Es ist ein mutiges Versprechen in einem der am stärksten regulierten Märkte Europas: Das 2025 gegründete Mobilitäts-Start-up Nox Mobility will das europäische Nachtzug-Erlebnis revolutionieren. Dafür hat das Unternehmen nun eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2 Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde vom Frühphasen-Investor IBB Ventures. Mit an Bord sind zudem der italienische Investor Tommaso Lucca sowie Branchenköpfe wie HomeToGo-Mitgründer und CEO Dr. Patrick Andrae. Das frische Kapital soll primär in den Teamaufbau, die Vorbereitung der ersten Strecken für das Jahr 2027 sowie den Bau eines originalgetreuen Mockups der Zugkabinen fließen.

Rollendes Boutique-Hotel statt Abteilromantik

Während Nachtzüge aktuell zwar einen massiven Nachfrageboom erleben, ist der eigentliche Markt laut Nox Mobility zwischen 2001 und 2019 drastisch geschrumpft – von rund 1.200 wöchentlichen Verbindungen in Europa auf nur noch etwa 450. Nox will diese Lücke nun schließen und positioniert sich explizit nicht als klassisches Bahnunternehmen, sondern als direkte Alternative zum Kurzstreckenflug.

Der Clou: Das traditionelle Teilen von Schlafabteilen mit Fremden entfällt; stattdessen bekommt bei Nox Mobility jede(r) Reisende sein eigenes privates Zimmer mit Schlafplatz. Die Reise verbinde laut Nox die Zuverlässigkeit des Fliegens operativ mit dem Gefühl eines Boutique-Hotels. Abfahrten sollen abends an zentralen Bahnhöfen stattfinden, die Ankunft morgens direkt im Stadtzentrum – Flughafentransfers und Sicherheitskontrollen entfallen. Zielgruppe sind neben Freizeitreisenden vor allem Geschäftsreisende, für die eine Zugfahrt den frühen Abflug und eine zusätzliche Hotelübernachtung ersetzen soll. Preislich will Nox auf dem Niveau vergleichbarer Flugreisen agieren.

Das Gründerteam: Reichweite trifft auf operative Härte

Hinter dem Projekt steht ein Trio, das Branchenerfahrung, Skalierungswissen und bereits jetzt eine enorme Zielgruppe vereint:

Artur Hasselbach bringt als Mitgründer des Payment-Fintechs orderbird – das für über 140 Millionen Euro von Nexi übernommen wurde – ausgewiesene VC- und Tech-Erfahrung mit.

Janek Smalla kennt das harte operative Mobilitätsgeschäft aus seinen vorherigen Stationen bei FlixTrain und dem Mobilitätsanbieter Bolt.

Thibault Constant ist in der Nische ein Star: Mit "Simply Railway" hat er eine der größten Eisenbahn-Communities Europas mit über 600.000 Abonnenten aufgebaut. Er kennt die Probleme der Fahrgäste aus unzähligen Gesprächen und Zugfahrten aus erster Hand.

Die Gründer geben sich selbstbewusst und verkünden, das Rollmaterial für die Züge bereits gesichert zu haben.

Unsere Markteinordnung

Für uns stellt sich jedoch eine zentrale Frage: Kann man mit 2 Millionen Euro Pre-Seed-Kapital tatsächlich einen hochkomplexen Bahn-Infrastrukturbetrieb aufbauen? Die Antwort lautet: Nein, es ist lediglich das Ticket, um überhaupt an den Start zu gehen. Der Bau eines Mockups in Originalgröße ist das eine – die Finanzierung und Zulassung echter Züge für den Betrieb ab 2027 kostet schnell dreistellige Millionenbeträge.

Besonders kritisch wird das Vorhaben mit Blick auf die Konkurrenz und die jüngere europäische Start-up-Historie. Die Idee eines rollenden Hotels mit ausschließlich privaten Abteilen ist nicht neu. Das französische Start-up Midnight Trains startete 2020 mit extrem viel PR und fast exakt demselben Geschäftsmodell. Im Juni 2024 musste das Projekt jedoch Insolvenz anmelden. Die Gründer scheiterten daran, dass europäische VCs und Banken das massive finanzielle Risiko nicht tragen wollten und die europäische Schieneninfrastruktur historisch stark auf staatliche Monopolisten zugeschnitten ist, was neue Player systematisch benachteiligt.

Gleichzeitig schläft der etablierte Markt nicht: Die Österreichischen Bundesbahnen (ÖBB) dominieren mit ihrem Nightjet das Geschäft und haben mit ihren neuen „Mini Cabins“ (Schlafkapseln für Einzelpersonen) bereits auf den Wunsch nach mehr Privatsphäre reagiert.

Eine hochriskante Kapitalwette

Nox Mobility löst zweifellos ein echtes Problem und trifft den Nerv der Zeit in Sachen nachhaltiger Mobilität. Das Team aus Hasselbach, Smalla und Constant ist hervorragend aufgestellt und die Tatsache, dass sie nach eigenen Angaben bereits Züge gesichert haben, könnte der entscheidende Wettbewerbsvorteil gegenüber gescheiterten Projekten wie Midnight Trains sein.

Dennoch bleibt Nox Mobility eine hochriskante Kapitalwette. Die spannende Bewährungsprobe für das Berliner Start-up beginnt nicht erst 2027 auf den Schienen, sondern bereits in der nächsten Finanzierungsrunde: Dann wird sich zeigen, ob das Team Investor*innen davon überzeugen kann, die enormen Summen für den realen Bahnbetrieb aufzubringen – oder ob der Traum vom Start-up-Nachtzug im Trassendschungel Europas stecken bleibt.

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

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

Vom Humankapital zur KI-Sichtbarkeit

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

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

Nutzer*innensimulation: Die reale Perspektive

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

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

Marktchancen und der „Unfair Advantage“

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

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

GEO als neues Standard-Tool?

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

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

Wer heute ein hochmodernes BioTech-Labor betritt, erwartet nahtlos vernetzte HighTech-Forschung. Die Realität sieht oft anders aus: Rund 90 Prozent der Laborgeräte stammen von unterschiedlichen Hersteller*innen und sprechen schlichtweg nicht dieselbe technische Sprache. Um künstliche Intelligenz in der Forschung nutzbar zu machen, müssen hochqualifizierte Wissenschaftler*innen oft als Software-Ingenieur*innen einspringen und mühsam Schnittstellen programmieren. Genau diesen Flaschenhals will das Münchner DeepTech-Start-up UniteLabs beseitigen.

Die Gründer und der Sprung aus München

Hinter UniteLabs stehen Robert Zechlin, Lukas Bromig und Julian Willand. Nach Vorarbeiten ab 2022 wurde das Unternehmen 2024 offiziell gegründet. Das Team vereint interdisziplinäre Expertise aus Chemieingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik und Unternehmensstrategie – eine essenzielle Mischung für ein Produkt, das tiefes Prozessverständnis mit modernster Softwarearchitektur verbinden muss.

Dass die Idee einen massiven Schmerzpunkt der Industrie trifft, zeigt die rasante Entwicklung der letzten Monate. Nach einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2,77 Millionen Euro unter der Führung von NAP (ehemals Cavalry Ventures) im Januar 2025 und der Auszeichnung als „Bestes Münchner Start-up“ beim Munich Startup Award 2025 ist das Unternehmen sichtlich gewachsen. Im ersten Quartal 2026 zählt das Team im Münchner Inkubator Werk1 bereits rund 28 Köpfe.

Doch wie verhindert ein derart rasant wachsendes Team, bei der ständigen Anbindung neuer, exotischer Hardware nicht zu einer hochbezahlten IT-Manufaktur zu verkommen? Schließlich erfordert jedes neue Laborgerät auf dem Markt zunächst einmal Entwicklungsaufwand für den passenden Konnektor.

„Unser Ziel ist nicht, jedes exotische Gerät einzeln ‚irgendwie‘ anzubinden“, stellt Mitgründer Robert Zechlin klar. Vielmehr soll die Integration zu einer wiederholbaren Produktfähigkeit reifen. Statt sich im Klein-Klein der Modellnummern zu verlieren, baue UniteLabs seine Konnektoren entlang grundsätzlicher Geräte-Fähigkeiten. Die puren Herstellerspezifika landen dabei in einer dünnen Adapter-Schicht, während Workflows und Datensemantik konsistent bleiben.

Um die berüchtigte Skalierungsfalle zu umgehen, setzt das Start-up zudem verstärkt auf „Reusable Automation Assets“. „Wir investieren in validierte Workflow-Bausteine, Device-Profile und Test-Suites, mit denen die zweite und dritte Integration deutlich schneller wird als die erste“, betont Zechlin und skizziert damit den Weg zum echten SaaS-Unternehmen. Der Gründer gibt die Richtung selbstbewusst vor: „Die Grenzkosten für das nächste Gerät und den nächsten Standort müssen über Zeit sinken. Unser Endzustand ist ein Ökosystem, in dem Integrationen gemeinsame Infrastruktur sind, nicht Projektgeschäft.“

Vom Prototyp zur Architektur der offenen Labore

Im Februar 2026 hat UniteLabs auf der renommierten Branchenmesse SLAS in Boston den offiziellen US-Launch seines „AI-Ready Lab Automation Systems“ vollzogen. Statt nur isolierte Schnittstellen zu flicken, positioniert sich das Start-up nun mit einer klaren, dreiteiligen Architektur.

Den Kern bildet die Cloud-native „UniteLabs Platform“, die Hardware vernetzt und die Integration von Machine-Learning-Modellen in Echtzeit erlaubt. Ergänzt wird dies durch die lokale Anwendung „GroundControl“ für den Plug-and-Play-Anschluss von Geräten sowie das „UniteLabs SDK“. Letzteres ist ein Python-Werkzeug für Wissenschaftler*innen, um Labor-Workflows komplett als Code zu steuern. Dass diese Theorie praxistauglich ist, beweist das aufstrebende KI-BioTech-Unternehmen Cradle, das die Lücke zwischen Maschinen und digitalen Daten-Lakes intern bereits mit dem Münchner System schließt. Laut UniteLabs soll sich der Labor-Durchsatz für solche KI-getriebenen Forschungsteams durch die Plattform um bis zu das Vierfache steigern lassen.

Ein „Lab-as-Code“-Ansatz via Python mag für entwickleraffine Data Scientists verlockend sein – doch schließt er nicht paradoxerweise die klassischen Biolog*innen aus, für die Code-Workflows oft eine zu steile Lernkurve bedeuten?

„Code ist nicht das Produkt“, kontert Zechlin. Er sei vielmehr eine Schnittstelle, die sowohl Power-User als auch den Laboralltag bedienen müsse. Das SDK richte sich an Teams, die volle Kontrolle über Versionierung und automatisierte Tests verlangen – was im KI-BioTech-Umfeld zunehmend Standard sei. Zechlin räumt jedoch ein, dass das Programmieren nicht jedem liege: „Die meisten wollen zuverlässige Ausführung und klare Transparenz.“

Die Lösung der Münchner: Über die Orchestrierungsschicht und „GroundControl“ werden Workflows paketiert und mit Leitplanken versehen, sodass sie auch für Nicht-Entwickler sicher ausführbar sind. Code bleibt strategisch zwar die „universelle Abstraktion“ über Geräte hinweg, doch das Interface der Zukunft sieht anders aus. Zechlin blickt voraus: „Das User Interface für Wissenschaftler wird zunehmend KI-gesteuert und natürliche Sprache zum primären Interface. UniteLabs dient diesen KI-Applikationen als robuste Surface Area und Source of Truth.“ Die Leitplanke für das Wachstum fasst er in einem Satz zusammen: „Unsere Vision ist: flexibel, wo es Sinn macht, und kompromisslos robust, wo es zählen muss.“

Die Bewährungsprobe auf dem US-Markt

Nach dem Bostoner Launch steht das Start-up nun vor der monumentalen Aufgabe, sich im hochkompetitiven US-Markt zu behaupten. Hier entscheidet sich, ob UniteLabs vom europäischen Hoffnungsträger zum globalen Player reift. Umgeben von gigantischen Investitionen in die KI-Wirkstoffentwicklung reicht es nicht, nur ein weiteres Automatisierungstool zu sein – UniteLabs muss sich als essenzieller „Schaufelhersteller“ für den aktuellen Boom etablieren.

Dabei trifft man auf amerikanische Wettbewerber*innen, die teils mit hunderten Millionen Dollar Venture Capital ausgestattet sind. Wie überlebt ein Münchner Start-up mit einer Pre-Seed-Runde von knapp drei Millionen Euro diese Materialschlacht? Zechlin gibt sich pragmatisch und weicht dem direkten Finanz-Vergleich aus: „Klar: In Infrastrukturmärkten hilft Kapital, aber es ist nicht der entscheidende Hebel.“ Anstatt die Konkurrenz im reinen „Spend“ schlagen zu wollen, baue man auf messbaren Nutzen im Laborbetrieb.

Der Plan scheint aufzugehen: Ein Großteil von Umsatz und Pipeline stammt heute bereits aus den USA, wo UniteLabs Kund*innen an beiden Küsten bedient und mit großen Hardware-Hersteller*innenn kooperiert. „Wir planen für dieses Jahr unseren ersten Big Pharma Roll-out, der sowohl in Europa als auch an Standorten in den USA erfolgen soll“, verrät der Gründer. Um diese Dynamik zu finanzieren, hebe man aktuell eine 9-Millionen-Euro-Seed-Runde für die US-Expansion. Den strukturellen Wettbewerbsvorteil sieht Zechlin in der herstelleragnostischen Verbindung bestehender Geräte: „Statt Rip-and-Replace zu verlangen, werden Workflows schneller produktiv, Daten werden sauber mit Kontext versehen, und Teams können ‚Lab-as-Code‘ wirklich ausrollen.“

Ein strategischer Hebel ist dabei die Zielgruppenansprache. Statt in endlosen Vertriebszyklen mit dem C-Level großer Pharma-Konzerne zu ringen, treibt UniteLabs ein nutzer*innengetriebenes Wachstum voran. Labor-Ingenieur*innen, die durch das Python-SDK wochenlange Schnittstellenprogrammierung einsparen, tragen das System organisch in ihre Unternehmen. Dabei profitiert das Start-up enorm davon, selbst keine Pipettierroboter oder Analysegeräte herzustellen. Als „neutrale Schweiz“ der Labor-Hardware buhlt UniteLabs nicht um lukrative Geräteverkäufe – ein extrem starkes Argument gegen den gefürchteten Vendor-Lock-in amerikanischer Hardware-Giganten.

Stresstest für das Geschäftsmodell und Regularien

Doch die ambitionierte Plattform-Strategie wird kritisch geprüft werden. Das Geschäftsmodell birgt ein ständiges API-Katz-und-Maus-Spiel, da Schnittstellen zu teils stark abgeschirmten Systemen gebaut werden müssen. Wenn etablierte Hersteller*innen ihre Firmware ändern oder Drittanbieter-Zugriffe blockieren, explodieren schnell die Wartungskosten für die Konnektoren.

Bleibt die Frage an den Gründer: Was ist also der Plan B, wenn die Marktführer ihre Schnittstellen per Update plötzlich aktiv verschlüsseln? Reicht der Verweis auf offene Standards wie das SiLA2-Protokoll in der harten Praxis aus?

„Wir gehen davon aus, dass Hersteller ihre Ökosysteme schützen werden. Unsere Strategie darf deshalb nicht auf ‚Goodwill‘ bauen“, gibt sich Zechlin keinen Illusionen hin. Standards wie SiLA2 seien zwar hilfreich gegen Fragmentierung, aber „kein Schutzschild“. Der Ansatz der Münchner ist stattdessen pragmatisch und mehrstufig: Standards nutzen, wo verfügbar, und eigene robuste Adapter bauen, wo nötig. Zudem betreibe man ein Programm mit automatisierten Regressionstests am realen Geräteverhalten, um Fehler durch Updates früh zu erkennen.

Der zweite Baustein der Verteidigung ist kommerzieller Druck. Da Labore zunehmend „Best-of-Breed“-Lösungen kombinieren wollen, würden Hersteller, die Interoperabilität blockieren, zunehmend Deals riskieren. Im Hintergrund investiere man deshalb viel Arbeit in aktiv gepflegte Partnerschaften mit den Produzent*innen. Zechlins Plan B lautet letztlich Resilienz: „Mehrere Integrationspfade, starke Tests, und ein System, das stabil bleibt, auch wenn sich die Oberfläche verändert.“ Er ist sich sicher: „Langfristig wirkt die Ökonomie in Richtung Offenheit.“

Neben blockierender Hardware bleibt die US-Zulassungsbehörde FDA die vielleicht höchste Hürde auf dem Weg in den Enterprise-Markt. Deren strenge Vorgaben zu elektronischen Aufzeichnungen sind der größte Vorbehalt von Pharmaunternehmen gegenüber Cloud-basierten Systemen. Gelingt es UniteLabs, Offenheit mit lückenlosen Audit-Trails zu verknüpfen, könnten sie die berüchtigten Sales-Zyklen drastisch verkürzen.

Doch wie passt maximale Entwickler*innen-Freiheit durch Python-Skripte mit rigider FDA- und GxP-Compliance zusammen? Für Zechlin existiert dieser Widerspruch im Labor-Alltag schlichtweg nicht: „Compliance widerspricht Flexibilität nicht. Was widerspricht, ist unkontrollierte Veränderung.“

Um Big Pharma gerecht zu werden, behandle man hochflexible Workflows wie reguläre Software-Produkte: versioniert, testbar und auditierbar. „Ein Script ist in einem GxP-Kontext kein ‚jeder macht, was er will‘, sondern ein kontrolliertes Artefakt mit definierten Inputs, erwarteten Outputs und einem Validierungsnachweis“, unterstreicht der Mitgründer. Die Plattform trenne Sandbox-Entwicklungen von einer strikt kontrollierten Produktionsebene mit signierten Releases, Environment-Pinning und klarer Datenlineage. Zechlin formuliert einen selbstbewussten Anspruch an die Branche: „Das Labor holt Software-Best-Practices nach. Unser Anspruch ist, ‚compliant by design‘ zur Default-Einstellung für AI-ready Lab Ops zu machen.“

Fazit

UniteLabs hat exzellentes Timing bewiesen. Die BioTech-Branche lechzt nach KI, scheitert aber noch massenhaft an isolierten Daten. Durch das Bereitstellen essenzieller Daten-Infrastruktur haben sich die Münchner in eine starke Ausgangsposition manövriert. Der US-Launch und anstehende Messepräsentationen zeugen vom Anspruch der Gründer. Der ultimative Lackmustest ab 2026 wird jedoch sein, ob die Hardware-Hersteller*innen diesen Wandel dulden – oder den Kampf um ihre lukrativen Software-Margen eröffnen.

Bleibt die Frage nach dem viel zitierten „Endgame“: Baut das Start-up wirklich das globale Betriebssystem für Biotech-Labore, oder macht man sich letztlich nur als hochattraktives Übernahmeziel für Hardware-Giganten hübsch?

Auf diese Entweder-Oder-Frage antwortet Zechlin diplomatisch, aber ambitioniert: „Unsere Vision ist, die neutrale Betriebsschicht für moderne Labore zu werden, weil die Branche einen herstellerunabhängigen Standard braucht, nicht noch ein weiteres Einzellösungstool.“ Gleichzeitig sei man Realist: Infrastruktur zähle nur, wenn sie im Alltag zuverlässig genutzt werde und verlässliche, strukturierte Daten für KI liefere.

Sollte das gelingen, hält sich UniteLabs alle Optionen offen – von der unabhängigen Kategorie-Definition über strategische Partnerschaften bis hin zum Exit. Doch auf einen schnellen Verkauf schiele man nicht, verspricht Zechlin: „Wir bauen nicht für eine Übernahme. Wir bauen so, dass der Markt die Plattform ernst nehmen muss.“ Und am Ende solle ohnehin der/die Kund*in profitieren: „Weniger Silos, schnellere Science, und ein Ökosystem, in dem Innovation nicht an proprietären Schnittstellen hängen bleibt.“

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

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

Gründer*innen & Vision

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

Das Produkt: Autonome Luftabwehr statt Plastiknetz

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

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

Geschäftsmodell & Marktanalyse

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

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

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

Fazit

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

Der Markt für tokenisierte Vermögenswerte (Real World Assets, kurz RWA) wächst rasant, leidet jedoch noch immer an einer strukturellen Hürde: Während Kryptomärkte rund um die Uhr in Echtzeit handeln, sind traditionelle Finanzprodukte im Hintergrund oft an klassische, mehrtägige Abwicklungszyklen gebunden. Wenn Investor*innen ihre Token in liquide Mittel zurücktauschen wollen, kommt es unweigerlich zu Verzögerungen. Genau diese Lücke will das Berliner FinTech Midas nun schließen und hat dafür massiv Kapital aufgenommen.

Wie das Unternehmen heute mitteilte, flossen in einer Series-A-Finanzierungsrunde 50 Millionen US-Dollar (rund 46 Millionen Euro). Angeführt wird die Runde von den Venture-Capital-Firmen RRE Ventures und Creandum. Zu den weiteren Geldgebern zählen namhafte Branchengrößen wie Framework Ventures, Coinbase Ventures sowie der traditionelle Vermögensverwalter Franklin Templeton, der selbst bereits stark im Bereich tokenisierter Anlageprodukte aktiv ist. Mit der aktuellen Runde steigt das Gesamtfinanzierungsvolumen des Start-ups auf knapp 59 Millionen US-Dollar.

Das Gründerteam aus TradFi und Web3

Hinter Midas, das 2024 gegründet wurde, steht ein Team, das tiefes Wissen aus der traditionellen Finanzwelt (TradFi), dem Venture Capital und dem dezentralen Finanzsektor (DeFi) vereint. An der Spitze steht CEO und Mitgründer Dennis Dinkelmeyer, der vor der Gründung im Investment Research bei Branchengrößen wie Goldman Sachs und der Capital Group tätig war. Er bringt das essenzielle Verständnis für die Strukturierung institutioneller Anlageprodukte in die Blockchain-Welt ein.

Ergänzt wird die Führungsriege durch Executive Chairman und Mitgründer Fabrice Grinda. Als Gründungspartner des Investmentfonds FJ Labs gehört Grinda zu den weltweit aktivsten Angel-Investoren. Er steuert neben Kapital und einem enormen Netzwerk auch operative Erfahrung bei, die er unter anderem als Co-Gründer der für über eine Milliarde US-Dollar übernommenen Plattform OLX sammelte. Komplettiert wird das Führungstrio von Mitgründer Romain Bourgois. Der Tech-Experte war fast ein Jahrzehnt in leitenden Produktrollen beim AdTech-Giganten Criteo tätig, bevor er als Head of Product zum US-Konkurrenten Ondo Finance wechselte. Dort leistete er maßgebliche Pionierarbeit bei der Entwicklung und Skalierung der ersten großen tokenisierten US-Staatsanleihen, wie etwa OUSG und USDY.

Fokus auf „Midas Staked Liquidity“ (MSL)

Das frische Kapital soll primär in die Entwicklung und Skalierung der sogenannten Midas Staked Liquidity (MSL) fließen. Dabei handelt es sich um einen dedizierten Liquiditätspuffer, gegen den die firmeneigenen Token (mToken) jederzeit und ohne Wartezeit eingelöst werden können. Für institutionelle Investoren, die Treasury- und Portfolio-Management auf der Blockchain betreiben, ist diese sofortige Liquidität ein entscheidendes Kriterium.

Bisher mussten Rendite-Investoren oft zwischen der sofortigen Handelbarkeit und den Erträgen von DeFi-Protokollen abwägen – MSL soll diesen Kompromiss überflüssig machen. Die Midas-Plattform überführt dafür institutionelle Anlagestrategien, wie etwa Staatsanleihen (mTBILL) oder Basis-Handelsstrategien (mBASIS), in regulierungskonforme Token, die nahtlos in DeFi-Netzwerke wie Morpho oder Pendle integriert werden können. Nach eigenen Angaben hat Midas seit dem Start Token im Gesamtwert von über 1,7 Milliarden US-Dollar emittiert und dabei Erträge in Höhe von 37 Millionen US-Dollar an seine mehr als 20.000 Nutzer ausgeschüttet. Das Fintech finanziert sich dabei über Gebühren, die auf diese erwirtschafteten Renditen erhoben werden.

Die Brücke zwischen Wall Street und Blockchain

„Wir arbeiten auf eine Zukunft hin, in der Investitionen wie das Internet funktionieren: offen, transparent, kombinierbar und standardmäßig zugänglich“, formuliert CEO Dennis Dinkelmeyer den Anspruch des Unternehmens. Vic Singh, General Partner bei RRE Ventures, teilt diese Vision: Die Tokenisierung werde die globalen Kapitalmärkte fundamental verändern, sobald die traditionelle Finanzwelt ihre Infrastruktur vollständig auf die Blockchain verlagere.

Neben der Etablierung von MSL plant Midas, das frische Kapital für die Erschließung weiterer Anlageklassen und den Ausbau von Partnerschaften zu nutzen. Mit dem Einstieg von Schwergewichten wie Franklin Templeton und Coinbase Ventures positioniert sich das 2024 gegründete Unternehmen damit als einer der zentralen Infrastrukturanbieter an der lukrativen Schnittstelle zwischen klassischem Finanzwesen und der Krypto-Ökonomie.

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

Vom Agenturgeschäft zur SaaS-Lösung

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

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

Plattformansatz für Inspektionsdaten

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

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

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

Marktumfeld & regulatorische Barrieren

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

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

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

Der technologische Burggraben im starken Wettbewerb

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

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

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

Finanzierung & Ausblick

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

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

Herausgegeben wird der Report als Gemeinschaftsprojekt von WISO MeinBüro und dem Verband der Gründer und Selbstständigen Deutschland e.V. (VGSD). Die aktuelle Umfrage, an der sich zwischen Mitte Dezember 2025 und Mitte Februar 2026 insgesamt 2684 Personen beteiligten, zeigt die harte Realität der Solo-Selbständigen.

Nur noch knapp 46 Prozent schätzen die Lage ihres Unternehmens als gut bis hervorragend ein. Der Report zeigt einen deutlichen Abwärtstrend: 2024 waren es noch 55 Prozent, im Jahr 2018 waren es sogar 60 Prozent. Thüringen bildet 2026 mit nur rund 37 Prozent Zufriedenheit das Schlusslicht. Nur in Brandenburg scheint sich die Lage gebessert zu haben: Dort bewerteten rund 46 Prozent der Befragten die wirtschaftliche Lage ihres Unternehmens als gut.

Rund 90 Prozent der Befragten teilten mit, dass sie sich als Selbständige überhaupt nicht bis wenig von der Politik respektiert fühlen. Rund 38 Prozent der Befragten haben in den letzten zwei Jahren darüber nachgedacht, auszuwandern. Bürokratie ist dabei der potenzielle Auswanderungsgrund Nummer eins, genannt von 41,6 Prozent der Umfrageteilnehmenden.

Ein besonderer Dorn im Auge der Unternehmer*innen ist zudem das heikle Thema Scheinselbständigkeit, dessen Dringlichkeit bei vielen Befragten noch nicht vollends angekommen zu sein scheint. Im behördlichen Prüfverfahren wird immer nur ein Auftraggebender konkret angeschaut. Dieses Statusfeststellungsverfahren birgt enorme rechtliche und finanzielle Unsicherheiten bei den Selbständigen.

Ebenso sorgt neue Gesetzgebung für Unmut: Seit dem 1. Januar 2026 gilt die Aktivrente. Rentner*innen können bis zu 2.000 Euro monatlich steuerfrei dazuverdienen, wenn sie in einem Angestellt*innenverhältnis sind. Selbständige Rentnerinnen und Rentner dagegen sind weiterhin voll steuerpflichtig. Rund 81 Prozent der Befragten finden diese Ungleichbehandlung ungerecht.

Fazit

Die Hauptmotivationen, selbständig zu sein, sind – wie auch bei den letzten beiden Befragungen – eigenbestimmtes Arbeiten und flexible Arbeitszeiten. Trotz aller Widrigkeiten würden sich mehr als 83,3 Prozent der Befragten wieder selbständig machen.
So zieht Dr. Andreas Lutz, VGSD e. V., das Fazit: „Die Ergebnisse zeigen eine Mischung aus dem für Selbstständige typischen Unternehmergeist, Resilienz und Durchhaltevermögen einerseits und einem hohen Maß an Frustration über die politischen Rahmenbedingungen andererseits. Viele Selbstständige blicken nicht optimistisch, aber sehr realistisch auf die Zukunft: Sie erkennen die Herausforderungen der Zeit, leiten Maßnahmen ab, treiben ihr Geschäft aktiv voran und tragen auch in schwierigen Zeiten Verantwortung. Dieses Potenzial für Wirtschaft und Gesellschaft muss die Politik erkennen und nutzen – und Bedingungen schaffen, die es ihnen nicht weiter unnötig schwer machen. Genau darin liegt die politische Botschaft dieses Reports.“

Der gesamte Report sowie weitere Informationen stehen hier zum kostenlosen Download bereit: https://www.meinbuero.de/selbststaendigen-report-2026/

Das Hygiene-Problem beim Bahnfahren kennen wir alle. Aber vom Ärgernis zur Gründung ist es oft ein weiter Weg. Was war der konkrete Auslöser, tatsächlich eine Firma anzumelden?

Mein Mann pendelt täglich mit dem ICE zwischen Stuttgart und Mannheim. Er ist morgens immer früh unterwegs und möchte häufig noch einmal die Augen schließen auf der Fahrt. Das hat ihn immer Überwindung gekostet, also haben wir nach einer Lösung gesucht, die es jedoch nicht gab. Nachdem wir den beZUG dann entwickelt hatten, gab es reges Interesse im Freundes- und Bekanntenkreis. Das bestärkte mich darin ein Business daraus zu machen.

Sie haben Ihre Prototypen live im Zug getestet. Wie viele skeptische Blicke oder Kommentare von Mitreisenden mussten Sie aushalten, bis die Passform saß?

Ehrlichweise sind Bahnfahrende relativ tolerant außergewöhnlichem Verhalten gegenüber, solange man den anderen nicht stört. Die Kissen hat mein Mann meist morgens vermessen, da abends die Züge einfach zu voll sind. Aber morgens um diese Uhrzeit gilt offenbar das Prinzip: „Mind your own Business“, sodass manches Mal verwunderte Blicke kamen, aber angesprochen wurde er darauf nicht.

Lassen Sie uns über das Risiko sprechen. Ihr Produkt ist technisch einfach: Stoff und Gummizug. Was ist Ihr Schutzwall gegen Billig-Kopien aus Fernost, die das morgen für den halben Preis anbieten könnten?

Das ist eindeutig ein kritischer Punkt. Daher habe ich mir diese Frage ebenfalls sehr früh gestellt und ein Gebrauchsmuster angemeldet. Dieses ist nun tatsächlich auch eingetragen. Zudem habe ich mich von vornherein für faire Produktionsbedingungen innerhalb Europas entschieden. Da der beZUG mit Haut in Berührung kommt war mir auch die Stoffqualität wichtig. Der beZUG ist aus Bekleidungsstoff gefertigt, welcher OEKOTEX 100 zertifiziert ist. Das sind Aspekte bei denen Billigware in der Regel nicht punkten kann. Zudem ist das Produkt eines was explizit auf den deutschen Markt zugeschnitten ist. Da bleibt abzuwarten, ob sich ein Anbieter aus Nahost überhaupt dafür interessiert.

Ein weiteres Thema ist die Abhängigkeit. Ihr Geschäftsmodell basiert zu 100 Prozent auf den Sitzen der Deutschen Bahn. Wie gehen Sie mit diesem „Klumpenrisiko“ um, das heißt, was tun, wenn die Bahn morgen das Sitzdesign radikal ändert?

Diesen Punkt sehe ich relativ entspannt. Laut DB nutzen jeden Tag 400.000 Personen die Fernverkehrsstrecken der Bahn. Eine relevant große Zielgruppe ist also vorhanden. Bezüglich des ICE-Designs wurde im letzten Jahr erst die neueste Generation des ICEs, der ICE L, vorgestellt. Und auch in diesem sind Kopfkissen verbaut. Zudem werden die vorherigen Generationen des ICE nach wie vor weiter eingesetzt. Die Kopfkissen in den verschiedenen Zug-Generationen sind ein wenig unterschiedlich. Der beZUG ist jedoch so designt, dass er auf allen Kissen universell eingesetzt werden kann.

Sie haben als UG gegründet, vermutlich um die Hürden niedrig zu halten. Ist beZUG ein klassisches Bootstrapping-Projekt aus dem Cashflow, oder suchen Sie aktiv nach Investoren für das schnelle Wachstum?

Richtig, die beZUG ist aus Eigenkapital entstanden und der Plan ist auch aus eigenem Cashflow zu wachsen. Das impliziert jedoch ein kontinuierlich moderates Wachstum. Aber müssen, wie bei fast jedem produzierenden Unternehmen, Material und Produktion vorfinanziert werden. Sollte somit das limitierte Budget die Bedienung einer schnell wachsenden Nachfrage ausbremsen, müssen auch externe Finanzmittel in Betracht gezogen werden.

Aktuell verkaufen Sie D2C über Ihren Webshop. Aber bei einem "Mitnahmeartikel" fressen Versand und Marketing oft die Marge. Planen Sie den Schritt in den stationären Handel, etwa in Bahnhofsbuchhandlungen?

Tatsächlich bin ich bereits in Kontakt mit ebensolchen Handelsunternehmen, welche direkt an Bahnhöfen oder Flughäfen angesiedelt sind. Ich könnte mir auch vorstellen, dass der beZUG zukünftig aus einem Automaten direkt am Gleis bezogen werden kann. Das sind aber Ideen für Zukunft.

Bieten Sie den beZUG auch gebrandet bzw. personalisiert an?

Ja, die Verpackung und auch der beZUG selbst bieten verschiedene Möglichkeiten für ein individuelles Branding. Auch eine individuelle Stofffarbe wäre umsetzbar bei entsprechender Abnahmemenge.

Zum Abschluss ein Rat an unsere Leser*innen: Sie haben nicht lange am theoretischen Reißbrett verharrt. Ist „Einfach machen“ immer der beste Weg, oder hätten Sie rückblickend an einer Stelle lieber mehr geplant?

Diese Frage kann ich in fünf Jahren vermutlich besser beantworten. Als Gründer heißt es doch immer learning by doing. Natürlich geht es besser, aber dieses Unternehmen würde es heute noch nicht geben hätte ich alle Eventualitäten, Möglichkeiten und Förderungen vorab recherchiert. Habe ich mich über mich selbst geärgert, als ich manches Mal mit dem Steuerberater gesprochen hatte, weil es auch anders und besser gegangen wäre? Vielleicht ja. Aber bereue ich das Unternehmen so aufgezogen zu haben wie es heute ist? Nein, bestimmt nicht. Also lieber rein ins kalte Wasser und schwimmen lernen als ewig am Beckenrand stehen.

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Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Das Kölner Agrartechnologie-Start-up eternal.ag hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von 8 Millionen Euro abgeschlossen. Das erklärte Ziel der Gründer Renji John und Sherry Kunjachan, die das Unternehmen im Jahr 2025 in Deutschland ins Leben riefen: die vollständige Automatisierung von Gewächshäusern voranzutreiben. Unterstützt wird das aktuell 26-köpfige Team, das neben dem Kölner Hauptsitz auch eine Niederlassung im indischen Bengaluru unterhält, von namhaften Geldgebern. An der Runde beteiligten sich die deutschen Investoren Simon Capital und Oyster Bay Venture Capital sowie EquityPitcher Ventures und Backbone Ventures aus der Schweiz. Die Vision ist ambitioniert: Bis 2040 strebt eternal.ag einen komplett durch Robotik gesteuerten Gewächshausbetrieb an, der gänzlich ohne manuelle Eingriffe auskommt.

Ein Milliardenmarkt unter enormem Druck

Die Automatisierung der Landwirtschaft ist eine strategische Notwendigkeit. Der Gewächshausanbau gewinnt an Bedeutung, da er im Vergleich zum klassischen Freilandanbau widerstandsfähiger gegenüber den Folgen des Klimawandels, saisonalen Wetterbedingungen, Landknappheit und Schädlingen ist. Doch die Branche leidet massiv unter einem schrumpfenden Arbeitskräfteangebot. Laut Unternehmensangaben hat sich die Verfügbarkeit von Personal in diesem Sektor in Europa seit 2010 um drastische 30 Prozent verringert – ein Abwärtstrend, der sich Prognosen zufolge weiter fortsetzen wird. Diese enorme Unsicherheit bei der Arbeitskräftebeschaffung will eternal.ag lösen. Die Roboter sollen die repetitive, körperlich anstrengende Erntearbeit übernehmen und so einen kontinuierlichen, zuverlässigen Betrieb gewährleisten.

Gründer-Insight: Zweiter Anlauf in der Hardware-Falle

Die eternal.ag wurde 2025 gegründet. Co-Founder Renji John ist im Bereich der Gewächshaus-Robotik ein echter Branchenkenner. Der Maschinenbauingenieur mit INSEAD-MBA und Consulting-Vergangenheit leitete zuvor bereits das niederländische Start-up Honest AgTech, das eine fast identische Vision verfolgte. Dass er nun mit der EHT Eternal Horticulture Technologies GmbH und frischen 8 Millionen Euro einen neuen Anlauf wagt, verleiht der aktuellen Strategie eine enorme Tiefe. John hat die harte Schule der Hardware-Entwicklung bereits durchlaufen. Co-Gründer Sherry Kunjachan tritt öffentlich hingegen kaum in Erscheinung. Es ist stark anzunehmen, dass er im Hintergrund die technischen Fäden in der indischen Niederlassung zieht, während John das Start-up als CEO repräsentiert.

Virtuelles Training für die reale Tomatenernte

Das erste kommerzielle Produkt der Kölner trägt den Namen "Harvester" und ist ein vollständig autonomer Ernteroboter, der speziell für Tomatengewächshäuser entwickelt wurde. Die modular konzipierte Maschine kann bis zu 22 Stunden am Tag im Einsatz sein. Ein intelligentes, KI-gestütztes System überwacht dabei kontinuierlich die Qualität der geernteten Tomaten sowie die Präzision des Schnitts. Um im extrem kapitalintensiven Hardware-Markt kostbare Zeit zu sparen, setzt das Start-up auf einen effizienten Entwicklungsansatz: Die Roboter werden zunächst mithilfe von Simulationen in virtuellen Gewächshäusern trainiert und validiert. Fehler können so korrigiert werden, bevor die Hardware im echten Einsatz ist, was die Iterationszyklen laut CEO Renji John von Monaten auf wenige Tage verkürzt. Sobald die Roboter im echten Gewächshaus agieren, speisen sie fortlaufend Daten in das System zurück. Es lernt kontinuierlich dazu und ist so optimal auf die Skalierung auf viele verschiedene Betriebe ausgerichtet. Die neuen Finanzmittel sollen nun genutzt werden, um die Technologie für die Ernte weiterer Anbaukulturen auszubauen.

Der Wettbewerb und die Monetarisierungsfalle

Trotz des Millionen-Fundings betritt eternal.ag kein unberührtes Feld. International etablierte Wettbewerber wie MetoMotion aus Israel, Four Growers aus den USA oder der niederländische Gewächshaus-Gigant Certhon besetzen bereits das lukrative Segment der automatisierten Ernte. Diese Unternehmen haben durch jahrelangen Echtwelt-Einsatz oft schon einen massiven Vorsprung beim Sammeln sensibler Greif-Daten für empfindliche Früchte.

Der entscheidende Erfolgsfaktor für eternal.ag wird daher die richtige Preisstrategie sein. Klassische Hardware-Verkäufe ("CAPEX"), bei denen Landwirte vorab hohe Investitionssummen für die Maschinen aufbringen müssen, stellen für die traditionell margenschwache Agrarbranche oft eine unüberwindbare Hürde dar. Um das eigene Versprechen von für den Landwirt/der Landwirtin "zuverlässig planbaren Betriebsabläufen" einzulösen, wird sich das Start-up voraussichtlich auf kund*innenfreundlichere, aber stark kapitalbindende Modelle stützen müssen. Dazu zählen "Robotics-as-a-Service" (RaaS), bei dem Landwirt*innen die Roboter analog zu Software-Abos inklusive Wartung flexibel mieten, oder leistungsbasierte "Pay-per-Pick"-Ansätze, bei denen nur pro geerntetem Kilogramm bezahlt wird. Nur mit risikoarmen Einstiegsmodellen wird sich das Kölner Start-up gegen die globale Konkurrenz behaupten können.

Das 2025 von Dr. Marcus Kostka, Dr. Andreas Briel und Dr. Jürgen Moll gegründete BioTech-Start-up iDEL Therapeutics hat in einer aktuellen Seed-Finanzierungsrunde insgesamt neun Millionen Euro eingesammelt. Die Runde wird vom Lead-Investor BioMedVC angeführt; zudem beteiligten sich der Gründerfonds Ruhr, der KHAN Technology Transfer Fund-II sowie die NRW.BANK. Allein die Förderbank für Nordrhein-Westfalen investierte über ihren Venture-Capital-Fonds NRW.Venture 3,5 Millionen Euro in das am Biomedizin Zentrum Dortmund ansässige Unternehmen. Dass VCs so viel Geld in ein junges Start-up stecken, dessen Erfolgschancen laut NRW.BANK selbst bei neuartigen Marktideen oftmals nur schwer abzuschätzen sind, liegt vor allem an einem Faktor: dem Team.

Hinter iDEL stehen erfahrene Akteure. Das Unternehmen wurde von einem Team aus „Serial Entrepreneurs“ und Industrieexperten ins Leben gerufen. Co-Founder und CEO Dr. Marcus Kostka, der zuvor die Geschicke der Abalos Therapeutics lenkte, und Mitgründer Andreas Briel (u. a. nanoPet Pharma, XIRALITE) setzen von Beginn an auf eine strikt kapitaleffiziente Strategie. Die neun Millionen Euro sind so berechnet, dass sie dem Team einen soliden Runway geben. In dieser Zeit sollen die Voraussetzungen für eine klinische Bewertung der neuen Technologie geschaffen werden.

Der technologische Schlüssel: "Direct Cytosolic Transfer"

Der medizinische Ansatz von iDEL Therapeutics ist ein sogenanntes Drug Delivery System. Solche Wirkstofftransportsysteme sollen Medikamente präzise zu ihrem Zielort im Körper manövrieren. Die größte Hürde moderner Krebsmedikamente ist es nämlich, in das Innere einer Tumorzelle zu gelangen, ohne zuvor im Zellapparat (den Endosomen) gefangen und abgebaut zu werden.

Genau hier setzt das Start-up mit seiner proprietären Shuttle-Technologie an: Die Lösung zielt spezifisch auf Krebszellen ab und befördert die Wirkstoffe direkt ins Zellinnere. Gesunde Zellen werden dabei geschont. Dieser Ansatz soll bestehende und bisher unzugängliche intrazelluläre Ziele angreifbar machen, was die Nebenwirkungen der Behandlung reduziert und zugleich die Wirksamkeit der Krebstherapie erhöhen soll.

Zwischen enormem Potenzial und hohem Risiko

Das Geschäftsmodell von iDEL ist ein klassisches "Platform-Play". Anstatt sich auf ein einziges Medikament zu versteifen, baut das Unternehmen eine Pan-Krebs-Plattform auf, die auf eine Vielzahl von Tumoren angewendet werden kann. Das Ziel für die nächsten Jahre ist es, den präklinischen "Proof-of-Concept" zu erbringen. Gelingt dies, öffnet sich der Weg für lukrative Lizenzabkommen (Out-Licensing) mit großen Pharmaunternehmen, die solche Türöffner-Mechanismen für ihre eigenen Wirkstoffe benötigen.

Gleichzeitig agiert iDEL in einem extrem kompetitiven "High Risk, High Reward"-Umfeld. Der globale Onkologie-Markt ist zwar gigantisch, doch im Bereich des "Targeted Drug Delivery" herrscht ein massiver Verdrängungswettbewerb mit etablierten Technologien wie Antibody-Drug Conjugates (ADCs) oder Lipid-Nanopartikeln (LNPs). iDEL muss beweisen, dass die eigene Plattform diesen Vehikeln in puncto Sicherheit und Wirksamkeit überlegen ist. Sollten sich toxische Effekte zeigen oder die In-vivo-Daten die Laborergebnisse nicht stützen, droht das frühzeitige Aus.

Blaupause für Deep-Tech-Gründer

Für die Start-up-Szene liefert iDEL Therapeutics dennoch ein exzellentes Lehrstück dafür, wie Deep-Tech-Finanzierung funktioniert:

• Execution-Sicherheit durch Erfahrung: Investoren honorieren Branchenerfahrung – gerade bei technologieorientierten Unternehmen, die oftmals keine klassischen Bankkredite erhalten.
• Plattform schlägt Einzelprodukt: Eine vielseitig einsetzbare und lizenzierbare Technologie streut das Risiko der Geldgeber massiv.
• Klare Meilensteinfokussierung: Das Team nahm zielgerichtet genau das Budget auf, das für den nächsten entscheidenden Validierungsschritt in Richtung klinischer Bewertung benötigt wird.

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

Von der Vision zum prämierten Start-up

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

Brandprävention als lukrativer Türöffner

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

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

Markt & Wettbewerb

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

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

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

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

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

Ausblick & Einordnung

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

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

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

Wenn Forschung auf Versicherung trifft

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

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

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

Dem digitalen Rauschen auf der Spur

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

Zwischen Nischen-Spezialisten und Big Tech

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

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

Das Risiko der technischen Kurzlebigkeit

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

Fazit und Einordnung

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

Wie unterscheidet sich MAxL von anderen Inkubatoren, was zeichnet Ihren Inkubator besonders aus?

Enke-Stolle: Mit MAxL wollen wir für die vielversprechendsten Start-ups im Bereich der Biomedizin und Biotechnologie die besten Rahmenbedingungen schaffen, einerseits in Form von State-of-the-Art-Infrastruktur und andererseits mit einem umfassenden Unterstützungsprogramm. Das Besondere an MAxL ist die Fokussierung auf die Vorgründungsphase, also Projekte und Gründungsteams, die noch ein bis zwei Jahre vor der Ausgründung stehen. Wir haben uns mit MAxL zum Ziel gesetzt, die Teams in dieser entscheidenden Phase der Translation bestmöglich dabei zu unterstützen, die richtigen Entscheidungen zu treffen und ihre Projekte bereits frühzeitig auf die Anforderungen von Investoren und auch späteren Industriepartnern wie Pharmaunternehmen auszurichten. Im Rahmen der Inkubation durch MAxL sollen für Investoren attraktive Geschäftsmodelle entstehen und überzeugende, professionelle Datenpakete generiert werden. MAxL-Teams profitieren auch entscheidend vom umfassenden Netzwerk von Bio^M, sei es zu potenziellen Kunden, Industriepartnern als auch Investoren.

Worauf sollten angehende Gründer*innen beim Tech-Transfer von Biotech-Themen besonders achten, mit welchen Hürden müssen sie rechnen?

Burgstaller: Ganz entscheidend zu Beginn ist oft eine durchdachte IP-Strategie. Gerade in der Biotechnologie, wo die Entwicklung meist kapitalintensiv ist, sind belastbare Schutzrechte in der Regel ein zentraler Werttreiber. Hierzu bieten wir Teams Erstberatungen durch unsere ehrenamtlichen Patentmentoren an.

Enke-Stolle: Wichtig ist auch, ausreichend Zeit für die Gewinnung von Investoren einzuplanen und die Investoren zielgerichtet anzusprechen. Wir unterstützen unsere Teams bei der Erstellung von überzeugenden Pitch Decks und vermitteln persönliche Kontakte zu Investoren. Außerdem bieten wir ihnen über unsere Veranstaltungen die Möglichkeit, sich wirkungsvoll zu präsentieren. Im Rahmen unserer Eventserie „MAxL Meets the Money“ stellen Investoren sich und ihre Investmentstrategie außerdem in einem informellen Setting vor, sodass unsere Gründer auch den Blickwinkel und das Konzept von Venture Capital verstehen und den jeweiligen Fokus der wichtigsten Player kennen.

Burgstaller: Im Hinblick auf experimentelle Daten, die noch im akademischen Umfeld erhoben werden, und Entwicklungspläne ist es wie bereits erwähnt wichtig, die eigenen Projekte frühzeitig so auszurichten, dass sie Anforderungen aus der Industrie gerecht werden. Produkte wie neuartige Therapeutika sollten hier schon zu Beginn „vom Ende gedacht“ werden: Es geht nicht nur um die Frage „Können wir etwas wissenschaftlich Spannendes entwickeln?“, sondern um Fragen wie „Würde es jemand zulassen, bezahlen, einsetzen – und kaufen?“. Dabei setzen wir bei MAxL neben einer intensiven Begleitung durch unsere MAxL-Mentoren auch auf eine enge Zusammenarbeit mit Pharma. 2025 etwa haben wir eine Kooperation mit dem japanischen Pharmaunternehmen Daiichi Sankyo geschlossen. Daiichi unterstützt ein ausgewähltes Start-up im MAxL, indem es für zwölf Monate die Kosten für den Inkubator übernimmt und mit seinen Experten in der Wirkstoffentwicklung für Fragen des Start-ups zur Verfügung steht. Weitere solche „Golden Ticket-Kooperationen“ sind in der Anbahnung.

Nach welchen Kriterien wählt MAxL Start-ups für das Programm aus?

Burgstaller: Die beiden wichtigsten Kriterien sind ein innovatives Produkt- und Geschäftskonzept und ein talentiertes Gründerteam, dem wir zutrauen, das Konzept auch erfolgreich umzusetzen. Im Bereich der Therapeutikaentwicklung gibt es im Team idealerweise bereits Hands-on Erfahrung im Bereich Drug Development. Wenn das noch nicht der Fall ist, ist es entscheidend, dass das Team offen dafür ist, sich erfahrene Leute ins Team zu holen und/oder von erfahrenen Personen zu lernen.

Enke-Stolle: Bei Projekten, die ins MAxL ziehen möchten, muss schon ein erster Proof of Principle erbracht sein. Lediglich eine Idee zu haben, wäre zu früh für unseren Inkubator. Für das innovative Produkt sollte es einen hohen medizinischen Bedarf und klare Alleinstellungsmerkmale geben, und es sollte möglich sein, eine tragfähige Schutzrechtstrategie zu entwickeln. Die meisten der aktuellen MAxL-Projekte sind durch ein akademisches Pre-Seed- oder Validierungsförderprogramm finanziert. Wir unterstützen aber auch Spin-outs aus bestehenden Unternehmen, wenn Mittel vorhanden sind, um das Projekt in ein bis zwei Jahren experimentell und kommerziell so weiterzuentwickeln, dass ein entscheidender Meilenstein erreicht werden kann.

Burgstaller: Zudem haben Teams einen zusätzlichen Pluspunkt, wenn ihre Expertise und ihr Ansatz auch einen Mehrwert für aktuelle MAxL-Teams bieten und sich daraus spannende Synergien ergeben. Eines unserer Ziele im MAxL ist die Förderung von interdisziplinärer Zusammenarbeit, zum Beispiel zwischen Teams, die Wirkstoffe entwickeln, und solchen, die Algorithmen im Bereich der Wirkstoffentwicklung entwickeln.

Wie viele Start-ups hat MAxL bislang begleitet, welche Erfolgsstory erzählen Sie besonders gern?

Burgstaller: MAxL wurde im Juni 2024 eröffnet und hat seitdem nach und nach neue Teams aufgenommen. Inzwischen sind zehn Teams im MAxL; weitere Aufnahmen bereiten wir derzeit vor. Einen wichtigen ersten Meilenstein konnte nun Twogee Biotech erreichen. Das 2025 gegründete Start-up um Frank Wallrapp und Helge Jochens ist seit Herbst 2024 im MAxL und entwickelt maßgeschneiderte Enzymlösungen zur industriellen Verwertung von Biomasse zu nachhaltigen Rohstoffen. Vor Kurzem konnte Twogee erfolgreich eine Seed-Finanzierungsrunde über 2,16 Mio. EUR abschließen. Zu den Investoren zählen der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Bayern Kapital sowie strategische Partner. Das Team konnte auch bereits eine Reihe von Pilotkunden für seinen Ansatz gewinnen. Eine Erfolgsgeschichte des Bio^M-Angebots für Start-ups ist natürlich auch Tubulis: Das Unternehmen nahm 2015 am Bio^M BioEntrepreneur Bootcamp teil, erhielt 2017 den m⁴ Award und eine Förderung durch exist, wurde 2019 gegründet und konnte seitdem mit seinen innovativen Antibody-Drug-Conjugates für die Krebstherapie über 540 Mio. EUR einwerben.

Wie bewerten Sie das aktuelle Finanzierungsumfeld für frühphasige Biotech-Start-ups?

Enke-Stolle: Für sehr frühphasige Biotech-Start-ups ist das Finanzierungsumfeld aktuell weiterhin schwieriger als noch vor ein paar Jahren. Wie wir an Twogee sehen, ist es zwar nach wie vor möglich, erfolgreiche Seed-Finanzierungen einzuwerben, aber die Investoren sind momentan deutlich selektiver und risikoaverser. Für umso wichtiger halten wir es aktuell, die Teams mit Instrumenten wie MAxL möglichst früh professionell zu unterstützen, damit sie mit überzeugenden Datenpaketen und durchdachten Entwicklungsplänen im internationalen Wettbewerb gut aufgestellt sind. 

Frau Burgstaller und Frau Enke-Stolle – vielen Dank für das Gespräch

Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier kannst du die gesamt Ausgabe kostenfrei lesen: https://t1p.de/p8gop