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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Cyber-Souveränität als Geschäftsmodell: QuoIntelligence sichert sich 7,3 Mio. Euro für den europäischen Markt

Regulierung als Wachstumstreiber: Das Frankfurter Cyber-Security-Start-up QuoIntelligence sammelt in seiner Series-A-Finanzierungsrunde 7,3 Millionen Euro ein. Das Versprechen: Hochwertige, fertig analysierte Cyber-Bedrohungsdaten speziell für den europäischen Mittelstand. Doch wie skalierbar ist der Spagat zwischen KI-Automatisierung und menschlicher Analyse, wenn man gegen etablierte US-Giganten antritt?

Der Weg von QuoIntelligence ist eng mit der Biografie seines Gründers Marco Riccardi verknüpft. Riccardi verbrachte sieben Jahre tief im IT-Sicherheitsapparat des Frankfurter Finanzsektors: Von 2013 bis 2015 war er als IT-Security-Berater für die Europäische Zentralbank (EZB) tätig, gefolgt von zwei Jahren als Threat Intelligence Analyst bei der Deutschen Bank. Vor der Gründung von QuoIntelligence Anfang 2020 leitete er zudem die Intelligence Operations beim Frankfurter Unternehmen QuoScient.

Heute führt Riccardi das Start-up mit einem europäisch aufgestellten Management-Team, dem unter anderem David Brown (UK), Antonio Arias Lopez (Deutschland), Odín Rodríguez Lago (Spanien) und Marina Gómez Lara (Spanien) angehören.

„Finished Intelligence“ statt roher Daten-Feeds

QuoIntelligence positioniert sich als Anbieter für „Unified Risk Intelligence“. Das Kernproblem vieler Unternehmen: Der Aufbau eines eigenen Cyber-Intelligence-Teams erfordert oft sechsstellige Investitionen allein für Fachpersonal. QuoIntelligence verspricht hier Abhilfe durch „Finished Threat Intelligence“ – fertig analysierte und kontextualisierte Bedrohungsinformationen, die innerhalb weniger Stunden einsatzbereit sind, ohne dass der Kunde ein eigenes internes Expertenteam benötigt.

Technologisch stützt sich das Unternehmen dabei auf zwei Säulen:

  • Mercury: Die hauseigene Plattform aggregiert Erkenntnisse aus über 1.000 Quellen und nutzt eine kuratierte Wissensbasis von über 17.000 geprüften Intelligence-Tickets.
  • KARLA: Ein konversationeller KI-Analyst soll diese komplexen Informationen für alle Unternehmensebenen – vom Vorstand bis zum Sicherheitsanalysten – zugänglich machen.

Das Modell stößt auf eine beachtliche Marktresonanz: Für das Jahr 2025 meldet das Startup keinen einzigen Kundenabgang (Zero Client Churn). Zudem hat sich der Customer Lifetime Value seit 2023 beinahe versechsfacht. Ein weiterer Vertrauensbeweis ist die Rolle als offizieller ENISA-Anbieter mit einem Vierjahresvertrag über 1,4 Millionen Euro seit Februar 2025.

Der Wachstumsmotor: NIS2, DORA und Daten-Souveränität

Die aktuelle Finanzierungsrunde wird von Elevator Ventures (Raiffeisen Bank International) angeführt und von der BMH Beteiligungs-Managementgesellschaft Hessen co-geführt. Beteiligt sind zudem eCAPITAL und Mercurius Private Equity. Dass hier vor allem Kapital mit starken Wurzeln im Finanzsektor fließt, ist strategisch logisch.

Der entscheidende Markttreiber sind die EU-Richtlinien NIS2 und DORA. Allein NIS2 erfasst europaweit über 160.000 Organisationen – davon über 30.000 in Deutschland – und führt zur persönlichen Haftung der Geschäftsführung bei Versäumnissen. Gleichzeitig fordern europäische Beschaffungsrahmen zunehmend, dass sensible Daten innerhalb der EU verbleiben. Hier zieht QuoIntelligence seinen entscheidenden Burggraben:

  • Das Unternehmen ist nach deutschem Recht gegründet.
  • Sämtliche Intelligence-Daten werden auf deutschem Boden unter EU-Recht gespeichert.

Die Herausforderungen

Trotz der strategisch klugen Positionierung gibt es Hürden:

  1. Skalierbarkeit: Das Modell setzt auf einen „Analyst-first“-Ansatz, bei dem Experten jede Information prüfen. Bei massivem Wachstum durch neue Vertriebskanäle muss die KI KARLA beweisen, dass sie diese Expert*innen effizient entlasten kann.
  2. Globale Konkurrenz: US-Schwergewichte wie CrowdStrike oder Mandiant verfügen über weit größere globale Daten-Netzwerke. QuoIntelligence setzt hier voll auf den Trumpf der „europäischen Souveränität“, um sich abzugrenzen.
  3. Mittelstands-Trägheit: Ob der Mittelstand über die reine Compliance-Erfüllung hinaus tatsächlich in tiefgehende Risiko-Intelligence investiert, wird das langfristige Wachstumstempo bestimmen.

Unser Fazit

QuoIntelligence zeigt sehr anschaulich, wie man Regulierung (NIS2/DORA) als stärksten Vertriebskanal nutzt. Die Wahl der Investor*innen aus dem Finanzsektor sichert den Zugang zur Kernzielgruppe. Mit der klaren Kante beim Datenschutz („Made in Germany“) besetzt das Start-up eine Nische, die für regulierte Unternehmen in Europa zur Pflicht wird. Gelingt der Spagat zwischen menschlicher Expertise und technischer Skalierung, könnte Frankfurt hier einen dauerhaften Champion der europäischen Cybersicherheit hervorbringen.

Omegga sichert 10 Mio. EUR gegen das Kükentöten

Das 2020 gegründete Münchner Start-up Omegga sichert sich Seed-Kapital für seine optische KI-Spektroskopie. Unsere Marktanalyse.

Omegga wurde 2020 von Katharina Hesseler, Till Nöllgen und Paul Günther gegründet. Zum erweiterten Gründer:innenkreis gehören zudem Moritz Eder, Kyle Hiroyasu und Clara Kaufhold. Das Team bündelt Expertise in den Bereichen KI, Optik und industrielle Systeme. In den vergangenen Jahren entwickelte das Team seine Technologie kontinuierlich vom Prototypen zum Industriestandard weiter und konnte sich bereits 2023 eine Pre-Seed-Finanzierung sowie 2024 Fördermittel des European Innovation Council (EIC) sichern.

CEO und Mitgründerin Katharina Hesseler sieht in dem Einstieg der neuen Partner, die „tiefes technologisches Verständnis mitbringen“, ein „starkes Signal für das enorme Potenzial unseres Ansatzes, einen neuen Standard in der Industrie zu setzen“. Das frische Kapital soll in den gezielten Ausbau des Teams und die kommerzielle Skalierung der Technologie fließen.

Das Problem und die technologische Lösung

Der erste und bereits kommerziell verfügbare Use Case von Omegga widmet sich einem der massivsten ethischen Probleme der modernen Landwirtschaft. Jährlich werden weltweit Milliarden männlicher Küken direkt nach dem Schlüpfen getötet, da sie weder Eier legen noch für die Masthaltung wirtschaftlich nutzbar sind.

Mit der sogenannten spektralen Intelligenz – der Kombination aus KI und Spektroskopie – will Omegga das Unsichtbare sichtbar machen. Im Gegensatz zu vielen Marktbegleitern wählt Omegga einen rein optischen, nicht-invasiven Weg. Durch spezielle Kameras und Lichtfrequenzen werden die Eier im Brutkasten gescannt. Laut eigenen Angaben bietet das Start-up damit die früheste am Markt kommerziell verfügbare Technologie, um das Geschlecht noch vor dem Schlüpfen zu bestimmen. Das System ist bereits bei Kund*innen im laufenden industriellen Produktionsbetrieb im Einsatz.

Markt, Wettbewerb & regulatorischer Druck

Der Markt für das „In-Ovo-Sexing“ wächst rasant, primär getrieben durch den Gesetzgeber. In Deutschland ist das Kükentöten seit 2022 gesetzlich verboten, Frankreich zog nach, und ein EU-weites Verbot wird debattiert. Der Zwang zur Adaption in den Brütereien ist entsprechend hoch.

Omegga tritt in ein Feld ein, das bereits von finanzstarken Konkurrenten besetzt ist:

SELEGGT: Gilt als früher Pionier auf dem Markt. Das Unternehmen nutzt hormonelle Tests am 9. Bruttag, wofür das Ei mittels eines Lasers winzig klein geöffnet werden muss (minimal-invasiv).

In Ovo: Das niederländische Unternehmen setzt auf Flüssigkeitsanalysen mittels Massenspektrometrie am 9. Bruttag und sicherte sich erst kürzlich ein 42-Millionen-Euro-Darlehen der Europäischen Investitionsbank (EIB).

Agri Advanced Technologies (AAT): Die Tochter der EW Group dominiert weite Teile des Marktes mit hyperspektraler Bildgebung, die primär für braune Eier zwischen dem 11. und 13. Tag genutzt wird.

Der entscheidende Vorteil von Omegga: Die Methode kommt völlig ohne Verbrauchsmaterialien wie Chemikalien oder feine Nadeln aus. Da die Eier bei der rein optischen Methode unversehrt bleiben, entfällt das systembedingte Kontaminationsrisiko, das bei invasiven Verfahren entstehen kann.

Unsere Einordnung

Trotz der vielversprechenden Technologie steht Omegga vor Herausforderungen:

Hardware-Skalierung in rauen Umgebungen: Die Systeme müssen in den feuchten, warmen und staubigen Inkubatoren industrieller Brütereien über Jahre hinweg wartungsarm laufen. Hier muss das Start-up beweisen, dass sich die Technologie reibungslos in den globalen Massenbetrieb integrieren lässt.

Der regulatorische „Faktor Zeit“: Rein optische Modelle benötigen oft bis zum 12. Tag für eine verlässliche Auswertung. Sollte die Politik die „Tag 6“-Frist künftig strikt durchsetzen, müssen die KI-Modelle von Omegga beweisen, dass sie derart früh hochpräzise Ergebnisse liefern.

Die Plattform-Vision – Fluch oder Segen?

Omegga positioniert seine Lösung ausdrücklich als Plattformtechnologie für die Landwirtschaft, Lebensmittelproduktion und industrielle Qualitätskontrolle. Wie stark dieses Narrativ bei den Geldgebern verfängt, zeigen die Statements zur aktuellen Runde: Laut Christian Knott (Capnamic) entsteht hier eine Technologie „mit dem Potenzial, gleich mehrere Industrien grundlegend zu verändern“. Auch Mason Sinclair (IQ Capital) lobt die Schaffung einer „Plattform für die nicht-invasive und branchenübergreifende Materialanalyse“.

Dass solche Visionen bei Investor*innen beliebt sind, da sie den adressierbaren Markt massiv vergrößern, ist nachvollziehbar. Für ein 17-köpfiges Start-up birgt die gleichzeitige Erschließung neuer Industriezweige jedoch die Gefahr einer operativen Verzettelung. Der Fokus muss zunächst darauf liegen, den Geflügelmarkt zu durchdringen.

Fazit

Gelingt es Omegga, die rein optische Methode in der Breite zu skalieren und die Genauigkeit auf die allerersten Bruttage zu trainieren, hat das Münchner Start-up einen signifikanten Hebel gegen invasiv arbeitende Wettbewerber. Die 10-Millionen-Euro-Runde ist ein klarer Vertrauensbeweis der Investor*innen in einem schwierigen Funding-Umfeld.

M&A im CleanTech-Sektor: SpotmyEnergy übernimmt Zählerhelden

Das 2023 von Jochen Schwill gegründete Kölner Start-up SpotmyEnergy übernimmt den kompletten Messstellenbetrieb des Mitbewerbers Zählerhelden und sichert sich damit rund 3.000 Smart Meter. Der Schritt markiert nicht nur anorganisches Wachstum, sondern verdeutlicht die beginnende Konsolidierung im deutschen Smart-Meter-Markt. Ein genauerer Blick auf die Macher, das Geschäftsmodell und einen Markt, der notorisch hinterherhinkt.

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

Das Zuhause als virtuelles Kraftwerk

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

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

Kritische Hinterfragung

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

Markt & Wettbewerb

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

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

Unsere Einordnung

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

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

Fazit

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

11 Mio. USD für VisioLab: Stürzt ein Osnabrücker Start-up die Kassen-Dinos?

Das Start-up VisioLab der Gründer an Tim Niekamp und Iwo Gernemann hat den Kassen-Dinos den Kampf angesagt, in dem es den Checkout in Mensen und Arenen durch simple iPad-KI automatisiert.

In der Systemgastronomie, in Mensen und Stadien ist der größte Engpass oft nicht die Küche, sondern die Kasse. Das Osnabrücker Start-up VisioLab adressiert dieses Problem mit künstlicher Intelligenz und verwandelt handelsübliche iPads in voll funktionsfähige Self-Checkout-Systeme. Für die weitere globale Skalierung hat das Unternehmen nun eine Series-A-Finanzierung in Höhe von 11 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von eCAPITAL Entrepreneurial Partners und Simon Capital, unterstützt von bestehenden Investor*innen wie dem High-Tech Gründerfonds, APX, dem Family Office zwei.7 und Business Angels wie Jens Ohr. Doch wie robust ist dieses scheinbar simple Geschäftsmodell im hart umkämpften Markt der Kassenautomatisierung wirklich?

Aus der Mensa in die NBA: Die Köpfe hinter dem Kassen-Killer

Gegründet wurde VisioLab im Jahr 2019 in Osnabrück von CEO Tim Niekamp und President & COO Iwo Gernemann. Die Idee entsprang einem stark spürbaren Schmerzpunkt in der Gastronomie: Zur Mittagszeit oder in der Halbzeitpause stauen sich die Gäste, während herkömmliche Kassensysteme oft im fünfstelligen Preisbereich liegen und aufwendig geschultes Personal erfordern. Zudem verschärft der chronische Personalmangel in der Foodservice-Branche die Lage massiv.

Die Vision der Gründer war von Beginn an, den Checkout-Prozess durch KI so drastisch zu vereinfachen, dass die zugrundeliegende Technologie im Betrieb kaum noch als solche wahrgenommen wird. Mit einem aktuellen Team von rund 25 Mitarbeitern an den Standorten Osnabrück und Boston haben Niekamp und Gernemann das System iterativ zur Marktreife geführt und internationalisiert. Das frische Kapital soll nun genutzt werden, um das Team auf etwa 40 Mitarbeiter auszubauen – gezielt verstärkt durch ehemalige Führungskräfte von Klarna, SumUp und Google.

Ein iPad als Kassensystem: Geniestreich oder Achillesferse?

Die technische Umsetzung besticht durch Hardware-Minimalismus. VisioLab eliminiert teure, proprietäre Scanner-Kassen und setzt stattdessen auf ein Apple iPad samt Kamera, kombiniert mit einem kompakten Bluetooth-Bezahlterminal und der eigenen KI-App. Die KI erkennt Speisen und Getränke auf dem Tablett in Echtzeit – unabhängig davon, ob diese verpackt oder lose sind. VisioLab vertreibt dieses Setup als "Plug-and-Play"-Lösung direkt als E-Commerce-Produkt über einen Online-Shop. Ein einziges Foto genügt laut Unternehmensangaben, um der KI ein neues Produkt beizubringen, wodurch das System in weniger als fünf Minuten startklar sein soll.

Die fundamentalen Zahlen belegen, dass diese Strategie derzeit voll aufgeht:

  • Transaktionen: Weltweit verarbeiten rund 500 Installationen etwa eine Million Transaktionen im Monat.
  • Gesamtvolumen: Das kumulierte Transaktionsvolumen liegt mittlerweile bei knapp 100 Millionen US-Dollar.
  • Wirtschaftlichkeit: Im vergangenen Quartal verzeichnete das Unternehmen erstmals einen positiven Cashflow.

Kritisch hinterfragt

Der Verzicht auf stark spezialisierte Hardware ist ein zweischneidiges Schwert. Einerseits ermöglicht es VisioLab eine enorme Vertriebsgeschwindigkeit ohne große Hardware-Vorfinanzierungen und langwierige Installationen. Andererseits ist die rein kamerabasierte 2D-Erkennung auf einem handelsüblichen Tablet potenziell anfällig für komplexe Lichtverhältnisse oder optisch nahezu identische Gerichte. Zudem begibt sich das Start-up in eine absolute Abhängigkeit vom Apple-Ökosystem. Das Geschäftsmodell erfordert eine konstante technologische Weiterentwicklung, um die "Churn-Rate" (Kund*innenabwanderung) gering zu halten, da die Wechselkosten für Gastronom*innen bei einer reinen iPad-Lösung verhältnismäßig niedrig sind.

Der Kampf um die Food-Erkennung

Der globale Markt für "AI Food Recognition" und Self-Checkout erlebt derzeit einen massiven Schub. VisioLab hat sich in diesem Umfeld geschickt in lukrativen, hochfrequentierten Nischen positioniert:

  • Sport & Entertainment: In den USA stattet VisioLab beispielsweise die Arena des NBA-Teams Orlando Magic mit 43 Systemen aus und deckt damit fast das gesamte Stadion ab. Weitere Kunden sind die NFL-Teams Atlanta Falcons und Carolina Panthers sowie der Fußballclub Inter Miami.
  • Bildung & Corporate: Etwa jeder dritte deutsche Uni-Campus nutzt die Technologie über die Studierendenwerke. Hinzu kommen Betriebskantinen von DAX-Konzernen und Kooperationen mit globalen Caterern wie der Compass Group und Aramark.

Allerdings agiert VisioLab nicht konkurrenzlos. Der Wettbewerb ist technologisch divers und hochkapitalisiert. Das US-Start-up Mashgin gilt als einer der härtesten globalen Konkurrenten. Im Gegensatz zu VisioLab setzt Mashgin auf spezielle Kiosk-Terminals mit multiplen 3D-Kameras. Das erhöht zwar die Hardwarekosten und den Installationsaufwand drastisch, verspricht aber eine extrem hohe Erkennungsgenauigkeit selbst bei chaotischen Objektanordnungen. Auch auf dem Heimatmarkt gibt es mit Start-ups wie auvisus ("VisionCheckout") starke Wettbewerber*innen, die ebenfalls KI-Bilderkennung für Betriebsrestaurants und Kantinen anbieten.

Fazit: Hyperwachstum mit Haken

Für die Start-up-Szene liefert VisioLab ein beeindruckendes Beispiel dafür, wie kluges "Go-to-Market"-Design aussieht. Anstatt den kapitalintensiven Weg proprietärer Hardware-Entwicklung zu gehen, nutzt das Team Standard-Consumer-Hardware und fokussiert die gesamte Wertschöpfung auf die smarte KI-Software am Endgerät.

Diese agile Entscheidung ermöglicht das derzeitige Hyperwachstum: Das US-Geschäft steuert bereits rund 50 Prozent zum Umsatz bei und wächst jährlich um über 1.000 Prozent. Mit dem frischen Kapital, dem Ausbau des US-Standorts durch Co-Founder Iwo Gernemann sowie der gezielten Expansion nach Australien, Neuseeland, Österreich, Großbritannien und in die Niederlande stellt VisioLab die Weichen auf globale Skalierung.

Ob das Osnabrücker Start-up langfristig gegen bestens finanzierte US-Giganten und 3D-Kamera-Spezialisten bestehen kann, wird sich an der Robustheit der Software im massenhaften Dauerbetrieb zeigen. Gelingt es VisioLab, durch kontinuierliches KI-Training seinen Genauigkeits- und "Plug-and-Play"-Vorteil auszubauen, hat das Team hervorragende Chancen, den Checkout-Prozess in der Systemgastronomie dauerhaft zu dominieren.

Schluss mit Kaskodenken: Was der neue Innovationsrat Gründer*innen bringt

Pünktlich zur Hannover Messe formiert sich ein neues Schwergewicht in der deutschen Technologiepolitik: Acht Expertinnen und Experten haben den ehrenamtlichen „Innovationsrat für Deutschland“ ins Leben gerufen. Getragen von der VDI-Initiative „Zukunft Deutschland 2050“ und der Gesellschaft für Informatik (GI) bündelt das Gremium die Stimmen von über 160.000 Ingenieur*innen und Informatiker*innen.

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

Das Kernproblem: Erfunden in Deutschland, skaliert im Ausland?

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

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

Die Köpfe hinter dem Innovationsrat für Deutschland

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

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

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

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

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

Unsere Einordnung: Ein weiteres Gremium oder echter Hebel?

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

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

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

Gründer*in der Woche: Pax Lupus – Mit KI und Drohnen gegen den Wolf

Wolfsbiss in Hamburg: Die Debatte brennt. Das Start-up Pax Lupus von Anna-Karina Katt und Karsten Schmiegel will Herden nun autonom mit KI und Drohnen schützen.

Die Rückkehr des Wolfes nach Deutschland erreicht eine neue Eskalationsstufe: Am 30. März 2026 kam es in einem Einkaufszentrum in Hamburg-Altona zur Bissverletzung einer Frau durch einen Wolf. Es ist der erste Vorfall dieser Art seit der Wiederansiedlung der Tiere vor fast 30 Jahren. Obwohl die betroffene Frau das Universitätsklinikum nach ambulanter Behandlung inzwischen verlassen konnte, ist die Debatte um den Umgang mit dem Raubtier voll entbrannt.

Alexander Bonde, Generalsekretär der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), stellt in diesem Kontext klar: Aus Artenschutzperspektive sei die Rückkehr des Wolfs positiv, doch Wölfe gehören in die Natur und nicht in Städte. Für die freie Natur komme es laut Bonde nun auf wirtschaftliche und praktische Schutzmechanismen an, die ein Nebeneinander von Wild- und Nutztieren ermöglichen. Genau hier setzt das von der DBU mit der „Green Startup“-Förderung unterstützte Unternehmen Pax Lupus an.

Gründer*innen & Vision

Hinter Pax Lupus steht das Gründungsduo Anna-Karina Katt und Karsten Schmiegel. Die beiden haben sich dem Thema Herdenschutz verschrieben und entwickeln ein autonomes System zur nicht-tödlichen Abwehr von Wolfsrudeln. Ihre Motivation speist sich auch aus der Kritik an gängigen Praktiken: Laut Anna-Karina Katt seien etablierte Maßnahmen wie Zäune, Netze und Herdenschutzhunde nicht nur arbeitsintensiv, sondern teils auch umweltschädigend. Besonders die engmaschigen Kunststoffnetze seien kurzlebig und produzierten große Mengen an nicht-recyclebarem Müll. Ein weiteres Problem laut Katt: Andere Wildtiere wie Rehe oder Feldhasen verfangen sich in diesen Netzen, was nicht selten zu schweren Verletzungen oder gar zum Verenden führe.

Das Produkt: Autonome Luftabwehr statt Plastiknetz

Das von Katt und Schmiegel entwickelte Herdenschutzsystem soll völlig netzunabhängig und nach einem mehrstufigen Prinzip auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) arbeiten. Für die Überwachung und Sensorik wird in der Mitte der Weide ein Mast aufgestellt, der mit Kameras und Sensoren ausgestattet ist und über Solarmodule mit Strom versorgt wird. Diese Sensoren überwachen Tag und Nacht einen Radius von bis zu 200 Metern und sollen erkennen, wenn sich ein Wolf nähert. Die entwickelte Technik soll dabei zuverlässig Menschen oder andere Tiere von Wölfen unterscheiden, sodass bei harmlosen Weidebesuchern kein Alarm ausgelöst wird.

Wird tatsächlich ein Wolf registriert, eskalieren die Abwehrmaßnahmen schrittweise zur Vergrämung. Aus der Basisstation steigt eine kleine Drohne auf, fliegt das Tier gezielt an und soll es durch entsprechende Manöver vertreiben. Um auch eine Echtzeit-Intervention zu ermöglichen, werden die Schäferinnen und Schäfer bei bestehender Netzabdeckung zeitgleich über den Vorfall alarmiert. Sie können die Lage dann über Kameras zusätzlich einschätzen und die Drohnen-Abwehr bei Bedarf manuell abbrechen. Laut Anna-Karina Katt vertreibt das System Wölfe nicht nur situativ: Durch wiederholte Vergrämung sollen Wölfe lernen, die Weidetiere auch langfristig zu meiden. Dies ermögliche es den Schäfer*innen, lediglich einen einfachen Grundschutz wie Weidezäune aufzustellen.

Geschäftsmodell & Marktanalyse

Pax Lupus bewegt sich in der wachsenden Nische des Agri-Tech und liefert einen innovativen Ansatz für ein hoch emotionales und drängendes Problem in der Landwirtschaft. Beim Vertrieb setzt das Start-up auf den Verkauf sowie das Leasing des Systems und bietet zudem die Übernahme der Wartung an. Die darüber hinaus geplanten „Notfall-Mieten“ bei akuten Wolfsrissen sind strategisch klug positioniert. Damit senkt Pax Lupus die Einstiegshürde für betroffene Schäfer*innen enorm und platziert das Produkt direkt dort, wo der akute Bedarf entsteht.

Der rein deutsche Markt für Wolfsschutz ist trotz stetig wachsender Population zunächst auf klassische Weidebetriebe limitiert. Um als Start-up skalieren zu können, ist die von Pax Lupus geplante Ausweitung auf andere Nutztiere wie Kühe, Pferde oder Hühner entscheidend. Das angedachte KI-Training zur Abwehr von weiteren Raubtieren wie Füchsen oder Kojoten öffnet zudem potenziell die Tür zu internationalen Märkten.

Die stärksten Wettbewerber*innen bleiben vorerst etablierte Zäune und Herdenschutzhunde. Pax Lupus muss beweisen, dass die Gesamtkosten ihres Hightech-Systems für oft margenschwache Weidebetriebe attraktiv sind. Zudem stehen Hardware-Startups immer vor physischen Hürden: Die Solartechnik und Drohnenmechanik müssen auch bei widrigem Wetter fehlerfrei funktionieren.

Fazit

Pax Lupus kombiniert auf clevere Weise Tierschutz mit moderner KI und entlastet Weidetierhalter. Gelingt es dem Startup, die Hardwarekosten wettbewerbsfähig zu halten und die Software zügig auf weitere Raubtierarten auszuweiten, könnte dieses System den Herdenschutz nachhaltig verändern. Letztlich schützt Technologie hier nicht nur das Schaf, sondern hilft laut Anna-Karina Katt auch, artenreiche Offenlandschaften wie Bergweiden, Heide und Deiche als wichtigen Bestandteil Mitteleuropas zu erhalten.

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.

Steckrübe statt Schwein: Verrano sichert sich hohe sechsstellige Finanzierung für die „Clean Label“-Revolution

Das 2023 gegründete Frankfurter Start-up Verrano hat ein neuartiges Verfahren entwickelt, das regionales Wurzelgemüse durch Reifung und Räucherung in eine pflanzliche Alternative zu Wurstersatzprodukten verwandelt.

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

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

Handwerkstradition trifft Gemüse

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

Eine neue Kategorie jenseits der Imitation

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

Die Herausforderungen am Markt

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

Reale Skalierung statt VC-Hype

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

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

deeplify sammelt 2 Mio. Euro für digitalisierte Inspektionen von Pipelines, Chemieanlagen und Brücken

Das 2023 von Jan Löwer, Christoph Siemer und Felix Asanger gegründete Bochumer Industrial-AI-Start-up deeplify bringt frischen Wind in die analog geprägte und sicherheitskritische Anlagenprüfung.

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

Vom Agenturgeschäft zur SaaS-Lösung

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

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

Plattformansatz für Inspektionsdaten

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

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

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

Marktumfeld & regulatorische Barrieren

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

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

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

Der technologische Burggraben im starken Wettbewerb

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

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

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

Finanzierung & Ausblick

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

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

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.

Vom Solinger Start-up zum globalen Einhorn: Wie Dash0 die Observability-Giganten dekonstruiert

Das 2023 gegründete KI-Start-up Dash0 hat im März 2026 mit einer 110-Millionen-Dollar-Runde die magische Milliardenbewertung geknackt. Die Vision: Die Systemüberwachung von Software durch offene Standards, radikal faire Preismodelle und pragmatische KI zu revolutionieren. Doch der Frontalangriff auf US-Goliaths wie Datadog birgt strategische Risiken.

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

Die Gründer und der rasante Aufstieg zum Einhorn

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

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

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

Das Produkt: Ein Frontalangriff auf die Industrie-Norm

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

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

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

Pragmatische KI statt Buzzword-Bingo

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

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

David gegen Goliath in New York

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

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

Fazit

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

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.

blue activity sichert sich 8,5 Mio. Euro für biozidfreie Kühlwasserbehandlung

Das Heidelberger CleanTech-Start-up blue activity schließt eine beachtliche Finanzierungsrunde ab. Mit einem unkonventionellen biologischen Ansatz fordert das Team die klassischen Verfahren der industriellen Kühlwasseraufbereitung heraus. Ein Blick auf das Geschäftsmodell, den Milliardenmarkt und die Hürden der Skalierung.

Das im Jahr 2021 gegründete Wassertechnologie-Start-up blue activity aus Heidelberg meldet den Abschluss einer weiteren großvolumigen Finanzierungsrunde in Höhe von 8,5 Millionen Euro. Das Unternehmen deklariert diese als Seed-Runde – ein aus journalistischer Sicht bemerkenswerter Schritt, da bereits Anfang 2023 der österreichische Investor Epoona in einer frühen Phase eingestiegen war. Die aktuelle Runde wurde gemeinsam von den VC-Fonds Wind Capital (Paris) und Venture Stars (München) angeführt, unter Beteiligung von Angel Invest (Berlin). Das frische Kapital soll die Produktentwicklung beschleunigen, das Team auf 15 Mitarbeitende erweitern und die kommerzielle Expansion in Europa vorantreiben.

Das Gründer-Duo

Hinter blue activity stehen CEO Lars Havighorst und Co-Founder sowie CTO Michael Simon. Die Gründung basierte auf der Mission, industrielle Verdunstungskühlsysteme chemiefrei und nachhaltig zu behandeln. Bemerkenswert ist Havighorsts Hintergrund: Vor seiner Zeit als CleanTech-Gründer war er rund 15 Jahre im Vertrieb der Finanzbranche tätig, bevor er den Quereinstieg in die Wassertechnologie wagte. Dabei ergänzt sich das Führungsduo: Während Havighorst die kommerzielle Skalierung treibt, verantwortet Simon als technologisches Rückgrat die Kombination aus neuartiger Mikrobiologie und IoT-Sensorik.

Technologie und Geschäftsmodell

Industrielle Verdunstungskühlanlagen verschlingen enorme Mengen an Wasser und stützen sich traditionell auf biozidbasierte Behandlungsprogramme. Blue activity setzt hier auf einen Paradigmenwechsel: Anstelle von Gefahrstoffen soll ein neuartiger technologischer Ansatz eine umweltfreundliche, chemiefreie und effiziente Wasseraufbereitung ermöglichen.

Der wirtschaftliche Pitch, mit dem das Startup bei der Industrie punkten will, stützt sich auf laut eigenen Angaben messbare Effekte:

  • Kostenreduktion: Das Unternehmen verspricht signifikante OPEX-Einsparungen von bis zu 15 % der gesamten Kosten der Kühlwasserbehandlung.
  • Anlageneffizienz: Diese sollen durch einen reduzierten Chemikalieneinsatz, geringeren Wartungsaufwand sowie eine verlängerte Lebensdauer der Anlagen erreicht werden. Berichte aus der Fachpresse (z. B. Handelsblatt, Industrieanzeiger) stützen die These der Effizienz und zitieren bei Bestandskunden Wasserverbrauchssenkungen von bis zu 38 Prozent.

Markt und Wettbewerb

Ein wesentlicher Treiber für das Geschäftsmodell ist das regulatorische Umfeld. Da Grenzwerte für Abwassereinleitungen zunehmend verschärft werden, werden traditionelle chemische Verfahren laut blue activity immer kostenintensiver und komplexer in der Handhabung. Die biologische Methode soll die Risiken im Zusammenhang mit Einleitungen senken und eine langfristige regulatorische Compliance unterstützen.

Die Herausforderung

Der Markt für industrielle Wasserbehandlung ist sicherheitsgetrieben und extrem konservativ. Kühltürme sind kritische Infrastrukturen – ein mikrobiologisches Ungleichgewicht kann schwere gesundheitliche und rechtliche Folgen haben. Ein Start-up, das hier eine neuartige Lösung anbietet, muss massives Vertrauen aufbauen. Dass diese Hürde überwindbar ist, zeigt ein Blick auf das aktuelle Kundenportfolio: Laut Branchenberichten zählen Schwergewichte wie BASF, Braskem und die Salzgitter AG bereits zu den Nutzern der Technologie.

Fazit & Einordnung

Mit 8,5 Millionen Euro handelt es sich um eine außergewöhnlich große Frühphasen-Runde im deutschen B2B-Hardware/DeepTech-Sektor. Das internationale Investorenkonsortium bringt dabei ein starkes Netzwerk in den europäischen CleanTech-Markt ein.

Blue activity profitiert von einer starken Problem-Lösungs-Passung: Das Team liefert der Industrie nicht nur moralische Umweltargumente, sondern mit der versprochenen OPEX-Reduktion knallharte betriebswirtschaftliche Anreize. Gelingt es den Heidelbergern, diese Ergebnisse dauerhaft in der industriellen Breite zu skalieren, wartet ein gigantischer Markt: Das globale Volumen für die industrielle Wasseraufbereitung lag 2024 bei rund 46 Milliarden USD und wächst stetig weiter. Das Kapital ist nun der entscheidende Hebel, um in diesem hochkomplexen Marktumfeld die Marktführerschaft für biozidfreie Alternativen anzugreifen.

Infokasten: Die Meilenstein-Historie von blue activity

Jahr / Zeitraum

Meilenstein

Redaktionelle Einordnung / Details

2021

Gründung

Lars Havighorst und Michael Simon gründen das CleanTech-Unternehmen in Heidelberg.

Januar / März 2023

Erste Seed-Runde

Der österreichische Umwelttech-Investor Epoona steigt mit ca. 500.000 Euro ein, um den Marktaufbau zu finanzieren.

2023 / 2024

Proof of Concept (BASF)

Erfolgreiches Pilotprojekt am Standort Ludwigshafen. Der Chemiegigant rüstet in der Folge erste Produktionsstätten auf die biozidfreie Technologie um.

Februar 2026

8,5 Mio. € (Late-)Seed-Runde

Abschluss der neuen, großvolumigen Finanzierungsrunde unter Führung von Wind Capital und Venture Stars. Das Unternehmen deklariert dies offiziell als "Seed-Runde".