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.

StartingUp: Hallo Karym, hallo Sascha! Pitcht InCycling doch mal in einem Satz – was genau macht euer Start-up?

Karym El Sayed: InCycling ermöglicht Pharma- und Chemieunternehmen, hochwertige Rohstoffe, die intern nicht mehr benötigt werden, frühzeitig zu erkennen, regulatorisch zu prüfen und wirtschaftlich sinnvoll wieder in den Markt zu bringen.

StartingUp: Ihr bringt beide geballte Konzern-Erfahrung mit: Karym, du warst unter anderem Head of eHealth & Medical Software Solutions bei Bayer; Sascha, du hast dort den globalen Einkauf der Medizinprodukte verantwortet. Wie kam es zu dem Entschluss, die sicheren Spitzenpositionen im Corporate-Umfeld aufzugeben und Mitte 2025 in Berlin InCycling zu gründen?

Sascha Karhöfer: Wenn man so will, dann war der Auslöser ein Projekt rund um pharmazeutische Primärverpackung, konkret Gummistopfen für ein Medikament. Für ein Entwicklungsprojekt musste aufgrund großer Chargengrößen eine große Mindestmenge Rohmaterial bestellt werden, obwohl absehbar war, dass nur ein Bruchteil tatsächlich gebraucht würde. Während das Projekt erfolgreich abgeschlossen und die Entwicklung weitergeführt wurde, blieb eine riesige Menge Material übrig, für das weder intern noch extern eine weitere Verwendung gefunden werden konnte. Es lagerte unter kontrollierten pharmazeutischen Bedingungen, konnte aber im Konzern praktisch nicht mehr sinnvoll weitergegeben oder verkauft werden. Und der Hersteller schloss eine Rücknahme kategorisch aus. Am Ende blieb uns nur die Entsorgung.

Karym El Sayed: Entscheidend war auch die Erkenntnis aus weit über 150 Stunden Interviews mit verschiedenen Marktteilnehmenden und der Beobachtung, dass das keine Herausforderung einzelner Firmen oder Projekte war, sondern ein systemisches Problem, mit dem fast alle Firmen im hoch regulierten Umfeld konfrontiert sind. Überschüsse entstehen durch Mindestabnahmemengen, lange Lieferketten, Projektänderungen, Forecasting-Unsicherheiten, regulatorische Vorgaben oder strategische Entscheidungen wie Portfoliobereinigungen und Produktionsverlagerungen. In der Pharma- und Chemieindustrie ist das Alltag. Wir hatten beide erfüllende Positionen, aber irgendwann war der Punkt erreicht, an dem wir gesagt haben: Wenn wir dieses Problem wirklich lösen wollen, müssen wir es außerhalb klassischer Konzernstrukturen angehen. Mit InCycling sind wir nun in der Lage viele Firmen anzubinden und eine marktweite Lösung zu bauen, die an den Systemen und Prozessen großer Unternehmen ansetzt und gleichzeitig den bestehenden Handel mit Tradern, Brokern und Distributoren nutzt und alle Parteien besser vernetzt.

StartingUp: Die Dimensionen in eurer Branche sind gewaltig: Millionen Tonnen an chemischen und pharmazeutischen Produkten werden Jahr für Jahr vernichtet, weil niemand rechtzeitig an einen Weiterverkauf denkt. Warum tun sich Industrieunternehmen intern bisher so schwer mit dem sogenannten Surplus-Management?

Karym El Sayed: Weil Surplus-Management in regulierten Industrien deutlich komplexer ist, als es von außen aussieht. Es wird bereits viel versucht, das zu vermeiden. Allerdings reicht es meist nicht, ein Material im Lager zu finden und zu sagen: Das verkaufen wir jetzt. Unternehmen müssen klären, ob das Material noch als regulatorisch konformes Produkt geführt werden kann, welche Spezifikationen gelten, welche Dokumente vorliegen, wie es gelagert wurde, wie es transportiert werden muss, ob es für bestimmte Märkte freigegeben werden darf und welche Anforderungen die kaufenden Firmen erfüllen müssen. Dafür braucht es Ressourcen, Expertise in dem Bereich und fachübergreifende Prozesse. Hinzu kommt, dass die relevanten Informationen selten an einem einzigen Ort liegen. Ein Teil ist im ERP-System dokumentiert, ein Teil in Qualitätsdokumenten, ein Teil in globalen Datenbanken und manchmal auch lokalen Sharepoints verschiedener Abteilungen wie z.B. Procurement oder Supply Chain. Wenn diese Informationen manuell zusammengesucht werden müssen, lohnt sich der Aufwand oft nur bei signifikanten Mengen oder sehr hohen Werten.

Sascha Karhöfer: Mindestens genauso wichtig sind die internen Verantwortlichkeiten. Wer entscheidet, dass ein Material freigegeben werden darf? Wessen Kostenstelle gehört das Produkt? Wer bewertet Compliance und Qualität? Wer ist Ansprechperson, wenn es verkauft wurde und nun zu dem Käufer transportiert werden muss? Welche Abteilungen müssen zustimmen: Product Supply, Einkauf, Finance, Sustainability, Operations, Legal, Qualität? In vielen Unternehmen passt der Weiterverkauf von Überschüssen schlicht nicht sauber in bestehende Prozesse. Einkaufsware muss plötzlich wie Verkaufsware behandelt und im System auch so umgewertet werden. Das ist ungewohnt, sensibel und aufwändig. Dazu kommt: Niemand spricht besonders gern über Überschüsse, weil es schnell nach Fehlplanung klingt. Dabei entstehen sie in komplexen Lieferketten ganz normal und alltäglich. Unser Ansatz ist, abgebende Firmen in diesem Prozess zu begleiten, Handlungssicherheit zu schaffen und die oft noch hohen Werte von Surplus-Rohstoffen sichtbar zu machen, bevor wir diese über einen professionellen und transparenten Prozess incyclen.

StartingUp: Eure Lösung setzt direkt an der digitalen Wurzel an und integriert sich via APIs nahtlos in ERP-Systeme wie SAP S/4HANA. Wie genau läuft dieser automatisierte Prozess ab, von der Entdeckung eines drohenden Überschusses bis hin zum erfolgreichen B2B-Handel?

Sascha Karhöfer: Der erste Schritt ist Sichtbarkeit. Unsere Plattform dockt über Schnittstellen an bestehende Systeme an, in Zukunft zu allererst an SAP S/4HANA, und analysiert, welche Materialien vorhanden sind, welche Mengen verfügbar sind, welche Haltbarkeiten hinterlegt sind und ob es Hinweise gibt, dass ein Material intern nicht mehr benötigt wird. Dann geht es um die Datenbasis. InCycling sammelt und strukturiert relevante Informationen: Sicherheitsdatenblätter, Produktspezifikationen, Qualitätsdokumentation, Haltbarkeit, Testergebnisse, Lagerhistorie, Verpackungs- und Transportspezifikationen. Genau hier hilft KI, weil viele dieser Daten verteilt, unstrukturiert oder schwer vergleichbar sind.

Karym El Sayed: Darauf folgt die fachliche Einordnung. Wir nutzen Chemical-Informatics, um das Material chemisch zu verstehen und zu prüfen, in welchen Industrien, Anwendungen oder Endprodukten es noch eingesetzt werden könnte. Das können komplett andere Märkte und Produkte sein, da viele Chemikalien ein breites Einsatzspektrum haben. Oft auch in Bereichen, die nicht direkt sichtbar sind. Danach erfolgt eine regulatorische Bewertung: In welchen Ländern oder Regionen darf der Rohstoff angeboten werden? Welche Sicherheitsvorgaben gelten? Welche Transportanforderungen gibt es? Gibt es Dual-Use-Themen, Embargos oder besondere Lizenzanforderungen auf Käuferseite? Auch hier helfen zukünftig KI-Modelle unseren Kunden, rechtssicher zu handeln. Im letzten Schritt führt ein Matchmaking-Modul diese Informationen zusammen. Es identifiziert passende Geschäftspartner, oft Trader, Broker oder Distributoren, und gibt konkrete Empfehlungen für den Weiterverkauf. Ziel ist nicht, bestehende Marktakteure zu ersetzen, sondern ihnen bessere, validierte Informationspakete und mehr handelbare Materialien zugänglich zu machen, die den Zweitmarkt bisher nicht einmal erreichen würden.

StartingUp: In der Chemie- und Pharmabranche gelten extrem strenge regulatorische Vorgaben. Wie stellt ihr mithilfe eurer KI – die ja auch auf NLP und OCR zur Dokumentenanalyse setzt – sicher, dass die gehandelten Rohstoffe absolut rechtssicher validiert und für die Käufer*innen compliance-konform sind?

Karym El Sayed: Zunächst ist wichtig: KI bereitet Daten auf und schlägt ein weiteres Vorgehen für eine Substanz vor. Sie unterstützt dabei, Informationen zu finden, zu strukturieren, zu vergleichen und für Expert:innen nutzbar zu machen. In regulierten Industrien braucht es nachvollziehbare Prozesse, klare Dokumentation und menschliche Verantwortung. Genau so bauen wir InCycling auf. An kritischen Wegpunkten immer mit einem „Human in the loop“, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu kontrollieren. Ein einfaches Beispiel: NLP und OCR helfen uns, Dokumente wie Sicherheitsdatenblätter, Analysezertifikate, Spezifikationen oder Qualitätsunterlagen maschinenlesbar zu machen. Daraus entsteht ein strukturierter Quality- und Compliance-Kontext. Dieser kann dann über hoch spezialisierte KI-Agenten geprüft und ausgewertet werden: Passt das Material zur angegebenen Spezifikation? Welche Haltbarkeit ist relevant? Welche Lagerbedingungen sind dokumentiert? Welche regulatorischen Einschränkungen gibt es?

Sascha Karhöfer: Für kaufende Firmen ist Vertrauen entscheidend. Langfristig stellen wir uns vor, dass „InCycled“-Ware so selbstverständlich und verlässlich wird wie Refurbished-Produkte im Elektronikbereich. Eigentlich ist der Vergleich sogar etwas zu schwach, weil die Rohstoffe quasi nie genutzt wurden. Sie wurden produziert, qualitätsgesichert und dann nur bei einem anderen Unternehmen gelagert. Daher die Wortkreation „InCycling“, denn Recycling und Upcycling treffen nicht zu. Die Rohstoffe, auf die wir uns fokussieren, sind lediglich nach dem Kauf zwischengelagert, aber noch nicht einmal geöffnet, verändert oder gar eingesetzt worden. Damit dieser Markt funktioniert, müssen Kaufende nachhalten können, dass die Ware ihren Anforderungen entspricht. Daher sind wir bestrebt, dass Unternehmen beim Einkauf einer Surplus-Chemikalie auch alle relevanten Produkt- und Qualitätsdaten einsehen können, bevor ein Produkt gehandelt wird.

StartingUp: Ihr vertreibt InCycling als klassisches Software-as-a-Service-Modell (SaaS) mit einer Provisionskomponente. Wie sieht euer konkretes Monetarisierungsmodell aus und wie hoch sind die Hürden, wenn man eine traditionell eher konservative Industrie von einer neuen digitalen Plattform überzeugen will?

Sascha Karhöfer: Wir kombinieren eine SaaS-Lizenz für die ERP-Integration mit einer erfolgsabhängigen Provision auf abgewickelte Trades. Die SAP-Anbindung schafft laufende Sichtbarkeit auf Überschussbestände, substanziell verdient wird aber erst, wenn tatsächlich ein Trade zustande kommt. Das koppelt unseren Erfolg direkt an den wirtschaftlichen Nutzen, den wir für die Kunden schaffen, statt an reine Lizenzgebühren. Die Plattform muss sich nicht über ein abstraktes Digitalisierungsversprechen rechtfertigen, sondern über messbare Effekte im Bestand, in den Kosten und in der Ressourcennutzung: Wenn ein Unternehmen Abschreibungen vermeidet, Entsorgungskosten reduziert und gleichzeitig zusätzlichen Wert aus bestehenden Beständen schafft, ist der wirtschaftliche Hebel sehr konkret und messbar.

Karym El Sayed: Die Hürden liegen auch viel weniger darin, ob Unternehmen das Problem verstehen. Viele kennen es sehr genau. Wie schon gesagt, niemand spricht besonders gern über Überschüsse, weil es eben schnell nach Fehlplanung klingt. Die meisten Unternehmen sind in dem Bereich vorsichtig im externen aber auch internen Austausch. Neue Lösungen müssen in bestehende Systeme und bekannte Prozesse passen, regulatorisch belastbar sein und interne Entscheidungswege berücksichtigen. Deshalb verkaufen wir InCycling nicht als isolierte Verkaufsplattform. Wir erarbeiten mit den Unternehmen auch die effizientesten Prozesse für den Umgang mit Surplus: Wer muss eingebunden werden? Welche Freigabeschritte sind nötig? Welche Dokumente werden gebraucht? Wie wird aus einem potenziellen Überschuss ein sicher handelbares Material? Wenn diese Fragen sauber beantwortet sind, sinkt die Hürde nochmal deutlich.

StartingUp: Nachhaltigkeit und ESG-Kriterien sind heute fester Bestandteil von Geschäftsberichten. Welches Argument zieht in euren Verkaufsgesprächen mit den Konzernen derzeit besser: Die Reduktion des CO₂-Fußabdrucks durch echte Kreislaufwirtschaft oder die knallharte finanzielle Optimierung der Bilanz?

Karym El Sayed: Beides ist relevant, aber in unterschiedlichen Gesprächssituationen. Nachhaltigkeit und ESG öffnen oft die Tür, weil Unternehmen zunehmend berichten müssen, wie sie Ressourcen nutzen, Abfall vermeiden und Emissionen reduzieren. Gerade in der Chemie- und Pharmaindustrie ist das ein großes Thema und Unternehmen suchen nach immer neuen Ansätzen, hier noch besser zu werden. Die Entscheidung wird am Ende aber meist dort getroffen, wo operative und finanzielle Verantwortung liegt. Wenn Werksleiter*innen, Finance-Teams oder Operations-Verantwortliche sehen, dass weniger abgeschrieben, kürzer gelagert, weniger entsorgt und vorhandenes Material besser genutzt werden kann, wird der Case sehr konkret und die vermiedenen Kosten und generierten Revenues können produktiv investiert werden.

Sascha Karhöfer: Für uns ist die Stärke von InCycling genau diese Verbindung und dass wir den Prozess zu großen Teilen automatisieren können. Wenn hochwertiges Material vernichtet wird, verliert das Unternehmen Wert, zahlt teilweise zusätzlich für Lagerung, Transport und Entsorgung und verursacht unnötige Umweltbelastung. Wenn dasselbe Material weiterverwendet wird, entsteht ein Vorteil auf mehreren Ebenen.

StartingUp: Ihr seid nun seit gut einem Jahr am Markt. Wo steht InCycling heute und was sind die wichtigsten Meilensteine, die ihr in den kommenden Monaten auf eurer Roadmap habt?

Sascha Karhöfer: Wir sind in einer Phase, in der wir die Plattform im Markt weiter validieren, erste industrielle Testphasen und Pilot-Anbindungen mit Konzernen und dem Mittelstand ausbauen und mehr Materialvolumen sichtbar machen. In den vergangenen Monaten haben wir auch dank des Accelerator-Programms von AI NATION, in dem KI-Start-ups wie wir gefördert werden, große Schritte nach vorn gemacht. Jetzt machen wir uns nach einer erfolgreichen Angel-Runde bereit für eine erste größere Finanzierungsrunde, die wir für Ende 2026 anstreben.

Karym El Sayed: Die nächsten Meilensteine liegen für uns in drei Bereichen: Erstens wollen wir die technische Integration und die KI-Module weiter ausbauen, insbesondere Dokumentenanalyse, regulatorische Bewertung und Matchmaking. Zweitens geht es um den Aufbau eines starken internationalen und industrieübergreifenden Netzwerks aus abgebenden Unternehmen, Tradern, Brokern und Distributoren. Drittens wollen wir zeigen, dass InCycling skalierbar ist: zunächst in einer klaren Nische, aber mit einem sehr großen internationalen Markt dahinter. Und klar, langfristig wollen wir erreichen, dass überschüssige chemische und pharmazeutische Rohstoffe nicht mehr automatisch als Abfall gedacht werden, sondern als wertvolle Ressource, die verlässlich verkauft, eingekauft und eingesetzt werden kann.

StartingUp: Zum Abschluss ein Rat an unsere Community: Was empfiehlt ihr Gründer*innen, die mit DeepTech- und KI-Lösungen eine stark regulierte und etablierte Industrie umkrempeln wollen?

Sascha Karhöfer: Fangt beim echten Problem an, nicht bei der Technologie. In regulierten Industrien reicht es nicht, eine technisch spannende Lösung zu bauen. Man muss verstehen, wo der Schmerz im Alltag liegt, welche Daten wirklich verfügbar sind, welche Abteilungen betroffen sind und warum bestimmte Prozesse heute so laufen, wie sie laufen und auch wer die neuen Prozesse nutzen wird. KI ist dann stark, wenn sie ein konkretes industrielles Problem lösbar macht. Bei uns geht es nicht um KI als Selbstzweck, sondern darum, verteilte Informationen nutzbar zu machen, manuelle Aufwände zu senken, Entscheidungen besser vorzubereiten und dass InCycling gewinnbringend für alle Seiten wird. Wenn das gelingt, kann Technologie sehr viel bewegen.

StartingUp: Karym, Sascha – danke für eure spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Robotik-Start-ups leiden häufig an derselben Kinderkrankheit: Ihre Produkte funktionieren perfekt unter kontrollierten Laborbedingungen, scheitern jedoch am chaotischen Alltag von Kliniken. Die United Robotics Group (URG) zieht daraus eine radikale Konsequenz: In Gelsenkirchen bezieht das Unternehmen eine 400 Quadratmeter große Fläche auf der ehemaligen Notfall- und Intensivstation des St. Josef-Hospitals. In strategischer Partnerschaft mit der KERN Katholische Einrichtungen Ruhrgebiet Nord GmbH entsteht dort ein Praxis-Labor.

Die Vision dahinter ist pragmatisch: Autonome Logistiksysteme wie der uLog für den Materialtransport oder der Serviceroboter uServe sollen unter authentischen Klinikbedingungen trainiert werden. Bemerkenswertes Detail: Sogar eine elektrische Flügeltür blieb im Flur erhalten, um das autonome Passieren von Engpässen sowie den automatisierten Bettentransport realistisch zu erproben. Für die Produktiteration (Product-Market-Fit) ist ein solches Umfeld Gold wert.

Pivot und Neuanfang: Die Köpfe hinter der URG

Um die aktuelle Marktpositionierung zu verstehen, lohnt ein Blick auf die Historie des Unternehmens. Wassim Saeidi, Gründer und heutiger CEO, rief bereits 2014 die WS System GmbH ins Leben. 2021 folgte die Umstrukturierung zur United Robotics Health & Food GmbH. Im Jahr 2025 vollzog das Unternehmen schließlich einen entscheidenden Pivot: Es übernahm die Patent- sowie Markenrechte sämtlicher Produktserien und fokussiert sich seither unter dem Dach der Holding kompromisslos auf KI-gestützte Lösungen im Gesundheits- und Servicebereich.

Verstärkt wird Saeidi durch Kerstin Wagner als Co-CEO und COO. Die frühere Top-Managerin von Siemens Healthineers bringt wertvolle Branchenerfahrung in das Start-up ein. Gemeinsam verfolgen sie das Ziel, den grassierenden Fachkräftemangel im Gesundheitswesen durch Automatisierung abzufedern. Das technische Rückgrat bildet die KI-Plattform uGo+, die gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut entwickelt wurde und die Workflow-Orchestrierung ganzer Roboterflotten erlaubt.

StartingUp Deep Dive: Das URG-Portfolio im Test

Am Standort Gelsenkirchen werden derzeit vier zentrale Systeme auf den Praxiseinsatz vorbereitet:

• uLab Mobile: Mobiler Service-Roboter für klinische Labore (Probenhandling, Transport).
• uLog: Autonomes Logistiksystem für den internen Wäsche- und Materialtransport.
• uServe: Vielseitiger Serviceroboter für Wegeführung, Informationsbereitstellung und Auslieferungen.
• uMe: Humanoider Assistenzroboter für sprachbasierte Interaktionen in der Pflege (vorgestellt auf der CES 2026).

Der Markt: Milliardenpotenzial trifft auf klamme Kassen

Der adressierte Schmerzpunkt ist eklatant: Pflege- und Laborkräfte verbringen täglich wertvolle Arbeitszeit mit reinen Transportaufgaben. Hier setzen die Systeme der URG an. Dennoch ist das Geschäftsfeld tückisch.

Kritisch zu hinterfragen ist vor allem die Finanzierbarkeit bei der Zielgruppe. Viele Krankenhäuser und Pflegeeinrichtungen in Deutschland kämpfen mitdefizitären Haushalten. Kapitalintensive Hardware-Investitionen (CapEx) sind selten budgetierbar. Die URG wird gezwungen sein, flexible Hardware-as-a-Service-Modelle (OpEx) anzubieten. Das senkt zwar die Einstiegshürde für Kliniken, verlagert das Vorfinanzierungsrisiko jedoch massiv auf das Startup – was eine erhebliche Kapitaldecke erfordert.

Humanoid-Hype oder echte Hilfe?

Deutlich risikobehafteter als die klassischen Transportroboter bleibt das Projekt uMe. Während humanoide Systeme in der Tech-Branche derzeit einen Boom erleben, ist ihr Einsatz in der Pflege hochkomplex. Strikte Sicherheitsauflagen, ethische Fragestellungen und unvorhersehbare menschliche Reaktionen machen Humanoide in diesem Sektor zu einem regulatorischen Minenfeld. Es muss sich erst noch zeigen, ob uMe das Pflegepersonal im Alltag spürbar entlastet oder vorrangig als aufwendiges PR-Aushängeschild fungiert.

Wettbewerb und USP

Die URG agiert in einem hart umkämpften Marktumfeld. In der Laborautomation dominieren etablierte MedTech-Giganten, während im Bereich der autonomen Transportroboter (AMR) spezialisierte internationale Player den Ton angeben. Der entscheidende Wettbewerbsvorteil (USP) der URG muss daher in der nahtlosen Software-Integration über uGo+ liegen. Gelingt es, heterogene Klinik-Workflows über eine zentrale Plattform abzubilden, entsteht ein starker Lock-in-Effekt gegenüber isolierten Einzellösungen.

Fazit

Die United Robotics Group demonstriert konsequenten Fokussierungsdrang. Der Schritt aus der Testumgebung direkt in die physische Realität eines ehemaligen Krankenhauses ist notwendig, um im Hardware-Segment Marktreife zu beweisen. Die größte Herausforderung für das Führungsduo Saeidi und Wagner liegt nun nicht mehr allein in der Technik, sondern im Vertrieb: Sie müssen die langwierigen B2B-Vertriebszyklen im deutschen Gesundheitswesen meistern und gleichzeitig die hohe Kapitalintensität der Hardware-Skalierung steuern.

Ein Pitch, ein Abend – und die Runde stand, so jedenfalls schildert es das Unternehmen. Beim Pitchabend des Banson Business-Angel-Netzwerks in Hannover konnte das KI-Start-up Invecorum die Investoren offenbar derart überzeugen, dass sämtliche Zusagen für eine sechsstellige Finanzierung innerhalb eines Tages vorlagen. Das Investorenteam rekrutiert sich vollständig aus der Region Hannover, darunter Dr. Gunter Dunkel, ehemaliger Vorstandsvorsitzender der Nord/LB.

Der rasante Abschluss fügt sich in die bisherige Historie ein: Erst im April 2026 im Braunschweiger Trafo Hub gegründet, brachte das Start-up bereits im Juni sein Produkt auf den Markt. Die KI-Lösung für Steuerkanzleien werde nach Unternehmensangaben inzwischen bundesweit genutzt.

Verschwiegenheitspflicht und berufsrechtliche Hürden

Der Markt, in den Invecorum vorstößt, steht unter Druck. Steuerkanzleien leiden unter Fachkräftemangel, was den Einsatz von KI-Assistenten attraktiv macht. Das Branchenproblem: Die Nutzung etablierter US-Lösungen ist für Berufsträger*innen riskant, da sie gesetzlich zu strenger Verschwiegenheit verpflichtet sind. Landen sensible Mandant*innendaten auf amerikanischen Servern, drohen massive Compliance-Probleme.

Die Architektur von Invecorum greift genau hier an: Das System ist laut Start-up strikt auf die Einhaltung von § 203 StGB (Verletzung von Privatgeheimnissen) sowie § 62a StBerG (Inanspruchnahme von Dienstleister*innen) ausgerichtet. Da diese Vorgaben für die gesamte Verarbeitungskette gelten, betreibt das Unternehmen seine Server und KI-Modelle nach eigenen Angaben autark in Deutschland, um Datenabflüsse ins Ausland physisch wie rechtlich auszuschließen.

Sichere Alternativen aus Deutschland konnten bei der Qualität bislang oft nicht mithalten. Invecorum tritt an, um diese Lücke zu schließen, und behauptet, bei Steuerrechtsfragen bereits heute auf dem Niveau führender US-Anbieter zu agieren. Das frische Kapital soll nun in den Ausbau der eigenen Recheninfrastruktur fließen.

Mehr als ein Chatbot

Invecorum positioniert sich nicht als simpler Textgenerator, sondern als in den Workflow integrierter „KI-Mitarbeiter“. Zu den Kernfunktionen gehören:

• Quellenbasierte Recherche: Die KI sucht in tagesaktuellen Gesetzen, BMF-Schreiben und der Rechtsprechung. Jede Antwort soll mit Primärquellen belegt werden, die vor der Freigabe geprüft werden können.
• Mandant*innenspezifisches „Gedächtnis“: Chats und Dokumente werden gebündelt. Die KI soll aus früheren Konversationen lernen und Sachverhalte vorab ausfüllen.
• Tiefen-OCR & Entwürfe: Das Tool digitalisiert laut Start-up auch alte Scans und formuliert darauf basierend erste Entwürfe für Einsprüche oder Memos.
• Sichere Kommunikation: Über ein „Collect“-Feature können Beratende fehlende Unterlagen per sicherem Link verschlüsselt bei dem/der Mandant*in anfordern.

Das Gründerteam: Mix aus Tech und Tax

Das operative Geschäft teilen sich drei Gründer*innen: Daniel Wasmus) ist Software-Entwickler mit Stationen in VC-finanzierten KI-Start-ups, zuletzt bei Mixedbread AI. Philip Goddinger ist Machine Learning Engineer mit Fokus auf verteilte Systeme und Security, und Irina Meier, zuvor Gründerin im Legal-Tech-Bereich, zeichnet verantwortlich für Business und Finance. Fachlich flankiert wird das Team durch den Steuerberater Jens Henke sowie Prof. Dr. Guido von Rudorff von der Universität Kassel. Letzterer ist Experte für den Betrieb offener KI-Modelle auf eigenen GPUs.

Kritischer Blick auf die Skalierbarkeit

Die Idee einer „souveränen KI“ trifft den Schmerzpunkt regulierter Berufe. Für Branchenkenner*innen stellen sich jedoch Fragen zur Skalierbarkeit:

• Infrastrukturkosten: Der Betrieb eigener GPU-Hardware ist extrem kapitalintensiv. Eine sechsstellige Finanzierung reicht für einen Proof of Concept und erste Server. Um mit Hyperscalern bei Latenz und Ausfallsicherheit auf Dauer mitzuhalten, wird bald signifikantes Folgekapital nötig sein. Der strategische Kniff: Durch die Expertise von Prof. von Rudorff dürfte das Start-up hochleistungsfähige Open-Source-Modelle lokal hosten und aufs Steuerrecht fine-tunen, was die Milliarden-Budgets für eigene Foundation-Modelle erspart.
• Wettbewerb: Das Segment ist lukrativ, aber konservativ. Platzhirsch DATEV dominiert die Kanzlei-IT und integriert zunehmend eigene KI-Funktionen. Zudem rüsten Tech-Giganten ihre europäischen Cloud-Instanzen datenschutzrechtlich weiter auf.

Fazit

Das Tempo, das Invecorum vom Start im April bis zum Launch 2026 vorgelegt hat, ist bemerkenswert. CEO Daniel Wasmus betont, dass souveräne KI-Lösungen nur dann einen „Paradigmenwechsel“ auslösen, wenn sie qualitativ mit US-Anbietern gleichziehen. Ob der USP „eigene Rechenzentren in Deutschland“ ausreicht, um Kanzleien dauerhaft von etablierten Tools oder kommenden DATEV-Integrationen fernzuhalten, muss das Team nun am Markt beweisen.

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.

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

Die neue Strategie: Zurück zu den Wurzeln

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

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

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

Die Historie: Der Prototyp des deutschen D2C-Erfolgs

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

Das Geschäftsmodell im Stresstest: Die Skalierungs-Falle

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

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

Was Gründer*innen daraus lernen können

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

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

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

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

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.

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

Gründer und Herkunft aus der Spitzenforschung

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

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

Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

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

Das technologische Versprechen der Potsdamer:

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

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

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

Markt und Wettbewerb

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

Die Konkurrenz schläft jedoch nicht:

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

Einordnung für StartingUp

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

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

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

Bootstrapping im KI-Zeitalter

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

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

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

Der Fokus aufs Detail

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

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

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

Qualitätssicherung in der Nische: Zwischen Anspruch und Realität

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

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

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

Gegen die Übermacht von Google und Co.

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

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

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

Fazit und Ausblick

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

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

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

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

Der Markt: Compliance erzwingt Innovation

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

Fast Fashion und der Post-Consumer-Abfall

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

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

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

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

Produktdesign & digitale Infrastruktur (Pre-Life)

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

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

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

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

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

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

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

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

B2B-Nischen & Corporate Workwear

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

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

Wo die Chancen für Gründer*innen liegen

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

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

Fazit

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

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.

Hinter ARC Intelligence stehen CEO Clemens Wessendorff und CTO Simon Zimmermann. Das Duo gründete das Softwareunternehmen 2024 in Berlin. Nach einer ersten Pre-Seed-Finanzierung vor rund einem Jahr (getragen unter anderem durch 468 Capital und IBB Ventures) hat das Start-up nun kräftig nachgelegt.

In der aktuellen Seed-Runde über 4 Millionen Euro übernimmt der Fonds 42CAP den Lead, während auch die bestehenden Investoren erneut mitgehen. Besonders bemerkenswert: Mit 42CAP-Partner Moritz Zimmermann steigt einer der profiliertesten europäischen Enterprise-Software-Investoren ein. Zimmermann hatte einst Hybris mitgegründet und das Unternehmen 2013 für rund 1,5 Milliarden US-Dollar an SAP verkauft. Die operative Entwicklung gibt dem jungen Team offenbar Rückenwind, denn seit der Pre-Seed-Phase konnte ARC seinen Umsatz laut eigenen Angaben verzehnfachen.

Das Geschäftsmodell: „AI-native Finance OS“

Das Geschäftsmodell von ARC setzt an einem altbekannten Schmerzpunkt an. Unternehmen haben in der Vergangenheit Milliarden in komplexe ERP-Systeme investiert. Dennoch basieren kritische Finanzentscheidungen – gerade in Gruppen mit mehreren Gesellschaften und internationalen Standorten – noch immer auf fragmentierten Daten, Excel-Tabellen und manuellen Reports.

ARC baut hierfür eine KI-gestützte Steuerungsebene (ein AI-native Finance OSs), die sich über bestehende ERP- und CRM-Systeme legt. Statt auf den Monatsabschluss zu warten, erhalten CFOs in Echtzeit einen Überblick über finanzielle und operative Treiber. Die bisherige Traction kann sich sehen lassen: Innerhalb von sechs Monaten konnten laut Unternehmen über 100.000 Stunden manueller Arbeit eingespart werden. Zu den frühen Nutzern gehören Vorzeige-Mittelständler wie Burmester, Pfanner Schutzbekleidung und Robert Bürkle. Zudem kooperiert ARC mit Private-Equity-Häusern wie Auctus Capital und GENUI, um in deren Portfoliounternehmen Finanzprozesse zu digitalisieren.

Markt, Wettbewerb und Risiken

Der eklatante Fachkräftemangel im Controlling und die anstehende Pensionierungswelle im Mittelstands-Management zwingen Firmen zunehmend zur Digitalisierung. ARC adressiert diese Lücke punktgenau und fokussiert sich bewusst auf die Steuerung komplexer, ERP-intensiver Organisationen. Der Markt für derartige Softwarelösungen gleicht jedoch einem Haifischbecken. Etablierte deutsche Platzhirsche wie Lucanet beherrschen die Konsolidierung seit Jahren, während hochkapitalisierte Scale-ups wie Pigment massiv in die Finanzabteilungen drängen. Zudem rüsten die ERP-Giganten selbst – allen voran SAP und Microsoft – ihre Systeme massiv mit eigenen KI-Modellen und Copilots auf.

Auch die technologische Umsetzung birgt Hürden: Das Versprechen von ARC, bestehende ERP-Systeme nicht ersetzen zu wollen, sondern als systemübergreifende Steuerungsebene zu agieren, ist in der Theorie extrem elegant. In der Praxis führt die Anbindung historisch gewachsener On-Premise-Datenbanken und fragmentierter Insellösungen jedoch oft zu enormem manuellen Onboarding-Aufwand, was die schnelle Skalierbarkeit eines Start-ups bremsen kann. Darüber hinaus sind CFOs traditionell restriktiv, was das Einspeisen hochsensibler Finanzdaten in neue Plattformen betrifft. ARC muss hier höchste Standards bei Datensicherheit und Compliance nicht nur zusagen, sondern in den komplexen mittelständischen Unternehmensgruppen technisch reibungslos beweisen.

Fazit

ARC Intelligence wählt einen klugen, sehr pragmatischen B2B-Ansatz. Dass ein Industrie-Schwergewicht wie Moritz Zimmermann an die Vision und die Umsetzungsstärke des Teams glaubt, ist ein echtes Ausrufezeichen im aktuellen VC-Markt. Das frühe Anpeilen von Private-Equity-Firmen als Multiplikatoren ist zudem ein exzellenter Go-to-Market-Schachzug. Gelingt es ARC, die berüchtigten Integrationshürden im fragmentierten deutschen ERP-Markt technologisch schlank zu lösen, hat das Start-up das Potenzial, sich vom KI-Tool für das CFO-Office langfristig zum zentralen Betriebssystem für ERP-intensive Unternehmen zu entwickeln.