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.“

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

Wenn Forschung auf Versicherung trifft

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

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

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

Dem digitalen Rauschen auf der Spur

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

Zwischen Nischen-Spezialisten und Big Tech

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

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

Das Risiko der technischen Kurzlebigkeit

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

Fazit und Einordnung

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

Picturo klingt nach dem großen Bild. Beschreibe uns deine Idee in wenigen Sätzen – dein Elevator Pitch!

Picturo ist ein internationaler Marktplatz, der die Suche nach lokalen Fotograf*innen weltweit radikal vereinfacht. Statt unübersichtlicher Recherche auf Social Media oder Google bietet Picturo eine zentrale, standortbasierte Plattform. Nutzer*innen finden mit wenigen Klicks die passenden Fotograf*innen für jeden Anlass, während diese wiederum gezielt neue Kund*innen gewinnen. So professionalisiert Picturo einen stark fragmentierten Markt und macht die Suche nach Fotografie-Dienstleistungen so einfach wie die Buchung eines Hotels.

Es gibt bereits viele Plattformen für Fotograf*innen und Bilddatenbanken. Was war der konkrete Auslöser oder gar Pain Point, den du selbst erlebt hast, der dich dazu gebracht hat, Picturo zu gründen?

Der konkrete Auslöser war meine eigene Erfahrung als Reisender. Die Suche nach lokalen Fotografinnen lief fast immer über Direktnachrichten auf Social Media oder über einzelne Webseiten. Dabei musste man jedes Mal Preise, Verfügbarkeiten und Leistungen separat anfragen – oft ohne klare Antworten oder Vergleichsmöglichkeiten. Dieser Prozess ist zeitaufwendig, intransparent und für Nutzer*innen extrem umständlich. Gleichzeitig wurde deutlich, dass es für Fotograf*innen genauso ineffizient ist, jede Anfrage einzeln zu beantworten. Picturo ist aus genau diesem Pain Point entstanden: dem Wunsch nach einer zentralen, einfachen und transparenten Lösung für die Suche nach lokalen Profis.

Ihr sitzt in Esens, also im schönen Ostfriesland, habt aber den Anspruch, Fotograf*innen in „ganz Europa“ zu vernetzen. Wie baut man von einem eher ländlichen Standort aus eine so internationale Community auf?

Unser Standort in Ostfriesland ist für uns kein Nachteil, sondern Teil unserer Geschichte. Picturo ist von Anfang an als digitale Plattform konzipiert worden, bei der der Standort des Teams keine Rolle für die Reichweite spielt. Der Bedarf bei Fotograf*innen in ganz Europa ist so groß, dass Anfragen zur Teilnahme an unserer Plattform bereits heute organisch entstehen. Viele Fotograf*innen suchen gezielt nach Möglichkeiten, international sichtbar zu werden und neue Kund*innen zu erreichen. Durch klare Positionierung, einfache Nutzung und einen starken Fokus auf lokale Sichtbarkeit schaffen wir Vertrauen und Wachstum – unabhängig vom Standort. So bauen wir Schritt für Schritt eine internationale Community auf: digital, skalierbar und nachhaltig.

Euer Portfolio ist breiter als das der Konkurrenz. Wie genau funktioniert das Geschäftsmodell? Zahlt der/die Kund*in pro Bild oder ist es ein Abo-Modell?

Der Kern von Picturo liegt klar auf der Vermittlung und Sichtbarkeit von professionellen Fotografinnen. Unser Geschäftsmodell basiert auf abonnementbasierten Mitgliedschaften für die Fotografinnen. Für Kund*innen ist die Nutzung der Plattform vollständig kosten- und provisionsfrei; ebenso fallen keine Buchungsprovisionen an. Fotograf*innen zahlen eine monatliche Subscription für Sichtbarkeit, Reichweite und den Zugang zu qualifizierten Anfragen. Dieses Modell schafft Transparenz, vermeidet Reibung im Buchungsprozess und ist für beide Seiten fair und planbar.

Ihr bietet auch einen Guide zu lokalen Hotspots (Bars, Cafés) an. Ist das „nur“ ein Content-Marketing-Tool, um Traffic auf die Seite zu bekommen, oder plant ihr Kooperationen mit der Gastronomie als weitere Einnahmequelle?

Der Guide zu lokalen Hotspots ist aktuell in erster Linie als Mehrwert für Nutzer*innen gedacht und unterstützt den organischen Traffic sowie die Sichtbarkeit der Plattform. Gleichzeitig sehen wir darin großes strategisches Potenzial über reines Content-Marketing hinaus. Perspektivisch planen wir, diesen Bereich für Kooperationen mit lokalen Partnern wie Cafés, Bars oder Hotels zu öffnen.

Eine Plattform europaweit zu skalieren, kostet Geld und Ressourcen. Wie habt ihr euch bisher finanziert?

Aktuell ist Picturo vollständig eigenfinanziert und damit komplett gebootstrapped. Die Entwicklung der Plattform sowie der Markteintritt in erste Länder wurden aus eigenen Mitteln realisiert. Nun befinden wir uns an einem Punkt, an dem wir gezielt nach strategischen Partnern und Investor*innen suchen, um die nächste Skalierungsstufe zu erreichen. Ziel ist es, gemeinsam schneller zu wachsen und das internationale Potenzial von Picturo voll auszuschöpfen.

Wenn du auf die Zeit seit der Gründung der UG zurückblickst: Was war bisher der wichtigste Meilenstein, bei dem du wusstest: „Okay, das hier funktioniert wirklich“?

Der wichtigste Meilenstein war die Einführung des Abo-Modells. Trotz der Umstellung auf ein kostenpflichtiges Angebot lief das Onboarding ungebrochen weiter und neue Fotograf*innen traten der Plattform bei. In diesem Moment wurde klar, dass Picturo ein echtes Problem löst und einen echten Mehrwert bietet. Die Bereitschaft, für Sichtbarkeit und Reichweite zu bezahlen, hat bestätigt, dass der Bedarf im Markt vorhanden ist. Ab diesem Punkt war klar: Das Modell funktioniert.

Wo siehst du Picturo in drei Jahren?

In drei Jahren ist Picturo in vielen EU-Ländern aktiv und als internationaler Marktplatz für lokale Fotograf*innen etabliert. Gemeinsam mit starken Partnern ist die Plattform breit ausgerollt und für Nutzer*innen die erste Adresse bei der Fotografensuche.

Und last but not least: Welche Tipps würdest du anderen Gründer*innen geben, die gerade am Anfang stehen – vielleicht auch jenen, die nicht in den großen Hubs wie Berlin oder München sitzen?

Der wichtigste Tipp ist, sich konsequent an einem echten Problem zu orientieren und früh mit Nutzer*innen zu sprechen. Der Standort ist dabei zweitrangig – entscheidend sind Fokus, Umsetzungsstärke und Durchhaltevermögen. Gerade außerhalb großer Startup-Hubs kann man oft ruhiger, effizienter und näher am Markt arbeiten. Wichtig ist, früh zu testen, Feedback ernst zu nehmen und das Produkt Schritt für Schritt zu verbessern. Netzwerke, Partnerschaften und digitale Sichtbarkeit sind heute wichtiger als ein physischer Standort.

Hier geht’s zu Picturo

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Vom Forschungsprojekt zum DeepTech-Unternehmen

Hinter dem ambitionierten Vorhaben steht ein fünfköpfiges Gründerteam, das akademisches Know-how mit industriellem Anspruch verbinden will. Geführt wird das Heidelberger Unternehmen von Founding CEO und Managing Director Dr. Michael Kröger. Zum Gründungsteam gehören zudem Sieer Angar (Chairman of the Board), Dr. Mathieu Turbiez (Chief Revenue Officer), Dr. Jean-Charles Flores (Director Market Development North America) und Dr. Janusz Schinke (Managing Director).

Diese starke akademische Prägung ist typisch für DeepTech-Ausgründungen. Das Start-up hat seine technologischen Wurzeln im hochspezialisierten Umfeld der gedruckten Elektronik. Um diese Expertise zu kommerzialisieren, wurde die FLEXOO GmbH im Jahr 2024 offiziell als eigenständiges Spin-off des renommierten Heidelberger InnovationLab gegründet. Die Bündelung dieser Kompetenzen in einer eigenständigen Gesellschaft war der strategische Schritt, um eine Technologiearchitektur, die laut Investorenangaben von der Forschung bis zur Markteinführung validiert wurde, nun auf die globale industrielle Skalierung zu trimmen.

Das Versprechen: Hochauflösende Daten aus dem Inneren der Maschine

FLEXOO adressiert eine reale Schwachstelle aktueller KI-Systeme: KI-Algorithmen benötigen hochauflösende Echtzeit-Daten über den physikalischen Zustand von Hardware. Das Gründerteam hat dafür eine Sensorplattform entwickelt, die ultradünne, flexibel formbare Sensoren mit Edge-AI kombiniert.

Die Kerninnovation liegt laut Unternehmensangaben im Formfaktor: Die Sensoren sind unter 200 Mikrometer dünn und sollen sich nahtlos in nahezu jede Oberfläche oder Struktur integrieren lassen. Im Bereich der Batterietechnologie liefert dies auf dem Papier messbare Mehrwerte: FLEXOO gibt an, dass Validierungen mit führenden Batterieherstellern Kapazitätsgewinne von bis zu 5 Prozent zeigen. Dies soll komplett ohne Änderungen am Batteriezell-Design oder der bestehenden Zellchemie gelingen. Zudem sollen durch die direkten Daten auf Zellebene Frühwarnsysteme etabliert werden, die drohende Batterieausfälle proaktiv verhindern. Solche „bis zu“-Werte sind in frühen Validierungsphasen stets mit Vorsicht zu genießen, bis sie sich in der industriellen Massenanwendung verlässlich reproduzieren lassen.

Die Produktion als eigentlicher Hebel

Der entscheidende Überlebensfaktor für ein Hardware-Start-up ist die Skalierbarkeit der Produktion. FLEXOO setzt hier auf eine hochvolumige Druckfertigung, die nahezu jede Geometrie ermöglichen soll. Die Sensoren werden nicht aufwendig einzeln zusammengebaut, sondern gedruckt. Das ermöglicht laut Aussage der Investoren eine Kostenstruktur, die den breiten industriellen Einsatz erst realistisch macht und ein überzeugendes Preis-Leistungs-Verhältnis liefert.

Das Start-up reklamiert dabei selbstbewusst für sich, den weltweit präzisesten taktilen Sensor zu produzieren. Ob das patentierte Verfahren und die Fertigung „Made in Germany“ diesen technologischen Vorsprung gegen die immense Konkurrenz langfristig verteidigen können, wird sich letztlich in den harten Preisverhandlungen der Zulieferer-Industrie zeigen.

Die Realität der Skalierung: Verträge statt Prototypen

Trotz des starken technologischen Fundaments steht FLEXOO nun vor der klassischen Herkulesaufgabe für Hardware-Start-ups: Die Überführung von vielversprechenden Prototypen in ein profitables Seriengeschäft. Mit dem Abschluss der Series-A-Runde fokussiert sich das Unternehmen 2026 richtigerweise auf den Ausbau des internationalen Vertriebs und die Sicherung strategisch relevanter Lieferverträge. Zudem ist die Bereitstellung von Prototypen der Physical-AI-Plattform an Entwicklungspartner fest eingeplant.

Die Zusammensetzung der Investoren ist hierbei ein strategischer Vorteil: eCAPITAL bringt Erfahrung bei Deep-Tech-Unternehmen und einen klaren Fokus auf ClimateTech sowie IoT mit. AUMOVIO wiederum kann über seine Start-up-Einheit co-pace direkten Zugang zur globalen Automobil- und Mobilitätsindustrie bieten.

Dass FLEXOO parallel Einsatzfelder in stark wachsenden Zukunftsbereichen wie der humanoiden Robotik ins Auge fasst, deutet das enorme Potenzial der Sensor-Plattform an. Ob aus diesem Versprechen jedoch wirklich ein globaler Standard für Physical AI wird, müssen erst die harten Serien-Validierungen der nächsten Jahre zeigen. "Hardware is hard" – das gilt auch für smarte, gedruckte Sensoren aus Heidelberg.

Vom sicheren Management-Sessel in das Wagnis der Selbständigkeit – diesen Weg wählen viele, doch nur wenige tun es mit einem so klaren Fokus auf die Old Economy. Mert Erdoğan, selbst Alumni der Universität Siegen, sah jahrelang eine wachsende Kluft: Auf der einen Seite die rasanten Fortschritte in der KI-Entwicklung, auf der anderen Seite ein deutscher Mittelstand, der oft noch mit Excel-Tabellen und Papierbergen kämpft.

„Ich habe in vielen Projekten gesehen, wie groß das Potenzial von KI ist. Vor allem in Bereichen, in denen heute noch unnötig viele repetitive Aufgaben manuell erledigt werden. Das Frustrierende war, dass diese Use Cases echten Mehrwert schaffen könnten, aber gerade im Mittelstand fehlt oft das Know-how, sie technisch und wirtschaftlich richtig einzuordnen. Genau da wollte ich ansetzen“, sagt Mert. Seine Antwort darauf ist syntik.

Der Dolmetscher zwischen zwei Welten

Das Problem vieler Traditionsunternehmen ist nicht der Unwille zur Innovation, sondern die Überforderung durch die Komplexität. Genau hier setzt das Geschäftsmodell von syntik an. Das 2025 im Siegerland gegründete Start-up versteht sich weniger als klassische IT-Beratung, sondern vielmehr als Übersetzer und Brückenbauer.

„Viele haben Angst vor großen KI-Investitionen ohne entsprechendem ROI und der Intransparenz dahinter. Wir übersetzen das Thema in verständliche, wirtschaftlich greifbare Schritte. Was muss individuell entwickelt werden, wie viel kostet dies, gibt es ggf. Fertige Lösungen. So machen wir aus Unsicherheit konkrete Handlungsmöglichkeiten“, so Mert.

Die Philosophie ist simpel: Technologie muss demokratisiert werden. Syntik holt die Unternehmen dort ab, wo sie stehen. Das Portfolio ruht dabei auf drei Säulen: Einer strategischen Beratung, die echte Anwendungsfälle jenseits von Spielereien identifiziert, einem umfangreichen Trainingsprogramm, das den Mitarbeitenden die Angst vor der "Black Box" KI nimmt, und schließlich der harten technischen Umsetzung individueller Softwarelösungen.

Alltagstauglichkeit statt KI-Schnickschnack

In einer Branche, die oft von Buzzwords und abstrakten Visionen dominiert wird, wirkt der Ansatz der Siegener erfrischend pragmatisch. Während etablierte IT-Riesen und schicke KI-Boutiquen aus den Metropolen sich oft auf DAX-Konzerne stürzen und entsprechende Preisschilder aufrufen, lässt syntik diese Nische bewusst links liegen.

Das Alleinstellungsmerkmal liegt in der kulturellen Passung. Die Macher hinter syntik treten nicht als abgehobene Tech-Evangelisten auf, sondern als Partner auf Augenhöhe. Sie sprechen die Sprache der Ingenieur*innen und Kaufleute im Mittelstand.

„Wir kommen nicht mit besonderen Folien, sondern mit echtem Verständnis für die Herausforderungen im Alltag. Ich kenne den Mittelstand, weil ich selbst aus dieser Welt komme. Mein Vater arbeitet sei über 20 Jahren bei den Deutschen Edelstahlwerke (DEW).  Wir reden nicht über Visionen, wir reden über Lösungen, die heute schon etwas besser machen in den kaufmännischen Prozessen“, so Mert.

Dieser „Siegerländer Pragmatismus“ kommt an. Statt theoretischer Powerpoints liefert das Team Lösungen, die funktionieren – sei es die Automatisierung der Angebotserstellung oder die Optimierung der Materialdisposition. Es geht darum, KI vom abstrakten Gespenst zum nützlichen Werkzeug am Fließband oder im Büro zu machen.

„Unsere Kunden sagen oft ‚Das ist kein KI-Schnickschnack, das hilft uns wirklich im Alltag.‘ Und genau das ist unser Anspruch, Lösungen zu liefern, die sofort spürbar etwas verbessern und Kapazitäten für relevante Aufgaben frei werden“, so Mert.

Bootstrapping statt Venture Capital

Auch bei der Finanzierung bleibt Mert Erdoğan seiner Linie treu. Statt sich frühzeitig von Venture-Capital-Gebenden abhängig zu machen und Anteile gegen „schnelles Geld“ zu tauschen, wählte syntik den Weg des Bootstrappings. Das Unternehmen wächst organisch aus dem eigenen Cashflow.

Dieser Weg ist steiniger und erfordert mehr Geduld, signalisiert den Kund*innen aber auch Stabilität: Hier wird kein Geld verbrannt, um künstliche Wachstumsziele zu erreichen. Das Stammkapital der GmbH wurde klassisch eingebracht, das Risiko liegt beim Gründer.

 „Wir wollen nur unseren Kunden verpflichtet sein, nicht irgendwelchen Wachstumsverpflichtungen von Investoren. Unabhängigkeit heißt für uns, dass wir selbst entscheiden, was sinnvoll ist. Und wir wachsen nur dort, wo es echten Mehrwert bringt. Wenn wir bestimmte KI-Produkte entsprechend etabliert haben und den Bedarf am stärksten an bestimmten Stellen sehen, können wir ggf. über Investoren sprechen“, betont der CEO.

Dieses Vorgehen schafft Vertrauen gerade beim Mittelstand, der oft skeptisch gegenüber fremdfinanzierten Start-up-Blasen ist.

Der Blick nach vorn: Fokus auf die Schwergewichte

Trotz der jungen Firmengeschichte – die Gründung erfolgte erst im Sommer 2025 – kann das Team bereits auf Referenzen aus über einem Dutzend Branchen verweisen. Im Gespräch mit dem Alumniverbund der Uni Siegen machte Erdoğan deutlich, wohin die Reise gehen soll: Der Fokus verschiebt sich zunehmend auf stark regulierte und dokumentationsintensive Sektoren wie Pharma, Chemie und Automotive.

Gerade in diesen Bereichen, wo Fehler teuer sind und Prozesse strikten Normen unterliegen, sieht der Gründer das größte Potenzial für KI-gestützte Effizienzsteigerung. Damit besetzt das Start-up seinen „Sweet Spot“ im Markt: Syntik agiert agiler und nahbarer als die nicht selten „trägen Tanker der Großberatungen“, ist aber gleichzeitig strategisch weitsichtiger als reine Software-Entwickler, die oft nur Code liefern, ohne die komplexen Prozesse des Mittelstands wirklich zu verstehen.

„Wir geben uns nicht mit Oberflächenlösungen zufrieden. Unser Ziel ist es, KI dort nutzbar zu machen, wo sie bisher scheitert. In kritischen Prozessen, unter realen Bedingungen mit echten Ergebnissen. Beim automatisierten Abgleich von Ausschreibungen, der strukturierten Verarbeitung technischer Anfragen, präzisen Forecasts in der Instandhaltung oder intelligenten Assistenzsystemen in Form von Chatbots für Normen und Richtlinien mit entsprechender Logik, Aktionen in Systemen und Mehrsprachigkeit“, so Mert.

Langfristig will das syntik den Schritt vom reinen Dienstleister zum Produktanbieter vollziehen. Geplant ist die Entwicklung standardisierter KI-Module, die sich wie Bausteine in verschiedene Unternehmenslandschaften integrieren lassen.

Mit syntik beweist Mert Erdoğan einmal mehr, dass Innovation nicht zwangsläufig aus den Metropolen kommen muss. Manchmal entsteht sie genau dort, wo sie am dringendsten gebraucht wird: Mitten im Maschinenraum der deutschen Wirtschaft.

Daten werden oft als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet, doch ihre Lagerung gleicht technologisch oft noch dem Stand der 1950er Jahre. Während Künstliche Intelligenz und IoT-Anwendungen den weltweiten Datenhunger exponentiell in die Höhe treiben, werden Informationen physisch meist noch auf Magnetbändern (LTO) oder Festplatten archiviert. Diese Medien sind energiehungrig, müssen alle paar Jahre aufwändig migriert werden und sind anfällig für physikalische Zerfallsprozesse.

In diesen Markt für sogenannte Cold Data – also Daten, die archiviert, aber selten abgerufen werden – stößt nun das Münchner DeepTech-Start-up ewigbyte. Das Unternehmen, das erst im Jahr 2025 gegründet wurde, gab heute den Abschluss einer Finanzierungsrunde bekannt, die den Übergang in die industrielle Entwicklung ermöglichen soll. Angeführt wird das Konsortium von Vanagon Ventures und Bayern Kapital, ergänzt durch Business Angels aus dem BayStartUP-Netzwerk. Doch der Weg zum Markterfolg ist kein Selbstläufer, denn das Startup betritt ein Feld, auf dem sich bereits globale Giganten und etablierte Industriestandards tummeln.

Der Markt: Ein schlafender Riese erwacht

Der Zeitpunkt für den Vorstoß scheint indes gut gewählt. Branchenanalysten schätzen den globalen Markt für Archivdaten („Cold Storage“) auf ein Volumen von rund 160 bis 180 Milliarden Euro, mit Prognosen, die bis Mitte der 2030er Jahre auf über 450 Milliarden Euro ansteigen. Getrieben wird dies nicht nur durch KI-Trainingsdaten, sondern auch durch verschärfte Compliance-Regeln und den massiven Anstieg unstrukturierter Daten. Die derzeit dominierende Magnetband-Technologie stößt jedoch zunehmend an physikalische Dichtegrenzen und zwingt Rechenzentren zu kostspieligen Migrationszyklen alle fünf bis sieben Jahre, um Datenverlust durch Entmagnetisierung („Bit Rot“) zu verhindern.

Lasergravur statt magnetischer Ladung: So funktioniert es

Der Ansatz von ewigbyte bricht radikal mit diesem Paradigma. Statt Daten magnetisch oder elektronisch zu speichern, nutzt das Startup Femtosekunden-Laser, um Informationen mittels ultrakurzer Lichtpulse direkt in Quarzglas einzuschreiben.

Das Verfahren ähnelt mikroskopisch kleinen QR-Codes, die dreidimensional in das Material „graviert“ werden (Voxel). Das zentrale Versprechen: Einmal geschrieben, benötigen die Daten keinerlei Energie mehr zur Erhaltung. Das Glas ist resistent gegen Hitze, Wasser, elektromagnetische Impulse (EMP) und Cyberangriffe, da die Daten physisch fixiert sind (WORM-Speicher: Write Once, Read Many). Laut ewigbyte ermöglicht dies eine dauerhafte Archivierung über Jahrhunderte ohne die sonst üblichen laufenden Kosten für Klimatisierung und Migration.

Vom Hardware-Verkauf zum „Storage-as-a-Service“

Interessant für Gründer ist der strategische Schwenk im Geschäftsmodell, den ewigbyte vollzieht. Anstatt teure und wartungsintensive Lasermaschinen an Kunden zu verkaufen (CAPEX-Modell), positioniert sich das Start-up als Anbieter von „Storage-as-a-Service“. Kunden mieten Speicherkapazität, ewigbyte übernimmt das komplexe Handling der Laser. Dies senkt die Einstiegshürde für Pilotkunden massiv, erfordert aber vom Start-up hohe Vorab-Investitionen in die eigene Infrastruktur – ein klassisches „DeepTech“-Wagnis, das nur mit geduldigem Kapital funktioniert.

David gegen Goliath: Das Rennen um das Glas

Mit der Technologie ist ewigbyte allerdings nicht allein auf weiter Flur. Das Start-up begibt sich in direkten Wettbewerb mit einem der größten Technologiekonzerne der Welt: Microsoft forscht unter dem Namen „Project Silica“ seit Jahren an exakt dieser Technologie, um seine eigene Azure-Cloud-Infrastruktur unabhängiger von Magnetbändern zu machen. Auch lokal gibt es Konkurrenz: Das ebenfalls in München und den USA ansässige Unternehmen Cerabyte verfolgt einen ähnlichen Ansatz mit keramisch beschichtetem Glas, setzt dabei aber stärker auf kassettierte Hardware-Verkäufe.

Ewigbyte muss sich in diesem „Haifischbecken“ also klug positionieren. Mit dem frischen Kapital von 1,6 Millionen Euro will das Gründungsteam um CEO Dr. Steffen Klewitz, Technologiechef Phil Wittwer und Operations-Chefin Dr. Ina von Haeften nun den Schritt von der Forschung in die industrielle Anwendung vollziehen. Geplant ist die Entwicklung eines Prototyps, der als Basis für erste Pilotprojekte ab 2026 dienen soll. Ein entscheidender Vertrauensbeweis ist dabei der kürzlich erhaltene Validierungsauftrag der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND). Dieses Mandat gilt in der DeepTech-Szene als Ritterschlag, da SPRIND gezielt Technologien fördert, die das Potenzial haben, Märkte disruptiv zu verändern, für klassische VCs aber oft noch zu risikoreich sind.

Die technologischen Nadelöhre

Trotz der Euphorie über die Finanzierung und das SPRIND-Siegel bleiben die technischen und ökonomischen Hürden hoch. Die Achillesferse optischer Speichermedien war historisch immer die Schreibgeschwindigkeit (Throughput). Während ein Magnetband Daten in rasender Geschwindigkeit aufspult, muss ein Laser beim Glas-Speicher physische Punkte brennen. Um im Zeitalter von Petabytes konkurrenzfähig zu sein, muss ewigbyte eine massive Parallelisierung des Schreibvorgangs erreichen – das Start-up spricht hier von „über einer Million Datenpunkten pro Puls“.

Ein weiterer Knackpunkt sind die Kosten pro Terabyte. Magnetbänder sind in der Anschaffung spottbillig. Glas als Rohstoff ist zwar günstig, doch die komplexe Lasertechnik treibt die Initialkosten. ewigbyte muss beweisen, dass die Gesamtkostenrechnung (Total Cost of Ownership) über 10 oder 20 Jahre hinweg günstiger ausfällt, weil Strom- und Migrationskosten entfallen. Zudem entsteht für Kunden ein neues Risiko: Da die Daten nur mit speziellen optischen Geräten lesbar sind, begeben sie sich in eine Abhängigkeit vom Technologieanbieter (Vendor Lock-in).

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Hier kommt der strategische Aspekt der „Digitalen Souveränität“ ins Spiel, den auch die Investoren betonen. Da ein Großteil europäischer Daten derzeit auf US-amerikanischer Cloud-Infrastruktur liegt oder von Hardware aus Fernost abhängt, könnte eine physische, langlebige Speicherlösung „Made in Germany“ für Behörden, Banken und kritische Infrastrukturen ein entscheidendes Argument sein. Sandro Stark von Vanagon Ventures sieht im Ausbau der Speicherinfrastruktur den „Schlüssel für alles, was davor liegt: KI, Energie, Rechenleistung“.

Ob ewigbyte tatsächlich zu einem Unternehmen von „generationeller Bedeutung“ wird, wie es die Investoren hoffen, wird sich zeigen, wenn der angekündigte industrielle Prototyp die geschützten Laborbedingungen verlässt. Der Bedarf an einer Alternative zum Magnetband ist unbestritten da – das Rennen darum, wer den Standard für das Glas-Zeitalter setzt, ist hiermit eröffnet.

Die Instandhaltung der öffentlichen Infrastruktur entwickelt sich zunehmend zum Nadelöhr der Bauindustrie. Allein in Deutschland beziffert die KfW den Sanierungsstau auf mehrere hundert Milliarden Euro. In diesem Marktumfeld konnte Sitegeist nun die Investoren überzeugen: Angeführt wird die Runde von den VCs b2venture und OpenOcean. Zudem beteiligten sich UnternehmerTUM Funding for Innovators sowie renommierte Business Angels, darunter Alexander Schwörer, Verena Pausder und Lea-Sophie Cramer.

Der Markt: Skandinavische Dominanz trifft auf Münchner KI

Sitegeist betritt mit seiner Lösung für die Betonsanierung keinen unbesetzten Markt. Der Bereich der Abbruch- und Sanierungsroboter wird traditionell von starken skandinavischen Herstellern wie Brokk, Aquajet oder Conjet (alle Schweden) dominiert. Diese Anbieter haben sich mit robusten Maschinen für den selektiven Betonabtrag weltweit etabliert.

Doch Sitegeist setzt technologisch an einem anderen Punkt an: Während die Systeme der etablierten Wettbewerber in der Regel tele-operiert sind – also permanent von Fachkräften ferngesteuert werden müssen –, zielen die Münchner auf echte Autonomie. Mitgründer Claus Carste (CPO), der an der TUM ursprünglich selbst an Teleoperation forschte, entwickelte den Ansatz bewusst weiter: Weg von der Fernsteuerung, hin zur eigenständigen Problemlösung durch die Maschine.

„Golden Pretzel“- und „Munich Startup Special Prize“-Gewinner mit autonomem Ansatz

Der technologische Sprung soll vor allem den Fachkräftemangel abfedern: Wo bei herkömmlichen Systemen ein(e) Bediener*in pro Maschine gebunden ist, ermöglicht der autonome Ansatz von Sitegeist perspektivisch, dass eine Fachkraft mehrere Roboter gleichzeitig überwacht.

„Die spannendsten KI-Roboter von heute haben keine Finger und Daumen“, kommentiert Sam Hields, Partner bei OpenOcean. Die Roboter nutzen Sensorik und KI, um ihre Umgebung eigenständig zu erfassen. Sie erkennen Unebenheiten im Beton und passen ihre Arbeitsweise in Echtzeit an. Ein digitales 3D-Modell (BIM) des Bestandsgebäudes ist dafür nicht notwendig.

Dass dieser Ansatz Potenzial hat, bewies das Team bereits im Vorjahr: 2025 gewann Sitegeist (damals teils noch unter dem Projektnamen Aiina Robotics bekannt) den renommierten Pitch-Wettbewerb der Bits & Pretzels Konferenz und sicherte sich die „Golden Pretzel“ sowie den „Munich Startup Special Prize“.

Philosophie trifft Deep Tech

Hinter der Technologie steht ein vierköpfiges Gründerteam, das interdisziplinäre Expertise vereint und tief im Münchner Ökosystem verwurzelt ist. CEO Dr. Lena-Marie Pätzmann bringt dabei eine ungewöhnliche Perspektive ein: Die Absolventin der Universität St. Gallen hält auch einen Bachelor in Philosophie – eine Kombination, die bei der ethischen und gesellschaftlichen Einordnung von KI-Arbeitskräften zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Zusammen mit Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO, ehemalige Stipendiatin der Bayerischen EliteAkademie) und Claus Carste (CPO) gründete sie das Unternehmen im Jahr 2025 als Spin-off der Technischen Universität München (TUM). Es entstammt dem Robotik-Lehrstuhl von Prof. Matthias Althoff, der bereits Erfolge wie RobCo hervorbrachte.

Florian Schweitzer, Partner bei b2venture, sieht in dieser Konstellation einen entscheidenden Vorteil: „Das Team ist bereit, buchstäblich durch Wände zu gehen, um Robotik auf realen Baustellen nutzbar zu machen.“ Mit dem frischen Kapital plant Sitegeist nun, das Team am Standort München weiter auszubauen und die Einführung der Systeme auf realen Baustellen zu beschleunigen.

Key Facts: Sitegeist

• Gründung: 2025 (Spin-off der TU München, Projektname „Aiina Robotics“)
• Sektor: Construction Tech / Robotik
• Finanzierung: 4 Mio. € Pre-Seed (Februar 2026)
• Investoren: b2venture, OpenOcean, UnternehmerTUM Funding for Innovators
• Angels: u.a. Verena Pausder, Lea-Sophie Cramer, Alexander Schwörer
• Awards: Gewinner „Golden Pretzel“ (Bits & Pretzels 2025), Munich Startup Special Prize
• USP: Autonome, KI-gesteuerte Anpassung an komplexe Oberflächen (vs. klassische Fernsteuerung/Tele-Operation bei Wettbewerbern wie Brokk oder Aquajet)
• Management: Dr. Lena-Marie Pätzmann (CEO), Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO), Claus Carste (CPO)

Die Mittel stammen aus dem Accelerator-Programm des High-Tech Incubator (HTI). Mit dem frischen Kapital plant simmetry.ai den Ausbau seiner Technologie zu einer skalierbaren Plattform, die es KI-Entwicklern ermöglichen soll, fotorealistische Trainingsdaten „on demand“ selbst zu generieren.

Standortvorteil im „AgTech-Silicon Valley“

Die Ansiedlung in Osnabrück und die Aufnahme in den High-Tech Incubator (HTI) sind strategische Entscheidungen. Die Region hat sich zu einem der bedeutendsten Cluster für Agrartechnik in Europa entwickelt. Für simmetry.ai bedeutet das direkte Nähe zur Zielgruppe: Das Start-up bedient bereits namhafte Kunden aus dem Bereich der Landmaschinen. Der HTI-Accelerator fungiert dabei als Katalysator, um die Deep-Tech-Lösung direkt mit der starken niedersächsischen Industrie zu vernetzen.

Vom Forschungsprojekt zur Plattform

Hinter der Technologie steht ein erfahrenes Gründungstrio: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO) und Prof. Dr. Stefan Stiene. Als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) blicken die Gründer auf jahrelange Erfahrung in der angewandten Forschung zurück.

Ihr zentrales Problem in vergangenen Projekten war selten der Algorithmus, sondern der Daten-Engpass: Über 80 Prozent des Aufwands bei der KI-Entwicklung fließen laut Unternehmensangaben derzeit allein in die Datenerfassung und -aufbereitung. Insbesondere für seltene Randfälle („Edge Cases“) ist das Sammeln echter Daten oft wirtschaftlich kaum darstellbar.

Der USP: Warum der Acker den Unterschied macht

Simmetry.ai tritt an, um diesen manuellen Aufwand durch synthetische, voll annotierte Daten zu ersetzen. Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die sich oft auf strukturierte Umgebungen konzentrieren, wählten die Gründer bewusst einen anderen Einstieg: die Landwirtschaft.

„Wir haben mit der Landwirtschaft begonnen, weil dies sowohl ein hochwirksames als auch technisch anspruchsvolles Feld für KI ist“, erklärt Anton Elmiger. Die Wette der Gründer: Wer robuste KI-Modelle für die chaotischen Bedingungen eines Ackers trainieren kann, für den sind strukturierte Industrieumgebungen leichter zu bewältigen. Diese „AgTech-DNA“ dient dem Start-up nun als technologischer Hebel für die geplante Expansion in industrielle Anwendungen.

Plattform statt Dienstleistung

Ein weiteres Differenzierungsmerkmal ist das Geschäftsmodell. Während synthetische Daten oft noch als Dienstleistung erstellt werden, baut simmetry.ai eine Self-Service-Plattform. KI-Entwickler sollen nicht auf Datenlieferungen warten müssen, sondern fotorealistische Szenarien für Aufgaben wie semantische Segmentierung oder 3D-Posenschätzung eigenständig erstellen können.

Das Timing erscheint günstig: Analysten von Gartner prognostizieren, dass der Anteil synthetisch generierter Daten in KI-Projekten von 60 Prozent im Jahr 2024 auf bis zu 95 Prozent im Jahr 2030 steigen wird.

Key Facts: simmetry.ai

• Gründung: 2024 (Spin-off des DFKI)
• Standorte: Berlin / Osnabrück
• Finanzierung: 330.000 € durch NBank (High-Tech Incubator Accelerator)
• Fokus: Self-Service-Plattform für synthetische Trainingsdaten (Computer Vision)
• Gründer: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO), Prof. Dr. Stefan Stiene
• Zielgruppen: Landwirtschaft (Fokus), Nahrungsmittelproduktion, Industrie

GeneralMind, ein „KI System of Actionˮ zur Automatisierung von digitaler Zettelwirtschaft, unstrukturierter Koordination sowie ineffizienter manueller Prozesse entlang der gesamten Lieferkette, gibt heute den Abschluss seiner Eigenkapitalfinanzierung in Höhe von 12 Millionen US-Dollar bekannt. Die Runde ist eine der größten bekannten europäischen Pre-Seed Runden der letzten Jahre und wurde weniger als sechs Monate nach der Aufnahme der Geschäftstätigkeit des Unternehmens abgeschlossen. GeneralMind will die Mittel verwenden, um die Skalierung seiner Technologie in Europa voranzutreiben.

Angeführt wurde die Finanzierungsrunde von Lakestar, Leo Capital, Lucid Capital, Heliad, BOOOM, mit Partizipierung von etablierten Angel-Investoren wie Alexander Kudlich, Jens Urbaniak, Samir Sood und Vishal Lugani.

GeneralMind wurde in Berlin vom Gründerteam um die Razor Group gemeinsam mit führenden Technologen aus dem Silicon Valley gegründet: Tushar Ahluwalia Shrestha Chowdhury, Dr. Oliver Dlugosch, Lennart von Hardenberg, Nishrit Shrivastava und Sergiu Șoima. Neben dem Hauptsitz in Berlin betreibt das Unternehmen einen weiteren Standort in Bangalore.

GeneralMind – das „AI System of Action“

Unternehmen arbeiten heute mit sogenannten Systems of Record SoR, zum Beispiel ERP-Systemen, um die Komplexität von Lieferketten zu bewältigen. Trotz dieser Systeme findet ein Großteil der operativen Arbeit weiterhin in E-Mail-Posteingängen und Spreadsheets statt: Teams müssen unstrukturierte Kommunikation und Koordination, Übergaben, Rückfragen und Ausnahmen manuell zusammenführen, nachhalten und in Systeme übertragen. Oft fehlt dabei klare Nachverfolgbarkeit, es entstehen Medienbrüche und die Fehleranfälligkeit ist hoch, obwohl genau diese Arbeit entscheidend ist, um die Lieferkette zuverlässig am Laufen zu halten.

GeneralMind entwickelt das „AI System of Action“ (SoA), um genau diese manuelle, repetitive Arbeit sowie unstrukturierte Koordination entlang der Lieferkette end-to-end zu übernehmen, als operative KI-Ebene über bestehenden Systemen, menschenüberwacht und bei Bedarf mit Freigabe.

KI-Autopilot für operative Prozesse mit menschlicher Fähigkeit

Der KI-Autopilot von GeneralMind übernimmt die „digitale Zettelwirtschaft" entlang komplexer Lieferketten, indem er automatisiert manuelle, repetitive Abläufe zwischen E-Mail, Excel und ERP-Systemen autonom ausführt. Eingehende Aufgaben (oft per E-Mail) werden erfasst, analysiert und anschließend end-to-end ausgeführt. Besonders dort, wo viele kleinteilige Aufgaben zuverlässig abgearbeitet, Abstimmungen sauber nachgehalten, Termine und Fristen gesichert und zahlreiche interne und externe Stakeholder entlang des Prozesses koordiniert werden müssen. Zum Beispiel in Beschaffung, Vertrieb oder der Rechnungsbearbeitung.

Diese „digitale Zettelwirtschaft“ kostet global agierende Unternehmen entlang ihrer Lieferketten teilweise Umsätze in Milliardenhöhe. Ware bleibt liegen, Entscheidungen verzögern sich, Aufgaben gehen im Tagesgeschäft unter.

„Unternehmen wissen oft genau, wo es hakt, scheitern aber an der operativen Umsetzung“, sagt Tushar Ahluwalia, Gründer und CEO von GeneralMind. „Ich habe im E-Commerce immer wieder gesehen, wie digitale Zettelwirtschaft, ineffiziente manuelle Prozesse und schmerzhafte Stakeholder-Koordination zwischen unstrukturierter Kommunikation und ERP-Systemen enorme Ineffizienzen in großen Unternehmen erzeugen. Genau dieses Problem lösen wir mit GeneralMind. Unsere KI übernimmt diese Prozesse end-to-end; kein Copilot, sondern mit Autopilot-Funktionalität, die von Menschen überwacht und bei Bedarf freigegeben wird“, ergänzt er.

Klassische Photovoltaik-Projekte auf Parkflächen gleichen oft einem Marathon: Statik-Prüfungen, komplexe Tiefbauarbeiten für Betonfundamente und das Risiko, beim Aufreißen des Asphalts bestehende Strom- oder Wasserleitungen zu beschädigen, schrecken viele Immobilienbesitzer*innen ab. UV Energy, 2023 von Steffen Theurer und Felix Gerhardt (heute nicht mehr aktiv) gegründet, löst dieses Problem mit einem technologischen Doppelschlag aus Hardware und Software.

Angriff auf die „Beton-Riesen“

Mit seinem Ansatz besetzt UV Energy gezielt die Nische zwischen lokalen Handwerksbetrieben und industriellen Großanbietern wie Goldbeck. Während sich massive Stahlkonstruktionen oft erst bei riesigen Flächen rechnen und lokale Solarteure häufig an der komplexen Statik von Parkdecks scheitern, bietet das Start-up eine standardisierte Lösung für den Mittelstand – rentabel bereits ab zehn Stellplätzen.

Der entscheidende Wettbewerbsvorteil ist der Verzicht auf klassische Fundamente. Das System wird mittels spezieller Verfahren direkt auf oder im Bestand verankert. Da keine schweren Erdarbeiten nötig sind, entfallen Aushärtungszeiten für Beton und das Risiko für Erdkabel.

Der Algorithmus als Bauleiter

Skaliert wird das Modell durch eine eigene KI-Plattform. Während Wettbewerber Projekte oft händisch prüfen müssen, automatisiert die Software von UV Energy die Wertschöpfungskette von der ersten Skizze bis zur Logistik. Die KI analysiert Parkflächen und berechnet die optimale Belegung auch auf verwinkelten Arealen. Das Versprechen von CEO Steffen Theurer: Von der Anfrage bis zum Netzanschluss vergehen im Optimalfall nur drei bis sechs Wochen – ein Bruchteil der branchenüblichen Dauer.

Erfolgreicher Proof-of-Concept

Dass die Kombination aus fundamentloser Montage und KI-Planung funktioniert, beweist das Unternehmen bereits in der Praxis. Ein prominentes Referenzprojekt ist die Zentrale der Vereinigten Volksbanken in Böblingen. Die Anlage ging bereits im Juli 2025 ans Netz, überdachte 21 Stellplätze im laufenden Betrieb und lieferte vom Start weg Strom. Ein Tempo, das auch die Politik überzeugte: Umweltministerin Thekla Walker würdigte das Projekt als Vorbild für die effiziente Nutzung versiegelter Flächen.

1,1 Millionen Euro für die Expansion

Dieser technologische Vorsprung hat nun Investoren überzeugt. In der aktuellen Finanzierungsrunde (Februar 2026) sicherte sich UV Energy rund 1,1 Millionen Euro. Angeführt vom Business Angel Netzwerk Companisto und unterstützt durch den Industriespezialisten Irion, soll das Kapital nun in den Vertriebsausbau fließen. Tim Weifenbach, Investment Manager bei Companisto, sieht den USP klar definiert: „UV Energy punktet mit einem skalierbaren Ansatz in einem Markt, der durch regulatorische Vorgaben – wie die Solarpflicht auf Parkplätzen in Baden-Württemberg und NRW – massiv wächst.“

Fazit

UV Energy zeigt, wie DeepTech die Baubranche aufbrechen kann. Durch den Einsatz von KI wird aus einem trägen Bauprojekt ein schnell lieferbares Produkt – ein entscheidender Hebel, um die ambitionierten Klimaziele im Gebäudesektor überhaupt erreichbar zu machen.