Im Fokus stehen Technologien wie Künstliche Intelligenz, Quantencomputing und Biotechnologie. Der HTGF setzt dabei auf sein etabliertes Modell, bei dem öffentliche und private Investoren Kapital, Technologiekompetenz und Marktzugang bündeln. Für Fondsinvestoren eröffnet der HTGF V einen frühen und strukturierten Zugang zu technologischen Innovationen – unter anderem über strategische Partnerschaften, Co-Investments oder strategische Beteiligungen. „Mit dem HTGF V mobilisieren wir privates Kapital für die Zukunftsfähigkeit Deutschlands. Gemeinsam mit privaten Investoren überführen wir neue Technologien in international wettbewerbsfähige Unternehmen und industrielle Wertschöpfung“, sagt Staatssekretär Dr. Thomas Steffen vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

Neuer Fonds als Teil der Startup- und Scaleup-Strategie der Bundesregierung

Der HTGF V ist Teil der Startup- und Scaleup-Strategie der Bundesregierung. Dafür stellt die Bundesregierung Mittel aus dem ERP-Sondervermögen bereit. Seit 2005 hat der HTGF nach eigenen Angaben mehr als 800 Tech-Start-ups finanziert, über 200 erfolgreiche Exits realisiert, fünf Unicorns hervorgebracht und mehr als 10 Mrd. EUR an Folgefinanzierungen mobilisiert. Als First-Check-Investor investiert der HTGF typischerweise als erster Fonds in junge Technologieunternehmen und stellt dabei in der Regel zwischen 1 und 3 Mio. EUR bereit. Über den Seedfonds hinaus eröffnen HTGF Opportunity und der DTCF weitere Finanzierungsperspektiven mit Folgeinvestments von bis zu 60 Mio. EUR über die HTGF-Plattform. Damit will der HTGF Start-ups auch in der Skalierungsphase begleiten. Über die Laufzeit des HTGF V sind rund 150 Neuinvestments geplant. Als Multi-Stage-VC-Plattform will der HTGF damit die Finanzierung von der frühen Phase bis zur Skalierung abdecken und das Fundament für die Entwicklung globaler Tech-Champions legen.

Die Zahlen im Überblick

Die Befragung von 102 Tech-Start-ups durch Bitkom Research – die als aussagekräftiges Stimmungsbild, jedoch nicht als repräsentativ einzustufen ist – verdeutlicht eine verschobene Dynamik im Ökosystem:

• Der KI-Dämpfer: 27 % der Start-ups stoppten Neueinstellungen, 7 % bauten sogar Stellen ab.
• Der KI-Motor: Gleichzeitig stellten 16 % aufgrund von KI-Effizienzgewinnen zusätzliches Personal ein.
• Der Trend: Die durchschnittliche Mitarbeiterzahl sank von 15 (2024) über 13 (2025) auf aktuell 12 Beschäftigte.
• Der Ausblick: 62 % der Befragten rechnen für das laufende Jahr wieder mit steigenden Beschäftigtenzahlen.

Kritische Einordnung: Fluch oder Segen?

Die Schlagzeile „Jedes vierte Start-up verzichtet auf Neueinstellungen“ klingt nach einer Gefahr für den Arbeitsmarkt. Aus Sicht des Managements ist die Realität jedoch eine andere:

1. Die „Lean Start-up“-Renaissance

Start-ups stehen unter enormem Druck: Kapital ist teuer, Burn-Rates müssen minimiert werden. KI ist hier nicht nur ein technisches Feature, sondern ein ökonomischer Rettungsanker. Wenn ein Tool für Content-Erstellung oder Code-Assistenz die Arbeit von zwei Junior-Entwicklern übernimmt, ist das kein Arbeitsplatzverlust aus Mutwilligkeit, sondern Notwendigkeit, um kapitalschonend die nächste Funding-Runde zu erreichen.

2. Transformation statt reiner Abbau

Der Verzicht auf Neueinstellungen betrifft primär repetitive Aufgaben. Die 16 %, die trotz KI aufbauen, zeigen das wahre Potenzial: KI-Integration erfordert Spezialisten – Prompt Engineers, KI-Architekten oder Datenexperten. Die „einfachen“ Stellen fallen weg, die komplexen Stellen kommen dazu. Der moderne Entwickler wandelt sich vom reinen Coder zum technischen Dirigenten.

3. Das schrumpfende Team als neues Normal

Die gesunkene durchschnittliche Teamgröße ist Ausdruck einer höheren operativen Disziplin. Gründer sind heute gezwungen, kapitaleffizienter zu skalieren. KI ist das Werkzeug, das dieses Ziel – mehr Output mit weniger Köpfen – erst technisch ermöglicht.

Kompakte Handlungsempfehlungen für das Management

Wenn Start-ups den „Headcount“ reduzieren und stattdessen auf KI-Tools setzen, verändert das die interne Statik. Um zu verhindern, dass die gewonnene Effizienz in technischem Chaos endet, müssen Gründer und CTOs drei Hebel umlegen:

• Das „Junior-Dilemma“ durch Mentoring lösen: Wenn KI die klassischen Einsteigeraufgaben (Boilerplate-Code, einfache Bugfixes) übernimmt, fehlt dem Nachwuchs die Lernkurve. Start-ups müssen Apprenticeship-Modelle etablieren: Pairen Sie Juniors direkt mit Seniors und trainieren Sie sie intensiv im Code-Review sowie in der KI-Orchestrierung.
• Unternehmenskultur auf Outcome trimmen: Belohnen Sie die Qualität der Problemlösung, nicht den Weg dorthin. Wenn KI die handwerkliche Umsetzung automatisiert, rückt das „Was“ und „Warum“ in den Fokus. Fördern Sie kreative Freiräume (z. B. durch interne KI-Hackathons), um die gewonnene Zeit für echte Innovationen zu nutzen, statt nur das Backlog schneller abzuarbeiten.
• Erfolgsmetriken (KPIs) radikal anpassen: Wer Entwickler heute noch nach „Lines of Code“ oder „Story Points“ misst, provoziert unwartbaren KI-Spaghetti-Code. Messen Sie stattdessen Flow- und Qualitätsmetriken: Die Pull Request Cycle Time zeigt, ob sich Code im Review staut, weil die Seniors überlastet sind. Die Change Failure Rate (CFR) sichert ab, ob die KI-generierten Features in der Produktion stabil bleiben.

Fazit

Das Narrativ von der „KI als Job-Killer“ greift zu kurz. Wir erleben eine Professionalisierung des Wachstums. KI ist in der Start-up-Welt angekommen – nicht als stumpfer Ersatz für Arbeit, sondern als Katalysator für ein Modell, das operative Exzellenz über pure Manpower stellt.

StartingUp: Hallo Abdu, starten wir direkt mit dem harten Reality-Check: Was ist dein Elevator Pitch für LingMorph?

Abdu Alawal Ibrahim: Hallo Hans! LingMorph ist eine anmeldefreie, werbefreie und kostenfreie Web-Applikation, die komplexe deutsche Sätze in Sekundenschnelle visuell unter anderem in Wortarten, Satzglieder, Kasus und das topologische Feldermodell untergliedert. LingMorph bietet Lehrkräften und Lernenden im regulären Deutsch- und DaZ-Unterricht ein datenschutzkonformes Werkzeug, das auf jedem Endgerät sofort einsatzbereit ist. Damit lösen Lehrkräfte das Problem einer oft als trocken und unverständlich wahrgenommenen Grammatik durch ein interaktives und visuelles Interface.

StartingUp: Große Bildungsverlage investieren Millionen in digitale Lernplattformen, kämpfen aber oft mit behäbigen Strukturen. Du hast LingMorph im Alleingang hochgezogen. Wie ist es dir gelungen, die etablierten Player in Sachen Ladegeschwindigkeit und Barrierefreiheit zu überholen?

Abdu Alawal Ibrahim: Ich denke, dass die erwähnten Aspekte, wie die Werbe- und Anmeldefreiheit und generell der Verzicht auf kommerziellen Gewinn hier eine große Rolle spielen. Durch meine jahrelange Erfahrung in der Frontend- und App-Entwicklung habe ich LingMorph auf der Basis von Bootstrap 5.3 ohne schwere Benutzerverwaltung oder Tracking-Skripte entwickelt. Die Satzanalyse läuft dabei getrennt von der eigentlichen Visualisierung: Während serverseitig die LingMorph-Engine die Struktur analysiert, wird sie clientseitig, also direkt auf dem Endgerät der Nutzenden, visualisiert. Dieser Ansatz ist extrem ressourcenschonend. Tests zeigen eine Ladezeit von gerade einmal 0,4 Sekunden und laut Lighthouse-Audit einen Performance-Score von 94/100 sowie die volle Punktzahl von 100 im Bereich SEO.

StartingUp: Die Kombination aus Geisteswissenschaft und Tech ist extrem spannend. Du nutzt für die automatisierte Analyse den STTS-Standard (Stuttgarter-Tübinger-Tagset). Vor welchen technischen Herausforderungen steht man, wenn man komplexe, oft unlogische natürliche Sprache in einen sauberen Algorithmus gießen muss?

Abdu Alawal Ibrahim: Dass man hier vor großen Herausforderungen steht, ist definitiv der Fall. Natürliche Sprache ist voller Unregelmäßigkeiten und Mehrdeutigkeiten (sogenannten Ambiguitäten). Hier ist zum Beispiel der Kasussynkretismus zu nennen: Die Wortgruppe „die Frauen“ kann Nominativ oder Akkusativ sein, „der Frau“ wiederum Genitiv oder Dativ. Ferner stellt besonders das Deutsche mit seinen verstreuten Prädikatsteilen, wie es beim Perfekt vorkommt („Sie hat [...] abgeholt“) sowie trennbaren Verbzusätzen („Ich gebe [...] ab“) für Algorithmen eine große Herausforderung dar. Und je komplexer Sätze werden und je mehr untypische Strukturen auftauchen, desto schneller stößt die automatisierte Analyse auf Basis des Stuttgarter-Tübinger-Tagsets an ihre Grenzen.

Der Umgang mit diesen Herausforderungen ist Teil der aktiven Weiterentwicklung des Tools: Falls der Algorithmus an linguistische Grenzen stößt, berechnet LingMorph direkt innerhalb der Engine die Konfidenz-Scores und macht potenzielle Unsicherheiten transparent über UI-Warnungen für die Nutzenden sichtbar. Ferner können die Nutzenden stets fehlerhafte Ausgaben melden, denn LingMorph ergänzt die statistischen Sprachmodelle aktiv mit weiteren hauseigenen Erkennungssystemen, um die Lücken der statistischen Sprachmodelle zu schließen.

StartingUp: Aus Produkt-Sicht (UX/UI) ist das interaktive Verschieben von Satzgliedern per Drag-and-Drop im topologischen Feldermodell ein echtes Highlight. Wie wichtig ist exzellentes User-Interface-Design, um ein von Natur aus „trockenes“ Thema wie Grammatik in ein digitales Produkterlebnis zu verwandeln?

Abdu Alawal Ibrahim: Das ist natürlich sehr wichtig und stellt als Highlight, wie du es benennst, besonders auch einen didaktischen Mehrwert dar. Denn Grammatik scheitert im Unterricht oft auch daran, dass sie als abstrakt interpretiert und vielleicht manchmal im Unterricht auch einfach zu theoretisch vermittelt wird. Mit Hilfe von Tools wie LingMorph kann der Grammatikunterricht praktischer gestaltet werden: Durch das interaktive Verschieben von Elementen direkt im Feldermodell, können grammatikalische Regeln für Lernende besser verortet und sichtbar gemacht werden. Wenn Lernende ein Satzglied per Drag-and-Drop bewegen können und die strukturelle Veränderung sofort visuell zurückgespiegelt bekommen, verwandelt sich dieses schultypische Auswendiglernen in eine Art des Experimentierens und Entdeckens.

StartingUp: LingMorph verzichtet komplett auf Registrierung, Werbung und Datentracking. In der Start-up-Welt gilt das Datensammeln oft als das neue Gold. Warum ist dieser radikale Datenschutz-Ansatz für dich kein Wachstumshemmer, sondern vielleicht sogar dein wichtigster Growth-Hacker?

Abdu Alawal Ibrahim: Weil im stark regulierten Bildungssektor der Datenschutz die größte bürokratische Hürde überhaupt darstellt. Wer an Schulen ein digitales Tool einführen will, scheitert meist monatelang an den Freigaben, durch die DSGVO-Hürden und ist auch rechtlich daran gebunden, Einverständniserklärungen der Erziehungsberechtigten einzufordern. Dadurch, dass LingMorph keinerlei personenbezogene Daten für kommerzielle Zwecke erhebt, kein Tracking nutzt und keine Registrierung erfordert, fällt diese Barriere komplett weg. Lehrkräfte können den Link ohne Absprache direkt an die digitale Tafel werfen und den Lernenden zur Nutzung auf ihren Endgeräten vorstellen. Das Ziel von LingMorph ist es primär, den Deutschunterricht zu unterstützen und Lernenden zu helfen. Kommerziell orientierte Tools schrecken vor diesem radikal datenschutzfreundlichen Weg verständlicherweise oft zurück.

StartingUp: Du positionierst LingMorph als Open Educational Resource (OER). Das klingt edel, wirft im Start-up-Kontext aber die Frage auf: Wie sieht die langfristige Core-Strategie aus? Wie finanzierst du Serverkosten und Weiterentwicklung, wenn die Nutzer*innenbasis explodiert?

Abdu Alawal Ibrahim: Aktuell ist das Wachstum LingMorphs mit über 130.000 Analysen pro Monat bereits massiv, aber die technische Infrastruktur fängt das sehr kosteneffizient ab. Ein großer Teil der Kernfunktionen soll für Lehrkräfte und Lernende somit immer kostenfrei und barrierefrei bleiben. Wie genau öffentliche Fördergelder für digitale Bildungsinfrastruktur oder Premium-Lizenzen für Institutionen die Weiterentwicklung in Zukunft mittragen können, ist aufgrund des jungen Alters der Applikation im Detail noch offen.

StartingUp: Die renommierte Fachwelt, wie das Symposion Deutschdidaktik e.V., unterstützt dich bereits. Im Start-up-Sprech hast du dir damit eine extrem starke „Corporate Credibility“ gesichert. Wie hast du diese Schwergewichte der Wissenschaft von deiner studentischen Innovation überzeugt?

Abdu Alawal Ibrahim: Diese Unterstützung nehme ich stets sehr dankend an und freue mich gerade über das hohe Interesse aus der Sprachdidaktik und aus vielen Hunderten Schulen und Deutsch- sowie DaZ/DaF-Lehrkräften, die sich regelmäßig bei mir melden. Das motiviert mich bei der Weiterentwicklung enorm.

Ich denke, dass neben der einfach zu bedienenden Benutzeroberfläche und der mit LingMorph gebotenen Unterstützung für Lehrkräfte, auch die fachliche Validität von Relevanz ist, denn gerade die Erläuterungen zu den einzelnen Analyseschritten stützen sich auch auf etablierte germanistische Standardwerke. Und dass die Entwicklung von LingMorph auch stets auf das Feedback der Didaktiker*innen aufbaut und ich der Didaktik und Linguistik bei der Weiterentwicklung stets offen gegenüberstehe, hilft auch enorm.

StartingUp: Zum Schluss: Was ist das nächste große Feature auf deiner Produkt-Roadmap und wo siehst du LingMorph im EdTech-Markt der Zukunft?

Abdu Alawal Ibrahim: Auf der Produkt-Roadmap stehen neben der Optimierung des Erkennungssystems und noch besserer und interaktiverer Visualisierung, auch die Etablierung von Aufgaben für Lernende, die wahlweise durch die Lehrkräfte in Form von selbst vorgegebenen Sätzen erfolgen soll. Damit sollen mehr Möglichkeiten für das gemeinsame Experimentieren im Deutschunterricht geboten werden.

Ferner steht auch die Etablierung von Künstlicher Intelligenz (KI) auf der Produkt-Roadmap. Besonders die Integration von Large Language Models (LLM) bietet die Möglichkeit den Lernenden die Erkennungsergebnisse zu erläutern und Teile des Erkennungssystems an die KI zu delegieren (z. B. die Autokorrektur von Eingabefehlern, die erneute Prüfung bei geringer Konfidenz des gegenwärtigen Erkennungssystems u. v. m.).

Hinsichtlich des Datenschutzes gibt es reichlich Möglichkeiten der datenschutzkonformen KI-Integration: Möglich wäre hier das Hosten des LLM über den Browser des Nutzenden (auch „client-side AI“ genannt) sowie die Möglichkeit des Hostens des Modells auf dem Server von LingMorph (auch „self-hosted AI“ genannt). Besonders sogenannte Transformer-Modelle bieten hier eine enorm hohe Erkennungsgenauigkeit und können mit den eben benannten Herausforderungen deutlich besser umgehen.

Ferner sind nach enger Absprache mit Fachreferenten von verschiedenen Landesämtern für Schule und Bildung sprachliche und strukturelle Anpassungen des Tools geplant. Alles in allem berücksichtige ich stets neue Möglichkeiten zur Verbesserung von LingMorph und freue mich jederzeit auf neue Impulse.

StartingUp: Danke, Abdu Alawal Ibrahim, für das Gespräch.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Es ist eine Zäsur für den Technologie-Standort Deutschland: 38 Einhörner (Unicorns) – also nicht börsennotierte Start-ups mit einer Bewertung von mindestens einer Milliarde US-Dollar – beheimatet die Bundesrepublik mittlerweile. Das entspricht einem Zuwachs von 46 Prozent gegenüber dem Vorjahr und bedeutet die größte Kohorte an Neuzugängen in der deutschen Geschichte. In Kontinentaleuropa liegt Deutschland damit unangefochten auf Rang 1 – weit vor den Niederlanden (11), der Schweiz (8) und Schweden (5).

Helsing erstmals auf Platz 1: Das neue Flaggschiff der deutschen Szene

An der Spitze des Index gab es einen spektakulären Machtwechsel: Das 2021 gegründete KI-Verteidigungsunternehmen Helsing führt das Ranking mit einer Bewertung von 16,6 Milliarden Euro als wertvollstes Einhorn Deutschlands an. Ein Zuwachs von 11,6 Milliarden Euro innerhalb eines einzigen Jahres unterstreicht das immense Potenzial junger deutscher DeepTech-Unternehmen und setzt ein weltweites Signal für europäische KI-Infrastruktur.

Deep-Tech, Rüstung & Fusionsenergie erreichen historischen Höhepunkt

Der Aufstieg des Standorts beruht auf einem strukturellen Wandel. Während B2B-SaaS weiterhin ein starkes Fundament bildet, erreicht die DeepTech-Welle 2026 ihren vorläufigen Höhepunkt. Befeuert durch die politische „Zeitenwende“ haben sich Verteidigungs- und Raumfahrt-Start-ups wie Helsing, STARK Defence (direkt bei Gründung mit über 1 Mrd. US-Dollar bewertet), der Drohnenpionier Quantum Systems und der Raketenbauer Isar Aerospace zu Schlüsselsektoren entwickelt. Parallel dazu beweisen Black Forest Labs (Generative KI) aus Freiburg und Proxima Fusion (Fusionsenergie) aus München, dass Deutschland bei den globalen Zukunftstechnologien in der ersten Liga mitspielt.

Berlin und München beheimaten 68 % aller deutschen Einhörner

Der Index zeigt eine bemerkenswerte räumliche Verdichtung: 18 der 38 Einhörner stammen aus Berlin, 8 aus München. Zusammen vereinen diese beiden Standorte 68 Prozent aller deutschen Milliarden-Start-ups auf sich. Während Berlin besonders im FinTech-, KI- und SaaS-Bereich dominiert, hat sich München als europäisches Powerhouse für DeepTech, Fusionsenergie und B2B-Software etabliert.

Die DNA der deutschen Unicorn-Gründer*innen

Eine Analyse der rund 95 deutschen Unicorn-Gründer*innen räumt zudem mit gängigen Silicon-Valley-Klischees auf:

Erfahrung vor jugendlichem Leichtsinn: Der 19-jährige Studienabbrecher bleibt in Deutschland ein Mythos. Im Schnitt sind deutsche Gründer*innen beim Start 34 Jahre alt, verfügen oft über eine Promotion und jahrelange Branchenerfahrung. Der Fokus liegt auf langfristig gebauten technischen Burggräben.

Die TUM als Kaderschmiede: Die Technische Universität München (TUM) ist die unangefochtene Gründungsfabrik. Allein aus ihren Reihen gingen Einhörner im Wert von 17 Milliarden Euro hervor (u. a. Personio, Celonis). Dicht dahinter folgen die TU Berlin und die LMU München.

Internationale Strahlkraft: Rund 40 Prozent der deutschen Einhörner haben mindestens eine(n) nicht-deutsche(n) Gründer*in. Deutschland fungiert zunehmend als Magnet für internationales Top-Talent.

Der Flywheel-Effekt: Das Ökosystem trägt sich zunehmend selbst durch serielle Gründer*innen. Das prominenteste Beispiel: Florian Seibel, der mit Quantum Systems und STARK Defence zeitgleich zwei Rüstungs-Einhörner erschaffen hat.

Die blinde Flanke: Weniger als 5 Prozent der Unicorn-Gründer*innen sind weiblich. Der Bericht listet derzeit nur eine einzige bestätigte Mitgründerin (Sofia Nunes, Mambu). Ein ungelöstes Problem, durch das Deutschland immenses wirtschaftliches Potenzial verschenkt.

Die 12 Neuzugänge der Rekord-Kohorte 2026 im Überblick

Die zwölf neuen Einhörner des Jahres 2026 bringen zusammen 31,8 Milliarden Euro auf die Waage:

NEURA Robotics (€6,4 Mrd., Metzingen)
Baut kognitive Humanoide-Roboter für die Industrie und gilt als deutsche Antwort auf Tesla Optimus.
Gegründet: 2019 | Zeit bis Einhorn-Status: 7 Jahre
Wichtigste Investoren: Tether, Qualcomm, Amazon, NVIDIA, Bosch, EIB

n8n (€4,8 Mrd., Berlin)
Open-Source-Plattform für Workflow-Automatisierung.
Gegründet: 2019 | Zeit bis Einhorn-Status: 6 Jahre
Wichtigste Investoren: OpenAI, Microsoft, NVIDIA, Bezos Expeditions, Intel Capital

STARK Defence (€3,4 Mrd., Berlin)
Autonome Verteidigungssysteme.
Gegründet: 2024 | Zeit bis Einhorn-Status: 0 Jahre (als Unicorn gestartet)
Wichtigste Investoren: Sequoia, Founders Fund, NATO Innovation Fund

Quantum Systems (€3,2 Mrd., Gilching)
Hochentwickelte eVTOL-Überwachungsdrohnen.
Gegründet: 2015 | Zeit bis Einhorn-Status: 11 Jahre
Wichtigste Investoren: Accel, Founders Fund, Kleiner Perkins

Black Forest Labs (€3,0 Mrd., Freiburg im Breisgau)
Generative Video-KI vom "Stable Diffusion"-Forschungsteam.
Gegründet: 2024 | Zeit bis Einhorn-Status: 2 Jahre
Wichtigste Investoren: a16z, General Catalyst, Lightspeed, M12

Parloa (€2,8 Mrd., Berlin)
Konversations-KI für die Automatisierung von Kundenservice.
Gegründet: 2020 | Zeit bis Einhorn-Status: 5 Jahre
Wichtigste Investoren: B Capital Group

Proxima Fusion (€2,4 Mrd., München)
Fusionsenergie-Ausgründung des Max-Planck-Instituts für Plasmaphysik.
Gegründet: 2023 | Zeit bis Einhorn-Status: 3 Jahre
Wichtigste Investoren: XTX Ventures, East X Ventures, Google, RWE, Plural, Balderton, Cherry, Lightspeed

Isar Aerospace (€1,9 Mrd., Ottobrunn)
Trägerraketen für kleine Satelliten.
Gegründet: 2018 | Zeit bis Einhorn-Status: 8 Jahre
Wichtigste Investoren: Earlybird, HV Capital

Osapiens (€1,0 Mrd., Mannheim)
Software für Lieferketten-Compliance.
Gegründet: 2018 | Zeit bis Einhorn-Status: 8 Jahre
Wichtigste Investoren: Decarbonization Partners, Goldman Sachs

FINN (€1,0 Mrd., München)
Auto-Abo-Plattform.
Gegründet: 2019 | Zeit bis Einhorn-Status: 7 Jahre
Wichtigste Investoren: Portage, UVC Partners, BC Partners Credit

CMBlu Energy (€1,0 Mrd., Alzenau)
Organische "SolidFlow"-Batterien für die Großspeicherung.
Gegründet: 2014 | Zeit bis Einhorn-Status: 12 Jahre
Wichtigste Investoren: Samsung Ventures, STRABAG

Dash0 (€0,9 Mrd. / $1 Mrd., Solingen)
KI-Observability (schnellstes deutsches Software-Einhorn).
Gegründet: 2023 | Zeit bis Einhorn-Status: 3 Jahre
Wichtigste Investoren: Balderton Capital, Accel, Cherry Ventures, DTCP

Fazit: Deutschland baut eigene Champions

Deutschland muss das Silicon Valley nicht kopieren. Der aktuelle Erfolg zeigt, dass die Verbindung von ingenieurwissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Verankerung und Risikokapital tragfähige Weltklasse-Champions hervorbringt.

Damit das Wachstum nachhaltig bleibt, muss jedoch die eklatante Lücke beim heimischen Late-Stage-Kapital geschlossen werden. Bislang liegt der Anteil deutscher Investoren in späten Finanzierungsphasen bei unter 15 Prozent. Die Mobilisierung von inländischem Kapital – etwa über Pensionskassen und Versorgungswerke – wird die entscheidende Weichenstellung für die nächste Dekade sein.

Hinter pacemaker.ai steht kein klassisches Garagen-Start-up, sondern geballte Konzernpower: Das Unternehmen, dessen Wurzeln auf ein 2021 in Lissabon gestartetes Projekt zurückgehen, wurde 2022 offiziell als Tochterunternehmen der tk accelis Supply Chain Solutions ausgegründet. Damit gehört es zum Imperium von thyssenkrupp. Geleitet wird das im westfälischen Münster beheimatete Unternehmen von einem vierköpfigen Management-Team: CEO Christian Jabs, CFO Christian Pixberg, CCO Robert Kokott und CTO Andreas Höppener.

Das Geschäftsmodell basiert auf cloudbasierten Software-as-a-Service-Produkten (SaaS), die Machine Learning und tiefes Branchenwissen vereinen. Zum Produktportfolio gehören schlüsselfertige Softwareprodukte für präzise Nachfrage- und Rohstoffpreisprognosen (Demand Forecast) sowie die Automatisierung von Bestell- und Nachschubprozessen (Replenishment Decision Intelligence).

Einen entscheidenden strategischen Wachstumshebel legte das Unternehmen bereits durch Zukäufe um: Nach der Übernahme des Westphalia DataLabs im Jahr 2022 übernahm pacemaker.ai Anfang 2025 das luxemburgische Start-up WAVES, mitsamt dessen Gründer Armin Neises. Damit erweiterte das Spin-off sein Angebot massiv um eine TÜV-zertifizierte Sustainability Management Platform (SMP) für präzise Emissionsberechnungen und ESG-Reporting gemäß aktueller EU-Regularien wie der CSRD.

Der Markteintritt in den USA: Das Momentum nutzen

Der jetzige Schritt nach Nordamerika markiert die nächste Phase der Wachstumsstrategie und folgt auf erste erfolgreich abgeschlossene Pilotprojekte in den USA. Die Argumentation von CEO Christian Jabs für die Expansion stützt sich auf aktuelle Marktdynamiken:

• Die US-Wirtschaft wächst, nicht zuletzt durch massive Investitionen in künstliche Intelligenz, derzeit schneller als der Euroraum.
• Gleichzeitig forciert eine volatile Zoll- und Handelspolitik den Bedarf amerikanischer Unternehmen an hochgradig resilienten, datengesteuerten Lieferketten.
• Hinzu kommen steigende regulatorische Anforderungen an Rückverfolgbarkeit und Qualität in Branchen wie Pharma, Food und Healthcare.

Einordnung für StartingUp: Stärken, Schwächen und harte Konkurrenz

• Das Corporate-Start-up-Modell in der Praxis: Das Konstrukt als Ausgründung unter dem Dach eines globalen Konzerns bringt gewaltige Startvorteile mit sich. pacemaker.ai musste nicht mühsam um den ersten großen Ankerkunden kämpfen – thyssenkrupp fungierte von Beginn an als massiver Hebel und globales Testlabor. Auch Zukäufe wie WAVES lassen sich mit entsprechender Rückendeckung weitaus leichter stemmen. Die Kehrseite der Medaille: pacemaker.ai muss in den USA nun vor unabhängigen B2B-Kund*innen beweisen, dass die Lösung flexibel genug für den freien Markt ist und nicht nur als Inhouselösung des Mutterkonzerns funktioniert.
• Dichtes Marktumfeld und Wettbewerb: Der Markt für „Supply Chain AI“ ist kein Blue Ocean. pacemaker.ai betritt in Nordamerika eine Arena, in der sich etablierte SaaS-Anbieter drängen. Konkurrent*innen wie Anaplan, Netstock oder Slim4 bieten teils seit Jahren hochspezialisierte Softwarelösungen für Bestandsoptimierung und Supply Chain Analytics an.
• Fazit zum Geschäftsmodell: pacemaker.ai hebt sich jedoch durch einen klugen strategischen Ansatz ab: die Bündelung von operativer Effizienzsteigerung (KI-Prognosen) mit der Lösung drängender Compliance-Pflichten (TÜV-geprüftes Nachhaltigkeitsmanagement). Da Themen wie CSRD-Konformität und Scope-3-Emissionen aktuell auf den C-Level-Agenden massiv an Bedeutung gewinnen, trifft das Startup einen wunden Punkt der globalen Industrie. Gelingt es dem Führungsteam, sich in den USA gegen etablierte Software-Konkurrent*innen als agiler und neutraler Partner zu positionieren, hat der digitale Herzschrittmacher aus Münster beste Chancen, im amerikanischen S&OP-Markt signifikante Marktanteile zu gewinnen.

Muskel-Skelett-Erkrankungen sind ein massiver Wirtschaftsfaktor: Sie verursachen rund jeden vierten Krankheitstag in Deutschland. Oft wird an den Symptomen laboriert, während die Ursache schlichtweg im falschen Schuhwerk liegt, das den Fuß und damit die gesamte Körperstatik in eine Fehlbelastung zwingt. Das 2023 gegründete Start-up EVERSION Technologies hat genau dieses Problem als Business Case identifiziert und konnte in seiner Seed-II-Runde nun 2,3 Millionen Euro von einem breiten Investoren-Syndikat einsammeln.

Das Investor*innen-Setup im Detail: Angeführt wird die Runde vom neu hinzugekommenen Family Office Kammerer Holding und dem Chancenkapitalfonds der Kreissparkasse Biberach, der bereits in der Seed-I-Runde (Januar 2025) als Lead-Investor agierte. Darüber hinaus unterstützen der von der Mittelständischen Beteiligungsgesellschaft gemanagte Start-up BW Seed Fonds, die S-Kap Unternehmensbeteiligungsgesellschaft, Meerkat (die Kapitalbeteiligungsgesellschaft der Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen) sowie Turtle das Startup. Komplettiert wird das Konsortium durch Business Angels aus den Netzwerken Heimatboost, BACB und hivn.

Vom „Ärztemarathon“ zum DeepTech-Start-up

Die Entstehungsgeschichte von Eversion liest sich wie das klassische Playbook eines Start-ups, das aus einem eigenen „Pain Point“ heraus geboren wurde. CEO Julia Zimmermann litt selbst unter chronischen Hüftschmerzen und durchlief einen wahren Ärztemarathon – ohne Befund. Die Lösung fand sie erst bei Wolfgang Triebstein, einem erfahrenen Orthopädie-Schuhtechnik-Meister mit eigenem Ganglabor in Eisenach. „Ich weiß aus eigener Erfahrung, wie Hüftschmerzen den Alltag bestimmen können. Umso mehr freut es mich, dass wir mit unserer Lösung so vielen Menschen helfen können“, so Julia Zimmermann.

Aus dieser persönlichen Erfahrung entstand die Idee, die aufwendige und teure Labordiagnostik von Triebstein zu digitalisieren und in den Alltag der Patient*innen zu bringen. Bereits 2022 machte das Team beim start2grow Gründungswettbewerb auf sich aufmerksam. Ende August 2023 folgte die offizielle GmbH-Gründung.

Heute vereint das Team tiefes handwerkliches Wissen mit moderner Technologie: Julia Zimmermann, die als CEO fungiert, bildet gemeinsam mit Timon Sutter eine Doppelspitze mit Fokus auf Strategie und Operations. Der Mathematiker und CTO Lucas Heitele ist für die komplexen Algorithmen verantwortlich, während der Sportwissenschaftler Maximilian Starkmann die biomechanische Validierung übernimmt. Komplettiert wird das Gründerteam durch den Erfinder Wolfgang Triebstein, der jahrzehntelange Praxis-Erfahrung und Laborerprobung aus der Orthopädieschuhtechnik mitbringt.

Das Produkt: Wirkkettenalgorithmen statt Gipsabdruck

Klassische orthopädische Einlagen stützen den Fuß primär passiv ab. Eversion bricht mit diesem Paradigma und setzt auf eine aktive Mobilisierung durch die sogenannte „0°-Sohle“.

Der Prozess ist stark datengetrieben:

1. Diagnostik im Alltag: Kund*innen tragen für zwei Wochen spezielle Sensorsohlen in ihren eigenen Schuhen.
2. Datenanalyse: Eine App wertet das Bewegungsverhalten aus. Sogenannte Wirkkettenalgorithmen übersetzen die Sensordaten in ein biomechanisches 3D-Anatomiemodell.
3. Die 0°-Sohle: Das Endprodukt ist auf der Unterseite gefräst, um die spezifische Fehlbelastung auszugleichen und eine neutrale 0°-Stellung zu erzwingen. Die Oberseite ist komplett flach, was den Fuß zwingt, aktiv zu arbeiten.

Kritisch hinterfragt: Geschäftsmodell und Erstattung

Heute, nach erfolgreicher CE-Zertifizierung als Medizinprodukt, agiert das Start-up primär im Direct-to-Consumer (D2C) Bereich. Das Endkund*innenprodukt kostet rund 249 Euro. Bis heute konnten über 1.500 Kund*innen gewonnen werden.

Der ZPP-Weg zur Erstattung

Besonders clever, aber auch risikobehaftet, ist die Erstattungsstrategie. Anstatt den bürokratischen Weg über das Hilfsmittelverzeichnis der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) zu gehen, rechnet Eversion über Präventionskurse ab. Die Kosten werden von allen gesetzlichen Kassen nach den Richtlinien der Zentralen Prüfstelle Prävention (ZPP) bezuschusst oder komplett getragen. Privatversicherte nutzen ein klassisches Rezept.

Die kritische Frage: Dieser Erstattungsweg ist brillant für einen schnellen Markteintritt. Es bleibt jedoch abzuwarten, ob die Krankenkassen dieses Modell auf Dauer tolerieren, wenn die Nutzer*innenzahlen in die Zehntausende skalieren.

Markt und Wettbewerb: Start-ups vs. Handwerks-Goliaths

Der Markt für smarte Ganganalyse ist stark umkämpft.

Unser Fazit

Eversion Technologies ist ein Paradebeispiel dafür, wie man analoge Handwerkskunst (Orthopädieschuhtechnik) erfolgreich mit Hard- und Software in ein skalierbares Geschäftsmodell überführt. Das Gründungsteam ist interdisziplinär exzellent aufgestellt und hat mit dem neuen Millionenkapital den nötigen Runway, um den Vertrieb in die Breite zu bringen.

Der Knackpunkt für den langfristigen Erfolg wird sein, ob es dem Start-up gelingt, die B2B2C-Partnernetzwerke aus Ärzt*innen, Therapeut*innen und Sanitätshäusern wie geplant auszubauen und die Kund*innen langfristig von der passiven Bequemlichkeit klassischer Einlagen hin zur aktiven 0°-Sohle zu erziehen. Gelingt dies, könnte Eversion den Markt für orthopädische Hilfsmittel nachhaltig disruptieren.

Die Idee zu SchoolUP entstand nicht etwa in einem hippen Berliner Start-up-Inkubator, sondern in einem Jugendzimmer. Elias Eßer und Sean Hübner, beide 17 Jahre alt und Schüler an der Leonardo-da-Vinci-Gesamtschule im nordrhein-westfälischen Anrath (Willich), gaben selbst Nachhilfe. Dabei erkannten sie eine Lücke, die durch die Corona-Pandemie noch weiter aufgerissen wurde: Millionen Schüler*innen fehlt der Zugang zu echter, persönlicher Förderung.

Seit zwei Jahren ließ sie das Thema nicht los, vor rund einem Jahr begannen sie mit der konkreten Umsetzung. Und das komplett ohne externe Investor*innen, nur mit rund 1.000 Euro Erspartem für Strato-Server, Domain und KI-Schnittstellen. Sean, der künftig Informatik studieren möchte, und Elias, der ein Wirtschaftsstudium anstrebt, bilden dabei ein klassisches Hacker-Hustler-Gespann.

Die erste große Bewährungsprobe ließ jedoch nicht lange auf sich warten. „Die größte bürokratische Hürde war zunächst die rechtliche Abklärung, ob unser Produkt im Hinblick auf die DSGVO überhaupt zulässig ist“, räumt Elias ein. Schließlich scanne die App im Grunde das private geistige Eigentum der Lehrkräfte. Um das Vertrauen der Schule zu gewinnen, holten sich die beiden früh professionelle anwaltliche Hilfe an Bord. Finanziell ein Kraftakt für zwei Schüler, aber für Sean „eine der wichtigsten Investitionen überhaupt“.

Fast gescheitert wäre das Projekt jedoch an etwas anderem: der eigenen Belanglosigkeit. Zu Beginn hatten die beiden eine recht simple, handelsübliche KI-Nachhilfe-App programmiert. „Uns wurde klar, dass unser Produkt so nichts Besonderes war, und das hat uns ziemlich zu schaffen gemacht“, erinnert sich Elias an den einzigen Moment, in dem sie kurz davor waren, alles hinzuschmeißen. Die Rettung war ein Zufallsfund. Die beiden entdeckten die offene API-Schnittstelle des Schul-Systems Moodle. „Erst als wir auf die Idee kamen, SchoolUP direkt mit Moodle zu verbinden und ausschließlich mit den Materialien der jeweiligen Schule arbeiten zu lassen, hatten wir unseren entscheidenden Durchbruch“, ergänzt Sean. Inzwischen ist die App live und verzeichnet ein starkes organisches Wachstum auf Social Media.

Sokratischer Ansatz statt Antwortautomat

Der Markt für KI-Anwendungen im Bildungsbereich ist seit dem Boom von Sprachmodellen unübersichtlich geworden. SchoolUP wählt jedoch bewusst einen anderen Weg als gängige Chatbots: Die App zieht ihre Antworten nicht aus dem freien Internet, sondern dockt an bestehende Schul-Infrastrukturen wie Moodle oder das in NRW weit verbreitete LOGINEO an. Die KI greift ausschließlich auf die von den Lehrkräften hochgeladenen Dokumente zu und belegt jede Antwort präzise mit der jeweiligen Quelle.

Bemerkenswert ist dabei der sokratische Ansatz der Gründer. SchoolUP liefert bewusst keine fertigen Hausaufgabenlösungen, sondern stellt Rückfragen, führt Schritt für Schritt zum eigenen Denken und erstellt auf Wunsch individuelle Tests. Aber nutzen bequeme Schülerinnen und Schüler das Tool überhaupt freiwillig, wenn ChatGPT die perfekte Lösung in drei Sekunden ausspuckt?

Elias hat darauf eine klare Antwort: „Viele merken spätestens in der Oberstufe, dass man mit ChatGPT vielleicht durch die Hausaufgaben kommt, aber nicht durch die Klausur.“ Wer Aufgaben einfach nur kopiere, verstehe den Stoff am Ende schlichtweg nicht. „Sobald Schülerinnen und Schüler merken, dass sie dadurch bessere Ergebnisse erzielen, nehmen viele den etwas anstrengenderen Weg auch freiwillig in Kauf“, ist der 17-Jährige überzeugt.

Damit das Tool überhaupt an den Schulen genutzt werden darf, müssen die beiden jedoch zunächst an strengen Schulleitungen und Datenschutzbeauftragten vorbei – Personen, die zwei 17-jährigen Gründern oft mit Skepsis begegnen. Die Strategie der Jungunternehmer: tiefgreifendes Fachwissen und juristische Rückendeckung. „Wir können genau erklären, welche Daten verarbeitet werden, wo sie gespeichert werden und warum unser System DSGVO-konform arbeitet“, betont Sean selbstbewusst. Ein zentraler Baustein sei zudem der klare Fokus auf europäische Partner. „Besonders wichtig ist uns dabei, dass keine eingegebenen Daten oder Inhalte für das Training von KI-Modellen genutzt werden“, versichert Elias. Dieses Zusammenspiel aus Transparenz und anwaltlicher Begleitung breche letztlich das Eis bei den Schulen.

Zwischen Giganten und Start-ups

Dennoch drängt sich die Frage auf: Was schützt die beiden vor millionenschweren Nachhilfe-Riesen wie Sofatutor oder Open-Source-Giganten wie Moodle selbst? Angst vor der Übermacht scheinen die beiden nicht zu haben. „Wir sehen Moodle weniger als Gegner und mehr als potenziellen Partner“, kontert Elias gelassen. Während etablierte Anbieter meist den/die Einzelnutzende(n) im Visier hätten, setze SchoolUP direkt im B2B-Bereich bei den Schulen an. Das tiefe Verständnis für den deutschen Schulalltag und die strengen hiesigen Datenschutzanforderungen sei ihr wahrer Burggraben. Sean sieht zudem in der Größe des eigenen Teams einen entscheidenden Vorteil: „Wir können als kleines Team deutlich schneller auf Wünsche von Lehrkräften reagieren.“ Das primäre Ziel sei es nicht, größer als alle anderen zu sein, sondern die passgenaueste Lösung anzubieten.

Nachgefragt: Die Sache mit dem Geld

Die anfängliche Traktion der beiden ist beachtlich: Nach den Sommerferien wird das Tool bereits an der eigenen Schule sowie in Brühl aktiv im Unterricht getestet. Doch hier offenbart sich die Tücke des B2B-Geschäftsmodells: Deutsche Schulen sind notorisch unterfinanziert, öffentliche Vergabeprozesse ziehen sich oft über Jahre hin. Der Vertrieb an Schulen gilt in der Branche nicht umsonst als „Friedhof der EdTech-Start-ups“.

Wie also finanzieren die Schüler die rasant steigenden Server- und API-Kosten? Bislang schießen sie das Geld aus eigener Tasche vor. „Aktuell finanzieren wir SchoolUP komplett selbst“, räumt Elias ein, betont aber, dass man die laufenden Ausgaben streng im Blick habe. Zunächst wolle man ohnehin beweisen, dass das Produkt einen echten Mehrwert biete. Auf die Frage nach frischem Kapital zeigt sich der Gründer pragmatisch: „Externe Unterstützung wäre eine große Chance, um SchoolUP möglichst vielen Schulen zugänglich zu machen, ohne unsere Mission aus den Augen zu verlieren.“ Man sei offen für Förderprogramme, Sponsor*innen oder Investor*innen, sofern diese die Vision des Unternehmens teilen.

Fazit: Doppelspiel zwischen Start-up und Hörsaal

Elias Eßer und Sean Hübner liefern mit SchoolUP ein typisches, hochauthentisches Beispiel für „Generation Z“-Unternehmertum: Problem erkannt, Code geschrieben, Lösung gelauncht. Die technologische Umsetzung mit nahtloser System-Integration und kompromisslosem Fokus auf den europäischen Datenschutz umschifft clever das Vertrauensproblem, das viele Schulen gegenüber US-amerikanischer KI haben.

Die wahre Reifeprüfung für SchoolUP wird in künftigen Budgetverhandlungen mit den Schulträger*innen stattfinden. Zuvor steht für die beiden Gründer jedoch noch eine ganz andere Reifeprüfung an: das Abitur. Wer nun glaubt, das Start-up müsse der Schule weichen, irrt gewaltig. „Die Schule fällt uns beiden ziemlich leicht, deshalb bleibt uns bis zum Abitur genügend Zeit, SchoolUP konsequent voranzutreiben“, gibt sich Elias selbstbewusst.

Auch danach ist kein Cut geplant. Sean will Informatik studieren, Elias strebt ein duales Wirtschaftsstudium an. Ein klassischer Plan B? Keineswegs. „SchoolUP bleibt dabei klar im Vordergrund“, verspricht Elias. Das Studium betrachten die beiden als strategischen Schritt, um das eigene Netzwerk auszubauen und sich fachlich für die Unternehmensführung zu wappnen. Sollte das Start-up eines Tages die volle Aufmerksamkeit verlangen, sei man bereit, diese Entscheidung zu treffen. Bis dahin spielen die 17-Jährigen ihr beeindruckendes Doppelspiel zwischen Klassenzimmer und Chefetage souverän weiter.

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

Die bisherige Unternehmenshistorie verdeutlicht ein hohes Entwicklungstempo:

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

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

Der technologische Ansatz: Kausalität statt bloßer Korrelation

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

Kausable setzt an dieser Schwachstelle an:

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

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

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

Die Herausforderungen der Praxis

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

1. Vertriebshürden im B2B-Enterprise-Segment

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

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

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

2. Wettbewerbsumfeld und Big-Tech-Druck

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

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

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

3. Kapitalintensität von Frontier-AI

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

Key Takeaways für Gründer*innen

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

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

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

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

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

Das frische Kapital stammt von privaten Industrie-Family-Offices sowie Wagniskapitalgeber*innen wie KT Ventures, Valemount Capital und Futury Capital. Hinter den Summen und der Vision einer nachhaltigen Weltraumwirtschaft verbirgt sich jedoch ein knallhartes Hardware-Geschäft, das einen genauen Blick auf die Köpfe, das Geschäftsmodell und die echten Herausforderungen in diesem komplexen Markt erfordert.

Vom Pain Point zur Profitabilität

Gegründet wurde das Unternehmen 2022 von Alex Plebuch, der heute als CEO agiert, sowie Dr. Denis Kiefel und Matthias Günther. Das Gründerteam bringt tiefgreifende Expertise aus der traditionellen europäischen Raumfahrt mit. Plebuch war vor der Gründung unter anderem als Technical Leader für die Fluidsysteme der europäischen Trägerrakete Ariane 6 verantwortlich und als Trainee bei der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) tätig. Die Idee zur Gründung entsprang einem massiven Pain Point aus der Praxis: Bei der Entwicklung spezieller Konzepte für große Raumfahrtprogramme stellte man fest, dass es der Branche systematisch an skalierbaren Lösungen für das Fluidmanagement mangelt.

Erstaunlich in der oftmals extrem kapitalintensiven DeepTech-Szene ist der Umstand, dass deltaVision laut eigenen Angaben von Beginn an profitabel agiert. Obwohl das Unternehmen komplexe, hochphysische Hardware produziert und heute bereits 125 Mitarbeitende beschäftigt, konnte es diesen Status offenbar halten.

Das Herz-Kreislauf-System für den Kosmos

Das Kerngeschäft besteht in der Entwicklung und Produktion von Fluidsystemen wie Ventilen, Pumpen und Druckreglern, die das „Herz-Kreislauf-System“ in Raumfahrzeugen, Satelliten und Trägerraketen bilden. Das Modell stützt sich dabei auf zwei wesentliche Säulen.

Kurzfristig beseitigt das Start-up existierende Engpässe in der Lieferkette. Während traditionelle Hersteller aufgrund des aktuellen New-Space-Booms extrem überlastet sind und die Branche weltweit unter jahrelangen Verzögerungen leidet, verspricht deltaVision hochzuverlässige Produkte mit Lieferzeiten von nur wenigen Wochen. Mehr als 60 Kunden auf vier Kontinenten greifen bereits auf diese Komponenten zurück. Ein aktuelles Prestigeprojekt ist der europäische Mondlander „Argonaut“, für den die Europäische Weltraumorganisation (ESA) der Endkunde ist. Für jede dieser Argonaut-Missionen liefert das Münchner Start-up rund 50 Einzelprodukte, unter anderem zur präzisen Druckregelung.

Langfristig zielt die Vision jedoch auf einen wesentlich größeren Markt ab: Das Unternehmen entwickelt einen modularen Technologie-Baukasten für das orbitale Betanken. Standardisierte fluidische Kupplungen und integrierte Betankungsmodule sollen es künftig ermöglichen, Satelliten im All mit Treibstoff zu versorgen – ein Paradigmenwechsel, der milliardenschwere Einweg-Missionen beenden würde.

Skalierungsrisiken und der Kampf um Branchenstandards

So vielversprechend die aktuellen Auftragsbücher klingen, ist der Weg zum global dominanten Weltraum-Zulieferer mit enormen Skalierungsrisiken behaftet. Mit dem frischen Kapital will deltaVision derzeit die Produktion in einem ehemaligen Siemens-Werk in der Münchner Innenstadt auf 5.000 Einheiten pro Jahr ausbauen. Gleichzeitig expandiert das Unternehmen international: In der französischen Region Nouvelle-Aquitaine wird über die Tochtergesellschaft deltaVision SASU ein Forschungsstandort für intelligente Fluidsysteme aufgebaut, parallel ist eine eigene Ventil-Produktion in den USA geplant. Der Sprung von der ingenieurgetriebenen Manufaktur – deren Prototypen sich laut den Gründern oftmals „absolut am Rande der Physik“ bewegen – hin zur industriellen Massenfertigung ist in der Raumfahrt notorisch heikel. Bereits kleinste Verunreinigungen oder Toleranzabweichungen können den Verlust einer Mission bedeuten.

Auch der Kampf um die Vorherrschaft bei Industrie-Standards birgt Hürden. Beim Thema In-Orbit-Betankung setzt CEO Alex Plebuch bewusst auf ein offenes und interoperables Ökosystem und stellt sich explizit gegen proprietäre Modelle, bei denen am Ende ein einziger Anbieter den Markt beherrscht. Die Realität im heutigen Raumfahrtmarkt ist jedoch, dass Mega-Player wie SpaceX historisch gesehen wenig Interesse an offenen Branchenstandards haben und lieber geschlossene Architekturen durchsetzen. Zudem schlafen auch etablierte, irdische Industriezulieferer wie beispielsweise Stöhr Armaturen nicht und verfügen über eigene komplexe Ventile für Kryogenanwendungen. DeltaVision muss folglich dauerhaft beweisen, dass der schnell skalierbare New-Space-Ansatz einen echten Wettbewerbsvorteil gegenüber der Marktmacht der traditionellen Industrie bietet.

Learnings

Für die Leserschaft von StartingUp und ambitionierte DeepTech-Gründer*innen liefert der Fall deltaVision entscheidende Lektionen über den erfolgreichen Aufbau von Hardware-Unternehmen:

• Profitabilität im Hardware-Sektor ist möglich: Das Münchner Start-up beweist, dass auch im Bereich DeepTech ab dem ersten Tag profitabel gearbeitet werden kann, sofern man reale, extrem schmerzhafte Engpassprobleme der Industrie löst und lukrative Entwicklungsaufträge an Land zieht.
• Domain-Expertise schlägt den reinen Technologie-Hype: Die Gründer haben ihren Markt nicht abstrakt am Whiteboard analysiert, sondern litten als Ingenieure über 15 Jahre lang selbst unter den ineffizienten Strukturen der europäischen Raumfahrt.
• Smart Money bei der industriellen Skalierung: Um von der ersten erprobten Flugerfahrung („Space Heritage“) zur Massenfertigung zu gelangen, hat deltaVision gezielt private Investor*innen und Wagniskapitalgeber*innen mit ausgeprägtem kommerziellem und industriellem Hintergrund wie KT Ventures ausgewählt. Im industriellen Sektor ist das tiefgreifende Fertigungsnetzwerk der Investor*innen oftmals weitaus überlebenswichtiger als die reine Bewertungssumme beim Pitch.

Seit dem 16. Juli 2026 ist es offiziell: Der in Gernsheim ansässige Green- und DeepTech-Accelerator ryon wird in die Frankfurter Startup-Plattform Futury integriert. Dieser Schritt ist eine direkte Reaktion auf die oftmals zersplitterte deutsche Förderlandschaft.

Melissa Ott, Managing Director von Futury, formuliert den Anspruch an die neue Struktur unmissverständlich: „Unsere Aufgabe ist klar: Weniger Fragmentierung, mehr Wirksamkeit“. Durch die Bündelung unter einem Dach sollen neue Perspektiven entstehen: „Indem wir Programme, Infrastrukturen und Beratung unter einem Dach vereinen, schaffen wir ein Ökosystem, das Start-ups nicht nur begleitet, sondern ihnen echte Wachstums- und Marktperspektiven eröffnet“, so Ott weiter.

Ein Blick in die Strukturen der beteiligten Organisationen zeigt, wie sich die Innovationslandschaft in der Region durch den Zusammenschluss verändert.

Deep Dive: Die Organisationen hinter dem Zusammenschluss

Die Zusammenführung der beiden Organisationen bündelt bestehende Netzwerke aus Wirtschaft, Politik und Wissenschaft.

Futury: Vom Frankfurter Ökosystem zur „Startup Factory“

Futury ist ein industriegetriebenes Start-up-Ökosystem mit Sitz in Frankfurt am Main.

• Nationale Förderung: Mitte 2025 wurde Futury zu einer von bundesweit zehn exist „Startup Factories“ ernannt.
• Das Kapital: Futury wird in diesem Rahmen mit bis zu 10 Millionen Euro aus dem Bundeshaushalt gefördert.
• Netzwerk: Getragen wird das Ökosystem von einer Allianz aus 33 Partnern aus Unternehmen und Stiftungen sowie vier Hochschulen (darunter die TU Darmstadt, die Johannes Gutenberg-Universität Mainz, die Frankfurt School of Finance & Management und die Goethe-Universität Frankfurt).
• Das Ziel: Bis 2030 sollen in dem Ökosystem rund 1.000 neue Start-ups entstehen.

Charlie Müller, Founder & Managing Director von Futury, ordnet die überregionale Tragweite des Deals ein: „Mit der Integration von ryon bündeln wir die Schlagkraft der wichtigsten regionalen Initiativen“. Für ihn ist der Zusammenschluss auch ein relevantes Signal für den Standort: „Deutschland braucht starke Innovationsknoten, die in der Lage sind, DeepTech konsequent von der Forschung über die Validierung bis zur Skalierung zu begleiten“. Genau diese Struktur entstehe jetzt im Herzen der Rhein-Main-Region.

ryon: Der GreenTech-Accelerator in Gernsheim

Der 2022 gegründete GreenTech Accelerator ryon bringt spezifische Hardware- und Labor-Infrastruktur in die Zusammenarbeit ein.

• Die Infrastruktur: ryon operiert am Standort Gernsheim im Umfeld des Industrieparks FLUXUM. Dort steht Start-ups Labor- und Technikumsinfrastruktur zur Verfügung, um nachhaltige Technologien zu skalieren.
• Gesellschafter: Zu den Akteuren hinter ryon gehören die Goethe-Universität Frankfurt, die TU Darmstadt, das Wissenschafts- und Technologieunternehmen Merck, Hessen Trade & Invest sowie die WIBank.

Jörg von Hagen, Geschäftsführer von ryon, erklärt zur Integration: „Ryon hat die regionale GreenTech-Landschaft mit aufgebaut. Der nächste logische Schritt ist, diese Dynamik in eine größere Struktur zu überführen und unsere Arbeit dadurch nachhaltig zu stärken.“ Die Zusammenführung strukturiere die bisherige Arbeit neu: „Mit Futury entsteht eine Plattform, die unsere Erfahrungen nicht nur aufnimmt, sondern mit neuer Kraft weiterentwickelt und unsere Region als DeepTech-Hotspot positioniert.“

Was der Deal konkret für Gründer*innen bedeutet

Für Deep- und GreenTech-Entrepreneur*innen soll dieser Zusammenschluss Innovationspfade verkürzen. Futury hat fünf strategische Cluster definiert, die sich an den Stärken der Region orientieren. Eines davon ist „Deep & GreenTech“, das fortan den strukturellen Rahmen für die ryon-Aktivitäten bildet.

Zentrale Formate von ryon werden durch Futury übernommen und weiterentwickelt:

• Talentförderung: Die fünftägige Summer School, die wissenschaftliche Talente für das Unternehmertum aktiviert, bleibt Bestandteil des Programms.
• Gründungsberatung: Die spezialisierte DeepTech-Gründungsberatung wird in die neue Struktur integriert.

Fazit

Die Zusammenführung sendet das wirtschaftliche und politische Signal, die Region stärker für die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands zu positionieren. Wissenschaftliche Exzellenz, unternehmerische Validierung und Skalierung sollen hier zu einem durchgängigen Innovationspfad zusammenwachsen. Für hardware- und forschungslastige Start-ups bündelt das Rhein-Main-Gebiet damit relevante Ressourcen an einem Ort.

Die nackten Zahlen markieren einen historischen Meilenstein für das europäische Tech-Ökosystem: Das Münchner DefenseTech-Start-up Helsing hat eine Series-E-Finanzierungsrunde in Höhe von 1,8 Milliarden US-Dollar abgeschlossen und wird nun mit astronomischen 18 Milliarden US-Dollar bewertet.

Die Investorennachfrage überstieg das verfügbare Volumen deutlich. Das Konsortium liest sich wie das Who-is-Who des globalen Kapitals: Unter anderem sind Dragoneer, Lightspeed Venture Partners, Goldman Sachs, JPMorganChase, General Catalyst und Plural an Bord. Trotz der massiven US-Beteiligung bleibt Helsing mehrheitlich in europäischem Besitz. Dem Verwaltungsrat sitzen weiterhin Spotify-Gründer Daniel Ek sowie der ehemalige Airbus-Chef Tom Enders vor.

Doch was steckt hinter dem rasanten Aufstieg des Unternehmens, wer sind die Köpfe dahinter und wie tragfähig ist das Modell, die Verteidigung der Zukunft primär durch Software zu definieren?

Die Gründer: Vom Gaming und Ministerium zum Rüstungs-Unicorn

Helsing wurde im März 2021 gegründet. Hinter dem Unternehmen steht ein ungewöhnliches, interdisziplinäres Gründer-Trio, das bewusst aus völlig unterschiedlichen Welten zusammenkam:

• Torsten Reil (Co-CEO): Studierter Biologe und KI-Experte aus der Gaming-Industrie. Er gründete zuvor NaturalMotion (ein Spin-off der Universität Oxford), dessen Animationssoftware in Blockbuster-Spielen wie GTA genutzt und später für über 520 Millionen Dollar an Zynga verkauft wurde.
• Dr. Gundbert Scherf (Co-CEO): Bringt die strategisch-politische Tiefe. Er war zuvor Beauftragter im Bundesverteidigungsministerium und kennt die starren, oft langwierigen Beschaffungsprozesse des Militärs aus eigener Erfahrung.
• Niklas Köhler (President & CPO): Spezialist für Deep Learning, der die technologische Expertise für die Software-Architektur beisteuert.

Die Gründungsidee basierte auf der Erkenntnis, dass gigantische Mengen an Sensordaten des Militärs ungenutzt bleiben und moderne Kriegsführung maßgeblich durch Software entschieden wird. Spotify-Gründer Daniel Ek glaubte früh an diese Vision und finanzierte das Vorhaben im November 2021 über sein Investmentvehikel Prima Materia mit einer für europäische Verhältnisse beispiellosen Seed-Runde von 100 Millionen Euro.

Das Geschäftsmodell: Silicon Valley statt „Cost-Plus“

Traditionelle Rüstungskonzerne arbeiten vornehmlich nach dem sogenannten „Cost-Plus“-Modell: Der Staat beauftragt und finanziert die jahrelange Entwicklung von militärischer Hardware. Helsing dreht diesen Prozess als softwaregetriebener Disrupter um: Das Unternehmen entwickelt primär mit privatem Risikokapital, um marktreife Softwarelösungen schnell und flexibel an das Militär verkaufen zu können.

Helsings Kernprodukt ist eine KI-Plattform, die riesige Mengen an Sensordaten auf dem Schlachtfeld in Echtzeit auswertet, fusioniert und vernetzt. Mittlerweile integriert das Startup seine Technologie sowohl in bestehende Großplattformen – wie beim Upgrade der elektronischen Kampfführung des Eurofighters – als auch in neue, softwaregesteuerte Systeme. Dazu zählt die Ausstattung autonomer Drohnenschwärme („Loitering Munition“) ebenso wie KI-Software für die Unterwasser-Überwachung.

Markt und Wettbewerber: Das Betriebssystem des Krieges

Der Markt für „Defense Tech“ erlebt durch die veränderte geopolitische Weltlage und weltweit drastisch steigende Verteidigungsbudgets einen massiven Boom. Helsing positioniert sich hier als die souveräne, europäische Antwort auf die US-Dominanz.

Die Hauptkonkurrenz stammt direkt aus dem Silicon Valley:

• Anduril Industries: Das vom Oculus-Gründer Palmer Luckey initiierte Unternehmen verfolgt einen ähnlichen Ansatz (Lattice OS), skaliert massiv die Produktion autonomer Systeme und wird im Peak bereits im hohen zweistelligen Milliardenbereich taxiert.
• Palantir: Der US-Datenriese ist der Pionier bei der Datenfusion für Geheimdienste und Militär, weshalb Helsing in der Branche oft als das „europäische Palantir“ bezeichnet wird.

Kritische Würdigung: Die Belastungsprobe des Hypes

Trotz des gewaltigen Aufschwungs erfordert das Modell Helsing eine nüchterne, kritische Betrachtung:

1. Bewertungsblase vs. staatliche Trägheit: Eine Bewertung von 18 Milliarden Dollar preist ein extremes, fast fehlerfreies Zukunftswachstum ein. Obwohl Helsing prestigeträchtige Regierungsaufträge sichern konnte, bleiben europäische Beschaffungsprozesse bürokratisch. Ob die realen Umsätze die Erwartungen des Venture Capitals dauerhaft rechtfertigen, muss sich erst noch zeigen.
2. Die Ethik der Autonomie: Helsing verweist stets auf restriktive ethische Standards und die Prämisse, ausschließlich mit Demokratien zusammenzuarbeiten. Dennoch berührt der Einsatz von KI-Systemen, die innerhalb von Millisekunden Ziele erkennen und priorisieren, ethische rote Linien. Die lückenlose Kontrolle durch den Menschen (Human-in-the-loop) bleibt in der Hochgeschwindigkeits-Kriegsführung ein rechtliches und moralisches Spannungsfeld.

Was das Start-up-Ökosystem von Helsing lernen kann

Für Gründerinnen und Gründer jenseits der Rüstungsindustrie liefert der Case Helsing drei fundamentale Learnings:

• Radikale Talent-Dichte: Die Gründer betonen unermüdlich, dass Recruiting absolute Chefsache ist. Um traditionelle Branchen zu überholen, bedarf es einer kompromisslosen Konzentration auf die besten Tech-Talente des Marktes.
• Vom Problem her gründen: Das Team spürte eine geopolitische Dringlichkeit und baute das Unternehmen mitten in einer globalen Zeitenwende auf, statt in vermeintlich sicheren, rein zivilen Nischen zu verharren.
• Ein starkes, klares Narrativ: Um hochqualifizierte Software-Entwickler aus der zivilen Tech-Welt für das ethisch sensible Defense-Segment zu gewinnen, braucht es Sinnstiftung. Helsing löst dies durch das klare, übergeordnete Versprechen, die technologische Souveränität westlicher Demokratien zu schützen.

Helsing hat bewiesen, dass man in Europa aus dem Stand ein hochkapitalisiertes Deep-Tech-Unicorn formen kann. Der finale Lackmustest wird nun sein, ob die Software die extremen Erwartungen der Investoren und die raue, sicherheitspolitische Realität langfristig ausgleicht.

Das deutsche Start-up-Ökosystem meldet sich im ersten Halbjahr 2026 mit einem Paukenschlag zurück: Rekordzahlen bei den Neugründungen und ein massiver KI-Hype suggerieren den großen Aufbruch. Doch ein tieferer Blick in den neuen „Next Generation“-Report offenbart: Hinter den glänzenden Zahlen verbergen sich strukturelle Risse und eine beträchtliche Ost-West-Schere. Zeit für eine kritische Analyse – und klare Forderungen.

Die Sektkorken dürften beim Startup-Verband geknallt haben. Der aktuelle „Next Generation“-Report, herausgegeben gemeinsam mit startupdetector, liefert auf den ersten Blick genau die Erfolgsmeldungen, die der Standort Deutschland nach mageren Jahren dringend gebraucht hat. Doch wer als Gründer*in oder Investor*in heute kluge Entscheidungen treffen will, darf sich von Balkendiagrammen allein nicht blenden lassen.

Die nackten Zahlen: Ein Ökosystem im Rausch

Es lässt sich nicht leugnen, die nackten Zahlen des ersten Halbjahres sind beeindruckend:

• Historisches Hoch: Mit satten 3.053 Neugründungen ist das erste Halbjahr 2026 das stärkste seit Beginn der Datenerhebung im Jahr 2019. Das entspricht einem gewaltigen Wachstum von 52 Prozent gegenüber dem zweiten Halbjahr 2025.
• KI als Turbo: Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Trend, sie ist der Motor. Jedes dritte neue Start-up (34 %) weist mittlerweile einen klaren KI-Bezug auf (nach 27 % im Jahr 2025).
• Die Fläche holt auf: Berlin bleibt zwar mit 429 Neugründungen in absoluten Zahlen der unangefochtene Spitzenreiter. Doch die Hauptstadt wächst mit einem Plus von 21 % deutlich langsamer als der Bundesschnitt. Die wahre Musik spielt woanders: Ökosysteme wie Hamburg (+83 %) und Hessen (+82 %) verzeichnen eine enorme Dynamik.
• Scheitern wird seltener (scheinbar): Die Zahl der offiziellen Start-up-Insolvenzen ist seit dem Krisenhöhepunkt im Jahr 2024 kontinuierlich gesunken. Gleichzeitig klettert die Zahl der deutschen „Unicorns“ auf insgesamt 36.

Die Verbands-Chefin im TV-Verhör: Wenn Euphorie auf knallharte Forderungen trifft

Wie extrem die Diskrepanz zwischen den feierlichen Gründungszahlen und der harten Realität im Maschinenraum der Start-ups wirklich ist, offenbarte Verena Pausder, die Vorsitzende des Startup-Verbands, in einem bemerkenswert offenen TV-Interview im ARD-Morgenmagazin.

Während der eigene Report die reine Anzahl der Neugründungen feiert, zeichnete Pausder vor einem Millionenpublikum ein Bild, das unsere kritische Analyse in allen Punkten bestätigt. Drei ihrer Forderungen stechen besonders hervor – und manche grenzen an einen Tabubruch:

1. Bürokratie-Kollaps statt „Startup in a day“

• Der O-Ton: Pausder kritisiert die Hürden scharf: „Wir laden gerade auf diese Gründungsphase so viel Bürokratie drauf wie auf die großen DAX-Konzerne.“ Sie fordert ein „Startup in a day“ (Gründung in 24 bis 48 Stunden), statt wie bisher „sechs Wochen auf eine Handelsregisternummer“ zu warten.
• Der Reality-Check: Das demaskiert die Rekordzahlen der Studie. Wenn der Weg ins Handelsregister ein sechswöchiger Hürdenlauf ist, zeigt dies, dass der aktuelle Anstieg der Neugründungen trotz und nicht wegen der Standortbedingungen passiert. Der digitale Staat ist für Gründende im Jahr 2026 noch immer eine Fata Morgana.

2. Der Tabubruch: Kündigungsschutz und die „Cost of Failure“

• Der O-Ton: Um Start-ups agiler zu machen, attackiert Pausder ein deutsches Heiligtum: den Kündigungsschutz. Ein Unternehmen müsse am Anfang „atmen“, man wisse noch nicht, wie viele Leute man brauche. Durch hohe Gehälter in der Tech-Branche sei das klassische Schutzbedürfnis ohnehin geringer. Die sogenannte Cost of Failure – also die Kosten und Konsequenzen, wenn eine Idee scheitert – sei in Deutschland schlichtweg zu hoch.
• Der Reality-Check: Hier trifft die Verbandschefin den wunden Punkt der deutschen „Fail Fast“-Kultur. Wer schnell wachsen will, muss auch schnell korrigieren dürfen. Diese Forderung dürfte die Gewerkschaften auf die Barrikaden rufen, ist aber aus Gründerperspektive eine bittere Notwendigkeit im internationalen Wettbewerb. Es zeigt zudem: Die sinkenden Insolvenzzahlen im Report sind kein reines Erfolgszeichen, sondern oft auch das Resultat von Unternehmen, die sich aus Angst vor den Kosten des formellen Scheiterns als „Zombies“ am Leben halten.

3. Das Eingeständnis der massiven Kapital-Lücke

• Der O-Ton: Pausder liefert die Zahlen, die der „Next Generation“-Report verschweigt: Während in den USA pro Kopf 510 Euro in Venture Capital (Risikokapital) fließen, sind es in Deutschland gerade einmal 90 Euro. „Damit die Unternehmen, die wir hier gründen, auch groß werden können, müssen wir mehr Kapital allokieren“, so Pausder. Es fehle massiv an privatem und institutionellem Geld.
• Der Reality-Check: Dies ist der entscheidende Sargnagel für blinde Euphorie. Was nützen uns 3.053 neue GmbHs im ersten Halbjahr, wenn das Geld für die Skalierung fehlt? Wir bauen aktuell einen riesigen Trichter an Frühphasen-Startups, dessen Ausgang verstopft ist. Die Abwanderung der besten KI- und DeepTech-Firmen in die USA (wo das 5,6-fache an Kapital wartet) ist so vorprogrammiert.

Was die Statistik gern umschifft

Wer sich durch die Tiefen der Methodik und die feingranularen Daten wühlt, stößt auf weitere Aspekte, die das reine Jubel-Narrativ trüben:

• Die Ost-West-Schere: Der Report spricht von steigenden Gründungszahlen in allen Bundesländern. Doch die Pro-Kopf-Werte offenbaren ein hartes Gefälle: Während Bayern mit 4,7 Gründungen pro 100.000 Einwohner glänzt, herrscht in Thüringen und Sachsen-Anhalt (je 0,9) digitale Flaute. Der Boom ist nicht flächendeckend – der Osten (ohne Berlin) droht abgehängt zu werden.
• Das Sterben der Berliner Einhörner: Die Zahl der Unicorns ist zwar bundesweit auf 36 gestiegen, doch ein Blick auf die Zeitachse zeigt: Berlin hat seit dem Jahr 2023 massiv Federn gelassen und rutschte von 22 auf 16 Einhörner ab. Gleichzeitig verdoppelte sich die Zahl der Unicorns in Städten abseits der Hotspots von 5 auf 10. Das Zeitalter des billigen Geldes für reine Berliner B2C-Hype-Modelle ist vorbei – milliardenschwere Substanz entsteht jetzt dezentraler in der Fläche.
• Die Methodik-Falle: Wie definiert man 2026 eigentlich ein Start-up? Laut Report werden aus den Handelsregistereinträgen rund 20 % händisch nach Kriterien wie „innovatives Produkt“ oder „Wachstumspotenzial“ selektiert. Diese manuelle Filterung durch Analysten öffnet Bewertungsspielräumen Tür und Tor – wer heute das Trendwort „KI“ in den Unternehmenszweck schreibt, wird statistisch schlichtweg schneller als Startup erfasst.
• Die Branchen-Illusion: Der Report feiert die Industrie als Sektor mit dem stärksten Wachstum (+125 %). Absolut betrachtet sind das aber gerade einmal 128 Start-ups. Der Software-Sektor dominiert weiterhin erdrückend mit 844 Neugründungen. Hardwarenahe und kapitalintensive Innovationen fristen im Land der Ingenieure weiterhin ein Nischendasein.

Raus aus der Hype-Falle: Fünf Hebel für das Ökosystem

Wenn wir wollen, dass aus dem Rekord-Jahrgang 2026 in einigen Jahren global relevante Marktführer*innen werden, muss das Ökosystem strukturell gestärkt werden. Hier sind die Hebel, die Politik und Wirtschaft jetzt umlegen müssen:

1. Fokus auf Wachstumsfinanzierung (Scale-up-Kapital): Deutschland hat kein reines Gründungsproblem mehr, sondern ein Skalierungsproblem. Wir brauchen drastische Anreize, damit institutionelle Gelder (wie von Pensionskassen oder Versicherungen) endlich unkompliziert in den VC-Markt fließen können.
2. Qualität statt Quantität (DeepTech priorisieren): Die staatliche Förderung und der Transfer aus Universitäten müssen gezielt auf kapitalintensive, hardwarenahe Deep- und ClimateTech-Ideen gelenkt werden. Reine Software-SaaS-Klone reguliert der Markt ohnehin von selbst.
3. Die „Fail Fast“-Kultur entbürokratisieren: Das stille Beerdigen und Liquidieren einer gescheiterten GmbH ist in Deutschland absurd teuer und langwierig. Wer schnell gründen darf, muss auch unbürokratisch scheitern dürfen, um wertvolle Tech-Talente zügig wieder dem Markt zur Verfügung zu stellen.
4. Mitarbeiterbeteiligungen (ESOP) wettbewerbsfähig machen: Im globalen Talent-Wettbewerb gewinnt, wer die besten Köpfe hält. Die deutsche Gesetzgebung rund um ESOPs muss dringend weiter an internationale Standards angepasst werden, um die steuerliche Belastung von virtuellen Anteilen zu minimieren.
5. Regionale Ökosysteme vernetzen: Da klassische Metropolen an Wachstumsdynamik einbüßen, während Regionen wie Hessen oder Hamburg stark zulegen, müssen dezentrale Universitätsstandorte systematisch gefördert werden, um den Innovations-Transfer flächendeckend zu sichern.

Fazit

Der Report liefert eine hervorragende Nachricht – der Gründungsgeist in Deutschland ist intakt. Doch aus der schieren Masse an neuen Einträgen im Handelsregister müssen nun echte Tech-Champions geschmiedet werden. Machen wir uns an die Arbeit!

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

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

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

Vom Labor auf das Kraftwerksgelände: Die Historie

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

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

Kritische Einordnung: Markt, Modell und Machbarkeit

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

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

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

StartingUp Fazit: Ein europäisches Wirtschaftswunder in der Mache?

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

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

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

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

Team und Historie

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

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

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

Geschäftsmodell: Ein Schwamm für zwei Milliardenmärkte

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

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

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

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

Der harte Wettbewerb im PFAS-Markt

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

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

Unser Fazit

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

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