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

KW 16/2026

Autor: Hans Luthardt
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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.“

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Warum Mymuesli-Gründer Max Wittrock wieder das Ruder übernimmt – und was das für die D2C-Szene bedeutet

Nach über sechs Jahren fernab des operativen Tagesgeschäfts kehrt Max Wittrock auf den CEO-Sessel von Mymuesli zurück. Er löst damit Tom Mayer ab, der erst im Frühjahr 2026 angetreten war, um das Unternehmen mit Fokus auf KI und digitale Exzellenz zu führen. Der plötzliche Führungswechsel ist mehr als nur eine Personalie – er ist das Symptom einer Identitätssuche, die viele reife Start-ups durchleben. Eine Analyse.

Es klang nach dem modernen Lehrbuch-Playbook: Im Frühjahr 2026 übernahm Tom Mayer als CEO bei Mymuesli, um den Passauer Müsli-Pionier durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und datengetriebener Personalisierung auf das nächste Level zu heben. Doch ein knappes halbes Jahr später ist dieses Kapitel bereits wieder beendet. Laut offizieller Unternehmensmitteilung vom 27. Juli 2026 übernimmt Mitgründer Max Wittrock, der sich Ende 2019 aus dem operativen Geschäft zurückgezogen hatte, ab sofort wieder den Vorstandsvorsitz.

Die neue Strategie: Zurück zu den Wurzeln

Die Personalentscheidung liest sich wie eine bewusste Kurskorrektur: Weg vom technokratischen Tech-Fokus, hin zur alten Gründer-DNA. Die Marke soll wieder ein unternehmerisches Gesicht erhalten. So begründet Aufsichtsratsvorsitzender Tobias Bachmüller den Schritt: „Max Wittrock steht als Mitgründer für die Idee und die Werte von mymuesli. Mit seiner Rückkehr geben wir der Marke wieder das unternehmerische Gesicht, das unsere Kundinnen und Kunden und unser Team gleichermaßen verbindet.“

Wittrock selbst gibt die Parole aus, an den ursprünglichen Pioniergeist anknüpfen zu wollen – ohne jedoch die technologischen Errungenschaften der letzten Jahre komplett über Bord zu werfen: „Die Besonderheit von mymuesli liegt darin, dass wir nah an unseren Kundinnen und Kunden sind und den Mut haben, eigene und unkonventionelle Ideen umzusetzen. Genau daran werden wir weiter anknüpfen. Gleichzeitig wollen wir gemeinsam daran arbeiten und das weiter ausbauen, was mymuesli ausmacht: Personalisierung, eine starke Markenkommunikation und digitale Exzellenz. Und vor allem wieder ins Wachstum kommen!“

Zudem kündigt der Rückkehrer an, künftig offener über die anstehenden Hürden sprechen zu wollen: „Wir haben einige spannende Herausforderungen zu bewältigen. Darüber wollen wir auf meinen und auf unseren eigenen Kanälen sprechen, ebenso wie im Dialog mit unserer Community. Denn Offenheit und Ehrlichkeit gehören seit der Gründung zur mymuesli-DNA.“

Die Historie: Der Prototyp des deutschen D2C-Erfolgs

Um die aktuelle Situation und Wittrocks Aussagen einzuordnen, lohnt ein Blick zurück. Als Max Wittrock, Hubertus Bessau und Philipp Kraiss das Unternehmen 2007 gründeten, leisteten sie echte Pionierarbeit. Die Idee der massentauglichen Individualisierung („Mass Customization“) war im europäischen Food-Sektor völlig neu. Die markanten, zylinderförmigen Dosen wurden zum Statussymbol in deutschen Büroküchen. Mymuesli bewies als einer der Ersten, dass das Direct-to-Consumer-Modell (D2C) in Deutschland im großen Stil funktionieren kann. Heute ist die Marke in sieben europäischen Ländern aktiv und zählt nach eigenen Angaben mehr als eine Million aktive Kundinnen und Kunden.

Das Geschäftsmodell im Stresstest: Die Skalierungs-Falle

Doch der Weg vom hippen Start-up zum etablierten Mittelständler war steinig. Das Geschäftsmodell stand und steht unter permanentem Druck:

  • Die Logistik- und Margen-Bremse: Individuell gemischte Müslis erfordern eine hochkomplexe, fehleranfällige Logistik. Der Einzelversand an Endkunden frisst im Vergleich zur klassischen Food-Branche massive Margen auf.
  • Der teure Filial-Traum: In der Expansionsphase betrieb das Unternehmen zeitweise 50 eigene stationäre Stores in Top-Lagen. Die hohen Mieten und Fixkosten erwiesen sich jedoch oft als zu große Belastung. Im Zuge von Restrukturierungen und der Corona-Krise musste das Filialnetz drastisch eingedampft werden.
  • Der Spagat im Supermarkt: Um weiter wachsen zu können, ging der Weg in den klassischen Lebensmitteleinzelhandel (LEH). Dort konkurrieren die vorgefertigten Standard-Mischungen nun direkt mit etablierten FMCG-Riesen und agilen Start-ups (wie 3Bears), wodurch der ursprüngliche Wettbewerbsvorteil der reinen Individualisierung verwässert wird.

Was Gründer*innen daraus lernen können

Für die Start-up-Szene liefert das Stühlerücken in Passau drei wesentliche Lektionen:

Technologie ersetzt keine Seele: Der Versuch, ein stagnierendes Konsumgütergeschäft allein durch den Stempel von KI-Prozessen zu transformieren, greift oft zu kurz. D2C-Marken leben von Storytelling, Haltung und nahbarer Kommunikation.

Der „Boomerang-CEO“ als zweischneidiges Signal: Wenn Gründer zurückkehren, schafft das kurzfristig enormes Vertrauen bei Team, Partnern und Investor*innen. Es bleibt jedoch die operative Herausforderung, die Nostalgie der Anfangsjahre mit den harten wirtschaftlichen Realitäten der Gegenwart zu verknüpfen.

Die Omnichannel-Sackgasse: Der Übergang vom reinen Online-Nischenplayer zum Massenmarkt-Anbieter im Supermarkt ist ein Drahtseilakt, bei dem die Markendifferenzierung schnell verloren gehen kann. Wittrocks Fokus auf Community-Nähe und ehrliche Kommunikation ist der Versuch, genau dieses Ruder rechtzeitig herumzureißen.

Kausale KI statt Dauer-Retraining: Der 12-Millionen-Hype um kausable unter der Lupe

Mit einer Seed-Finanzierung von 12 Millionen Euro sorgt das Heidelberger KI-Start-up kausable für Aufsehen im europäischen DeepTech-Sektor. Das Versprechen der drei Gründer: Eine „reasoning-first“-KI, die echte Kausalzusammenhänge versteht und zeitaufwendiges, teures Modell-Retraining überflüssig machen soll. Doch wie tragfähig ist das Konzept im Industriealltag, wo liegen die Fallstricke bei der Kommerzialisierung – und was können andere Gründerinnen und Gründer aus diesem Fall lernen? Eine Einordnung.

Hinter kausable stehen drei Physiker mit wissenschaftlichen Wurzeln an der Universität Heidelberg: Johannes Haux (CEO), Dr. Benjamin Herdeanu (CTO) und Gregor Ramien (COO). Neben ihrer akademischen Basis bringt das Trio praktische Erfahrung aus Start-ups sowie aus stark regulierten Branchen wie der Cybersicherheit und dem Bankenwesen mit.

Die bisherige Unternehmenshistorie verdeutlicht ein hohes Entwicklungstempo:

  • 2025: Gründung des Unternehmens und erfolgreicher Abschluss einer Pre-Seed-Finanzierung über 1,5 Millionen Euro.
  • Technologischer Meilenstein: Das Team entwickelte TipPFN, ein zero-shot-fähiges Prognosemodell zur Erkennung seltener, aber folgenschwerer Systemumbrüche („Black Swans“) in komplexen dynamischen Systemen. Die wissenschaftliche Fundierung untermauerte das Startup durch eine Forschungsarbeit in Kooperation mit Wissenschaftler:innen der Columbia University.
  • Juli 2026: Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde über 12 Millionen Euro. Geführt wird die Runde von UVC Partners (Deutschland) und Entourage (Belgien) unter Beteiligung des High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Mätch VC.

Auffällig ist die Prominenz im Investorenkreis: Neben VCs unterstützen Business Angels aus dem Umfeld internationaler KI-Schwergewichte wie Black Forest Labs (BFL), OpenAI, Google DeepMind, Noxtua sowie dem ELLIS-Netzwerk das Start-up. Die enge Verknüpfung mit dem europäischen Ökosystem rund um BFL und die Universität Heidelberg verschafft dem Start-up nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch strategisches Gewicht.

Der technologische Ansatz: Kausalität statt bloßer Korrelation

Klassische Large Language Models (LLMs) und Deep-Learning-Systeme basieren primär auf statistischen Korrelationen: Sie verarbeiten gigantische Datenmengen der Vergangenheit. Ändern sich die Rahmenbedingungen in der Realität abrupt („Distribution Shift“), versagen viele dieser Modelle oder verhalten sich fehlerhaft. Die Konsequenz im Firmenalltag ist kontinuierliches, kostenintensives Retraining.

Kausable setzt an dieser Schwachstelle an:

Kausales Weltmodell: Anstelle fortwährenden Neu-Trainings soll ein universelles Kausalmodell der KI ein Grundverständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen verleihen.

In-Context-Anpassung: Die KI soll sich – ähnlich dem menschlichen Denken – mit minimalen neuen Informationen („Zero-Shot“ bzw. In-Context Learning) eigenständig an veränderte Umgebungen anpassen.

Synthetische Trainingsdaten: Um nicht auf Massen an sensiblen Realdaten angewiesen zu sein, setzt kausable unter anderem auf synthetisch generierte kausale Daten, um das System auf komplexe Systemdynamiken vorzubereiten.

Die Herausforderungen der Praxis

So beeindruckend die wissenschaftlichen Vorschusslorbeeren sind, so nüchtern muss das Geschäftsmodell im Industriealltag hinterfragt werden.

1. Vertriebshürden im B2B-Enterprise-Segment

kausable peilt hochdynamische Branchen wie die Energiewirtschaft, Robotik und den Finanzsektor an. Fast jedes Industrieunternehmen stützt sich auf komplexe Steuerungssysteme. Doch genau hier liegt die größte Hürde:

Lange Vertriebszyklen: Industrie- und Finanzkonzerne agieren extrem risikoavers. Der Austausch oder die Ergänzung bestehender Steuerungs- und Vorhersageinfrastrukturen durch eine neuartige KI erfordert langwierige Validierungs- und Pilotphasen.

Erklärbarkeit und Verlässlichkeit: In kritischen Infrastrukturen (z. B. Stromnetze oder automatisierte Fertigung) reicht ein plausibel erscheinendes KI-Reasoning nicht aus. kausable muss harten Nachweis erbringen, dass die Kausalmodelle frei von Fehlinterpretationen agieren.

2. Wettbewerbsumfeld und Big-Tech-Druck

Das Feld der "Causal AI" ist kein unbestellter Acker:

Spezialisierte Player: Unternehmen wie causaLens, Causaly oder Xplain Data arbeiten seit Jahren an kausaler KI für Business- und Forschungsanwendungen.

Forschungslabs der Tech-Giganten: Auch Big-Tech-Konzerne wie Google DeepMind, Microsoft Research und Meta investieren massiv in Kausalitätsforschung und Weltmodelle. Wenn etablierte Frontier-Modelle künftig ähnliche Kausalfähigkeiten nativ integrieren, steigt der Anpassungsdruck auf spezialisierte Start-ups.

3. Kapitalintensität von Frontier-AI

Mit 12 Millionen Euro lässt sich im europäischen Rahmen ein schlagkräftiges Deep-Tech-Team ausbauen. Im globalen Vergleich zum Wettrüsten um Frontier-Modelle sind 12 Millionen Euro jedoch ein überschaubares Budget, wenn hohe Rechenkapazitäten (Compute) und Spitzengehälter für KI-Forscher fällig werden. kausable muss zeitnah beweisen, dass ihr synthetischer Trainingsansatz dauerhaft kapitaleffizient bleibt.

Key Takeaways für Gründer*innen

Für Gründer*innen im DeepTech- und B2B-Bereich liefert die Entwicklung von kausable wertvolle Impulse:

1. Das Narrativ der „Digitalen Souveränität“ nutzen kausable positioniert sich bewusst im europäischen Kontext für digitale Souveränität. In einem von US- und China-Dominanz geprägten Markt stoßen europäische KI-Lösungen, die Unabhängigkeit und Datenschutz betonen, aktuell auf hohe Bereitschaft bei europäischen VCs und Förderern.

2. Strategisches Angel-Networking aufbauen Der Cap Table von kausable zeigt den Wert zielgerichteter Angels: Statt reinem Kapital holte sich das Team Expert:innen aus Spitzenforschung und Top-Unternehmen (OpenAI, DeepMind, BFL, ELLIS) an Bord. Das sichert Branchen-Reputation, Domain-Know-how und den Zugang zu Talenten.

3. Wissenschaftliche Validierung als Vertrauensanker Veröffentlichungen in Kooperation mit angesehenen akademischen Institutionen (wie der Columbia University) dienen als wirksamer Qualitätsnachweis. Vor allem im DeepTech-Bereich schafft die wissenschaftliche Peer-Review-Sichtbarkeit die notwendige Basis für das Vertrauen von Investoren und Erstkunden.

4. Die Gefahr der Über-Generalisierung meiden Ein Weltmodell für Robotik, Energie und Finanzen gleichzeitig zu entwickeln, ist ambitioniert. Frühphasen-Startups sollten trotz großer Vision aufpassen, sich nicht in zu vielen Märkten zu verzetteln, sondern zügig ein klares „Hero-Vertical“ für den Markteintritt zu etablieren.

Vom Sanierungsstau zum Start-up-Erfolg? 10 Mio. Euro für die Deutsche Sanierungsberatung (dsb)

Das Berliner ClimateTech-Start-up Deutsche Sanierungsberatung (dsb) meldet mitten in einer von KI dominierten Investitionsphase eine beachtliche Series-A-Runde in Höhe von 10 Millionen Euro. Das 2024 gegründete Unternehmen wächst rasant und will den fragmentierten Sanierungsmarkt digitalisieren. Doch wie tragfähig ist das Modell, wenn der Ex-Arbeitgeber der Gründer bereits als übermächtiger Konkurrent im Markt agiert?

Die Zahlen lesen sich wie aus dem Bilderbuch für Blitzskalierer: Seit der Gründung im Jahr 2024 konnte die Deutsche Sanierungsberatung (dsb) ihre Kund*innenzahl nach eigenen Angaben zuletzt verdreifachen und bereits über 10.000 Privatkund*innen beraten. Für das laufende Jahr 2026 prognostiziert das Unternehmen einen Umsatz von über 15 Millionen Euro. Das frische Kapital der aktuellen Runde, angeführt von Simon Capital und dem Corporate-VC VERBUND X Ventures, soll für den Eintritt in das B2B-Geschäft, den weiteren Plattformausbau sowie den Launch eines eigenen Stromtarifs genutzt werden. Altinvestoren wie IBB Ventures, Vireo Ventures und Atlantic Food Labs ziehen ebenfalls wieder mit.

Dass GreenTech-Start-ups abseits des allgegenwärtigen KI-Hypes derzeit überhaupt solche Summen einsammeln, unterstreicht die Relevanz des Themas. Dennoch lohnt sich für Gründer*innen und Investor*innen ein genauerer Blick hinter die Fassade dieses vermeintlichen Sanierungswunders.

Vom Enpal-Intrapreneur zum direkten Konkurrenten

Hinter der dsb stehen Sebastian Schmidt (CEO), Niclas Kern (CFO) und Adam Khenissi (CCO). Was in der Branche kein Geheimnis ist: Das Trio bringt tiefgreifende Erfahrung aus dem direkten Wettbewerbsumfeld mit. Die drei Gründer waren zuvor beim Berliner Energie-Einhorn Enpal tätig, wo sie die Sparte „Dragon“ – das Wärmepumpen-Geschäft – maßgeblich mit aufgebaut haben.

Mit dieser profunden Branchenexpertise verließen sie Enpal, um mit der dsb ein eigenes, etwas anders gelagertes Konzept an den Start zu bringen. Während Enpal vorrangig als direkt ausführender Installateur auftritt, positioniert sich die dsb als ganzheitlicher Berater und Vermittler. CEO Sebastian Schmidt betont diesen Unterschied vehement: Im Gegensatz zu Mitbewerber*innen, die primär eine spezifische PV-Anlage oder Wärmepumpe verkaufen möchten, verfolge die dsb den Ansatz der absoluten technologischen Neutralität, um Hausbesitzern die wirklich rentabelsten Maßnahmen aufzuzeigen.

Bereits im Frühjahr 2025 konnten sie mit dieser Vision eine Seed-Runde über 3,6 Millionen Euro abschließen. Der eher konservative Name „Deutsche Sanierungsberatung“ ist dabei bewusst gewählt: Er soll in einem von Unsicherheit geprägten Markt – in dem es oft um Investitionen im mittleren fünfstelligen Bereich geht – sofort Vertrauen wecken.

Pragmatismus aus einer Hand – mit staatlicher Abhängigkeit

Der Gebäudesektor ist für rund 30 Prozent der deutschen CO-Emissionen (etwa 112 Millionen Tonnen jährlich) verantwortlich. Das Marktpotenzial ist gewaltig: Laut Unternehmensangaben sind rund 80 Prozent der 15 Millionen deutschen Einfamilienhäuser noch unsaniert.

So funktioniert die dsb:

  • Datenerfassung und Planung: Zertifizierte Berater*innen erfassen die Gebäudedaten vor Ort und erstellen einen digitalen Zwilling.
  • Sanierungsfahrplan: Daraus wird ein individueller Sanierungsfahrplan (iSFP) abgeleitet, der Maßnahmen priorisiert. Dabei setzt die dsb auch auf pragmatische und kosteneffiziente Lösungen: Statt Kund*innen sofort ein klassisches Wärmedämmverbundsystem für 30.000 bis 50.000 Euro zu verkaufen, identifiziert die Beratung oft hochwirksame Alternativen wie eine Einblasdämmung, die bereits für rund 5.000 Euro realisierbar ist.
  • Fördermittelmanagement: Das Start-up übernimmt die komplette Prüfung und Beantragung von KfW- und BAFA-Fördermitteln.
  • Umsetzung: Die Koordination erfolgt über ein Netzwerk aus aktuell rund 300 lokalen, geprüften Handwerksbetrieben.

Kritische Hinterfragung: Das Modell bündelt verschiedene stark fragmentierte Prozessschritte und verspricht Kunden eine Zeitersparnis von bis zu 80 Prozent. Die größte Schwachstelle des Modells ist jedoch die enorme Abhängigkeit von staatlichen Subventionen. Die dsb räumt selbst ein, dass sich die Bedingungen für Förderungen fortlaufend und intransparent ändern. Dies offenbart sich bereits beim Einstiegsprodukt: Die Energieberatung kostet Privatkunden bei der dsb einen Eigenanteil von 650 Euro – die übrigen, erheblichen Kosten trägt der Staat. Fällt die BAFA-Förderung für diese initiale Beratung oder für teure Umsetzungsschritte wie die Wärmepumpe drastisch geringer aus, bricht der stärkste Akquise-Hebel des Startups weg.

Zudem ist die Skalierung eines zweiseitigen Marktplatzes notorisch schwer: Das Handwerk ist chronisch überlastet. Die dsb muss kontinuierlich die Qualität der 300 Partner*innenbetriebe sichern. Wenn ein regionaler Handwerker*innen mangelhaft arbeitet, fällt dies direkt auf die Marke dsb zurück.

Markt & Wettbewerb: Ein Haifischbecken

Die dsb operiert nicht im luftleeren Raum, denn der Kampf um die deutschen Dächer und Heizungskeller ist intensiv und wird von kapitalstarken Akteur*innen dominiert. Ein besonders massiver Konkurrent ist dabei Enpal, der ehemalige Arbeitgeber der dsb-Gründer. Durch den stark vertikalisierten Ansatz mit eigenen Installateur-Teams profitiert das Energie-Einhorn von höheren Margen, direkterer Qualitätskontrolle und einer enormen Finanzkraft. Einen ähnlich kompromisslosen Weg geht das Hamburger GreenTech 1KOMMA5°. Statt handwerkliche Kapazitäten nur zu vermitteln, kauft das Unternehmen lokale Betriebe gezielt auf, bindet sie exklusiv an sich und fokussiert sich dabei strategisch auf sein vernetztes Energiemanagement-System.

Geht es an die konkrete Umsetzung lukrativer Wärmepumpen-Projekte, trifft die dsb außerdem auf Thermondo. Als stark digitalisierter Heizungsbauer, der die Installation mit fest angestellten Teams durchführt, ist das Unternehmen ein direkter Rivale um die Budgets der Eigenheimbesitzer. Deutlich weniger Risiko geht hingegen von den klassischen, lokalen Energieberater*innen aus. Diese traditionellen Ingenieurbüros sind zwar oft regional tief verwurzelt, können aber mangels digitaler Prozesse und ohne ein ganzheitliches Full-Service-Angebot aus einer Hand nicht mit der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit des Plattform-Ansatzes der dsb mithalten.

Unsere Einordnung & Fazit

Die Series-A-Runde der Deutschen Sanierungsberatung ist ein starkes Signal für den ClimateTech-Standort Deutschland. In einer Phase, in der VCs ihr Kapital primär in Künstliche Intelligenz umschichten, beweist das Gründerteam, dass echtes Umsatzwachstum – die dsb erwartet 15 Millionen Euro in diesem Jahr – und die Lösung eines fundamentalen, wenig glamourösen Problems (Handwerker*innen-Koordination) weiterhin massiv gefördert werden.

Die dsb hat ein beeindruckendes Momentum aufgebaut. Der Ansatz, einen technologisch standardisierten Prozess in einen ineffizienten Markt zu bringen, ergibt betriebswirtschaftlich absolut Sinn. Für einen langfristigen Aufstieg zum „Unicorn“ muss das Unternehmen jedoch beweisen, dass es nicht nur als hochdigitalisierte Lead-Agentur für das lokale Handwerk fungiert, sondern die Wertschöpfung tiefgreifend kontrollieren kann. Der geplante eigene Stromtarif und der Sprung ins B2B-Geschäft sind hierbei die richtigen strategischen Manöver, um wiederkehrende Umsätze (MRR) aufzubauen und sich aus der Abhängigkeit der reinen Sanierungs-Einmalgeschäfte und staatlichen Fördertöpfe zu befreien.

All About Accuracy: Potsdamer DeepTech-Start-up sichert sich siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde

Das 2024 gegründete Potsdamer DeepTech-Start-up All About Accuracy entwickelt hochpräzise Sensor-Chips für die nächste Generation der Physical AI.

Während der mediale Hype um künstliche Intelligenz oftmals von Software und Sprachmodellen dominiert wird, rückt die physische Schnittstelle zur realen Welt zunehmend in den Fokus von Investoren. Das 2024 gegründete Potsdamer DeepTech-Unternehmen All About Accuracy GmbH hat in diesem Segment nun eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen. Die neuartige Sensortechnologie soll industriellen Robotern und autonomen Maschinen Millimeterpräzision in der Bewegungserfassung verleihen und damit rein optische Systeme ausgleichen. Doch der Weg vom Forschungslabor in die Massenproduktion von Hardware ist traditionell steinig.

Gründer und Herkunft aus der Spitzenforschung

All About Accuracy ist ein klassisches akademisches Spin-off. Das Unternehmen entstand als Ausgründung des renommierten Leibniz-Instituts für innovative Mikroelektronik (IHP) und baut technologisch auf mehr als 15 Jahren wissenschaftlicher Halbleiterforschung auf.

Die operative Führungsspitze bilden Dr. Yori Fournier als Co-Founder und CEO sowie Olivier Astraud als COO und CFO. Das Start-up, welches im Innovationszentrum GO:IN im Potsdam Science Park ansässig ist, konnte ein namhaftes Investorenkonsortium gewinnen. Die aktuelle Finanzierungsrunde wurde von Campus Capital by STS Ventures (dem Frühphasen-Fonds von Serienunternehmer Stephan Schubert), der Brandenburg Kapital (Venture-Capital-Arm der Investitionsbank des Landes Brandenburg ILB) sowie ZOHO.VC angeführt. Zudem beteiligten sich spezialisierte Business Angels mit tiefer Expertise im Bereich der Ultra-Wideband-Technologie (UWB) über Gigahertz Venture und Superangels.

Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

All About Accuracy will eine neue Klasse von hochpräzisen, robusten und skalierbaren Bewegungssensorik-Chips etablieren. Das Unternehmen adressiert die Schnittstelle von industriellen Anwendungen, Robotik und Physical AI – mit einem besonderen Fokus auf die humanoide Robotik.

Das technologische Versprechen der Potsdamer:

  • Unabhängigkeit von Optik: Im Gegensatz zu Kamerasystemen funktioniert die funkbasierte Technologie auch bei Verdeckung, Staub, Reflexionen oder schwierigen Lichtverhältnissen zuverlässig.
  • Kompakte Integration: Die Sensorik wird direkt in kleine Elektronikmodule integriert und lässt sich über Wearables, Roboter, Werkzeuge und Maschinen skalieren.
  • Präzise Datenbasis: Für das Training von Physical AI liefert das System kontinuierliche und hochpräzise Referenzdaten (sogenannte Ground-Truth-Daten).

Kritische Würdigung: Obwohl das Marktpotenzial enorm ist, birgt das Geschäftsmodell die typischen Risiken von Deep-Tech-Hardware. Halbleiter-Startups sind in der frühen Phase extrem kapitalintensiv. Die jetzige siebenstellige Pre-Seed-Runde ist ein starkes Signal, doch bis zur fehlerfreien Serienreife und globalen Skalierung werden erfahrungsgemäß rasch zweistellige Millionenbeträge benötigt.

Hinzu kommen die bekannten Nadelöhre der europäischen Hardware-Branche: Abhängigkeiten von globalen Chip-Foundries und Halbleiter-Lieferketten. Zudem sind die Sales- und Integrationszyklen bei B2B-Kund*innen in der Industrie und Robotik notorisch lang. Ein etabliertes System durch eine neue, proprietäre Funktechnologie zu ersetzen, erfordert von den Industriepartner*innn ein hohes Maß an Vertrauen in die langfristige Lieferfähigkeit des Start-ups.

Markt und Wettbewerb

Der Markt für Physical AI steht vor einem ungelösten Problem: Optische Systeme (Kameras und Lidar) erfassen Daten zwar großflächig, stoßen aber bei der robusten Millimeterpräzision in rauen Industrieumgebungen an physikalische Grenzen. Professionelle Motion-Capture-Systeme wiederum sind für den flexiblen Außeneinsatz meist zu teuer und komplex. All About Accuracy besetzt genau diese infrastrukturelle Nische.

Die Konkurrenz schläft jedoch nicht:

  1. Etablierte Sensor-Giganten: Große Player im Bereich Lidar und optische 3D-Erfassung dominieren den Markt und verfügen über tief integrierte Kundenbeziehungen.
  2. UWB-Massenmarkt: Globale Halbleiterkonzerne wie NXP oder Qorvo treiben Standard-UWB-Chips voran. All About Accuracy muss im harten Praxiseinsatz demonstrieren, dass ihre spezialisierte Chip-Architektur einen so deutlichen Performance-Vorsprung bietet, dass sich der Wechsel für Systemintegratoren lohnt.

Einordnung für StartingUp

Für die europäische Start-up-Szene ist All About Accuracy ein hochspannender Case. Statt der nächsten B2B-Software-Anwendung stellt sich das Team der komplexen Aufgabe, echte Hardware-Infrastruktur für die KI-Welt von morgen zu bauen.

Gelingt es den Potsdamern, ihre Sensoren als Standard-Referenzschicht für humanoide Roboter und moderne Industrieanlagen zu etablieren, könnte hier ein global relevanter Player entstehen. Es bleibt eine klassische DeepTech-Wette: Hohes technologisches Risiko gepaart mit hoher Kapitalintensität – aber gestützt auf 15 Jahre fundierte Spitzenforschung und ein erfahrenes Investoren-Netzwerk.

Gründer*in der Woche: DishDrop – den Bewertungsmarkt im Visier

Wie ein 22-jähriger Solo-Gründer dank KI mit seiner App „DishDrop“ Google angreifen will – und zwar Gericht für Gericht.

Der Markt für Gastro-Bewertungen ist heiß umkämpft und wird von Giganten wie Google Maps und TripAdvisor dominiert. Dennoch wagen Gründer*innen immer wieder den Vorstoß in Nischen. Der neueste Akteur: Die App DishDrop, entwickelt vom 22-jährigen Bertin Kabanda. Sein Versprechen: Nicht das Restaurant als Ganzes wird bewertet, sondern das einzelne Gericht auf dem Teller. Eine spannende Idee, die vor allem durch ihre Entstehungsgeschichte aufhorchen lässt – denn DishDrop ist ein Kind der fortschreitenden KI-Demokratisierung.

Bootstrapping im KI-Zeitalter

Bertin Kabanda hat die App, die seit Sommer 2026 im Apple App Store verfügbar ist, weitgehend im Alleingang hochgezogen. Möglich wurde dies laut Gründerangaben durch den intensiven Einsatz moderner KI-Tools, die das Fehlen eines Entwickler- und Designteams kompensierten. Von der Code-Generierung über das UI-Design bis hin zur Fehlersuche fungierte die künstliche Intelligenz als digitaler Co-Founder. Das senkt die Einstiegshürden für Tech-Start-ups massiv und macht DishDrop zu einem Paradebeispiel für den Trend des „AI-assisted Solopreneurship“.

„Als ich mit DishDrop angefangen habe, konnte ich überhaupt nicht programmieren“, blickt der 22-Jährige auf die dreimonatige, oft bis tief in die Nacht reichende Entwicklungsphase zurück. Statt auf menschliche Hilfe verließ er sich auf ChatGPT und Claude. „KI war für mich kein Ersatz für einen Entwickler, sondern mein täglicher Lernpartner“, so Bertin.

Doch trotz des digitalen Co-Piloten war das Projekt kein Selbstläufer. „Am schwierigsten war für mich nicht ein einzelner Fehler, sondern das Zusammenspiel der verschiedenen Technologien“, räumt der Gründer ein. Schon kleine Patzer ließen etwa die Registrierung scheitern, weil die Daten zwischen der auf Next.js basierenden App und dem Backend nicht richtig kommunizierten. Auch bei der Kartenfunktion musste er kapitulieren und von Google Maps auf das simplere OpenStreetMap wechseln. Eine heilsame Lektion für den Solopreneur: „KI kann einem viele Wege zeigen, aber sie nimmt einem nicht die Verantwortung ab, technische Entscheidungen zu treffen und aus Fehlern zu lernen.“

Der Fokus aufs Detail

Die fundamentale These von DishDrop lautet: Eine Restaurant-Gesamtbewertung greift zu kurz. Ein erstklassiger Italiener kann eine unterdurchschnittliche Carbonara servieren; eine unscheinbare Pizzeria dagegen die beste Lasagne der Stadt. Nutzer*innen können auf der Plattform gezielt einzelne Speisen bewerten, Fotos hochladen und so eine feingranulare kulinarische Landkarte erstellen.

Doch jede neue Plattform kämpft mit dem klassischen „Henne-Ei-Problem“: Ohne Content keine Nutzer*in, ohne Nutzer*in kein Content. Bertin geht dieses Problem mit brutaler Ehrlichkeit an und verweist auf die noch winzigen Kennzahlen seines Start-ups: Aktuell verzeichnet DishDrop gerade einmal 41 registrierte Nutzer*innen, 44 Downloads und 57 bewertete Gerichte.

„Netzwerkeffekte entstehen Schritt für Schritt“, gibt sich der App-Macher gelassen. Anstatt künstlich Reichweite aufzublasen, setzt er auf analoges Guerilla-Marketing: Er spricht persönlich mit Food-Creatorn und verteilt Visiten- sowie Tischkarten direkt in den Restaurants. Langfristig sollen Gamification-Elemente wie Badges, Rankings und Streaks die Community bei Laune halten. Bertins Vision ist klar: „Wenn jemand die beste Carbonara oder das beste Curry einer Stadt sucht, interessiert ihn in erster Linie genau dieses Gericht. Genau auf dieses Suchverhalten möchte ich DishDrop langfristig ausrichten.“

Qualitätssicherung in der Nische: Zwischen Anspruch und Realität

Wenn der Fokus derart auf einzelnen Speisen liegt, steigt die Anforderung an die Qualität der hochgeladenen Inhalte massiv. DishDrop lebt von echten Fotos und verlässlichen Einschätzungen. Doch je relevanter die Plattform wird, desto größer ist das Risiko von gezielten Manipulationen durch Gastronom*innen, die ihre eigenen Gerichte ins Rampenlicht rücken wollen.

Auf die Frage, wie er seine App vor systematischen Fake-Bewertungen schützen will, bleibt der Gründer noch vage und verweist auf künftig geplante Standard-Maßnahmen wie eine Meldefunktion und die automatische Erkennung ungewöhnlicher Bewertungsmuster. Gleichzeitig bemüht er sich um eine realistische Einordnung: „Keine Plattform kann garantieren, dass es niemals Fake-Bewertungen geben wird – selbst die größten Anbieter stehen vor dieser Herausforderung.“

Seine Hoffnung ruht vielmehr auf dem Konzept selbst. Da die User*innen nicht nur Sterne vergeben, sondern konkrete Fotos der Gerichte hochladen müssen, sei die Hürde für Fälschungen ohnehin höher. „Dadurch entstehen nachvollziehbarere Inhalte als bei einer reinen Gesamtbewertung“, argumentiert Bertin.

Gegen die Übermacht von Google und Co.

DishDrop ist mit dem Fokus auf Einzelgerichte nicht gänzlich allein auf dem Markt. In der Vergangenheit haben sich bereits verschiedene Start-ups an ähnlichen Konzepten versucht, scheiterten jedoch oft an der langfristigen Monetarisierung und der schieren Marktmacht von Google Maps. Der Suchriese integriert längst KI-gestützte Fotoanalysen, die Speisekarten auslesen und populäre Gerichte hervorheben. Zudem ist DishDrop derzeit nur für das iPhone verfügbar, was den Markt stark limitiert.

Wie also will Bertin Kabanda einen langfristigen Burggraben (Moat) gegen diese Datenübermacht aufbauen? Dass Google seine Funktionen technisch leicht kopieren könnte, bestreitet der Gründer gar nicht erst. „Der eigentliche Burggraben entsteht deshalb nicht allein durch die Technologie, sondern durch die Community“, betont er stattdessen. „Technologie lässt sich kopieren – eine aktive Community mit echten Erfahrungen, Fotos und Bewertungen zu einzelnen Gerichten nicht.“

Ein großes Fragezeichen bleibt jedoch die Monetarisierung. Aktuell wirft die App kein Geld ab. Bertin schließt B2B-Datenverkäufe oder Premium-Features für Gastronom*innen zunächst aus und fasst stattdessen vage kostenpflichtige Zusatzfunktionen für die Endnutzer*innen ins Auge. „Mir ist wichtig, dass sich die Monetarisierung an den Interessen der Nutzer orientiert und nicht den eigentlichen Zweck der Plattform verändert“, verspricht der Solo-Gründer.

Fazit und Ausblick

DishDrop ist ein faszinierendes Experiment an der Schnittstelle von FoodTech und Solopreneurship. Es zeigt eindrucksvoll, wie weit ein einzelner Gründer im Jahr 2026 dank künstlicher Intelligenz kommen kann. Ob das Produkt jedoch den Sprung von der technischen Machbarkeit zu einem nachhaltigen Plattform-Unternehmen schafft, hängt primär davon ab, ob die Nutzer*innen den Fokus auf das „Gericht“ gegenüber der etablierten Bequemlichkeit von Google-Rezensionen vorzieht.

Regulierung als Wachstumstreiber: Wie das EU-Vernichtungsverbot für Textilien einen Milliardenmarkt für Start-ups schafft

In wenigen Tagen, am 19. Juli 2026, tritt die strengste Phase der neuen EU-Ökodesign-Verordnung in Kraft: Große Händler*innen dürfen unverkaufte Kleidung und Retouren nicht mehr vernichten. Was die klassische Textilindustrie unter massiven Anpassungsdruck setzt, ist für Start-ups im Bereich der Kreislaufwirtschaft der Startschuss für einen hochprofitablen B2B-Markt. Eine Markteinordnung.

Die Zahlen der Fashion-Industrie waren lange ein ökologischer Offenbarungseid: Bei Retourenquoten von teils über 40 Prozent im Onlinehandel landeten europaweit jährlich Millionen Tonnen neuwertiger Textilien im Schredder oder in der Verbrennungsanlage. Die Sichtung und Aufbereitung von Retouren oder Saisonware war für viele Marken schlichtweg teurer als die Entsorgung.

Doch damit ist ab dem 19. Juli 2026 Schluss. Mit dem Greifen der EU-Ökodesign-Verordnung (ESPR) gilt für große Unternehmen ein striktes Vernichtungsverbot für Bekleidung, Accessoires und Schuhe. Unternehmen müssen stattdessen Alternativen wie Wiederverkauf, Reparatur, Spenden oder Recycling etablieren und diese lückenlos dokumentieren. Wer dennoch entsorgt, muss Menge und Gründe künftig öffentlich machen – ein enormes Reputationsrisiko. Für mittelständische Unternehmen folgt das Verbot 2030, Kleinstunternehmen bleiben vorerst ausgenommen.

„Das Vernichtungsverbot ist ein wichtiger Schritt. Es setzt ein klares Signal gegen die Verschwendung wertvoller Ressourcen und schafft Anreize, von Anfang an anders mit Produkten umzugehen“, ordnet Dr. Carsten Gerhardt, Vorsitzender der Circular Valley Stiftung, die politische Weichenstellung ein.

Der Markt: Compliance erzwingt Innovation

Damit wandelt sich die Kreislaufwirtschaft (Circular Economy) in der Textilbranche schlagartig von einem CSR-Thema („nice to have“) zu harter Compliance. Marken suchen händeringend nach externen Dienstleister*innen, um ihre Prozesse gesetzeskonform und kosteneffizient umzubauen.

Fast Fashion und der Post-Consumer-Abfall

Das neue Vernichtungsverbot ist ein regulatorischer Meilenstein, doch es adressiert vor allem die Spitze des Eisbergs: unverkaufte Neuware und Retouren (Pre-Consumer-Waste). Die weitaus größere Herausforderung bleibt das dahinterliegende Geschäftsmodell der Fast Fashion. Durch extrem kurze Nutzungsdauern, mindere Materialqualitäten und geringe Wiederverwendungsquoten entsteht der Großteil des globalen Textilmüllbergs erst nach dem Kauf bei dem /der Endverbraucher*in.

„Wenn wir Textilien wirklich im Kreislauf halten wollen, müssen wir den gesamten Lebenszyklus betrachten – vom Design über Nutzung und Wiederverwendung bis hin zum hochwertigen Recycling. Hier entstehen derzeit zahlreiche Innovationen“, mahnt Dr. Carsten Gerhardt. Für Start-ups bedeutet das: Wer nicht nur unverkaufte Neuware rettet, sondern skalierbare Lösungen für den gewaltigen Post-Consumer-Abfall der Fast-Fashion-Industrie findet, bedient einen Markt mit gigantischem Volumen.

Das deutsche Start-up-Ökosystem: Wer den Kreislauf schließt

In genau diese Lücken stoßen derzeit deutsche Start-ups. Sie bauen die technologische und logistische Infrastruktur für eine Industrie, die bisher primär auf den linearen Vertrieb optimiert war. Das Ökosystem fächert sich dabei in hochspezialisierte Segmente entlang des gesamten Produktlebenszyklus auf:

Produktdesign & digitale Infrastruktur (Pre-Life)

Um Textilien am Ende ihrer Lebensdauer verwerten zu können, müssen Materialzusammensetzungen exakt bekannt sein.

  • circular.fashion (Berlin): Das Start-up von Gründerin Ina Budde zählt zu den deutschen Pionieren für den von der EU geforderten Digitalen Produktpass (DPP). Mit der circularity.ID erhält jedes Kleidungsstück einen digitalen "Reisepass" (via QR-Code oder NFC), der alle Infos zu Materialien speichert. Zudem bietet das Unternehmen eine Software an, die Designern schon beim Entwurf zeigt, ob ein Produkt später mechanisch oder chemisch recycelbar ist.

Recommerce-as-a-Service & Reverse Logistics (Mid-Life)

Unverkaufte Ware und Retouren müssen vorrangig wieder in den Markt gebracht werden.

  • reverse.supply (Berlin): Einer der führenden Akteure für B2B-Recommerce. Das Start-up baut für Marken wie Armedangels oder hessnatur White-Label-Second-Hand-Shops auf und übernimmt die komplette „Reverse Logistics“ im Hintergrund: Annahme, Qualitätsprüfung (Grading), Aufbereitung und Fotografie. Für Marken, die ab sofort nicht mehr vernichten dürfen, ist dieser Service ein direkter Rettungsanker.
  • Recash (München): Ein plattformgetriebener Ansatz, der Marken hilft, Recommerce unkompliziert an den primären E-Commerce anzudocken. Das Start-up fungiert als Schnittstelle zwischen Kunden, Marken und Second-Hand-Verwertern.
  • TextilTiger: Der Spezialist für die „First Mile“ der Alttextilien. Das in Hamburg gegründete Start-up holt Altkleider mit E-Lastenrädern direkt an der Haustür ab – ein Service, den das Unternehmen aktuell fokussiert in München anbietet. Das verhindert die in klassischen Sammelcontainern übliche Verschmutzung und garantiert die hohe Materialqualität, die für ein anschließendes Recycling zwingend nötig ist.

DeepTech, Recycling & Materialrückgewinnung (End-of-Life)

Produkte, die nicht mehr verkauft werden können, müssen recycelt werden. Hier liegt die höchste technologische Einstiegshürde.

  • eeden (Münster): Das Start-up löst das Problem von Mischgeweben (z.B. Baumwoll-Polyester-Mix). Mit einem patentierten chemischen Recyclingverfahren gewinnen sie Zellulose aus Alttextilien zurück, die zu neuen, hochwertigen Fasern gesponnen wird. Wie stark dieser Markt wächst, zeigt eine kürzlich abgeschlossene Series-A-Finanzierung von eeden über 18 Millionen Euro.
  • TURNS (Erlangen): Fokussiert sich auf das physische Faser-zu-Faser-Recycling. Das exist-geförderte Start-up sortiert Alttextilien und verarbeitet sie zu hochwertigem Recycling-Garn für neue Kollektionen.
  • Kleiderly (Berlin): Für Textilien, die nicht mehr zu Garn werden können, hat das preisgekrönte Start-up ein Verfahren entwickelt, das Textilmüll in eine Alternative zu erdölbasiertem Plastik umwandelt – etwa für die Produktion von Kleiderbügeln für die Modeindustrie.

B2B-Nischen & Corporate Workwear

Auch abseits der klassischen Modeindustrie entsteht durch die Regulierung enormer Innovationsdruck.

  • Circularity: Das Alumni-Start-up (Batch 1) des Circular Economy Accelerators der Circular Valley Stiftung zeigt, wie branchenspezifische Lösungen aussehen. Das Team entwickelt geschlossene Stoffkreisläufe speziell für Berufsbekleidung. Ein enormer Hebel, da Workwear aufgrund von Firmenlogos und Sicherheitsnormen bisher fast ausnahmslos der Verbrennung zugeführt wurde.

Wo die Chancen für Gründer*innen liegen

Das Wettbewerbsumfeld formiert sich gerade neu. Für Gründer*innen und VCs ergeben sich vor dem Hintergrund der neuen EU-Regulierung drei zentrale Kernmärkte mit enormem Skalierungspotenzial:

  1. Software & Reporting: Werkzeuge für Materialdokumentation, Traceability (DPP) und rechtskonformes Reporting treffen aktuell auf Kunden mit extrem hoher Zahlungsbereitschaft, da die Fristen für die großen Akteur*innen ablaufen.
  2. Infrastructure-as-a-Service: Modekonzerne sind auf den Hinweg zur Kundschaft optimiert. Start-ups, die die extrem kleinteilige Logistik für Grading, Refurbishment und Recommerce als White-Label-Lösung abnehmen, skalieren stark.
  3. Climate-Tech & Materialinnovation: Verfahren, die das Textilrecycling vom Labor in den industriellen Maßstab bringen, lösen den größten Flaschenhals der gesamten Branche und stehen im Fokus großer Kapitalgebenden.

Fazit

Das Vernichtungsverbot markiert das regulatorisch erzwungene Ende des linearen „Take-Make-Dispose“-Modells in der Textilbranche. Der Gesetzgeber agiert ab sofort als mächtigster Vertriebsmitarbeiter für Circular-Economy-Start-ups. Wer jetzt die B2B-Schnittstellen baut, um großen Marken die Kreislaufwirtschaft als Service anzubieten, positioniert sich rechtzeitig in einem wichtigen europäischen Wachstumsmarkt.

Energie-Souveränität oder Milliardengrab? Proxima Fusion erreicht Milliardenbewertung

In einer historischen Series-A2-Finanzierungsrunde sammelt das Münchner Start-up Proxima Fusion 411 Millionen Euro (468 Millionen US-Dollar) an neuem Kapital ein. Mit der daraus resultierenden Bewertung von über 2,4 Milliarden Euro (2,7 Milliarden US-Dollar) avanciert das DeepTech-Unternehmen zum bestfinanzierten und am höchsten bewerteten Fusions-Start-up Europas. Doch während Investorengiganten wie Google und RWE dreistellige Millionenbeträge in die Stellarator-Technologie pumpen, stellt sich für den Markt die drängende Frage: Kann das ehrgeizige Versprechen eines ans Netz gehenden Fusionskraftwerks in den 2030er-Jahren der physikalischen und ökonomischen Realität standhalten?

Das Konsortium, das diese 411-Millionen-Euro-Runde stemmt, wird von XTX Ventures und East X Ventures angeführt. Als strategische Investoren steigen der deutsche Energiekonzern RWE und der US-Technologiegigant Google ein. Letzterer markiert damit sein massives Interesse an grundlastfähiger, sauberer Energie – eine Grundvoraussetzung für den exponentiell steigenden Strombedarf von KI-Rechenzentren.

Im Cap Table findet sich zudem ein breites Bündnis aus staatlichen Förderern und internationalen VCs: KfW Capital, SPRIND, Burda Principal Investments sowie Bestandsinvestoren wie Plural, UVC Partners und Cherry Ventures sind beteiligt.

Besonders bemerkenswert ist die Hebelwirkung dieser privaten Kapitalaufnahme: Erst im Februar 2026 hatten der Freistaat Bayern, RWE und Proxima Fusion ein Memorandum of Understanding (MoU) verabschiedet. Darin stellte Bayern 400 Millionen Euro an öffentlichen Geldern in Aussicht – geknüpft an die Bedingung, dass Proxima privates Kapital in gleicher Höhe beibringt. Diese Hürde wurde vom Start-up in der Rekordzeit von nur drei Monaten zwischen MoU und Termsheet genommen. In weniger als drei Jahren seit der Gründung hat Proxima somit über 650 Millionen Euro (740 Millionen US-Dollar) gesichert, wovon 95 Millionen Euro aus öffentlichen Fördermitteln stammen.

Vom Labor auf das Kraftwerksgelände: Die Historie

Proxima Fusion wurde Anfang 2023 als erstes offizielles Spin-out des renommierten Max-Planck-Instituts für Plasmaphysik (IPP) in München gegründet. Das Gründerteam um CEO Dr. Francesco Sciortino kombiniert dabei jahrelange Forschungsexpertise am IPP mit Know-how aus der Industrie.

Technologisch baut das Unternehmen auf den jahrelangen Durchbrüchen des Wendelstein-7-X-Programms auf. Im Fokus steht die Entwicklung von sogenannten QI-HTS-Stellaratoren. Das frisch eingesammelte Kapital soll nun direkt in den Bau von „Alpha“ fließen. Dieser Nettoenergie-Demonstrator soll Anfang der 2030er-Jahre auf dem Gelände des ehemaligen Kernkraftwerks in Gundremmingen (Bayern) entstehen und zentrale technologische Systeme validieren. RWE stellt für das Vorhaben nicht nur das Gelände zur Verfügung, sondern bringt sich auch strategisch ein. Darauf aufbauend soll noch im selben Jahrzehnt mit „Stellaris“ das weltweit erste kommerzielle Stellarator-Fusionskraftwerk realisiert werden.

Kritische Einordnung: Markt, Modell und Machbarkeit

Das Geschäftsmodell von Proxima Fusion ist hochriskant und extrem kapitalintensiv. Der Weg von der rein wissenschaftlichen Machbarkeit des Plasmaeinschlusses hin zur industriellen Skalierung erfordert nicht nur weitere Milliarden, sondern auch den Aufbau komplett neuer, robuster Lieferketten. Proxima muss Hochtemperatur-Supraleiter (HTS), neuartige Magnete und Kryotechnik in einem bisher nicht gekannten Maßstab fertigen.

Der Markt ist geprägt von einem globalen Subventions- und Innovationsrennen, das maßgeblich von den USA, China und Großbritannien dominiert wird:

 

Start-up / Unternehmen

Hauptsitz

Technologie-Ansatz

Bisheriges Funding (geschätzt)

Proxima Fusion

München, GER

Magneteinschluss (Stellarator)

> 650 Mio. EUR

Commonwealth Fusion Systems

Massachusetts, USA

Magneteinschluss (Tokamak)

> 2,8 Mrd. USD

Tokamak Energy

Oxford, UK

Magneteinschluss (Sphärischer Tokamak)

> 250 Mio. USD

Marvel Fusion

München, GER

Trägheitseinschluss (Laser)

> 150 Mio. EUR

Die technologische Wette: Die Kernfusions-Branche leidet traditionell unter dem Vorwurf, dass der kommerzielle Durchbruch „immer 30 Jahre in der Zukunft liegt“. Der ambitionierte Zeitplan von Proxima lässt kaum Spielraum für Verzögerungen beim Bau der Demonstratoren. Sollten Materialermüdungen bei extremer Hitze oder Skalierungsprobleme der Magnettechnologien auftreten, verschiebt sich die Rendite für die Investoren schnell in die 2040er-Jahre oder später.

StartingUp Fazit: Ein europäisches Wirtschaftswunder in der Mache?

Für die europäische Start-up- und VC-Landschaft ist der Erfolg von Proxima ein wegweisendes Signal. „Diese Finanzierung zeigt, dass Deutschland und Europa in der Lage sind, internationales Kapital für strategische Zukunftstechnologien zu mobilisieren“, betont Proxima-CEO Francesco Sciortino. Es geht um Tech-Souveränität und den Aufbau einer potenziellen Schlüsselindustrie, die – so die Vision des Gründers – als Wachstumstreiber, Jobmotor und Exportpfeiler der deutschen Wirtschaft fungieren kann.

Für die frühen deutschen Geldgeber zahlt sich das Risiko zumindest in der Bewertung bereits aus. Der High-Tech Gründerfonds (HTGF) begleitet Proxima seit der Pre-Seed-Phase, der DeepTech & Climate Fonds (DTCF) ist seit der Seed-Phase an Bord. Romy Schnelle, Geschäftsführerin von DTCF und HTGF, bringt die rasante Entwicklung auf den Punkt: „Als wir Proxima in der Pre-Seed-Phase finanzierten, war Fusion für die meisten noch eine wissenschaftliche Ambition. Nur drei Jahre später ist sie, mit 411 Millionen Euro und Investoren wie RWE und Google, eine industrielle Realität.“ Johannes Weber (Partner beim HTGF) ergänzt: „Proxima hat die reelle Chance, eine völlig neue Industrie und Lieferkette zu schaffen, mit volkswirtschaftlicher Tragweite.“

Proxima Fusion hat mit dem frischen Kapital und der Perspektive für das Kraftwerksgelände in Gundremmingen nun alle Trümpfe in der Hand, um globale Geschichte zu schreiben. Die immense Beweislast liegt jetzt beim mittlerweile rund 200-köpfigen Team: Aus herausragender theoretischer Physik muss nun funktionierendes, fehlertolerantes und wirtschaftlich tragfähiges Engineering werden.

Porelio sammelt 2,4 Mio. Euro ein

DeepTech-Hoffnung oder nur ein weiterer Filter im umkämpften PFAS-Markt?

Drei Wissenschaftler*innen wollen eine 30 Jahre alte Materialklasse erstmals industriell herstellbar machen. Mit einer überzeichneten Pre-Seed-Runde von 2,4 Millionen Euro wagt das 2025 gegründete deutsche Start-up Porelio nun den Sprung vom Labor in die Industrie. Das Versprechen der Gründenden: Wertvolle Edelmetalle aus Industrieströmen zurückgewinnen und parallel persistente PFAS-Schadstoffe aus Wasser filtern.

Team und Historie

Porelio ist ein Spin-off der TU Berlin, das 2025 gegründet wurde. Hinter dem Unternehmen steht ein tiefgreifend wissenschaftlich ausgebildetes Gründerteam:

  • Dr. Rhea Machado (CEO) bringt eine Promotion in Verfahrenstechnik von der Technischen Universität Berlin mit.
  • Javier Silva Mora (CTO) ist Doktorand in Chemie an der renommierten École polytechnique in Paris.
  • Nikol Michailidou (CPO) hält einen MSc in Chemieingenieurwesen von der Technischen Universität Berlin.

Die Technologie des Start-ups basiert auf sogenannten FOMS (Funktionalisierte Geordnete Mesoporöse Silicamaterialien). Diese Materialfamilie lag laut CEO Dr. Machado fast dreißig Jahre lang ungenutzt auf den Laborbänken, da sie niemand im entscheidenden industriellen Maßstab herstellen konnte. Vor der aktuellen, durch den VC Faber angeführten Pre-Seed-Runde, wurde die technologische Entwicklung bereits mit öffentlichen Fördermitteln in Höhe von 2,5 Millionen Euro unterstützt.

Geschäftsmodell: Ein Schwamm für zwei Milliardenmärkte

Die patentierte Innovation von Porelio ist ein neuartiges kontinuierliches Durchflussverfahren, mit dem sich FOMS erstmals im industriellen Maßstab produzieren lassen. Der Prozess soll unter nachhaltigeren Bedingungen ablaufen und 30-mal schneller sein als herkömmliche Methoden. Die so produzierten Materialien wirken wie ein molekularer Schwamm: Sie binden gezielt bestimmte molekulare Substanzen, während der Rest der Flüssigkeit frei durchfließt.

Das Start-up adressiert damit zwei sehr unterschiedliche Märkte, die laut Porelio ein gemeinsames Potenzial von rund 34 Milliarden Euro aufweisen:

  • Edelmetallrückgewinnung: Dieser Markt wird weltweit auf etwa 16 Milliarden Euro geschätzt. Die Technologie soll hierbei beispielsweise Palladium – das derzeit mit rund 40.000 Euro pro Kilogramm bewertet wird – etwa 6-mal schneller aufnehmen als eine Standard-Adsorptionsbehandlungstechnologie.
  • PFAS-Entfernung: Der Markt für die Entfernung von "Ewigkeitschemikalien" aus Wasser wird auf rund 18 Milliarden Euro beziffert. In Tests entfernte das Porelio-Material unter realen Bedingungen fast die Hälfte der enthaltenen Trifluoressigsäure (TFA). In nur fünf Minuten wurde fast 6-mal so viel aufgenommen wie mit kommerzieller Aktivkohle im gleichen Test.

Mit dem frischen Kapital soll die Produktion nun von einem Pilotmaßstab (Kilogramm pro Tag) auf einen industriellen Maßstab (Tonnen pro Jahr) skaliert werden.

Der harte Wettbewerb im PFAS-Markt

Das Start-up stützt sich beim Thema PFAS auf einen weltweit hochdynamischen Milliardenmarkt. Doch gerade hier ist die Realität stark fragmentiert und wird von einem harten technologischen Wettrüsten dominiert, das den Vorstoß von Porelio herausfordernd macht:

  • Das PFAS-Paradoxon (Filtern vs. Zerstören): Porelio fokussiert sich auf die Adsorption – also das reine Herausfiltern und Binden von Verbindungen wie TFA. Zwar betont das Start-up, dass die Materialien regenerierbar sind, doch das wirft unweigerlich die Branchen-Gretchenfrage auf: Was passiert mit dem hochkonzentrierten PFAS-Cocktail nach dem Auswaschen der Filter? Der globale Trend im Start-up-Sektor geht längst in Richtung Mineralisierung. Finanziell hochgerüstete Konkurrenten wie Claros Technologies oder Aquagga vernichten die perfluorierten Kohlenstoffketten komplett. Reine Trennverfahren geraten regulatorisch zunehmend unter Erklärungsnot, wenn die Schadstoffe letztendlich nur verlagert werden.
  • Das Haifischbecken der Adsorptions-Verfahren: Selbst innerhalb der reinen Adsorber-Technologien bewegt sich Porelio in einem Haifischbecken. Global Player wie Veolia oder Xylem rüsten ihre gewaltigen, bestehenden Infrastrukturen weltweit für PFAS-Filterungen auf. Zudem drängen andere DeepTechs auf den Markt, die in der Skalierung bereits weiter sind: Das britische Spin-off Puraffinity hat erst kürzlich knapp 17 Millionen Pfund eingesammelt, um eigene hochselektive PFAS-Materialien in die Massenproduktion zu überführen.
  • Das „Tal des Todes“ der Skalierung: Porelio plant den enormen Schritt von Kilogramm pro Tag auf Tonnen pro Jahr. In nur fünf Minuten fast 6-mal so viel TFA aufzunehmen wie kommerzielle Aktivkohle, ist ein hervorragender Laborwert. Doch im B2B-Chemiebereich verschlingt der Bau eigener industrieller CAPEX-Anlagen Unsummen. Die aktuellen 2,4 Millionen Euro sind ein respektables Pre-Seed-Polster, reichen für die finale Großproduktion gegen milliardenschwere Konkurrent*innen aber bei Weitem nicht aus.

Unser Fazit

Porelio ist ein Paradebeispiel für ambitioniertes europäisches DeepTech. Strategisch überlebenswichtig ist der zweigleisige Ansatz der Plattformtechnologie: Während das Start-up im hart umkämpften, hochregulierten PFAS-Markt massiver Konkurrenz ausgesetzt ist, könnte die Edelmetallrückgewinnung zum rettenden Anker werden. Sie verspricht Industriekunden einen schnellen und direkten Return on Investment, was dabei helfen dürfte, das junge Unternehmen organisch querzufinanzieren.

Der entscheidende Lackmustest steht allerdings noch aus: Nach erfolgreichen Proof-of-Concept-Projekten muss das Team nun beweisen, dass sich die versprochene „30-mal schnellere“ Skalierbarkeit in kommerziell rentable Industriepartnerschaften übersetzen lässt.

DeepTech-Hoffnung aus München: Kann das KI-Start-up alqem die Materialforschung revolutionieren?

Das 2026 gegründete Münchner DeepTech-Start-up alqem hat eine beachtliche Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 8 Millionen Euro abgeschlossen. Unter der Führung namhafter Investoren wie UVC Partners und Union Square Ventures schickt sich das Unternehmen an, einen der zähsten Engpässe der Industrie zu lösen: die Entdeckung und Kommerzialisierung neuer Hochleistungsmaterialien. Doch der Markt für KI-gestützte Materialforschung heizt sich global rasant auf. Zeit für eine analytische Einordnung.

Die Basis für ein erfolgreiches DeepTech-Start-up ist fast immer wissenschaftliche Exzellenz gepaart mit unternehmerischem Pragmatismus. Bei alqem, das Teil des UnternehmerTUM-Ökosystems ist und Arbeitsplätze in München und Coimbra plant, scheint diese Mischung vielversprechend.

Das Gründungs-Trio vereint drei essenzielle Domänen:

  • Dr. Hanh Nguyen (CEO): Bringt mit vorherigen Stationen bei McKinsey, Unilever und OCI Global die nötige wirtschaftliche und strategische Skalierungserfahrung mit.
  • Dr. Tiago Cerqueira (CTO): Hat als Mitentwickler der offenen Materialdatenbank Alexandria bereits bewiesen, dass er große Datenmengen in der Materialwissenschaft strukturieren und nutzbar machen kann.
  • Prof. Milan Allan (CSO): Ist Lehrstuhlinhaber für Experimentalphysik an der LMU München und verantwortet die wissenschaftliche Perspektive im Labor.

Flankiert wird das Team von wissenschaftlichen Beraterinnen und Beratern, darunter Prof. Claudia Felser (Max-Planck-Institut für Chemische Physik fester Stoffe, Dresden), Prof. Miguel Marques (Ruhr-Universität Bochum) und dem ehemaligen McKinsey-Partner Michael Viertler. Forschungspartnerschaften mit der LMU München, der TUM, dem Max-Planck-Institut Dresden sowie den portugiesischen Universitäten Técnico Lissabon, Porto und Coimbra sichern den Zugang zu Talent*innen und Infrastruktur.

Der Markt: Raus aus der chinesischen Abhängigkeit

Der strategische Fokus von alqem trifft den industriepolitischen Nerv der Zeit. Das erste konkrete Anwendungsfeld des Startups sind Permanentmagnete, die ohne den Einsatz seltener Erden auskommen. Der Schmerz der europäischen Industrie ist hier gewaltig:

  • Rund 90 Prozent der heute verwendeten Hochleistungspermanentmagnete werden in China produziert, was eine immense geopolitische Abhängigkeit schafft.
  • Gleichzeitig liegt der letzte wesentliche Durchbruch in der Entwicklung neuer magnetischer Materialien mehr als 40 Jahre zurück.

Dr. Hanh Nguyen bringt das Potenzial auf den Punkt: Ziel sei es, Materialien systematisch zu erschließen, die etwa die Effizienz von Elektrofahrzeugen und Windturbinen steigern und kritische Lieferketten unabhängig von der Produktion in einem einzigen Land machen. Investoren wie Amanda Birkenholz von UVC Partners sehen in fortschrittlichen Materialien gar das Zentrum zukünftiger Technologien – von sauberer Energie über Mobilität bis hin zur Verteidigung.

Das Geschäftsmodell: Kritisch hinterfragt

Alqems Ansatz beruht auf einer zweigleisigen Plattformtechnologie: Einerseits "al-mine", eine Datenbank für vorhergesagte stabile kristalline Verbindungen, und andererseits "al-oracle", welches domänenspezifische Trainingsdaten für Materialeigenschaften liefert. Der entscheidende Differenzierungsfaktor – und gleichzeitig der mögliche Flaschenhals – ist die Ergänzung dieser digitalen Ebene durch eigene Laborkapazitäten zur Synthese und Charakterisierung der KI-Vorschläge. Das Start-up vermeldet, bereits eine Pipeline vielversprechender Kandidatinnen und Kandidaten entwickelt und deren vorhergesagte Leistungsfähigkeit experimentell validiert zu haben. Das erklärte Ziel: Den Entwicklungszyklus von der wissenschaftlichen Vorhersage bis zur industriellen Anwendung von Jahrzehnten auf Jahre oder gar Monate zu verkürzen.

Die strukturellen Herausforderungen des Modells:

  • Labor-Skalierbarkeit: Eine KI kann Millionen Verbindungen in Rekordzeit berechnen, doch die physische Synthese im Labor bleibt oft ein iterativer, ressourcenintensiver Prozess. 8 Millionen Euro Pre-Seed-Kapital klingen solide, können beim Aufbau eigener Hardware-Labore und teurer Prüfstände jedoch schnell aufgebraucht sein.
  • IP und Monetarisierung: Es bleibt die Frage, wie alqem skalierbare Umsätze generiert. Verfolgt das Startup ein Discovery-as-a-Service-Modell für große Industriekunden? Werden Patente für neuartige Magnete an Automobilzulieferer lizenziert? Wenn alqem den Weg wählt, Rohstoffe selbst zu produzieren, wird aus dem agilen KI-Start-up schnell ein kapitalintensives Industrieunternehmen.

Der Wettbewerb: Keine "Blue Ocean"-Strategie

alqem ist mit der Vision einer KI-gestützten Materialrevolution keineswegs allein. Die sogenannte "Materials Informatics" erlebt einen regelrechten Hype. Ein Blick auf den globalen Wettbewerb zeigt, wie umkämpft das Feld bereits ist:

  • Altrove (Frankreich): Das Pariser Start-up hat kürzlich Millionen eingesammelt, betreibt ebenfalls KI-gestützte Synthese-Labore und fokussiert sich exakt auf dasselbe Ziel: Alternativen zu seltenen Erden zu finden.
  • CuspAI (UK): Mit einem massiven Funding von über 100 Millionen US-Dollar im Rücken fokussiert sich dieses Team auf neue Materialien für den Klimaschutz.
  • Dunia (Deutschland) & Materials Nexus (UK): Beide Start-ups nutzen „Self-Driving Labs" und maschinelles Lernen, um Materialentwicklungen drastisch zu beschleunigen.

Darüber hinaus werfen Tech-Giganten wie Google (mit dem GNoME-Projekt) und Microsoft (mit MatterGen) enorme Rechenpower auf das Problem und stellen Millionen neuer Kristallstrukturen open-source zur Verfügung. Alqem muss in den nächsten Monaten beweisen, dass die Symbiose aus eigenen Datenfundamenten und hauseigenem Labor einen ausreichend tiefen Burggraben gegen diese Übermacht bietet.

Unser Fazit

Mit alqem tritt ein akademisches Schwergewicht aus dem Münchner Ökosystem in den Ring, das das Potenzial hat, Europas industrielle Souveränität im Hardware-Sektor entscheidend zu stärken. Die Idee, eine systematische Karte des Materialuniversums mit Hunderten Millionen Möglichkeiten zu entwerfen und direkt physisch zu validieren, ist ambitioniert und exzellent fundiert. Die Lead-Investoren setzen hier spürbar darauf, Weltklasse-Wissenschaft in ein skalierbares Unternehmen zu übersetzen.

Das Gründungsteam muss nun beweisen, dass es nicht nur exzellent forschen, sondern auch kommerziell abliefern kann. Gelingt es alqem, den ersten marktreifen Hochleistungsmagneten ohne seltene Erden seit über vierzig Jahren industriell anwendbar zu machen, hat Deutschland ein potenzielles neues Unicorn im DeepTech-Sektor. Das Rennen um die Materialien der Zukunft hat allerdings gerade erst begonnen.

KI-Kameras gegen den Blindflug: Almetra sichert sich 16,3 Millionen Euro

Das 2022 aus dem Berliner Venture Studio Merantix hervorgegangene KI-Start-up Almetra, das in der Szene bislang unter dem Namen Deltia bekannt war, hat erfolgreich eine Series-A-Finanzierungsrunde über 16,3 Millionen Euro abgeschlossen. Unter der Führung des transatlantischen Investors blisce/ – und mit Beteiligung weiterer Geldgeber wie NAP, Merantix Capital, Robin Capital, Underline sowie Critical Ventures – plant das rund 40-köpfige Unternehmen nun die Expansion in die USA. Zu den bestehenden Kunden zählen laut Almetra bereits Schwergewichte wie Bosch, Siemens Energy und ABB.

Die Fertigungsindustrie steht massiv unter Druck: Steigende Kosten, Fachkräftemangel und zunehmende Konkurrenz aus Niedriglohnländern drücken die Margen auf jeder Ebene der Lieferkette. Gleichzeitig basieren Entscheidungen auf dem Shopfloor oft noch auf manuellen, fragmentierten Prozessen und lückenhaften Daten. Almetras Lösung setzt genau hier an, indem die Plattform KI-gestützte Kameras nutzt, um Produktionsabläufe zu erfassen und diese direkt vor Ort in Echtzeit in Kennzahlen wie Durchsatz und Auslastung zu übersetzen, ohne dass eine aufwendige IT-Integration nötig ist. Mit der aktuellen Finanzierungsrunde vollzieht das Unternehmen einen strategischen Schwenk von einer reinen Lösung für visuelle Produktionsanalysen hin zu einer zentralen Daten- und Automatisierungsplattform. Zukünftig sollen Videodaten, Maschinendaten und bestehende IT-Systeme sowie das Wissen der Mitarbeitenden auf einer einheitlichen Basis gebündelt werden, was auch den Einsatz von Robotik in den Werken ermöglichen soll.

Die Köpfe hinter der Technologie

Gegründet wurde Almetra von Maximilian Fischer und Silviu Homoceanu. Das Duo vereint dabei tiefgreifende Industrieerfahrung mit akademischer KI-Forschung. Maximilian Fischer, CEO und Maschinenbauingenieur der ETH Zürich, analysierte und digitalisierte in seiner bisherigen Laufbahn weltweit bereits Dutzende Fabriken. Sein Co-Gründer Silviu Homoceanu hält einen Doktortitel in Machine Learning und verantwortete zuvor die Software-Einheit für autonomes Fahren bei Volkswagen. Die technologische Tiefe von Almetra wird zudem durch die Aufnahme in renommierte Programme wie den Robotics Accelerator von Google DeepMind sowie das Physical AI Fellowship von AWS, Nvidia und MassRobotics untermauert.

Datenschutz vs. Effizienz

Das Versprechen, die Produktivität bei namhaften Firmen durch die Abschaffung von „Blindflügen“ um bis zu 20 Prozent zu steigern, klingt für Produktionsleiter extrem verlockend. Laut Unternehmensangaben konnte die Produktionsleistung bei Kunden wie eBike Systems innerhalb weniger Wochen bereits um 19 Prozent gesteigert werden. Dennoch birgt das Geschäftsmodell der visuellen Erfassung durch Computer Vision inhärente regulatorische und soziale Risiken. Die Sorge vor einer potenziellen visuellen Dauerüberwachung am Fließband ruft unweigerlich Gewerkschaften und Betriebsräte auf den Plan. Almetra versucht diesem potenziellen „Big-Brother“-Image proaktiv durch striktes lokales Edge Computing zu begegnen: Sämtliche Aufnahmen werden von Beginn an anonymisiert und der Großteil der Daten verlässt die Fabrikhalle nie. Lediglich kurze, zufällig ausgewählte Sequenzen werden zur Ursachenanalyse gespeichert. Abseits der internen Firmenpolitik stellt der EU AI Act eine signifikante Hürde für den Sektor dar. Dauerhafte und lückenlose Compliance im Umgang mit sensiblen Mitarbeiterdaten wird für die Skalierung des Geschäftsmodells in Europa eine ständige Begleiterscheinung sein.

Ein hart umkämpfter Markt

Die Nische der Produktionsanalytik durch Künstliche Intelligenz ist lukrativ, aber dicht besiedelt. Globale Unternehmen wie Viso.ai, Roboflow oder Jidoka Tech bieten der Industrie bereits ausgereifte KI-Plattformen für Qualitätssicherung, Fehlererkennung und Echtzeit-Monitoring an. Gleichzeitig konkurriert Almetra mit bewährten Plattformen wie Shoplogix oder ValueStreamer, die seit Jahren darauf spezialisiert sind, Maschinen- und Produktionsdaten über MES- und ERP-Schnittstellen auszuwerten. Wenn Almetra nun den Anspruch erhebt, zur zentralen Daten- und Automatisierungsplattform der Fabriken zu werden, begibt sich das Startup unweigerlich auf Kollisionskurs mit den gigantischen, oft schwerfälligen, aber tief im industriellen Rückgrat verankerten Systemen etablierter IT-Konzerne.

Unser Fazit

Mit dem Rebranding und der Millionenspritze demonstriert Almetra eindrucksvoll, wie sich europäische DeepTech-Expertise in einen handfesten B2B-SaaS-Case übersetzen lässt. Das Gründerteam hat verstanden, dass reine visuelle Analysen für die Industrie auf Dauer nicht ausreichen – der Sprung zur ganzheitlichen Automatisierungsplattform ist der strategisch richtige nächste Schritt. Der Erfolg des Berliner Start-ups, besonders bei der nun anstehenden US-Expansion, wird am Ende von zwei kritischen Faktoren abhängen. Erstens muss es gelingen, in den Fabrikhallen den Spagat zwischen technischer Effizienzsteigerung und strengsten Datenschutzvorgaben in der Praxis dauerhaft zu meistern. Zweitens wird sich zeigen müssen, ob sich die Plattform gegen bereits stark integrierte IT-Giganten auf dem Shopfloor durchsetzen kann. Schafft Almetra beides, hat das Team eine reale Chance, den globalen Markt für Enterprise-Manufacturing-Software maßgeblich mitzugestalten.

Gründer*in der Woche: XFlowAssist – Digitalisierung ohne Cloud-Zwang

Während der Markt zunehmend auf Cloud-Lösungen setzt, wählt ein junges Kölner Start-up bewusst einen anderen Weg: Shahab Alaei entwickelt mit XFlowAssist ein ERP-System für Handwerker*innen und Dienstleister*innen, das ausschließlich lokal läuft. In unserem „Gründer*in der Woche“-Interview sprechen wir über lokale Datensouveränität, die Risiken von On-Premise-Lösungen und die Hürden des Marktstarts.

Sensible Kund*innen- und Finanzdaten auf Servern von Drittanbieter*innen? Für viele Handwerksbetriebe und kleine Dienstleistende ist das ein rotes Tuch. An diesem Punkt setzt Shahab Alaei mit seinem Kölner Start-up an. Seine im Frühjahr 2026 gelaunchte All-in-One-Software XFlowAssist bündelt administrative Kernprozesse – von der Kund*innenverwaltung über die Einsatzplanung bis hin zur gesetzeskonformen E-Rechnung (ZUGFeRD) und Buchhaltung.

Der technische Ansatz: Die Plattform wird direkt im firmeneigenen Windows-Netzwerk betrieben. Die Datenhoheit bleibt somit physisch im Unternehmen. Mit diesem Gegenentwurf zum aktuellen Cloud-Trend will der Kölner Gründer punkten. Doch der Verzicht auf die Cloud bringt für Nutzer*innen auch eigene Herausforderungen in puncto Flexibilität und IT-Sicherheit mit sich.

In unserem „Gründer*in der Woche“-Interview sprechen wir über lokale Datensouveränität, die Risiken von On-Premise-Lösungen und die Hürden des Marktstarts.
 

StartingUp: Shahab, die meisten neuen Softwarelösungen sind heute reine Cloud-Anwendungen. Wie kam es zu der Idee für XFlowAssist und warum hast du dich so bewusst für den Weg der lokalen Datenhaltung entschieden?

Shahab Alaei: Lokale Datenhaltung bedeutet Datensouveränität. Es geht mir darum, KMU eine Möglichkeit zu geben, dass ihre Daten auch wirklich ihre bleiben. Das Thema Datenschutz und Sicherheit ist nicht erst seit gestern ein dringendes Thema – sowohl für Privat- als auch für Business-Anwender. Für KMU bedeutet das oft Mehraufwand, Kosten und eine damit verbundene Unsicherheit bei der Umsetzung. Erklärungen verfassen, die Compliance einrichten – je weniger Aufwand für den Datenschutz und die Dokumentation anfällt, desto mehr Fokus kann man auf andere wichtige Arbeitsbereiche richten.

Man kann entweder auf strenge Regeln und Gesetze setzen, die den Alltag und die Umsetzung erschweren, aber den Datenschutz trotzdem nicht voll garantieren, oder man lässt die Daten gar nicht erst aus den eigenen Systemen, wenn es nicht unbedingt nötig ist. Damit ist das Problem gelöst. Die Daten werden nur zwischen denen verarbeitet, die es wirklich etwas angeht. Es geht mir um die volle Hoheit über die eigenen Daten. Ich dachte dabei ein bisschen an den Satz: „Back to the Roots“.

StartingUp: Du setzt zu 100 Prozent auf ein lokales Windows-Netzwerk. In Zeiten, in denen Handwerker*innen von der Baustelle aus per Tablet auf Kund*innendaten zugreifen wollen oder die Buchhaltung im Homeoffice gemacht wird, wirkt eine rein lokale Lösung wie ein Rückschritt. Verbaust du deinen Kund*innen damit nicht die Flexibilität des modernen Arbeitens?

Shahab Alaei: XFlowAssist setzt nicht auf „lokal statt flexibel“, sondern auf „Datenhoheit ohne Cloud-Zwang“. Die Daten können lokal im eigenen Netzwerk liegen, aber ebenso an einem vom Kunden gewählten Speicherort – zum Beispiel in einem synchronisierten OneDrive-Verzeichnis, auf einem NAS oder über eine eigene Remote-Zugriffslösung.

Der entscheidende Unterschied ist: Der Kunde entscheidet selbst. Bei vielen Cloud-ERP-Lösungen ist fest vorgegeben, dass die Daten beim Anbieter oder dessen Infrastrukturpartnern liegen. XFlowAssist lässt diese Entscheidung bewusst offen. Wer eine einfache Lösung möchte, kann einen Cloud-Speicher nutzen. Wer mehr Kontrolle will, setzt ein eigenes Netzwerk, ein NAS oder ein VPN ein. Damit ist modernes Arbeiten weiterhin möglich, auch im Homeoffice oder von der Baustelle aus. Es geht nicht darum, Flexibilität zu verhindern, sondern darum, sie nicht an einen Cloud-Zwang zu koppeln.

StartingUp: Lokale Datenhoheit klingt zunächst gut. Aber große Cloud-Anbieter*innen haben meist professionelle IT-Sicherheitsabteilungen. Ein durchschnittlicher Handwerksbetrieb hat das nicht. Wälzt du mit XFlowAssist nicht das immense Risiko von Datenverlusten, defekten Servern oder Ransomware-Angriffen einfach auf deine Kund*innen ab?

Shahab Alaei: Solche Risiken bestehen vom kleinsten Einzelanwender bis zum großen Player über alle Branchen hinweg. Wie gesagt: Es besteht weiterhin die Möglichkeit, die Daten auch auf externen Lösungen zu speichern, die Sicherheitsfeatures wie automatische Backups bieten. Viele KMU nutzen keine eigenen Server, sondern kleine Netzwerke innerhalb ihrer Geschäftsräume.

Für Betriebe ohne eigene IT-Sicherheitsabteilung sind die wichtigsten Sofortmaßnahmen meist nicht teuer: Multi-Faktor-Authentifizierung überall, regelmäßige Updates, gute Backups mit Wiederherstellungstests, Mitarbeiterschulungen gegen Phishing, ein Passwortmanager, minimale Adminrechte und ein einfacher Notfallplan. Den Aspekt der sicheren Kommunikation von XFlowAssist bezüglich verschlüsselter Passwörter halte ich stets aktuell und habe ihn immer im Blick.

Wenn man seine Daten lokal hält und einige Grundregeln wie regelmäßige Backups beachtet, ist der Kompromiss, seine Daten nicht auf fremden Servern zu speichern, ein sehr guter. Vor Angriffen ist niemand absolut sicher, ein Restrisiko besteht immer und für jeden. Aber um Herr über die eigenen Daten wie Umsatzzahlen, Kundendaten und Geschäftsabläufe zu bleiben, ist es die Mühe wert, seine Daten an mindestens zwei Stellen zu sichern – sprich: Backups anzulegen.

StartingUp: Ein ERP-System ist das Herzstück einer jeden Firma. Wie nimmst du potenziellen Kund*innen die berechtigte Angst, dass ihre zentrale Unternehmenssoftware nicht mehr mit Updates versorgt wird, falls du als Einzelgründer unerwartet ausfallen solltest?

Shahab Alaei: Das wäre dann wohl Schicksal … Aber die Sorge ist absolut berechtigt, gerade weil ein ERP-System eine so zentrale Rolle einnimmt. Bei XFlowAssist liegt ein wichtiger Vorteil jedoch genau im Konzept: Die Unternehmensdaten werden lokal und zentral beim Kunden gebündelt. Sie liegen also nicht verstreut in verschiedenen Tools oder ausschließlich in einer externen Cloud-Struktur, sondern bleiben an einer kontrollierbaren Stelle verfügbar. Auch technisch ist XFlowAssist nicht als Blackbox aufgebaut.

Die Übergabefähigkeit ist von Anfang an berücksichtigt: Struktur, Datenhaltung und zentrale Abläufe sind so angelegt, dass eine fachkundige Person das System problemlos nachvollziehen und weiterführen kann. Zudem sind Backup- und Exportfunktionen integriert. Rechnungen können beispielsweise als XML ausgelesen und dadurch von anderen Systemen weiterverarbeitet werden. Kund*innen behalten damit den vollen Zugriff auf ihre Daten und sind nicht vollständig von einer einzelnen Person oder einem geschlossenen System abhängig.

Für den Fall, dass ich als Gründer unerwartet ausfallen sollte, ist der Zugriff und die Entscheidungsfähigkeit notariell geregelt. Bis ein geeignetes Unternehmen oder mehrere technische Partner offiziell benannt sind, liegen die entsprechenden Entscheidungsbefugnisse bei vertrauenswürdigen Privatpersonen aus meinem Umfeld. Der nächste Schritt ist, hierfür zusätzlich ein oder mehrere Unternehmen zu definieren, die im Ernstfall Betrieb, Wartung oder Weiterentwicklung übernehmen können. Mir ist extrem wichtig, dass es im Fall der Fälle nahtlos weitergeht und meine Kunden keinen Schiffbruch erleiden.

StartingUp: Du bist im Frühjahr 2026 offiziell gestartet. Eine so komplexe Software von Grund auf zu entwickeln, kostet viel Zeit und Geld. Wie hast du das Unternehmen bisher finanziert und was waren für dich die prägendsten Meilensteine bis zum heutigen Tag?

Shahab Alaei: Finanziert wurde XFlowAssist bisher komplett aus meinen privaten Mitteln. Ein prägender Meilenstein war für mich der Moment, als ich das erste Mal erfolgreich per Mausklick ein Angebot in einen Vertrag und diesen mit einem weiteren Klick in eine Rechnung konvertieren konnte. Das war ursprünglich mein eigentliches Ziel: eine kleine Hilfe, um ZUGFeRD-Rechnungen zu erstellen. Kleine Betriebe sollten unkompliziert Kunden anlegen und für diese E-Rechnungen im ZUGFeRD-Format generieren können.

Entstanden ist die Idee, nachdem ich für den Betrieb meines Bruders auf der Suche nach einer passenden Lösung war und nichts finden konnte, was nicht mit schwer vorhersehbaren Gebühren, komplizierten Strukturen oder schlechter Dokumentation verbunden gewesen wäre. Gerade zu Beginn waren seine finanziellen Mittel begrenzt, sodass eine einfache, transparente und bezahlbare Lösung wichtig war.

Für einen Einzelentwickler bedeutet ein solches Projekt natürlich einen immensen Zeitaufwand. Vor etwa eineinhalb Jahren habe ich nach der grundsätzlichen Entscheidung mit der Planung begonnen. Wichtig ist: Es gab nicht den einen großen Meilenstein, sondern viele kleine. Vor allem, wenn man bedenkt, dass ein solches System normalerweise von Teams mit oft 20 oder mehr Personen entwickelt wird. Ich konnte auf diesem Weg Einblicke und Erfahrungen sammeln, die man als Entwickler in einem klassischen Team so wahrscheinlich gar nicht in dieser Breite macht. Ich bin zwar seit Jahrzehnten in der IT tätig, offiziell aber erst seit vier Jahren anerkannter Anwendungsentwickler. Normalerweise werden die Aufgaben in einem Softwareprojekt klar aufgeteilt: Eine Person schreibt die Datenbankmodelle, eine andere kümmert sich um Planung und Beschreibung, wieder andere erstellen Dokumentationen oder Programmablaufpläne (PAPs).

Zu Beginn habe ich selbstverständlich auch KI zur Unterstützung genutzt, zum Beispiel bei bestimmten Modellierungen, Konzepten oder Strukturierungen. Das Potenzial dieser Technologien ist enorm. Ohne KI-Unterstützung hätte ich XFlowAssist in dieser Form niemals allein innerhalb von knapp zwei Jahren so weit entwickeln können. Wobei „fertigstellen“ eigentlich der falsche Begriff ist, denn Software ist im Grunde nie wirklich fertig. Sie entwickelt sich stetig weiter. Für mich sind deshalb vor allem die kontinuierlich gewonnenen Erkenntnisse die echten Meilensteine.

StartingUp: Der offizielle Marktstart ist nun erfolgt. Wenn du auf die Roadmap für die nächsten 12 bis 18 Monate schaust: Welche konkreten Funktionen oder neuen Zielgruppen stehen als Nächstes auf dem Plan?

Shahab Alaei: Geplant sind Funktionen wie das digitale Signieren von Dokumenten und Arbeitsscheinen auf mobilen Geräten, wenn Mitarbeiter beispielsweise direkt beim Kunden vor Ort unterschreiben lassen wollen. Eine mobile Version soll zudem die Einsatzplanung und Koordination verbessern – sprich eine App für Angestellte, um mit der Zentrale zu kommunizieren. Dabei geht es um Arbeitszeiterfassung, das Dokumentieren von Tätigkeiten, das Hochladen von Baustellenfotos oder das Einsehen von Tages-, Wochen- und Monatsplänen.

Selbstverständlich gibt es eine Vielzahl solcher Lösungen bereits auf dem Markt, jedoch meist gekoppelt an externe Dienstleister, die über APIs eingebunden werden. Diese Anbieter lesen die Dokumente oder schleusen sie durch ihre eigenen Server. Das könnte ich ebenfalls integrieren, es kollidiert jedoch fundamental mit unserer Kernidee, die Daten souverän zu halten. Das Dokument müsste wieder durch externe Systeme wandern, und diese Wege liefern erneut Angriffsflächen sowie das Risiko, dass Dritte die Daten für sich nutzen – sei es legal oder in Grauzonen.

Mein Ziel ist eine bestmögliche Lösung, die komplett ohne Dritte auskommt, auch wenn das eventuell kleine Kompromisse bei der Funktionalität bedeutet. Die Herausforderung besteht für mich darin, Lösungen mit der maximalen Kontrolle über die eigenen Daten bereitzustellen. Ich strebe an, immer den kürzesten und direktesten Weg zu nehmen, um Daten von A nach B zu bringen.

StartingUp: Zum Abschluss unser Klassiker: Welche konkreten Tipps oder Lektionen aus deiner eigenen Start-up-Erfahrung möchtest du anderen Gründerinnen und Gründern mit auf den Weg geben?

Shahab Alaei: Mein wichtigster Tipp ist: Setzt euch am Anfang einen klaren Rahmen und schreibt ihn verbindlich auf. Haltet fest, was eure Idee ist, welches Ziel ihr erreichen wollt und was erst einmal nicht dazugehört. Gerade in der Anfangsphase kommen ständig neue Ideen dazu. Das ist normal und oft auch gut. Aber nicht jede gute Idee muss sofort umgesetzt werden. Sonst verliert man schnell den Fokus, verzettelt sich und macht sich das eigene Projekt unnötig schwer.

Ich habe gelernt: Erst den ursprünglichen Plan mit Geduld zu Ende bringen, dann schauen, was als Nächstes sinnvoll ist. Gründen bedeutet nicht, jede Möglichkeit sofort zu ergreifen, sondern die richtigen Schritte zur richtigen Zeit zu gehen.

StartingUp: Vielen Dank, Shahab Alaei, für das Gespräch.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Kyrok sichert sich 3,1 Mio. Euro: KI-Pflaster für die alternde Supply-Chain des Mittelstands

Das Berliner Start-up Kyrok sammelt frisches Kapital ein, um Lieferketten in der europäischen Chemie- und Pharmabranche mittels KI zu modernisieren. Doch während das „Overlay“-Geschäftsmodell schnelle Erfolge und das Umgehen alter IT-Strukturen verspricht, bleibt die strategische Frage, ob es die tieferliegenden IT-Altlasten des deutschen Mittelstands langfristig beheben kann.

Das Industrie-KI-Start-up Kyrok hat sich 3,1 Millionen Euro in einer Pre-Seed-Runde gesichert. Angeführt wird die Finanzierungsrunde von dem europäischen Risikokapitalgeber Speedinvest. Zu den weiteren Investoren zählen Arve Capital und das Family Office des Marktführers für aktive Pharmaverpackungen Sanner. Hinzu kommen renommierte Köpfe aus Industrie und Tech: Dr. Marcell Vollmer (Ex-CPO SAP), Dr. André Heeg (BCG), Dr. Stephan Rohr (CEO TWAICE), die Langdock-Gründer Jonas Beisswenger, Tobias Kemkes und Lennard Schmidt sowie Rodrigo Martinez über HelloWorld. Mit dem frischen Kapital baut Kyrok das Betriebssystem aus, entwickelt weitere Module und erweitert gezielt das Berliner Team, um die wachsende Nachfrage zu bedienen.

Gründungshistorie und die Köpfe dahinter

Gegründet wurde Kyrok 2025 von Daniel Hofinger und Lukas Bierfreund in Berlin. Beide Gründer absolvierten die WHU und Hofinger studierte zudem an der Frankfurt School of Finance & Management. Das Duo verfügt über ein umfassendes Know-how in der Implementierung von Software bei Industriekunden. Der Wirtschaftsinformatiker Hofinger hat mit seinen bisherigen Software-Gründungen zusammengerechnet mehr als 1.200 Mittelständler betreut und achtstellige Umsätze erzielt. Noch bevor eine Zeile Code geschrieben wurde, hatten die beiden über 200 Interviews mit Entscheidern aus Pharma und Chemie geführt und in zahlreichen Werksbesuchen und Workshops die Produktions- und ERP-Prozesse im Mittelstand analysiert.

Markt und Problemstellung: Der immense Druck auf den Mittelstand

Das Start-up zielt auf den europäischen Pharma- und Chemie-Mittelstand ab. Pharma und Chemie sind nach dem Fahrzeug- und Maschinenbau der drittgrößte Industriezweig Deutschlands und stehen laut Verband der Chemischen Industrie für mehr als 560.000 Beschäftigte. Über 90 Prozent der Unternehmen sind mittelständisch geprägt. Gleichzeitig altert die Belegschaft: In der Fertigung ist heute jeder vierte Beschäftigte 55 Jahre oder älter. Gehen diese erfahrenen Fachkräfte in Rente, droht wertvolles Prozesswissen verloren zu gehen.

Während über digitale Souveränität diskutiert wird, läuft ein erheblicher Teil der deutschen Pharma- und Chemieproduktion noch auf SAP R/3 aus den 1990er-Jahren oder auf Excel. Gleichzeitig steigt der Druck auf die Lieferketten. Allein zum Jahresende 2025 bestanden laut Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) knapp 560 Lieferengpassmeldungen. Erhöht die europäische Industrie ihre Produktivität im internationalen Wettbewerb nicht, drohen weitere Produktionsverlagerungen. Alterung, Engpässe und Wettbewerbsdruck treffen damit ausgerechnet die Unternehmen am härtesten, die das Rückgrat der Branche bilden: den Mittelstand.

Das Produkt: Evolution statt aufwendiger IT-Migration

Kyroks Betriebssystem für Supply-Chain-Teams legt sich als Anwendungsebene über bestehende ERP-Systeme, ganz ohne Systemmigration, und überwindet so gewachsene Daten-Silos. Statt zwischen ERP und weiteren Anwendungen zu wechseln, arbeiten die Teams in einer modernen Oberfläche, in der industriespezifische KI-Agenten sie durch ihre Prozesse führen. Den Anfang macht der Kundenservice bei der Auftragserfassung, bevor Produktionsplanung, Materialplanung und Einkauf folgen.

Die Software lernt mit jeder Interaktion die nutzerspezifischen Verhaltensmuster besser kennen, sodass Wissen von den Köpfen ins System wandert. Die KI-Agenten übernehmen die Routine, doch die Entscheidung bleibt beim Menschen. Erste Pilotphasen bei mittelständischen Pharma- und Chemieunternehmen zeigen, dass Kyrok mehr als 80 Prozent komplexer Aufträge fehlerfrei erfasst. Bei Routineaufgaben ergeben sich ein hoher Zeitgewinn und eine deutlich reduzierte Fehlerquote. Alle Daten liegen dabei DSGVO-konform auf europäischer Infrastruktur in Frankfurt am Main.

Der „Overlay“-Ansatz als zweischneidiges Schwert

Kyroks Go-to-Market-Strategie adressiert elegant das akuteste Problem bei der Digitalisierung im Mittelstand: die immense Trägheit und die Angst vor riesigen IT-Umstellungen. Der Verzicht auf eine langwierige Systemmigration reißt die wohl höchste Einstiegshürde bei der Einführung neuer Enterprise-Software ein. Das Modell setzt darauf, die oftmals ungeliebte Bedienung von Legacy-ERP-Systemen einfach durch ein modernes, mit KI gestütztes „Frontend“ auszutauschen.

Aus unternehmerischer Sicht ist das ein brillanter Schachzug, da es die Verkaufszyklen massiv verkürzt. Langfristig muss die Branche jedoch die Frage beantworten, ob das bloße „Überstülpen“ einer intelligenten KI-Schicht einer tiefgreifenden digitalen Transformation gleichkommt. Es besteht das Risiko, dass die signifikanten technischen Schulden (Technical Debt), die tief in den Altsystemen schlummern, nur oberflächlich kaschiert werden. Die zwingend notwendige Modernisierung der fundamentalen Infrastruktur könnte durch eine gut funktionierende Oberfläche lediglich weiter in die Zukunft aufgeschoben werden.

Wettbewerb und Marktpositionierung

Der Markt für Industrie-KI und Supply-Chain-Optimierung ist lukrativ und verdichtet sich rasant. Während Kyrok mit einer fokussierten „Niche-to-Win“-Strategie gezielt auf den mittelständischen Pharma- und Chemiesektor setzt, formiert sich auf Konzernebene längst schwergewichtiger Widerstand. Big-Tech-Akteure haben das Potenzial veralteter Lieferketten erkannt und Allianzen wie die jüngste strategische Partnerschaft zwischen T-Systems und SupplyOn arbeiten intensiv daran, KI-gestützte Lieferketten auf souveränen europäischen Plattformen auszurollen.

Um sich gegen solche generalistischen und finanzstarken Großlösungen zu behaupten, wird Kyrok dauerhaft beweisen müssen, dass ihre feingranulare Branchenintegration den entscheidenden, unersetzbaren Mehrwert liefert. Hier könnte der konsequente Human-in-the-Loop-Ansatz zum stärksten Verkaufsargument gegenüber einer traditionell sicherheitsbedürftigen Zielgruppe werden. Wer hochsensible chemische oder medizinische Produktionsketten verantwortet, toleriert keine vollautonomen „Black-Box“-Entscheidungen einer KI. Kyrok hat ausgezeichnete Chancen, den Markt zu durchdringen, sofern es dem Team gelingt, nicht nur ein bequemes KI-Pflaster für veraltete SAP-Systeme zu bleiben, sondern zur unverzichtbaren Schaltzentrale für die Sicherung von essenziellem Prozesswissen heranzuwachsen.

Bielefelder Shortcut: Unternehmensstart in 24 Stunden

Wie das neue Modell „Bielefelder Shortcut“ die Start-up-Bürokratie in Deutschland umgehen will.

Bielefeld wagt einen Vorstoß gegen die oft lähmende Gründerbürokratie in Deutschland: Mit dem sogenannten Bielefelder Shortcut sollen Start-ups künftig innerhalb von nur 24 Stunden voll operativ handlungsfähig sein. Das Modell wurde am heutigen 18. Juni 2026 auf der Tech-Konferenz "Hinterland of Things" vorgestellt und soll den Wirtschaftsstandort stärken, indem es den administrativen Aufwand für junge Unternehmen drastisch senkt.

Vom bürokratischen Hürdenlauf zum Sprint

Wer in Deutschland ein Unternehmen startet, kennt das Problem: Zwischen Notartermin, Handelsregistereintragung und der oft langwierigen Eröffnung eines Geschäftskontos vergehen häufig mehrere Tage oder gar Monate. Hier setzt der Bielefelder Shortcut an, indem er die zentralen Schritte bündelt und die Prozesse massiv verkürzt.

Das Versprechen der Initiatoren: Gründer*innen sollen innerhalb eines einzigen Arbeitstages eine einsatzbereite Unternehmensstruktur erhalten. Der Ablauf umfasst konkret folgende Punkte:

  • Die Bereitstellung einer operativen, geförderten Vorratsgesellschaft in Form einer UG oder GmbH (was de facto einem rechtlichen Mantelkauf entspricht und so die Wartezeit beim Handelsregister umgeht).
  • Ein bereits eingerichtetes, kostenloses Geschäftskonto.
  • Das Aufsetzen einer kompletten Holdingstruktur innerhalb nur eines einzigen Notartermins.
  • Standardisierte, investorenfähige Gesellschaftsverträge, die von Beginn an auf künftige Finanzierungsrunden ausgelegt sind.
  • Eine taggleiche Zusage für langfristige Fördergelder.

Durch diesen komprimierten Ablauf soll sich der bürokratische Aufwand von den sonst üblichen mehr als 30 aktiven Arbeitsstunden auf nur noch wenige Stunden reduzieren.

Fünf Partner, ein Ökosystem

Möglich wird diese Beschleunigung nicht durch eine Gesetzesänderung, sondern durch die orchestrierte Zusammenarbeit von fünf regionalen Akteuren. Die Volksbank in Ostwestfalen eG stellt die operative Gesellschaft und das Geschäftskonto zur Verfügung. Die Bank beginnt laut Sebastian Vielstädte, Unternehmensentwickler der Volksbank, nicht erst bei der Kundenanfrage, sondern bereitet wichtige Schritte im Vorfeld sauber vor.

Die Founders Foundation begleitet die standardisierten Abläufe der Start-ups. Für die konzeptionelle Gestaltung und die Investorentauglichkeit der Struktur zeichnet der Teuto Seed Club verantwortlich. Die finanzielle Komponente steuert die WEGE mbH über das "Bielefelder Startup Paket" bei: Start-ups im Shortcut-Programm erhalten einen Zuschuss zu Kauf- und Mietkosten von bis zu 64.000 Euro, der perspektivisch auf die nächsten vier Jahre gestreckt wird. Für die nötige Sichtbarkeit der Initiative sorgt die Kommunikationsagentur The Trailblazers.

Einordnung für die Gründer*innenszene

Für uns ist an diesem Modell insbesondere die professionelle Strukturierung von Tag eins an relevant. Marek Lehmann, Vorstand des Teuto Seed Clubs, betont, dass eine standardisierte Grundlage Reibungsverluste in frühen Phasen minimiert und den Weg zu späteren Finanzierungen ebnet. Dass das Fundament direkt als Holdingstruktur aufgesetzt wird, ist ein entscheidender Vorteil, der Gründer*innen später oft teure und komplexe Umstrukturierungen erspart, wenn Venture Capital an Bord kommt.

Gleichzeitig untermauert das Projekt die wachsenden Ambitionen der Region Ostwestfalen-Lippe (OWL). Aktuelle Daten des "OWL Startup Monitors 2025" – einer von der Founders Foundation und dem Startup Verband erhobenen Eigenstudie – belegen, dass sich die Zahl der Neugründungen in der Region in der vergangenen Dekade mehr als verdoppelt hat. Zudem bewerten 69 Prozent der dortigen Gründer*innen das lokale Ökosystem positiv, während der Bundesschnitt lediglich bei 57 Prozent liegt. Laut Dominik Gross, CEO der Founders Foundation, ist das Projekt das Ergebnis eines zehnjährigen, konsequenten Ökosystem-Aufbaus.

Ausblick

Das Programm, dessen erste Unternehmensstarts bereits ab Juli 2026 anlaufen sollen, demonstriert, dass praxisnaher Bürokratieabbau auf lokaler Ebene realisierbar ist, wenn Banken, Wirtschaftsförderung und Start-up-Netzwerke ihre Prozesse synchronisieren. Es bleibt abzuwarten, ob das "Bielefelder Modell" in der Praxis – etwa unter dem Einfluss strenger bankenrechtlicher Geldwäscheprüfungen (KYC) – diese Geschwindigkeit vollumfänglich halten kann und genügend Strahlkraft entwickelt, um auch andere deutsche Startup-Hubs zu ähnlichen prozessualen Innovationen zu bewegen. Interessierte Teams können sich ab sofort unter www.bielefelder-shortcut.de informieren.