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.

Das Münchner Scale-up heycare hat seine Extended Seed Runde erfolgreich abgeschlossen. Dem Unternehmen fließen rund 4 Millionen Euro für das weitere Wachstum zu. Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Scalehouse Capital als Lead-Investor, flankiert von Swiss Post Ventures als strategischem Co-Investor. Für treue StartingUp-Leserinnen und -Leser ist das Gründerinnenteam kein unbeschriebenes Blatt: Wir hatten die Plattform bereits vor einiger Zeit ausführlich in einer Coverstory porträtiert – damals noch unter dem Gründungsnamen „heynanny“.

Vom Cover-Start-up zum Health-Ökosystem

Die Gründerinnen Anna Schneider und Julia Kahle riefen das Unternehmen im Jahr 2022 ins Leben. Innerhalb kurzer Zeit hat sich das Start-up von einem spezialisierten Care-Anbieter zu einem umfassenden Gesundheitsdienstleister entwickelt. Heute positioniert sich heycare als digitale Plattform, die als ganzheitliches Employee Assistance Program (EAP) und Familienservice fungiert.

Das Angebot deckt mittlerweile ein breites Spektrum ab. So vermittelt die App praktische Betreuungslösungen für Kinder, Pflegebedürftige und sogar Haustiere. Diese gezielten Maßnahmen sollen die Mitarbeitenden im Alltag spürbar entlasten, was die Ausfallzeiten in den Unternehmen nachweislich reduziert. Darüber hinaus setzt das Scale-up stark auf Prävention im Bereich der mentalen Gesundheit. Um die psychische Widerstandskraft der Belegschaft zu stärken, bietet die Plattform unter anderem Trainings, Webinare sowie anonyme 1:1-Beratungen mit Psycholog*innen an.

Abgerundet wird das Portfolio durch die seit Anfang 2026 bestehende Integration des Sport- und Wellness-Netzwerks von Urban Sports Club. Mit diesem Schritt möchte heycare seinen Firmenkund*innen ein lückenloses Gesundheits-Ökosystem aus einer Hand bieten und löst damit ein zentrales Problem der modernen Arbeitswelt: die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben.

Hintergründe zur Finanzierungsrunde

Die frischen Mittel wollen die beiden Gründerinnen primär in den Ausbau ihrer Belegschaft investieren. Damit reagiert heycare auf die gestiegene Nachfrage in der operativen Umsetzung. Das Kund*innenportfolio kann sich bereits sehen lassen, denn Branchengrößen wie Daimler Truck, Douglas, Vaillant und VW Retail zählen bereits zu den Nutzer*innen der Plattform.

Wie Co-CEO Julia Kahle betont, ist das Unternehmen bereits profitabel. Bei der Investor*innensuche wurde daher bewusst selektiert, um Partner*innen zu finden, die die Vision von heycare teilen und das Unternehmen bei der weiteren Skalierung optimal unterstützen können. Scalehouse Capital, ein deutschlandweit agierender Venture Capital Investor, fokussiert sich auf effiziente B2B-Softwareunternehmen und bringt wertvolle Industriezugänge mit. Swiss Post Ventures, der Venture-Arm der Schweizerischen Post, investiert gezielt in B2B-Softwareunternehmen in Bereichen wie HR, Logistik und digitale Ökosysteme.

Markteinordnung und Einordnung

Heycare verfolgt die klare Vision, Mitarbeitende durch präventive Gesundheitsförderung und soziale Entlastung zu stärken und langfristig an ihre Unternehmen zu binden. Doch bei aller Euphorie lohnt sich ein Blick auf den Markt. Der deutsche EAP-Markt ist hochkompetitiv und wird von alteingesessenen Schwergewichten dominiert. Player wie die pme Familienservice Gruppe oder Insite haben das Feld über Jahrzehnte bereitet, während internationale Beratungsriesen wie Mercer mit umfassenden Wellbeing-Strategien kräftig mitmischen. Für heycare ergeben sich daraus handfeste strategische Herausforderungen.

Zum einen erfordert das Versprechen, alles aus einer Hand zu liefern, eine immense operationelle Skalierbarkeit. Vom Babysitter über die Senior*innenbetreuung bis hin zur psychologischen Fachkraft ist die Qualitätssicherung und das ständige Onboarding für ein derart breites Dienstleistungsportfolio massiv ressourcenintensiv. Es besteht stets die Gefahr, sich im operativen Kleinteiligen zu verzetteln.

Zum anderen muss die Balance zwischen Profitabilität und VC-Dynamik gewahrt bleiben. Dass ein Unternehmen in der Seed-Phase bereits Profitabilität vermeldet, ist bemerkenswert. Gleichzeitig fließen die neuen Mittel laut eigenen Angaben vor allem in operative Teams. Da dienstleistungsnahe HR-Modelle in der Regel niedrigere Margen aufweisen als reine SaaS-Produkte, muss heycare beweisen, dass die Plattform-Technologie effizient genug ist, um das hohe Skalierungsversprechen gegenüber den Venture-Capital-Gebern zu erfüllen, ohne die erarbeitete Profitabilität langfristig wieder einzubüßen.

Zudem ist ein echter Wettbewerbsvorteil gefragt. Die Einbindung von Partner*innen wie dem Urban Sports Club ist zwar nutzer*innenfreundlich, stellt aber technologisch keinen echten Burggraben dar, da etablierte Wettbewerber*innen ähnliche Schnittstellen bauen können. Der wahre Hebel von heycare muss daher in einer signifikant höheren App-Nutzung und Engagement-Rate liegen, als es bei den oft verwaisten traditionellen EAP-Hotlines der Konkurrenz der Fall ist.

Fazit

Zusammenfassend haben Anna Schneider und Julia Kahle eindrucksvoll bewiesen, dass sie ein massives Schmerzpunkt-Thema adressieren und die Budgets von Großkonzernen für sich gewinnen können. Der strategische Rebranding-Schritt von der reinen Nanny-Vermittlung zum ganzheitlichen Employee Assistance Program war notwendig, um bei B2B-Kunden entsprechend relevant zu werden. Nun muss das frische Kapital zeigen, ob heycare nicht nur ein modernes Interface bietet, sondern in der operativen Tiefe dauerhaft gegen die Platzhirsche der Branche bestehen kann.

Für Gründer*innen im Hardware- und Robotik-Bereich ist der Sprung von der Technologieentwicklung in den industriellen Masseneinsatz oft die größte Hürde. Bisher adressierte Unchained Robotics mit seiner Plattform vor allem kleine und mittelständische Betriebe in Europa. Durch die enge Verzahnung mit der Bertelsmann-Tochter Arvato validiert das Start-up seine Technologie nun im industriellen Großmaßstab.

Arvato plant, in den kommenden Jahren eine dreistellige Anzahl von Robotern in unterschiedlichen operativen Umgebungen zu implementieren. Dieses Volumen schafft Erfahrungswerte und Standards, die Unchained Robotics gegenüber Mitbewerbern einen deutlichen Skalierungsvorteil verschaffen dürften. Neue Lösungen können fortan direkt entlang konkreter Use Cases im echten Betrieb erprobt und für den breiten operativen Rollout vorbereitet werden.

Plattform-Strategie und strategische Einordnung im Wettbewerb

Der deutsche Robotik-Markt ist stark umkämpft und von unterschiedlichen Lösungsansätzen geprägt. Während einige Start-ups auf die Entwicklung eigener Hardware setzen, fokussiert sich Unchained Robotics auf die softwareseitige Integration, insbesondere durch ihr Betriebssystem. So setzt beispielsweise das Münchener Start-up RobCo auf eigene, physische und modulare Hardware-Roboterarme, wohingegen Unchained strikt modular und herstellerunabhängig agiert.

Auch im Vergleich zu WAKU Robotics aus Berlin, die mit einem Marktplatz und eigener Software einen starken Fokus auf mobile Logistikroboter (AMR/AGV) legen, decken die Paderborner breitere Pick-and-Place-Anwendungen ab. Gegenüber Unternehmen wie Magazino (gehört zu Jungheinrich), die auf spezialisierte autonome Logistik-Roboter und Eigenentwicklungen für spezifische Prozesse fokussiert sind, grenzt sich Unchained durch seinen offenen, plattformbasierten Ansatz ab.

Diese strategische Positionierung erweist sich nun als maßgeblicher Hebel. Für einen globalen 3PL-Dienstleister wie Arvato wäre die Bindung an nur einen Hardware-Hersteller zu starr. Durch die Unabhängigkeit von Unchained Robotics lassen sich Lösungen flexibel für reale Logistik- und Fulfillment-Prozesse maßschneidern.

Der „Huckepack“-Vorteil bei der US-Expansion

Ein weiterer kritischer Faktor für die künftige Marktstellung des Start-ups ist die Internationalisierung. Üblicherweise erfordert der Sprung über den Atlantik für deutsche Tech-Gründer enorme Summen und den langwierigen Aufbau eigener Vertriebsstrukturen.

Unchained Robotics wählt eine effizientere Route: Neben europäischen Standorten eröffnet die Partnerschaft den direkten Zugang in internationale Märkte, insbesondere in die USA. Das Start-up expandiert quasi „huckepack“ über die bestehenden, hochkomplexen Logistik-Setups von Arvato. Gerade in den USA, wo hohe Automatisierungsanforderungen auf dynamische E-Commerce-Strukturen treffen, sichert dies einen schnellen und praxisnahen Markteintritt.

Automatisierung ohne „Raketenwissenschaft“

Für den Logistikkonzern steht bei dem Deal vor allem die rasche operative Umsetzung im Vordergrund: Automatisierung müsse heute in erster Linie schnell wirken, so Arvato-CEO Frank Schirrmeister.

Dies zahlt direkt auf die ursprüngliche Vision von Unchained Robotics ein: Die Paderborner sind angetreten, um zu beweisen, dass industrielle Automatisierung längst keine „Raketenwissenschaft“ mehr ist. Durch den Arvato-Deal erhält das Start-up nun die Möglichkeit, diesen Anspruch von der Konzeption bis zur Inbetriebnahme im globalen Großmaßstab unter Beweis zu stellen.

Smart Scaling: 3 konkrete Learnings für B2B- und Tech-Gründer*innen

Aus dem Deal zwischen Unchained Robotics und Arvato lassen sich drei handfeste strategische Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:

1. Orchestrierung schlägt Vendor-Lock-in

Gerade im Hardware- und Maschinenbau neigen Start-ups dazu, eigene proprietäre Systeme zu entwickeln. Unchained Robotics zeigt den Wert des Plattform-Gedankens: Corporates hassen den „Vendor-Lock-in“ (die Abhängigkeit von einem einzigen Hersteller).
Learning: Wer sich als herstellerunabhängige, modulare Software- oder Integrationsschicht positioniert, macht sich für Konzerne, die flexibel bleiben müssen, weitaus attraktiver als der Anbieter einer isolierten Einzellösung.

2. Die „Huckepack“-Expansion (Piggybacking)

Der teuerste und riskanteste Schritt für deutsche B2B-Start-ups ist oft die Internationalisierung – insbesondere in die USA. Anstatt Millionen an VC-Geldern in den Aufbau eigener US-Vertriebs- und Servicestrukturen zu verbrennen, nutzt Unchained Robotics die bestehende Infrastruktur seines strategischen Partners.
Learning: Sucht gezielt nach Kund*innen oder Investor*innen, deren eigene globale Logistik oder Infrastruktur ihr als direktes Sprungbrett für neue Märkte nutzen könnt.

3. Volumen-Commitment als unfairen Wettbewerbsvorteil (Moat) aufbauen

Ein Corporate-Investment ist gut, ein garantiertes operatives Testfeld ist besser. Arvato hat sich nicht nur an dem Start-up beteiligt, sondern ein klares Commitment zum Rollout einer dreistelligen Anzahl von Robotern abgegeben.
Learning: Verhandelt bei strategischen Beteiligungen immer auch den operativen Einsatz mit hinein. Das garantierte Volumen generiert reale Use Cases und Datenmengen, die für neue Wettbewerber einen fast unüberwindbaren Burggraben („Moat“) darstellen.

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.

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

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.

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.

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 clarait GmbH hat den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde bekanntgegeben und sichert sich Kapital in Höhe von über 1,5 Millionen Euro. Lead-Investor der Runde ist der TGFS Technologiegründerfonds Sachsen, der einen siebenstelligen Betrag investiert. Als Co-Investor beteiligt sich der HR Angels Club, ein europaweites Netzwerk aus erfahrenen HR-Führungskräften und Investoren.

Marktlücke: Der „White Spot“ zwischen HR- und Legal-Tech

Während klassische HR-Prozesse wie Payroll oder Recruiting längst digitalisiert sind, gilt der Bereich der „Labour Relations“ (betriebliche Mitbestimmung) als einer der letzten kaum erschlossenen Märkte. In vielen Unternehmen dominiert hier noch der „Status Quo“ – ein Vorgehen, das angesichts strenger Compliance-Vorgaben und der DSGVO zunehmend riskant wird.

Clarait positioniert sich hier mit zwei verknüpften SaaS-Lösungen:

• BRbase unterstützt Betriebsräte bei der strukturierten Organisation von Sitzungen, Beschlüssen und Mitbestimmungsprozessen.
• HRflows liefert der Arbeitgeberseite juristisch geprüfte Workflows für mitbestimmungspflichtige Maßnahmen.

Wettbewerb & USP: Brückenbauer statt Insellösung

Im Wettbewerbsumfeld grenzt sich das Leipziger Start-up deutlich ab. Während etablierte Anbieter oft reine Insellösungen anbieten, verfolgt clarait einen Plattform-Ansatz. Ziel ist es, den Medienbruch zwischen Personalabteilung und Gremium zu beenden und beide Seiten auf einer Infrastruktur zu verbinden.

Das Start-up adressiert damit einen wachsenden Markt, der durch steigende regulatorische Anforderungen und den Trend zu revisionssicheren Workflows getrieben wird. Zu den Kunden zählen bereits DAX-40- und Fortune-500-Unternehmen.

Der „Perfect Fit“: Praxis trifft Prozesslogik

Ein wesentlicher Faktor für das Investment dürfte die Komposition des Gründerteams sein, das die nötige Neutralität für dieses politisch sensible Thema mitbringt:

• Johannes Bellmann (CEO) vereint die Perspektiven beider Verhandlungspartner und versteht das Geschäftsmodell sowie den Markt der betrieblichen Mitbestimmung tiefgehend.
• Thilo Haase (CPO) verantwortet die inhaltliche Ausgestaltung der Plattform.
• Miriam Amin (CTO) vervollständigt das Trio als technische Mitgründerin.

„Smart Money“ und KI-Pläne

Neben dem Kapital des TGFS bringt vor allem der Einstieg des HR Angels Club strategisches Gewicht. Das Netzwerk gilt als „Smart Money“ der HR-Tech-Szene und bietet Zugang zu Entscheidern in Personal- und Organisationsfunktionen. Sören Schuster, Geschäftsführer des TGFS, sieht in der Gremienverwaltung einen „bislang nur unzureichend digitalisierten Bereich“ und bescheinigt dem Team das Potenzial zum Qualitätsführer.

Das frische Kapital soll primär in den Ausbau der Vertriebsorganisation sowie die Weiterentwicklung der Software fließen. Geplant sind unter anderem die Integration von KI-gestützten Assistenzfunktionen sowie die Vorbereitung der Internationalisierung, die zunächst im deutschsprachigen Raum erfolgen soll.

Die schönsten Familienerinnerungen entstehen zuhause, am Küchentisch, im Wohnzimmer, beim gemeinsamen Essen. Doch was passiert, wenn diese Momente verblassen? Neele Himmelsbach und ihr Co-Gründer Lennie König haben mit Famories eine Antwort darauf gefunden – und eine Plattform geschaffen, die Generationen verbindet, indem sie das Persönlichste bewahrt: unsere Stimme.

Es sind oft die leisen Momente, die den Anstoß für große Ideen geben. Für die Gründer*innen von Famories war es die Distanz zum Alltag, die die entscheidende Erkenntnis brachte. Während eines gemeinsamen Wanderurlaubs wurde Neele und Lennie schmerzlich bewusst, wie wenig sie eigentlich über die Lebensgeschichten ihrer eigenen Großeltern wussten. Diese Lücke im familiären Gedächtnis wurde durch einen Verlust noch deutlicher: Der Tod ihrer Großväter führte ihnen vor Augen, dass deren Geschichten, da sie nie festgehalten wurden, nun unwiederbringlich verloren waren.

Vom Sprachmemo zum „Privaten Podcast“

Die beiden beschlossen, es besser zu machen. Sie begannen, die Erinnerungen ihrer Großmütter aufzuzeichnen – ganz einfach per Sprachnachricht. Dabei machten sie eine entscheidende Entdeckung über die Kraft der eigenen Stimme: „Man hört Emotionen, Pausen, Lachen und dennoch ist die Hemmschwelle viel geringer als beim Schreiben oder Filmen“, so die Gründerin.

Der Ansatz war denkbar simpel: „Es reicht, eine Frage zu stellen und auf ‚Aufnehmen‘ zu drücken“, so Lennie. Doch die pragmatische Lösung offenbarte schnell ein technisches Problem: Die wertvollen Aufnahmen lagen verstreut auf verschiedenen Geräten. Aus diesem Chaos entwickelte Lennie den ersten Prototypen einer App, die diese Erinnerungen strukturiert und sicher speichert – die Idee des „privaten Familien-Podcasts“ war geboren.  „Famories soll kein Telefonat ersetzen. Ich telefoniere weiterhin mit meiner Oma. Aber es schafft einen gemeinsamen Raum, in dem Geschichten gesammelt werden können, für die ganze Familie, über Generationen hinweg“, berichtet Neele.

Top-Start in die App-Charts

Was im Januar 2025 mit der Konkretisierung der Geschäftsidee im Digital Hub Aachen begann, nahm rasant Fahrt auf. Bereits im April 2025 wurde die Famories UG gegründet. Die Vision überzeugte nicht nur Investor*innen, sondern auch Jurys: Das Team sicherte sich das NRW-Gründerstipendium und gewann den Publikumspreis beim Pitch des Founder Institute Berlin. Der offizielle Launch im August 2025 zeigte, dass Famories einen Nerv getroffen hatte. Die App, die im Apple App Store und Google Play Store veröffentlicht wurde, positionierte sich bereits am ersten Wochenende auf Platz 24 der App-Store-Charts in der Kategorie „Soziale Netzwerke“.

Ein digitales Zuhause für alle Generationen

Heute ist Famories weit mehr als ein reines Archiv für Großeltern-Geschichten. Die Gründer*innen formulieren ihre Mission klar: „Unser Ziel ist es, Familien dauerhaft näher zusammenzubringen, indem wir ein digitales Zuhause schaffen“, so die Gründer*innen.

Durch wöchentliche Fragen und thematische Alben entstehen in der App echte „Erzählräume“. Egal ob für Pendler*innen, Studierende im Ausland oder Eltern – die App hilft Familien, Erinnerungen festzuhalten, die sonst verloren gingen. „Wir bekommen immer wieder Nachrichten von Nutzer*innen, die Famories für ganz unterschiedliche Lebensmomente nutzen: Eine Nutzerin hat uns geschrieben, dass sie die Meilensteine ihrer Kinder festhält, ein anderer Nutzer hat Famories sogar auf seiner eigenen Hochzeit genutzt. Das zeigt uns, dass unsere App viel breiter eingesetzt wird, als wir es ursprünglich gedacht haben.“

Wie wichtig dieser Ansatz gesellschaftlich ist, zeigte ein Pilotprojekt im Juli 2025 in Senioren-Wohngemeinschaften in Wildau und Zeuthen. Gemeinsam mit den Bewohner*innen wurden Lebensgeschichten festgehalten, was nicht nur den Dialog zwischen den Generationen stärkte, sondern auch den immensen Wert erzählter Erinnerungen für Angehörige und Pflegende unterstrich. „Das Projekt hat uns gezeigt: Jeder Mensch hat spannende Geschichten, man muss sich nur die Zeit nehmen, nachzufragen und zuzuhören. Genau das geht im Alltag oft verloren“, erzählt Lennie.

Vernetzung und Vision

Gründerin Neele treibt die Vision des Unternehmens konsequent voran. Im November 2025 wurde sie in das renommierte SHEROES-Investmentnetzwerk aufgenommen. Auch die Präsenz in der Öffentlichkeit wächst: Am 11. Februar sind die Gründer*innen im Rahmen des „Leaders & Mission Podcasts“ zu Gast bei IKEA in Berlin-Tempelhof. Dort diskutieren sie, wie IKEA Räume für Begegnung schafft, während Famories „die Geschichten bewahrt, die dort entstehen“.

Mit Funktionen wie personalisierbaren Weihnachtszeitungen und einem digitalen Adventskalender hat das Start-up zuletzt eindrucksvoll Gespür für emotionale Bindung bewiesen. Famories zeigt damit, dass in einer immer schnelleren digitalen Welt das Bedürfnis nach Beständigkeit wächst – und bietet eine Lösung, damit die Geschichten, die uns verbinden, nie wieder verloren gehen. „Langfristig wollen wir Geschichten nicht nur digital in der App bewahren, sondern Nutzer*innen ermöglichen, aus den Folgen Bücher oder sogar Videos zu generieren. Kinder sollen eine Tonie-Figur ihrer eigenen Oma erhalten, die ihre Geschichte erzählt“, träumt Neele.

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

Der Hamburger Proteinhersteller MicroHarvest verlässt den Pilotmaßstab und beginnt mit der industriellen Umsetzung seiner Fermentationstechnologie. Wie das Unternehmen am 12. Februar bekannt gab, fiel die Standortwahl für die erste kommerzielle Großanlage auf den Chemiepark Leuna in Sachsen-Anhalt.

Rapider Aufstieg: Von der Gründung zum Anlagenbau

Das Tempo, das MicroHarvest vorlegt, ist im Deep-Tech-Bereich ungewöhnlich hoch. Gegründet 2021 von Katelijne Bekers (CEO), Jonathan Roberz (COO) und Dr. Luísa Cruz (CTO) in Hamburg, gelang dem Gründer-Trio binnen weniger Jahre gelang der Sprung von der Verfahrensentwicklung zur Planung einer Großanlage, deren Produktionsstart bereits in rund zwei Jahren vorgesehen ist.

Technologie: Biomasse-Fermentation in Rekordzeit

Kern des Erfolgs ist ein proprietäres Verfahren der Biomasse-Fermentation. Anders als bei der Präzisionsfermentation werden hier die Mikroorganismen selbst zum Produkt: Bakterien vermehren sich exponentiell und werden zu sogenanntem Single Cell Protein (SCP) verarbeitet. Der technologische USP liegt in der Geschwindigkeit: Vom Rohstoff bis zum fertigen Protein vergehen laut MicroHarvest nur 24 Stunden. Das Verfahren gilt als eines der effizientesten weltweit und benötigt nur einen Bruchteil der Fläche und des Wassers konventioneller Proteinquellen.

Validierung durch Top-Investoren und Awards

Dass das Scale-up nun eine Investition im mittleren zweistelligen Millionenbereich stemmen kann, ist auch das Resultat einer soliden Finanzierungsstrategie. Bereits 2022 sicherte sich MicroHarvest in einer Series-A-Runde Kapital, angeführt von FoodTech-VCs wie Astanor Ventures und FoodLabs. Für den Bau in Leuna kommt nun ein Zuwendungsbescheid über knapp 5,5 Millionen Euro aus der Bundesförderung für Energie- und Ressourceneffizienz hinzu.

Standortentscheidung und Marktstrategie

In Leuna sollen rund 25 direkte Arbeitsplätze entstehen. Die Entscheidung für den Standort fiel nach der Prüfung von rund 40 Optionen in Europa. Ausschlaggebend waren die industrielle Infrastruktur und die Nähe zu regionalen Rohstoffen wie Melasse, die kurze Transportwege ermöglichen.

„Wir bauen kein Pilotprojekt, sondern eine Produktionsinfrastruktur für relevante Mengen. Leuna bietet dafür genau das richtige Umfeld: bestehende Industrie, verlässliche Utilities und ein regionales Agrar- und Verarbeitungsnetzwerk“, betont Co-Founder Jonathan Roberz.

Marktseitig ist der Boden bereitet: MicroHarvest zielt zunächst auf den B2B-Markt für Tiernahrung und Aquakultur und konnte bereits Produkteinführungen mit Partnern wie VEGDOG und THE PACK realisieren. Perspektivisch arbeitet das Unternehmen auch an Anwendungen für den Human-Food-Bereich.

Learnings für Gründer*innen

Der Case MicroHarvest zeigt exemplarisch, dass für Hardware-Start-ups die Standortwahl keine reine Immobilienthematik ist. Die Anbindung an bestehende Ökosysteme – hier die Stoffströme und Utilities eines etablierten Chemieparks – kann den entscheidenden Geschwindigkeitsvorteil beim Roll-out liefern. Zudem beweist die Finanzierungsstruktur, wie wichtig der intelligente Mix aus Venture Capital und staatlicher Förderung (hier für Capex) ist, um kapitalintensive Industrieprojekte zu realisieren.

Laut dem aktuellen „Work Change Special Report“ von LinkedIn (befragt wurden über 1000 Unternehmensführungen und Fachkräfte in Deutschland) blicken 55 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen zuversichtlich auf das Wachstum in den kommenden zwölf Monaten. Dieser Wert sticht besonders hervor, da kleine Unternehmen (KMU) rund 90 Prozent aller Unternehmen ausmachen und für 70 Prozent des globalen BIP verantwortlich sind. Wenn dieser Sektor trotzt, hat das Signalkraft.

Damit zeigt der Report eine klare Trendwende: Die wirtschaftliche Unsicherheit führt nicht zur Schockstarre, sondern zu mehr Eigeninitiative. Die Zahl der LinkedIn-Mitglieder in Deutschland, die ihrem Profil den Titel „Founder“ hinzufügen, ist im Jahresvergleich um 61 Prozent gestiegen. Ein Indiz dafür, dass sich der Begriff des Unternehmertums wandelt – weg von rein formalen Strukturen, hin zu einer agilen Founder-Economy, die oft digital startet, bevor sie im Handelsregister landet.

KI als der große „Gleichmacher“ für kleine Teams

Was treibt diesen Mut zur Selbständigkeit in einem schwierigen Umfeld? Die Daten legen nahe, dass technologische Barrieren fallen. Künstliche Intelligenz (KI) fungiert hier als „Equalizer“, der kleinen Teams Wettbewerbschancen eröffnet, die früher Konzernen vorbehalten waren. Das generative KI-Potenzial wird global auf eine Wertschöpfung von bis zu 6,6 Billionen US-Dollar geschätzt – und kleine Unternehmen wollen sich ihren Teil davon sichern.

• Wettbewerbsvorteil: 53 Prozent der Geschäftsführer*innen kleiner Unternehmen in Deutschland geben an, dass KI entscheidend für das Wachstum ihres Unternehmens ist.
• Gründungsmotor: Fast 30 Prozent der Fachkräfte in Deutschland sagen, dass erst die Verfügbarkeit von KI sie dazu ermutigt hat, den Schritt in die Selbständigkeit zu wagen.
• Hohe Adaption: Während in der breiten Wirtschaft die Implementierung oft schleppend verläuft, sind die auf LinkedIn aktiven Kleinunternehmen bereits deutlich weiter: Hier geben 84 Prozent an, KI bereits in irgendeiner Form zu nutzen.

Die Renaissance der Soft Skills: Vertrauen als Differenzierungsmerkmal

Der Report warnt jedoch davor, sich allein auf Technologie zu verlassen. In einer Ära, in der KI-generierte Inhalte exponentiell zunehmen, wird der Human Factor zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Wenn Aufmerksamkeit ein knappes Gut ist, wird Vertrauen zur härtesten Währung.

• Netzwerkeffekte: 69 Prozent der Marketingverantwortlichen in kleinen Unternehmen bestätigen, dass Käufer*innen Informationen heute primär über ihre Netzwerke validieren, bevor sie Entscheidungen treffen.
• Markenaufbau: Für 71 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen ist der Aufbau einer starken Marke der Schlüssel, um ihre 3-bis-5-Jahres-Ziele zu erreichen.
• Authentizität: 72 Prozent setzen verstärkt auf „Community-Driven-Content“ – also Stimmen von Mitarbeitern und Experten –, da bloße Markenbotschaften an Wirkung verlieren.

Fazit für Gründer*innen

Die Strategie für 2026 lautet Hybridität: Erfolgreiche Gründer*innen nutzen KI für Geschwindigkeit und Skalierung im Hintergrund, investieren aber gleichzeitig massiv in den Aufbau persönlicher Netzwerke und einer glaubwürdigen Marke. Oder wie es die Daten zeigen: 65 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen sehen das aktive Netzwerken inzwischen als essenziellen Schlüssel für langfristiges Wachstum an.

Wer heute gründet, tut dies mit mächtigeren Werkzeugen als je zuvor – muss aber mehr denn je beweisen, dass hinter der Technologie echte Menschen stehen.