KI-Start-ups benötigen mehr Venture Capital

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Drei Milliarden Euro will die Bundesregierung für das Thema künstliche Intelligenz bis 2025 bereitstellen. Zu wenig, wie sich Experten einig sind, denn China und die USA investieren ein Vielfaches. Eine aktuelle Studie von Appanion Labs hat ergeben, dass bisher 1,2 Milliarden Euro Venture Capital in 161 deutsche Start-ups geflossen sind, die künstliche Intelligenz als Kernelement ihres Geschäftsmodells ausweisen.

Drei Milliarden Euro will die Bundesregierung für das Thema künstliche Intelligenz bis 2025 bereitstellen. Zu wenig, wie sich Experten einig sind, denn China und die USA investieren ein Vielfaches. Impulse müssen demnach aus dem privaten Sektor kommen, um nicht abgehängt zu werden. Eine aktuelle Studie von Appanion Labs hat ergeben, dass bisher 1,2 Milliarden Euro Venture Capital in 161 deutsche Start-ups geflossen sind, die künstliche Intelligenz als Kernelement ihres Geschäftsmodells ausweisen.

Allerdings sind die Investitionen viel zu gering, wie ein Vergleich zeigt:  Laut PwC sind allein in 2018 umgerechnet 8,3 Mrd. Euro in US-amerikanische KI-Start-ups geflossen, in den letzten fünf Jahren waren es gut 23 Mrd. Euro. Wenig überraschend ist Berlin der zentrale Anlaufpunkt für deutsche KI-Unternehmern. 102 der 275 identifizierten Start-ups haben hier ihren Hauptsitz. Knapp halb so viele (50) verzeichnet München auf Platz zwei. Hier ist im Umfeld der Technischen Universität und großer Technologiefirmen wie Google, BMW, Siemens oder Infineon spürbare Wachstumsdynamik zu beobachten.

Differenzierung von Wettbewerbern

Fast alle neugegründeten Start-ups schmücken sich derzeit mit dem Schlagwort künstliche Intelligenz. Hier gilt es bei der Analyse sauber abzugrenzen, denn längst nicht immer basiert die Kernwertschöpfung tatsächlich auf dem Einsatz intelligenter Algorithmen. Die Herausforderung liegt in der Differenzierung von Wettbewerbern. Bis auf sprachliche Anpassungen lässt sich die Technologie eines initialen Marktführers für branchenübergreifende Anwendungen wie datengestützte Entscheidungssysteme, Chatbots oder Robotic Process Automation (RPA) relativ einfach skalieren. Aggressivität, Finanzierungsvolumen und Traktion sprechen dabei eher für internationale Anbieter wie ZipRecruiter, Next IT oder UiPath. 36 Prozent der deutschen Start-ups agieren derzeit in diesen sehr wettbewerbsintensiven Anwendungsfeldern.

Rund 41 Prozent der Unternehmen haben aktuell überhaupt keine Beteiligungsfinanzierung, gut ein Drittel eine Seed-Finanzierung und 20 Prozent eine sogenannte “Early Stage”-Finanzierung. Knapp fünf Prozent der Start-ups befinden sich in einer Spätphasenfinanzierung oder haben bereits einen Exit hingelegt. Mit 21 Investments aktivster Geldgeber ist der High-Tech-Gründerfonds, gefolgt von Techstars (6), 42 CAP, Atlantic Labs, Plug and Play, Spin Lab sowie Target Partners (alle 5).

Finanzdienstleister und Handel an der Spitze

Der größte Teil des Risikokapitals ist in Finanzdienstleistungen geflossen (380 Millionen Euro) mit Kreditech als größtem Empfänger, dahinter folgen Handel (130 Millionen Euro) sowie Transport und Logistik (91 Millionen Euro). Bemerkenswert ist, dass die Themen autonomes Fahren und industrielle Produktion vergleichsweise unterrepräsentiert sind. Aktuelle Projekte in diesem Bereich laufen eher unter dem Radar, obwohl in der Ingenieurs-Expertise ein Wettbewerbsvorteil liegt. Zudem bieten die Themen einen lokalen Absatzmarkt und etabliertes Partner-Ökosystem.

Mehr Mut zur Spezialisierung und zu Nischenanwendungen in Bereichen mit lokalen Standortvorteile, ist auf Basis der Untersuchungsergebnisse als Wunsch an die Start-up-Szene zu formulieren. Auf Investorenseite braucht es ebenfalls mehr Wagnisbereitschaft für DeepTech Projekte, die durch längere Entwicklungsphasen hindurch finanziert werden müssen. Talente aus der Forschung gibt es, fehlen tun eher Persönlichkeiten, die Vision, Kapital und Experten zusammenbringen, um sogenannte “Moonshots” in die Tat umzusetzen.

Vielversprechende Projekte sind etwa das Hamburger LKW-Logistik-Start-up Cargonexx, die Open-Source Chatbot-Plattform rasa aus Berlin, die Robotikfirma micropsi industries und das Predicitive-Maintenance-Start-up Konux aus München. Für stärkere Konkurrenzfähigkeit ist sowohl für Gründer, Investoren als auch Regulatoren eine höhere Risikobereitschaft und stärkere Profilierung maßgeblich. Ebenso wichtig sind Offenheit und Experimentierfreude auf Corporate-Seite – als Kunden oder Partner in einem zukunftsweisenden Ökosystem. (sg)

Symbolbild Künstliche Intelligenz.Quelle: Peshkova/(Shutterstock
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