Die serielle Sanierung setzt auf Vorfertigung, kurze Baustellenzeiten und standardisierte Prozesse. Die ScaleUp Alliance EFH startet als neues Format, das gezielt die Skalierung erfolgreicher Lösungsansätze für die serielle Sanierung im Einfamilienhaussegment vorantreibt. Den Auftakt bildet die Skalierungswerkstatt im Rahmen des Energiesprong-Festivals am 7. und 8. September in Berlin. Die Teilnehmenden kommen zusammen und bearbeiten konkrete Challenges für die Skalierung der seriellen Sanierung im Einfamilienhaussegment. Ziel ist es, motivierte und engagierte Menschen zu finden, die auch über die Veranstaltung hinaus weiter gemeinsam mit uns zusammenarbeiten: In einer anschließenden Entwicklungsphase werden gemeinsam Ideen konkretisiert, Partnerschaften gebildet und die entwickelten Prototypideen weiterentwickelt, die einen Beitrag dazu leisten können, die serielle Sanierung dauerhaft im Markt zu verankern.

Gesucht werden insbesondere Start-ups, Unternehmen, Industriepartner sowie Menschen mit Innovations- und Skalierungserfahrung. Auch Sponsoring-Partner und Investoren sind eingeladen, sich einzubringen und die Skalierung aktiv zu unterstützen.

Ein Marktsegment mit Potenzial

Nach aktuellen Schätzungen der dena, ergibt sich aktuell ein Potenzial von etwa 2,6 Millionen Gebäuden, die unter heutigen Rahmenbedingungen grundsätzlich für eine serielle Sanierung infrage kommen. Dieses Potenzial zu erschließen, birgt jedoch auch zentrale Herausforderungen. Denn die Anforderungen sind vielfältig: Unterschiedliche Gebäudetypen, individuelle Bedürfnisse von Eigentümerinnen und Eigentümern sowie unterschiedliche finanzielle Ausgangssituationen und Investitionsbereitschaften. Hinzu kommt, dass auf der Angebotsseite gleichzeitig ausreichend Kapazitäten in Planung, Produktion und Umsetzung aufgebaut und langfristig gesichert werden müssen. Diesen konkreten Herausforderungen stellen sich die Teilnehmenden in der Challenge der Skalierungswerkstatt:

Die Challenge: Skalierbare Komplettsanierung aus einer Hand

Die Skalierungswerkstatt widmet sich der zentralen Frage: „Wie bauen wir einen überregionalen Anbieter für energetische Sanierungen aus einer Hand auf?“

Dabei können verschiedene Konzeptansätze verfolgt werden, etwa die Bündelung der Nachfrage, die Entwicklung einer digitalen Vermittlungsplattform oder die Erarbeitung skalierbarer Geschäftsmodelle für Gesamtlösungsanbieter. Weitere Möglichkeiten sind die dezentrale Umsetzung über regionale Netzwerke, der Aufbau von Gigafabriken für industrielle Produktionsstätten oder die Optimierung von Akquise- und Vertriebsprozessen. All diese Ansätze sollen im Rahmen von Komplettsanierungen im Einfamilienhaussegment gedacht werden und schlussendlich in der ScaleUp Alliance zu einer ganzheitlichen Umsetzung für die Skalierung zusammengeführt werden.

Darum lohnt es sich mitzumachen

Teilnehmende der ScaleUp Alliance EFH erhalten die Möglichkeit, neue Kontakte zu knüpfen, gezielt mit relevanten Akteuren entlang der gesamten Wertschöpfungskette zusammenzuarbeiten und Ideen für das Einfamilienhaussegment konsequent in Richtung Umsetzung und Skalierung zu denken.

Die Entwicklungsphase wird eng vom dena-Energiesprong-Team begleitet und bietet über das bereits große Netzwerk Zugang zu verschiedenen Marktakteuren sowohl auf Anbieter- als auch auf Eigentümerseite. Im Mittelpunkt steht der direkte Austausch zwischen Start-ups, etablierten Unternehmen, Investorinnen und Investoren sowie weiteren Akteuren, die den Markthochlauf der seriellen Sanierung aktiv vorantreiben wollen.

Die Bewerbung zur Skalierungswerkstatt der ScaleUp Alliance EFH läuft bis zum 11. August.

Weitere Informationen und Bewerbung finden sich hier.

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

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

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

Die Gründer: Vom Gaming und Ministerium zum Rüstungs-Unicorn

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

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

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

Das Geschäftsmodell: Silicon Valley statt „Cost-Plus“

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

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

Markt und Wettbewerber: Das Betriebssystem des Krieges

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

Die Hauptkonkurrenz stammt direkt aus dem Silicon Valley:

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

Kritische Würdigung: Die Belastungsprobe des Hypes

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

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

Was das Start-up-Ökosystem von Helsing lernen kann

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

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

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

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

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

Die nackten Zahlen: Ein Ökosystem im Rausch

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3. Das Eingeständnis der massiven Kapital-Lücke

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

Was die Statistik gern umschifft

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

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

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

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

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

Fazit

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

Die Zinswende und verschärfte ESG-Vorgaben setzen die Immobilienbranche massiv unter Druck. Die Preise am Markt zweiteilen sich zunehmend: Während Immobilien mit guten energetischen Standards im Wert steigen, drohen unsanierte Objekte zu sogenannten „Stranded Assets“ mit Wertverlusten zu werden. Genau an dieser Schnittstelle agiert das Berliner Start-up Fuchs & Eule. Als digitaler Energie- und Sanierungsberater konnte das Team nun namhafte Geldgeber überzeugen.

In der aktuellen Finanzierungsrunde sammelt das Unternehmen 10 Millionen Euro ein. Angeführt wird die Runde vom GET Fund als Lead-Investor. Als Neuinvestoren steigen PI Impact und Wave-X ein. Zudem beteiligen sich die Bestandsinvestoren SET Ventures, Picus Capital und Realyze Ventures erneut. Das frische Kapital soll primär in den Ausbau des digitalen Geschäftsmodells fließen. Im Fokus stehen dabei KI-Technologien, intelligente Screenings sowie datenbasierte Analysen für individuelle Sanierungsberatungen, um Immobilienportfolios energieeffizienter und wertsteigernd zu transformieren.

Start-up-Erfahrung trifft Ingenieurwesen

Gegründet wurde Fuchs & Eule im Jahr 2021. Zum fünfköpfigen Gründungsteam gehören Robin Behlau, Dr. Tobias Frese, Lina Adrian, Dr. Friso Zimmermann und Matthias Kube.

Besonders der Name Robin Behlau lässt in der deutschen Gründungsszene aufhorchen. Als Gründer von Aroundhome (ehemals Käuferportal) hat Behlau bereits bewiesen, wie man fragmentierte Märkte digitalisiert, Leads generiert und Plattformen skaliert. Diese Erfahrung im Plattformaufbau trifft bei Fuchs & Eule – rechtlich eine Marke der Valyria Technology GmbH – auf ein mittlerweile über 100-köpfiges Expert*innen-Netzwerk, das ingenieurstechnisches Fachwissen mit digitalen Analyse-Tools bündelt.

Der Spagat zwischen Asset-Manager*innen und Eigenheimbesitzer*innen

Die aktuelle Kommunikation von Fuchs & Eule positioniert das Unternehmen klar im B2B-Segment: Bestandshalter, Family Offices und Asset-Manager*innen von Wohn- und Gewerbeimmobilien bilden die Kernzielgruppe. Der Beratungsansatz gliedert sich in klar definierte digitale Schritte:

• KI-Portfolioscreening: Zum Einstieg identifiziert die Software diejenigen Gebäude eines Portfolios, die das größte Sanierungs- und Wertsteigerungspotenzial aufweisen.
• Digitale Zwillinge & Analysen: Auf dieser Basis erstellen die Expert*innen detaillierte Gebäudeanalysen, um wirtschaftlich sinnvolle Maßnahmen abzuleiten.
• Fördermittel-Begleitung: Ergänzend unterstützt das Start-up bei der Auswahl passender Programme und der Antragstellung.

Bislang wurden laut Unternehmensangaben rund 10.000 Analysen auf mehr als fünf Millionen Quadratmetern Fläche durchgeführt. Die eingesetzte Technologie soll dabei geholfen haben, pro Gebäude und Jahr durchschnittlich 21,6 Tonnen CO₂ einzusparen.

Der Realitäts-Check: Die offizielle B2B-Kommunikation bildet jedoch nur einen Teil des tatsächlichen Geschäftsmodells ab. Während die neue Finanzierung das hochkomplexe, margenstarke Projektgeschäft für institutionelle Investoren anschieben soll, ist das Start-up operativ längst tief im B2C-Geschäft verwurzelt. Über weitreichende B2B2C-Partnerschaften – unter anderem mit dem toom Baumarkt, dem Bauelemente-Hersteller heroal und Verbänden wie Haus & Grund – skaliert das Unternehmen parallel das kleinteilige Volumengeschäft der individuellen Sanierungsfahrpläne (iSFP) für private Eigenheimbesitzer*innen.

Markt und Regulatorik: Rückenwind aus Brüssel

Der Markt für energetische Sanierungen wächst organisch, wird aber primär durch harte Regulatorik getrieben. Die EU-Gebäuderichtlinie gibt einen straffen Zeitplan vor: Bis zum Jahr 2030 müssen 16 Prozent aller Nichtwohngebäude, die sich EU-weit im schlechtesten energetischen Zustand befinden, saniert werden. Bis 2033 steigt diese Quote auf die schlechtesten 26 Prozent.

Ohne spezialisierte Expertise und datengestützte Priorisierung sind diese Zielvorgaben für institutionelle Bestandshalter kaum zu bewältigen. Hier greift der „Done-for-you“-Ansatz von Fuchs & Eule, der Komplexität aus dem Entscheidungsprozess nehmen und diesen für Portfolio-Manager*innen beherrschbar machen soll.

Engpass Handwerk und Doppelstrategie

Trotz des beeindruckenden Wachstums, der starken Investoren und des klaren Founder-Market-Fits steht das Geschäftsmodell vor branchenüblichen Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt:

Der Umsetzungs-Flaschenhals: Digitale Zwillinge und KI-Analysen schaffen hervorragende Transparenz, bauen aber keine Wärmepumpen ein. Eine fundierte Sanierungs-Entscheidung ist nur der erste Schritt. Der eigentliche Engpass der Wärmewende in Deutschland bleibt der Fachkräftemangel im Handwerk. Wenn die identifizierten Maßnahmen aufgrund fehlender Kapazitäten nicht zeitnah umgesetzt werden können, verzögert sich der Effekt der schnellen digitalen Analyse.

Die ressourcenintensive Doppelstrategie: Den B2B-Markt (komplexe Gewerbeportfolios) und den B2C-Markt (Einfamilienhäuser via Kooperationen) parallel zu bespielen, erfordert enorme Ressourcen. Die Herausforderung für das Management wird darin bestehen, in zwei völlig unterschiedlichen Zielgruppen den operativen Fokus zu behalten.

Abhängigkeit von volatiler Förderpolitik: Ein zentraler Baustein des Modells ist die Fördermittelberatung. Die deutsche Subventionspolitik hat sich in den letzten Jahren durch plötzliche Förderstopps teils als unberechenbar erwiesen. Eine veränderte Förderkulisse kann die Wirtschaftlichkeitsrechnungen von Sanierungsprojekten kurzfristig verändern.

Fazit

Fuchs & Eule adressiert eines der größten und kapitalintensivsten Probleme der deutschen Immobilienwirtschaft mit einem hochskalierbaren Ansatz. Gelingt es den Gründer*innen, den Spagat zwischen B2B und B2C zu meistern und durch ihr Partner-Netzwerk nicht nur die Theorie der Sanierung aufzuzeigen, sondern auch die analoge Umsetzung verlässlich zu begleiten, besitzt das PropTech beste Voraussetzungen, zu einem der führenden Player in der europäischen Bestands-Dekarbonisierung zu werden.

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

Team und Historie

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

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

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

Geschäftsmodell: Ein Schwamm für zwei Milliardenmärkte

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

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

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

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

Der harte Wettbewerb im PFAS-Markt

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

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

Unser Fazit

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

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

Die Basis für ein erfolgreiches DeepTech-Start-up ist fast immer wissenschaftliche Exzellenz gepaart mit unternehmerischem Pragmatismus. Bei alqem, das Teil des UnternehmerTUM-Ökosystems ist und Arbeitsplätze in München und Coimbra plant, scheint diese Mischung vielversprechend.

Das Gründungs-Trio vereint drei essenzielle Domänen:

• Dr. Hanh Nguyen (CEO): Bringt mit vorherigen Stationen bei McKinsey, Unilever und OCI Global die nötige wirtschaftliche und strategische Skalierungserfahrung mit.
• Dr. Tiago Cerqueira (CTO): Hat als Mitentwickler der offenen Materialdatenbank Alexandria bereits bewiesen, dass er große Datenmengen in der Materialwissenschaft strukturieren und nutzbar machen kann.
• Prof. Milan Allan (CSO): Ist Lehrstuhlinhaber für Experimentalphysik an der LMU München und verantwortet die wissenschaftliche Perspektive im Labor.

Flankiert wird das Team von wissenschaftlichen Beraterinnen und Beratern, darunter Prof. Claudia Felser (Max-Planck-Institut für Chemische Physik fester Stoffe, Dresden), Prof. Miguel Marques (Ruhr-Universität Bochum) und dem ehemaligen McKinsey-Partner Michael Viertler. Forschungspartnerschaften mit der LMU München, der TUM, dem Max-Planck-Institut Dresden sowie den portugiesischen Universitäten Técnico Lissabon, Porto und Coimbra sichern den Zugang zu Talent*innen und Infrastruktur.

Der Markt: Raus aus der chinesischen Abhängigkeit

Der strategische Fokus von alqem trifft den industriepolitischen Nerv der Zeit. Das erste konkrete Anwendungsfeld des Startups sind Permanentmagnete, die ohne den Einsatz seltener Erden auskommen. Der Schmerz der europäischen Industrie ist hier gewaltig:

• Rund 90 Prozent der heute verwendeten Hochleistungspermanentmagnete werden in China produziert, was eine immense geopolitische Abhängigkeit schafft.
• Gleichzeitig liegt der letzte wesentliche Durchbruch in der Entwicklung neuer magnetischer Materialien mehr als 40 Jahre zurück.

Dr. Hanh Nguyen bringt das Potenzial auf den Punkt: Ziel sei es, Materialien systematisch zu erschließen, die etwa die Effizienz von Elektrofahrzeugen und Windturbinen steigern und kritische Lieferketten unabhängig von der Produktion in einem einzigen Land machen. Investoren wie Amanda Birkenholz von UVC Partners sehen in fortschrittlichen Materialien gar das Zentrum zukünftiger Technologien – von sauberer Energie über Mobilität bis hin zur Verteidigung.

Das Geschäftsmodell: Kritisch hinterfragt

Alqems Ansatz beruht auf einer zweigleisigen Plattformtechnologie: Einerseits "al-mine", eine Datenbank für vorhergesagte stabile kristalline Verbindungen, und andererseits "al-oracle", welches domänenspezifische Trainingsdaten für Materialeigenschaften liefert. Der entscheidende Differenzierungsfaktor – und gleichzeitig der mögliche Flaschenhals – ist die Ergänzung dieser digitalen Ebene durch eigene Laborkapazitäten zur Synthese und Charakterisierung der KI-Vorschläge. Das Start-up vermeldet, bereits eine Pipeline vielversprechender Kandidatinnen und Kandidaten entwickelt und deren vorhergesagte Leistungsfähigkeit experimentell validiert zu haben. Das erklärte Ziel: Den Entwicklungszyklus von der wissenschaftlichen Vorhersage bis zur industriellen Anwendung von Jahrzehnten auf Jahre oder gar Monate zu verkürzen.

Die strukturellen Herausforderungen des Modells:

• Labor-Skalierbarkeit: Eine KI kann Millionen Verbindungen in Rekordzeit berechnen, doch die physische Synthese im Labor bleibt oft ein iterativer, ressourcenintensiver Prozess. 8 Millionen Euro Pre-Seed-Kapital klingen solide, können beim Aufbau eigener Hardware-Labore und teurer Prüfstände jedoch schnell aufgebraucht sein.
• IP und Monetarisierung: Es bleibt die Frage, wie alqem skalierbare Umsätze generiert. Verfolgt das Startup ein Discovery-as-a-Service-Modell für große Industriekunden? Werden Patente für neuartige Magnete an Automobilzulieferer lizenziert? Wenn alqem den Weg wählt, Rohstoffe selbst zu produzieren, wird aus dem agilen KI-Start-up schnell ein kapitalintensives Industrieunternehmen.

Der Wettbewerb: Keine "Blue Ocean"-Strategie

alqem ist mit der Vision einer KI-gestützten Materialrevolution keineswegs allein. Die sogenannte "Materials Informatics" erlebt einen regelrechten Hype. Ein Blick auf den globalen Wettbewerb zeigt, wie umkämpft das Feld bereits ist:

• Altrove (Frankreich): Das Pariser Start-up hat kürzlich Millionen eingesammelt, betreibt ebenfalls KI-gestützte Synthese-Labore und fokussiert sich exakt auf dasselbe Ziel: Alternativen zu seltenen Erden zu finden.
• CuspAI (UK): Mit einem massiven Funding von über 100 Millionen US-Dollar im Rücken fokussiert sich dieses Team auf neue Materialien für den Klimaschutz.
• Dunia (Deutschland) & Materials Nexus (UK): Beide Start-ups nutzen „Self-Driving Labs" und maschinelles Lernen, um Materialentwicklungen drastisch zu beschleunigen.

Darüber hinaus werfen Tech-Giganten wie Google (mit dem GNoME-Projekt) und Microsoft (mit MatterGen) enorme Rechenpower auf das Problem und stellen Millionen neuer Kristallstrukturen open-source zur Verfügung. Alqem muss in den nächsten Monaten beweisen, dass die Symbiose aus eigenen Datenfundamenten und hauseigenem Labor einen ausreichend tiefen Burggraben gegen diese Übermacht bietet.

Unser Fazit

Mit alqem tritt ein akademisches Schwergewicht aus dem Münchner Ökosystem in den Ring, das das Potenzial hat, Europas industrielle Souveränität im Hardware-Sektor entscheidend zu stärken. Die Idee, eine systematische Karte des Materialuniversums mit Hunderten Millionen Möglichkeiten zu entwerfen und direkt physisch zu validieren, ist ambitioniert und exzellent fundiert. Die Lead-Investoren setzen hier spürbar darauf, Weltklasse-Wissenschaft in ein skalierbares Unternehmen zu übersetzen.

Das Gründungsteam muss nun beweisen, dass es nicht nur exzellent forschen, sondern auch kommerziell abliefern kann. Gelingt es alqem, den ersten marktreifen Hochleistungsmagneten ohne seltene Erden seit über vierzig Jahren industriell anwendbar zu machen, hat Deutschland ein potenzielles neues Unicorn im DeepTech-Sektor. Das Rennen um die Materialien der Zukunft hat allerdings gerade erst begonnen.

Die Fertigungsindustrie steht massiv unter Druck: Steigende Kosten, Fachkräftemangel und zunehmende Konkurrenz aus Niedriglohnländern drücken die Margen auf jeder Ebene der Lieferkette. Gleichzeitig basieren Entscheidungen auf dem Shopfloor oft noch auf manuellen, fragmentierten Prozessen und lückenhaften Daten. Almetras Lösung setzt genau hier an, indem die Plattform KI-gestützte Kameras nutzt, um Produktionsabläufe zu erfassen und diese direkt vor Ort in Echtzeit in Kennzahlen wie Durchsatz und Auslastung zu übersetzen, ohne dass eine aufwendige IT-Integration nötig ist. Mit der aktuellen Finanzierungsrunde vollzieht das Unternehmen einen strategischen Schwenk von einer reinen Lösung für visuelle Produktionsanalysen hin zu einer zentralen Daten- und Automatisierungsplattform. Zukünftig sollen Videodaten, Maschinendaten und bestehende IT-Systeme sowie das Wissen der Mitarbeitenden auf einer einheitlichen Basis gebündelt werden, was auch den Einsatz von Robotik in den Werken ermöglichen soll.

Die Köpfe hinter der Technologie

Gegründet wurde Almetra von Maximilian Fischer und Silviu Homoceanu. Das Duo vereint dabei tiefgreifende Industrieerfahrung mit akademischer KI-Forschung. Maximilian Fischer, CEO und Maschinenbauingenieur der ETH Zürich, analysierte und digitalisierte in seiner bisherigen Laufbahn weltweit bereits Dutzende Fabriken. Sein Co-Gründer Silviu Homoceanu hält einen Doktortitel in Machine Learning und verantwortete zuvor die Software-Einheit für autonomes Fahren bei Volkswagen. Die technologische Tiefe von Almetra wird zudem durch die Aufnahme in renommierte Programme wie den Robotics Accelerator von Google DeepMind sowie das Physical AI Fellowship von AWS, Nvidia und MassRobotics untermauert.

Datenschutz vs. Effizienz

Das Versprechen, die Produktivität bei namhaften Firmen durch die Abschaffung von „Blindflügen“ um bis zu 20 Prozent zu steigern, klingt für Produktionsleiter extrem verlockend. Laut Unternehmensangaben konnte die Produktionsleistung bei Kunden wie eBike Systems innerhalb weniger Wochen bereits um 19 Prozent gesteigert werden. Dennoch birgt das Geschäftsmodell der visuellen Erfassung durch Computer Vision inhärente regulatorische und soziale Risiken. Die Sorge vor einer potenziellen visuellen Dauerüberwachung am Fließband ruft unweigerlich Gewerkschaften und Betriebsräte auf den Plan. Almetra versucht diesem potenziellen „Big-Brother“-Image proaktiv durch striktes lokales Edge Computing zu begegnen: Sämtliche Aufnahmen werden von Beginn an anonymisiert und der Großteil der Daten verlässt die Fabrikhalle nie. Lediglich kurze, zufällig ausgewählte Sequenzen werden zur Ursachenanalyse gespeichert. Abseits der internen Firmenpolitik stellt der EU AI Act eine signifikante Hürde für den Sektor dar. Dauerhafte und lückenlose Compliance im Umgang mit sensiblen Mitarbeiterdaten wird für die Skalierung des Geschäftsmodells in Europa eine ständige Begleiterscheinung sein.

Ein hart umkämpfter Markt

Die Nische der Produktionsanalytik durch Künstliche Intelligenz ist lukrativ, aber dicht besiedelt. Globale Unternehmen wie Viso.ai, Roboflow oder Jidoka Tech bieten der Industrie bereits ausgereifte KI-Plattformen für Qualitätssicherung, Fehlererkennung und Echtzeit-Monitoring an. Gleichzeitig konkurriert Almetra mit bewährten Plattformen wie Shoplogix oder ValueStreamer, die seit Jahren darauf spezialisiert sind, Maschinen- und Produktionsdaten über MES- und ERP-Schnittstellen auszuwerten. Wenn Almetra nun den Anspruch erhebt, zur zentralen Daten- und Automatisierungsplattform der Fabriken zu werden, begibt sich das Startup unweigerlich auf Kollisionskurs mit den gigantischen, oft schwerfälligen, aber tief im industriellen Rückgrat verankerten Systemen etablierter IT-Konzerne.

Unser Fazit

Mit dem Rebranding und der Millionenspritze demonstriert Almetra eindrucksvoll, wie sich europäische DeepTech-Expertise in einen handfesten B2B-SaaS-Case übersetzen lässt. Das Gründerteam hat verstanden, dass reine visuelle Analysen für die Industrie auf Dauer nicht ausreichen – der Sprung zur ganzheitlichen Automatisierungsplattform ist der strategisch richtige nächste Schritt. Der Erfolg des Berliner Start-ups, besonders bei der nun anstehenden US-Expansion, wird am Ende von zwei kritischen Faktoren abhängen. Erstens muss es gelingen, in den Fabrikhallen den Spagat zwischen technischer Effizienzsteigerung und strengsten Datenschutzvorgaben in der Praxis dauerhaft zu meistern. Zweitens wird sich zeigen müssen, ob sich die Plattform gegen bereits stark integrierte IT-Giganten auf dem Shopfloor durchsetzen kann. Schafft Almetra beides, hat das Team eine reale Chance, den globalen Markt für Enterprise-Manufacturing-Software maßgeblich mitzugestalten.

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

Das KI-Layer: Anflanschen statt Austauschen

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

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

Im Becken der Tech-Haie

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

Genialer Schachzug oder riskante Wette?

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

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

Fazit: Das Gegengift für explodierende Marketingkosten

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

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

Wissenschaft trifft Unternehmertum

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

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

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

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

Der Markt: Von der Strombörse in die Neurologie

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

Genialer Wurf oder Ikarus-Flug?

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

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

Fazit

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

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

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

3,2 Millionen Euro für den Ausbau der Indikatoren

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

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

Lieferketten-Resilienz statt reines Offsetting

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

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

Die Grenzen des Satelliten-Blicks

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

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

Markt &Wettbewerb

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

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

Unser Fazit

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

Dass Innovation nicht gleich Innovation ist, zeigt sich beim Blick auf die nackten Zahlen. Für das aktuelle Ranking wurden Start-up-Neugründungen und Patentanmeldungen pro 100.000 Einwohner (Stand Ende 2024) analysiert sowie eine KI-gestützte Schlagwortsuche in den Koalitionsverträgen der Landesregierungen durchgeführt. Das vermeintliche Ergebnis: Ein klares Süd-Nord-Gefälle mit Baden-Württemberg auf Platz 1 und Berlin abgeschlagen auf Platz 7.

Für Gründerinnen und Gründer greift diese Interpretation jedoch zu kurz.

Der Süden dominiert die Hardware – aus gutem Grund

Im Gesamtranking sichert sich Baden-Württemberg den Spitzenplatz, gefolgt von Nordrhein-Westfalen und Hamburg. Das „Ländle“ glänzt vor allem mit einem Spitzenwert von 135 Patentanmeldungen pro 100.000 Einwohner*innen. Auf dem Papier ist das der absolute Innovationssieg.

Und tatsächlich: Wer im Bereich DeepTech, Industrie 4.0, Medizintechnik oder Hardware gründet, findet im Süden (Baden-Württemberg auf Platz 1, Bayern auf Platz 5 mit 95 Patenten) das perfekte Ökosystem. Hier trifft Gründungsgeist auf den industriellen Mittelstand und die entsprechende Forschungslandschaft.

Das Berlin-Paradoxon: Warum die Patent-Kritik ins Leere läuft

Die eigentliche Überraschung der Studie: Berlin verteidigt zwar mit knapp 17 Start-ups je 100.000 Einwohner*innen einsam die Spitze bei der Gründungsdynamik, stürzt im Gesamtranking aber auf Platz 7 ab. Die Studienautor*innen bemängeln die niedrige Patentquote (Platz 12) der Hauptstadt.

StartingUp-Einordnung: Hier beißt sich die Methodik der Studie mit der Realität der Digitalwirtschaft. In Deutschland und Europa sind Software, Algorithmen und rein digitale Geschäftsmodelle rechtlich kaum patentierbar. Da Berlin das Epizentrum für SaaS-, FinTech- und Plattform-Start-ups ist, kann die Stadt in dieser Statistik nicht glänzen. Ein Mangel an Innovation ist das jedoch nicht – es ist schlicht die Natur digitaler Produkte, die sich über Schnelligkeit und Netzwerkeffekte schützen, nicht über Patentämter.

Buzzword-Bingo in der Landespolitik

Ein weiterer Minuspunkt für Berlin im Ranking: In den politischen Dokumenten der Hauptstadt tauchen Begriffe wie „Innovation“ oder „Digitalisierung“ seltener auf als in den Verträgen der südlichen Flächenländer (Platz 15 für Berlin).

Auch hier sollten Gründer*innen gelassen bleiben. Ob ein Ökosystem funktioniert, entscheidet sich nicht an der Anzahl der Buzzwords in einem Koalitionsvertrag, sondern an der gelebten Praxis: Wie schnell arbeiten die Behörden? Wie steht es um die Vergabe von Fördermitteln (z. B. IBB oder Landes-Stipendien)? In der Realität zeigen sich die Stadtstaaten hier oft agiler als bürokratische Flächenländer, selbst wenn dort „Digitalisierung“ auf jeder Seite des Parteiprogramms steht.

Bittere Realität im Nordosten

Abseits der Methodik-Kritik zeigt die Studie jedoch einen schmerzhaften und realen Trend: Das Abdriften des Nordostens. Mecklenburg-Vorpommern bildet das Schlusslicht des Rankings (Platz 16), gefolgt von Brandenburg (Platz 15) und Sachsen-Anhalt (Platz 14). Mit statistisch nur einer Start-up-Gründung und sieben Patenten je 100.000 Einwohner*innen in MV herrscht hier nach wie vor strukturelle Flaute. Für Gründer*innen fehlen in diesen Regionen oft die kritische Masse an Talenten, Investoren und relevanten Netzwerken.

Unser Fazit für die Praxis: Augen auf bei der Standortwahl

Das Ranking der BSBI liefert wertvolle Daten, muss aber je nach Geschäftsmodell völlig anders gelesen werden:

• Du gründest Software, B2C oder Plattformen? Lass dich vom Ranking nicht täuschen. Berlin, Hamburg (Platz 3) und die Metropolregionen bleiben aufgrund des Talentpools und der VC-Dichte deine erste Wahl.
• Du gründest im Bereich Hardware, Robotics oder DeepTech? Hier hat die Studie recht: In Baden-Württemberg und Bayern sitzt das industrielle Rückgrat, das du für Pilotprojekte, Patente und B2B-Kooperationen brauchst.

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

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

Kooperation als Vertriebskanal: Die Allianz mit 21bitcoin

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

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

Die Strompreis-Problematik

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

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

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

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

Markt, Wettbewerb & Risiken

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

Hier liegen die kritischen Variablen:

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

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

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

Einordnung & Learnings

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

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

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

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

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

Silicon-Valley-Expertise trifft akademische Spitzenforschung

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

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

Die Technologie: Raum-Verständnis für die physische Welt

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

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

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

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

Wer beherrscht das digitale Gefechtsfeld?

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

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

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

Die unternehmerischen Risiken

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Das Interview

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Danke, Patrick Löffler, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt