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.

Das starke Fundament von Zelara ruht primär auf dem Profil seiner beiden Macher. Das in Berlin ansässige Start-up wurde von Nikolas Schriefer und Björn Heckel gegründet. Die Motivation zur Gründung entsprang einer branchenbekannten Frustration: Trotz hoher Investitionen in Marketingtechnologien bleibt die Kundenkommunikation in vielen Unternehmen statisch, regelbasiert und weitgehend lernresistent. Beide Gründer bringen tiefgreifende operative Erfahrung in den Markt ein. Björn Heckel verantwortete mehr als zwei Jahrzehnte lang den Aufbau von Kundenbindungs- und Personalisierungssystemen bei Tech-Riesen wie Uber, HelloFresh und Salesforce. Nikolas Schriefer bringt neben seiner Erfahrung als Leiter von KI-Initiativen bei HelloFresh auch das strategische Wissen aus der Gründung und dem Verkauf eines eigenen AdTech-Unternehmens mit.

Das KI-Layer: Anflanschen statt Austauschen

Technologisch verfolgt Zelara einen pragmatischen Integrationsansatz für den Enterprise-Markt. Die Plattform versteht sich nicht als Ersatz für etablierte CRM-Systeme, sondern positioniert sich als ergänzende Intelligenzschicht. Unternehmen müssen demnach weder ihren bestehenden CRM-Stack austauschen noch aufwendige Anpassungen an der Customer Journey vornehmen. Anstatt mit groben Segmenten zu arbeiten, ermittelt Zelara nach eigenen Angaben kontinuierlich die passende Botschaft, den optimalen Kanal und den idealen Zeitpunkt für jeden einzelnen Kunden. Während Marketingteams lediglich die groben Rahmenbedingungen vorgeben, übernimmt die Software die operative Aussteuerung.

Der zentrale Wettbewerbsvorteil liegt dabei im fortlaufenden maschinellen Lernen: Jede Interaktion fließt in einen geschlossenen Lernkreislauf ein, der die Zielgenauigkeit der Plattform kontinuierlich optimieren soll. Ein erster prominenter Anwendungsfall untermauert das Versprechen: Bei einer führenden europäischen Neobank konnte die Software die Kundenreaktivierung laut Unternehmensangaben um 66 Prozent steigern. Die neu eingeworbenen drei Millionen Euro fließen nun maßgeblich in die technologische Weiterentwicklung der Plattform und den Aufbau weiterer Partnerschaften mit B2C-Unternehmen.

Im Becken der Tech-Haie

Der Markt für Customer Engagement und Marketing-Automatisierung gehört zu den am stärksten konsolidierten Softwaremärkten weltweit. Zelara betritt hier kein unberührtes Gewässer, sondern ein echtes Haifischbecken. Das Start-up konkurriert auf der einen Seite mit etablierten Giganten wie Salesforce, Adobe oder SAP, die die Budgets der großen B2C-Konzerne beherrschen und derzeit selbst massiv in KI-Optimierungen investieren. Auf der anderen Seite haben sich agile Engagement-Spezialisten wie Braze oder Klaviyo in den letzten Jahren rasant entwickelt. Sie bieten bereits tief integrierte, hyperpersonalisierbare Marketing-Pipelines und dominieren weite Teile des innovativeren B2C-Marktes.

Genialer Schachzug oder riskante Wette?

Für den Beobachter im Start-up-Ökosystem ergibt sich bei Zelara ein hochspannendes, aber auch risikobehaftetes Gesamtbild. Das junge Unternehmen punktet zweifellos mit einem exzellenten Gründer-Markt-Fit. Wer über zwanzig Jahre lang bei Größen wie Salesforce und Uber die Schwächen großer Engagement-Systeme aus nächster Nähe analysiert hat, kennt den Schmerz der Marketing-Verantwortlichen genau. Zudem ist die Markteintrittsstrategie klug: Indem Zelara lediglich als aufsetzendes Add-on auftritt, ohne den Austausch der bestehenden IT-Infrastruktur zu erzwingen, sinkt die Wechselbarriere für Unternehmenskunden drastisch.

Dennoch gibt es strategische Hürden, die das Team überwinden muss. Da Zelara als zusätzliche Schicht auf bestehenden Systemen fungiert, ist das Startup zwingend auf saubere Daten und reibungslose Schnittstellen auf Kundenseite angewiesen. Zudem erfordert der Vertrieb eines solchen Tools das Vertrauen von Marketing und IT gleichermaßen. Die damit einhergehenden langen B2B-Sales-Zyklen führen gerade in der kritischen Skalierungsphase oft zu hohem Kapitalbedarf. Auch der Einsatz von maschinellem Lernen auf Basis individueller Nutzerinteraktionen erfordert im europäischen Markt höchste Sensibilität hinsichtlich des Datenschutzes. Zelara muss der Industrie beweisen, dass die versprochene vollumfängliche Hyperpersonalisierung datenschutzkonform und skalierbar betrieben werden kann.

Fazit: Das Gegengift für explodierende Marketingkosten

Zelara adressiert ein echtes Schmerzthema der Industrie, nämlich den unrentablen Streuverlust im Bestandskundenmarketing. In Zeiten, in denen die Kosten für die Neukundengewinnung explodieren, wird die intelligente Nutzung von First-Party-Daten zum überlebenswichtigen strategischen Vorteil für Marken. Das passgenaue Werkzeug dafür haben Schriefer und Heckel nun gebaut. Gelingt es dem Berliner Team, reibungslose Integrationen sicherzustellen und die langen Verkaufszyklen erfolgreich zu überbrücken, hat Zelara das Zeug dazu, sich als treibende Kraft im europäischen Marketing-Tech-Sektor zu etablieren.

Das Düsseldorfer DeepTech-Start-up Wakeline sichert sich eine Pre-Seed-Finanzierung in Millionenhöhe. Das Ziel: Nichts Geringeres, als eine neue, kontinuierlich lernende KI-Architektur aufzubauen, die unabhängig von US-amerikanischen Hyperscalern operiert. Doch wie realistisch ist dieser Frontalangriff auf die etablierten Paradigmen der Branche?

Wissenschaft trifft Unternehmertum

Hinter Wakeline, das im Jahr 2025 gegründet wurde, steht ein vierköpfiges Team: Dr. Tim Gülke, Jan Böggering, Simon Sprünker und Dr. Merten Tiedemann. Die personelle Aufstellung spiegelt den klassischen, aber notwendigen Aufbau eines Deep-Tech-Unternehmens wider. Jan Jeske, Partner bei neoteq ventures, begründet das Investment explizit mit dieser Kombination aus wissenschaftlicher Substanz und dem klaren Fokus des Teams darauf, konkrete industrielle Probleme zu lösen.

Die technologische These: Warum aktuelle KI „strukturell fehlerhaft“ sei

Die Grundthese der Düsseldorfer ist provokant: Aktuelle KI-Modelle weisen laut Wakeline einen fundamentalen, strukturellen Fehler auf, weil sie nicht selbst lernen können. Bislang werden große Modelle mit historischen Daten trainiert und anschließend regelmäßig aktualisiert.

Wakeline geht einen anderen Weg: Inspiriert von biologischen Prinzipien, greifen Training und Anwendung in ihrer Architektur ineinander, statt in getrennten Phasen abzulaufen. Die KI bleibt mit der Umgebung verbunden und lernt aus dem laufenden Betrieb weiter. Ein strategisch kluger Nebeneffekt in Zeiten europäischer Datensouveränität: Die Architektur ist bewusst so konzipiert, dass sie völlig unabhängig von US-amerikanischen Hyperscalern operieren kann.

Der Markt: Von der Strombörse in die Neurologie

Erste Bewährungsproben für die Technologie gibt es bereits. Der erste produktive Einsatzbereich sind Echtzeit-Prognosen für europäische Energiemärkte – ein Umfeld, in dem Systeme sich kontinuierlich an neue Marktveränderungen anpassen müssen. Doch die Gründer denken weiter: Die Technologie bietet laut Unternehmensangaben zudem Potenzial in industriellen Produktionsumgebungen sowie in der neurologischen Forschung, etwa zur Früherkennung von Parkinson.

Genialer Wurf oder Ikarus-Flug?

Es lohnt sich ein tieferer, kritischer Blick. Das Geschäftsmodell und die technologische Vision bergen erhebliche Herausforderungen:

• Das „Catastrophic Forgetting“-Problem: In der KI-Forschung gilt Continuous Learning als Königsdisziplin. Das bisherige Hauptproblem ist das katastrophale Vergessen – lernt ein Modell neue Datenstrukturen in Echtzeit, neigt es stark dazu, altes, aber weiterhin wichtiges Wissen zu überschreiben. Wakeline muss den Beweis erbringen, dass ihre Architektur dieses komplexe Problem in skalierbaren Umgebungen wirklich dauerhaft gelöst hat.
• Wettbewerb und die Big-Tech-Alternativen: Dr. Ansgar Schleicher (TVF) bringt es auf den Punkt: „Die meisten KI-Investitionen heute sind Wetten auf bessere Modelle innerhalb derselben Architektur. Wakeline stellt die Architektur selbst infrage.“ Das ist der mutigere, aber auch riskantere Weg.
• Vertrauen im B2B-Sektor: Ein KI-System, das im laufenden Betrieb permanent seinen Zustand ändert, ist inhärent schwerer zu kontrollieren als ein statisches Modell. Gerade im Energiehandel oder in der medizinischen Forschung sind unvorhersehbare, fehlerhafte Anpassungen der KI ein K.-o.-Kriterium. Wakeline wird hier massive Überzeugungsarbeit in puncto Vorhersagbarkeit und Sicherheit der eigenen Systeme leisten müssen.

Fazit

Mit Wakeline betritt ein hochspannender Akteur die deutsche Startup-Bühne. Dass das Team schon in der Pre-Seed-Phase 2,1 Millionen Euro einsammeln konnte, unterstreicht die Relevanz des Themas. Es ist ein ehrgeiziger Versuch, Europas Ruf nach einer eigenen KI-Architektur der nächsten Generation mit Leben zu füllen. Der wahre Lackmustest steht jedoch noch aus: Das System muss im harten Industriealltag beweisen, dass es agil dazulernt, ohne die eigene Stabilität zu gefährden.

Die Landwirtschaft steht vor einem fundamentalen Problem: Mehr als 60 Prozent der europäischen Böden gelten laut EU-Kommission als ungesund; die Bodendegradation verursacht in Europa jährliche Kosten von schätzungsweise 50 Milliarden Euro. Gleichzeitig sind gesunde Böden die größte terrestrische Kohlenstoffsenke der Welt. Das Problem war bisher die ökonomische Messbarkeit: Wer herausfinden wollte, wie viel CO₂ ein Acker tatsächlich speichert, musste aufwendige und teure physische Bodenproben nehmen.

Genau dieses Nadelöhr adressiert Seqana. Das 2020 von Stefan Gönner und Julian Ekelhof in Berlin gegründete Start-up entwickelt sogenanntes „Digital MRV“ (Monitoring, Reporting and Verification). Das Versprechen: Durch die Kombination von Erdbeobachtungs-Satelliten, Machine-Learning-Algorithmen und punktuellen Vor-Ort-Daten lassen sich digitale Bodenkarten und Kohlenstoffgehalte großflächig und zu einem Bruchteil der bisherigen Laborkosten erstellen. Bislang hat das Unternehmen so nach eigenen Angaben bereits mehrere Millionen Hektar analysiert.

3,2 Millionen Euro für den Ausbau der Indikatoren

Dass dieser Ansatz Investoren überzeugt, zeigt die aktuelle Finanzierungsrunde. Seqana sichert sich 3,2 Millionen Euro in einer Mischung aus Eigen- und Fremdkapital. Angeführt wird die Runde vom Amsterdamer Impact-VC Pymwymic, der schwerpunktmäßig in Präzisionslandwirtschaft investiert. Auch die Bestandsinvestoren HTGF und der britische Climate-VC Counteract ziehen erneut mit. Flankiert wird das Venture Capital durch ein Start-up-Darlehen der Landwirtschaftlichen Rentenbank; zudem wurde Seqana in der Vergangenheit durch die Europäische Weltraumorganisation (ESA) gefördert.

Das frische Kapital markiert jedoch auch eine inhaltliche Weiterentwicklung. War das Geschäftsmodell bisher primär auf den reinen Kohlenstoffgehalt für den freiwilligen Kohlenstoffmarkt (Voluntary Carbon Market, VCM) zugeschnitten, rückt nun die ganzheitliche Bodengesundheit in den Fokus. Seqana will künftig weitere Indikatoren messbar machen, die für Ertragsstabilität und Produktqualität entscheidend sind.

Lieferketten-Resilienz statt reines Offsetting

Dieser Schwenk ist strategisch nachvollziehbar. Der globale Markt für freiwillige CO₂-Zertifikate stand in der jüngeren Vergangenheit wegen methodischer Schwächen bei einigen Offsetting-Projekten wiederholt in der Kritik. Gleichzeitig erkennen Lebensmittel- und Agrarkonzerne, dass degradierte Böden ein handfestes wirtschaftliches Risiko für ihre eigenen Lieferketten (Scope 3) darstellen.

Seqana verweist hierzu auf Daten der europäischen Dürreperiode 2023: In Frankreich verzeichneten Betriebe mit fortschrittlichen regenerativen Anbaumethoden lediglich Ertragseinbußen von 8 Prozent, während konventionell wirtschaftende Betriebe Verluste von 22 Prozent hinnehmen mussten. Kunden wie Danone, Bayer oder die Agrar-Plattformen Klim und eAgronom nutzen Seqanas Daten daher zunehmend, um die Klimaresilienz ihrer globalen Zulieferstrukturen zu bewerten und Absicherungsstrategien zu priorisieren.

Die Grenzen des Satelliten-Blicks

Dennoch muss sich die Technologie einer harten physikalischen Realität stellen: Satelliten „sehen“ via Fernerkundung primär die oberste Erdschicht und funktionieren zudem am besten bei unbedecktem Boden. Nachhaltige, regenerative Landwirtschaft setzt jedoch paradoxerweise genau auf das Gegenteil: eine ständige Bodenbedeckung durch Zwischenfrüchte, um den Boden zu schützen. Die Algorithmen müssen also von der sichtbaren Oberfläche präzise auf das gesamte Bodenvolumen extrapolieren. Das erfordert eine kontinuierliche Kalibrierung durch lokale Referenzdaten (Ground-Truthing), um statistische Unschärfen zu minimieren.

In diesem regulatorisch anspruchsvollen Umfeld hat sich Seqana allerdings frühzeitig positioniert: Das Start-up agierte als Mitautor der „VM0042 v3“-Methodik des Zertifizierers Verra sowie der SOC Model Guidelines des Gold Standard. Die fundierte Kenntnis dieser globalen Standards dürfte den Berlinern im Vertrieb einen spürbaren Vertrauens- und Zeitvorteil gegenüber Neueinsteigern verschaffen.

Markt &Wettbewerb

Der Markt für digitale Agrar- und Bodendaten ist dennoch stark umkämpft und vor allem in den USA extrem kapitalstark besetzt.

• Der globale Vorreiter ist das US-amerikanisch-australische Start-up Regrow Ag, das mit einem Funding von knapp 100 Millionen US-Dollar bereits Branchenriesen wie Kellogg's und Cargill bedient.
• Weitere Wettbewerber sind US-Player wie Perennial (ehemals Cloud Agronomics) sowie europäische Mitstreiter wie Agreena (Dänemark), die wiederum stark auf den integrierten Zertifikate-Handel setzen.

Unser Fazit

Seqana zeigt mit dem aktuellen Funding, dass es dem Gründerteam gelungen ist, eine komplexe wissenschaftliche Nische in ein skalierbares B2B-Datenprodukt zu übersetzen. Die Berliner haben erkannt, dass die langfristige Wertschöpfung nicht allein im volatilen Handel mit CO₂-Zertifikaten liegt, sondern in der Rolle des geschäftskritischen Daten-Providers für die agrarische Lieferkette. „Über Kohlenstoff hat der Markt erstmals gelernt, dem Boden einen wirtschaftlichen Wert zuzuschreiben“, fasst Mitgründer und CEO Stefan Gönner zusammen. Mit dem neuen Kapital muss das Team nun den Beweis antreten, dass seine Machine-Learning-Modelle auch auf globaler Skala und in unterschiedlichsten Klimazonen robust genug sind, um als verlässlicher Risikostandard für die globale Nahrungsmittelindustrie zu dienen.

Die klassische Strahlentherapie gehört bei rund der Hälfte aller Krebspatienten weltweit zur Standardbehandlung. In den letzten Jahrzehnten hat sie sich technologisch stetig verbessert, operiert jedoch weiterhin mit einem grundlegenden Dilemma: Um Krebszellen zu zerstören, arbeiten Kliniken typischerweise mit vergleichsweise breiten Strahlen und niedrigen Dosen, was unweigerlich auch gesundes Gewebe schädigt und teils starke Nebenwirkungen hervorruft.

Das Münchner Start-up CollimateHealth tritt an, um dieses Paradigma zu brechen. Für die Entwicklung einer radikal neuen Mikrostrahltherapie konnte das Unternehmen nun namhafte europäische Life-Science-Investoren überzeugen. VP Venture Partners, Positron, XISTA Science Ventures, der High-Tech Gründerfonds (HTGF) sowie caesar investieren gemeinsam 6 Millionen Euro in einer deutlich überzeichneten Seed-Phase.

Vom Stadion-Beschleuniger zum Start-up

Die technologische Basis von CollimateHealth ist kein kurzfristiger Geistesblitz, sondern das Resultat von beinahe zehn Jahren akademischer Forschung, maßgeblich vorangetrieben an der Technischen Universität München (TUM) und dem Klinikum rechts der Isar, flankiert durch Institute wie das Forschungszentrum Jülich.

Die ingenieurstechnische Meisterleistung dahinter ist immens: Um medizinische Mikrostrahlen in der benötigten Dosis zu erzeugen, waren bislang Teilchenbeschleuniger (Synchrotrone) nötig, die den Platzbedarf eines Fußballstadions haben. Dem wissenschaftlichen Kernteam um Prof. Dr. Stefan Bartzsch (Chief Scientific Officer) und Dr. Johanna Winter (Chief Technology Officer) ist es laut eigenen Angaben gelungen, die Strahlführung derart zu miniaturisieren, dass das künftige System auf einer Grundfläche von unter zehn Quadratmetern in gängige Klinikräume passt.

Zusammen mit Dr. Hans Maria Heÿn, der als CEO unternehmerische Erfahrung im Aufbau von Deep-Tech-Firmen mitbringt, wurde das Start-up schließlich als Venture-Build-Projekt von VP Venture Partners ausgegründet.

Die Technologie: Gezielter Zelltod und neue Synergien

Der biologische Ansatz unterscheidet sich fundamental vom Standard. Statt auf das "Gießkannen-Prinzip" setzt das System auf gebündelte, schmale X-Ray-Strahlen (etwa in der Breite eines menschlichen Haares) in wesentlich höheren Dosen.

Der Clou dabei ist laut aktuellem Forschungsstand weniger die bloße physikalische Zerstörung, sondern die biologische Reaktion: Werden Tumore derart intensiv bestrahlt, durchlaufen sie eine besondere Form des Zelltods. Diese steigert die Antigenpräsentation und soll so das körpereigene Immunsystem anregen, Krebszellen auch über das primäre Bestrahlungsfeld hinaus zu bekämpfen. Zudem erzeugen die feinen Strahlen mikroskopische, temporäre Kanäle im Gewebe, die die Aufnahme von Medikamenten aus zeitgleichen Chemo- oder Immuntherapien drastisch verbessern können.

Das Geschäftsmodell und der lange Atem

Trotz technologischer Brillanz und frischem Kapital steht CollimateHealth vor massiven unternehmerischen Hürden. Das Geschäftsmodell bringt alle Nachteile der Hardware-Entwicklung im medizinischen Sektor mit sich: enormer Vorab-Kapitaleinsatz und extrem lange Zyklen.

Mit den 6 Millionen Euro soll zunächst "nur" der erste klinische Prototyp gebaut und die präklinische Datenbasis für künftige Zulassungsverfahren (MDR in Europa, FDA in den USA) geschaffen werden. Den ersten Einsatz am Menschen peilt das Unternehmen für Ende 2028 an. Das Start-up hat also noch Jahre der reinen Cash-Burn-Phase ohne jegliche Umsätze vor sich. Letztlich entscheidet später der nachweisbare klinische Nutzen, ob das System von den strengen Erstattungssystemen der Krankenkassen getragen wird – ohne Kassenübernahme wird ein Medizinprodukt in diesem Segment nicht überleben.

Ein Kampf gegen Oligopole und neue Hypes

Wer MedTech-Hardware für die Radioonkologie baut, legt sich mit Giganten an. Der globale Markt gleicht einem Oligopol, fest in den Händen weniger Player wie Siemens Healthineers (Varian) und Elekta. Diese verfügen über jahrzehntelange Vertriebsstrukturen und weltweite Service-Netzwerke.

Gleichzeitig schläft die hochfinanzierte Innovationskonkurrenz nicht. Derzeit strömt viel Kapital in Alternativkonzepte wie die sogenannte "FLASH-Radiotherapie". Dabei wird die Dosis in Bruchteilen einer Sekunde verabreicht, um gesundes Gewebe zu schonen. Hier preschen Start-ups wie das französische THERYQ vor, das für die Entwicklung seiner Maschine (FLASHDEEP) zusammen mit dem Institut Gustave-Roussy rund 38 Millionen Euro an staatlichen Fördermitteln (France 2030) zugesagt bekam.

CollimateHealth muss sich künftig also nicht nur gegen den Status Quo der Großkonzerne behaupten, sondern auch klinisch beweisen, dass ihr Weg der räumlichen Fraktionierung (Mikrostrahlen) echte Vorteile gegenüber der zeitlichen Fraktionierung (FLASH) bietet.

Was Gründer*innen hieraus lernen können

Der Fall CollimateHealth ist ein Lehrstück für das europäische Start-up-Ökosystem:

1. Hardware-DeepTech ist finanzierbar: Während VCs oft auf schnelle SaaS-Modelle schielen, beweist die Runde (u. a. durch den HTGF), dass europäisches Risikokapital bereit ist, in physische "Moonshots" zu investieren, sofern sie globale Problemstellungen adressieren und wissenschaftlich exzellent untermauert sind.
2. Venture Building mindert das Risiko: Hardware-Ausgründungen scheitern oft an mangelnder Business-Expertise der Forschenden. Das Venture-Build-Modell mit erfahrenen Partnern (VP Venture Partners) und einem unternehmerisch erfahrenen CEO schlägt hier die Brücke zwischen Labor und freier Wirtschaft.
3. Patentierter "Burggraben": Zehn Jahre Vorlaufforschung schaffen eine immense Barriere (Moat) für Nachahmer. Wer im Deep-Tech-Bereich gründen will, muss vor dem Gang zum VC seine IP (Intellectual Property) wasserdicht gesichert haben.

Fazit

CollimateHealth liefert herausragende Wissenschaft mit dem disruptiven Potenzial, ein Grundpfeiler der zukünftigen Onkologie zu werden. Ob es dem Management jedoch gelingt, das Start-up durch das berüchtigte "Tal des Todes" bis zur Kommerzialisierung zu manövrieren, wird eine der spannendsten Deep-Tech-Storys der kommenden Jahre.

In der deutschen Web3-Landschaft zieht derzeit ein Akteur außerhalb der typischen Metropolen Aufmerksamkeit auf sich. Die Ende 2022 gegründete terahash.energy GmbH ist kein klassisches universitäres Tech-Spin-off, sondern ging aus der Kläger Group hervor – einem seit über 75 Jahren bestehenden, familiengeführten Industrieunternehmen aus dem Großraum Augsburg, das im Kerngeschäft auf Kunststofftechnik und Aerosol-Abfüllung setzt.

Der Vorstoß in die Krypto-Infrastruktur geht auf Kristian Kläger, CEO der Kläger Group, zurück. Neben dem industriellen Hintergrund setzte das Start-up bei der Gründung auf eine gezielte Personalstrategie: Mit Roman Reher, dem Betreiber der reichweitenstarken deutschen Bitcoin-Plattform „Blocktrainer“, und dessen Geschäftspartner Bastian Bleker wurden zwei in der Community verankerte Akteure als Co-Founder integriert. Diese Konstellation kombiniert die Kapitalbasis eines Industriebetriebs mit der organischen Reichweite einer bestehenden Krypto-Community – eine Struktur, die dem Start-up den Markteintritt sichtlich erleichterte.

Kooperation als Vertriebskanal: Die Allianz mit 21bitcoin

Wie komplex und erklärungsbedürftig das Thema Bitcoin in der B2B-Sphäre nach wie vor ist, verdeutlicht die aktuelle Meldung des Unternehmens. terahash geht eine strategische Allianz mit der in Salzburg und München ansässigen Wealth-Plattform 21bitcoin ein.

Während das MiCAR-lizenzierte Fintech 21bitcoin mit rund 120.000 Nutzer*innen die regulierte Handels- und Verwahrinfrastruktur stellt, besetzt terahash die energietechnische Beratungskomponente. Das deklarierte Ziel der Kooperation – die Bündelung von „Bitcoin-Bildung“ – ist dabei auch aus vertrieblicher Sicht strategisch motiviert: Um Dienstleistungen rund um die Blockchain an Unternehmen zu verkaufen, muss im ersten Schritt das informationelle Fundament bei den Entscheidern gelegt werden. Der offizielle Start der Kooperation erfolgt über eine Podcast-Aufzeichnung auf der Branchenmesse BTC Prague 2026.

Die Strompreis-Problematik

Ein Geschäftsmodell, das Bitcoin-Mining im DACH-Raum verorten will, stößt unweigerlich auf erhebliche ökonomische Skepsis. Aufgrund der im globalen Vergleich extrem hohen Strompreise in Deutschland ist ein profitables Mining unter Normalbedingungen kaum darstellbar.

Das Konzept von terahash ruht daher auf zwei Säulen, die diese Standortnachteile umgehen sollen:

Auslands-Mining (Managed Mining): Das Start-up vermittelt Rechenleistung und Hardware-Kapazitäten an Standorte mit günstigeren, oft überschüssigen erneuerbaren Energien (u. a. in Skandinavien und den USA). Die operative Abwicklung verbleibt im Ausland, während terahash als Asset-Manager für Family Offices und institutionelle Kund*innen fungiert.

Infrastruktur-Integration im Heimatmarkt: Für den DACH-Raum agiert terahash als Projektierer. Da Bitcoin-Miner den eingesetzten Strom fast vollständig in Abwärme umwandeln, sollen die Rechencluster in bestehende Energiesysteme von Industrie- und Gewerbebetrieben integriert werden – etwa als Kopplung mit Photovoltaik-Überschussanlagen, Großspeichern und Wärmepumpen.

Markt, Wettbewerb & Risiken

Dieser Ansatz der energetischen Sektorenkopplung ist theoretisch schlüssig, im B2B-Markt jedoch mit hohen Hürden verbunden. Terahash bewegt sich in einem engen Nischensegment. Während Wettbewerber*innen wie das österreichische Start-up 21energy mit dezentralen Bitcoin-Heizlüftern eher standardisierte Consumer- und Kleingewerbe-Lösungen anstreben, zielt terahash auf maßgeschneiderte Großprojekte im Mittelstand.

Hier liegen die kritischen Variablen:

Hohe Investitionskosten (CapEx): Die Integration von ASIC-Servern und Wärmetauschern in bestehende Fabrikarchitekturen erfordert signifikante Vorabinvestitionen der Kund*innen.

Volatilität der Amortisation: Da die Erträge in Bitcoin generiert werden, hängen die Amortisationszyklen direkt vom hochvolatilen Kryptomarkt ab. Fällt der Bitcoin-Kurs über längere Zeit, drohen kalkulierte Effizienzgewinne der Industrieanlagen durch den Wertverlust des geschürften Assets aufgefressen zu werden.

Regulatorische Unsicherheit: Die politische Debatte um den Energieverbrauch von Proof-of-Work-Protokollen in Europa birgt latente regulatorische Risiken für Unternehmen, die diese Technologie in ihre Bilanz oder Infrastruktur aufnehmen.

Einordnung & Learnings

Trotz der inhärenten Marktrisiken bietet das Konstrukt hinter terahash für die Start-up-Szene relevante Erfahrungswerte:

• Das Spin-off-Modell als Innovationshebel: Der Case zeigt, wie traditionelle Familienunternehmen über eigenständige Ausgründungen in hochspekulativen Tech-Märkten agieren können, ohne das operative Kerngeschäft des Mutterkonzerns den Risiken des Web3-Marktes auszusetzen.
• Co-Founder-Matching statt klassischem Marketing: Durch die Beteiligung von etablierten Branchen-Influencer*innen (Blocktrainer*innen) sichert sich das Start-up Vertrauen und Reichweite in einer spitzen Zielgruppe, was die Kund*innenakquisitionskosten (CAC) im B2B-Bereich senkt.
• Content-driven B2B-Sales: Wenn das Produkt so komplex ist, dass der Markt es noch nicht vollumfänglich versteht, wird Content- und Bildungsarbeit (wie die Allianz mit 21bitcoin) zum primären Vertriebswerkzeug.

Terahash ist eine unternehmerische Wette darauf, dass sich Krypto-Infrastruktur als Werkzeug für das lokale Energiemanagement im Mittelstand etablieren lässt. Ob das Konzept aufgeht, wird sich daran messen lassen, wie viele deutsche Fabrikant*innen bereit sind, die Volatilität des Kryptomarktes in ihre physische Betriebsinfrastruktur zu integrieren.

Es ist der operative Ritterschlag für ein junges DeepTech-Unternehmen: am 09.06.2026 gaben der börsennotierte Münchner Rüstungs- und Sensorkonzern HENSOLDT (Umsatz 2025: 2,46 Milliarden Euro) und das Münchner Start-up SE3 Labs auf der Luftfahrtmesse ILA Berlin den Abschluss einer strategischen Partnerschaft bekannt. Per Memorandum of Understanding (MoU) soll die künstliche Intelligenz der Jungunternehmer direkt in HENSOLDTs softwarebasiertes militärisches Nervenzentrum „MDOcore“ integriert werden.

Für SE3 Labs ist das ein enormer Hebel, um die traditionell langwierigen Beschaffungsprozesse im Regierungsgeschäft (B2G) abzukürzen. Doch hinter der strategischen Allianz verbergen sich für das junge Unternehmen auch handfeste Abhängigkeiten, ethische Gratwanderungen und ein intensiver Wettbewerb um die Vorherrschaft auf dem digitalen Schlachtfeld.

Silicon-Valley-Expertise trifft akademische Spitzenforschung

Die Gründungsgeschichte von SE3 Labs liest sich wie das Lehrbuchbeispiel eines hocherfolgreichen Universitäts-Spinoffs. Das Fundament des im Gründerzentrum gate Garching herangewachsenen Tech-Unternehmens wurde am renommierten Lehrstuhl für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz der Technischen Universität München (TUM) gelegt. Hier forschten die Co-Gründer Simon Klenk (heute CTO) und Lukas Köstler (CEO) im Rahmen ihrer Promotionen. Köstler bringt zudem tiefe Industrie-Expertise mit: Er entwickelte zuvor Algorithmen im Autopilot-Team von Tesla in den USA sowie bei Nvidia Research.

Komplettiert wird das Führungstrio durch Prof. Dr. Daniel Cremers (Chief Science Officer), den Leiter des TUM-Lehrstuhls, Leibniz-Preisträger und erfahrenen Seriengründer – sein früheres Start-up Artisense wurde erfolgreich von der Schweizer Kudelski-Gruppe übernommen. Diese geballte technologische Exzellenz sprach sich in der bayerischen Tech-Szene schnell herum: Bereits in der Frühphase konnte das Deep-Tech-Startup namhafte Investoren wie die Risikokapitalgesellschaft Lakestar und UnternehmerTUM Funding for Innovators überzeugen.

Die Technologie: Raum-Verständnis für die physische Welt

Während klassische Large Language Models (LLMs) primär textbasierte Daten strukturieren, hat sich SE3 Labs der weitaus komplexeren Aufgabe verschrieben, die physische, dreidimensionale Welt für Maschinen in Echtzeit interpretierbar zu machen. Das Team entwickelt eine umfassende Plattform für sogenannte Spatial AI (Räumliche KI).

Die Software verarbeitet unstrukturierte Videodaten und Sensorströme – beispielsweise von Drohnen (UAVs) oder autonomen Bodenrobotern – und fusioniert sie im Millisekundentakt zu einem kontinuierlich aktualisierten 3D-Lagebild. Die Kernfunktionen im Überblick:

• Plattformübergreifende Synchronisation: Mehrere Einheiten im Verbund teilen sich dasselbe räumliche Verständnis, selbst in umkämpften Gebieten ohne verlässliches GPS-Signal.
• Agentic AI: Integrierte KI-Agenten analysieren das Geschehen eigenständig, erkennen taktische Zusammenhänge und leiten konkrete Handlungsoptionen ab.
• Sprachsteuerung: Menschliche Operatoren können den gesamten Systemverbund per natürlicher Sprache befehligen. Die Absicht des Operators wird von der KI räumlich interpretiert und in koordiniertes Verhalten der Maschinen übersetzt.

Genau diese Fähigkeit integriert HENSOLDT nun. Durch die Implementierung in die hauseigene Middleware-Suite MDOcore sollen militärische Führer in vernetzten Einsätzen (Multi-Domain Operations) entlastet werden. Dass das MoU bereits konkrete Beschaffungsprogramme und laufende Ausschreibungen einschließt, unterstreicht die unmittelbare wirtschaftliche Relevanz der Allianz.

Wer beherrscht das digitale Gefechtsfeld?

Spätestens seit den geopolitischen Verschiebungen der letzten Jahre erlebt der Markt für Verteidigungstechnologie (DefenseTech) in Europa eine beispiellose Sonderkonjunktur. Software-Defined Defence (SDD) gilt als der entscheidende technologische Hebel moderner Landes- und Bündnisverteidigung.

SE3 Labs bewegt sich in einem hochkompetitiven Marktumfeld gegen etablierte Riesen und stark finanzierte Player:

Neben diesen drei Akteuren drängen zudem spezialisierte Angreifer wie das junge Start-up ALYN AI in den Markt, das sich auf agile, ergebnisbasierte Agentic AI-Entscheidungssysteme im Aerospace- und Defence-Sektor fokussiert hat.

Die unternehmerischen Risiken

Trotz des prestigeträchtigen HENSOLDT-Deals steht das Geschäftsmodell von SE3 Labs vor strategischen Herausforderungen, die für DeepTech-Gründer*innen in diesem Segment typisch sind:

Die Abhängigkeit vom Großpartner: Für ein junges Unternehmen birgt die enge Bindung an einen Branchenriesen das Risiko eines technologischen Lock-in-Effekts. SE3 Labs gewinnt zwar sofortigen Marktzugang, begibt sich jedoch in eine vertriebliche Abhängigkeit. Sollte der Konzern seine Software-Strategie ändern oder Kompetenzen langfristig intern selbst aufbauen, verliert das Start-up seinen primären Skalierungshebel.

• Das B2G-Dilemma: Der Vertrieb an Verteidigungsministerien und Behörden leidet traditionell unter extrem langen, bürokratischen und politisch volatilen Beschaffungszyklen. Start-ups in frühen Finanzierungsphasen müssen über erhebliche Kapitalreserven verfügen, um die Durststrecken bis zur finalen Auftragsvergabe bankrottsicher zu überbrücken.
• Der Dual-Use-Spagat: Ursprünglich war die 3D-Computer-Vision-Technologie von SE3 Labs breit aufgestellt – anwendbar auch für zivile Branchen wie Smart Cities, autonome Baustellen oder die Steuerung humanoider Roboter. Der jetzige, stark öffentlichkeitswirksame Fokus auf den militärischen Sektor könnte zu einer kommerziellen Monokultur führen. Viele klassische, ESG-konforme Tech-Investoren und zivile Großkund*innen meiden die Zusammenarbeit mit Unternehmen, die primär als Rüstungslieferanten wahrgenommen werden oder strengen Kriegswaffenkontrollen und Exportrestriktionen (BAFA) unterliegen.
• Die ethische Dimension von „Agentic AI“: SE3 Labs betont, dass stets der Mensch das System befehligt (Human in the Loop). Dennoch ist die Grenze zwischen rein defensiver Entscheidungsunterstützung und teilautonomen Systemen in der öffentlichen Wahrnehmung fließend. Dies bedingt einen permanenten moralischen Rechtfertigungsdruck, strenge Kontrollen durch den EU AI Act und potenzielle Hürden beim Employer Branding im Kampf um internationale Spitzen-Entwickler*innen.

Unser Fazit: Was Gründer*innen von SE3 Labs lernen können

Für die Start-up-Szene liefert SE3 Labs ein hervorragendes Lehrstück in Sachen Ökosystem-Hebel. Anstatt zu versuchen, als kleiner Akteur die dicken Mauern der staatlichen Beschaffungsämter im Alleingang einzureißen, nutzt das Gründerteam die Strategie des sogenannten Piggybackings (Huckepack-Verfahren). Sie docken ihre hochinnovative Nischen-Technologie als Subunternehmer an ein etabliertes Systemhaus an, das ohnehin als Generalunternehmer für den Staat agiert.

Zudem zeigt das Start-up, wie entscheidend die komplementäre Aufstellung im Gründer-Trio ist: Lukas Köstler bringt die Umsetzungsgeschwindigkeit und Validierung aus dem Silicon Valley, Simon Klenk die tiefe Engineering-Kompetenz und Prof. Daniel Cremers die wissenschaftliche Reputation sowie den Track-Record für Investor*innen. SE3 Labs hat strategisch alle Trümpfe in der Hand – ob sie ihre Unabhängigkeit langfristig wahren und den zivilen Markt als Option offenhalten können, wird sich in den nächsten zwei Jahren zeigen.

Der 7. Juni 2026 sollte einen harten Stichtag für die europäische Wirtschaft markieren: Bis dahin hätte die EU-Entgelttransparenzrichtlinie in nationales Recht umgesetzt sein müssen. Zwar verzögert sich das nationale Gesetz in Deutschland nun, doch das Problem bleibt bestehen. Denn während die bürokratisch aufwendigen Berichtspflichten an Behörden erst für größere Unternehmen ab 100 Mitarbeitenden greifen, unterschätzen viele kleine Start-ups eine fundamentale Dynamik: Die Kernregeln der EU-Richtlinie gelten bereits ab der ersten angestellten Person.

Bewerber*innen haben künftig das Recht auf Vorab-Gehaltsspannen, Verschwiegenheitsklauseln in Arbeitsverträgen werden unwirksam, und jede(r) Angestellte kann Auskunft darüber verlangen, was die Kolleg*innen im Schnitt für gleichwertige Arbeit verdienen.

In der dynamischen Anfangsphase eines Start-ups werden Gehälter jedoch oft situativ, nach Nasenfaktor und stark verhandlungsabhängig festgelegt. Wer hier schnell wächst, ohne von Anfang an eine klare Struktur aufzubauen, steht vor einem handfesten Problem: Er/Sie gerät unter massiven internen Rechtfertigungsdruck durch das eigene Team.

Einer, der den Schmerz des unstrukturierten Wachstums aus eigener Erfahrung kennt, ist Patrick Löffler. Der CEO und Mitgründer des Münchner FinTechs givve hat eine Vita, die alles andere als klassisch ist: Er war Snowboard-Profi in der Nationalmannschaft, betrieb einen Nachtclub und gab ein Surf-Magazin heraus. Mit givve stand er zweimal kurz vor der Insolvenz, bevor das Unternehmen schließlich einen Millionen-Exit hinlegte. Löffler weiß, wie es sich anfühlt, wenn im Überlebenskampf eines Start-ups die Zeit fehlt, Dinge von Tag eins an perfekt aufzusetzen. Heute ist seine Haltung klar: „Wer Gehälter nicht erklären kann, hat seine Hausaufgaben nicht gemacht.“

Von Patrick wollen wir wissen: Wie bauen Gründer*innen rechtzeitig ein faires, erklärbares Gehaltssystem auf? Warum ist die Richtlinie gerade für kleine Teams ein Kulturschock? Und welche schmerzhaften Fehler hätte er selbst rückblickend gern vermieden?

Das Interview

Patrick, vom Snowboard-Profi über den Nachtclub-Betreiber zum FinTech-Gründer mit Millionen-Exit – dein Weg war alles andere als geradlinig. In deinen Anfangsjahren bei givve standst du zweimal kurz vor der Insolvenz. Hand aufs Herz: Wie hoch stand das Thema „faire und transparente Gehaltsstruktur“ damals auf deiner Prioritätenliste?

Patrick Löffler: Ehrlich? Ganz unten. Wer ums Überleben kämpft, denkt nicht in Gehaltsbändern, sondern in Wochen Runway. Gehälter wurden situativ verhandelt – wer hart verhandelte, bekam mehr. Nasenfaktor statt System. Das war damals pragmatisch richtig – langfristig gesehen allerdings ein Fehler. Wenn auch beides gleichzeitig stimmt. Der Punkt ist nicht, dass wir es nicht besser wussten. Wir hatten schlicht keine Bandbreite, um saubere Gehaltsstrukturen aufzusetzen. Aber was ich heute weiß: Die Unordnung verschwindet nicht, wenn man wächst. Sie wächst mit.

Du sagst heute sehr deutlich: „Wer Gehälter nicht erklären kann, hat seine Hausaufgaben nicht gemacht.“ Gab es in deiner eigenen Gründer-Laufbahn einen konkreten Moment, in dem dir das organisch gewachsene „Gehaltschaos“ massiv auf die Füße gefallen ist?

Patrick Löffler: Oh ja. Der Klassiker: zwei Leute, gleiche Rolle, gleiche Leistung – unterschiedliches Gehalt. Nicht aus Logik, sondern weil die eine Person besser verhandelt hatte. Irgendwann reden Menschen miteinander. Und dann sitzt du nicht im Gehaltsgespräch, sondern im Rechtfertigungsgespräch. Das Schlimme war nicht die Zahl. Es war die Tatsache, dass ich die Differenz nicht erklären konnte, ohne mich zu winden. In dem Moment war klar: Wenn ich eine Entscheidung nicht in einem Satz begründen kann, ist sie keine Entscheidung – sie ist ein Zufall mit Folgekosten. Diese Situation hat mir gezeigt: Vertrauen verlierst du nicht über die Gehaltshöhe. Du verlierst es über Willkür.

Die Deadline zur Umsetzung der EU-Entgelttransparenzrichtlinie wurde nun um zwei Jahre verschoben. Nicht nur jetzt, auch vorher schon wähnten sich viele kleine Start-ups in Sicherheit, weil die großen, bürokratischen Berichtspflichten erst ab 100 Mitarbeitenden greifen. Warum ist das ein fataler Trugschluss?

Patrick Löffler: Dass Deutschland die Frist am 7. Juni 2026 reißen würde, war ziemlich sicher. Es lag ja noch nicht einmal ein Gesetzentwurf vor. Wer sich jetzt aber darauf ausruht, der macht den zweiten Fehler nach dem ersten. Denn die Richtlinie wirkt auch ohne fertiges nationales Gesetz – über die Rechtsprechung. „Wir warten erst mal ab“ ist 2026 keine Strategie, sondern ein Risiko.

Und die Berichtspflicht ab 100 Mitarbeitenden ist ganz klar ein fataler Trugschluss. Denn: Die Kernrechte gelten ab der ersten angestellten Person, nicht erst ab 100. Die Berichtspflicht ist nur die sichtbare Spitze. Bewerberinnen und Bewerber haben künftig Anspruch auf die Gehaltsspanne, bevor sie überhaupt mit dir sprechen. Die Frage nach dem letzten Gehalt? Vorbei.

Jede Person im Team kann fragen, was andere Mitarbeitende für gleichwertige Arbeit im Schnitt verdienen. Und die Beweislast liegt im Streitfall bei dir, nicht bei ihnen.

Gerade in der Bootstrapping- oder Seed-Phase können Start-ups oft nicht mit Konzerngehältern mithalten. Kompensiert wird das über individuelle Deals, Unternehmensanteile (VSOPs) oder Visionen. Wie lässt sich diese Verhandlungsflexibilität künftig mit der Forderung nach absoluter Transparenz vereinbaren?

Patrick Löffler: Erst einmal möchte ich hier ein Missverständnis ausräumen: Transparenz heißt nicht, dass alle gleich verdienen. Sie heißt, dass Unterschiede einer Logik folgen. Du darfst weiter differenzieren – nach Rolle, Verantwortung, Markt, Impact. Du darfst nur nicht mehr nach Nasenfaktor differenzieren.

VSOPs, Anteile, individuelle Boni: All das ist völlig legitim und sauber kommunizierbar. Vorausgesetzt, die Kriterien sind offen und gelten für alle gleich. Der entscheidende Hebel ist dabei nicht weniger Flexibilität, sondern begründbare Flexibilität mit Bandbreiten statt Bauchgefühl. Verhandeln darf jede*r, aber das Ergebnis muss in ein System passen, das man vor dem ganzen Team aussprechen kann, ohne rot zu werden.

Ein Praxisszenario: Wie baust du als junges Unternehmen mit vielleicht 10 bis 15 Mitarbeitenden heute eine logische Gehaltsstruktur auf, die nicht sofort kollabiert, sobald eine Series-A-Finanzierung abgeschlossen wird und das Team plötzlich exponentiell wächst?

Patrick Löffler: Drei Bausteine reichen am Anfang: definierte Rollen und Level, eine Gehaltsspanne pro Level und transparente Kriterien für den Sprung ins nächste. Keine Excel-Wissenschaft. Ein einseitiges, ehrliches Gerüst schlägt ein perfektes System, das am Ende niemand pflegt. Konkret bedeutet das: Ein Level hat beispielsweise eine Spanne von 55.000 bis 70.000 Euro. Wo jemand darin landet, ist begründbar und nicht zufällig.

Entscheidend ist dabei, dass das System skaliert, ohne bei jedem neuen Hire neu erfunden zu werden. Genau hier kollabieren die meisten nach der Series A. Der eigene Maßstab sollte deshalb eine einfache Frage sein: Könnte ich jedem neuen Mitarbeitenden in fünf Minuten erklären, wie sein Gehalt zustande kommt und wie er es verändern kann? Wenn ja, hält die Struktur.

Givve wurde kürzlich für seine Vergütungskultur ausgezeichnet. Echte Transparenz bedeutet aber auch, dass Kollege A erfährt, nach welchen Kriterien Kollegin B eingestuft ist – und womöglich mehr verdient. Wie hast du diesen Kulturwandel im eigenen Team moderiert, ohne dass es zu Neiddebatten oder gar Kündigungen kam?

Patrick Löffler: Die Auszeichnung für unsere Vergütungskultur klingt nach einem schönen Ergebnis. Aber der Weg dahin war keine Hochglanzveranstaltung.

Wir haben nicht über Nacht alle Zahlen plakatiert. Zunächst haben wir das System definiert: Level, Gehaltsspannen, Kriterien. Die Logik vor den Zahlen. Denn Neid entsteht nicht aus Transparenz, sondern aus Intransparenz. Menschen erfinden im Dunkeln bzw. durch Unwissenheit die schlimmsten Geschichten.

Klar gab es unbequeme Gespräche. Die habe ich geführt, nicht delegiert und nicht ausgesessen. Wo wir Unterschiede fanden, die wir nicht erklären konnten, haben wir korrigiert – nach oben. Das kostet. Aber Vertrauen ist günstiger als Fluktuation.

Das Ergebnis war nicht weniger Diskussion. Es war eine bessere: über Leistung und Verantwortung statt über Gerüchte.

Du betonst oft, wie wichtig dir Authentizität ist – du surfst morgens am Eisbach, praktizierst Yoga und willst, dass jede*r im Team so sein darf, wie er oder sie ist. Erfordert eine vollkommen transparente Gehaltsstruktur am Ende auch einen verletzlicheren Typ von Führungskraft, der Fehler offen eingesteht?

Patrick Löffler: „Verletzlich“ ist mir zu weich formuliert. Es braucht jemanden, der Fehler aushält – die eigenen zuerst. Transparenz heißt auch: Du legst offen, wo du in der Vergangenheit unfair warst. Das ist unangenehm und genau deshalb glaubwürdig.

Aber Offenheit ist kein Weichspüler. Clear is kind. Ich sage Menschen lieber eine harte Wahrheit klar als eine schöne Unwahrheit nett. Die Führungskraft, die das gut kann, ist nicht weicher. Sie ist gefestigter. Sie braucht die Geheimhaltung nicht mehr als Schutzschild.

Authentisch heißt nicht grenzenlos. Es heißt: Was ich sage, was ich tue und was im System steht, ist dasselbe.

Kritiker*innen der Gehaltstransparenz führen oft an, sie führe zu einer demotivierenden „Gleichmacherei“. Wie belohnst du High-Performer*innen noch individuell, wenn jede Gehaltserhöhung in ein starres Raster passen und vor dem ganzen Team gerechtfertigt werden muss?

Patrick Löffler: Ganz klar: Indem das Raster Leistung abbildet, statt sie zu verbieten. Ein gutes Gehaltsband ist breit genug, um Spitzenleute klar oben einzuordnen. Transparenz ist kein Kommunismus. Gleichmacherei wäre das Gegenteil von fair.

High-Performer fürchten Transparenz nicht, sie profitieren davon. Sie wollen, dass ihr Beitrag sichtbar und nachvollziehbar belohnt wird, nicht im Hinterzimmer ausgehandelt. Wer wirklich Angst vor offenen Kriterien hat, ist übrigens meist nicht der Top-Performer, sondern der gute Verhandler. Das ist ein Unterschied, den viele Unternehmen lange nicht sehen wollen.

Und Belohnung jenseits der Gehaltsspanne gibt es weiterhin: das nächste Level, mehr Verantwortung, Anteile, Entwicklung. Am Ende gibt es mehr Hebel als vorher, nicht weniger.

Mal ganz pragmatisch für unsere StartingUp-Leser: Wenn ein Start-up heute beim Kassensturz feststellt, dass es unerklärbare Gehaltssprünge oder einen „Gender Pay Gap“ im Team hat. Was sind aus deiner Sicht die ersten drei konkreten Schritte, um das glattzuziehen, ohne sich dabei finanziell zu ruinieren?

Patrick Löffler: Erstens: Ehrliche Bestandsaufnahme. Gleichwertige Rollen nebeneinanderlegen und die Unterschiede anschauen – ohne Beschönigung. Du kannst nicht reparieren, was du nicht benennst.

Zweitens: System vor Schecks. Erst Level, Gehaltsbänder und Kriterien definieren, dann Geld bewegen. Sonst gießt du Budget in ein Loch ohne Boden.

Drittens: Gezielt und priorisiert korrigieren. Die klarsten, am wenigsten erklärbaren Fälle zuerst. Und ein realistischer Stufenplan über Monate statt alles auf einmal.

Und: transparent kommunizieren, dass ihr es angeht. Ein ehrliches „Wir haben ein Thema erkannt und gehen es an“ schlägt jedes Schweigen. Du musst nicht über Nacht perfekt sein. Du brauchst eine glaubwürdige Richtung.

Glaubst du, dass Start-ups, die das Thema Gehaltstransparenz jetzt proaktiv angehen, künftig einen unfairen Vorteil im „War for Talents“ haben werden, oder wird das ab 2026 ohnehin nur noch als Hygienefaktor wahrgenommen?

Patrick Löffler: Kurzfristig ist es ein echter Vorteil. Die beste Kandidatin hat 2026 die Auswahl – sie geht dorthin, wo Gehalt nach Logik vergeben wird, nicht nach Verhandlungsgeschick. Mittelfristig wird Transparenz zum Hygienefaktor werden, so wie eine ordentliche Datenschutzerklärung: Wer sie nicht hat, fällt auf – negativ.

Genau deshalb ist jetzt das Fenster offen. Der Vorsprung gehört denen, die es vor dem Stichtag tun, nicht denen, die nachziehen müssen.

Mein Blick darauf: Transparenz ist kein Compliance-Thema, das man wegarbeitet. Es ist eine Kulturentscheidung, die man ohnehin treffen sollte – der Gesetzgeber liefert nur den Termin. Wer Gehälter erklären kann, hat seine Hausaufgaben gemacht. Und Hausaufgaben macht man besser vor der Prüfung.

Danke, Patrick Löffler, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Wer sich heute als Coach oder Berater*in selbständig macht, steht oft vor einer unüberwindbaren Wand aus Server-Einstellungen und Datenschutz-Hürden. das junge Stuttgarter Start-up Mevio will den Aufbau eines digitalen Business nun radikal vereinfachen – per Chat-Befehl statt Website-Baukasten. Das Start-up verspricht ein komplettes Business, gesteuert über den heimischen Messenger. Das klingt verlockend, doch hält das Geschäftsmodell der harten Realität im umkämpften Software-Markt stand?

Die Köpfe hinter der Chat-Innovation

Hinter Mevio stehen die Gründer Maja Mast und Christoph Beringer, der als Co-CEO und Technik-Experte fungiert. Die Gründungsidee entspringt dem klassischen „Scratch your own itch“-Prinzip: Maja Mast kennt die schmerzhaften, langwierigen technischen Hürden bei der Unternehmensgründung aus eigener Erfahrung. Gemeinsam mit Beringer entwickelte sie einen bewussten Gegenentwurf zu den Systemen etablierter US-Konzerne. Ihre Zielgruppe ist klar definiert: Dienstleister*innen, Berater*innen und Coaches, denen die Hürden der Digitalisierung bisher zu technisch und rechtlich zu riskant waren.

„Wir haben selbst erlebt, wie schnell man bei der Gründung oder Digitalisierung eines Angebots in technischen Themen hängen bleibt – Website, Datenschutz, Zahlungsanbieter, Automationen und zig verschiedene Tools“, erinnert sich Maja Mast an den eigenen Breaking Point. Irgendwann sei die Erkenntnis gereift: „Das muss einfacher gehen. Uns wurde klar, dass viele Menschen nicht an ihrer Idee scheitern, sondern an der technischen Komplexität drumherum.“

Der Startschuss für die Plattform fällt am 1. Juni mit einer kostenlosen Beta-Phase. Der Aufbau der ersten Version ohne große Budgets war zwar herausfordernd, wie Mast einräumt, habe aber auch den Blick geschärft. „Genau dadurch mussten wir uns von Anfang an auf das Wesentliche konzentrieren: Was brauchen Nutzer*innen wirklich – und was ist eigentlich nur unnötige Komplexität?“, betont die Gründerin.

All-in-one zum Kampfpreis

Die Kernidee von Mevio ist radikal simpel: Anstatt sich durch Menüs zu klicken, tippen Nutzer*innen ihre Anforderungen in einen Messenger ein. Im Hintergrund übernimmt die Software den Rest. Sie baut die Website, digitalisiert Produkte, kümmert sich um Domain-Buchungen und wickelt Rechnungen, Terminbuchungen sowie Zahlungen automatisiert ab. Auch das Hosting von Online-Kursen gehört zum Repertoire der All-in-one-Plattform.

Abgerechnet wird über ein Abo-Modell, das bei sportlichen 20 Euro im Monat startet. Ein zentrales Verkaufsargument ist dabei die Datensicherheit. Christoph Beringer verweist auf den kompromisslosen Fokus auf europäische Server und eine absolut DSGVO-konforme Infrastruktur. Man wolle den neuen Gründer*innen die ständige Angst nehmen und ein rechtlich wasserdichtes Fundament bauen.

Doch wie finanziert man Support und Infrastruktur bei dieser extrem aggressiven Preisstrategie? „Uns war von Anfang an wichtig, eine Lösung zu bauen, die sich wirklich kleine Anbieter*innen leisten können“, verteidigt Beringer das Modell. Weil Mevio bewusst Bereiche bündle, für die Nutzer*innen sonst einzeln zahlen müssten, lasse sich vieles effizienter gestalten. Aktuell ist das Start-up komplett bootstrapped und wächst Schritt für Schritt mit der Community. Den befürchteten Support-Aufwand bei einer technisch wenig versierten Zielgruppe sieht der Co-CEO gelassen und kontert: „Unser Ziel ist ja gerade, technische Komplexität massiv zu reduzieren, damit viele Probleme gar nicht erst entstehen.“ Durch starke Automatisierung solle sich die Plattform selbsterklärend anfühlen.

Markt, Wettbewerb und der "Meta-Irrglaube"

So elegant die Idee auf dem Papier wirkt, ein journalistisch-kritischer Blick offenbart einige Sollbruchstellen. Die Pressemitteilung inszeniert Mevio markig als Gegenentwurf zu „Meta und Co.“ Doch Meta ist im Bereich Website-Building und Kurs-Hosting kein echter Wettbewerber. Die tatsächliche Konkurrenz heißt Wix, Squarespace, Shopify oder – im spezifischen Coach-Segment – Elopage, Kajabi und Digistore24. Diese Player dominieren den Markt mit ausgereiften Ökosystemen.

Warum sollten diese finanzstarken Riesen den Chat-Ansatz nicht einfach kopieren? Maja Mast gibt sich selbstbewusst: „Uns geht es nicht darum, einfach bestehende Systeme um eine Chatfunktion zu ergänzen. Der eigentliche Unterschied liegt in der Denkweise hinter dem Produkt.“ Während viele Plattformen klassisch gebaut und später vereinfacht wurden, werde Mevio von Beginn an radikal aus Nutzer*insicht gedacht. „Die Messenger-Steuerung ist deshalb für uns nicht nur ein Feature, sondern der Kern des gesamten Produkts“, stellt sie klar. Die eigentliche Herausforderung für die Konkurrenz liege darin, hochkomplexe Systeme im Nachhinein radikal zu vereinfachen, ohne die technische Infrastruktur zu verlieren.

Grenzen der Chat-Bedienung

Websites sind visuelle Medien. Eine Website intuitiv per Chat einzupflegen, mag für eine simple Landingpage gut funktionieren. Doch sobald Kund*innen individuelle Design-Anpassungen wünschen, stößt ein textbasiertes Interface schnell an seine Grenzen. Das Versprechen, das unpersönliche Klick-Chaos zu ersetzen, könnte sich in ein zähes Text-Chaos verwandeln.

Christoph Beringer weicht diesem UX-Risiko nicht aus: „Sobald es um sehr individuelle oder komplexe Design-Wünsche geht, stoßen rein textbasierte Interfaces natürlich irgendwann an Grenzen.“ Deshalb begreife man den Chat nicht als Ersatz für alles, sondern als den einfachsten Einstiegspunkt, der Geschwindigkeit und Einfachheit schaffe. „Unser Ziel ist nicht, professionelle Design-Tools komplett abzulösen, sondern Menschen die technischen Hürden am Anfang abzunehmen“, erklärt der Techniker. Um die kreative Freiheit nicht einzuschränken, kombiniert Mevio die Chat-Steuerung deshalb mit klassischen visuellen Bearbeitungsmöglichkeiten direkt im Browser. Die Zielgruppe seien ohnehin keine professionellen Web-Agenturen, sondern Menschen, die ohne Technikstress ein professionelles digitales Business aufbauen möchten.

Fazit und Ausblick

Mevio adressiert ein unbestreitbar echtes Problem: die oft unüberwindbare Wand aus Datenschutz-Hürden und Technik-Stress für Selbständige. Die garantierte DSGVO-Konformität auf europäischen Servern ist im deutschen Markt ein massiver Wettbewerbsvorteil gegenüber amerikanischen Anbieter*innen. Die Kombination aus Messenger-Steuerung und Business-Backend ist innovativ und könnte den Nerv technikmüder Gründer*innen treffen. Der Erfolg wird jedoch maßgeblich davon abhängen, ob das System im Hintergrund wirklich so fehlerfrei arbeitet wie versprochen – und ob die Zielgruppe bereit ist, visuelle Gestaltungsfreiheit gegen radikale Einfachheit einzutauschen.

Blickt man auf das kommende Jahr, bleiben die Gründer fokussiert. „Für uns wird der wichtigste Meilenstein zunächst sein, zu beweisen, dass digitale Selbständigkeit wirklich deutlich einfacher funktionieren kann“, formuliert Maja Mast das Ziel für Mitte 2027. Und die internationale Expansion? Die hat das Start-up zwar auf dem Schirm, da technische Überforderung kein rein deutsches Phänomen ist. Mast resümiert jedoch pragmatisch: „Aber im Moment konzentrieren wir uns bewusst darauf, zuerst ein starkes Fundament aufzubauen, bevor wir größere internationale Schritte gehen.“

Die Kombination aus Venture Capital und einer skalierbaren Fremdkapitalfazilität soll das „Energy-as-a-Service“-Modell des Unternehmens im deutschen Mittelstand etablieren. Für Gründer*innen und Investor*innen im ClimateTech-Segment ist dieser Case ein starkes Signal – doch das hochkomplexe und kapitalintensive Hardware-Geschäft birgt in der Praxis spezifische Herausforderungen.

Gründer und Historie

Hinter encosa stehen Sascha Koberstaedt (CEO) und Sebastian Becker (COO), die das Unternehmen im Juni 2024 ins Leben gerufen haben. Koberstaedt bringt bereits tiefe Erfahrung im Aufbau komplexer Hardware-Unternehmen mit – unter anderem als Mitgründer des Münchner Elektrotransporter-Start-ups Evum Motors. In weniger als zwei Jahren konnte das Duo ein beachtliches Tempo vorlegen, erste Anlagen in Betrieb nehmen und ein spezialisiertes Team formieren.

Die rasante Finanzierungshistorie unterstreicht das Vertrauen des Marktes:

• Pre-Seed-Runde: First Momentum Ventures und Redstone stiegen als Lead-Investoren ein, flankiert von Heliad, UTUM Funding for Innovators und WEPA Ventures.
• Seed-Runde: Angeführt vom sektorfokussierten Frühphasen-VC Realyze Ventures, beteiligten sich Verve Ventures, Blum Ventures, Kopa Ventures und Bayern Kapital. Alle Pre-Seed-Investoren zogen erneut mit.
• Business Angels: Prominente Köpfe wie Andreas Kupke (Finanzcheck.de), Marc Stilke (Immobilienscout24) und Sebastian Bärhold (IDnow) unterstützen das Unternehmen.

Das Geschäftsmodell: Nutzung statt Besitz

Der Mittelstand leidet unter volatilen Strompreisen, steigenden Netzentgelten und strengeren CO₂-Vorgaben. Batteriespeicher gelten als Schlüsseltechnologie, um Lastspitzen zu kappen (Peak Shaving) und Energiekosten zu senken. Dennoch scheiterten Projekte im Mittelstand bislang oft an hohen Investitionskosten (CapEx) und komplexen Prozessen.

Hier setzt encosa mit einer All-in-one-Lösung an:

• Zero CapEx: Das Start-up übernimmt die komplette Planung, Finanzierung, Installation und den Betrieb der Anlagen. Kund*innen benötigen keine eigene Anfangsinvestition.
• Flexible Finanzierung: Kunden wählen flexibel zwischen Kauf, Miete oder Pacht.
• Duale Wertschöpfung: Erlöse werden sowohl durch die Optimierung des Kund*innenverbrauchs („Behind the Meter“) als auch über den aktiven Energiehandel am Strommarkt („Front of the Meter“) generiert.

Laut encosa amortisieren sich die Anlagen je nach Verbrauchsprofil innerhalb von 18 Monaten bis fünf Jahren.
 

Markt, Wettbewerb und die Risiken des Asset-Heavy-Modells

Der Markt für gewerbliche und industrielle Speicher (C&I) in Deutschland boomt, ist aber hart umkämpft. Etablierte Player wie Tesvolt oder Fenecon dominieren den Hardware-Vertrieb. Start-ups wie Voltfang besetzen die Nachhaltigkeitsnische mit Second-Life-Batterien, während Akteure wie Kyon Energy im Bereich der Groß-Netzspeicher aktiv sind.

Der Ansatz von encosa, die Speicher auf die eigene Bilanz zu nehmen bzw. über Zweckgesellschaften zu finanzieren, birgt fundamentale Risiken: Das Risiko der Hardware-Degradation (Zellverschleiß) verbleibt beim Anbieter. Zudem ist der deutsche Markt durch hochkomplexe regulatorische Rahmenbedingungen (z.B. Netzentgelte nach § 19 StromNEV) und bürokratische Netzanschlussverfahren geprägt, was die Skalierung ausbremsen kann.

Strategisch hat das Team diese Klippe jedoch clever umschifft: Während das teure Eigenkapital (VC-Geld) ausschließlich in Team, Software und Plattformentwicklung fließt, wird die kapitalintensive Hardware über die neu gesicherte Debt-Facility (Fremdkapital) finanziert. Diese saubere Trennung verhindert eine Verwässerung der Gründeranteile und zeigt, dass institutionelle Geldgebende die Cashflow-Modelle als bankfähig (bankable) einstufen.

Fazit

Batteriespeicher entwickeln sich rasant von einer technischen Notwendigkeit zu einer hochrentablen, eigenständigen Assetklasse. Für die Bau-, Logistik- und Immobilienwirtschaft, in der Investor*innen wie Realyze Ventures tief vernetzt sind, sind solche Modelle der Schlüssel zur Dekarbonisierung.

encosa zeigt exemplarisch, wohin sich ClimateTech entwickelt: Reine Software-Dashboards reichen nicht mehr aus. Gefragt sind integrierte „Full-Stack“-Modelle, die dem/der Kund*in das operative Risiko abnehmen und die Arbitrage-Möglichkeiten der europäischen Strommärkte algorithmisch voll ausschöpfen. Die Bewährungsprobe für encosa wird nun sein, diese Performance auch bei sinkenden Spreads an den Strombörsen stabil zu halten.

Es ist eine Nachricht, die in der europäischen Start-up-Szene aufhorchen lässt. Der Geldregen für das erst 2021 gegründete Start-up ist laut Unternehmensangaben die bislang größte vollständig gesicherte Series-A-Finanzierung in der globalen Fusionsbranche. Unterstützt wird die Runde von Schwergewichten wie dem Energiekonzern RWE, der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND) sowie dem EIC Fund der EU. Das ambitionierte Ziel der Macher: die kommerzielle Nutzbarmachung der Kernfusion und der Aufbau einer industriellen Pilotanlage im südhessischen Biblis.

Die Köpfe hinter dem Projekt: Symbiose aus Wissenschaft und Wirtschaft

Hinter Focused Energy steht ein klassisches, vielversprechendes Gründer-Duo. Prof. Dr. Markus Roth, Co-Founder und Chief Science Officer, forscht seit über 25 Jahren auf dem Gebiet der Laser- und Plasmaphysik an der TU Darmstadt und ist weltweit vernetzt. An seiner Seite agiert CEO Thomas Forner, ein Serial Entrepreneur mit über 20 Jahren Erfahrung im Aufbau von Technologieunternehmen.

Gegründet wurde Focused Energy als Spin-off der TU Darmstadt, beflügelt durch einen historischen Durchbruch im Dezember 2022: Am Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) in den USA gelang es Forschern erstmals, durch Laserfusion mehr Energie zu erzeugen, als die Laser verbrauchten. Forner und Roth nutzten das Momentum und holten maßgebliche Köpfe dieses US-Forschungsteams ins eigene Unternehmen, um das Know-how auf beiden Seiten des Atlantiks zu bündeln.

Das Geschäftsmodell: Energie der Zukunft oder lukrative Nischen?

Der Ansatz von Focused Energy basiert auf der Trägheits- bzw. Laserfusion. Winzige Brennstoffkapseln mit Wasserstoffisotopen werden durch extrem starke Laser beschossen, um die Bedingungen im Inneren der Sonne zu simulieren. Der Plan sieht vor, bis Mitte der 2030er-Jahre ein erstes Kraftwerk ans Netz zu bringen. Die aktuellen Millionen sollen vor allem in die Technologie, industrielle Lieferketten und die Infrastruktur in Biblis fließen.

Kritiker hinterfragen diese Timeline jedoch scharf. Das renommierte DIW Berlin warnt davor, dass die Kernfusion auf absehbare Zeit keinen Beitrag zur akuten Energiewende leisten wird. Forscher weisen darauf hin, dass Startups der Fusionsbranche ihr Geschäftsmodell mittelfristig anpassen könnten – weg vom Kraftwerk, hin zu Nischenprodukten wie hochpräzisen Materialprüfverfahren oder Speziallasern. Nur so ließen sich Einnahmen generieren, bevor das (noch längst nicht garantierte) Kernprodukt fertig ist.

Markt und Wettbewerb: Das Rennen der DeepTech-Milliarden

Weltweit fließen Milliarden in Start-ups, die das Energieproblem der Menschheit lösen wollen. Zu den größten europäischen Wettbewerbern zählen Marvel Fusion (ebenfalls laserbasiert), Proxima Fusion (Magneteinschluss) und Gauss Fusion.

Auch die Konkurrenz steht unter wissenschaftlicher Beobachtung: So äußerten sich Forscher des Max-Planck-Instituts zuletzt äußerst skeptisch über den Ansatz von Marvel Fusion, da dessen wissenschaftliche Details mangels Transparenz kaum überprüfbar seien. Focused Energy hat hier durch den Bezug zu den validierten LLNL-Ergebnissen einen klaren Argumentationsvorteil. Dennoch bleibt die Ingenieursaufgabe gigantisch: Aus einem singulären wissenschaftlichen Experiment muss ein dauerhaft laufendes Kraftwerk werden.

Hinter den Kulissen: Was die Erfolgsmeldungen verschweigen

Meldungen über Rekordsummen blenden die knallharten Realitäten des DeepTech-Marktes oft aus. Drei Aspekte sind für die Zukunft von Focused Energy besonders kritisch:

• Cap Table und das Verwässerungsrisiko: Eine derart massive Series A ist in Europa ein Novum, birgt für die Gründer aber strategische Gefahren. Da ein marktreifes Kraftwerk erst in über zehn Jahren realisierbar ist, werden noch mehrere kapitalintensive Runden nötig sein. Branchenkenner gehen von stark getranchten Meilenstein-Zahlungen (Milestone-Funding) aus. Liefern Forner und Roth nicht punktgenau, droht eine massive Verwässerung (Dilution) ihrer Anteile.
• Biblis gegen Silicon Valley: Technologie ist kopierbar, ein Spitzen-Team nicht. Focused Energy muss die weltweit extrem raren Experten für Plasmaphysik rekrutieren. Während US-Wettbewerber wie Commonwealth Fusion Systems mit Valley-Gehältern locken, muss das Start-up diese Talente ins beschauliche Südhessen lotsen. Ein erheblicher Teil des Kapitals dürfte direkt in Personalkosten und attraktive Mitarbeiterbeteiligungen (ESOPs) fließen.
• Das Exit-Dilemma und die regulatorische Blackbox: Klassische VC-Fonds haben Laufzeiten von zehn bis zwölf Jahren – ein Zeitraum, in dem Focused Energy voraussichtlich noch keinen kommerziellen Strom verkauft. Die Exit-Strategie läuft somit unweigerlich auf einen gigantischen künftigen Börsengang (IPO) hinaus. Zudem bleibt das regulatorische Umfeld in Deutschland unberechenbar: Zwar birgt die Kernfusion nicht die Gefahren der Kernspaltung, doch der Bau einer solchen Anlage wird extrem komplexe Genehmigungsverfahren nach sich ziehen. Die Partnerschaft mit RWE ist daher wohl primär ein strategischer Schutzschild für die kommende Lobbyarbeit.

Fazit für das Start-up-Ökosystem

Die Runde ist ein massives Signal. Sie beweist, dass europäische Investoren und staatliche Akteure mittlerweile bereit sind, bei extrem kapitalintensiven „Moonshot“-Projekten mitzuhalten. Gleichzeitig bleibt Focused Energy ein Paradebeispiel für ein High-Risk-Investment. Ob Biblis tatsächlich zur Keimzelle einer neuen Hochtechnologie-Industrie wird oder ob sich die alte sarkastische Physiker-Weisheit bewahrheitet, dass die Kernfusion „immer 30 Jahre in der Zukunft liegt“, werden die kommenden Jahre zeigen.

Die Schmerzgrenze im deutschen Mittelstand ist erreicht: Laut Angaben der KfW verbringen deutsche KMU monatlich durchschnittlich rund 32 Stunden mit rechtlichen sowie Compliance-Aufgaben, was die Wirtschaft jährlich etwa 61 Milliarden Euro kostet. Genau hier setzt das 2025 gegründete Start-up nu:legal an und hat am 27. Mai 2026 seine öffentliche Beta-Version gestartet.

Unterstützt wird das Vorhaben durch eine frische Finanzierungsrunde in Höhe von 1,3 Millionen Euro, die von Caesar Ventures angeführt wird. Carolin Gabor, Managing Partner bei Caesar Ventures, sieht in der Methodik ein klares Versprechen an den Markt: „Das Unternehmen verbindet die Erfahrung eines ehemaligen Freshfields-Teams mit KI-gestützter Technologie und anwaltlicher Prüfung, und könnte damit Rechtsprozesse im Mittelstand nachhaltig verändern“.

Vom LegalGPT-Erfolg zum eigenen Start-up

Hinter nu:legal steht Bork Morfaw, ein ehemaliger Anwalt der internationalen Wirtschaftskanzlei Freshfields. Morfaw ist in der Szene kein Unbekannter: Er entwickelte zuvor das KI-Projekt „LegalGPT“, das nach Unternehmensangaben über 200.000 Nutzer verzeichnete. Aus diesem Proof of Concept zog er eine zentrale Lehre: Generische KI-Modelle stoßen bei Haftungs- und Transparenzfragen schnell an ihre Grenzen.

Morfaw benennt das Problem offener KI-Modelle deutlich: „Viele Unternehmen nutzen bereits KI-Systeme für rechtliche Fragestellungen. Für sensible juristische Aufgaben bleiben generische Modelle jedoch oft unzuverlässig, insbesondere dann, wenn sie mit großer Selbstsicherheit falsche Antworten liefern. Für Unternehmen entsteht dadurch ein reales Risiko.“ Anfang 2025 verließ er Freshfields, um sich voll auf nu:legal zu fokussieren.

Das Produkt und der regulatorische Burggraben

Statt das Rad im gesamten Rechtswesen neu erfinden zu wollen, wählt nu:legal einen spitzen Markteintritt. Die wichtigsten Eckdaten zum Launch:

• Zum Marktstart fokussiert sich die Plattform gezielt auf Arbeitsrecht und Datenschutz, da diese Bereiche für deutsche KMU die größten operativen Hürden darstellen.
• Nutzer*innen können Prozesse wie Arbeitsverträge, Kündigungen oder Auftragsverarbeitungsverträge über die Plattform abwickeln.
• Die Datenverarbeitung findet vollständig innerhalb der EU statt , um den Vorgaben der DSGVO und dem Berufsgeheimnisschutz (BRAO, § 203 StGB) gerecht zu werden.

Diese starke Ausrichtung auf die lokale Regulatorik sieht das Start-up als entscheidenden Abwehrmechanismus gegenüber internationalen Software-Riesen. „Recht ist extrem lokal“, betont Morfaw. „Man kann US-Produkte nicht einfach übersetzen und erwarten, dass sie deutsche Arbeitsgerichte oder europäische Datenschutzanforderungen zuverlässig verstehen.“

Unsere Einordnung

Das Geschäftsmodell von nu:legal – die Kombination aus intelligenter Automatisierung und einer transparenten menschlichen Prüfung – adressiert die aktuellen Schwächen von Large Language Models (LLMs) sehr clever. „Wir glauben nicht daran, Anwälte zu ersetzen“, lautet Morfaws Vision für das Hybrid-Modell. „Wir glauben daran, juristische Expertise mithilfe von Technologie skalierbar zu machen.“

Aus Investor*innen- und Skalierungssicht ist dieser „Expert-in-the-Loop“-Ansatz jedoch ein zweischneidiges Schwert. Was die rechtliche Haftung und das Kund*innenvertrauen sichert, ist gleichzeitig der größte potenzielle Flaschenhals des Unternehmens. Ein reines Software-as-a-Service-Modell (SaaS) besticht durch marginale Kosten bei der Skalierung. Sobald jedoch hochbezahlte, menschliche Jurist*innen die KI-Ergebnisse manuell prüfen müssen, sinken die Margen und das Wachstum wird an die Verfügbarkeit von juristischen Fachkräften gekoppelt.

Mit den eingesammelten 1,3 Millionen Euro hat nu:legal nun den nötigen Runway, um zu beweisen, dass die Automatisierungstiefe der KI hoch genug ist, um den teuren menschlichen Prüfaufwand auf ein Minimum zu reduzieren. Gelingt dies, könnte das Start-up langfristig tatsächlich eine neue europäische Legal-Infrastruktur aufbauen. Bleibt der manuelle Aufwand jedoch dauerhaft hoch, droht nu:legal, statt eines hochskalierbaren Tech-Unicorns eher eine digital aufgerüstete Boutique-Kanzlei zu werden. Der Startschuss fällt nun über ein kontrolliertes Waitlist-Modell auf nulegal.eu – der Markt wird genau hinsehen.

Deutschland forscht unbestritten auf Weltklasseniveau. Wenn es jedoch darum geht, wissenschaftliche Durchbrüche in marktreife, skalierbare Industrieunternehmen zu verwandeln, verdorren viele Innovationen im sogenannten „Tal des Todes“. Oft scheitern DeepTech-Technologien nicht an ihrer Qualität, sondern am mangelnden Zugang zu passendem Wagniskapital. Klassische Venture-Capital-Fonds (VC) meiden die extreme Frühphase, da die technologischen, marktbezogenen und operativen Risiken kaum in herkömmliche Risiko-Rendite-Profile passen.

Genau in dieses Wespennest stechen nun die Berliner Investmentplattform Marvelous und die Hamburger Joachim Herz Stiftung (JHS). Mit dem neu aufgelegten Marvelous Scito Fund bringen sie ein Volumen von 20 Millionen Euro an den Start – mit der Stiftung als alleinigem Ankerinvestor.

Von der Theorie zur Praxis: Die hauseigene JHS-Studie

Dass die Joachim Herz Stiftung diesen Schritt geht, ist kein Zufall, sondern die konsequente Exekution eigener Erkenntnisse. Erst im Dezember 2025 veröffentlichte die Stiftung gemeinsam mit der UnternehmerTUM eine viel beachtete Studie zum Thema „Wachstumskapital für Deep-Tech Scaleups“. Das Kernergebnis dieser Untersuchung deckt sich präzise mit dem Ansatz des neuen Fonds: Bis 2030 droht im deutschen DeepTech-Segment eine jährliche Wachstumskapitallücke von rund zehn Milliarden Euro.

Mit dem Scito Fund geht die JHS nun von der theoretischen Analyse in die praktische Umsetzung über. Für die Stiftung schließt sich damit eine strategische Lücke in der hauseigenen Förderlandschaft: Während sie in der ganz frühen Phase bereits mit Initiativen wie dem „innovate! fund“ interdisziplinäre Forschungsteams mit bis zu einer Million Euro unterstützt, soll der neue Fonds nun dabei helfen, die kritischen Übergänge vom Labor zum Prototyp („Lab to Pilot“) und weiter zur industriellen Skalierung („Pilot to Scale“) abzusichern.

Die europäische Dimension: Ein Tropfen auf den heißen Stein?

Betrachtet man den breiteren Kontext, wird jedoch schnell die geldpolitische Krux des DeepTech-Standorts sichtbar. Das deutsche Wagniskapitalvolumen ist von 24,7 Milliarden US-Dollar (2021) auf magere 9,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 eingebrochen und dürfte sich Daten der JHS-Studie zufolge für 2025 auf nur noch rund 6,1 Milliarden US-Dollar einpendeln. Europaweit hat sich seit 2015 zudem ein „Later Stage Gap“ von astronomischen 375 Milliarden US-Dollar aufgestaut.

Vor diesem Hintergrund sind 20 Millionen Euro nüchtern betrachtet kaum mehr als ein Tropfen auf den heißen Stein. Wer DeepTech-Hardware im Bereich neuer Materialien oder Robotik skaliert, weiß, dass der Bau einer einzigen Pilotanlage oder Fabrik oft schon dreistellige Millionenbeträge verschlingt.

Der wahre Wert des Fonds liegt daher nicht in seiner absoluten Größe, sondern in seiner Funktion als Katalysator und Validierungsstempel. Wenn eine renommierte, langfristig orientierte Stiftung als Ankerinvestor vorangeht, signalisiert dies dem Markt Stabilität. Das Ziel muss es sein, über dieses Vehikel dringend benötigtes privates Co-Investment anzuziehen.

Das Netzwerk: Mehr als nur warmes Geld

Für Gründerinnen und Gründer ist bei der Auswahl eines VCs das Netzwerk oft entscheidender als die reine Summe auf dem Konto. Die Struktur der Investmentplattform unterscheidet sich vom klassischen, rein monetär getriebenen VC-Ansatz durch eine strikte Zweiteilung:

• Marvelous Capital: Verantwortet das reine Fondsmanagement und investiert über den Scito Fund sowie den hauseigenen Frühphasenfonds Marvelous Ventures.
• Marvelous Catalyst: Agiert als dezidierte operative Einheit. Sie soll die Start-ups praxisnah dabei begleiten, die Brücke zur Industrie zu schlagen – von der Marktvalidierung über die Pilotierung bis hin zu echten Abnahmeverträgen (Offtake-Agreements).

Der Realitätscheck für Gründer*innen: Sektoren und Ticketgrößen

Wer sollte den Fonds auf dem Schirm haben? Der Fokus liegt scharf eingegrenzt auf drei kapitalintensiven Feldern mit hoher gesellschaftlicher und ökologischer Relevanz:

1. Advanced Materials (Fortschrittliche Materialien)
2. Waste Valorization (Wertschöpfung aus Abfallströmen / Kreislaufwirtschaft)
3. Robotics und Automatisierung

Da Marvelous in der Praxis typischerweise Investment-Tickets zwischen 250.000 Euro und 3 Millionen Euro anpeilt, wird der Scito Fund primär in der Pre-Seed-, Seed- und frühen Series-A-Phase agieren. Gründer*innen dürfen also nicht erwarten, dass Marvelous die gesamte Wachstumsreise bis zum Einhorn im Alleingang finanziert. Stattdessen holt man sich ein industriell vernetztes Team an Bord, das als Türöffner für nachfolgende, größere internationale Finanzierungsrunden dienen kann.

Fazit: Ein wichtiges Vorbild mit begrenzter Reichweite

Der Marvelous Scito Fund ist ein hochgradig spannendes Vorzeigeprojekt für das deutsche Innovationsökosystem. Er zeigt exemplarisch, wie gemeinnütziges Stiftungskapital, das von Natur aus einen langen Anlagehorizont besitzt, als moderner Innovationsmotor fungieren kann. Ulrich Müller, Finanzvorstand der JHS, stellt klar, dass man hierbei durchaus marktgerechte Renditen anstrebt, diese aber konsequent mit einer wirkungsorientierten Nachhaltigkeitsstrategie verbindet.

Für DeepTech-Start-ups in den genannten Fokussektoren ist die Nachricht ein echter Lichtblick. Dennoch bleibt die fundamentale Wahrheit bestehen: Für den finalen, globalen Roll-out großer Hardware-Innovationen werden Gründer*innen auch in Zukunft zwingend ein komplexes Finanzierungsmosaik aus staatlichen Geldern, strategischen Industriepartnern und internationalen Großfonds zusammensetzen müssen. Der Scito Fund ist dafür ein exzellentes Fundament – das teure Fabrikgebäude müssen die Gründer*innen aber nach wie vor selbst hochziehen.