Hinter dem DeepTech-Unternehmen steht ein Team mit tiefen akademischen Wurzeln. INCIRT entstand Anfang 2022 als exist-gefördertes Spin-off der RWTH Aachen. Die promovierten Elektrotechniker Dr. Oner Hanay (CEO), Dr. Erkan Bayram und Dr. Mohamed Saeed Elsayed brachten das wissenschaftliche Fundament mit, während Sebastian Waters (CCO/CFO) die kaufmännische Seite abdeckt. Technisch beraten wird das Team durch Prof. Dr. Renato Negra. Bereits im Gründungsjahr sorgten die Aachener für Aufsehen und gewannen den renommierten "Falling Walls Venture"-Award.

Intelligenz schlägt Nanometer

Der technologische Ansatz von INCIRT zielt auf ein Kernproblem der Halbleiterindustrie ab: Dem klassischen „Moore’s Law“ folgend, wurden Leistungssteigerungen in der Vergangenheit vor allem durch immer kleinere Transistoren (mittlerweile im einstelligen Nanometer-Bereich) erkauft. Dieser Weg stößt an physikalische Grenzen und lässt die Produktionskosten explodieren.

INCIRT setzt stattdessen auf eine patentierte, stark parallelisierte Systemarchitektur für seine Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandler. Laut Unternehmensangaben ermöglichen diese eine bis zu 100-mal schnellere Datenübertragung bei signifikant geringerem Energieverbrauch. Der entscheidende strategische Vorteil: Weil die Architektur so effizient ist, können die Chips im etablierten, weitaus günstigeren 22-Nanometer-Verfahren produziert werden – und zwar direkt in Europa. Das macht das Start-up zu einem spannenden Akteur im Bestreben der EU, digitale Souveränität aufzubauen und die Abhängigkeit von asiatischen Mega-Foundries wie TSMC zu verringern.

Zwischen IP-Lizenz und Hardware-Hürden

So vielversprechend die Technologie ist, so steinig ist der Weg zur Kommerzialisierung. Der globale Markt für Datenwandler wird von etablierten US-Giganten wie Analog Devices, Texas Instruments oder Broadcom dominiert. Diese Konzerne verfügen nicht nur über Milliardenbudgets für Forschung, sondern auch über extrem tief verwurzelte Lieferbeziehungen zu den großen Netzwerkausrüstern und der Raumfahrtindustrie.

Zudem offenbart die Hardware-Entwicklung extrem lange Validierungszyklen. Bauteile, die in den Weltraum geschossen werden, müssen jahrelange Zertifizierungen durchlaufen. CEO Oner Hanay formuliert dennoch das ambitionierte Ziel, in zehn Jahren bis zu 10.000 europäische Satelliten mit INCIRT-Technologie auszurüsten.

Hier drängt sich die kritische Frage nach dem finalen Geschäftsmodell auf: Zur Seed-Runde 2022 positionierte sich INCIRT noch primär als skalierbarer Anbieter von „IP-Lösungen“ (Intellectual Property), der reine Baupläne lizenziert. In der aktuellen Kommunikation rückt nun die physische "Chipproduktion" in den Vordergrund. Sollte INCIRT als "Fabless"-Unternehmen auftreten, das Chips auf eigene Rechnung produzieren lässt, sind 4,8 Millionen Euro in der Halbleiterindustrie kaum mehr als ein Tropfen auf den heißen Stein. Allein um die Maskenkosten (Tape-outs) und das Working Capital für Massenmärkte zu finanzieren, wird mittelfristig ein Vielfaches an Kapital oder ein starker Industrie-Partner nötig sein.

Fazit

Die neue Runde verschafft INCIRT die entscheidende "Runway", um erste Kundenprojekte zu starten und die Leistungsfähigkeit der Chips im harten Praxiseinsatz zu beweisen. Gelingt es den Aachenern, die Platzhirsche bei Leistung, Kosten und Liefersicherheit zu schlagen, könnte das Spin-off ein essenzieller Baustein der europäischen Telekommunikationszukunft werden. Bis dahin bleibt es eine klassische DeepTech-Wette: Hochriskant, extrem kapitalintensiv – aber mit immensem Hebel, falls sie aufgeht.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Bieten Sie den beZUG auch gebrandet bzw. personalisiert an?

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

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

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

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Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Wer an globale Lieferketten denkt, hat Containerschiffe, riesige Lagerhallen und KI-gestützte Routenplanung vor Augen. Doch das eigentliche Rückgrat des Welthandels ist erschreckend analog: Weltweit zirkulieren Schätzungen zufolge rund 10 Milliarden Ladungsträger – Europaletten, Gitterboxen, Spezialgestelle. Sie wechseln jährlich etwa 150 Milliarden Mal den Besitzer. Was in der Theorie nach einem reibungslosen Kreislauf klingt, ist in der Praxis ein administrativer Albtraum, der von Palettenscheinen auf Papier, fehleranfälligen Excel-Listen und endlosen E-Mail-Schleifen dominiert wird.

Genau hier setzt das Tech-Start-up Logistikbude an. Mit einer frischen Series-A-Finanzierung in Höhe von über 5 Millionen Euro, angeführt vom renommierten VC Capnamic sowie Moguntia Capital und diversen Bestandsinvestoren (u. a. FTTF, Rethink Ventures), will das Dortmunder Unternehmen eine völlig neue Softwarekategorie im B2B-Sektor etablieren: das Load Carrier Management System (LCMS).

Aus der Forschung in den Logistik-Dschungel

Die Wurzeln der Logistikbude sind ein Musterbeispiel für erfolgreichen Technologietransfer. Die Gründer Dr. Philipp Hüning (CEO), Michael Koscharnyj (COO), Patrik Elfert (CPO) und Jan Möller (CTO) stammen aus dem Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML) in Dortmund. Dort arbeiteten sie in einem Enterprise Lab eng mit der European Pallet Association (EPAL) zusammen. Aus dieser direkten Schnittstelle zwischen Spitzenforschung und industrieller Realität erwuchs eine zentrale Erkenntnis: Bestehende IT-Systeme wie Warehouse Management (WMS) oder Transport Management Systeme (TMS) behandeln das Ladungsträgermanagement äußerst stiefmütterlich.

Im Oktober 2021 wagte das Quartett die Ausgründung. Aus dem Forschungsprojekt wurde ein Vertical-SaaS-Start-up, das sich anschickt, die tiefe Ineffizienz im Palettentausch zu beenden. Namhafte Kunden wie DACHSER und die Nagel-Group, die das System aktuell an 130 Standorten flächendeckend ausrollt, beweisen: Das Team hat den Product-Market-Fit gefunden.

Intelligenter Layer statt Systembruch

Das LCMS der Logistikbude positioniert sich als intelligenter Datenlayer, der sich über die bestehende – und oft stark fragmentierte – IT-Infrastruktur von Handels- und Logistikunternehmen legt. Über API-Schnittstellen zieht das System Daten aus ERP- oder WMS-Systemen, schließt Lücken über mobile Scan-Apps oder IoT-Sensoren und gleicht Salden automatisch ab.

Besonders clever: Um den manuellen Aufwand zu minimieren, nutzt die Software Künstliche Intelligenz. Ein KI-Agent liest analoge oder als PDF vorliegende Palettenscheine aus, verbucht sie und gleicht Konten ab. Partnerunternehmen, die die Software selbst nicht nutzen, lassen sich über simple Weblinks in den Bestätigungsprozess einbinden. Das Geschäftsmodell ist klassisches Software-as-a-Service (SaaS): Kunden zahlen eine monatliche Lizenzgebühr, gestaffelt nach Funktionsumfang und Volumen der Ladungsträger.

Ist das wirklich eine neue Software-Kategorie?

Die Logistikbude proklamiert selbstbewusst, mit dem LCMS eine dritte große Säule neben ERP/WMS und TMS zu schaffen. Doch hält diese These einer kritischen Marktanalyse stand?

• Die Stärken: Das Start-up löst ein akutes Schmerzproblem. Paletten sind gebundenes Kapital. Hoher Schwund und massiver administrativer Personalaufwand für den Saldenabgleich kosten Großlogistiker jährlich Millionen. Der Return on Investment (ROI) der Software lässt sich für Kunden schnell und hart in Euro beziffern.
• Die Risiken: Langfristig stellt sich die Feature-or-Product-Frage. Bislang ignorieren große ERP-Anbieter (wie SAP) oder etablierte WMS-Hersteller das Thema weitgehend, weil es extrem kleinteilig ist. Sollten diese Tech-Giganten jedoch den Wert der Automatisierung im Palettenmanagement erkennen und entsprechende Module nativ in ihre Suiten integrieren, gerät ein Standalone-LCMS unter Druck. Logistikbude muss sich in den Lieferketten unentbehrlich machen, bevor die großen Tanker ihren Kurs korrigieren.
• Der Netzwerkeffekt: Palettentausch ist ein Multiplayer-Spiel. Wenn Spedition A und Händler B unterschiedliche Systeme nutzen, droht ein neuer Datenbruch. Logistikbude federt dies zwar stark durch KI-gestützte Dokumentenauslese und Partner-Links ab, doch die volle Skalierungskraft entfaltet sich erst, wenn das System zum Quasi-Standard der Branche wird.

Wettbewerb und Markt

Der Markt für das Management von Ladungsträgern ist stark fragmentiert, wobei sich die Konkurrenz im Wesentlichen in drei Cluster unterteilen lässt. Der mit Abstand größte und hartnäckigste Gegenspieler ist dabei der etablierte Status quo in Form von Excel-Tabellen und Papierdokumenten. Daneben existieren diverse Alt-Systeme und Nischenanbieter, die einfache Lademittelverwaltungen oft noch als isolierte On-Premise-Lösungen anbieten. Diesen traditionellen Ansätzen fehlt im direkten Vergleich jedoch meist die nötige Cloud-Dynamik sowie eine moderne KI-Integration. Ein drittes Cluster bilden digitale Pooling-Dienstleister wie inter.PAL, die sich dem Problem von der physischen Seite nähern. Diese Player kombinieren ein digitales Palettenkonto mit dem europaweiten, physischen Handling und Pooling der Paletten, teilweise ergänzt durch Blockchain-Verbuchungen. Im Gegensatz dazu grenzt sich die Logistikbude klar ab, indem sie rein digital, plattformunabhängig und als völlig neutraler Software-Dienstleister operiert.

Einordnung & Ausblick

Für Gründerinnen, Gründer und Investor*innen sendet die Series-A der Logistikbude ein starkes Signal: Die lukrativsten Start-up-Ideen liegen oft nicht in hippen Endkonsumenten-Trends, sondern in den unsexy Untiefen des B2B-Alltags. Die Logistikbude ist ein klassischer Hidden Champion in spe.

Mit dem frischen Kapital von über 5 Millionen Euro muss das Team nun beweisen, dass es die Internationalisierung über den DACH-Raum hinaus stemmen und eine Marktdurchdringung erreichen kann, die das System vom smarten Tool zum echten Branchenstandard erhebt. Gelingt dies, könnte das Konzept LCMS tatsächlich als eigenständige Kategorie in die IT-Systemlandschaften der globalen Wirtschaft einziehen.

In der ganz frühen Phase einer Gründung, wenn klassische Bankkredite noch in weiter Ferne liegen, schlägt die Stunde der informellen Investor*innen. Ob Business Angels oder das private Umfeld: Ohne dieses Kapital würden viele Ideen den Sprung zum Markteintritt nicht schaffen.

Eine aktuelle Studie des RKW Kompetenzzentrums in Kooperation mit dem Thünen-Institut offenbart nun jedoch eine tiefe Kluft im Investitionsverhalten. Die Daten, basierend auf dem Global Entrepreneurship Monitor (GEM), zeigen ein deutliches Muster: Man investiert bevorzugt in das eigene Geschlecht.

Die Zahlen: Einseitigkeit bei den Männern

Besonders deutlich wird dies bei den männlichen Kapitalgebern. Rund 64 Prozent ihres Kapitals floss im Jahr 2024 in Gründungen von Männern. Nur magere 18 Prozent der männlichen Investitionen kamen Gründerinnen zugute.

Frauen zeigen sich hier deutlich offener: Fast 60 Prozent der informellen Investorinnen unterstützten andere Frauen. Gleichzeitig floss knapp ein Drittel ihres Kapitals in männlich geführte Startups. Damit investieren Frauen weitaus häufiger geschlechterübergreifend als ihre männlichen Pendants.

Mutiger außerhalb der Familie

Ein weiteres Detail der Studie betrifft die soziale Nähe zum Investitionsobjekt. Zwar bleibt der Kreis aus Familie und Freunden („Family and Friends“) für beide Geschlechter wichtig (ca. 37 bis 39 Prozent), doch bei Investitionen außerhalb des sozialen Nahfelds haben Frauen die Nase vorn:

• Frauen: 51 Prozent investieren in Personen außerhalb des engen Kreises (z. B. Fremde mit guten Ideen oder Kollegen).
• Männer: Hier liegt der Anteil bei lediglich 42 Prozent.

Dies deutet darauf hin, dass Frauen bei ihren Investment-Entscheidungen häufiger sachbezogen und jenseits bestehender privater Netzwerke agieren.

Einordnung für die Praxis

Für das Startup-Ökosystem ist dieser Befund ein Weckruf. Da Männer mit einer Quote von 9 Prozent deutlich häufiger als informelle Investoren auftreten als Frauen (5,1 Prozent), entsteht für Gründerinnen ein struktureller Nachteil beim Kapitalzugang.

Was bedeutet das für Gründer*innen und Investor*innen?

1. Netzwerk-Strategie: Gründerinnen sollten gezielt weibliche Business-Angel-Netzwerke ansprechen. Die Daten belegen hier eine signifikant höhere Erfolgswahrscheinlichkeit.
2. Unconscious Bias: Männliche Investoren sollten ihr Portfolio kritisch prüfen. Wer nur in das eigene Spiegelbild investiert, übersieht lukrative Investmentchancen in weiblich geprägten Märkten.
3. Strukturelle Förderung: Um die Finanzierungslücke für Frauen zu schließen, ist nicht nur mehr Wagniskapital nötig, sondern vor allem eine Stärkung der weiblichen Investorinnen-Basis.

Fazit

Der Women Entrepreneurship Monitor macht klar: Kapital ist in Deutschland (noch) nicht geschlechtsneutral. Die größere Offenheit der Frauen beim Investieren sollte als Vorbild dienen, um die deutsche Startup-Landschaft diverser und damit wettbewerbsfähiger zu machen.

Am Anfang stand kein Hype, sondern eine einfache Wahrheit: Die günstigste Kilowattstunde ist die, die gar nicht erst verloren geht. Christian Grüner, Mathematiker, ehemaliger Managementberater und Gründer, folgte dieser schlichten Logik, als er sich nach dem Verkauf seines ersten Start-ups den Themen Klimaschutz und klimawirksame Gebäudesanierung widmete und erkannte: Nicht die nächste glänzende Hardware verspricht den größten Hebel für mehr Energie­- und Kosteneffizienz in Gebäuden, sondern eine solide Hülle. „Ich wollte etwas Physisches mit echtem Impact bauen. Dämmung ist dafür der unterschätzte Schlüssel“, sagt Christian rückblickend.

So entstand die Idee zu VARM, das er 2023 zusammen mit Sebastian Würz gründete, der über Know-how im Aufbau wachstumsstarker Start-ups und Expertise in Finanzen, Personal und Vertrieb verfügte, – als zentrale Anlaufstelle für effek­tive Hausdämmung. „Wir verbinden Handwerkskompetenz mit digitalen Prozessen – von der Beratung bis hin zur Ausführung“, so Christian. Das Ziel: Full-Service-Dämmung für Ein- und Mehrfamilienhäuser – transparent, plan- und skalierbar.

Brücke zwischen zwei Welten

Die größte Challenge dabei? Zwei Kulturen zusammenbringen: moderne Start-up-Mechanismen und traditionelles Handwerk. „Auf dem Papier ist Standardisierung leicht. Auf der Baustelle bedeutet sie: klare Abläufe, gute Ausbildung, saubere Kommunikation – jeden Tag“, sagt Christian.

Deshalb baut VARM eigene Teams auf, setzt auf eigene Handwerker*innen statt auf Subunternehmertum und professionalisiert das Gewerk mit durchgängig digitalen Prozessen: Von der Bedarfsanalyse über Angebot und Materiallogistik bis hin zur Nachbetreuung läuft alles in einer klaren Taktung. Qualität ist kein Zufall, sondern das Ergebnis von Prozessen und den Menschen, die diese Struktur tragen, so das Credo der Gründer.

Die Business-in-a-Box fürs Handwerk

Mit der inhouse entwickelten Business-in-a-Box hilft man den eigens ausgebildeten Handwerker*innen, ihre eigenen Betriebe per Franchise zu eröffnen und als selbständige „Dämm-Entrepreneur*innen“ zu operieren. „Wir reduzieren Einstiegshürden, stellen Tools, Aufträge, Schulung sowie Qualitätsmanagement und ermöglichen Selbständigkeit, wo sie bisher nur sehr schwer zugänglich war“, sagt Christian.

Der digitale Backbone schafft zugleich Skalierbarkeit: KI-gestützte Planung, zentrale Materiallogistik und intelligente Einsatzsteuerung sollen es perspektivisch ermöglichen, dass eine Person bis zu 50 Handwerkteams parallel koordiniert; ein Effi­zienzsprung um den Faktor 25 gegenüber dem klassischen Handwerk.

VARM ist somit der klassische Anwendungsfall von Physical­ AI: Hier trifft die „echte“ Welt auf KI-basierte Effi­zienz­steigerung. Für eine fragmentierte Branche bedeutet das Disruption mit Augenmaß: lokal, qualitätsgesichert und paneuropäisch denkbar.

Auf Wachstumskurs

Schon kurz nach dem Start konnte das Start-up eine siebenstellige Pre-Seed-Runde schließen – angeführt von Foundamental und noa, flankiert von Business Angels wie den Gründern von Thermondo und Ecoworks. 2024 folgte die Seed-­Runde über 5,7 Millionen Euro, an der unter anderen Emerge, Pale Blue Dot und die Bestands­investor*innen beteiligt sind.

Zudem expandierte VARM rasch nach Hamburg, Nordrhein-­Westfalen und in die Rhein-Main-Region – weitere Standorte sind in Planung. Strategische Partnerschaften mit Energie­beratungen, Hausverwaltungen, Versorger*innen, Wärmepumpen-Playern und den großen deutschen Baumarktketten sollen letztendlich das Thema Dämmung mit der restlichen Energiewelt verzahnen. „Unser Anspruch ist Exzellenz im Handwerk. Das macht unsere Kunden zu Fans“, so Christian. „Mit über 300 Fünf-Sterne-Google-­Bewertungen können wir stolz auf unseren Service sein.“

Das Berliner KI-Infrastruktur-Start-up Qdrant hat heute eine Series-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Angeführt wird die Runde vom Investor AVP, unter Beteiligung von Bosch Ventures, Unusual Ventures, Spark Capital und 42CAP. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen, das eine in der Programmiersprache Rust entwickelte Open-Source-Vektorsuchmaschine für Produktionslasten anbietet, seine sogenannte Composable Vector Search als fundamentale Infrastruktur für die KI-Ära standardisieren.

Für die Start-up-Szene und die StartingUp-Leser*innen liefert Qdrant ein Paradebeispiel für europäisches DeepTech, Product-Led Growth über Open-Source und den harten strategischen Wettbewerb im aktuellen KI-Ökosystem.

Vom Side-Project zur modularen Architektur

Die Ursprünge von Qdrant gehen auf das Jahr 2021 in Berlin zurück. Die Gründer André Zayarni, heute CEO des Unternehmens, und Andrey Vasnetsov, der heutige CTO, arbeiteten zunächst an einer Matching-Engine für gigantische Mengen unstrukturierter Textdaten. Der technologische Durchbruch kam, als Vasnetsov vorschlug, auf neuronale Suche umzuschwenken und sich in seiner Freizeit die speichersichere Programmiersprache Rust aneignete.

Technologisch hat sich der Markt seitdem rasant entwickelt. Zu Beginn löste die Vektorsuche ein sehr spezifisches Problem, nämlich das Abrufen der nächsten Nachbarn aus dichten Embeddings über weitgehend statische Datensätze. Moderne KI-Systeme sehen heute jedoch völlig anders aus: Retrieval-Prozesse laufen nun in Agenten-Schleifen ab, führen pro Workflow Tausende von Abfragen über hybride Modalitäten aus und greifen auf sich kontinuierlich verändernde Daten zu.

Qdrant verabschiedet sich daher von einer reinen Black-Box-Lösung und setzt stattdessen auf eine modulare Infrastruktur. Entwickler*innen können Primitive zur Vektorsuche – wie dichte und spärliche Vektoren, Metadaten-Filter, Multi-Vektor-Darstellungen und benutzerdefinierte Bewertungsfunktionen – direkt zum Zeitpunkt der Abfrage frei kombinieren. Dies erlaubt eine explizite Steuerung darüber, wie sich jede einzelne Komponente auf die Relevanz, die Latenz und die Kosten auswirkt. Um der steigenden Forderung nach Flexibilität nachzukommen, ist Qdrant so designt, dass es sich nahtlos in Cloud-, Hybrid-, On-Premise- und Edge-Umgebungen einsetzen lässt.

Das Open-Core-Modell auf dem Prüfstand

Mit diesem Ansatz tritt Qdrant als sogenannter Picks-and-Shovels-Anbieter der andauernden KI-Revolution auf. Das Geschäftsmodell basiert auf einem Open-Core-Ansatz: Die Basis-Software ist quelloffen und erfreut sich mit mittlerweile über 250 Millionen Downloads sowie mehr als 29.000 GitHub-Stars einer massiven Beliebtheit. Namhafte Konzerne wie Tripadvisor, HubSpot, OpenTable, Bazaarvoice und Bosch nutzen die Technologie bereits kontinuierlich unter realer Produktionslast. Geld verdient das Start-up durch Managed-Cloud-Dienste sowie dedizierte Enterprise- und On-Premise-Lösungen.

Die kritische geschäftliche Hürde liegt jedoch in der massiven Ressourcen- und Rechenintensität von Vektordatenbanken. Die enorme Verbreitung im Open-Source-Bereich ist zwar exzellent für das Marketing, muss sich jedoch dauerhaft mit einer hohen Konversionsrate in zahlende Enterprise-Kund*innen übersetzen lassen, um die erheblichen Infrastruktur- und Vertriebskosten zu decken. Das Funding über 50 Millionen US-Dollar ist deshalb essenziell, um das Wachstum und den Cloud-Ausbau massiv zu forcieren.

Im Haifischbecken der Tech-Giganten

In diesem Umfeld agiert das Start-up in einem der derzeit umkämpftesten Tech-Sektoren überhaupt. Zu den Hauptkonkurrenten zählen Pure-Play Vektordatenbanken wie Pinecone, das als Platzhirsch im reinen Cloud-Segment gilt und enorme Einfachheit bietet, architektonisch jedoch die Gefahr eines Cloud-Vendor-Lock-ins birgt. Mitbietende Open-Source-Rivalen wie Weaviate mit einem starken Fokus auf hybride Suche und Milvus kämpfen in einer ähnlichen Liga wie Qdrant.

Die vielleicht größte Bedrohung geht jedoch von traditionellen Datenbanksystemen wie PostgreSQL, MongoDB oder Elasticsearch aus, die Vektorsuch-Funktionen inzwischen integriert haben. Herkömmliche Tools, die Vektorsuche nur als zusätzliche Schicht auf alte Indexierungsmodelle packen, brechen jedoch unter den Anforderungen moderner KI-Skalierungen oft ein. Qdrant ist daher strategisch gezwungen, als Spezialist durch vorhersagbare, niedrige Latenzen im Milliarden-Skalen-Bereich zu überzeugen.

Lektionen für die Start-up-Szene

Für Gründerinnen und Gründer lassen sich aus dem Fall Qdrant wertvolle Lektionen ziehen. Das Start-up zeigt eindrucksvoll, dass Entwickler*innen heute die wichtigsten Gatekeeper im B2B-Sales sind und eine starke Open-Source-Community eine organische Adaption generiert, die sich im Anschluss an große Enterprises monetarisieren lässt.

Zudem zahlt sich die frühe technologische Wette auf die Programmiersprache Rust aus, da Performance im KI-Markt ein harter Wettbewerbsvorteil ist.

Nicht zuletzt demonstriert Qdrant, dass tiefgreifende KI-Infrastruktur – eine Technologie, von der alle fortschrittlichen KI-Anwendungen abhängig sein werden – erfolgreich aus Berlin heraus gegründet und in globale Märkte skaliert werden kann.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Der auf der Cyber Security Conference 2026 in Heilbronn vorgestellte Cyber Security Report 2026 von Schwarz Digits liefert aufschlussreiche Daten zur Sicherheitslage der deutschen Wirtschaft. Obwohl die branchenübergreifenden IT-Sicherheitsbudgets auf mittlerweile 17 Prozent der IT-Gesamtausgaben steigen, offenbart die repräsentative Erhebung unter rund 1.000 deutschen Firmen, dass Maßnahmen oft eher reaktiv erfolgen.

Für die Start-up-Szene zeigen sich dabei spezifische Handlungsfelder, die im Wachstumsalltag schnell untergehen.

Wachstum und Regulierung: Die Anforderungen von NIS-2 im Blick behalten

Die EU-Richtlinie zur Netz- und Informationssicherheit (NIS-2) wird oft als reines Thema für Großkonzerne und kritische Infrastrukturen wahrgenommen. Der Report zeigt jedoch, dass branchenübergreifend 48 Prozent der befragten Unternehmen ihre regulatorische Betroffenheit voraussichtlich falsch einschätzen.

Dies betrifft zunehmend auch Scale-ups: Erreicht ein Unternehmen mit 10 bis 49 Mitarbeitern einen Jahresumsatz von über 10 Millionen Euro, fällt es – je nach Sektor – in den Anwendungsbereich der strengen Richtlinie. In diesem Größensegment gehen laut Report aktuell 92 Prozent der Firmen fälschlicherweise davon aus, nicht betroffen zu sein. Wer als Scale-up unter das in Deutschland greifende Umsetzungsgesetz fällt, muss strenge Meldepflichten und Risikomanagement-Maßnahmen etablieren. Da die Geschäftsführung bei Versäumnissen künftig verstärkt in die persönliche Haftung genommen werden kann, ist eine frühzeitige rechtliche Prüfung des eigenen Status dringend ratsam.

Die Lieferkette im Fokus: Cyber-Resilienz als B2B-Wettbewerbsvorteil

Auch Start-ups, die nicht direkt unter NIS-2 fallen, spüren die Auswirkungen häufig indirekt. Laut Erhebung hat bereits jedes zweite Unternehmen Angriffe auf seine Zulieferer registriert. Bisher überprüfen allerdings 75 Prozent der Firmen ihre Partner*innen nicht regelmäßig auf IT-Sicherheit.

Das dürfte sich durch den aktuellen regulatorischen Druck bald ändern. Konzerne und regulierte Unternehmen müssen ihre Lieferketten stärker absichern und fordern zunehmend vertragliche IT-Sicherheitsnachweise von ihren Start-up-Dienstleistern und SaaS-Anbietern ein. Gründer*innen, die hier proaktiv eine saubere Cyber-Resilienz und idealerweise den Einsatz digital-souveräner, europäischer Lösungen nachweisen können, haben in Enterprise-Pitches und bei Beschaffungsprozessen klare Vorteile.

Künstliche Intelligenz: Chancen nutzen, Sicherheitsaspekte mitdenken

Künstliche Intelligenz ist ein zentraler Treiber vieler moderner Start-up-Geschäftsmodelle. Den Sicherheitsaspekt beim KI-Einsatz schätzen viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) jedoch noch zu gelassen ein: 54 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass KI-Anwendungen die eigene Cyber-Bedrohungslage nicht wesentlich verändern.

IT-Sicherheitsexperten warnen im Report jedoch vor neuen Angriffsvektoren wie autonomen KI-Angriffen oder der gezielten Manipulation von KI-Modellen (sogenannte Prompt-Hacks). Während 73 Prozent der Großunternehmen bereits klare Regeln für den KI-Einsatz definiert haben, fehlt es bei knapp einem Viertel der kleineren Unternehmen noch an internen Richtlinien. Für Start-ups empfiehlt es sich daher, das Prinzip „Security-by-Design“ von Beginn an in die eigene KI-Entwicklung und die interne Nutzung von KI-Tools zu integrieren.

Fazit

Cybersicherheit ist mehr als nur ein technisches Thema für die IT-Abteilung – sie ist ein geschäftskritischer strategischer Baustein. Start-ups, die Security- und Compliance-Anforderungen frühzeitig und professionell in ihr Wachstum integrieren, beugen nicht nur Risiken vor, sondern schaffen eine verlässliche Basis für das Vertrauen von B2B-Kund*innen, Partner*innen und Investor*innen.

Praxis-Check: Fällt mein Start-up unter die NIS-2-Richtlinie?

Ob ein Unternehmen die strengen Vorgaben der NIS-2-Richtlinie (bzw. des deutschen Umsetzungsgesetzes NIS2UmsuCG) direkt erfüllen muss, lässt sich grob in vier Schritten prüfen:

1. Die Branchen-Frage: Ist das Start-up in einem der 18 kritischen Sektoren aktiv? Für Tech-Start-ups besonders relevant: Dazu zählen nicht nur klassische Felder wie Energie oder Gesundheit, sondern auch Digitale Infrastruktur (Cloud-Computing-Dienste, Rechenzentren), Managed IT-Services (MSP/MSSP) und Digitale Anbieter (Online-Marktplätze, Suchmaschinen).
2. Die Größen-Frage: Beschäftigt das Unternehmen mindestens 50 Mitarbeitende oder erzielt es einen Jahresumsatz bzw. eine Jahresbilanzsumme von mehr als 10 Millionen Euro? (Achtung: Hier greift oft die erwähnte Falle für schnell wachsende Scale-ups mit wenigen Mitarbeitenden, aber hohem Umsatz).
3. Die Ausnahmen (unabhängig von der Größe): Bietet das Start-up spezielle Dienste an (z. B. qualifizierte Vertrauensdienste, öffentliche Telekommunikationsnetze oder ist es der einzige Anbieter eines essenziellen Dienstes)? In diesen Sonderfällen greift NIS-2 ab dem ersten Mitarbeitenden.
4. Die indirekte Betroffenheit: Selbst wenn Punkt 1 bis 3 nicht zutreffen – beliefert das Start-up große B2B-Kund*innen, die unter NIS-2 fallen? Wenn ja, werden die Sicherheitsanforderungen zunehmend über Verträge und Audits an das Start-up „durchgereicht“.

Tipp: Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) bietet online interaktive Formulare zur genauen Betroffenheitsprüfung an. Bei Unklarheiten lohnt sich der frühzeitige Rat eines/einer IT-Rechtsexpert*in.

Es war absehbar, dass die 120 Millionen Euro aus der Series-B-Runde nur das Warm-up waren. Laut übereinstimmenden Medienberichten (unter anderem von Bloomberg und der Financial Times) steht Neura Robotics vor dem Abschluss einer gigantischen Finanzierungsrunde in Höhe von rund 1 Milliarde Euro (ca. 1,2 Milliarden US-Dollar). Damit würde sich die Unternehmensbewertung auf etwa 4 Milliarden Euro katapultieren. Neura stiege somit endgültig in die absolute Top-Liga der europäischen Tech-Einhörner auf. Das Unternehmen selbst wollte die Berichte auf Nachfrage bislang nicht kommentieren.

Krypto-Milliarden für DeepTech: Der Tether-Faktor

Was diesen Deal in der Tech-Welt so einzigartig macht, ist die Herkunft des Kapitals. Angeführt wird die Runde laut den Berichten von der Tether Holdings SA, dem Emittenten des weltweit größten Stablecoins. Das ist kein Zufall, sondern Teil einer strategischen Neuausrichtung: Tether nutzt seine enormen Krypto-Gewinne (allein in den ersten drei Quartalen 2025 über 10 Milliarden Dollar), um ein „Real-World“-Portfolio aufzubauen – von KI-Rechenzentren über Energie bis hin zu zukunftsweisender Robotik. Für Neura würde das den Zugang zu einem extrem liquiden Investor bedeuten, der bereit ist, die kapitalintensive Skalierung von Hardware langfristig zu stützen.

Das globale Haifischbecken: Metzingen gegen das Silicon Valley

Dieses Kapital ist bitter nötig, denn der Markt für humanoide und kognitive Robotik wird aktuell massiv von US-Hyperscalern und chinesischen Speedbooten befeuert. Auf der einen Seite steht Elon Musk mit Tesla Optimus und enormer Skalierungsmacht. Auf der anderen Seite agieren hochfinanzierte US-Start-ups wie Figure AI, die mit Milliarden von Microsoft und dem KI-Gehirn von OpenAI ausgestattet sind. Hinzu kommen chinesische Hersteller wie Unitree, die mit staatlicher Förderung extrem günstige Modelle auf den Markt werfen.

In diesem Milliarden-Rennen positioniert sich Neura Robotics als europäische Speerspitze. Das Unternehmen liefert einen technologischen Gegenentwurf, der Kunden wie Kawasaki Heavy Industries und Omron bereits überzeugt hat – laut CEO David Reger liegen die Auftragsbücher bei einem Volumen von fast 1 Milliarde US-Dollar.

Der Burggraben: Wie sich Neura Robotics positioniert

Um gegen die Tech-Giganten zu bestehen, setzt das Start-up auf einen technologischen Burggraben. Mit diesen Alleinstellungsmerkmalen will sich Neura von der Konkurrenz abheben:

• „Physical AI“ statt umgebauter Chatbots: Während viele Konkurrenten textbasierte KI-Modelle nachträglich in Roboter integrieren, betont Neura, seine KI von Grund auf für die physische Welt gebaut zu haben. Die Roboter verfügen über ein multisensorisches System: Sie sehen in 3D, sollen Sprache im Fabriklärm erkennen und durch haptisches Feedback ein echtes "Fingerspitzengefühl" besitzen.
• Sicherheit ohne Käfige: In traditionellen Fabriken arbeiten Roboter hinter teuren Schutzzäunen. Neuras Modelle verfügen über eine patentierte Sensorik (Touchless Safe Human Detection). Sie sollen Menschen in Echtzeit erkennen, berührungslos stoppen oder ausweichen. Dadurch können Mensch und Maschine ohne teure Fabrikumbauten direkt im selben Raum arbeiten.
• Die Plattform-Strategie: Das Start-up baut nicht nur einen Roboter. Die kognitive KI fungiert als Betriebssystem, das in verschiedene Hardware-Formen gegossen wird – sei es der Humanoide 4NE-1 oder der hochpräzise kognitive Cobot MAiRA. Die Idee: Macht ein Roboter im Netzwerk einen Fehler, lernen alle anderen weltweit daraus. Ein Ökosystem, das zudem durch strategische Partnerschaften mit Giganten wie Nvidia und Schaeffler gestützt wird.
• Fokus auf Datensouveränität: Von der KI über die Steuerungssoftware bis hin zu den Sensoren entwickelt Neura Kernkomponenten im eigenen Haus. Dieser "Made in Germany"-Ansatz garantiert aus Unternehmenssicht höchste Datensicherheit. Für westliche Industrieunternehmen ist das ein massives Argument gegenüber asiatischen oder US-amerikanischen Herstellern.

„We serve humanity“: Klare Kante gegen Rüstungsdeals

Trotz des rasanten Wachstums bleibt David Reger seinen Prinzipien treu – ein Aspekt, den wir bereits in unserer Coverstory beleuchtet haben. Der Gründer positioniert seine Roboter strikt als Zivil- und Helfermaschinen für Industrie und Haushalt. Lukrative Anfragen aus der Rüstungsindustrie lehnt das Unternehmen kategorisch ab. Der Humanoide 4NE-1 soll den Menschen entlasten, nicht ersetzen oder bedrohen. Mit dieser ethischen Linie setzt Neura einen bewussten Gegenpol zu einem Markt, der teilweise stark militärisch geprägt ist.

Fazit: Der „iPhone-Moment der Robotik“

Analysten von Barclays schätzen, dass der Markt für KI-basierte Roboter und autonome Maschinen bis 2035 auf rund 1 Billion Dollar anwachsen wird. Mit der erwarteten Milliarden-Finanzierung und dem ehrgeizigen Ziel, bis 2030 rund 5 Millionen Einheiten zu produzieren, unterstreicht Neura Robotics seinen Anspruch auf die globale Weltspitze. Für das Metzinger Start-up hat die Phase der weltweiten Skalierung gerade erst begonnen.

Der erdnahe Orbit (LEO) wird zunehmend zum Nadelöhr der globalen Infrastruktur. Derzeit umkreisen rund 12.000 aktive Satelliten die Erde – umgeben von einer rasant wachsenden Wolke aus Weltraummüll. Laut aktuellen ESA-Schätzungen befinden sich mittlerweile über 34.000 Objekte von über zehn Zentimetern Größe, etwa 900.000 Objekte zwischen einem und zehn Zentimetern sowie rund 130 Millionen winzige Fragmente unter einem Zentimeter im All. Da diese Trümmer mit zehntausenden Stundenkilometern kreisen, stellen selbst millimetergroße Projektile eine fatale Bedrohung dar. Zur Einschätzung dieser Risiken nutzt die ESA ihr Modell MASTER (Meteoroid And Space debris Terrestrial Environment Reference). Diesem fehlen jedoch verlässliche Daten zu den unzähligen Mikro-Objekten. Genau diese Lücke soll Vyoma nun über das Space Safety Programme (S2P) der ESA schließen.

Radar vs. Optik im Weltraum

Der SSA-Markt (Space Situational Awareness) wird bislang von Systemen dominiert, die auf bodengestütztes Radar setzen. US-Konkurrenten wie LeoLabs betreiben riesige Phased-Array-Radaranlagen, die rund um die Uhr wetterunabhängige Daten zu Entfernung und Geschwindigkeit liefern. Radar hat jedoch ein massives physikalisches Problem: den Signalverlust über Distanz. Da sich die empfangene Leistung umgekehrt proportional zur vierten Potenz der Entfernung verhält, muss die Sendeleistung für kleinere Rückstrahlflächen exorbitant erhöht werden. Bei Objekten unter 10 Zentimetern Größe stoßen bodengestützte Radaranlagen daher an eine harte physikalische und wirtschaftliche Grenze.

Hier setzt Vyomas Wette an: Statt von der Erde hochzufunken, platziert das Start-up optische Sensoren in rund 510 Kilometern Höhe im Orbit. Diese Kameras erfassen das vom Weltraummüll reflektierte Sonnenlicht. Ohne die störende Erdatmosphäre und den massiven Radar-Signalverlust kann Flamingo-1 theoretisch deutlich kleinere Objekte erfassen als terrestrische Anlagen. „Daten zur Weltraumlageerfassung, die von weltraumgestützten Beobachtern generiert werden, spielen eine wesentliche Rolle beim Schutz bestehender und geplanter Satelliten“, bestätigt Dr. Tim Flohrer, Leiter des Space Debris Office der ESA.

Jeden Tag landen in Europa rund 30.000 Tonnen frische Lebensmittel ungenutzt im Müll, was in der Praxis häufig auf eine unpräzise Bedarfsplanung im Lebensmitteleinzelhandel und in der Gastronomie zurückzuführen ist. Genau an dieser Ineffizienz der Wertschöpfungskette setzt das 2022 gestartete Kölner Foodforecast an. Mit einer KI-gestützten Software zur Absatz- und Produktionsprognose hat das Start-up nun eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von acht Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von den niederländischen Investoren SHIFT Invest sowie dem auf Bioökonomie spezialisierten europäischen VC ECBF. Auch bestehende Geldgeber wie der Future Food Fund und Aeronaut Invest beteiligten sich erneut an der Kapitalerhöhung. Zudem wird die Finanzierung durch Mittel des EU-Programms InvestEU unterstützt.

Von der regionalen Machbarkeitsstudie zur internationalen Skalierung

Hinter der Technologie steht ein klassischer Gründungsansatz aus der Praxis. Der Informatiker Justus Lauten rief das Projekt Ende 2018 zunächst unter dem Namen „Werksta.tt“ ins Leben, nachdem regionale Bäckereien auf ihn zugekommen waren, um eine softwaregestützte Lösung für ihre hohen Retourenmengen zu finden. Später holte Lauten den Wirtschaftsingenieur Jan Brormann als Co-Founder und COO in das Führungsteam, den er im Umfeld eines Corporate-Start-ups kennengelernt hatte. Einem breiteren Publikum wurde die Marke zudem durch einen Pitch in der TV-Sendung „Die Höhle der Löwen“ bekannt. Gründer und CEO Justus Lauten ordnet den aktuellen Kapitalfluss nüchtern ein: „Diese Series A stellt einen wichtigen Meilenstein für Foodforecast dar.“ Das Ziel des Unternehmens sei es, die Planung und Produktion von ultra-frischen Lebensmitteln grundlegend neu zu denken. Mit den neuen Investoren an Bord sei man nun bereit, die eigene Technologie international zu skalieren und einen neuen Benchmark für Planung, Effizienz und Nachhaltigkeit zu etablieren.

Renditehebel Nachhaltigkeit und die Grenzen der Prognosemodelle

Das Geschäftsmodell von Foodforecast fokussiert sich auf eine hochkomplexe Nische der Lieferkette: Die sogenannten ultra-frischen Produkte. Deren Haltbarkeit reicht von wenigen Stunden bis zu maximal einem Tag, was sie bei herkömmlicher Planung extrem schwer kalkulierbar macht. Die operativen Kennzahlen, die das Start-up bei Bestandskund*innen wie SSP Germany oder Eat Happy ausweist, zeigen das Potenzial der Technologie. Laut Unternehmensangaben ist die Software in der Lage, über 90 Prozent der vormals manuellen Bestell- und Produktionsprozesse zu automatisieren.

Gleichzeitig soll die Lebensmittelverschwendung um durchschnittlich bis zu 30 Prozent reduziert werden. Da die KI-gestützte Planung zudem „Out-of-Stock“-Situationen in den Regalen minimiert, steigen die potenziellen Umsätze laut Foodforecast um bis zu 11 Prozent. Bislang konnten durch diesen datengetriebenen Ansatz nach Angaben des Unternehmens bereits über 8.800 Tonnen an Lebensmittelabfällen eingespart werden.

Dass selbst ausgereifte Machine-Learning-Modelle im operativen Alltag an Grenzen stoßen, zeigt sich an lokalen Anomalien: Während die KI externe Faktoren wie Wetterdaten oder Schulferien mit hoher Präzision verarbeitet, sinkt die Prognosegenauigkeit beispielsweise während des Kölner Karnevals signifikant ab, da die Nachfrage nach bestimmten Backwaren in diesem Zeitraum extremen und sprunghaften Schwankungen unterliegt. Dennoch demonstriert der Business Case von Foodforecast, dass Nachhaltigkeitsziele im B2B-Umfeld zunehmend nicht mehr als isolierte CSR-Maßnahmen, sondern als integraler Bestandteil zur operativen Margenverbesserung positioniert werden.

Marktumfeld: Spezialisierung als Abgrenzungsmerkmal

Auch wenn die Series A eine solide Grundlage für die angestrebte Marktdurchdringung in Europa bildet, agiert Foodforecast in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld. Der Sektor für softwaregestützte Bedarfsplanung wächst und zieht verschiedene Akteure an. Einerseits haben sich spezialisierte Mitbewerber wie Foodtracks (gegründet 2017) bereits fest im deutschen Bäckerei-Segment positioniert und bedienen ein signifikantes Filialnetzwerk.

Andererseits integrieren große Retail-Software-Konzerne wie SAP oder Oracle sowie etablierte Anbieter von Kassensystemen zunehmend eigene Machine-Learning-Module für das Inventory Management in ihre Standardlösungen. Foodforecast versucht, sich in dieser Gemengelage durch die technologische Spezialisierung auf sogenannte Intraday-Prognosen – also untertägige Produktionsanpassungen – und den alleinigen Fokus auf das Segment der Ultra-Frische von generischen Supply-Chain-Plattformen abzugrenzen.

Herausforderungen in der Skalierung: Legacy-Systeme und Change Management

Trotz der nachweisbaren Traktion und einer Implementierung in mehreren tausend europäischen Filialen steht das Unternehmen vor den klassischen Wachstumsbarrieren des B2B-SaaS-Sektors. Eine zentrale Herausforderung bleibt die Datenverfügbarkeit und -qualität: Da die KI elementar auf historischen Abverkaufsdaten basiert, erweist sich die oft veraltete IT- und Kassensystem-Infrastruktur im filiallisierten Mittelstand (wie bei traditionellen Bäckereiketten) regelmäßig als technischer Flaschenhals bei der Software-Integration. Darüber hinaus erfordert die Implementierung eines zu großen Teilen automatisierten Bestellwesens ein konsequentes Change Management. Filialleiter*innen und Produktionsplaner*innens müssen Vertrauen in die algorithmischen Empfehlungen aufbauen, um die Software dauerhaft im Betriebsalltag zu verankern. Nicht zuletzt diktiert der Preisdruck in der margenschwachen Lebensmittel- und Gastronomiebranche die Vertriebsgeschwindigkeit: Software-as-a-Service-Lösungen in diesem Segment können sich nur behaupten, wenn der betriebswirtschaftliche Return on Investment durch reduzierte Retouren und Umsatzsteigerungen die laufenden Lizenzkosten zeitnah und messbar übersteigt.

Wer heute ein mittelständisches Hotel führt, hat oft zwei Probleme: Die Kosten steigen, und für komplexe Aufgaben wie die dynamische Preisgestaltung (Revenue Management) fehlt schlicht das Personal. Genau hier setzt die 2019 gegründete happyhotel GmbH an, die nun den Abschluss ihrer Series-A-Finanzierungsrunde über 6,5 Millionen Euro bekanntgegeben hat.

Angeführt wird die Runde vom VC Reimann Investors, unterstützt von den Bestandsinvestoren wie dem Start-up BW Innovation Fonds (MBG), seed + speed Ventures und dem Family Office Wecken & Cie.

Der USP: Autopilot statt Cockpit

Der Markt für Revenue-Management-Software ist voll: Platzhirsche wie IDeaS oder Duetto bedienen die großen Ketten, Herausforderer wie RoomPriceGenie buhlen um die Kleinen. Doch happyhotel will sich mit einem radikalen Versprechen abheben: Weg vom „Tool“, das bedient werden muss, hin zum autonomen KI-Agenten.

„Wir bauen unser System nicht für den Revenue Manager – wir automatisieren die Aufgaben eines Revenue Managers“, erklärt CEO Rafael Weißmüller. Für unabhängige Hotels, die sich keine teuren Spezialisten leisten können, wird die Software so quasi zum digitalen Mitarbeiter, der Preise in Echtzeit anpasst – ein Ansatz, der in Zeiten des Personalmangels bei Investor*innen extrem gut verfängt.

Gründer-Team mit „Stallgeruch“ und Exit-Erfahrung

Dass die Runde in einem schwierigen Marktumfeld zustande kam, dürfte auch am Setup des Gründerteams liegen, das die klassische Branchen-Expertise mit Skalierungswissen vereint:

• Sebastian Kuhnhardt kommt selbst aus einer Hoteliersfamilie und entwickelte die Ur-Idee aus dem Frust über die Zettelwirtschaft im elterlichen Betrieb.
• Rafael Weißmüller bringt die SaaS-Erfahrung mit: Er war früherer Mitarbeiter bei sevDesk, dem Offenburger Vorzeige-Start-up, das zeigte, wie man Büro-Software für KMUs massentauglich macht.
• Marius Müller liefert als Wirtschaftsinformatiker das technische Fundament.

Expansion und Realitätscheck

Aktuell steuert das System bereits über 50.000 Hotelzimmer in 12 Ländern und optimiert nach eigenen Angaben ein Umsatzvolumen von über einer Milliarde Euro. Mit dem frischen Kapital soll nun die Expansion in Europa forciert werden.

Dennoch bleiben Herausforderungen: Der Markt der Hotel-Technologie ist berüchtigt für seine fragmentierte Landschaft aus veralteten Verwaltungssystemen (PMS). Der Erfolg des KI-Agenten wird maßgeblich davon abhängen, wie reibungslos happyhotel die Schnittstellen zu diesen Altsystemen managt. Zudem müssen die Gründer eine psychologische Hürde nehmen: Hoteliers dazu zu bringen, die Kontrolle über ihre wichtigste Stellschraube – den Preis – vollends an eine „Black Box“ abzugeben, erfordert großes Vertrauen.

Dass dieses Vertrauen noch wachsen muss, zeigt auch das aktuelle Modell: Noch agiert die KI nicht völlig allein. Ein internes Team aus menschlichen Revenue-Expert*innen unterstützt das System weiterhin bei strategischen Fragen – der Weg vom Copiloten zum echten Autopiloten ist also auch bei happyhotel ein schrittweiser Prozess.