Die Ära der klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO) bekommt ernstzunehmende Konkurrenz. Wenn Nutzer*innen heute nach Produkten oder Dienstleistungen suchen, tippen sie ihre Fragen zunehmend in Dialogfenster von Sprachmodellen statt in traditionelle Suchschlitze. Genau an dieser Schnittstelle positioniert sich das neu gestartete Münchner Start-up Vjus.AI. Doch kann eine Software wirklich die „Black Box“ der generativen KI entschlüsseln – und wie nachhaltig ist das Geschäftsmodell?

Hinter der am 1. April 2026 offiziell gelaunchten Plattform steht die AtWize Business Services GmbH mit Sitz in München. Kopf des Unternehmens ist Gründer Wolfe W. Diener, der zuvor bereits in leitenden Positionen als Geschäftsführer und im Vorstand großer Softwarehäuser aktiv war. Mit dem Start von Vjus.AI vollzieht das Unternehmen nun eine strategische Erweiterung in den stark wachsenden Bereich der Answer Engine Optimization (AEO) und Generative Engine Optimization (GEO).

Vom Humankapital zur KI-Sichtbarkeit

Die Historie des Unternehmens ist dabei von einem interessanten Strategiewechsel geprägt. Ursprünglich startete AtWize 2023 mit einem Fokus auf KI-Lösungen gegen den Fachkräftemangel. Diener erklärt die Hintergründe: „Parallel hatte ich schon eine Weile an der Idee arbeitete, Unternehmen zu ermöglichen, ihre in den Ruhestand ausscheidenden Mitarbeiter strukturierter zu managen, um sie bei Bedarf für Projekte oder übergangsweise anzusprechen. Es liegt so viel Humankapital und Erfahrung brach.“ In der aktuellen wirtschaftlichen Phase sei dies jedoch kein Top-Thema gewesen, weshalb man sich zunächst auf die Software-Entwicklung für Dritte konzentriert habe.

Der eigentliche „Aha-Moment“ kam durch die tägliche Arbeit. „Im letzten Jahr haben wir dann immer mehr auch KI-Tools zur Entwicklung eingesetzt und dabei den Bedarf, sogar die Notwendigkeit erkannt, die Sichtbarkeit in KI-Modellen zu messen und zu verbessern“, so Diener. Die Dringlichkeit begründet er mit dem veränderten Nutzer*innenverhalten: „KI-Modelle geben begründete Empfehlungen zur gestellten Frage. Da sucht man nicht weiter, sondern nimmt das Ergebnis wie es ist. Wer da nicht enthalten ist, ist unsichtbar.“

Nutzer*innensimulation: Die reale Perspektive

Vjus.AI setzt auf die Simulation realer Suchanfragen. Während klassische SEO-Tools oft auf APIs zugreifen, misst diese Plattform, wie Marken in Antworten von ChatGPT, Gemini, Grok oder Perplexity tatsächlich erscheinen. Auf die Frage nach der technischen Umsetzung und der Nicht-Deterministik der KI-Modelle antwortet Diener detailliert: „Wenn Sie Ihre Sichtbarkeit bei KI-Suchen wissen wollen, dann sollte diese ja so gemessen werden, wie sie ein normaler Nutzer, der einem KI-Modell eine Frage stellt, einen Prompt eingibt, auch sieht.“ Man müsse also zunächst Prompts definieren, bei denen man gefunden werden wolle – etwa als Münchner Zahnarzt bei der Frage nach dem besten Zahnarzt vor Ort.

„Wir analysieren die Ergebnisse, die von den KI-Modelle auf die Prompts hin geliefert werden“, erklärt Diener weiter. Dabei werden Kennzahlen wie Sichtbarkeit, Ranking und Sentiments (neutrale, positive oder negative Notation) erhoben. Den Vorwurf einer verzerrenden technischen Schicht weist er zurück: „Wir sind insofern keine Zwischenschicht, sondern werten die Daten aus, die viele User auch sehen würden. Die Nicht-Deterministik führt dabei zwar zu kleinen Schwankungen, aber es entsteht insgesamt ja ein Bild über die Zeit.“

Marktchancen und der „Unfair Advantage“

Das Interesse am Markt scheint groß zu sein; bereits vor dem offiziellen Launch konnten erste Kund*innen gewonnen werden. Finanziell steht das Start-up auf eigenen Beinen: „Wir finanzieren uns komplett aus eigenen Mitteln. Und da wir schon Kunden im Entwicklungsbereich haben, konnten wir Vjus.AI früh anwenden und testen“, betont der Gründer. Mit Investor*innen habe man noch nicht gesprochen: „Jetzt erst mal machen, dann reden wir.“

Um sich gegen die großen SEO-Platzhirsche zu behaupten, setzt Diener auf vier spezifische technische Vorteile. Erstens setze man auf eine natürliche Simulation: „Unsere Art des Promptens simuliert wirklich natürliche User. Andere machen das nicht.“ Zweitens komme eine eigene Scraping-Technologie zum Einsatz. Diese erlaube eine besonders detaillierte Analyse der Ergebnisse, auch der „Nebengeräusche“ wie etwa Quellenangaben. Als dritten Punkt nennt der Gründer das analytische Prompting: Vjus.AI unterstützt nicht nur beim Erstellen von Prompts, sondern analysiert auch, wie passend diese für die Sichtbarkeitsmessung sind. Viertens biete das Improver-Modul ein Analyse-Tool, das über die Daten hinweg ermittelt, „was die Haupthebel für das Unternehmen oder die Marke ist, um die Sichtbarkeit bei KI-Suchen zu erhöhen“.

GEO als neues Standard-Tool?

Für die Zukunft sieht Diener eine klare Entwicklung. Zwar werde es in zwei Jahren wahrscheinlich immer noch die klassische Google-Suche geben, doch der Übergang sei bereits fließend, da Google zunehmend KI-Ergebnisse mitliefere. „Die Suche mit KI-Modellen wird aber die gewohnte Praxis werden“, ist sich Diener sicher.

Seine Prognose für die Branche ist deutlich: „Insofern wird SEO eher übergehen in ein GEO. Ein SEO ohne Beachtung der Optimierungen für KI-Modelle macht aus meiner Sicht aber heute schon keinen Sinn mehr.“ Das Ziel für Vjus.AI ist dabei klar gesteckt. Die größte Hürde sei es, für die Nutzer*innen den besten Mehrwert zu generieren: „Darauf liegt unser Fokus und deshalb rennen wir, so schnell wir können.“

Die deutsche Industrie steht unter massivem Druck: Internationale Konkurrenz – insbesondere aus Asien –, chronischer Fachkräftemangel und die Notwendigkeit, Entwicklungszyklen drastisch zu verkürzen, zwingen zum Handeln. Generative künstliche Intelligenz (GenAI) gilt als Heilsbringer, doch in der Praxis verpuffen viele Initiativen. Nur etwa 41 Prozent der KI-Prototypen in der Fertigungsindustrie erreichen laut Branchenstudien den produktiven Einsatz. Die Konstruktions- und Entwicklungsabteilungen gelten als stark in Silos organisiert und bis heute schwer automatisierbar.

„Engineering ist das Rückgrat jedes Industrieunternehmens, gehört jedoch nach wie vor zu den am wenigsten digitalisierten und automatisierten Funktionen und war bis vor Kurzem für KI weitgehend unzugänglich“, bringt es Dr. Moritz Maier, Co-CEO von Synera, auf den Punkt.

Genau in diese Lücke stößt sein Unternehmen. Mit einer Series-B-Finanzierungsrunde über 35 Millionen Euro will das Bremer Startup nun international skalieren. Angeführt wird die Runde vom europäischen Wachstumsfonds Revaia, mit starker Beteiligung des UVC Partners Wachstumsfonds sowie Capgemini (über ISAI Cap Ventures). Auch die Bestandsinvestoren Spark Capital, BMW iVentures und Cherry Ventures ziehen wieder mit. Das Signal an den Markt ist deutlich: Engineering Automation wird zum nächsten großen Software-Schlachtfeld.

Von Kieselalgen zur KI-Plattform

Hinter Synera stehen die Gründer Moritz Maier, Daniel Siegel (beide Co-CEO) und Sebastian Möller (Managing Director). Die Ursprungsidee entstand am renommierten Alfred-Wegener-Institut (AWI) in Bremerhaven. Die Gründer forschten dort im Bereich der Bionik und untersuchten die Leichtbaustrukturen von Kieselalgen, um deren evolutionäre Prinzipien auf technische Bauteile zu übertragen.

Aus „Evolutionary Light Structure Engineering“ wurde 2018 die Ausgründung ELISE. Zunächst lag der Fokus auf algorithmusbasiertem Design. Mit der Zeit erkannten die Gründer jedoch ein viel grundlegenderes Problem: Es fehlte nicht an Software für das eigentliche Design, sondern an einer Brücke, die die unzähligen Insellösungen (CAD, Simulation, Materialprüfung) im Engineering-Alltag verbindet. Dies führte zur Neuausrichtung und schließlich zur Umbenennung in Synera – einer Low-Code- und KI-Plattform für Connected Engineering.

Das Geschäftsmodell im Check

Synera betreibt ein klassisches B2B-Plattform-Modell. Anstatt etablierte Platzhirsche im Computer-Aided Design (CAD) zu verdrängen, positioniert sich Synera als übergeordnete Orchestrierungsschicht. Die Software klinkt sich in über 80 bestehende Tools ein.

• Der Werttreiber: Nutzer*innen können komplexe Workflows (z. B. CAD-Modellierung → Simulation → Kostenkalkulation → Designanpassung) als Templates speichern. Das frische Kapital soll laut Moritz Maier nun eine Entwicklung beschleunigen, „bei der KI-Agenten als echte digitale Engineers agieren und komplexe Workflows entlang der gesamten Wertschöpfungskette autonom ausführen.“
• Der Lock-in-Effekt: Wenn ein Industriekonzern seine Kernprozesse auf Synera automatisiert hat, ist die Plattform kaum noch auszutauschen. Die Wechselkosten für den Kunden sind enorm.
• Die Herausforderungen: Das Modell ist technisch hochkomplex. Die ständige Pflege von über 80 API-Schnittstellen zu Drittanbietern bindet gewaltige Entwickler*innen-Ressourcen. Zudem erfordert der Vertrieb in klassische Hardware-Unternehmen lange Sales-Zyklen.

Zwischen RPA und Spezial-CAD

Kritische Einordnung: Vertraut der/die Ingenieur*in der KI?

Synera verweist auf eine Umsatzverdopplung im vergangenen Jahr und über 60 namhafte Kunden, darunter BMW, Airbus, NASA und Miele. Mit dem frischen Kapital steht die Expansion nach Asien, Europa und in die USA an. Dass dieser Wachstumskurs von den Investoren aktiv gestützt wird, betont Benjamin Erhart, General Partner bei UVC Partners: „Wir konnten erleben, wie Synera als zuverlässiger Partner die Transformation des Engineerings gestaltet.“

Doch der Weg zur breiten Durchdringung birgt auch Stolpersteine:

1. Das Vertrauensproblem: „Agentic AI“ bedeutet, dass die Software eigenständig Entscheidungen trifft. In sicherheitskritischen Branchen (Luftfahrt, Automotive) herrschen jedoch strikte Compliance-Regeln. Bevor ein KI-Agent autonome Designänderungen an tragenden Bauteilen vornimmt, müssen massive Haftungsfragen geklärt sein.
2. Die Pilot-Falle: Viele GenAI-Projekte scheitern auf dem Weg in die Produktion. Die Gefahr für Synera besteht darin, in Innovationsabteilungen stecken zu bleiben, während das operative Kerngeschäft aus Kostengründen an bewährten Methoden festhält.
3. Die API-Abhängigkeit: Wer als Brückenbauer*in zwischen Dutzenden Software-Silos agiert, macht sich von den Anbietern abhängig. Sperrt ein großer CAD-Anbieter seine API, trifft dies Syneras Modell im Kern.

Fazit

Synera ist ein exzellentes Beispiel dafür, wie aus akademischer Grundlagenforschung ein hoch skalierbares DeepTech-Produkt werden kann. Der strategische Pivot vom reinen Design-Tool zur prozessübergreifenden Plattform zahlt sich durch die starke Series B nun aus. Gelingt es den Bremern, den eher konservativen globalen Maschinenbau davon zu überzeugen, dass KI-Agenten die menschlichen Ingenieur*innen nicht ersetzen, sondern befähigen, könnte Synera der entscheidende globale Standard im Connected Engineering werden.

Die food42morrow GmbH wurde 2022 in Frankfurt am Main mit dem Ziel gegründet, Marktlücken im Bereich Functional Food durch wissenschaftlich fundierte und trendorientierte Konzepte zu schließen. Die Gründer Raoul Kammann, Max Kammann und Carlos Lopez Granado entwickelten mit JUMA eine Antwort auf die steigende Nachfrage nach natürlichen Wachmachern.

Das Kernprodukt RECHARGE+ ist ein teebasierter Hydration Drink, der Elektrolyte, Vitamine und natürliches Koffein (u. a. aus Guayusa) kombiniert. Der Fokus liegt hierbei auf einer Funktionalität ohne Zuckerzusatz, die speziell auf die Bedürfnisse einer urbanen, aktiven Zielgruppe zugeschnitten ist. Bereits 2025 konnte das Start-up die Marktfähigkeit durch erste Listungen im deutschen Lebensmitteleinzelhandel (LEH) nachweisen.

Packaging-Innovation als strategischer Hebel

Ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal, das den Exit maßgeblich begünstigt haben dürfte, ist das innovative Gebinde. food42morrow brachte als erstes Unternehmen in Deutschland eine wiederverschließbare Aluminiumflasche mit Schraubverschluss in dieser Kategorie auf den Markt. Diese Verpackung kombiniert die hohe Recyclingquote von Aluminium mit der Flexibilität einer Flasche. Für etablierte Konzerne wie die Berentzen-Gruppe stellt eine solche bereits validierte „Hardware-Innovation“ einen hohen Wert dar, da sie das Risiko bei der Markteinführung neuer Kategorien senkt.

Einordnung: Die „Evolve 2030“-Strategie

Der Zukauf durch die Berentzen-Gruppe ist kein Zufall, sondern Teil einer breiteren Branchenbewegung. Mit der Strategie BERENTZEN EVOLVE 2030 reagiert der Konzern auf den rückläufigen Spirituosenkonsum und investiert massiv in das Segment der alkoholfreien Getränke (AfG). JUMA fungiert hierbei als Portfolio-Ergänzung im margenstarken Premium-Bereich der funktionalen Drinks. Ähnliche Strategien verfolgten zuletzt auch Akteure wie Eckes-Granini oder die Paulaner-Gruppe bei der Integration agiler Innovationsmarken.

Key Learnings für Gründer*innen

Aus dem Case food42morrow lassen sich drei zentrale Erkenntnisse für die Skalierung von Konsumgüter-Start-ups ableiten:

1. USP durch Packaging: In einem gesättigten Markt reicht ein guter Inhalt oft nicht aus. Eine technologische oder funktionale Innovation bei der Verpackung kann der entscheidende Türöffner für den LEH und für Akquisitionsgespräche sein.
2. Validierung vor Skalierung: Der Exit erfolgte erst, nachdem die Marktfähigkeit (Proof of Market) durch erste Listungen 2025 bewiesen war. Große Player kaufen bevorzugt Marken, die ihre „Kinderkrankheiten“ bereits überwunden haben.
3. Positionierung als „Brückenbauer“: food42morrow hat sich erfolgreich als Bindeglied zwischen Start-up-Agilität und industrieller Skalierung positioniert. Dies ermöglicht es den Gründern, sich auf ihre Kernkompetenz – die Produktentwicklung – zu konzentrieren, während die massive Distribution durch die Strukturen eines Konzerns erfolgt.

Was kommt nach JUMA?

Mit der Übergabe der Marke an Vivaris stellt food42morrow seine Kompetenz als Innovationstaktgeber unter Beweis. Bleibt die spannende Frage, welche Trends das Frankfurter Team als Nächstes identifiziert.

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

Der Blick ins Register: Neustart statt Neugründung

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

KI statt Architekt: Kampfpreis und OBI-Deal

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

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

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

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

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

Fazit: Smartes Playbook, harter Stresstest

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

Europas Energieinfrastruktur stößt zunehmend an ihre Grenzen. Während die Internationale Energieagentur (IEA) prognostiziert, dass sich der Strombedarf von Rechenzentren bis 2030 mehr als verdoppeln wird, zeigten großflächige Stromausfälle in Spanien und Portugal zuletzt die Schwächen der heutigen Energiesysteme auf.

Eine radikale Lösung für dieses drängende Problem verspricht nun das 2025 in Luxemburg gegründete Start-up TerraSpark. Das junge Unternehmen hat eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von über fünf Millionen Euro erfolgreich abgeschlossen. Zu den Geldgebern zählen neben der Pariser Gesellschaft Daphni und dem Tech-Investor Sake Bosch auch die Angel-Investoren-Allianz better ventures und die Hans(wo)men Group. Ihr gemeinsames Ziel: Weltraumgestützte Solarenergie kommerziell nutzbar zu machen.

Prominente deutsche Wurzeln in einem hochkomplexen Hardware-Projekt

Dass dieses Vorhaben für die hiesige Gründerszene von besonderem Interesse ist, liegt maßgeblich an der personellen Aufstellung. Hinter TerraSpark steht ein Gründertrio, das eine seltene Kombination aus europäischer Raumfahrtexpertise und massiver Skalierungserfahrung vereint. Aus deutscher Sicht sticht hierbei besonders Chief Operating Officer Matthias Laug hervor. Als Mitgründer von Lieferando und Tier Mobility bringt er tiefe Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung großer europäischer Plattformunternehmen in das komplexe Projekt ein.

Geführt wird das Team von CEO Jasper Deprez, einem Seriengründer, der zuvor die globale HR-Tech-Plattform Tradler aufbaute. Die zwingend notwendige Raumfahrt-Expertise liefert Chief Technology Officer Dr. Sanjay Vijendran: Er verantwortete bei der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) bereits das Solaris-Programm zur weltraumgestützten Solarenergie und war an der Mars Sample Return Mission beteiligt. Auch auf Investor*innenseite ist das deutsche Vertrauen in das Team groß. Tina Dreimann, Gründerin und Geschäftsführerin von better ventures, lobt genau diese Mischung aus europäischer Raumfahrtkompetenz und der Erfahrung, Technologie wirklich zu skalieren.

Erst die Erde, dann das All

Die Vision des Trios ist gewaltig: Solarenergie soll im Weltraum eingefangen und per Funkfrequenz sicher zur Erde übertragen werden. Das Konzept ist in der Theorie bereits seit den 1970er Jahren bekannt, doch erst heute machen sinkende Startkosten sowie technologische Fortschritte in der Satellitenfertigung und Orbitrobotik die Umsetzung wirtschaftlich tragfähig.

Anstatt jedoch das immense Risiko einzugehen und sofort mit gigantischen Systemen im All zu beginnen, wählt TerraSpark bewusst einen schrittweisen Kommerzialisierungs-Ansatz. Das Startup startet auf der Erde mit der Kommerzialisierung funkfrequenzbasierter drahtloser Energieübertragung für industrielle Anwendungsfälle. Mit diesem pragmatischen Schritt sollen Sicherheit, Effizienz und regulatorische Kompatibilität im kleinen Maßstab demonstriert werden, bevor das System in den Orbit skaliert wird. Ein hochrelevanter Markt für diese erste Phase sind netzferne Regionen, die bislang auf Dieselgeneratoren angewiesen sind. Dort liegen die Stromkosten häufig bei etwa 0,70 bis 1,50 Euro pro Kilowattstunde – ein starkes Preissignal, das technologische Alternativen rasch wirtschaftlich attraktiv machen kann.

Um diesen Markt zu erschließen, bereitet das Unternehmen in den kommenden Monaten erste Pilotanwendungen vor, darunter die drahtlose Energieversorgung eines Live-Events. Auch die Roadmap für den Weg ins All steht: Ein erster orbitaler Technologie-Demonstrator ist für das Jahr 2027 geplant, die erste echte Weltraum-zu-Erde-Energieübertragung wird für 2028 anvisiert.

Markt, Wettbewerb & Machbarkeit
Obwohl die Physik hinter der funkfrequenzbasierten Energieübertragung laut CTO Sanjay Vijendran seit Jahrzehnten validiert ist, bleibt die weltraumgestützte Solarenergie ein extrem komplexes Unterfangen. TerraSpark ist auf diesem kapitalintensiven Spielfeld nicht allein. Neben Start-ups wie Virtus Solis aus den USA oder dem neuseeländisch-deutschen Unternehmen Emrod haben auch etablierte Luft- und Raumfahrtgiganten wie Airbus das enorme wirtschaftliche Potenzial längst erkannt und treiben eigene Forschungsprogramme voran.

Kritisch zu hinterfragen bleibt bei all diesen Vorhaben die technische Effizienz der Energieübertragung über gewaltige Distanzen bis hinunter zur Erde. Die Errichtung großflächiger Solarpaneele im Weltall erfordert trotz signifikant sinkender Frachtpreise weiterhin immense Vorabinvestitionen und unzählige Raketenstarts. Zudem muss der internationale regulatorische Rahmen für das Richten von hochkonzentrierten Funkwellen aus dem All auf irdische Empfangsstationen erst noch global abgestimmt werden.

Fazit

Der „Earth-first“-Ansatz von TerraSpark ist ein äußerst kluger, unternehmerischer Schachzug. Er mildert das finanzielle Risiko für die Seed-Investoren ab, demonstriert Technologie greifbar im Kleinen und könnte frühe B2B-Umsätze generieren, lange bevor die erste Hardware ins All fliegt. Dennoch bleibt der Meilenstein-Plan enorm ambitioniert. Matthias Laug und seine Mitstreiter*innen haben in der Vergangenheit zwar eindrucksvoll bewiesen, dass sie digitale und urbane Geschäftsmodelle massiv skalieren können. Der Schritt vom E-Scooter-Verleih zur interplanetaren Energie-Infrastruktur erfordert in den kommenden Jahren jedoch eine völlig neue Dimension der Exekution – und noch deutlich tiefere Taschen der Investor*innen.

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

Vom Agenturgeschäft zur SaaS-Lösung

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

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

Plattformansatz für Inspektionsdaten

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

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

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

Marktumfeld & regulatorische Barrieren

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

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

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

Der technologische Burggraben im starken Wettbewerb

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

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

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

Finanzierung & Ausblick

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

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

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

Intelligenz schlägt Nanometer

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

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

Zwischen IP-Lizenz und Hardware-Hürden

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

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

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

Fazit

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

Für Gründer*innen im DeepTech-Segment ist es oft die größte Hürde: Wie übersetzt man Grundlagenforschung in ein Produkt, das für die Industrie greifbare Probleme löst? Das Münchner Start-up planqc liefert darauf aktuell eine spannende Antwort. Gemeinsam mit der Universität des Saarlandes sowie den Konzernen BMW und Infineon arbeitet das Team an einer Lösung für eines der hartnäckigsten Probleme der Wirtschaft: die Routen- und Prozessoptimierung bei unzähligen Variablen. Dass planqc hier als Quanten-Spezialist auftritt, ist das Ergebnis eines rasanten Aufstiegs in der europäischen Tech-Szene.

planqc: Aus der Forschung in die Wirtschaft

Gegründet 2022 von den Quantenphysikern Dr. Alexander Glätzle (CEO), Dr. Sebastian Blatt (CTO) und Dr. Johannes Zeiher, ist planqc das erste Spin-off des renommierten Max-Planck-Instituts für Quantenoptik. Das Team bringt nicht nur geballtes Know-how aus Garching mit, sondern verfolgt einen technologischen Ansatz, der sich bewusst von einigen BigTech-Giganten unterscheidet.

Während viele globale Konzerne auf fehleranfällige und aufwendig auf den absoluten Nullpunkt gekühlte Systeme setzen, nutzt planqc neutrale Atome als Qubits, die durch Laserlicht in optischen Gittern festgehalten werden. Dieser Ansatz ermöglicht den Betrieb bei Raumtemperatur und verspricht eine leichtere Skalierbarkeit der Qubits. Anstatt im Labor auf den theoretisch perfekten Rechner der fernen Zukunft zu warten, wählt das junge Unternehmen einen stark anwendungsorientierten Weg.

Der schnelle Aufstieg: Millionen-Investments und Großaufträge

Wie sehr dieser pragmatische Ansatz im Markt verfängt, zeigt die jüngere Firmengeschichte. Bereits kurz nach der Gründung zog planqc staatliche Großaufträge an Land – darunter den Zuschlag für die Entwicklung eines Quantencomputers für das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR).

Der vorläufige Höhepunkt der wirtschaftlichen Skalierung folgte im Sommer 2024 mit einer Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen Euro. Mittlerweile ist das Start-up auf rund 100 Mitarbeitende angewachsen und wurde im September 2025 mit dem renommierten Deutschen Gründerpreis in der Kategorie „StartUp“ ausgezeichnet. Das aktuelle, vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 2,3 Millionen Euro geförderte Projekt „QIAPO“ fügt sich nahtlos in diese strategische Ausrichtung ein.

Das Problem: Der limitierte klassische Computer

Ob bei der Produktion von Mikrochips (Infineon) oder in den weltweiten Lieferketten der Automobilindustrie (BMW) – überall lauern logistische Herausforderungen. Klassische Computer stoßen hier an ihre Grenzen. Sie lösen extreme Optimierungsprobleme oft nur noch mit Näherungswerten und extrem langen Rechenzeiten. Bisher galt in der Industrie daher oft die Devise: Man macht das Beste aus den vorhandenen Heuristiken.

Die Lösung: Ein hybrides Teamwork der Systeme

Genau hier setzt QIAPO (Quanteninformierte approximative Optimierung auf NISQ und partiell fehlertoleranten Quantencomputern) an. Das Projektteam erprobt ein Zusammenspiel aus zwei Welten. Den Anfang macht das System von planqc: Der Quantencomputer soll mit seinen speziellen Eigenschaften den hochkomplexen „Dschungel“ des logistischen Problems massiv ausdünnen. Das Problem wird auf diese Weise quasi „kleiner gerechnet“. Sobald es entscheidend vereinfacht ist, übernehmen wieder herkömmliche Rechner und nutzen ihre in der Praxis erprobten Algorithmen, um das greifbarere Problem zu Ende zu rechnen.

„Wir demonstrieren damit bereits heute, wie sich hochkomplexe, industrierelevante Herausforderungen in Quantenalgorithmen übersetzen lassen – die schließlich auf Quantencomputern getestet werden können“, erklärt Dr. Martin Kiffner, Head of Algorithms bei planqc.
 
Der unternehmerische Pragmatismus: Warum 85 % ein Erfolg sind

Das Besondere an diesem Ansatz – und ein wichtiges Learning für B2B-Gründer*innen – ist der Fokus auf messbare industrielle Fortschritte statt auf Perfektion. Prof. Dr. Peter P. Orth von der Universität des Saarlandes, der das Projekt koordiniert, betont, dass es auch mit dieser hybriden Methode vorerst keine 100-prozentige Lösung geben wird.

Ein theoretisches Rechenbeispiel verdeutlicht jedoch das Potenzial: Wenn ein Lieferketten-Problem heute durch klassische Rechner mit 80-prozentiger Genauigkeit gelöst wird, könnte die Kombination mit Quanten-Hardware diese Genauigkeit auf 85 oder 95 Prozent anheben. Für Corporates wie BMW und Infineon bedeutet genau diese kleine Marge durch Ressourceneinsparungen bei extrem hohen Produktionsvolumina einen enormen wirtschaftlichen Hebel.

Fazit

Planqc beweist, dass Start-ups nicht zwangsläufig das allumfassende, finale Endprodukt vorweisen müssen, um für internationale Konzerne hochrelevant zu sein. Oft reicht es, mit der eigenen Spitzentechnologie präzise in eine Lücke zu stoßen, die bestehende Systeme hinterlassen – und sich über starke Industriepartnerschaften das Rüstzeug für die weitere Skalierung zu sichern.

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

Das Gründer-Duo

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

Technologie und Geschäftsmodell

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

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

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

Markt und Wettbewerb

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

Die Herausforderung

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

Fazit & Einordnung

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

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

Infokasten: Die Meilenstein-Historie von blue activity

Die europäische Chemieindustrie, die mit einem Jahresvolumen von rund 1 Billion Euro das industrielle Rückgrat des Kontinents bildet, steckt laut Branchenangaben in einer tiefgreifenden Strukturkrise. Wie Level Nine in seiner aktuellen Mitteilung betont, setzen volatile Rohstoffpreise, hohe Energiekosten und massiver Wettbewerb aus China und dem Nahen Osten die Margen so stark unter Druck, dass Standorte zunehmend gedrosselt oder geschlossen werden müssen. Seit Jahrzehnten gilt Biomasse als potenzielle Alternative, doch die industrielle Umsetzung scheiterte bisher an der Effizienz: Herkömmliche Katalysatoren sind für komplexe Biomoleküle nicht selektiv genug, während natürliche Enzyme für die rauen Bedingungen der Schwerindustrie – wie hohen Druck und extreme Hitze – zu empfindlich und teuer sind. Diese technologische Lücke hat die Industrie bisher in einer riskanten Abhängigkeit von fossilen Importen gehalten.

Das Team hinter der Vision

Um diese Lücke zu schließen, setzt Level Nine auf ein Gründungsduo, das wissenschaftliche Tiefe mit operativer Erfahrung vereint. CTO Dr. Emily Sheridan ist Spezialistin für enzym-inspirierte Materialien sowie Reaktionstechnik. Sie widmete ihre Forschung gezielt der Fragestellung, wie die Präzision biologischer Prozesse mit der für die Industrie notwendigen Robustheit verbunden werden kann.

Ihr zur Seite steht CEO Seadna Quigley, der die kommerzielle Seite des Unternehmens verantwortet. Quigley arbeitete zuvor intensiv an der Schnittstelle von Kreislaufwirtschaft, Nachhaltigkeit und Unternehmensaufbau. Seine Skalierungskompetenz stellte er unter anderem als CFO eines Amsterdamer Unternehmens unter Beweis, dessen Wachstum er auf über 140 Mitarbeitende begleitete. Gemeinsam führt das Duo heute ein 14-köpfiges Team am neuen Hauptsitz in Berlin.

Die Berliner Lösung: Präzision trifft industrielle Härte

Die Innovation von Level Nine basiert auf einer neuen Klasse industrieller Katalysatoren, die enzymähnliche Präzision bieten, aber gleichzeitig hohen Temperaturen, Drücken und industriellen Lösungsmitteln standhalten. Das Herzstück bildet eine auf maschinellem Lernen basierende Plattform, welche die Entwicklungszyklen für neue Katalysatoren massiv verkürzt und eine hocheffiziente Umwandlung komplexer biobasierter Rohstoffe ermöglicht. Laut Dr. Iris ten Have vom Lead-Investor Visionaries Tomorrow stellt dies eine fundamentale Technologieschicht dar, die ganze Wertschöpfungsketten erschließen kann.

Der 100-Milliarden-Euro-Target: Polyurethan im Fokus

Mit dem frischen Kapital konzentriert sich das Team zunächst auf den globalen Polyurethan (PU)-Markt, der jährlich über 100 Milliarden Euro schwer ist. Level Nine hat hierfür ein biobasiertes aromatisches Polyol entwickelt, das laut Unternehmensangaben die Leistung fossiler Alternativen erreicht. Ein strategischer Vorteil ist die „Drop-in“-Fähigkeit: Das Produkt kann laut Mitteilung direkt in bestehende Fertigungsinfrastrukturen integriert werden. Zudem weist das Material laut Level Nine inhärente flammhemmende Eigenschaften auf, was den Einsatz giftiger halogenierter Additive überflüssig machen soll.

Das „Tal des Todes“ der Hardware-Skalierung

Trotz des Investoren-Vertrauens durch Visionaries Tomorrow, Zero Carbon Capital, Rockstart, IBB Ventures und better ventures steht Level Nine vor der größten Hürde: dem physischen Scale-up. Das Unternehmen bereitet aktuell den Bau der ersten Kilotonnen-Produktionsanlage vor. In der Chemiebranche gilt dieser Schritt als das berüchtigte „Tal des Todes“, da die Skalierung von Laborreaktionen in industrielle Dimensionen extrem kapitalintensiv ist und technische Risiken birgt, die rein softwarebasierte Startups nicht kennen. Die Wirtschaftlichkeit wird sich erst beweisen, wenn Level Nine zeigt, dass ihre Chemie den Übergang ohne Kompromisse bei Kosten oder Leistung ermöglicht.

Der EU-Green-Deal als Marktmacher

Die strategische Positionierung von Level Nine wird durch aktuelle regulatorische Weichenstellungen in Europa gestützt. Die EU-Bioökonomie-Strategie hat biobasierte Materialien zur strategischen Priorität erklärt, um die Abhängigkeit von fossilen Rohstoffen zu beenden. Zusätzliche Dynamik verspricht der EU Biotech Act, der regulatorische Hürden abbauen und den Weg vom Labor in die Fabrik beschleunigen soll. Da die Lösungen von Level Nine zudem helfen könnten, strengere Grenzwerte für chemische Additive unter der REACH-Verordnung einzuhalten, bietet das Startup eine zeitgerechte Lösung für eine Industrie unter massivem Anpassungsdruck.

Fazit

Level Nine will die 4 Millionen Euro nutzen, um den Beweis anzutreten, dass nachhaltige Chemie nicht nur ökologisch notwendig, sondern ökonomisch souverän sein kann. Sollte die Skalierung in den Kilotonnen-Maßstab gelingen, könnte das Berliner Team eine Schlüsselrolle dabei spielen, die europäische Industrie zukunftsfähig und unabhängig aufzustellen.

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

Von der Vision zum prämierten Start-up

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

Brandprävention als lukrativer Türöffner

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

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

Markt & Wettbewerb

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

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

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

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

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

Ausblick & Einordnung

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

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

Angeführt wird die 1,7 Millionen-Euro-Runde von Vanagon Ventures, während sich mit Bayern Kapital über den Innovationsfonds EFRE II auch ein gewichtiger institutioneller Partner beteiligt. Das Konsortium wird durch das Family Office Lightfield Equity, den neu gegründeten ZOHO.VC sowie mehrere strategisch erfahrene Business Angels vervollständigt.

Wenn Forschung auf Versicherung trifft

Hinter Neuramancer steht ein Führungstrio, das akademische Tiefe mit Branchenexpertise vereint. Den technologischen Grundstein legte Anatol Maier, der als technischer Architekt und CTO das wissenschaftliche Rückgrat bildet. Seine an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) im Bereich IT-Sicherheit entwickelte Methodik bildet heute das proprietäre Herzstück der Plattform.

Flankiert wird er von Anika Gruner, die als CEO die strategischen Fäden in der Hand hält. Durch ihre Stationen beim Bayerischen Rundfunk und bei Burda kennt sie die Mechanismen der Medienwelt und die Gefahren durch Desinformation aus erster Hand.

Um die technologische Lösung nun in marktfähige Bahnen zu lenken, komplettiert Martin Sondenheimer als Chief Commercial Officer das Team. Mit seiner Erfahrung als Venture-Experte bei Branchenriesen wie der Munich Re und der Allianz soll er die entscheidende Brücke zur Versicherungswirtschaft schlagen – dem Sektor, den Neuramancer als seinen ersten Fokusmarkt definiert hat.

Dem digitalen Rauschen auf der Spur

Während viele Wettbewerber auf eine rein visuelle Analyse setzen, geht Neuramancer eine Ebene tiefer. Die Plattform konzentriert sich auf die Analyse von Hintergrundrauschen und statistischen Artefakten in Bild- und Videodateien. Jede generative KI hinterlässt beim Erstellungsprozess einer Datei eine Art mathematischen Fingerabdruck. Neuramancer nutzt eigene, probabilistische Algorithmen, um diese Spuren zu isolieren. Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist die angestrebte Transparenz: Das System liefert mathematisch nachvollziehbare Beweise statt vager Wahrscheinlichkeiten. Dies ist insbesondere für die Akzeptanz vor Gericht oder in komplexen Versicherungsfällen ein entscheidendes Kriterium.

Zwischen Nischen-Spezialisten und Big Tech

Neuramancer tritt in einen Markt ein, der gerade erst erwachsen wird, aber bereits von verschiedenen Seiten besetzt ist. Die Wettbewerbslandschaft teilt sich dabei in drei Lager auf. Zum einen agieren internationale Schwergewichte wie Reality Defender (USA) oder DuckDuckGoose (Niederlande), die über deutlich höhere Finanzmittel verfügen.

Auf nationaler Ebene trifft Neuramancer auf spezialisierte Konkurrent*innen wie das Start-up VAARHAFT, das sich ebenfalls auf die automatisierte Prüfung von Schadensbildern fokussiert hat. Schließich arbeiten auch Tech-Giganten wie Intel oder Adobe innerhalb der Content Authenticity Initiative an eigenen Standards. Während Adobe verstärkt auf digitale Wasserzeichen setzt, um Originale zu kennzeichnen, muss Neuramancer beweisen, dass die nachträgliche Detektion von Fälschungen der effizientere Weg für Unternehmen ist.

Das Risiko der technischen Kurzlebigkeit

Trotz der exzellenten Forschungsgrundlage steht das Start-up vor Hürden. Eine der größten technischen Herausforderungen ist das Kompressions-Dilemma: Wenn Deepfakes über Dienste wie WhatsApp verschickt werden, geht oft genau das feingliedrige Rauschen verloren, auf das Maiers Algorithmen angewiesen sind. Das Team muss beweisen, dass die Technologie auch unter realen Bedingungen mit stark komprimierten Dateien robust bleibt. Zudem wirkt das Funding von 1,7 Millionen Euro im Vergleich zu den zweistelligen Millionenbeträgen der US-Konkurrenz fast bescheiden, was einen extrem effizienten Mitteleinsatz erfordert. Nicht zuletzt bleibt das Geschäft ein permanentes Wettrüsten: Sobald Detektionsmechanismen bekannt sind, könnten künftige KI-Modelle darauf trainiert werden, genau diese statistischen Spuren von vornherein zu vermeiden.

Fazit und Einordnung

Neuramancer ist ein Paradebeispiel für ein DeepTech-Spin-off, das den Sprung aus der Universität über renommierte Förderprogramme wie das Media Lab Bayern oder die Bundesagentur SPRIND in die kommerzielle Welt geschafft hat. Der Erfolg wird maßgeblich davon abhängen, wie schnell das Start-up die Versicherungswirtschaft als zahlende Kund*innen skalieren kann, bevor die nächste Generation von KI-Generatoren die aktuellen Algorithmen technologisch überholt. Ein riskanter, aber technologisch hochspannender Case für den Standort Deutschland.

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

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

Plattform-Strategie und strategische Einordnung im Wettbewerb

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

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

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

Der „Huckepack“-Vorteil bei der US-Expansion

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

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

Automatisierung ohne „Raketenwissenschaft“

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

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

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

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

1. Orchestrierung schlägt Vendor-Lock-in

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

2. Die „Huckepack“-Expansion (Piggybacking)

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

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

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