Deutschland habe ein Transferproblem, so die Analyse der Initiatoren. Während die heimischen Universitäten in der Grundlagenforschung weltweit Spitzengeschwindigkeiten fahren, gerate der Motor ins Stottern, sobald es darum gehe, aus diesen Erkenntnissen marktreife Unternehmen zu formen. Genau hier setzen die geförderten exist Startup Factories an. Sie haben den Auftrag, die Quantität und Qualität wissensbasierter Ausgründungen signifikant zu steigern.

Das Silicon Valley der Schwerindustrie?

Geführt wird die BRYCK Startup Alliance, die 2025 als einer der Sieger des exist-Wettbewerbs gekürt wurde, von einem fünfköpfigen Führungsteam um Geschäftsführer Philipp Herrmann. Herrmann, selbst Seriengründer und Investor, soll die Brücke zwischen akademischer Forschung und traditionellen Corporate-Strukturen schlagen. Das Ziel ist gewaltig: Das Ruhrgebiet soll sich zur führenden Modellregion für industrielle Erneuerung in Europa wandeln.

Warum aber ausgerechnet DeepTech und nicht etwa digitale B2B-Software, wo die Einstiegshürden niedriger wären? Herrmann stellt klar: „Weil wir hier nicht die x-te Region bauen sollten, die versucht, ein kleines Silicon Valley zu spielen.“ Das Ruhrgebiet habe andere Stärken, wie eine enorme Dichte an Hochschulen, Industrie und konkreten Anwendungsfeldern. Für ihn liegt die Zukunft Europas nicht in reinen Softwaremodellen, sondern in Feldern wie Energie, Wasserstoff oder industrieller Effizienz. „DeepTech hat für diese Region einen anderen Hebel“, betont er. Wenn hier etwas funktioniere, habe es echte Wirkung auf industrielle Prozesse und neue Wertschöpfung. Sein Fazit für die Region: „Nicht den schnellsten Hype, sondern den nachhaltigsten Umbau.“

Eine beispiellose Allianz – und potenzielle Corporate-Falle?

Das Fundament der Allianz ist massiv: Die Universitätsallianz Ruhr kooperiert mit der RAG-Stiftung und dem Initiativkreis Ruhr, einem Bündnis aus über 70 Konzernen wie E.ON oder RWE. Für Start-ups klinge das theoretisch nach einem Sechser im Lotto. In der Praxis jedoch drohen agile Gründer*innen oft in den bürokratischen Mühlen der Großkonzerne zu ersticken.

Herrmann räumt unumwunden ein: „Die Gefahr besteht absolut.“ Große Unternehmen seien nicht per se schnell, und Konzernprozesse könnten für junge Teams zermürbend sein. Die Allianz setze daher nicht auf bloßes Networking, sondern auf harte Vorsortierung. „Unser Job ist, viel stärker vorzusortieren: Wo gibt es ein echtes Problem? Wo gibt es auf Unternehmensseite jemanden, der das Thema wirklich treiben will?“ Ein echter „Fast Track“ sei am Ende immer ein gut vorbereiteter Prozess. Zwar werde dadurch nicht jede Reibung verschwinden, aber man könne die Wahrscheinlichkeit für erfolgreiche Pilotprojekte massiv erhöhen.

In der Systemgastronomie, in Mensen und Stadien ist der größte Engpass oft nicht die Küche, sondern die Kasse. Das Osnabrücker Start-up VisioLab adressiert dieses Problem mit künstlicher Intelligenz und verwandelt handelsübliche iPads in voll funktionsfähige Self-Checkout-Systeme. Für die weitere globale Skalierung hat das Unternehmen nun eine Series-A-Finanzierung in Höhe von 11 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von eCAPITAL Entrepreneurial Partners und Simon Capital, unterstützt von bestehenden Investor*innen wie dem High-Tech Gründerfonds, APX, dem Family Office zwei.7 und Business Angels wie Jens Ohr. Doch wie robust ist dieses scheinbar simple Geschäftsmodell im hart umkämpften Markt der Kassenautomatisierung wirklich?

Aus der Mensa in die NBA: Die Köpfe hinter dem Kassen-Killer

Gegründet wurde VisioLab im Jahr 2019 in Osnabrück von CEO Tim Niekamp und President & COO Iwo Gernemann. Die Idee entsprang einem stark spürbaren Schmerzpunkt in der Gastronomie: Zur Mittagszeit oder in der Halbzeitpause stauen sich die Gäste, während herkömmliche Kassensysteme oft im fünfstelligen Preisbereich liegen und aufwendig geschultes Personal erfordern. Zudem verschärft der chronische Personalmangel in der Foodservice-Branche die Lage massiv.

Die Vision der Gründer war von Beginn an, den Checkout-Prozess durch KI so drastisch zu vereinfachen, dass die zugrundeliegende Technologie im Betrieb kaum noch als solche wahrgenommen wird. Mit einem aktuellen Team von rund 25 Mitarbeitern an den Standorten Osnabrück und Boston haben Niekamp und Gernemann das System iterativ zur Marktreife geführt und internationalisiert. Das frische Kapital soll nun genutzt werden, um das Team auf etwa 40 Mitarbeiter auszubauen – gezielt verstärkt durch ehemalige Führungskräfte von Klarna, SumUp und Google.

Ein iPad als Kassensystem: Geniestreich oder Achillesferse?

Die technische Umsetzung besticht durch Hardware-Minimalismus. VisioLab eliminiert teure, proprietäre Scanner-Kassen und setzt stattdessen auf ein Apple iPad samt Kamera, kombiniert mit einem kompakten Bluetooth-Bezahlterminal und der eigenen KI-App. Die KI erkennt Speisen und Getränke auf dem Tablett in Echtzeit – unabhängig davon, ob diese verpackt oder lose sind. VisioLab vertreibt dieses Setup als "Plug-and-Play"-Lösung direkt als E-Commerce-Produkt über einen Online-Shop. Ein einziges Foto genügt laut Unternehmensangaben, um der KI ein neues Produkt beizubringen, wodurch das System in weniger als fünf Minuten startklar sein soll.

Die fundamentalen Zahlen belegen, dass diese Strategie derzeit voll aufgeht:

• Transaktionen: Weltweit verarbeiten rund 500 Installationen etwa eine Million Transaktionen im Monat.
• Gesamtvolumen: Das kumulierte Transaktionsvolumen liegt mittlerweile bei knapp 100 Millionen US-Dollar.
• Wirtschaftlichkeit: Im vergangenen Quartal verzeichnete das Unternehmen erstmals einen positiven Cashflow.

Kritisch hinterfragt

Der Verzicht auf stark spezialisierte Hardware ist ein zweischneidiges Schwert. Einerseits ermöglicht es VisioLab eine enorme Vertriebsgeschwindigkeit ohne große Hardware-Vorfinanzierungen und langwierige Installationen. Andererseits ist die rein kamerabasierte 2D-Erkennung auf einem handelsüblichen Tablet potenziell anfällig für komplexe Lichtverhältnisse oder optisch nahezu identische Gerichte. Zudem begibt sich das Start-up in eine absolute Abhängigkeit vom Apple-Ökosystem. Das Geschäftsmodell erfordert eine konstante technologische Weiterentwicklung, um die "Churn-Rate" (Kund*innenabwanderung) gering zu halten, da die Wechselkosten für Gastronom*innen bei einer reinen iPad-Lösung verhältnismäßig niedrig sind.

Der Kampf um die Food-Erkennung

Der globale Markt für "AI Food Recognition" und Self-Checkout erlebt derzeit einen massiven Schub. VisioLab hat sich in diesem Umfeld geschickt in lukrativen, hochfrequentierten Nischen positioniert:

• Sport & Entertainment: In den USA stattet VisioLab beispielsweise die Arena des NBA-Teams Orlando Magic mit 43 Systemen aus und deckt damit fast das gesamte Stadion ab. Weitere Kunden sind die NFL-Teams Atlanta Falcons und Carolina Panthers sowie der Fußballclub Inter Miami.
• Bildung & Corporate: Etwa jeder dritte deutsche Uni-Campus nutzt die Technologie über die Studierendenwerke. Hinzu kommen Betriebskantinen von DAX-Konzernen und Kooperationen mit globalen Caterern wie der Compass Group und Aramark.

Allerdings agiert VisioLab nicht konkurrenzlos. Der Wettbewerb ist technologisch divers und hochkapitalisiert. Das US-Start-up Mashgin gilt als einer der härtesten globalen Konkurrenten. Im Gegensatz zu VisioLab setzt Mashgin auf spezielle Kiosk-Terminals mit multiplen 3D-Kameras. Das erhöht zwar die Hardwarekosten und den Installationsaufwand drastisch, verspricht aber eine extrem hohe Erkennungsgenauigkeit selbst bei chaotischen Objektanordnungen. Auch auf dem Heimatmarkt gibt es mit Start-ups wie auvisus ("VisionCheckout") starke Wettbewerber*innen, die ebenfalls KI-Bilderkennung für Betriebsrestaurants und Kantinen anbieten.

Fazit: Hyperwachstum mit Haken

Für die Start-up-Szene liefert VisioLab ein beeindruckendes Beispiel dafür, wie kluges "Go-to-Market"-Design aussieht. Anstatt den kapitalintensiven Weg proprietärer Hardware-Entwicklung zu gehen, nutzt das Team Standard-Consumer-Hardware und fokussiert die gesamte Wertschöpfung auf die smarte KI-Software am Endgerät.

Diese agile Entscheidung ermöglicht das derzeitige Hyperwachstum: Das US-Geschäft steuert bereits rund 50 Prozent zum Umsatz bei und wächst jährlich um über 1.000 Prozent. Mit dem frischen Kapital, dem Ausbau des US-Standorts durch Co-Founder Iwo Gernemann sowie der gezielten Expansion nach Australien, Neuseeland, Österreich, Großbritannien und in die Niederlande stellt VisioLab die Weichen auf globale Skalierung.

Ob das Osnabrücker Start-up langfristig gegen bestens finanzierte US-Giganten und 3D-Kamera-Spezialisten bestehen kann, wird sich an der Robustheit der Software im massenhaften Dauerbetrieb zeigen. Gelingt es VisioLab, durch kontinuierliches KI-Training seinen Genauigkeits- und "Plug-and-Play"-Vorteil auszubauen, hat das Team hervorragende Chancen, den Checkout-Prozess in der Systemgastronomie dauerhaft zu dominieren.

Die Ära der klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO) bekommt ernstzunehmende Konkurrenz. Wenn Nutzer*innen heute nach Produkten oder Dienstleistungen suchen, tippen sie ihre Fragen zunehmend in Dialogfenster von Sprachmodellen statt in traditionelle Suchschlitze. Genau an dieser Schnittstelle positioniert sich das neu gestartete Münchner Start-up Vjus.AI. Doch kann eine Software wirklich die „Black Box“ der generativen KI entschlüsseln – und wie nachhaltig ist das Geschäftsmodell?

Hinter der am 1. April 2026 offiziell gelaunchten Plattform steht die AtWize Business Services GmbH mit Sitz in München. Kopf des Unternehmens ist Gründer Wolfe W. Diener, der zuvor bereits in leitenden Positionen als Geschäftsführer und im Vorstand großer Softwarehäuser aktiv war. Mit dem Start von Vjus.AI vollzieht das Unternehmen nun eine strategische Erweiterung in den stark wachsenden Bereich der Answer Engine Optimization (AEO) und Generative Engine Optimization (GEO).

Vom Humankapital zur KI-Sichtbarkeit

Die Historie des Unternehmens ist dabei von einem interessanten Strategiewechsel geprägt. Ursprünglich startete AtWize 2023 mit einem Fokus auf KI-Lösungen gegen den Fachkräftemangel. Diener erklärt die Hintergründe: „Parallel hatte ich schon eine Weile an der Idee arbeitete, Unternehmen zu ermöglichen, ihre in den Ruhestand ausscheidenden Mitarbeiter strukturierter zu managen, um sie bei Bedarf für Projekte oder übergangsweise anzusprechen. Es liegt so viel Humankapital und Erfahrung brach.“ In der aktuellen wirtschaftlichen Phase sei dies jedoch kein Top-Thema gewesen, weshalb man sich zunächst auf die Software-Entwicklung für Dritte konzentriert habe.

Der eigentliche „Aha-Moment“ kam durch die tägliche Arbeit. „Im letzten Jahr haben wir dann immer mehr auch KI-Tools zur Entwicklung eingesetzt und dabei den Bedarf, sogar die Notwendigkeit erkannt, die Sichtbarkeit in KI-Modellen zu messen und zu verbessern“, so Diener. Die Dringlichkeit begründet er mit dem veränderten Nutzer*innenverhalten: „KI-Modelle geben begründete Empfehlungen zur gestellten Frage. Da sucht man nicht weiter, sondern nimmt das Ergebnis wie es ist. Wer da nicht enthalten ist, ist unsichtbar.“

Nutzer*innensimulation: Die reale Perspektive

Vjus.AI setzt auf die Simulation realer Suchanfragen. Während klassische SEO-Tools oft auf APIs zugreifen, misst diese Plattform, wie Marken in Antworten von ChatGPT, Gemini, Grok oder Perplexity tatsächlich erscheinen. Auf die Frage nach der technischen Umsetzung und der Nicht-Deterministik der KI-Modelle antwortet Diener detailliert: „Wenn Sie Ihre Sichtbarkeit bei KI-Suchen wissen wollen, dann sollte diese ja so gemessen werden, wie sie ein normaler Nutzer, der einem KI-Modell eine Frage stellt, einen Prompt eingibt, auch sieht.“ Man müsse also zunächst Prompts definieren, bei denen man gefunden werden wolle – etwa als Münchner Zahnarzt bei der Frage nach dem besten Zahnarzt vor Ort.

„Wir analysieren die Ergebnisse, die von den KI-Modelle auf die Prompts hin geliefert werden“, erklärt Diener weiter. Dabei werden Kennzahlen wie Sichtbarkeit, Ranking und Sentiments (neutrale, positive oder negative Notation) erhoben. Den Vorwurf einer verzerrenden technischen Schicht weist er zurück: „Wir sind insofern keine Zwischenschicht, sondern werten die Daten aus, die viele User auch sehen würden. Die Nicht-Deterministik führt dabei zwar zu kleinen Schwankungen, aber es entsteht insgesamt ja ein Bild über die Zeit.“

Marktchancen und der „Unfair Advantage“

Das Interesse am Markt scheint groß zu sein; bereits vor dem offiziellen Launch konnten erste Kund*innen gewonnen werden. Finanziell steht das Start-up auf eigenen Beinen: „Wir finanzieren uns komplett aus eigenen Mitteln. Und da wir schon Kunden im Entwicklungsbereich haben, konnten wir Vjus.AI früh anwenden und testen“, betont der Gründer. Mit Investor*innen habe man noch nicht gesprochen: „Jetzt erst mal machen, dann reden wir.“

Um sich gegen die großen SEO-Platzhirsche zu behaupten, setzt Diener auf vier spezifische technische Vorteile. Erstens setze man auf eine natürliche Simulation: „Unsere Art des Promptens simuliert wirklich natürliche User. Andere machen das nicht.“ Zweitens komme eine eigene Scraping-Technologie zum Einsatz. Diese erlaube eine besonders detaillierte Analyse der Ergebnisse, auch der „Nebengeräusche“ wie etwa Quellenangaben. Als dritten Punkt nennt der Gründer das analytische Prompting: Vjus.AI unterstützt nicht nur beim Erstellen von Prompts, sondern analysiert auch, wie passend diese für die Sichtbarkeitsmessung sind. Viertens biete das Improver-Modul ein Analyse-Tool, das über die Daten hinweg ermittelt, „was die Haupthebel für das Unternehmen oder die Marke ist, um die Sichtbarkeit bei KI-Suchen zu erhöhen“.

GEO als neues Standard-Tool?

Für die Zukunft sieht Diener eine klare Entwicklung. Zwar werde es in zwei Jahren wahrscheinlich immer noch die klassische Google-Suche geben, doch der Übergang sei bereits fließend, da Google zunehmend KI-Ergebnisse mitliefere. „Die Suche mit KI-Modellen wird aber die gewohnte Praxis werden“, ist sich Diener sicher.

Seine Prognose für die Branche ist deutlich: „Insofern wird SEO eher übergehen in ein GEO. Ein SEO ohne Beachtung der Optimierungen für KI-Modelle macht aus meiner Sicht aber heute schon keinen Sinn mehr.“ Das Ziel für Vjus.AI ist dabei klar gesteckt. Die größte Hürde sei es, für die Nutzer*innen den besten Mehrwert zu generieren: „Darauf liegt unser Fokus und deshalb rennen wir, so schnell wir können.“

Wer heute ein hochmodernes BioTech-Labor betritt, erwartet nahtlos vernetzte HighTech-Forschung. Die Realität sieht oft anders aus: Rund 90 Prozent der Laborgeräte stammen von unterschiedlichen Hersteller*innen und sprechen schlichtweg nicht dieselbe technische Sprache. Um künstliche Intelligenz in der Forschung nutzbar zu machen, müssen hochqualifizierte Wissenschaftler*innen oft als Software-Ingenieur*innen einspringen und mühsam Schnittstellen programmieren. Genau diesen Flaschenhals will das Münchner DeepTech-Start-up UniteLabs beseitigen.

Die Gründer und der Sprung aus München

Hinter UniteLabs stehen Robert Zechlin, Lukas Bromig und Julian Willand. Nach Vorarbeiten ab 2022 wurde das Unternehmen 2024 offiziell gegründet. Das Team vereint interdisziplinäre Expertise aus Chemieingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik und Unternehmensstrategie – eine essenzielle Mischung für ein Produkt, das tiefes Prozessverständnis mit modernster Softwarearchitektur verbinden muss.

Dass die Idee einen massiven Schmerzpunkt der Industrie trifft, zeigt die rasante Entwicklung der letzten Monate. Nach einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2,77 Millionen Euro unter der Führung von NAP (ehemals Cavalry Ventures) im Januar 2025 und der Auszeichnung als „Bestes Münchner Start-up“ beim Munich Startup Award 2025 ist das Unternehmen sichtlich gewachsen. Im ersten Quartal 2026 zählt das Team im Münchner Inkubator Werk1 bereits rund 28 Köpfe.

Doch wie verhindert ein derart rasant wachsendes Team, bei der ständigen Anbindung neuer, exotischer Hardware nicht zu einer hochbezahlten IT-Manufaktur zu verkommen? Schließlich erfordert jedes neue Laborgerät auf dem Markt zunächst einmal Entwicklungsaufwand für den passenden Konnektor.

„Unser Ziel ist nicht, jedes exotische Gerät einzeln ‚irgendwie‘ anzubinden“, stellt Mitgründer Robert Zechlin klar. Vielmehr soll die Integration zu einer wiederholbaren Produktfähigkeit reifen. Statt sich im Klein-Klein der Modellnummern zu verlieren, baue UniteLabs seine Konnektoren entlang grundsätzlicher Geräte-Fähigkeiten. Die puren Herstellerspezifika landen dabei in einer dünnen Adapter-Schicht, während Workflows und Datensemantik konsistent bleiben.

Um die berüchtigte Skalierungsfalle zu umgehen, setzt das Start-up zudem verstärkt auf „Reusable Automation Assets“. „Wir investieren in validierte Workflow-Bausteine, Device-Profile und Test-Suites, mit denen die zweite und dritte Integration deutlich schneller wird als die erste“, betont Zechlin und skizziert damit den Weg zum echten SaaS-Unternehmen. Der Gründer gibt die Richtung selbstbewusst vor: „Die Grenzkosten für das nächste Gerät und den nächsten Standort müssen über Zeit sinken. Unser Endzustand ist ein Ökosystem, in dem Integrationen gemeinsame Infrastruktur sind, nicht Projektgeschäft.“

Vom Prototyp zur Architektur der offenen Labore

Im Februar 2026 hat UniteLabs auf der renommierten Branchenmesse SLAS in Boston den offiziellen US-Launch seines „AI-Ready Lab Automation Systems“ vollzogen. Statt nur isolierte Schnittstellen zu flicken, positioniert sich das Start-up nun mit einer klaren, dreiteiligen Architektur.

Den Kern bildet die Cloud-native „UniteLabs Platform“, die Hardware vernetzt und die Integration von Machine-Learning-Modellen in Echtzeit erlaubt. Ergänzt wird dies durch die lokale Anwendung „GroundControl“ für den Plug-and-Play-Anschluss von Geräten sowie das „UniteLabs SDK“. Letzteres ist ein Python-Werkzeug für Wissenschaftler*innen, um Labor-Workflows komplett als Code zu steuern. Dass diese Theorie praxistauglich ist, beweist das aufstrebende KI-BioTech-Unternehmen Cradle, das die Lücke zwischen Maschinen und digitalen Daten-Lakes intern bereits mit dem Münchner System schließt. Laut UniteLabs soll sich der Labor-Durchsatz für solche KI-getriebenen Forschungsteams durch die Plattform um bis zu das Vierfache steigern lassen.

Ein „Lab-as-Code“-Ansatz via Python mag für entwickleraffine Data Scientists verlockend sein – doch schließt er nicht paradoxerweise die klassischen Biolog*innen aus, für die Code-Workflows oft eine zu steile Lernkurve bedeuten?

„Code ist nicht das Produkt“, kontert Zechlin. Er sei vielmehr eine Schnittstelle, die sowohl Power-User als auch den Laboralltag bedienen müsse. Das SDK richte sich an Teams, die volle Kontrolle über Versionierung und automatisierte Tests verlangen – was im KI-BioTech-Umfeld zunehmend Standard sei. Zechlin räumt jedoch ein, dass das Programmieren nicht jedem liege: „Die meisten wollen zuverlässige Ausführung und klare Transparenz.“

Die Lösung der Münchner: Über die Orchestrierungsschicht und „GroundControl“ werden Workflows paketiert und mit Leitplanken versehen, sodass sie auch für Nicht-Entwickler sicher ausführbar sind. Code bleibt strategisch zwar die „universelle Abstraktion“ über Geräte hinweg, doch das Interface der Zukunft sieht anders aus. Zechlin blickt voraus: „Das User Interface für Wissenschaftler wird zunehmend KI-gesteuert und natürliche Sprache zum primären Interface. UniteLabs dient diesen KI-Applikationen als robuste Surface Area und Source of Truth.“ Die Leitplanke für das Wachstum fasst er in einem Satz zusammen: „Unsere Vision ist: flexibel, wo es Sinn macht, und kompromisslos robust, wo es zählen muss.“

Die Bewährungsprobe auf dem US-Markt

Nach dem Bostoner Launch steht das Start-up nun vor der monumentalen Aufgabe, sich im hochkompetitiven US-Markt zu behaupten. Hier entscheidet sich, ob UniteLabs vom europäischen Hoffnungsträger zum globalen Player reift. Umgeben von gigantischen Investitionen in die KI-Wirkstoffentwicklung reicht es nicht, nur ein weiteres Automatisierungstool zu sein – UniteLabs muss sich als essenzieller „Schaufelhersteller“ für den aktuellen Boom etablieren.

Dabei trifft man auf amerikanische Wettbewerber*innen, die teils mit hunderten Millionen Dollar Venture Capital ausgestattet sind. Wie überlebt ein Münchner Start-up mit einer Pre-Seed-Runde von knapp drei Millionen Euro diese Materialschlacht? Zechlin gibt sich pragmatisch und weicht dem direkten Finanz-Vergleich aus: „Klar: In Infrastrukturmärkten hilft Kapital, aber es ist nicht der entscheidende Hebel.“ Anstatt die Konkurrenz im reinen „Spend“ schlagen zu wollen, baue man auf messbaren Nutzen im Laborbetrieb.

Der Plan scheint aufzugehen: Ein Großteil von Umsatz und Pipeline stammt heute bereits aus den USA, wo UniteLabs Kund*innen an beiden Küsten bedient und mit großen Hardware-Hersteller*innenn kooperiert. „Wir planen für dieses Jahr unseren ersten Big Pharma Roll-out, der sowohl in Europa als auch an Standorten in den USA erfolgen soll“, verrät der Gründer. Um diese Dynamik zu finanzieren, hebe man aktuell eine 9-Millionen-Euro-Seed-Runde für die US-Expansion. Den strukturellen Wettbewerbsvorteil sieht Zechlin in der herstelleragnostischen Verbindung bestehender Geräte: „Statt Rip-and-Replace zu verlangen, werden Workflows schneller produktiv, Daten werden sauber mit Kontext versehen, und Teams können ‚Lab-as-Code‘ wirklich ausrollen.“

Ein strategischer Hebel ist dabei die Zielgruppenansprache. Statt in endlosen Vertriebszyklen mit dem C-Level großer Pharma-Konzerne zu ringen, treibt UniteLabs ein nutzer*innengetriebenes Wachstum voran. Labor-Ingenieur*innen, die durch das Python-SDK wochenlange Schnittstellenprogrammierung einsparen, tragen das System organisch in ihre Unternehmen. Dabei profitiert das Start-up enorm davon, selbst keine Pipettierroboter oder Analysegeräte herzustellen. Als „neutrale Schweiz“ der Labor-Hardware buhlt UniteLabs nicht um lukrative Geräteverkäufe – ein extrem starkes Argument gegen den gefürchteten Vendor-Lock-in amerikanischer Hardware-Giganten.

Stresstest für das Geschäftsmodell und Regularien

Doch die ambitionierte Plattform-Strategie wird kritisch geprüft werden. Das Geschäftsmodell birgt ein ständiges API-Katz-und-Maus-Spiel, da Schnittstellen zu teils stark abgeschirmten Systemen gebaut werden müssen. Wenn etablierte Hersteller*innen ihre Firmware ändern oder Drittanbieter-Zugriffe blockieren, explodieren schnell die Wartungskosten für die Konnektoren.

Bleibt die Frage an den Gründer: Was ist also der Plan B, wenn die Marktführer ihre Schnittstellen per Update plötzlich aktiv verschlüsseln? Reicht der Verweis auf offene Standards wie das SiLA2-Protokoll in der harten Praxis aus?

„Wir gehen davon aus, dass Hersteller ihre Ökosysteme schützen werden. Unsere Strategie darf deshalb nicht auf ‚Goodwill‘ bauen“, gibt sich Zechlin keinen Illusionen hin. Standards wie SiLA2 seien zwar hilfreich gegen Fragmentierung, aber „kein Schutzschild“. Der Ansatz der Münchner ist stattdessen pragmatisch und mehrstufig: Standards nutzen, wo verfügbar, und eigene robuste Adapter bauen, wo nötig. Zudem betreibe man ein Programm mit automatisierten Regressionstests am realen Geräteverhalten, um Fehler durch Updates früh zu erkennen.

Der zweite Baustein der Verteidigung ist kommerzieller Druck. Da Labore zunehmend „Best-of-Breed“-Lösungen kombinieren wollen, würden Hersteller, die Interoperabilität blockieren, zunehmend Deals riskieren. Im Hintergrund investiere man deshalb viel Arbeit in aktiv gepflegte Partnerschaften mit den Produzent*innen. Zechlins Plan B lautet letztlich Resilienz: „Mehrere Integrationspfade, starke Tests, und ein System, das stabil bleibt, auch wenn sich die Oberfläche verändert.“ Er ist sich sicher: „Langfristig wirkt die Ökonomie in Richtung Offenheit.“

Neben blockierender Hardware bleibt die US-Zulassungsbehörde FDA die vielleicht höchste Hürde auf dem Weg in den Enterprise-Markt. Deren strenge Vorgaben zu elektronischen Aufzeichnungen sind der größte Vorbehalt von Pharmaunternehmen gegenüber Cloud-basierten Systemen. Gelingt es UniteLabs, Offenheit mit lückenlosen Audit-Trails zu verknüpfen, könnten sie die berüchtigten Sales-Zyklen drastisch verkürzen.

Doch wie passt maximale Entwickler*innen-Freiheit durch Python-Skripte mit rigider FDA- und GxP-Compliance zusammen? Für Zechlin existiert dieser Widerspruch im Labor-Alltag schlichtweg nicht: „Compliance widerspricht Flexibilität nicht. Was widerspricht, ist unkontrollierte Veränderung.“

Um Big Pharma gerecht zu werden, behandle man hochflexible Workflows wie reguläre Software-Produkte: versioniert, testbar und auditierbar. „Ein Script ist in einem GxP-Kontext kein ‚jeder macht, was er will‘, sondern ein kontrolliertes Artefakt mit definierten Inputs, erwarteten Outputs und einem Validierungsnachweis“, unterstreicht der Mitgründer. Die Plattform trenne Sandbox-Entwicklungen von einer strikt kontrollierten Produktionsebene mit signierten Releases, Environment-Pinning und klarer Datenlineage. Zechlin formuliert einen selbstbewussten Anspruch an die Branche: „Das Labor holt Software-Best-Practices nach. Unser Anspruch ist, ‚compliant by design‘ zur Default-Einstellung für AI-ready Lab Ops zu machen.“

Fazit

UniteLabs hat exzellentes Timing bewiesen. Die BioTech-Branche lechzt nach KI, scheitert aber noch massenhaft an isolierten Daten. Durch das Bereitstellen essenzieller Daten-Infrastruktur haben sich die Münchner in eine starke Ausgangsposition manövriert. Der US-Launch und anstehende Messepräsentationen zeugen vom Anspruch der Gründer. Der ultimative Lackmustest ab 2026 wird jedoch sein, ob die Hardware-Hersteller*innen diesen Wandel dulden – oder den Kampf um ihre lukrativen Software-Margen eröffnen.

Bleibt die Frage nach dem viel zitierten „Endgame“: Baut das Start-up wirklich das globale Betriebssystem für Biotech-Labore, oder macht man sich letztlich nur als hochattraktives Übernahmeziel für Hardware-Giganten hübsch?

Auf diese Entweder-Oder-Frage antwortet Zechlin diplomatisch, aber ambitioniert: „Unsere Vision ist, die neutrale Betriebsschicht für moderne Labore zu werden, weil die Branche einen herstellerunabhängigen Standard braucht, nicht noch ein weiteres Einzellösungstool.“ Gleichzeitig sei man Realist: Infrastruktur zähle nur, wenn sie im Alltag zuverlässig genutzt werde und verlässliche, strukturierte Daten für KI liefere.

Sollte das gelingen, hält sich UniteLabs alle Optionen offen – von der unabhängigen Kategorie-Definition über strategische Partnerschaften bis hin zum Exit. Doch auf einen schnellen Verkauf schiele man nicht, verspricht Zechlin: „Wir bauen nicht für eine Übernahme. Wir bauen so, dass der Markt die Plattform ernst nehmen muss.“ Und am Ende solle ohnehin der/die Kund*in profitieren: „Weniger Silos, schnellere Science, und ein Ökosystem, in dem Innovation nicht an proprietären Schnittstellen hängen bleibt.“

Bisherige Lösungsansätze für fehlerhafte Abrechnungen – von unzulässigen Verwaltungskosten bis zu falsch umgelegten Reparaturen – waren für Mieterinnen und Mieter oft teuer oder zeitaufwendig. Der Gang zur Anwaltskanzlei frisst die Ersparnis schnell auf, Mietervereine binden einen an jährliche Mitgliedschaften und etablierte LegalTech-Wettbewerber verlangen für eine manuelle Prüfung meist rund 50 Euro.

Hinter dem Lösungsansatz von NebenkostenPro steht kein großes Entwicklerteam, sondern Julian Falk, ein Solo-Gründer aus Zirndorf bei Nürnberg. Auf die Frage, wie man sich freiwillig in die juristischen Untiefen der Betriebskostenverordnung stürzt, hat Falk eine verblüffend einfache Antwort: „Ehrlich gesagt war der Auslöser ziemlich banal“, erinnert sich der Gründer. „Ich habe selbst als Mieter eine Nebenkostenabrechnung bekommen, bei der die Zahlen einfach nicht plausibel wirkten“.

Als er sich einlesen wollte, landete er prompt im deutschen Paragraphendschungel. „Da habe ich gemerkt: Wenn ich als technikaffiner Mensch schon Probleme habe, das zu durchdringen, wie soll das ein normaler Mieter schaffen?“ Falk erkannte schnell, dass die Betriebskostenverordnung im Kern aus klaren Wenn-Dann-Strukturen besteht. „Das schreit förmlich nach Automatisierung“, fasst er seinen Heureka-Moment zusammen.

KI als Herausforderer im zweiseitigen Markt

Was als Wochenendprojekt begann, wuchs schnell. Heute nutzt die Plattform eine komplexe Pipeline aus mehreren KI-Modellen, um hochgeladene PDF-Dokumente und Fotos auszulesen, zu strukturieren und juristisch einzuordnen. Der Clou dabei ist der duale Ansatz, der beide Marktseiten bedient. Für Mieter*innen dient das Tool zunächst der Symptombekämpfung, indem ein initialer Schnellcheck die hochgeladenen Daten kostenlos mit lokalen Vergleichswerten abgleicht. Der detaillierte Prüfbericht startet bei einer preislichen Kampfansage von 7,90 Euro. Für Vermieter*innen fungiert die Plattform hingegen als Software-as-a-Service zur rechtskonformen Erstellung der Abrechnungen.

Dieses B2B-Abo-Modell ist für das Überleben der Firma essenziell. Es sorgt für den dringend benötigten wiederkehrenden Umsatz, der das stark saisonale, von geringer Kund*innenbindung geprägte Mieter*ingeschäft wirtschaftlich ausbalanciert.

Wer nun glaubt, hinter einer solch komplexen KI-Pipeline stünden „Heerscharen“ von Investoren, irrt. „NebenkostenPro ist komplett eigenfinanziert. Es gibt keine externen Geldgeber, keine Investoren, keine Beteiligungen“, betont Falk. Das Modell trage sich mittlerweile selbst – für Falk ein Blick in die Zukunft der Softwareentwicklung. „KI verändert gerade fundamental, wie Software-Unternehmen entstehen. Die Werkzeuge, die heute verfügbar sind, machen einen einzelnen Gründer so produktiv wie früher ein ganzes Team.“ Die Rolle des/der Entwickler*in verschiebe sich zunehmend zum/zur Architekt*in, der lediglich die Richtung vorgebe und Ergebnisse validiere.

Smarte Daten als Reichweiten-Hebel

Um gegen etablierte LegalTech-Player wie Wenigermiete oder Mieterengel anzukommen, fehlte dem Solo-Gründer schlicht das Marketingbudget. Falks clevere Antwort: Er baute eine frei zugängliche Wissensdatenbank mit kommunalen Nebenkostendaten für rund 400 deutsche Städte auf – von Grundsteuer-Hebesätzen bis zu lokalen Wasserpreisen.

Ein massiver Hebel, der sich auszahlt: Die Datenbank wird mittlerweile sogar von Google und KI-Modellen wie ChatGPT als primäre Quelle zitiert, was organischen Traffic generiert, ohne teure Klickpreise für umkämpfte Keywords zahlen zu müssen.

Konvertiert dieser Traffic auch? „Die Seite rankt für zahlreiche organische Keywords, der Traffic vervielfacht sich von Monat zu Monat“, freut sich der Gründer. Das beste Marketing sei ohnehin die Mundpropaganda erfolgreicher Nutzer*innen. Eine Entwicklung verblüfft den Zirndorfer dabei besonders: „Was mich überrascht hat: Die Vermieterseite wächst schneller als die Mieterseite.“ „Viele private Kleinvermieter kämpfen sich jedes Jahr mit Excel durch ihre Abrechnung und sind dankbar, wenn ihnen das jemand abnimmt.“

Juristisches Minenfeld und das Haftungsrisiko

Doch wo KI auf deutsches Mietrecht trifft, lauern Gefahren. Bedingt durch das Rechtsdienstleistungsgesetz darf NebenkostenPro keine formelle Rechtsberatung anbieten, sondern liefert lediglich Indizien und Muster-Widersprüche ohne bindende Vertretung. Zudem stoßen reine Sprachmodelle bei komplexen Sonderfällen – etwa einer gewerblich-privaten Mischnutzung – an ihre Grenzen.

Auf die berüchtigten „Halluzinationen“ von Sprachmodellen angesprochen, reagiert Falk pragmatisch. Er setze nicht auf ein einziges Modell, sondern auf eine spezialisierte Pipeline mit klar abgegrenzten Aufgaben. Die eigentliche Analyse basiere dann nicht auf Freitext-Antworten der KI, sondern auf einem präzisen Abgleich extrahierter Werte mit konkreten Gesetzestexten.

Zudem übt der Gründer Kritik an der generellen KI-Skepsis. „Was mich bei der Debatte um KI-Halluzinationen immer etwas stört: Wir tun so, als wäre das ein reines KI-Problem. In Wahrheit halluzinieren Menschen ständig“, kontert er. „Ein Sachbearbeiter, der zum dritten Mal an diesem Tag eine Abrechnung prüft, übersieht Fehler. Ein Vermieter, der seine Abrechnung in Excel zusammenbastelt, vertippt sich. KI lügt nicht strategisch, sie berechnet Wahrscheinlichkeiten.“

Um sich vor Regressansprüchen zu schützen, schiebt die Plattform die finale Verantwortung konsequent auf die Nutzer*innen ab. „Man muss mit KI genauso umgehen wie mit einem Kollegen. Den Output hinterfragen, nicht blind vertrauen“, mahnt Falk. Wer als Vermieter*in das Tool nutze, sei am Ende selbst für die Richtigkeit der eingegebenen Daten und das finale Dokument verantwortlich. „Bei komplexen Sonderfällen empfehlen wir ausdrücklich den Gang zur Fachberatung“, räumt er ein. Auch dem strengen Datenschutz bei Finanzdokumenten begegnet er kompromisslos: Daten kostenloser Nutzer*innen werden nach der Erstellung sofort gelöscht und alle Übertragungen werden strikt verschlüsselt.

David gegen die LegalTech-Goliaths

NebenkostenPro steht für den aktuellen Trend rund um gebootstrappte KI-Start-ups, bei denen ein(e) einzelne(r) Gründer *inmoderne Sprachmodelle nutzt, um teure menschliche Arbeitskraft zu kommoditisieren. Doch was hindert Branchenriesen mit riesigen Budgets daran, Falks Idee mittels offener KI-Schnittstellen einfach zu kopieren?

Falk gibt sich entspannt und räumt ein, dass die reine KI-Technologie kein echter Burggraben sei. Sein Vorteil liege im Domänenwissen und in der Agilität: „Als die CO₂-Kostenaufteilung kam, hatte ich das schneller drin als die meisten etablierten Anbieter.“ Zudem bediene NebenkostenPro als einzige Plattform beide Marktseiten – sie prüft für die einen und erstellt für die anderen.

Am Ende, so ist sich der Gründer sicher, gewinne nicht derjenige mit dem größten Team, sondern der Schnellere. „Der Vorsprung entsteht nicht durch eine einmalige technische Idee, sondern dadurch, dass man jeden Tag nah am Nutzer baut und schneller iteriert als die Konkurrenz.“

Die europäische Plattform für digitale Rechts- und Notarinfrastruktur Openlaw hat eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,3 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Das 2024 gegründete Münchner LegalTech-Start-up, das im Heimatmarkt vor allem unter der Marke beglaubigt.de agiert, will mit dem frischen Kapital den bürokratischen Gründungs- und Verwaltungsprozess in Europa radikal vereinfachen. Zu den Geldgebern zählen unter anderem YouTube-Mitgründer Jawed Karim über Y Ventures, Moonfire Ventures (gegründet von Atomico-Cofounder Mattias Ljungman), Zeno Ventures, Combination VC, Orange Collective sowie diverse Business Angels und Alumni des Y Combinators.

Von der Unicorn-Skalierung zur Infrastruktur: Die Gründerhistorie

Hinter Openlaw stehen zwei Köpfe mit beachtlicher Start-up-Vita, die den Schmerz der europäischen Bürokratie aus eigenen Gründungs- und Skalierungsphasen kennen:

Alexander Sporenberg (CEO): Er gehörte zum Gründungsteam der Razor Group, einem E-Commerce-Aggregator, der in nur 15 Monaten zum Unicorn mit einer Bewertung von 1,7 Milliarden US-Dollar aufstieg. Bei hunderten M&A-Deals erlebte Sporenberg Notartermine und Registerprozesse als massives Nadelöhr für das Unternehmenswachstum.

Felix Gerlach (CPO): Nach seiner Zeit im Ökosystem von Rocket Internet gründete Gerlach die Identity-Verification-Plattform Passbase. Nachdem internationale US-Investoren einstiegen, wurde das Unternehmen 2023 an Parallel Markets verkauft. Seine Expertise im Aufbau skalierbarer Infrastrukturen fließt nun in die Produktentwicklung bei Openlaw.

Mit diesem Background schaffte es das Duo in das hochkompetitive Programm des kalifornischen Y Combinators (F24 Batch). Durch die Zeit in San Francisco verfestigte sich die Vision, die technologische Lücke zwischen dem US-Markt, wo Gründungen teils in nur 24 Stunden abgeschlossen sind, und dem europäischen Flickenteppich aus 27 Rechtssystemen und über 60 Gesellschaftsformen zu schließen.

API-First statt Papierkrieg

Das Kernversprechen von beglaubigt.de ist eine drastische Effizienzsteigerung durch die Digitalisierung des administrativen Überbaus. Während eine reguläre GmbH-Gründung in Deutschland meist sechs bis acht Wochen in Anspruch nimmt, will Openlaw diesen Prozess laut eigenen Angaben auf bis zu drei Tage drücken.

Dabei agiert das Start-up explizit nicht als Ersatz für bestehende Institutionen. Vielmehr fungiert das Modell als prozessoptimierende Schicht für Gründer*innen:

Die Plattform übernimmt die Administration, die Terminkoordination, die Dokumentenvorbereitung sowie die Registeranmeldungen. Dafür arbeitet beglaubigt.de regelmäßig mit einem Netzwerk aus rund 300 Notariaten zusammen. Die originär hoheitlichen Aufgaben – die juristische Beratung, rechtliche Belehrung und die eigentliche Beurkundung – verbleiben zwingend bei den kooperierenden Notariaten.

Ein wesentlicher USP und Skalierungshebel ist die technologische Anbindung an Drittanbieter. Openlaw betreibt eine vollautomatisierte "Incorporation API". Diese erlaubt es Partnern wie den Neobanken Qonto und Holvi oder dem Buchhaltungstool Sevdesk, den gesamten Gründungsprozess nativ in ihre eigenen Workflows zu integrieren. Ein(e) Kund*in kann so beispielsweise im Rahmen einer Kontoeröffnung bei Qonto direkt die Unternehmensgründung mit anstoßen, ohne die Plattform wechseln zu müssen. Bis heute hat das rund 20-köpfige Team nach eigenen Unternehmensangaben über 25.000 Kund*innen über die Plattform betreut.

Marktumfeld und Wettbewerb

Dass eine Beschleunigung im Ökosystem not tut, ist unumstritten. Laut dem DIHK-Report 2025 sind beinahe 60 Prozent der Gründer*innen mit dem Standort Deutschland unzufrieden; drei Viertel fordern deutlich schnellere und einfachere Regularien. Die Politik versucht zwar auf europäischer Ebene, mit Vorstößen wie der EU Inc. die Entbürokratisierung voranzutreiben. Doch was nach der eigentlichen Gründung folgt – wie Steuerregistrierung, Handelsregister, Geschäftsadresse und laufende Administration – bleibt hochkomplex und national geregelt. Zudem muss in Kernmärkten wie Deutschland, Spanien und Frankreich die Unternehmensgründung notariell beurkundet werden.

In diesem Setup muss sich das Geschäftsmodell von Openlaw bewähren und kritischen Fragen stellen:

• Der harte Flaschenhals des Notarmonopols: So reibungslos Openlaw den Prozess per Software orchestriert, am Ende bleibt das Tempo durch die Kapazitäten der angeschlossenen Notariate und Amtsgerichte limitiert. Openlaw optimiert den Weg zum und vom Notariat sowie den administrativen Overhead, kann die Institution selbst aufgrund gesetzlicher Vorgaben aber nicht disruptieren.
• Dicht besiedelter Wettbewerb: Der Markt für „Gründung als Service“ in Deutschland ist umkämpft. Etablierte Player wie firma.de, Rechtstech-Kanzleien (z.B. Recht24/7) oder hochspezialisierte Anbieter wie RIDE (Fokus auf vermögensverwaltende GmbHs und Holding-Strukturen) bedienen die Sehnsucht nach administrativen Abkürzungen schon länger.
• Der strategische Vorteil durch B2B: Der entscheidende Differenzierungsfaktor von Openlaw scheint weniger das Endkund*innengeschäft zu sein, sondern der radikale API-First-Ansatz. Gelingt es, die eigene Schnittstelle als unsichtbare Standard-Infrastruktur in europäische FinTech-Lösungen und Banking-Apps einzuweben, profitiert Openlaw von massiven Lock-in-Effekten und senkt gleichzeitig die Customer Acquisition Costs (CAC), da Partner wie Qonto oder Sevdesk den Traffic liefern.

Ausblick

Mit dem frischen Kapital will Openlaw das Produktangebot seiner deutschen Marke gezielt ausbauen. Neben Standardgründungen (GmbH, UG, GbR) und steueroptimierten Holding-Strukturen sollen künftig auch weitere Registerprozesse sowie die laufende Buchführung vollständig über die Plattform abgewickelt werden. Das langfristige Ziel bleibt dabei die Expansion in weitere europäische Märkte, um Gründer*innen eine grenzübergreifende digitale Infrastruktur für den laufenden Betrieb zu bieten.

Noch vor wenigen Jahren reichte es, massiv Nutzer*innen auf eine Plattform zu schaufeln – egal, was es kostete. Heute hat sich das makroökonomische Umfeld gedreht. Geld ist teurer geworden, und Investor*innen wollen wissen, dass ein Start-up auch in rauen Zeiten überleben kann. Es geht nicht mehr nur darum, wie schnell ihr wachst, sondern wie teuer dieses Wachstum erkauft wird.

Wer 2026 eine Finanzierungsrunde raisen will, muss seine Zahlen besser kennen als je zuvor. Vergesst Vanity-Metriken wie reine App-Downloads.

Das sind die fünf Start-up KPIs, die über Deal oder No-Deal entscheiden

1. Burn Multiple (Der ultimative Effizienz-Check)

Lange Zeit haben alle nur auf die reine Burn Rate (das monatlich verbrannte Geld) geschaut. Heute ist der Burn Multiple die Königskennzahl. Er setzt das verbrannte Kapital in direkte Relation zum neu gewonnenen wiederkehrenden Umsatz (Net New ARR).

• Was er aussagt: Wie viel Geld müsst ihr verbrennen, um einen neuen Euro Umsatz zu generieren?
• Die 2026-Realität: Ein Burn Multiple von unter 1,0 gilt als exzellent (ihr verbrennt weniger als 1€ für 1€ neuen Umsatz). Ein Wert über 2,0 oder gar 3,0 ist ein massives Warnsignal für Investor*innen, da das Wachstum extrem ineffizient erkauft wird.

2. CAC Payback Period (Cashflow-Fokus statt LTV-Träume)

Die klassische Ratio aus Customer Lifetime Value (LTV) und Customer Acquisition Cost (CAC) ist wichtig, hat aber einen Haken: Der LTV ist eine theoretische Annahme für die Zukunft. Die CAC Payback Period (Amortisationsdauer) ist harte Cashflow-Realität.

• Was sie aussagt: Wie viele Monate dauert es, bis der Deckungsbeitrag eines neuen Kunden die Kosten für seine Akquisition (Marketing & Sales) eingespielt hat?
• Die 2026-Realität: Investor*innen wollen das Geld schnell zurück im Unternehmen sehen. Für Start-ups (speziell im B2B SaaS) sind weniger als 12 Monate hervorragend. Alles über 18 Monaten bedeutet, dass zu viel Kapital im Akquisitions-Funnel gebunden ist.

3. Net Revenue Retention (NRR)

Es ist deutlich teurer, einen neuen Kunden / eine neue Kundin zu gewinnen, als eine(n) bestehenden zu halten und auszubauen. Die NRR misst, wie sich der Umsatz eurer bestehenden Kund*innen über ein Jahr entwickelt (inklusive Upsells, Cross-Sells, aber abzüglich Downgrades und Churn/Kündigungen).

• Was sie aussagt: Wächst euer Start-up durch bestehende Kund*innen weiter, selbst wenn ihr ab morgen keine(n) einzige(n) Neukund*in mehr gewinnt?
• Die 2026-Realität: Eine NRR von über 100 % (z. B. 110 % oder 120 %) ist der Heilige Gral der Profitabilität für Start-ups. Sie beweist einen echten Product-Market-Fit und ein Produkt, das für den/die Kund*in unverzichtbar wird (Stickiness).

4. Gross Margin (Bruttomarge)

Umsatz ist gut, Marge ist besser. Die Bruttomarge ist der Umsatz abzüglich der direkten Kosten, die zur Leistungserbringung nötig sind (Cost of Goods Sold / COGS, z.B. Serverkosten, Lizenzen, externe Dienstleister*innen).

• Was sie aussagt: Wie viel Geld vom reinen Umsatz bleibt eigentlich übrig, um die Fixkosten (Gehälter, Miete, Marketing) zu decken und irgendwann profitabel zu werden?
• Die 2026-Realität: Start-ups mit schwachen Margen (unter 50 %) haben es extrem schwer. Software-Start-ups sollten Margen von 75 % bis 85 % anstreben, um den Weg in die Profitabilität realistisch darstellen zu können.

5. Runway & "Default Alive"

Die Runway beschreibt, wie viele Monate euer Start-up mit dem aktuellen Cash-Bestand und der aktuellen Burn Rate noch überleben kann. Eng damit verknüpft ist das Konzept „Default Alive“ von Paul Graham.

• Was es aussagt: Schafft ihr es mit dem aktuell noch vorhandenen Geld auf dem Konto bis zum Break-even (Default Alive), oder geht euch das Geld vorher aus und ihr seid zwingend auf ein neues Investment angewiesen (Default Dead)?
• Die 2026-Realität: Niemand finanziert gern eine Brücke, die ins Nichts führt. Wenn ihr nicht Default Alive seid, erwarten Investor*innen zumindest eine Runway von 18 bis 24 Monaten nach der Finanzierungsrunde, um genug Puffer für unvorhergesehene Krisen zu haben.

Auf einen Blick: Das KPI-Dashboard für euren nächsten Pitch

Fazit

Ein starkes Produkt und ein gutes Team sind nach wie vor die Basis. Doch die Sprache, die 2026 am Verhandlungstisch gesprochen wird, ist die der Zahlen. Wer seine KPIs rund um Kapitaleffizienz und Profitabilität im Griff hat, beweist unternehmerische Reife – und genau das ist es, was Investoren in unsicheren Zeiten finanzieren.

Der Markt für Umstandsmode ist kein leichter: Die Tragedauer der Kleidung ist naturgemäß begrenzt, weshalb viele werdende Mütter aus Kostengründen zu günstiger Fast Fashion greifen. Genau hier wollten die Frankfurter Schwestern Verena Seipp und Viktoria Ibbett vor fünf Jahren ansetzen. Mit der Gründung ihres Labels creätr traten sie an, um eine hochwertige und funktionale Alternative zu schaffen. Ihre Vision: Kleidung für Schwangerschaft und Stillzeit, die Mütter dank durchdachter Funktionen und modernem Design auch lange nach der Mutterschaft noch begleitet.

Doch die Schere zwischen der Vision einer „erreichbaren Marke“ und der tatsächlichen Marktrealität ging schnell auf. „Das haben wir tatsächlich schon relativ früh gemerkt“, räumt Verena ein. Spätestens in der Produktion sei das Dilemma offensichtlich geworden: „Wenn wir all unsere Ansprüche an faire Herstellung, Nachhaltigkeit und hochwertige, langlebige Materialien erfüllen wollen, landen wir automatisch bei einem Preisniveau, das nicht mehr für alle erreichbar ist.“

Die rote Linie bei der Produktion

Die Fertigung sollte von Beginn an kompromisslos verantwortungsvoll sein und fand daher in Europa – konkret in Deutschland, Portugal und Italien – statt. Dieser ethische und qualitative Anspruch erwies sich rückblickend jedoch als enorme wirtschaftliche Herausforderung.

Hätte man nicht einfach in günstigere, nicht-europäische Länder ausweichen können, um die Preise zu senken? „Am Anfang war das für uns ganz klar eine rote Linie“, betont Viktoria. Man habe ihnen schlichtweg vermittelt, dass faire Arbeitsbedingungen und Qualität nur in Europa wirklich sicherzustellen seien. Heute sieht sie das differenzierter: „Mit zunehmender Erfahrung und einem größeren Netzwerk haben wir gelernt, dass es durchaus auch außerhalb Europas verantwortungsvolle Produktionsmöglichkeiten gibt. Diese Perspektive hatten wir zu Beginn so noch nicht.“

Die Pricing-Falle: Wenn externe Beratung am Markt vorbeigeht

Die hohen europäischen Produktionskosten erzwangen Margen, die das Start-up schnell in eine Sackgasse führten. In der kritischen frühen Aufbauphase verließ sich das Gründerduo auf externe Beratung – und positionierte creätr auf deren Anraten stark im Luxussegment. Ein Blick in das Archiv des Webshops verdeutlicht die harte Dimension: Ein Umstands-Sweatshirt schlug regulär mit 289 Euro zu Buche, ein Hoodie kostete 239 Euro, für ein einfaches Still-T-Shirt wurden 169 Euro aufgerufen.

Warum vertrauten die Schwestern der Beratung mehr als ihrem eigenen Gespür für die Zielgruppe? „Diese Frage trifft den Kern unseres größten Learnings – und wir haben sie uns selbst oft gestellt“, reflektiert Viktoria offen. Als unerfahrene Gründerinnen seien sie davon ausgegangen, dass ein Berater mit jahrzehntelanger Branchenerfahrung den Markt schlicht besser einschätzen könne. Ein fataler Irrtum, wie Verena ergänzt: „Rückblickend war genau das einer unserer größten Fehler.“ Ihr dringender Rat an andere lautet daher: „Vertraue deinem eigenen Bauchgefühl – vor allem, wenn du das Problem und deine Zielgruppe wirklich verstehst.“

Für ein Label, das angetreten war, um eine greifbare Alternative für möglichst viele Mütter zu sein, war dies ein gefährlicher strategischer Schwenk. „In diesem Segment authentisch zu verkaufen, fühlte sich für uns zunehmend nicht richtig an“, resümieren die Gründerinnen heute kritisch. Die tiefe Diskrepanz zwischen dem eigenen moralischen Kompass, dem massiven Preis und der Lebensrealität der Mütter ließ sich auf Dauer nicht überbrücken.

Starke Konkurrenz und psychologische Schwellen

Hinzu kam ein hartes Wettbewerbsumfeld, das verdeutlichte, warum das Luxus-Modell in dieser Nische so schwer durchzusetzen ist. Zwar gibt es einen wachsenden Markt für nachhaltige Maternity Wear, doch selbst etablierte Premium-Wettbewerber wie Boob Design, Mara Mea oder Seraphine rufen für vergleichbare Stücke deutlich niedrigere Preise auf – oft zwischen 60 und 130 Euro.

Auf Babymessen und Pop-up-Events bekamen die Schwestern diese Marktrealität unmittelbar zu spüren. Zwar lobten die Kundinnen die Spürbarkeit der hohen Qualität, doch die Kauflaune blieb aus. „Viele haben offen gesagt, dass sie während der Schwangerschaft ohnehin schon viel fürs Baby ausgeben und deshalb bei sich selbst sparen“, fasst Viktoria die Ernüchterung zusammen. Verena bestätigt das: „Die psychologische Grenze kam immer wieder auf. Viele haben klar gesagt, dass sie – abgesehen vielleicht von einer Winterjacke – nicht bereit sind, über 200 Euro für ein einzelnes Kleidungsstück auszugeben.“ Gegen diese psychologische Hürde bei einer temporären Lebensphase half letztlich auch der Ansatz auf langlebiges Design nicht.

Fazit: Authentizität schlägt Berater-Theorie

Das Ende von creätr ist eine klassische Lektion für die Start-up-Szene. Die mathematisch korrekte Preiskalkulation für eine faire, europäische Produktion muss zwingend mit der Zahlungsbereitschaft des Marktes einhergehen. Wenn externe Strategen ein Unternehmen in ein Segment drängen, das nicht zur Grundidee passt, geht nicht nur die Authentizität verloren, sondern auch das Geschäftsmodell.

Mittlerweile haben die Schwestern die creätr GmbH in Liquidation geschickt und das Ende der Marke angekündigt. Aktuell läuft ein radikaler Schlussverkauf, bei dem sämtliche Teile der Kollektion für nur noch 29 Euro angeboten werden, um die Läger zu leeren und die Kleidung zumindest noch ihrem eigentlichen Zweck zuzuführen. Ein harter Schlussstrich unter ein ambitioniertes Projekt.

Was würden sie anderen Gründerinnen und Gründern in der Sustainable Fashion mit auf den Weg geben? „Sei dir wirklich klar darüber, wofür dein Produkt steht und was du erreichen willst“, rät Verena Seipp eindringlich. „Dieses Ziel sollte dein Nordstern sein – und die Basis für jede Entscheidung.“

Zudem warnt Viktoria Ibbett vor zu großen Ambitionen am Anfang: „Starte klein. Wirklich klein. Konzentriere dich am Anfang auf ein Produkt, teste es, optimiere es und baue darauf auf.“ Dass ihnen damals geraten wurde, direkt mit einer gesamten Kollektion zu starten, sei ein Fehler gewesen. Es war nicht nur teuer, sondern verwässerte auch die Botschaft: „Mit einem klaren Hero-Produkt ist vieles einfacher: Marketing, Kommunikation und vor allem das Verständnis bei den Kundinnen, wofür deine Marke eigentlich steht.“

München wächst weiter als Europas Quanten-Hauptstadt. Das Start-up Peak Quantum schließt seine Pre-Seed-Runde mit 2,2 Millionen Euro ab und positioniert sich im hart umkämpften Deep-Tech-Markt. Der Pitch der Gründer: Fehlerkorrektur direkt in der Hardware. Doch in einem extrem kapitalintensiven Umfeld reicht Geld allein nicht. Wie das Spin-off mit einem cleveren Infrastruktur-Schachzug gegen die hochgerüstete europäische Konkurrenz bestehen will.

Aus der Forschung in die Praxis

Im Jahr 2024 entstand Peak Quantum als Spin-off aus der Forschungsgruppe von Prof. Stefan Filipp am Walther-Meißner-Institut (WMI), das zur Bayerischen Akademie der Wissenschaften gehört. Das Gründungsteam deckt interdisziplinär die gesamte Wertschöpfungskette vom Chipdesign bis zur Systemintegration ab. Zu den Köpfen hinter der Unternehmung gehören Leon Koch (CEO), Alexander Schult (CFO), Dr. Thomas Luschmann (COO), Dr. Max Werninghaus (CSO), Ivan Tsitsilin (Head of Design), Kedar Honasoge (Head of Production) und Daniil Bazulin (Quantum Engineer). Unterstützt wird das junge Unternehmen durch wichtige Säulen des lokalen Ökosystems wie dem Munich Quantum Valley und der UnternehmerTUM.

„Hardware-First“ statt Software-Pflaster

Das aktuell größte Hindernis im Quantencomputing ist das sogenannte Rauschen – die enorme Fehleranfälligkeit der Recheneinheiten (Qubits). Während die Industrie bisher stark darauf setzte, schlicht die Anzahl physikalischer Qubits hochzuskalieren und Fehler nachträglich per Software zu korrigieren, wählt Peak Quantum einen grundlegend anderen Weg. Das Start-up entwickelt supraleitende Prozessoren, deren physikalische Architektur Fehler bereits auf der reinen Hardware-Ebene unterdrückt. Dieser integrierte Fehlerschutz soll die Komplexität des Gesamtsystems drastisch senken und die Entwicklung kommerziell nutzbarer Rechner massiv beschleunigen.

Das Geschäftsmodell & der EU-Infrastruktur-Hebel

Quanten-Hardware ist ein unfassbar teures Pflaster. Mit dem frischen Kapital von Investor*innen wie dem britischen Lead-Investor Cloudberry Ventures, United Founders oder QAI Ventures steigt die Gesamtfinanzierung von Peak Quantum auf gut fünf Millionen Euro. Für den Aufbau eigener Reinräume (CapEx) reicht das kaum. Der strategische Clou des Geschäftsmodells liegt daher in der europäischen Vernetzung: Peak Quantum bezieht öffentliche Fördermittel aus dem EU Chips Act und wurde ausgewählt, die im April 2026 startende Quantenchip-Pilotlinie SUPREME zu betreiben.

Ziel ist es, in Europa eine skalierbare Produktionsumgebung zu etablieren, die langfristig auch für externe Partner geöffnet werden soll. Ein Modell, das es Peak Quantum erlaubt, trotz einer frühen Finanzierungsphase hocheffizient an industrietauglichen Chips zu feilen.

Der Markt & die Konkurrenz

Doch der Markt verzeiht keine Verzögerungen, und München ist längst ein Haifischbecken der Quantentechnologie. Direkt vor der Haustür sitzen Schwergewichte:

• IQM Quantum Computers: Der europäische Platzhirsch für supraleitende Quantencomputer (mit Hauptsitz in Finnland, aber großem Zentrum in München), der kürzlich eine SPAC-Fusion für einen geplanten Milliarden-Börsengang ankündigte.
• planqc: Ein weiteres Münchner Spin-off, das auf neutrale Atome setzt und bereits 2024 eine Series A in Höhe von satten 50 Millionen Euro abschloss.
• Alice & Bob: Auf internationaler Ebene steht besonders das französische Start-up Alice & Bob in direkter technischer Konkurrenz. Die Pariser entwickeln sogenannte Cat Qubits, die ebenfalls hardwareseitig fehlerresistent sind, und kooperieren dabei bereits eng mit Microsofts Quanten-Sparte.

Fazit: Risiko und enorme Chance

Das Board rund um einen ehemaligen Alphabet-X-Advisor sieht in Peak Quantum ein elementares Puzzleteil für ein eigenständiges europäisches Quanten-Ökosystem. Die Investition ist ein klassisches „Deep-Tech-Infrastruktur-Play“.

Dennoch ist eine Pre-Seed-Runde von 2,2 Millionen Euro im Jahr 2026 angesichts der Kapitalausstattung der Konkurrenz eine riskante Wette. Peak Quantum muss durch den Zugang zur SUPREME-Pilotlinie extrem schnell beweisen, dass die fehlerresistente Architektur industriell skaliert und nicht nur im Labor des WMI funktioniert.

Bringt das Team um Leon Koch erste greifbare Pilotprojekte mit Forschungs- und Industriepartnern in den Bereichen Materialforschung, Logistik oder industrieller Optimierung zum Laufen, könnte Peak Quantum zu einem technologischen Flaschenhals werden, an dem in Europa niemand mehr vorbeikommt. Es ist das Paradebeispiel dafür, wie smarte Gründer*innen nicht nur Code oder Hardware schreiben, sondern das System aus Fördergeldern, Pilotlinien und lokaler Forschungsexzellenz maximal zu ihrem Vorteil hebeln.

In den vernetzten De-Novo-Kliniken Berlins und Münchens scannen KI-Algorithmen heute in Millisekunden die MRT-Bilder von Haustieren, während personalisierte Longevity-Supplemente vollautomatisch an das Smart-Home der Halter geliefert werden. Der Vierbeiner des Jahres 2026 ist ein Premium-Patient und voll integrierter digitaler Lifestyle-Avatar, der eine hochkomplexe Gesundheitsökonomie antreibt. Venture-Capital-Fonds analysieren mittlerweile die Auslastungsquoten tierärztlicher Computertomographen genauso akribisch wie die wiederkehrenden Software-Umsätze im B2B-Sektor.

Wir blicken auf eine knallhart professionalisierte Industrie, in der radikale Effizienz und DeepTech den Takt angeben. Es geht um Algorithmen-gestützte Frühdiagnostik, hochskalierbare Praxis-Infrastrukturen und biotechnologische Nahrung – eine Ära, in der pure Tierliebe direkt auf tiefgreifende wissenschaftliche Innovation trifft und Investitionen in Milliardenhöhe rechtfertigt.

Ein hochreifer Milliardenmarkt unter KI-Einfluss

Der deutsche Markt für Heimtiere hat einen beispiellosen Reifegrad erreicht. Mit weit über 34 Millionen Haustieren allein in der Bundesrepublik sprechen wir von einem adressierbaren Markt, der längst nicht mehr nur Premium-Futter, sondern zunehmend hochpreisige Gesundheits- und Tech-Dienstleistungen konsumiert. Der technologische Haupttreiber im Jahr 2026 ist zweifelsohne die künstliche Intelligenz, dicht gefolgt von tiefen Integrationen des Internets der Dinge im Alltag der Tiere.

Laut einer aktuellen Bitkom-Studie nutzen mittlerweile über 45 Prozent der Halter*innen in Deutschland smarte Wearables oder datengestützte Gesundheits-Apps für ihre Tiere. Das spiegelt sich auch in den Bilanzen wider: Der Branchenumsatz im DACH-Raum hat die 7-Milliarden-Euro-Marke signifikant überschritten. Dabei flossen laut jüngsten Auswertungen von KfW Research im vergangenen Jahr europaweit rund 850 Millionen Euro Venture Capital exklusiv in Pet- und VetTech-Modelle.

Die neuen Treiber: Kliniken, Longevity und SaaS-Infrastruktur

Aktuell dominieren im PetTech-Sektor drei hochspezifische Sub-Sektoren den Markt. Allen voran steht der Bereich der De-Novo Vet-Tech-Kliniken. Hier verschmelzen physische Tierarztpraxen mit einer proprietären, durchdigitalisierten Software-Infrastruktur, die von der Terminbuchung bis zur KI-gestützten Diagnostik reicht. Etablierte Pioniere wie das Berliner Start-up Rex haben den Weg für diese hybriden Modelle geebnet.

Ein weiterer massiver Treiber ist die Pet-Longevity in Kombination mit DeepTech-Nutrition. Hier geht es nicht mehr um getreidefreies Futter, sondern um mikrobiom-basierte Nahrungsergänzungen und Alternative Proteine aus dem Bioreaktor, die das Leben der Tiere nachweislich verlängern sollen.

Der dritte dominierende Sektor ist B2B-Vet-SaaS. Start-ups bauen spezialisierte Software für Tierärzte, die Bilderkennung für Scans automatisiert und dem chronischen Fachkräftemangel in den Praxen entgegenwirkt.

Die geplatzten Träume der Solo-Telemedizin

Doch der Weg in dieses reife Marktumfeld war gepflastert mit schmerzhaften Lektionen. Der prominenteste Crash der jüngeren Vergangenheit war die spektakuläre Insolvenzwelle im Bereich der reinen Pet-InsurTechs und Solo-Telemedizin-Plattformen um das Jahr 2023 und 2024. Ein Paradebeispiel war das Berliner Neo-Versicherungs-Start-up Coya, das sich stark auf Tierversicherungen fokussiert hatte, vom französischen Konkurrenten Luko geschluckt wurde und letztlich in einem Insolvenzverfahren endete. Gleichzeitig verbrannten reine Tele-Vet-Apps, die ohne eigene physische Kliniken operierten, Millionen an VC-Geldern.

Aus diesen Debakeln lassen sich vier konkrete, fatale Fallstricke für heutige Gründer ableiten. Erstens die tödliche B2C-Kund*innenakquisitions-Falle: Wer heute im Pet-Bereich rein auf Performance-Marketing in sozialen Netzwerken setzt, wird von den astronomischen Customer Acquisition Costs erdrückt. Zweitens die Ignoranz gegenüber der Regulatorik, insbesondere der Gebührenordnung für Tierärzte. Der Gebührenschock der vergangenen Jahre brach Geschäftsmodellen das Genick, die diese Preissteigerungen nicht einkalkuliert hatten. Drittens das Dogma, dass Technologie den persönlichen Kontakt ersetzen kann: Haustiere können nicht ausschließlich über einen Bildschirm behandelt werden; wer keine physischen Anlaufstellen hat, scheitert an der Realität der Tiermedizin. Viertens die Vernachlässigung der Unit Economics zugunsten eines ungesunden Wachstums, was in einem Markt mit starker lokaler Bindung unweigerlich zum Cashflow-Kollaps führt.

Das deutsche PetTech-Netzwerk

Die deutsche PetTech-Landschaft hat sich auf wenige, aber extrem leistungsstarke Hubs konzentriert. München führt diese Liste unangefochten an. Mit der Ludwig-Maximilians-Universität, die eine der weltweit angesehensten tierärztlichen Fakultäten beheimatet, und dem InsurTech Hub Munich entsteht hier die perfekte Symbiose aus medizinischer Forschung und starkem B2B-Software-Fokus. Hannover verteidigt seinen Status als wissenschaftliches Epizentrum durch die Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover. Aus dem Umfeld dieser Elite-Forschungseinrichtung entspringen derzeit die tiefgreifendsten DeepTech- und BioTech-Ausgründungen der Branche. Berlin hingegen bleibt die unangefochtene Hauptstadt für Skalierung, Wagniskapital und D2C-Brandbuilding. Hier sitzen die großen Geldgeber*innen und Marketing-Genies, gestützt durch lokale Netzwerke. Leipzig komplettiert das Quartett als aufstrebender Star: Die Kombination aus der Veterinärmedizinischen Fakultät der Universität Leipzig und der BioCity, einem exzellenten Cluster für Biotechnologie, zieht zunehmend Start-ups an, die an der Schnittstelle von Tiergesundheit und Zellbiologie arbeiten.

Investor*innen-Radar

Das Kapital fließt heute intelligenter und zielgerichteter. Bei den spezialisierten VCs dominieren Fonds wie Five Seasons Ventures, die tiefes Verständnis für die Schnittstelle von FoodTech und Pet-Nutrition mitbringen, sowie global agierende Vehikel wie der Companion Fund. Im Bereich der Top-Tier Generalisten haben europäische Schwergewichte wie Cherry Ventures, Vorwerk Ventures und DN Capital den Sektor für sich entdeckt und pumpen beträchtliche Summen in hybride Klinik-Modelle und B2B-SaaS. Ein wesentlicher Machtfaktor sind mittlerweile die Corporate VCs der Industrie. Fressnapf dominiert mit seiner Beteiligungsgesellschaft die Früh- und Wachstumsphase strategisch, während Mars Petcare über seinen Arm Kinship massiv nach Europa drängt.

Der eigentliche Motor der Innovation liegt jedoch bei den Frühphasen-Motoren und Business Angels. Hier brillieren Köpfe wie Lukas Keindl, der als Gründer des US-Vorbilds Bond Vet nun aktiv sein Know-how und Kapital in die europäische Gründerszene pumpt, sowie spezialisierte Angel-Syndikate und Netzwerke wie der Auxxo Female Catalyst Fund, die gezielt diverse Gründungsteams in der Tiermedizin fördern.

Die Top-PetTech-Start-ups (Must-Watch)

Die nachfolgende Auswahl der Top Start-ups basiert auf einer strengen redaktionellen Analyse. Die zentralen Kriterien für die Aufnahme in dieses Ranking sind eine nachgewiesene Marktrelevanz durch messbares Praxis- oder Nutzerwachstum, ein hoher technologischer Reifegrad fernab reiner Konzeptphasen sowie das ausdrückliche Vertrauen namhafter Lead-Investoren. Um die aktuelle Innovationskraft des deutschen Ökosystems abzubilden, haben wir uns ausschließlich auf deutsche Start-ups konzentriert, deren Gründung im Jahr 2020 oder später erfolgte. Die Liste beleuchtet bewusst eine Diversität an Geschäftsmodellen, von B2B-Software über BioTech bis hin zu hybriden Versorgungskonzepten.

Rex

Das im Jahr 2021 von Julian Lechner und Jonathan Loesing gegründete Berliner Start-up Rex ist das aktuelle Paradebeispiel für moderne Tiermedizin. Rex kombiniert ein B2B/B2C-Hybrid-Modell und baut architektonisch anspruchsvolle, digital voll integrierte T Tierärzt*innenpraxen auf. Der USP liegt in der proprietären Praxismanagement-Software, die den Tierärzt*innen die Administration abnimmt, und der nahtlosen App-Experience für den Tierhalter. Das enorme Potenzial dieses Modells überzeugte Vorwerk Ventures, Picus Capital und weitere namhafte Investor*innen, die dem Unternehmen bereits zweistellige Millionenbeträge anvertrauten.

Filu

Ebenfalls angetreten, um den chronisch überlasteten Tierärzt*innenmarkt zu revolutionieren, ist das Münchner Start-up Filu. Gegründet 2022 von Anna Magdalena Naderer, Christian Köhler und Justus Buchen, positioniert sich das Unternehmen mit seinem Urgent-Care-Ansatz gekonnt zwischen klassischer Allgemeinpraxis und Notfallklinik. Die Kombination aus modernster Hardware vor Ort und smarten Tele-Triage-Prozessen im Hintergrund sorgt für eine extrem hohe Effizienz. Lead-Investoren wie DN Capital und YZR Capital haben das immense Skalierungspotenzial früh erkannt und die Expansionspläne befeuert.

mammaly

Im Bereich der D2C-Tiergesundheit setzt das 2020 in Köln von Stanislav Nazarenus und Alexander Thelen gegründete Start-up mammaly neue Standards. Das Geschäftsmodell basiert auf dem Direktvertrieb von hochwirksamen, mit Tierärzt*innen entwickelten Nahrungsergänzungsmitteln in Snackform. Der USP liegt in der tiefgreifenden Fokussierung auf das Mikrobiom von Hunden, um altersbedingte Beschwerden proaktiv zu lindern. Dieses datengetriebene und markenstarke Konzept sicherte mammaly unter anderem ein substanzielles Funding durch den spezialisierten VC Five Seasons Ventures.

PetLEO

Dieses 2020 in München von Karim Abdo und Bülent Hacioglu gegründete Unternehmen agiert als eine hochkomplexe B2B2C-Gesundheitsplattform. PetLEO verbindet Tierärzt*innen, Expert*innen und Haustierbesitzer*innen in einem geschlossenen, digitalen Ökosystem. Tierhalter*innen können Gesundheitsdaten verwalten, Giftköder-Warnungen erhalten und Termine buchen, während die Praxen selbst eine moderne Schnittstelle zur Kund*innenbindung erhalten. Das Start-up hat sich durch starke Partnerschaften mit Industrie und Versicherungen eine äußerst wehrhafte Marktposition als digitaler Alltagsbegleiter erarbeitet.

Hundeo

Dass man auch ohne massive externe Kapitalrunden im PetTech-Markt dominieren kann, beweist das 2020 von Enrico Bachmann in Berlin gegründete Start-up Hundeo. Das B2C-EdTech-Modell ist eine gamifizierte App für modernes Hundetraining. Der technologische USP ist die personalisierte, KI-gestützte Trainingsplanung, die sich dem Lernfortschritt des jeweiligen Tieres anpasst. Mit enormem organischem Wachstum und starker Nutzer*innenbindung gehört das gebootstrappte Hundeo zu den profitablen Vorzeige-Start-ups der App-Economy.

Nosh.bio

Obwohl nicht exklusiv für den Pet-Markt gegründet, rüttelt das 2022 von Tim Fronzek und Felipe Lino in Berlin ins Leben gerufene DeepTech-Start-up Nosh.bio die Tiernahrungsindustrie fundamental auf. Das B2B-Geschäftsmodell fokussiert sich auf die Herstellung von Alternativen Proteinen aus Pilzmyzel. Der technologische USP liegt in einem hocheffizienten Fermentationsprozess, der saubere, hochverdauliche und texturstarke Proteinquellen aus Pilzmyzel liefert. Als hochfunktionale „Clean-Label“-Zutat ermöglicht sie die Entwicklung erstklassiger, fleischfreier Tiernahrung – völlig ohne chemische Zusätze und ohne den massiven ökologischen Fußabdruck der konventionellen Fleischindustrie. Lead-Investor Earlybird unterstützt dieses zukunftsweisende BioTech-Modell.

TestBlu

Mit Gründung im Jahr 2022 in Potsdam bringt TestBlu echte Deep-Science in die tierärztliche Praxis. Das von Shahab Shoaei Matin geführte Geschäftsmodell ist ein KI-gestütztes B2B-SaaS-Produkt für Veterinärkliniken. Der USP des Unternehmens ist Deutschlands erster Bluttest zur Früherkennung von Krebs bei Hunden. Ein hochkomplexer Algorithmus analysiert Blutbilder auf Anomalien mit enormer Präzision. TestBlu positioniert sich als unverzichtbarer onkologischer Co-Pilot für Tierärzt*innen, um die diagnostische Sicherheit drastisch zu erhöhen.

AnimalChat

Die 2020 von Sebastian Wilkes und dem erfahrenen Tierarzt Dr. Heinrich Wilkes aus Borken gestartete B2B-Software AnimalChat hat das Problem der ineffizienten Kommunikation in Praxen radikal gelöst. Das Start-up bietet einen DSGVO-konformen, professionellen Messenger-Dienst speziell für Veterinär*innen und deren Klient*innen an. Der USP ist die nahtlose Integration von asynchroner Kommunikation und digitaler Wundverlaufskontrolle, ohne dass der Arzt bzw. die Tierärztin seine bestehende Praxissoftware austauschen muss. Dieses pragmatische, aber hochskalierbare Tool hat sich in hunderten Praxen als Standard etabliert.

Internationaler Ausblick & Fazit

Wer heute verstehen will, was morgen in Europa passiert, muss den Blick zwingend über den Tellerrand richten. Drei globale Makro-Trends werden den deutschen PetTech-Markt in Kürze massiv umwälzen. Aus den USA schwappt die Welle der Longevity-Pillen herüber, wo Start-ups bereits erste FDA-Zulassungen für Medikamente anstreben, die das biologische Altern von Hunden verlangsamen. Asien hingegen definiert den Standard für Hyper-Vernetzung neu: Hier sind smarte Katzentoiletten und vollautomatische, mit dem Smart-Home synchronisierte Futterautomaten, die Gesundheitsdaten in Echtzeit an den Tierarzt bzw. die -ärztin senden, bereits Massenmarkt. In Israel, dem weltweiten Hub für FoodTech, verschmilzt derweil AgriTech mit Tiernahrung. Kultiviertes Fleisch aus dem Labor für Premium-Tiernahrung steht dort nach der ersten regulatorischen Marktzulassung für Heimtierfutter in Großbritannien durch das Start-up Meatly endgültig vor dem globalen Durchbruch.

Das Fazit für 2026 ist eindeutig: Der Welpenschutz für Gründer*innen ist abgelaufen. PetTech ist ein knallhartes Business, das exzellente Unit Economics, tiefes regulatorisches Verständnis und echte technologische Alleinstellungsmerkmale verlangt. Investor*innen suchen heute nach Geschäftsmodellen, die reale Engpässe wie den Tierärzt*innenmangel lösen oder die Lebensspanne der Tiere durch harte Wissenschaft verlängern. Wer in diesem 20-Milliarden-Markt mitspielen will, muss beweisen, dass er/sie nicht nur Tiere liebt, sondern vor allem sein/ihr strategisches und technologisches Handwerk versteht.

Wer sich den Pitch von Sahm Shojai, Geschäftsführer der Frankfurter Diingu GmbH, durchliest, spürt schnell den typischen Start-up-Idealismus. Es geht um „konkrete Wirkung“, „soziale Teilhabe“ und die Vision einer „globalen sozialen Infrastruktur“, um weltweit die Lebensrealität von Kindern zu verbessern. Das klingt zweifellos gut im Pitch-Deck für potente VCs. Doch zieht man die schillernde Marketing-Ebene ab, bleibt ein konkretes und weitaus pragmatischeres Kerngeschäft. Diingu ist im Kern eine E-Learning- und Recruiting-Plattform für pädagogische Assistenzkräfte. Es handelt sich um ein klassisches B2B2C-Modell in einer Nische, die von der Digitalisierung bislang stiefmütterlich behandelt wurde.

Vom Bruder-„Frust“ zum Uni-Spin-off

Die Geschichte von Diingu – kurz für Digital Inclusion Guide – beginnt im echten Leben. Der Bruder von Mitgründer Sahm Shojai arbeitete als Schulbegleiter und berichtete von den massiven Herausforderungen in seinem Job. Das grundlegende Problem: Immer mehr ungelernte Quereinsteiger*innen strömen in die soziale Branche, denen es eklatant an fachlicher Einarbeitung, Fortbildungen und Qualitätsstandards mangelt.

Aus diesem Engpass formten Sahm Shojai und seine Mitgründer Felix Kolb und Florian Kranz eine digitale Lösung. Dabei gingen sie methodisch klug vor und holten sich von Beginn an wissenschaftliche Expertise ins Boot. Unter der Mentorenschaft von Prof. Dr. Wolfgang Dworschak vom Lehrstuhl für Pädagogik bei geistiger Behinderung an der Universität Regensburg wurde das Start-up als Ausgründung der Hochschule etabliert. Das sicherte dem Team nicht nur ein exist-Gründerstipendium, sondern 2023 auch den Hochschulgründerpreis sowie den 2. Platz beim Frankfurter Gründerpreis. Die Plattform profitiert stark von diesem Fundament, denn die Inhalte sind keine bloßen Wikipedia-Zusammenfassungen, sondern wissenschaftlich fundierte, praxisnahe Kurse.

Doch wie stellt das Team sicher, dass das akademische Wissen der Uni Regensburg nicht zu theoretisch ist und an der rauen Realität einer überforderten Hilfskraft in einer Brennpunkt-Schule vorbeigeht? „Die Entwicklung der Kursinhalte findet mit sorgfältig ausgewählten Experten und Expertinnen statt“, versichert Shojai. Diese verfügten nicht nur über den nötigen akademischen Bezug, sondern brächten auch umfassende praktische Erfahrung mit. „Wir geben klare Richtlinien für die sprachliche Ausgestaltung der Kurse vor und legen großen Wert darauf, dass der Fokus auf praxisnahen Inhalten liegt“, betont der Gründer.

Um die Theorie-Praxis-Lücke zu schließen, fließen daher neben Fachliteratur vor allem persönliche Praxiserfahrungen in die Entwicklung ein. Zudem belässt es Diingu nicht bei der Uni Regensburg, die primär mit Forschungsarbeiten die Qualität sichert. Man kooperiert laut Shojai ebenfalls mit der LMU München, wo der Schwerpunkt auf formativer Diagnostik und Monitoring-Services liege. „Gemeinsam entwickeln wir beispielsweise aktuell ein KI-Tool, das Verhalten- und Risikoanalysen bei Kindern und Jugendlichen durchführen kann“, kündigt der Geschäftsführer an. Sozialarbeitende sollen dadurch befähigt werden, Kindeswohlgefährdungen besser zu erkennen. „Diese innovativen Services sollen den Arbeitsalltag professionalisieren“, resümiert er.

E-Learning trifft auf Jobbörse

Diingu fungiert als zweiseitiger Marktplatz. Auf der einen Seite stehen Privatpersonen wie Schulbegleitende, Kita-Kräfte oder Familienhelfer*innen. Sie können sich gegen eine monatliche Gebühr von aktuell 15 Euro flexibel über mehr als 70 Online-Kurse zu Themen wie Autismus oder ADHS weiterbilden. Bei Verständnisfragen hilft ein KI-Chatbot. Mit den erworbenen Zertifikaten bauen sich die Nutzer*innen dann ein digitales Profil auf. Auf der anderen Seite stehen die großen Träger wie das DRK, die Johanniter oder die Lebenshilfe. Sie zahlen für jährliche Lizenzen, um ihr bestehendes Personal digital zu schulen, Nachweise zentral zu verwalten und schlichtweg Verwaltungskosten zu sparen.

Hand aufs Herz: Wie viele der ohnehin meist schlecht bezahlten pädagogischen Hilfskräfte zahlen die 15 Euro im Monat wirklich selbst aus eigener Tasche? Und plant Diingu langfristig nicht doch einen kompletten Pivot zum lukrativeren, reinen B2B-Modell? Shojai holt bei dieser Frage etwas weiter aus: Man sei vor rund drei Jahren ursprünglich als reine Lernplattform im B2B-Bereich gestartet. Träger nutzten die Kurse zur Schulung des eigenen Personals. „Mit der Zeit erhielten wir jedoch auch zunehmend Anfragen von Privatpersonen, die sich mit unseren Inhalten weiterbilden möchten, um sich auf einen Job im sozialen Bereich zu bewerben“, blickt er zurück. Daraufhin habe man dasselbe Lernangebot über eine App auch für B2C-Kund*innen geöffnet, um die berufliche Vorqualifizierung zu ermöglichen. Gleichzeitig wurde die Jobplattform gelauncht, um beide Kund*innengruppen zusammenzubringen.

Auf die Skepsis bezüglich der privaten Zahlungsbereitschaft kontert Shojai selbstbewusst: „Das sind Menschen, die einen Job im sozialen Bereich suchen und davon gibt es viele, weil der Fachkräftemangel eine sehr hohe Nachfrage nach beruflicher Weiterbildung erzeugt.“ Er spricht im gleichen Atemzug gar von einer handfesten Marktdisruption. Klassische Fortbildungen zur Schulbegleitung kosteten bei anderen Bildungsträgern schnell zwischen 800 und 1.200 Euro. Dies werde heute meist über Bildungsgutscheine finanziert.

Doch genau hier wittert Diingu seine strategische Chance: „Diese Finanzierung über Bildungsgutscheine wird sich mit der Grundsicherung ab Juli 2026 ebenfalls verändern“, prognostiziert Shojai. Aufgrund des Vermittlungsvorrangs würden die Gutscheine künftig nicht mehr so großzügig vergeben. Diingu hingegen biete Wissen für zahlreiche Berufe bereits ab 15 Euro an. „Mit anderen Worten: Wir haben diesen Markt demokratisiert und Wissen überhaupt erst auf Selbstzahlerbasis bezahlbar gemacht“, stellt er klar. Selbst ohne große Werbung könne man erste bezahlte Abonnements vorweisen. „In den kommenden Monaten planen wir, größere Kampagnen zu launchen und mittelfristig den B2B2C-Weiterbildungsmarkt für soziale Berufe mit unserem Selbstzahler-Konzept und unserem E-Learning-Ansatz zu übernehmen“, gibt sich der Geschäftsführer kämpferisch.

Der eigentliche Clou – und das potenzielle Schwungrad des Geschäftsmodells – ist jedoch die Verzahnung: Träger können über das Diingu-Jobportal direkt auf die vorqualifizierten Privatnutzer zugreifen und diese rekrutieren. Doch die großen Wohlfahrtsverbände gelten oft als extrem schwerfällig in der Digitalisierung. Wie hart war es, Traditionsverbände wie das DRK davon zu überzeugen, ihr Recruiting über ein noch unbekanntes Start-up abzuwickeln? Shojai räumt ein, dass die Anfangszeit kein Selbstläufer war. „Digitalisierung bedeutete für viele im sozialen Bereich vor allem Veränderung“, analysiert er. „Und Veränderungen vermeidet man gern, solange nichts anbrennt.“ Heute punkte man schlichtweg mit einem guten Service zum erschwinglichen Preis, weshalb immer mehr große Träger Diingu ausprobieren wollten. Die Einführung bei den Platzhirschen erfordere natürlich Prozessumstellungen, was aber branchenübergreifend bei Großunternehmen der Fall sei. Dennoch gibt der Gründer zu: „Aber ja, keine Frage: Sales war bisher die größte Herausforderung in diesem Unternehmen.“ Das Geschäftsmodell und die Verkaufsstrategien mussten mehrfach nachgeschärft werden. Heute, so Shojai, sei es aber „deutlich einfacher geworden als noch zu Beginn“.

Markt & Wettbewerb

Der Markt für soziale Dienstleistungen ist riesig, aber extrem komplex. Der Fachkräftemangel ist immens; Träger müssen notgedrungen auf ungelernte Hilfskräfte zurückgreifen, was unweigerlich die Qualität der Betreuung gefährdet. Hier trifft Diingu einen echten Pain Point. Der Wettbewerb besteht derzeit vor allem aus den analogen Akademien der Wohlfahrtsverbände, regionalen Fortbildungsanbietern und stark generalisierten E-Learning-Plattformen. Auch klassische Recruiting-Plattformen mischen mit. Diingu grenzt sich durch die spitze Zielgruppe rund um Inklusion und Schulbegleitung sowie durch die intelligente Kombination aus Qualifizierung und Recruiting ab.

Skalierungsträume vs. Marktrealität

So lobenswert der Ansatz ist, das Geschäftsmodell muss sich im Härtetest einigen kritischen Fragen stellen. Ein massives Problem ist der Markt als regulatorischer Flickenteppich. Diingu spricht aktuell mit Investor*innen, um europaweit zu skalieren, doch das Sozial- und Bildungswesen ist hochgradig lokalisiert. Da sich die Vorgaben für Inklusion in Deutschland bereits von Bundesland zu Bundesland massiv unterscheiden, bedeutet eine europäische Expansion zwingend, dass Fortbildungsinhalte an völlig andere gesetzliche Rahmenbedingungen angepasst werden müssen. Das kostet enorm viel Zeit und verbrennt Kapital.

Wie will Diingu diese gewaltige regulatorische Wand durchbrechen, ohne sich finanziell und personell zu verheben? „Das ist eigentlich die entscheidendste Frage, und genau diese begleitet uns seit fast zwei Jahren“, gibt Shojai offen zu. Mit der Lösung stehe und falle der internationale Erfolg. Die Antwort des Start-ups lautet: Automatisierung. Man entwickle gerade eine zweigeteilte „Kursfabrik“. Eine Abteilung konzipiere kleinere Kurse mithilfe von Künstlicher Intelligenz, die am Ende lediglich von Expert*innen lektoriert und qualitätsgeprüft werden. Dafür habe man eigens eine von AWS geförderte Kooperation zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen gestartet, um einen skalierbaren Workflow zu etablieren.

Große und wichtige Kurse bleiben jedoch Handarbeit nach strengen Richtlinien. „KI kommt da nicht hin, und ihr fehlt auch reales Praxiswissen, das nur ausgewählte Expertinnen und Experten mitbringen“, stellt Shojai klar. Diese Zweiteilung bedingt logischerweise extrem hohe Kosten bei der Lokalisierung der Inhalte. Auf die konkrete Frage nach der Finanzierbarkeit bleibt der Gründer allerdings unkonkret. Man habe zwar bereits eine „finanzstrategische Lösung“ erarbeitet, doch Details wolle er zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht verraten. Er gibt sich jedoch siegessicher: „Wir glauben, mit diesem hybriden KI-Mensch-Kursentwicklungsansatz einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.“

Gleichzeitig stößt das Modell unweigerlich an die Grenzen der Digitalisierung. Das Start-up wirbt mit einem KI-Guide, in der sozialen Arbeit gilt jedoch unumstößlich das Credo: Beziehung vor Technik. Empathie, Deeskalation und der Umgang mit schwer beeinträchtigten Kindern lassen sich über Klick-Kurse und KI-Chats nur in der grauen Theorie erlernen. Eine reine Digitalisierung der Fortbildung ersetzt keine Praxisbegleitung im wahren Leben.

Abschließend wirft auch das avisierte „Big Picture“ rund um die Vision „Diingu Care“ Fragen auf. Die Ankündigung, künftig weltweit Bildungsprojekte zu unterstützen, wirkt aktuell noch wie ein sehr ambitioniertes PR-Versprechen für Impact-Investor*innen. Für ein Start-up in der vulnerablen Skalierungsphase birgt ein solcher Nebenschauplatz stets die Gefahr, den Fokus auf das stark erklärungsbedürftige DACH-Kerngeschäft zu verlieren.

Lenkt diese noble globale Vision das Team nicht gefährlich vom eigentlichen Überlebenskampf und der schwierigen Marktdurchdringung in Europa ab? „Absolut“, stimmt Shojai überraschend direkt zu. Genau aus diesem Grund bewerbe man das Projekt derzeit weder öffentlich noch bei Investor*innen. „Es steht weder auf der Website noch auf irgendeinem Pitch Deck“, versichert er. Der Fokus liege aktuell ausschließlich auf dem Aufbau eines funktionierenden und stark wachsenden Geschäfts. „Erst wenn wir damit Investoren und auch uns selbst geholfen haben, können wir anfangen, mit Diingu Care anderen zu helfen“, erklärt Shojai sein strategisches Prinzip. Dennoch ist es ihm spürbar ein Anliegen zu betonen, dass Diingu Care keine hohle PR-Phrase sei. Diese globale Infrastruktur für Länder ohne stabile soziale Systeme werde unweigerlich kommen. „Und an diesem Ziel wird sich auch nichts ändern, nur weil es ambitioniert ist“, bekräftigt der Geschäftsführer abschließend. „Denn genau das soll Diingu ausmachen: eine Organisation, die Verantwortung übernimmt.“

Fazit

Diingu ist ein exzellentes Beispiel dafür, wie aus einem echten, greifbaren Alltagsproblem eine kluge SaaS-Lösung entstehen kann. Das Team hat durch die universitäre Anbindung seine Hausaufgaben gemacht und mit über 100 Trägern bereits beachtliche Traction im B2B-Markt erreicht. Der Weg zum europaweiten Skalierungserfolg oder gar zur „globalen sozialen Infrastruktur“ wird jedoch steinig. VCs werden künftig genau prüfen, ob die Margen im chronisch klammen Sozialsektor ausreichen und ob der stark regulierte Bildungsmarkt schnelle geografische Sprünge überhaupt zulässt. Diingu muss jetzt beweisen, dass es nicht nur ein nützliches Werkzeug für deutsche Wohlfahrtsverbände bietet, sondern das Zeug zu einem hochprofitablen, grenzüberschreitenden Plattformgeschäft hat.

Im Jahr 2022 wurde cylib, das ganzheitliche Batterierecyclingunternehmen, in Aachen von Dr. Lilian Schwich (Co-CEO), Paul Sabarny (CTO) und Dr. Gideon Schwich (COO) als Spin-off gegründet. Das Kernteam hat seine technologischen Wurzeln tief in der Forschung an der RWTH Aachen University. Mit enormem Tempo zog das Team erste Pilotanlagen hoch: Bereits knapp neun Monate nach dem Einzug in die Hallen in Aachen Rothe Erde lief die erste Pilotlinie an, die rund 500 Kilogramm Batteriematerial pro Tag verarbeiten kann „Wir haben den Einzug in unsere heutige Recyclingstätte im Januar über den Aufbau der Infrastruktur bis hin zur Inbetriebnahme in weniger als 9 Monaten geschafft. Darauf sind wir im Team sehr stolz“, kommentiert CTO Paul Sabarny den rasanten Aufbau.

Heute, im April 2026, beschäftigt das Unternehmen über 120 Mitarbeitende. Durch Runden mit namhaften Investor*innen wie dem World Fund, 10x Founders, Vsquared Ventures, Porsche Ventures und Bosch Ventures hat das Unternehmen insgesamt über 140 Millionen Euro an Eigenkapital und öffentlichen Fördermitteln akquiriert.

Die Technologie und der Vorstoß bei Natrium-Ionen-Batterien

Das technologische Herzstück von cylib ist die sogenannte OLIC-Technologie (Optimized Lithium and Graphite Recovery). Im Gegensatz zu konventionellen, stark chemie- oder hitzegetriebenen Prozessen setzt cylib auf ein wasserbasiertes Verfahren zur Rückgewinnung. Das Start-up erzielt nach eigenen Angaben eine Recyclingeffizienz von über 90 Prozent für wertvolle Elemente wie Lithium, Graphit, Nickel, Kobalt und Mangan – bei einem um 80 Prozent reduzierten CO₂-Fußabdruck im Vergleich zur primären Rohstoffgewinnung. Co-CEO Lilian Schwich betont diesen Ansatz: „Statt auf eine Vielzahl umweltschädlicher und gesundheitsgefährdender Chemikalien setzen wir in der Lithium und Graphit Rückgewinnung überwiegend auf Wasser.“

Aktuell bereitet das Team den Bau seiner ersten Industrieanlage im CHEMPARK Dormagen vor, die für eine jährliche Kapazität von bis zu 60.000 Tonnen (entspricht rund 140.000 Elektrofahrzeugbatterien) ausgelegt ist.

Nun erweitert das Unternehmen seinen Fokus: Cylib leitet fortan gemeinsam mit der Technischen Universität Braunschweig die Recyclingaktivitäten des 25-Partner-Konsortiums „SIB:DE“. Das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) mit 14,5 Millionen Euro geförderte Projekt läuft von März 2026 bis Februar 2029. Gemeinsam mit Schwergewichten wie VARTA, EDAG und acht Fraunhofer-Instituten soll Europas erstes industrielles Recyclingverfahren für Natrium-Ionen-Batterien entstehen. Für cylib übernehmen Till Gerlach (Head of R&D) und Lisa Pillar (Projektleiterin SIB:DE) die Verantwortung.

Das erklärte Ziel: Die Kreislaufwirtschaft soll direkt bei der Etablierung der neuen Technologie auf europäischen Märkten mitgedacht und Infrastruktur aufgebaut werden, bevor Altbatterien in großem Maßstab anfallen. Lilian Schwich bringt diese Vorreiterrolle auf den Punkt: „Wir warten nicht darauf, dass sich ausgediente Natrium-Ionen-Batterien ansammeln. Wir integrieren Kreislaufwirtschaft von Anfang an in die Technologie.“

Markt, Skalierung & Wettbewerb

So beeindruckend die technologische Basis und die Kapitalisierung sind, so komplex ist die Realität des Geschäftsmodells. Der Markt für Batterierecycling wird laut Schätzungen des Fraunhofer ISI bis 2040 in Europa auf rund 2,1 Millionen Tonnen anwachsen. Getrieben wird dies durch strenge EU-Regularien, die ab 2027 verbindliche Mindest-Recyclingquoten für kritische Rohstoffe fordern. Der Bedarf für cylibs Dienstleistung ist also zweifellos enorm.

Dennoch muss sich cylib massiven operativen und wirtschaftlichen Herausforderungen stellen:

• Die Hardware-Skalierungsfalle: Der Sprung von einer 500-kg-Tageskapazität auf 60.000 Tonnen pro Jahr im industriellen Maßstab erfordert eine beispiellose operative Exzellenz. Das Geschäft ist extrem kapitalintensiv (CapEx-lastig). Dass Hardware-Skalierung im Recycling tückisch ist, zeigte jüngst der internationale Player Li-Cycle, der bei der Skalierung in Nordamerika mit extremen Kostenüberschreitungen zu kämpfen hatte. Cylib muss beweisen, dass die Anlage in Dormagen nicht nur ökologisch, sondern auch auf Dauer margenstark und im Zeitplan funktioniert.
• Starker Wettbewerb: Cylib agiert keineswegs in einem Vakuum. Etablierte Akteure wie Duesenfeld betreiben in Deutschland bereits seit Jahren Recyclingverfahren auf mechanisch-thermodynamischer Basis. Im direkten Start-up-Ökosystem zieht das Münchner Unternehmen tozero stark an: Das CleanTech-Start-up hat jüngst ebenfalls enorme Skalierungsfortschritte gemacht, seine industrielle Demonstrationsanlage eröffnet und bereits erfolgreich recyceltes Lithium sowie Graphit für kommerzielle Kunden qualifiziert. Auf europäischer Ebene bauen zudem Giganten wie Northvolt (mit „Revolt“) mächtige Inhouse-Recycling-Kapazitäten auf. Der Kampf um die lukrative „Schwarzmasse“ (geschredderte Batterien) wird die Einkaufspreise für Start-ups in die Höhe treiben.
• Das Margen-Problem der Natrium-Technologie: Der Schritt in das Natrium-Ionen-Recycling (SIB) ist ökologisch sinnvoll, aber wirtschaftlich ein Balanceakt. Im Gegensatz zu Lithium-Ionen-Akkus kommen Natrium-Zellen ohne teure kritische Metalle wie Kobalt oder Nickel aus. Für das Recycling bedeutet das: Die extrahierten Materialien erzielen auf dem Rohstoffmarkt deutlich geringere Preise. Die chemische Rückgewinnung (hydrometallurgische Aufbereitung) droht hier unwirtschaftlich zu werden. Es ist daher eine zwingende Notwendigkeit, dass cylib im SIB:DE-Projekt einen dualen Ansatz verfolgt und das sogenannte Direktrecycling erforscht. Dabei werden Aktivmaterialien ohne vollständigen chemischen Aufschluss direkt in die Zellproduktion zurückgeführt. Zwar könnte das die Verarbeitungskosten insbesondere für Produktionsausschuss erheblich senken und die Materialqualität erhalten, jedoch ist die Demonstration im Pilotmaßstab erst für Anfang 2029 geplant. Bis sich dieses Verfahren wirtschaftlich selbst trägt, dürfte noch viel Zeit vergehen.

Fazit

Cylib hat sich durch tiefgreifende wissenschaftliche Expertise, eine aggressive und zugleich clevere Skalierungsstrategie und das Vertrauen großer Geldgeber*innen eine absolute Pole-Position erarbeitet. Mit der Etablierung des SIB:DE-Konsortiums festigt das Unternehmen zudem seinen Anspruch, als Vordenker der Branche zu agieren. Die eigentliche Bewährungsprobe steht Lilian Schwich und ihrem Team jedoch noch bevor: Das fehlerfreie Hochfahren der Industrieanlage in Dormagen in einem Umfeld, in dem die Wettbewerber*innen immer schneller werden. Nur wenn hier der operative Durchbruch gelingt, wird aus dem Versprechen echter Kreislaufwirtschaft ein tragfähiges europäisches Geschäftsmodell.

Die food42morrow GmbH wurde 2022 in Frankfurt am Main mit dem Ziel gegründet, Marktlücken im Bereich Functional Food durch wissenschaftlich fundierte und trendorientierte Konzepte zu schließen. Die Gründer Raoul Kammann, Max Kammann und Carlos Lopez Granado entwickelten mit JUMA eine Antwort auf die steigende Nachfrage nach natürlichen Wachmachern.

Das Kernprodukt RECHARGE+ ist ein teebasierter Hydration Drink, der Elektrolyte, Vitamine und natürliches Koffein (u. a. aus Guayusa) kombiniert. Der Fokus liegt hierbei auf einer Funktionalität ohne Zuckerzusatz, die speziell auf die Bedürfnisse einer urbanen, aktiven Zielgruppe zugeschnitten ist. Bereits 2025 konnte das Start-up die Marktfähigkeit durch erste Listungen im deutschen Lebensmitteleinzelhandel (LEH) nachweisen.

Packaging-Innovation als strategischer Hebel

Ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal, das den Exit maßgeblich begünstigt haben dürfte, ist das innovative Gebinde. food42morrow brachte als erstes Unternehmen in Deutschland eine wiederverschließbare Aluminiumflasche mit Schraubverschluss in dieser Kategorie auf den Markt. Diese Verpackung kombiniert die hohe Recyclingquote von Aluminium mit der Flexibilität einer Flasche. Für etablierte Konzerne wie die Berentzen-Gruppe stellt eine solche bereits validierte „Hardware-Innovation“ einen hohen Wert dar, da sie das Risiko bei der Markteinführung neuer Kategorien senkt.

Einordnung: Die „Evolve 2030“-Strategie

Der Zukauf durch die Berentzen-Gruppe ist kein Zufall, sondern Teil einer breiteren Branchenbewegung. Mit der Strategie BERENTZEN EVOLVE 2030 reagiert der Konzern auf den rückläufigen Spirituosenkonsum und investiert massiv in das Segment der alkoholfreien Getränke (AfG). JUMA fungiert hierbei als Portfolio-Ergänzung im margenstarken Premium-Bereich der funktionalen Drinks. Ähnliche Strategien verfolgten zuletzt auch Akteure wie Eckes-Granini oder die Paulaner-Gruppe bei der Integration agiler Innovationsmarken.

Key Learnings für Gründer*innen

Aus dem Case food42morrow lassen sich drei zentrale Erkenntnisse für die Skalierung von Konsumgüter-Start-ups ableiten:

1. USP durch Packaging: In einem gesättigten Markt reicht ein guter Inhalt oft nicht aus. Eine technologische oder funktionale Innovation bei der Verpackung kann der entscheidende Türöffner für den LEH und für Akquisitionsgespräche sein.
2. Validierung vor Skalierung: Der Exit erfolgte erst, nachdem die Marktfähigkeit (Proof of Market) durch erste Listungen 2025 bewiesen war. Große Player kaufen bevorzugt Marken, die ihre „Kinderkrankheiten“ bereits überwunden haben.
3. Positionierung als „Brückenbauer“: food42morrow hat sich erfolgreich als Bindeglied zwischen Start-up-Agilität und industrieller Skalierung positioniert. Dies ermöglicht es den Gründern, sich auf ihre Kernkompetenz – die Produktentwicklung – zu konzentrieren, während die massive Distribution durch die Strukturen eines Konzerns erfolgt.

Was kommt nach JUMA?

Mit der Übergabe der Marke an Vivaris stellt food42morrow seine Kompetenz als Innovationstaktgeber unter Beweis. Bleibt die spannende Frage, welche Trends das Frankfurter Team als Nächstes identifiziert.