboutique mit Fokus auf Deep Learning zu starten.

Der letzte und wichtigste Schritt war dann natürlich, dass Timon und ich uns entschieden haben, die Gründung gemeinsam durchzuziehen. Das ist nicht nur eine Jobentscheidung, sondern ein gegenseitiges, langfristiges Versprechen.

Euer Business dreht sich rund um Künstliche Intelligenz. Wo sind deiner Meinung nach die größten Chancen für KI-Technologien?

KI ist eine Technologie, die nicht auf bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle beschränkt ist. Praktisch überall wo große Mengen an Daten entstehen, besteht Potenzial für die Verwendung von KI. Besonders spannend finde ich den Einsatz der Technologie bei stark repetitiven Prozessen, für die Menschen eingesetzt werden, da komplexere Daten wie Bilder und Texte lange Zeit nicht automatisiert auswertbar waren. Neue KI-Technologien haben hier großes Potenzial, und können etwa für Aufgaben wie Inhaltsüberprüfung, oder Datenextraktion aus Dokumenten eingesetzt werden, während sich der Mensch auf herausfordernde, abwechslungsreiche Projekte konzentrieren kann.

Und was entgegnest du den Bedenkenträgern, die KI zunächst als „menschenersetzende Technologie“ sehen?

Wir glauben an KI als eine Technologie, die menschliche Intelligenz unterstützt und nicht ersetzt! Aus diesem Grund widmen wir uns der Entwicklung einer Hybrid Machine Learning Plattform, welche es Mensch und Maschine erlaubt, Probleme gemeinsam und somit effizienter zu lösen.

Technische Innovationen prägen natürlich den Arbeitsmarkt, allerdings zu Gunsten des Menschen, und so wird auch die breitere Aufnahme von KI Anpassungsfähigkeit erfordern. Die Übernahme von repetitiven Handlungen macht Raum für andere, womöglich spannendere Aufgaben, in denen Mitarbeiter ihr Potenzial besser ausschöpfen können.

Was sind somit die größten Herausforderungen in Zusammenhang mit KI?

Viele aktuelle Erfolge im Bereich KI basieren auf “überwachtem Machine Learning”, welches versucht, Zusammenhänge zwischen rohen Datenpunkten und der Aussage, die ich ihnen entlocken will, herzustellen, sodass möglichst akkurate Voraussagen für neue Datenpunkte getroffen werden können. Idealerweise habe ich in meiner Datenbank genau diese Daten und eine Indikation der Aussage abgespeichert, oder kann die zugehörigen Aussagen rekonstruieren.

Beispielsweise kann man eine Maschine anlernen, E-Mails in Postkörbe zu sortieren. Um das durch ein Lernverfahren zu machen, bräuchte man aber zu den alten E-Mails die Information, in welchem Postkorb diese einzuordnen sind – also die Verbindung von Datenpunkt zu Vorhersage. Oft sind jedoch genau diese verknüpften Informationen nicht vorhanden, was einen zwingt, auf andere Methoden zurückzugreifen, oder die Informationen mit viel Aufwand nachträglich hinzuzufügen.

Was das Ganze noch einmal komplizierter macht, ist der Fakt, dass man KI-Systeme teils in Bestandsprozesse einbauen muss, was nicht immer trivial ist. Teilweise müssen Bearbeitungsschritte angepasst werden, was in den Unternehmen einen Change Management Prozess lostritt.

Zudem besteht in der Öffentlichkeit noch eine verzerrte Wahrnehmung von den Fähigkeiten und empfundenen Gefahren von KI. KI wird den Menschen nicht ersetzen, jedoch auf lange Sicht zu einer Veränderung im Jobmarkt führen. Daher ist es nun wichtig, dass wir unsere Bildungssysteme auf diesen Wandel einstellen, um die Anpassung an diese innovativen neuen Technologien so reibungslos wie möglich zu gestalten, und ihr volles Potenzial erfolgreich zu nutzen.

Vor diesem komplexen Hintergrund: Was genau leistet ihr mit Luminovo?

Wir unterstützen unsere Kunden auf der kompletten Reise, vom grundsätzlichen Verstehen von Künstlicher Intelligenz und klassischen Anwendungsfällen, übers gemeinsame Entwickeln neuer, angepasster Use-Cases, bis hin zur Umsetzung und Integration von zuverlässigen Deep Learning Systemen in ihren Betriebssystemen.

Oft starten wir mit einem Beratungsprojekt, um dann später für den richtigen Anwendungsfall eine Softwareapplikation zu entwickeln. Bei den meisten Fällen implementieren wir dabei unsere Hybrid-Plattform, damit wir die nachhaltige Weiterentwicklung der KI-Modelle sicherstellen können. Was wir damit anbieten ist eine langfristige Lösung für Unternehmen, und nicht nur ein einmaliges, statisches Produkt.

Gerade repetitive Aufgaben lassen sich damit Schritt für Schritt automatisieren, ohne dass ein Data Scientist ans Werk muss. Die hybride Bearbeitung von Aufgaben ermöglicht höhere Qualität zu geringeren Kosten, in dem sich der Mensch auf die schwierigsten Fälle konzentriert und kontinuierlich verbessernde Deep Learning Modelle den Rest übernehmen. KI unterstützt somit als eine Art Schlüsseltechnologie die Unternehmen dabei, ihre Prozesse effizienter zu gestalten, indem die Stärken von KI und menschlicher Intelligenz voll ausgereizt werden.

Wo kommt eure Technologie zum Einsatz?

Ein gutes Beispiel für den Einsatz unserer Technologie ist unser Bildverarbeitungsprojekt bei ProSiebenSat1. Der Kunde hat sicherzustellen, dass Medieninhalte, die nicht jugendfrei sind, nur zu bestimmten Zeiten gesendet oder potenziell zensiert werden. Daher widmen sich aktuell Menschen manuell der sehr zeitaufwändigen und repetitiven Aufgabe, Inhalte zu sichten und Szenen die Nacktheit, Gewalt, verfassungsfeindliche Symbole oder ähnliches zeigen, zu markieren. Dies kann aufgrund der schieren Menge nur in Stichproben durchgeführt werden, mit dem Risiko von hohen Geldstrafen bei Nichterkennung.

Wir haben hierfür ein KI-Modell trainiert, welches die Medieninhalte automatisch auf Nacktheit überprüft und kritische Szenen markiert. Unser erstes Modell, welches nur mit Inhalten aus dem Internet angelernt wurde, hat auf einem sehr hohen Service-Level bereits eine Automatisierung von 30 Prozent erreicht – und das bei einer Projektlaufzeit von nur zwei Monaten.

In einem zweiten Schritt haben wir dann begonnen, das initiale Modell in unsere Hybrid Plattform zu integrieren, in der wir Mensch und Maschine zusammenbringen. Uns gefiel der Gedanke, die jeweiligen Fähigkeiten zu kombinieren, um somit ein rasch einsetzbares, kontinuierlich verbesserndes Produkt als Langzeitlösung anzubieten, das zunehmend Mitarbeitern repetitive Arbeit abnimmt. In kritischen Fällen trifft der Mensch die Entscheidung; das Modell lernt von diesen “edge cases”, und wird somit immer autonomer. Somit kann die Hybrid Plattform einen großen Effizienzzuwachs bieten, ohne gleichzeitig die Qualität des Ergebnisses zu mindern.

Wie sieht der Markt rund ums Deep Learning aus und wie unterscheidet ihr euch vom Wettbewerb?

Der KI Markt, welcher stark durch die Erfolge von Deep Learning getrieben ist, ist auch in Deutschland stark wachsend. Es gibt sowohl Unternehmen, die sich stark spezialisiert auf eine Industrie beschränken, als auch Anbieter mit breiter gefächertem Angebot, bei denen der Fokus auf Industrie übergreifender Prozessautomatisierung liegt; zu der letzteren Kategorie gehören auch wir.

Eine unserer größten Stärken ist unser außergewöhnliches Team aus Top-Engineers und Business-Talenten mit exzellentem akademischen Hintergrund als auch Arbeitserfahrung bei namhaften Arbeitgebern. Dazu haben wir durch unsere Arbeit an über 20 erfolgreichen Projekten Erfahrungen in den verschiedensten Branchen gesammelt. Wir verstehen es daher wie wenig andere, Deep Learning Projekte in Erfolgsgeschichten zu verwandeln.

Dazu kommt natürlich unsere Hybrid Plattform, für die es keine äquivalentes Konkurrenzprodukt gibt. Neben den bereits beschriebenen Vorteilen wie der nachhaltigen Automatisierung von Workflows unterscheiden wir uns in puncto Daten und IP stark von vielen anderen Spielern im Markt. Durch unsere Plattform wird die Intelligenz der Mitarbeiter und die Informationen in den Daten einer Firmen in einem Deep Learning Modell vereint. Das hier erzeugte Modell gehört dem Kunden, womit er nicht nur an der eigentlichen Automatisierung profitiert, sondern gleichzeitig eine eigene IP aufbaut.

Was sind deine unternehmerischen Pläne? Ich habe gelesen, dass ihr in fünf Jahren eine Unicorn-Bewertung anstrebt.

Ich glaube, fast jedes Start-up träumt insgeheim von einer Unicorn-Bewertung. Für mich ist dies nur ein symbolischer Meilenstein, der unsere unternehmerischen Ambitionen untermalt. Wir sind gerade nicht daran interessiert, unseren eigenen, kurzfristigen Profit zu maximieren, sondern reinvestieren fast alles in das Wachstum der Firma. Wir sind damals nach Deutschland zurückgekommen, um das Potenzial von Deep Learning möglichst vielen Menschen zu nutze machen zu können. Ich glaube, dass wir mit einer größeren Firma noch mehr Leute erreichen können.

Ein weiter persönlicher Treiber ist sicherlich auch, dass wir gerade stark von der steilen Lernkurve innerhalb der Firma motiviert sind. Ein wachsendes Unternehmen stellt einen immer vor neue Herausforderungen und zwingt einen, daran zu wachsen. Für business-as-usual habe ich noch zu viel Energie und zu große Ziele.

Und last but not least: Was rätst du anderen Gründern aus eigener Erfahrung?

Da ich noch recht am Anfang meiner Gründerkarriere stehe, bin ich wahrscheinlich noch nicht in der Position, große Ratschläge zu geben. Daher von mir vielleicht nur ein Gedanke, der mich motiviert, Gründer zu bleiben.

Für mich fühlt sich die Arbeit gerade nicht wie Arbeit ein, sondern wie mein Lieblingshobby. Ich gehe jeden Tag gern ins Büro und freue mich auf die Herausforderungen und die Leute. Ich glaube, dass diese positive Einstellung essentiell ist, um langfristig bei der Stange zu bleiben. Wenn es Punkte gibt, die dieses Gefühl trüben, seien es Konflikte mit Mitarbeitern, Kunden oder andere schwierige Konstellation, dann sollte man schleunigst daran arbeiten. Denn das Momentum und die Energie im Team ist der Treibstoff den man braucht, um der Statistik, die prinzipiell gegen einen steht, ein Schnippchen zu schlagen.

Hier geht’s zu Luminovo


Das Interview führte Hans Luthardt

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Spritgeld für den Start-up-Motor: PR-Stunt oder genialer Dealflow-Generator? Der neue „GründerTank“ von Christopher Obereder im Check

Reisekosten, Tankrechnungen und Bahntickets sind für junge Bootstrapping-Start-ups oft schmerzhafte Posten. Der Münchner Investor und Ex-Silicon-Valley-Macher Christopher Obereder will mit einer neuen privaten Initiative für Start-ups in Deutschland genau hier ansetzen. Ein Gesamtbudget von bis zu 100.000 Euro steht für betriebliche Mobilitätskosten bereit. Doch hinter der pragmatischen Fördermittel-Story verbirgt sich ein überaus cleveres Geschäftsmodell zur Startup-Akquise. Eine Einordnung.

Wer den GründerTank verstehen will, muss zunächst auf seinen Initiator blicken. Christopher Obereder, in der Szene oft schlicht Startup-Chris genannt, ist kein Unbekannter. Bereits 2017 landete er als 26-Jähriger auf der renommierten „Forbes 30 Under 30“-Liste. Im Silicon Valley erarbeitete er sich einen Ruf als Experte für virales Marketing. Mit Exits und Engagements bei Hit-Apps wie Tellonym baute er sich finanzielles Gewicht auf. Durch medienwirksame Formate, wie die von ihm initiierte Bayern 3 Startup Challenge, brachte er das Thema Start-up-Finanzierung einem breiten Publikum nahe. Heute leitet er von Taufkirchen aus die Start-up-Chris Ventures GmbH und investiert gezielt in junge Tech-Unternehmen.

Spritgeld statt Folien-Bingo

Mit dem GründerTank, der von Unicorn AI unterstützt wird, ruft Obereder nun eine konkrete Mobilitätsförderung ins Leben. Der Fokus liegt dabei nicht auf schönen Präsentationen, sondern auf der harten operativen Realität. Unterstützt werden können je nach Einzelfall unter anderem Kraftstoffkosten für geschäftliche Fahrten, ÖPNV-Tickets, Carsharing oder Reisen zu Messen und Investoren.

Obereders Argumentation ist bestechend pragmatisch: „Wir tanken nicht nur Autos. Wir helfen Gründerinnen und Gründern, in Bewegung zu bleiben“, erklärt der Investor. „Viele Programme sprechen über Innovation. Mich interessiert, ob Gründer wirklich unterwegs sind, Kunden treffen, Feedback einsammeln und Momentum aufbauen. [...] Wenn Bewegung im Alltag ein echter Hebel ist, soll sie nicht an ein paar Rechnungen scheitern.“

Erstes gefördertes Start-up dieser Initiative ist Kluuu, eine innovative Lernplattform, die es Studierenden ermöglicht, ihren Lernstoff in interaktive Quizze umzuwandeln. Deren Vertreter Leon Sean Brown bestätigt den Schmerzpunkt vieler Start-ups: „Die Tankpreise sind hoch, operative Wege kosten Zeit und Geld, und genau dort entsteht oft der nächste Wachstumsschritt.“ Gerade in der frühen Phase zähle jeder Euro.

Der wahre Motor: Dealflow zum Discount-Tarif

Liest man die Ankündigung, wirkt das Projekt sehr wohlwollend. Doch bei genauerer Betrachtung erweist sich der GründerTank als strategisches Meisterstück der Dealflow-Generierung für Obereders Investmentvehikel.

  1. Geringer Kapitaleinsatz, maximaler Einblick: Die ausgelobten 100.000 Euro sind ein Gesamtbudget. Im Gegenzug für die Chance auf die Übernahme von Zugtickets oder Tankrechnungen reichen unzählige Start-ups ihre Unterlagen und Traktionsdaten ein. Für einen professionellen Investor ist dies ein unschlagbar kostengünstiger Weg, um an hochqualitative, topaktuelle Unternehmensdaten der umtriebigsten Frühphasen-Gründer*innen des Landes zu gelangen. Reguläre Venture-Capital-Fonds geben für das Scouting ein Vielfaches dieses Budgets aus.
  2. Skalierung durch künstliche Intelligenz: Die Flut an Bewerbungen wird nicht mühsam per Hand sortiert. Die eingereichten Unterlagen werden zunächst KI-gestützt vorbewertet. Die KI dient ausschließlich der Vorbewertung und Priorisierung, bevor am Ende Menschen die finale Auswahl treffen.
  3. Exzellentes PR-Narrativ: Die Story positioniert Obereder als echten „Hands-on“-Macher und adressiert ein spürbares Problem. Ein Rechtsanspruch auf Teilnahme oder Förderung besteht dabei ausdrücklich nicht, weshalb das finanzielle Risiko für den Initiator absolut gedeckelt ist.

Fazit: Mitfahren, aber smart

Sollten junge Unternehmerinnen und Unternehmer beim GründerTank mitmachen? Die Antwort lautet: Ja, aber mit strategischem Bewusstsein. Für Bootstrapping-Teams bietet das Programm eine unkomplizierte Hilfe. Wer den Zuschlag erhält, gewinnt nicht nur finanzielle Beinfreiheit, sondern landet unweigerlich auf dem Radar eines bestens vernetzten Investors.

Gründer*innen müssen sich jedoch des Tauschgeschäfts bewusst sein: Sie gewähren tiefe Einblicke in ihr Geschäftsmodell, um im Gegenzug potenziell Mobilitätskosten erstattet zu bekommen. Man sollte das Programm daher weniger als reine Spendenaktion betrachten, sondern vielmehr als das, was es im Kern ist: Einer der innovativsten und kosteneffizientesten Start-up-Scouting-Funnel der aktuellen Szene.

BRYCK Startup Alliance: Vom Kohlenpott zum Code-Pott

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) hat mit den exist Startup Factories ein hochambitioniertes Förderprogramm aufgesetzt. Das Ziel: Wissenschaftliche Erkenntnisse sollen schneller und skalierbarer in die Wirtschaft überführt werden. Eines der Leuchtturmprojekte entsteht derzeit im Ruhrgebiet. Wir werfen einen Blick auf den Status quo der BRYCK Startup Alliance, die Macher*innen im Hintergrund und die Frage, was das Konstrukt Gründenden in der Praxis wirklich bringt.

Deutschland habe ein Transferproblem, so die Analyse der Initiatoren. Während die heimischen Universitäten in der Grundlagenforschung weltweit Spitzengeschwindigkeiten fahren, gerate der Motor ins Stottern, sobald es darum gehe, aus diesen Erkenntnissen marktreife Unternehmen zu formen. Genau hier setzen die geförderten exist Startup Factories an. Sie haben den Auftrag, die Quantität und Qualität wissensbasierter Ausgründungen signifikant zu steigern.

Das Silicon Valley der Schwerindustrie?

Geführt wird die BRYCK Startup Alliance, die 2025 als einer der Sieger des exist-Wettbewerbs gekürt wurde, von einem fünfköpfigen Führungsteam um Geschäftsführer Philipp Herrmann. Herrmann, selbst Seriengründer und Investor, soll die Brücke zwischen akademischer Forschung und traditionellen Corporate-Strukturen schlagen. Das Ziel ist gewaltig: Das Ruhrgebiet soll sich zur führenden Modellregion für industrielle Erneuerung in Europa wandeln.

Warum aber ausgerechnet DeepTech und nicht etwa digitale B2B-Software, wo die Einstiegshürden niedriger wären? Herrmann stellt klar: „Weil wir hier nicht die x-te Region bauen sollten, die versucht, ein kleines Silicon Valley zu spielen.“ Das Ruhrgebiet habe andere Stärken, wie eine enorme Dichte an Hochschulen, Industrie und konkreten Anwendungsfeldern. Für ihn liegt die Zukunft Europas nicht in reinen Softwaremodellen, sondern in Feldern wie Energie, Wasserstoff oder industrieller Effizienz. „DeepTech hat für diese Region einen anderen Hebel“, betont er. Wenn hier etwas funktioniere, habe es echte Wirkung auf industrielle Prozesse und neue Wertschöpfung. Sein Fazit für die Region: „Nicht den schnellsten Hype, sondern den nachhaltigsten Umbau.“

Eine beispiellose Allianz – und potenzielle Corporate-Falle?

Das Fundament der Allianz ist massiv: Die Universitätsallianz Ruhr kooperiert mit der RAG-Stiftung und dem Initiativkreis Ruhr, einem Bündnis aus über 70 Konzernen wie E.ON oder RWE. Für Start-ups klinge das theoretisch nach einem Sechser im Lotto. In der Praxis jedoch drohen agile Gründer*innen oft in den bürokratischen Mühlen der Großkonzerne zu ersticken.

Herrmann räumt unumwunden ein: „Die Gefahr besteht absolut.“ Große Unternehmen seien nicht per se schnell, und Konzernprozesse könnten für junge Teams zermürbend sein. Die Allianz setze daher nicht auf bloßes Networking, sondern auf harte Vorsortierung. „Unser Job ist, viel stärker vorzusortieren: Wo gibt es ein echtes Problem? Wo gibt es auf Unternehmensseite jemanden, der das Thema wirklich treiben will?“ Ein echter „Fast Track“ sei am Ende immer ein gut vorbereiteter Prozess. Zwar werde dadurch nicht jede Reibung verschwinden, aber man könne die Wahrscheinlichkeit für erfolgreiche Pilotprojekte massiv erhöhen.

Status quo: Die Realitätsprüfung

Seit dem Start ist viel passiert: Weit über 130 Start-ups haben die Programme bereits durchlaufen. Zudem wurde mit „GF BRYCK Ventures“ ein 10-Millionen-Euro-Fonds für Frühphasen-Investments etabliert. Doch Herrmann gibt zu, dass zwischen Masterplan und Realität oft Welten liegen.

Besonders die Kluft zwischen Universität, Start-up und Konzern habe ihn in der täglichen Arbeit gefordert. Man habe gelernt, dass ein gutes Ökosystem neben einem „Nordstern“ vor allem „sehr viel operative Kleinarbeit an all den zu verändernden Schnittstellen“ benötige. DeepTech sei eben kein Sprint. „Das Ruhrgebiet verändert man auch nicht mit einer großen Überschrift“, so Herrmann. Vielmehr verändere man es Schritt für Schritt durch funktionierende Beispiele.

Der harte Weg aus dem Labor

Zwei der größten „Start-up-Killer“ bei Uni-Ausgründungen sind ungeklärte Patentrechte (IP) und einseitige Teams aus Forschenden ohne Vertriebserfahrung. Herrmann fordert hier bei den IP-Prozessen vor allem Geschwindigkeit und Verlässlichkeit. „Nichts ist schädlicher als Monate der Unklarheit.“

Gleichzeitig legt er den Fokus auf das Matching der Teams. Während die „Nerds“ aus dem Labor für die Technologie unverzichtbar seien, entstehe ein Unternehmen erst, wenn technologische Exzellenz und unternehmerische Kompetenz zusammenkommen. Er plädiert für ein neues Selbstverständnis: „Ich finde auch, wir müssen weg von diesem alten Denken, dass Forschung und Unternehmertum zwei getrennte Welten seien. Im Idealfall ist Unternehmertum der Weg, wie aus guter Forschung Wirkung wird.“

Was kostet die Förderung?

Mit dem neuen Fonds investiert die Allianz bis zu 300.000 Euro in der ganz frühen Phase. Pauschale Deal-Terms gebe es dabei bewusst nicht, da die Situationen der Teams zu unterschiedlich seien. Herrmann betont jedoch ein wichtiges Prinzip: „Frühphasenfinanzierung darf Gründer nicht klein, sondern muss sie handlungsfähig machen.“

Da 300.000 Euro bei DeepTech-Hardware oft nur ein Anfang sind, müsse man das „Valley of Death“ durch breitere Kapitalzugänge schließen. Er sieht hier eine große Aufgabe für ganz Europa: „Wir brauchen mehr geduldiges Kapital und bessere Anschlussfinanzierung für wissenschaftsbasierte Unternehmen.“ Ziel sei es, die Teams so aufzustellen, dass sie auch die nächste und übernächste Runde erreichen können.

Ausblick: Eine Milliarde fürs Ruhrgebiet

Bis 2030 sind die Ziele messbar: 1.000 wissenschaftsbasierte Ausgründungen und eine Milliarde Euro mobilisiertes Risikokapital. Ob das Projekt ein Erfolg wird, mache Herrmann an substanziellen Ergebnissen fest.

„Im Kern werden wir nur dann wirklich Strahl- und Magnetkraft auf europäischer Ebene entwickeln, wenn aus unseren Startups groß skalierte Unternehmen entstehen – wirkliche Unicorns, die Industrien verändern“, kontert er. Man müsse beweisen, dass hier Firmen entstehen, die industrielle Probleme auf Weltklasseniveau lösen. Sein Wunsch für die nächsten vier Jahre: „Dass das kein spannendes Einzelprojekt mehr ist, sondern ein funktionierendes System mit echter Zugkraft.“ Wenn die ersten Teams aus diesem System zu echten Erfolgsgeschichten werden, sei das der stärkste Beleg für den Erfolg.

Factsheet: BRYCK Startup Alliance auf einen Blick

  • Offizieller Name: BRYCK Startup Alliance
  • Fokus: DeepTech, B2B, industrielle Transformation
  • Status: Prämierte exist Startup Factory des BMWE (Entscheidung am 10. Juli 2025)
  • Geschäftsführung: Philipp Herrmann, Dr. Christian Lüdtke, Philippa Köhnk, Ersin Üstün, Maximilian Weil-Schimanski
  • Wissenschaftliches Rückgrat: Universitätsallianz Ruhr (Bochum, Dortmund, Duisburg-Essen)
  • Wirtschaftliches Netzwerk: Initiativkreis Ruhr (über 70 Top-Unternehmen) & RAG-Stiftung
  • Finanzierung: GF BRYCK Ventures (10 Mio. Euro Fonds, Tickets bis zu 300.000 Euro)
  • Ziele bis 2030: 1.000 Ausgründungen, 200 skalierende DeepTech-Start-ups, 1 Mrd. Euro mobilisiertes Kapital
  • Website: bryckstartupalliance.com/de

Brainjo: 2-Mio-EUR-Spritze für die Therapie-Brille

Lange Wartelisten und ein überlastetes Gesundheitssystem: Das Regensburger Start-up brainjo will die Lücken in der klassischen Psychotherapie mit Virtual Reality (VR) schließen.

Das Digital-Health-Start-up brainjo hat erfolgreich eine Seed-Finanzierung in Höhe von zwei Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Finanzierungsrunde vom High-Tech Gründerfonds (HTGF). Zu den weiteren Geldgebern gehören die MEDICE Health Family als strategischer Partner sowie Business Angels, darunter der Regensburger Investor Andreas Weinhut und der Münchner VC better ventures. Mit dem frischen Kapital finanziert das Unternehmen den Start einer klinischen Studie und treibt die Zulassung seiner ersten digitalen Gesundheitsanwendung (DiGA) voran.

Von der Studenten-Idee zum Digital-Health-Start-up

Hinter brainjo steht ein zehnköpfiges, interdisziplinäres Team, das Expertise aus den Bereichen Technologie, Psychologie und Gesundheit vereint. Gegründet wurde die brainjo GmbH im Jahr 2022 mit Sitz in Regensburg. Die Wurzeln des Unternehmens liegen in einem Ausgründungsprojekt der Ostbayerischen Technischen Hochschule (OTH) Regensburg. Die Gründer – allen voran Christian Gnerlich, Alexander Pilling und Constantin Demigha – begannen bereits 2021 in der lokalen TechBase mit der Vision, Gehirntraining durch Virtual Reality greifbar zu machen.

Was als Projekt für generelle "Mental Fitness" startete, hat sich mittlerweile zu einem klinisch fundierten Ansatz im Bereich Digital Health weiterentwickelt. Heute lenken Markus Wensauer (Co-Founder und CEO) und Christian Gnerlich das operative Geschäft, während Alexander Pilling die VR-Entwicklung verantwortet.

Das Produkt: Psychotherapie im Gaming-Gewand

Brainjo entwickelt VR-basierte DiGAs für die Psychotherapie. Diese sollen künftig von Therapeut*innen oder Ärzt*innen verordnet und von den Krankenkassen erstattet werden. Der Ansatz des Start-ups ist es nicht, die klassische Psychotherapie zu ersetzen, sondern die teils gravierenden Versorgungslücken des Systems zu schließen. Patient*innen sollen so von zuhause aus Zugang zu einer immersiven und individualisierten Behandlungsform erhalten.

Die erste Anwendung richtet sich an Kinder mit ADHS und entsteht in direkter Kooperation mit der MEDICE Health Family. Um die oft geringe Therapiemotivation der jungen Zielgruppe zu knacken, setzt brainjo stark auf Gamification. Die Kinder tauchen per VR in virtuelle Welten ein und trainieren dort durch spielerische Elemente Alltagssituationen und kognitive Fähigkeiten. Laut HTGF-Principal Dr. Jörg Traub unterscheidet sich das Start-up genau durch diese Tiefe der Immersion von reinen Software-Lösungen, was einen klinisch relevanten Ansatz darstelle, um die Therapietreue (Adhärenz) signifikant zu steigern.

Der strategische Schachzug von MEDICE

Der Markt für Therapie auf Rezept (DiGA) ist in Deutschland stark umkämpft. Im Segment ADHS formiert sich bereits handfeste Konkurrenz:

  • Bei Erwachsenen: Im Sommer 2025 wurde mit der App ORIKO (entwickelt von Takeda und MiNDNET) die erste DiGA für erwachsene ADHS-Patient*innen in das offizielle Verzeichnis des Bundesinstituts für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) aufgenommen.
  • Im Kinder- und Jugendbereich: Mit hiToco existiert bereits ein etabliertes, Smartphone-basiertes Elterntraining für Kinder zwischen 4 und 11 Jahren (Zulassung ebenfalls Mitte 2025).

Besonders interessant: Hinter hiToco steht die medigital GmbH – eine Tochter der MEDICE Health Family. Der Einstieg von MEDICE bei brainjo ist daher mehr als nur ein finanzielles Investment. Der Pharmakonzern baut sich hier offensichtlich ein lückenloses, digitales ADHS-Ökosystem auf: hiToco für die Schulung der Eltern, brainjo für die direkte VR-Therapie der Kinder.

Unsere Einordnung

Der technologische Ansatz von brainjo ist vielversprechend und adressiert mit langen Wartelisten in der Psychotherapie ein massives gesellschaftliches Problem. Die strategische Einbettung in das MEDICE-Portfolio ist ein cleverer Hebel. Dennoch muss sich das Modell in den kommenden Jahren harten Herausforderungen stellen:

  1. Die Hardware-Hürde: Anders als eine einfache Smartphone-App erfordert die Lösung von brainjo teure VR-Brillen. Wer bezahlt die Hardware? Krankenkassen übernehmen in der Regel nur die Kosten für die reine DiGA-Nutzungslizenz. Wenn Eltern in Vorleistung gehen müssen oder ein aufwendiges Leih-System etabliert werden muss, verliert die Therapie ihren propagierten skalierbaren und einfachen Zugang.
  2. Zulassung und Zeitplan: Die Marktzulassung ist erst für 2028 geplant. Im schnelllebigen Start-up-Sektor ist das eine halbe Ewigkeit. Bis dahin muss brainjo mit den frischen zwei Millionen Euro den Betrieb sichern und vor allem die anstehende klinische Studie erfolgreich durchführen. Ohne wasserdichte Evidenzdaten platzt der Traum der BfArM-Zulassung.
  3. Akzeptanz bei Eltern und Behandler*innen: Eine immersive VR-Welt löst bei Kindern Begeisterung aus – bei Eltern potenziell Skepsis. Das Team muss pädagogisch überzeugend belegen, dass die zusätzliche „Bildschirmzeit“ unter der Brille einen rein therapeutischen Zweck erfüllt und eine ohnehin bestehende Reizüberflutung bei ADHS-Patient*innen nicht noch verstärkt.

Fazit

Brainjo verlässt die ausgetretenen Pfade der 2D-Apps und wagt sich an die hochkomplexe Schnittstelle zwischen VR-Hardware, Gaming und klinischer Therapie. Gelingt der klinische Wirksamkeitsnachweis und lässt sich die Verteilung der Hardware logistisch reibungslos organisieren, könnte das Start-up die Psychotherapie nachhaltig verändern. Bis 2028 bleibt dieses Vorhaben jedoch ein kapitalintensiver Ausdauerlauf.

UniteLabs: Der Münchner DeepTech-Herausforderer auf dem Weg zum globalen Labor-Standard?

Das 2024 von Robert Zechlin, Lukas Bromig und Julian Willand gegründete UniteLabs will die Laborautomatisierung von proprietären Hürden befreien. Nach einer Millionenfinanzierung folgte Anfang 2026 der offizielle US-Launch. Wir wollten wissen: Wie realistisch ist die Vision eines herstellerunabhängigen Standards in einem von Hardware-Silos dominierten Markt? Eine Analyse.

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

Die Gründer und der Sprung aus München

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

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

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

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

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

Vom Prototyp zur Architektur der offenen Labore

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

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

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

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

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

Die Bewährungsprobe auf dem US-Markt

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

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

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

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

Stresstest für das Geschäftsmodell und Regularien

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

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

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

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

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

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

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

Fazit

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

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

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

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

Peak Quantum sichert sich 2,2 Mio. Euro für fehlerresistente Qubits

Peak Quantum holt 2,2 Mio. Euro für fehlerresistente Qubits. Wie das Münchner Spin-off mit EU-Förderung gegen die hochgerüstete Konkurrenz antritt.

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.

Gründer*in der Woche: Little World – Spracherwerb durch echte Begegnung

Wie Oliver Berlin mit seinem Aachener Social-Start-up Little World trotz beachtlichen Erfolgs vor der großen Herausforderung der Anschlussfinanzierung steht – und was das über ein strukturelles Defizit in unserem Fördersystem verrät.

Es ist eine dieser Geschichten, die eigentlich ein Happy End haben müssten. Die Zahlen stimmen, die gesellschaftliche Wirkung ist messbar, und die Menschen sind begeistert. Doch Oliver Berlin, Wirtschaftsingenieur und Gründer des Social-Start-ups Little World, blickt derzeit nicht auf Erfolgsstatistiken, sondern auf ein finanzielles Problem. Sein Projekt offenbart ein strukturelles Defizit in unserem Fördersystem und steht vor einer massiven Herausforderung, da eine essenzielle Förderung Ende 2025 ausgelaufen ist.

Spracherwerb durch echte Begegnung

Die Vision von Little World ist so simpel wie effektiv: Menschen, die Deutsch sprechen, treffen sich im digitalen Raum mit Menschen, die Deutsch lernen. Es geht dabei nicht um klassische Nachhilfe oder sture Grammatik, sondern um echten Austausch auf Augenhöhe über den Alltag, Hobbys und die Familie.

Auslöser für die Gründung war Berlins eigene Erfahrung während der Pandemie, als er beobachtete, wie seine Mutter täglich ältere Menschen anrief, um ihnen Gesellschaft zu leisten. Zusammen mit Tim Schupp und Sean Blundell fusionierte er 2022 diese Idee zu Little World. Der Erfolg ließ nicht lange auf sich warten. Innerhalb der ersten drei Monate nach dem Launch verzeichnete die Plattform bereits 1.000 Anmeldungen. Heute vernetzt das Start-up bundesweit rund 6.500 Menschen und vermittelt jährlich etwa 1.200 Gesprächspaare.

Wie die Community über sich hinauswächst

Dass Little World weit mehr ist als eine reine Vermittlungsmaschine, zeigt sich daran, wie sich das Angebot mittlerweile organisch aus der Community heraus weiterentwickelt. Neben den 1-zu-1-Gesprächen gibt es inzwischen auch von den Teilnehmenden selbst initiierte Gruppenformate, wie etwa den neuen Online-Buchclub.

Ins Leben gerufen wurde dieser von der 27-jährigen Varvara, die selbst erst seit Anfang 2025 als Deutschlernende auf der Plattform aktiv ist. Ihr eigenes Deutsch hat sie sich maßgeblich durch das Lesen erarbeitet. Nun gibt sie diese Leidenschaft weiter: Alle zwei Wochen treffen sich im virtuellen Lesekreis Lernende und Freiwillige, um über vorab vereinbarte Texte zu sprechen – die Bandbreite reicht von Harry Potter bis Franz Kafka. In kleinen Breakout-Rooms geht es dabei weniger um strenge Literaturkritik, sondern vielmehr darum, das freie Sprechen zu üben und eigene Erfahrungen zu teilen.

Das Paradoxon des Erfolgs: Wenn die Förderung wegbricht

Es sind genau diese Momente der Begegnung und Integration, die aktuell auf dem Spiel stehen. Denn während die Community wächst und floriert, tickt im Hintergrund die finanzielle Uhr. Eine substanzielle Förderung der Deutschen Fernsehlotterie in Höhe von 400.000 Euro, die dem Start-up zwei Jahre lang Luft zum Atmen und Wachsen gab, ist Ende 2025 ausgelaufen. Das Kernteam wurde zwar vergrößert, doch die laufenden Betriebskosten für Server, technischen Support und das Matchmaking bleiben …

Hier schnappt die Falle des deutschen Fördersystems zu. Stiftungen und staatliche Töpfe finanzieren gerne den innovativen Aufbau oder Pilotphasen. Ist ein Projekt jedoch etabliert und läuft erfolgreich, ziehen sich die Geldgeber*innen zurück. Sozialunternehmer wie Oliver Berlin verbringen infolgedessen oft mehr Zeit mit dem Schreiben von Anträgen als mit ihrer eigentlichen gesellschaftlichen Mission.

Kooperationen statt Rückzug

Trotz des immensen Drucks richtet das Team den Blick nach vorn und setzt auf eine strategische Neuausrichtung. Jüngst schloss Little World ein Bündnis mit Lern-Fair, einem Verein zur Unterstützung bildungsbenachteiligter Schüler*innen. Durch diese Zusammenarbeit sollen Ressourcen geteilt und neue Zielgruppen, wie etwa Eltern, erschlossen werden.

Zusätzlich rückt die Wirtschaft stärker in den Fokus. Das Social Start-up positioniert sich zunehmend als Tool für Unternehmen, die ihren Mitarbeitenden über Corporate Volunteering ein unkompliziertes Engagement ermöglichen wollen. Gleichzeitig können Firmen so frühzeitig Kontakt zu internationalen Talenten aufbauen. Um das Modell auf breitere Schultern zu stellen und die Struktur langfristig zu sichern, sollen neben Spenden künftig auch Stiftungen und Unternehmen eine entscheidende Rolle spielen. „Sprachvermittlung ist unser Vehikel – unser Ziel ist gesellschaftlicher Zusammenhalt“, appelliert Berlin.

Gründer*in der Woche: SpeakerMatching.com – Disruption auf der Bühne

Die Eventbranche wächst, doch die Suche nach den passenden Köpfen für die Bühne gleicht oft noch einem analogen Kraftakt. Mit der Plattform SpeakerMatching.com will eine erfahrene Seriengründerin den Spieß nun umdrehen. Es ist ein klassisches Plattform-Play ohne die üblichen Vermittlungsprovisionen – doch kann sich das Modell gegen etablierte Branchengrößen durchsetzen? Wir haben die Gründerin Henriette Hochstein-Frädrich befragt.

Hinter SpeakerMatching.com, im November 2025 als B2B-Marktplatz gelauncht, steht Henriette Hochstein-Frädrich. Sie kennt den Schmerz der Branche nicht nur vom Hörensagen. „Ich kenne den Markt nicht nur als Plattformunternehmerin, sondern auch aus zwei weiteren sehr praktischen Perspektiven: Seit vielen Jahren stehe ich selbst als Speakerin und Moderatorin auf Bühnen, und zugleich habe ich eigene Eventformate und Veranstaltungsreihen im Bereich modernes Female Empowerment konzipiert und umgesetzt“, erinnert sich die Gründerin.

„Gerade als Veranstalterin wurde mir immer wieder bewusst, wie zeitaufwendig, intransparent und teilweise zufallsgetrieben die Suche nach passenden Rednerinnen sein kann“, bringt sie das Kernproblem auf den Punkt. Gleichzeitig habe sie beobachtet, wie sich der Markt zunehmend professionalisiere: „Es gibt mehr Expertinnen, mehr Themen, mehr Formate, aber bislang keine wirklich zeitgemäße digitale Infrastruktur, die Angebot und Nachfrage effizient zusammenführt.“

Dass sie diese Infrastruktur bauen kann, hat sie in der Vergangenheit bewiesen: 2009 gründete sie Pharmatching.com, baute es zur Branchengröße auf und verkaufte es 2017. „Aus meinen früheren Plattformgründungen habe ich vor allem drei zentrale Lektionen mitgenommen: Erfolgreiche Marktplätze lösen ein echtes, konkretes Problem. Vertrauen und Qualität sind im B2B-Umfeld entscheidend. Und nicht zuletzt spielt Timing eine größere Rolle, als viele denken“, betont Hochstein-Frädrich.

Rollentausch statt Kaltakquise

Das Timing sei deshalb ideal, weil Veranstaltende heute Plattformlogiken und Self-Service-Modelle erwarten, wie sie sie aus anderen B2B-Märkten längst kennen. Der Kern von SpeakerMatching.com liegt in der Umkehrung des klassischen Buchungsprozesses. Veranstaltende formulieren ihr Gesuch kostenfrei auf der Plattform, woraufhin sich Speaker*innen direkt bewerben können. Das Start-up finanziert sich stattdessen über Abonnements für die Rednerinnen.

„Uns war von Anfang an wichtig, ein sehr niedrigschwelliges und zugleich faires Preismodell für Speaker*innen zu schaffen“, rechnet die Geschäftsführerin vor. Die monatlichen Mitgliedschaften liegen zwischen rund 59 und 89 Euro. „Wenn über die Plattform ein einzelner Auftrag im mittleren vierstelligen Bereich zustande kommt, hat sich die Investition für viele Redner*innen bereits mehrfach amortisiert.“ Sie stellt aber auch klar: „SpeakerMatching.com ist ein Marktplatz, kein Management- oder Vermittlungsvertrag.“

Doch wie verhindert man eine Flut an unpassenden Bewerbungen? „Die Sorge vor einer unüberschaubaren Bewerbungsflut ist absolut nachvollziehbar, gerade bei offenen Plattformmodellen“, räumt die Gründerin ein. Da Veranstaltende jedoch Parameter wie Budget, Zielgruppe oder Sprache sehr konkret vorgeben, entstehe eine starke Vorfilterung. „Unsere bisherigen Erfahrungen aus den ersten Monaten zeigen sehr deutlich: Unpassende ‚Blindbewerbungen‘ sind die absolute Ausnahme“, versichert Hochstein-Frädrich. Zwar sollen perspektivisch KI-basierte Funktionen eine stärkere Rolle spielen, doch die Vision bleibt menschlich: „Unser Ziel ist daher kein vollständig automatisiertes ‚Black-Box-Matching‘, sondern eine intelligente Plattform, die Entscheidungsprozesse vereinfacht und die Qualität der Interaktionen erhöht.“

Um das Problem des Bypassings – also den Abschluss an der Plattform vorbei – zu umgehen, werden Event-Gesuche zunächst anonymisiert veröffentlicht. „Erst wenn sie passende Bewerbungen erhalten und aktiv in den Austausch gehen möchten, geben sie ihre Identität preis“, erklärt die Gründerin den Prozess. „Wenn Speaker*innen über SpeakerMatching.com kontinuierlich relevante Anfragen erhalten und Veranstaltende effizient passende Expertinnen finden, entsteht eine stabile Win-Win-Dynamik. Genau darauf ist das Modell ausgelegt.“

Markt, Wettbewerb und organisches Wachstum

Der Markt wächst kontinuierlich, wird aber von großen Redneragenturen wie Speakers Excellence oder Premium Speakers dominiert. Diese arbeiten stark kuratiert und rufen oft hohe Vermittlungsprovisionen auf. Um in diesem zweiseitigen Markt das klassische Henne-Ei-Problem zu überwinden, verzichtet die Plattform auf der Veranstaltendenseite auf Gebühren.

Finanziert ist das Vorhaben bisher weitgehend aus eigener Kraft. „Aus meinen früheren Gründungen weiß ich, wie wichtig es gerade in der frühen Phase eines zweiseitigen Marktplatzes ist, Produkt, Zielgruppe und Marktmechanik zunächst sehr präzise zu verstehen und organisch zu entwickeln“, lautet ihr Credo. „Plattformmodelle brauchen Zeit, Vertrauen und kritische Masse, das lässt sich nicht ausschließlich mit Kapital ‚beschleunigen‘, sondern vor allem durch konsequenten Nutzen für beide Marktseiten“.

Dabei grenzt sie sich bewusst von stark kuratierten Agenturen ab. Der Mix aus etablierten Persönlichkeiten und neuen Stimmen sei genau das, was der Markt heute suche. Viele Unternehmen wünschen sich heute bewusst mehr Vielfalt auf ihren Bühnen. „Dabei verstehen wir Diversität nicht nur im klassischen demografischen Sinn, sondern auch als Vielfalt an Perspektiven, Erfahrungen und Denkweisen“, so Hochstein-Frädrich.

Den Vorstoß in Richtung Full-Service-Agenturen samt Ausfallversicherungen bremst sie indes ab. „Im Moment konzentrieren wir uns bewusst darauf, das Matching selbst so gut wie möglich zu machen. Alles Weitere kann – zumindest vorerst – auch von anderen Playern im Ökosystem übernommen werden.“

Fazit

Das Speaker-Business ist traditionell ein echtes People Business. Bei Keynotes für teils fünfstellige Honorare verlassen sich viele Großkund*innen gern auf die persönliche Beratung einer Agentur, die im Krankheitsfall sofort für Ersatz sorgt. Diesen Full-Service kann ein Self-Service-Marktplatz aktuell nur schwer vollumfänglich abbilden.

Dennoch ist SpeakerMatching.com ein mutiger und zeitgemäßer Angriff auf die verkrusteten und provisionsgetriebenen Strukturen der Eventbranche. Gelingt es, rasch eine kritische Masse an hochwertigen Event-Gesuchen zu generieren, hat die Plattform das Potenzial, Angebot und Nachfrage künftig deutlich schneller zusammenzubringen.

Münchner Start-up Isar Aerospace bricht Testflug der „Spectrum“-Rakete aus Sicherheitsgründen ab

Der zweite Testflug der „Spectrum“-Trägerrakete des Münchner Raumfahrtunternehmens Isar Aerospace musste kurz vor der Triebwerkszündung gestoppt werden.

Ursache war nach Unternehmensangaben ein unbefugtes Boot, das in die maritime Sicherheitszone eingedrungen war. Bis das Areal geräumt werden konnte, verstrich das enge Startfenster zwischen 21:00 und 21:15 Uhr. Die Rakete blieb unbeschadet auf der Startrampe.

Sicherheitsmechanismus statt Fehlschlag

In der Raumfahrtbranche wird ein solcher Abbruch (ein sogenannter Scrub) nicht als technologischer Rückschlag gewertet, sondern als Beleg für greifende Sicherheitsmechanismen. Ein erheblicher Unterschied besteht zu einem tatsächlichen Fehlstart, bei dem Hardware verloren geht – wie es beim Erstflug der „Spectrum“ am 30. März 2025 geschah, als die Rakete nach knapp 30 Sekunden wegen eines Ausfalls der Lageregelung ins Meer stürzte.

Da die Rakete dieses Mal keinen technischen Defekt erlitt, werten die Ingenieure den abgebrochenen Countdown als erfolgreichen Härtetest der Bodenanlagen und der automatisierten Betankungsprozesse. Das Team um CEO Daniel Metzler hatte im Vorfeld betont, dass das primäre Ziel der Mission „Onward and Upward“ darin bestehe, kritische Systeme unter operativen Bedingungen zu validieren. Die nun gesammelten Daten fließen direkt in die Vorbereitung des nächsten Versuchs ein.

Die komplexe Logistik eines neuen Startfensters

Wann die „Spectrum“ erneut betankt wird, hängt von einem mehrstufigen Abstimmungsprozess ab. Nach der Sicherung der Rakete muss Isar Aerospace bei den norwegischen Behörden neue Sperrzonen beantragen. Damit Fischer, Frachtschiffe und Fluggesellschaften ihre Routen rechtzeitig anpassen können, müssen offizielle Warnungen für die Schifffahrt (NOTMAR) und den Luftraum (NOTAM) mit entsprechendem Vorlauf herausgegeben werden. Erst wenn diese bürokratischen Hürden genommen sind und Parameter wie das Wetter am Polarkreis übereinstimmen, kann ein neuer Countdown für die Nutzlast – darunter universitäre Kleinsatelliten der TU Berlin, der TU Wien sowie der norwegische FramSat-1 – beginnen.

Warum Andøya? Der strategische Vorteil im hohen Norden

Dass das Münchner Start-up diese logistischen Herausforderungen im hohen Norden auf sich nimmt, anstatt etwa den etablierten europäischen Weltraumbahnhof Kourou in Südamerika zu nutzen, hat strategische und physikalische Gründe.

Die Hauptkunden von Isar Aerospace betreiben kleine Erdbeobachtungssatelliten, die bevorzugt über die Pole fliegen, um die Erdoberfläche lückenlos zu erfassen. Von Andøya aus kann die Rakete auf direktem Weg sicher über das offene Europäische Nordmeer in diesen polaren Orbit starten, ohne Treibstoff für aufwendige Kurskorrekturen zu verbrauchen. Zudem spart der Transport der in Ottobrunn gefertigten Bauteile per LKW und Fähre nach Norwegen wertvolle Zeit und Kosten im Vergleich zu einer Verschiffung nach Französisch-Guayana.

Für Europa bleibt der anstehende Flug der „Spectrum“ ein wichtiges Puzzleteil auf dem Weg zu einem wettbewerbsfähigen, kommerziellen Zugang zum All. Sobald die Sperrzonen vor der norwegischen Küste neu eingerichtet sind, wird sich zeigen, ob das Münchner Unternehmen diese Lücke schließen kann.

Architektur statt Strukturgröße: Aachener Chip-Start-up INCIRT sichert sich 4,8 Mio. Euro

Das Halbleiter-Start-up INCIRT hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von 4,8 Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde vom finnischen Early-Stage-VC Lifeline Ventures, während der High-Tech Gründerfonds (HTGF) – der bereits in der Seed-Runde 2022 investierte – erneut mitzieht. Das frische Kapital soll die Industrialisierung und den Markteintritt einer neuen Generation von Hochleistungs-Datenwandlern beschleunigen, die vor allem in Satelliten, 5G/6G-Infrastruktur und KI-Rechenzentren zum Einsatz kommen sollen.

Hinter dem DeepTech-Unternehmen steht ein Team mit tiefen akademischen Wurzeln. INCIRT entstand Anfang 2022 als exist-gefördertes Spin-off der RWTH Aachen. Die promovierten Elektrotechniker Dr. Oner Hanay (CEO), Dr. Erkan Bayram und Dr. Mohamed Saeed Elsayed brachten das wissenschaftliche Fundament mit, während Sebastian Waters (CCO/CFO) die kaufmännische Seite abdeckt. Technisch beraten wird das Team durch Prof. Dr. Renato Negra. Bereits im Gründungsjahr sorgten die Aachener für Aufsehen und gewannen den renommierten "Falling Walls Venture"-Award.

Intelligenz schlägt Nanometer

Der technologische Ansatz von INCIRT zielt auf ein Kernproblem der Halbleiterindustrie ab: Dem klassischen „Moore’s Law“ folgend, wurden Leistungssteigerungen in der Vergangenheit vor allem durch immer kleinere Transistoren (mittlerweile im einstelligen Nanometer-Bereich) erkauft. Dieser Weg stößt an physikalische Grenzen und lässt die Produktionskosten explodieren.

INCIRT setzt stattdessen auf eine patentierte, stark parallelisierte Systemarchitektur für seine Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandler. Laut Unternehmensangaben ermöglichen diese eine bis zu 100-mal schnellere Datenübertragung bei signifikant geringerem Energieverbrauch. Der entscheidende strategische Vorteil: Weil die Architektur so effizient ist, können die Chips im etablierten, weitaus günstigeren 22-Nanometer-Verfahren produziert werden – und zwar direkt in Europa. Das macht das Start-up zu einem spannenden Akteur im Bestreben der EU, digitale Souveränität aufzubauen und die Abhängigkeit von asiatischen Mega-Foundries wie TSMC zu verringern.

Zwischen IP-Lizenz und Hardware-Hürden

So vielversprechend die Technologie ist, so steinig ist der Weg zur Kommerzialisierung. Der globale Markt für Datenwandler wird von etablierten US-Giganten wie Analog Devices, Texas Instruments oder Broadcom dominiert. Diese Konzerne verfügen nicht nur über Milliardenbudgets für Forschung, sondern auch über extrem tief verwurzelte Lieferbeziehungen zu den großen Netzwerkausrüstern und der Raumfahrtindustrie.

Zudem offenbart die Hardware-Entwicklung extrem lange Validierungszyklen. Bauteile, die in den Weltraum geschossen werden, müssen jahrelange Zertifizierungen durchlaufen. CEO Oner Hanay formuliert dennoch das ambitionierte Ziel, in zehn Jahren bis zu 10.000 europäische Satelliten mit INCIRT-Technologie auszurüsten.

Hier drängt sich die kritische Frage nach dem finalen Geschäftsmodell auf: Zur Seed-Runde 2022 positionierte sich INCIRT noch primär als skalierbarer Anbieter von „IP-Lösungen“ (Intellectual Property), der reine Baupläne lizenziert. In der aktuellen Kommunikation rückt nun die physische "Chipproduktion" in den Vordergrund. Sollte INCIRT als "Fabless"-Unternehmen auftreten, das Chips auf eigene Rechnung produzieren lässt, sind 4,8 Millionen Euro in der Halbleiterindustrie kaum mehr als ein Tropfen auf den heißen Stein. Allein um die Maskenkosten (Tape-outs) und das Working Capital für Massenmärkte zu finanzieren, wird mittelfristig ein Vielfaches an Kapital oder ein starker Industrie-Partner nötig sein.

Fazit

Die neue Runde verschafft INCIRT die entscheidende "Runway", um erste Kundenprojekte zu starten und die Leistungsfähigkeit der Chips im harten Praxiseinsatz zu beweisen. Gelingt es den Aachenern, die Platzhirsche bei Leistung, Kosten und Liefersicherheit zu schlagen, könnte das Spin-off ein essenzieller Baustein der europäischen Telekommunikationszukunft werden. Bis dahin bleibt es eine klassische DeepTech-Wette: Hochriskant, extrem kapitalintensiv – aber mit immensem Hebel, falls sie aufgeht.

Gründerin der Woche: beZUG – vom Pendler-Frust zur Gründung

Wer regelmäßig ICE fährt, kennt den kritischen Blick auf das Kopfkissen: Der Zug rollt, aber man zögert, sich anzulehnen. Johanna Hoeflich wollte dieses Dilemma zwischen „Nähe und Distanz“ nicht länger hinnehmen und entwickelte den beZUG. Was als Nähprojekt für den Eigenbedarf begann, ist heute ein junges Unternehmen – mehr dazu im Interview mit der Gründerin.

Das Hygiene-Problem beim Bahnfahren kennen wir alle. Aber vom Ärgernis zur Gründung ist es oft ein weiter Weg. Was war der konkrete Auslöser, tatsächlich eine Firma anzumelden?

Mein Mann pendelt täglich mit dem ICE zwischen Stuttgart und Mannheim. Er ist morgens immer früh unterwegs und möchte häufig noch einmal die Augen schließen auf der Fahrt. Das hat ihn immer Überwindung gekostet, also haben wir nach einer Lösung gesucht, die es jedoch nicht gab. Nachdem wir den beZUG dann entwickelt hatten, gab es reges Interesse im Freundes- und Bekanntenkreis. Das bestärkte mich darin ein Business daraus zu machen.

Sie haben Ihre Prototypen live im Zug getestet. Wie viele skeptische Blicke oder Kommentare von Mitreisenden mussten Sie aushalten, bis die Passform saß?

Ehrlichweise sind Bahnfahrende relativ tolerant außergewöhnlichem Verhalten gegenüber, solange man den anderen nicht stört. Die Kissen hat mein Mann meist morgens vermessen, da abends die Züge einfach zu voll sind. Aber morgens um diese Uhrzeit gilt offenbar das Prinzip: „Mind your own Business“, sodass manches Mal verwunderte Blicke kamen, aber angesprochen wurde er darauf nicht.

Lassen Sie uns über das Risiko sprechen. Ihr Produkt ist technisch einfach: Stoff und Gummizug. Was ist Ihr Schutzwall gegen Billig-Kopien aus Fernost, die das morgen für den halben Preis anbieten könnten?

Das ist eindeutig ein kritischer Punkt. Daher habe ich mir diese Frage ebenfalls sehr früh gestellt und ein Gebrauchsmuster angemeldet. Dieses ist nun tatsächlich auch eingetragen. Zudem habe ich mich von vornherein für faire Produktionsbedingungen innerhalb Europas entschieden. Da der beZUG mit Haut in Berührung kommt war mir auch die Stoffqualität wichtig. Der beZUG ist aus Bekleidungsstoff gefertigt, welcher OEKOTEX 100 zertifiziert ist. Das sind Aspekte bei denen Billigware in der Regel nicht punkten kann. Zudem ist das Produkt eines was explizit auf den deutschen Markt zugeschnitten ist. Da bleibt abzuwarten, ob sich ein Anbieter aus Nahost überhaupt dafür interessiert.

Ein weiteres Thema ist die Abhängigkeit. Ihr Geschäftsmodell basiert zu 100 Prozent auf den Sitzen der Deutschen Bahn. Wie gehen Sie mit diesem „Klumpenrisiko“ um, das heißt, was tun, wenn die Bahn morgen das Sitzdesign radikal ändert?

Diesen Punkt sehe ich relativ entspannt. Laut DB nutzen jeden Tag 400.000 Personen die Fernverkehrsstrecken der Bahn. Eine relevant große Zielgruppe ist also vorhanden. Bezüglich des ICE-Designs wurde im letzten Jahr erst die neueste Generation des ICEs, der ICE L, vorgestellt. Und auch in diesem sind Kopfkissen verbaut. Zudem werden die vorherigen Generationen des ICE nach wie vor weiter eingesetzt. Die Kopfkissen in den verschiedenen Zug-Generationen sind ein wenig unterschiedlich. Der beZUG ist jedoch so designt, dass er auf allen Kissen universell eingesetzt werden kann.

Sie haben als UG gegründet, vermutlich um die Hürden niedrig zu halten. Ist beZUG ein klassisches Bootstrapping-Projekt aus dem Cashflow, oder suchen Sie aktiv nach Investoren für das schnelle Wachstum?

Richtig, die beZUG ist aus Eigenkapital entstanden und der Plan ist auch aus eigenem Cashflow zu wachsen. Das impliziert jedoch ein kontinuierlich moderates Wachstum. Aber müssen, wie bei fast jedem produzierenden Unternehmen, Material und Produktion vorfinanziert werden. Sollte somit das limitierte Budget die Bedienung einer schnell wachsenden Nachfrage ausbremsen, müssen auch externe Finanzmittel in Betracht gezogen werden.

Aktuell verkaufen Sie D2C über Ihren Webshop. Aber bei einem "Mitnahmeartikel" fressen Versand und Marketing oft die Marge. Planen Sie den Schritt in den stationären Handel, etwa in Bahnhofsbuchhandlungen?

Tatsächlich bin ich bereits in Kontakt mit ebensolchen Handelsunternehmen, welche direkt an Bahnhöfen oder Flughäfen angesiedelt sind. Ich könnte mir auch vorstellen, dass der beZUG zukünftig aus einem Automaten direkt am Gleis bezogen werden kann. Das sind aber Ideen für Zukunft.

Bieten Sie den beZUG auch gebrandet bzw. personalisiert an?

Ja, die Verpackung und auch der beZUG selbst bieten verschiedene Möglichkeiten für ein individuelles Branding. Auch eine individuelle Stofffarbe wäre umsetzbar bei entsprechender Abnahmemenge.

Zum Abschluss ein Rat an unsere Leser*innen: Sie haben nicht lange am theoretischen Reißbrett verharrt. Ist „Einfach machen“ immer der beste Weg, oder hätten Sie rückblickend an einer Stelle lieber mehr geplant?

Diese Frage kann ich in fünf Jahren vermutlich besser beantworten. Als Gründer heißt es doch immer learning by doing. Natürlich geht es besser, aber dieses Unternehmen würde es heute noch nicht geben hätte ich alle Eventualitäten, Möglichkeiten und Förderungen vorab recherchiert. Habe ich mich über mich selbst geärgert, als ich manches Mal mit dem Steuerberater gesprochen hatte, weil es auch anders und besser gegangen wäre? Vielleicht ja. Aber bereue ich das Unternehmen so aufgezogen zu haben wie es heute ist? Nein, bestimmt nicht. Also lieber rein ins kalte Wasser und schwimmen lernen als ewig am Beckenrand stehen.

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Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

eternal.ag: 8 Mio. Euro für den Traum vom autonomen Gewächshaus

Das 2025 von Renji John und Sherry Kunjachan gegründete Kölner Start-up plant autonome Gewächshäuser und sammelt dafür erfolgreich 8 Mio. Euro ein. Wie realistisch ist diese Vision im hart umkämpften Agrar-Robotik-Markt?

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.

Women Entrepreneurship Monitors 2024/25: Frauen fördern Gründerinnen – Männer bleiben lieber unter sich

Informelles Kapital ist der Treibstoff der frühen Phase. Doch eine neue Auswertung des „Women Entrepreneurship Monitors 2024/25“ zeigt: Wo Geld fließt, spielt das Geschlecht eine entscheidende Rolle. Während Frauen gezielt Gründerinnen stärken, investieren Männer weiterhin überwiegend in Männer. Das hat weitreichende Folgen für das Start-up-Ökosystem.

In der ganz frühen Phase einer Gründung, wenn klassische Bankkredite noch in weiter Ferne liegen, schlägt die Stunde der informellen Investor*innen. Ob Business Angels oder das private Umfeld: Ohne dieses Kapital würden viele Ideen den Sprung zum Markteintritt nicht schaffen.

Eine aktuelle Studie des RKW Kompetenzzentrums in Kooperation mit dem Thünen-Institut offenbart nun jedoch eine tiefe Kluft im Investitionsverhalten. Die Daten, basierend auf dem Global Entrepreneurship Monitor (GEM), zeigen ein deutliches Muster: Man investiert bevorzugt in das eigene Geschlecht.

Die Zahlen: Einseitigkeit bei den Männern

Besonders deutlich wird dies bei den männlichen Kapitalgebern. Rund 64 Prozent ihres Kapitals floss im Jahr 2024 in Gründungen von Männern. Nur magere 18 Prozent der männlichen Investitionen kamen Gründerinnen zugute.

Frauen zeigen sich hier deutlich offener: Fast 60 Prozent der informellen Investorinnen unterstützten andere Frauen. Gleichzeitig floss knapp ein Drittel ihres Kapitals in männlich geführte Startups. Damit investieren Frauen weitaus häufiger geschlechterübergreifend als ihre männlichen Pendants.

Mutiger außerhalb der Familie

Ein weiteres Detail der Studie betrifft die soziale Nähe zum Investitionsobjekt. Zwar bleibt der Kreis aus Familie und Freunden („Family and Friends“) für beide Geschlechter wichtig (ca. 37 bis 39 Prozent), doch bei Investitionen außerhalb des sozialen Nahfelds haben Frauen die Nase vorn:

  • Frauen: 51 Prozent investieren in Personen außerhalb des engen Kreises (z. B. Fremde mit guten Ideen oder Kollegen).
  • Männer: Hier liegt der Anteil bei lediglich 42 Prozent.

Dies deutet darauf hin, dass Frauen bei ihren Investment-Entscheidungen häufiger sachbezogen und jenseits bestehender privater Netzwerke agieren.

Einordnung für die Praxis

Für das Startup-Ökosystem ist dieser Befund ein Weckruf. Da Männer mit einer Quote von 9 Prozent deutlich häufiger als informelle Investoren auftreten als Frauen (5,1 Prozent), entsteht für Gründerinnen ein struktureller Nachteil beim Kapitalzugang.

Was bedeutet das für Gründer*innen und Investor*innen?

  1. Netzwerk-Strategie: Gründerinnen sollten gezielt weibliche Business-Angel-Netzwerke ansprechen. Die Daten belegen hier eine signifikant höhere Erfolgswahrscheinlichkeit.
  2. Unconscious Bias: Männliche Investoren sollten ihr Portfolio kritisch prüfen. Wer nur in das eigene Spiegelbild investiert, übersieht lukrative Investmentchancen in weiblich geprägten Märkten.
  3. Strukturelle Förderung: Um die Finanzierungslücke für Frauen zu schließen, ist nicht nur mehr Wagniskapital nötig, sondern vor allem eine Stärkung der weiblichen Investorinnen-Basis.

Fazit

Der Women Entrepreneurship Monitor macht klar: Kapital ist in Deutschland (noch) nicht geschlechtsneutral. Die größere Offenheit der Frauen beim Investieren sollte als Vorbild dienen, um die deutsche Startup-Landschaft diverser und damit wettbewerbsfähiger zu machen.

10 Mio. Euro für Würzburger DeepTech-Start-up WeSort.AI

Das 2021 von Nathanael Laier und Johannes Laier gegründete WeSort.AI nutzt KI und Röntgen, um wertvolle Rohstoffe aus dem Abfall zu retten. Alles zur neuen 10-Mio.-Finanzierung.

Ein kurzes Aufblitzen, gefolgt von beißendem Rauch: Falsch entsorgte Lithium-Ionen-Akkus sind der Albtraum jedes Recyclinghof-Betreibers. Über 50 Prozent aller entsorgten Elektrogeräte und Batterien landen nicht bei spezialisierten Recyclern, sondern im Restmüll oder der gelben Tonne. Dadurch entstehen zahlreiche Brände im Recyclingprozess und wertvolle Rohstoffe wie Lithium, Kobalt und Seltene Erden gehen verloren. Diese Materialien klassifiziert die EU als Critical Raw Materials (CRM), deren Verfügbarkeit entscheidend für die Unabhängigkeit von Drittstaaten ist. Genau in diese schmerzhafte Lücke stößt das Würzburger DeepTech-Start-up WeSort.AI. Das Unternehmen hat sich Finanzierungsmittel in Höhe von zehn Millionen Euro gesichert, um seine KI-basierte Technologie zur Rückgewinnung kritischer Rohstoffe aus Recycling-Anlagen weiter zu skalieren.

Von der Vision zum prämierten Start-up

Hinter WeSort.AI stehen die Gründer Nathanael Laier und Johannes Laier, die das Unternehmen Ende 2021 mit Sitz in Würzburg aus der Taufe hoben. Als die Brüder die veralteten Trennverfahren der globalen Müllsortierung analysierten, erkannten sie das gewaltige, ungenutzte Potenzial von Digitalisierung in diesem Sektor. Der Aufstieg seit der Gründung verlief rasant. Die Kombination aus Unternehmergeist und technischem Know-how gipfelte kürzlich im Gewinn der Tech Metal Transformation Challenge der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND). Dass die Vision der Brüder auch auf politischer Ebene Anklang findet, beweisen zudem weitere Förderzusagen in Millionenhöhe, unter anderem vom BMWE, dem BMFTR und dem Land Bayern, mit denen das Team seine Sortiertechnologie nun weiter optimieren will.

Brandprävention als lukrativer Türöffner

Die Technologie der Würzburger liest sich wie Science-Fiction für den Müllbunker. Das KI-Sortiersystem erkennt mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, Spezialkameras und Röntgen Batterien und Elektroschrott automatisch in falschen Abfallfraktionen und sortiert sie zurück ins fachgerechte Recycling. Die Technologie kann dabei verschiedenste gefährliche oder wertvolle kritische Rohstoffe aus diversen Abfallarten wie Altfahrzeugen, Elektronik, Bauabfällen, Industrie und Haushalt aussortieren. Das Geschäftsmodell ist äußerst smart positioniert, da es einen ökologischen Makro-Trend mit einem hochaktuellen betriebswirtschaftlichen Schmerzpunkt verbindet. Das System verhindert nicht nur Brände in Müllverarbeitungsanlagen, sondern sichert auch die Rückgewinnung strategisch wichtiger Rohstoffe.

Dass das System bereits seit 2024 bei führenden Entsorgungsunternehmen wie KORN Recycling und PreZero, einem Teil der Schwarz Gruppe, im Einsatz ist, belegt einen frühen und starken Product-Market-Fit. Zudem surft das Unternehmen geschickt auf der Welle der Geopolitik, denn der EU Critical Raw Material Act setzt ambitionierte Ziele für die europäische Rohstoffunabhängigkeit. Europa ist heute stark abhängig von Importen kritischer Materialien, was wirtschaftliche und geopolitische Risiken birgt. Indem WeSort.AI bisher ungenutzte kritische Rohstoffe aus dem Abfall zurückgewinnt, erschließt das Start-up laut Gründer Nathanael Laier eine bisher ungenutzte urbane Mine und trägt direkt zur Umsetzung der EU-Vorgaben bei.

Markt & Wettbewerb

Das frische Kapital von zehn Millionen Euro stammt von führenden europäischen Impact-Investoren wie Infinity Recycling, dem Green Generation Fund und der Corporate-Venture-Einheit vent.io. Zustande kommt die Finanzierung zudem mit Unterstützung des BayStartUP-Investorennetzwerks.

Doch diese Mittel treffen auf einen hart umkämpften Markt, der sich grob in drei Segmente unterteilen lässt. Allen voran stehen die etablierten Anlagenbau-Goliaths wie das norwegische Milliardenunternehmen Tomra oder das deutsche Traditionsunternehmen Steinert. Diese Branchenriesen dominieren den Markt für sensorgestützte Sortierung historisch und rüsten ihre eigenen Systeme massiv mit Deep-Learning und KI auf.

Neben diesen Giganten drängen extrem gut finanzierte internationale Scale-ups auf den deutschen Markt. Unternehmen wie Recycleye oder Greyparrot aus Großbritannien bringen ihre KI-gesteuerten Analytik- und Robotiksysteme in europäische Anlagen und kooperieren hier bereits mit etablierten Anlagenbauern.

Auch die heimische Start-up-Konkurrenz schläft nicht, wie etwa das Bremer Start-up WasteAnt zeigt, welches Sensorik zur Qualitätskontrolle direkt bei der Müllanlieferung einsetzt.

WeSort.AI versucht, sich in dieser Gemengelage durch einen klaren USP abzugrenzen. Peter Dorfner, Partner beim Green Generation Fund, zeigt sich besonders davon überzeugt, dass die Battery-Sort-Lösung weltweit in ihrer Form einzigartig ist und mit ihrem Patent auf dem internationalen Markt stark vor Wettbewerb geschützt ist.

Ausblick & Einordnung

Es lohnt sich ein zweiter Blick auf die vor WeSort.AI liegenden Herausforderungen. Das Unternehmen entwickelt physische Systeme für eine der rauesten Industrieumgebungen der Welt, was die Hardwareentwicklung extrem kapitalintensiv macht. Die Abfallwirtschaft gilt zudem als eher konservativ, was oft in langen B2B-Vertriebszyklen bei der Integration neuer Hardware in bestehende Infrastrukturen mündet.

Dennoch löst WeSort.AI durch die Vermeidung von Bränden und die Rückgewinnung kritischer Rohstoffe eines der größten Probleme der Branche. Gelingt es dem Gründer-Duo, die Sortiertechnologie weiter zu optimieren und in neue Anwendungen zu skalieren, hat das Start-up beste Chancen, sich als ein führender Anbieter für KI-gestützte Rückgewinnung kritischer Rohstoffe in Europa zu positionieren. Der starke Rückenwind durch EU-Regularien und die eklatante Schmerzgrenze der Entsorger bei brennenden Anlagen bleiben dabei die stärksten Verkaufsargumente.