Amaury de Longvilliers arbeitet bei OpenAI und ist für Startups in Europa verantwortlich – Gründerszene hat er verraten, worauf er dabei achtet.

Amaury de Longvilliers sitzt in Marseille und ist per Video zugeschaltet. Gespannt hören ihm die Fellows von „Gründerszene sucht die Supergründer“ zu. Denn: De Longvilliers ist kein beliebiger Gesprächspartner. Er arbeitet im Go-to-Market-Team (GTM) von OpenAI und ist verantwortlich für Startups in Europa.

Seit Dezember letzten Jahres ist er bei dem KI-Konzern, davor war er erster Mitarbeiter beim Fintech Payflows und baute beim deutschen Startup Choco die Büros in Boston und London auf. Seine jetzige Aufgabe bei OpenAI: die vielversprechendsten europäischen Startups finden, die schnell wachsen. Bei diesen soll er dann die Sprachmodelle von OpenAI tief im Produkt verankern. Auch die Fellows von „Gründerszene sucht die Supergründer“ arbeiten mit Codex von OpenAI.

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De Longvilliers beschreibt seine Tätigkeit so: „Meine Rolle ist die eines Venture Capitalists. Ich identifiziere Startups, die schnell wachsen und viele große Sprachmodelle nutzen.“ Dann verhandle er Verträge und gewähre je nach Vertragsvolumen technische Vorteile – etwa die Anbindung an ein Team von KI-Entwicklungsingenieuren von OpenAI. Dabei unterstütze er nur die Startups, die sowohl strategisch passen als auch ein hohes Nutzungsvolumen mitbringen würden.

Was OpenAI bei Gründern sucht

Worauf OpenAI bei Startups achte, in die es investiere? Für de Longvilliers sei vor allem die Art der Execution – also der Ausführung – und weniger die Idee entscheidend. Er meint im Gespräch mit Gründerszene: „Wir schauen darauf, wie gut ihr euren Markt kennt, wie gut ihr das Problem kennt, und wie schnell ihr erkennt, dass ihr einen Impact haben könnt.“

Wichtig sei dabei laut ihm, dass Gründer besessen von dem Problem seien, das sie lösen wollen. Auch das Produkt früh zu Nutzern zu bringen, statt es monatelang im Stillen zu entwickeln, sei wichtig. Außerdem ergänzt er: „Resilienz ist das A und O. Was die stärksten Gründer unterscheidet, ist die Zeit, die sie brauchen, um sich von schlechten Nachrichten zu erholen.“

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Der Grund: „Bei dem Tempo, in dem die Branche sich bewegt, kann etwas, von dem du heute sicher bist, in einem Monat falsch sein.“ Gründer müssten deswegen anpassungsfähig bleiben – auch bei der Wahl ihrer KI-Modelle. Als er bei OpenAI angefangen habe, seien die eigenen Modelle vielen Aufgaben nicht gewachsen – und Modelle von Anthropic teilweise überlegen gewesen. Heute seien die OpenAI-Modelle laut ihm aber deutlich leistungsfähiger und günstiger zu betreiben. Diese Flexibilität bei Modellen würde er auch Gründern raten.

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Europa hat Chancen bei Applied AI

Die Frage, ob man nach San Francisco müsse, um erfolgreich zu sein, beantwortet de Longvilliers klar: „Man muss nicht ins Silicon Valley gehen, um erfolgreich zu sein. Es gibt viele sehr erfolgreiche Geschichten hier in Europa.“

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Der US-Markt sei zwar ein Vorteil – aber Europa habe auch einen eigenen unfairen Vorteil: „Wir haben hier einige der besten Ingenieure, auch im Bereich KI, und sie sind viel günstiger als in den USA.“ Was er damit meint? In San Francisco würden Startups um dieselben Talente wie die großen Tech-Konzerne Google, Meta und Co. konkurrieren. Dies würde zu einem Wettbieten bei Gehältern führen. In Europa gebe es hingegen weniger Konkurrenz um die besten Leute – und oft mehr Loyalität.  

Außerdem erklärt de Longvilliers: „Ich glaube fest daran, dass Europa gerade die Chance hat, bei angewandten KI-Layern nicht abgehängt zu werden“. Bei den grundlegenden Modellen liege Europa zwar zurück, die meisten Unternehmen nutzten amerikanische oder chinesische Modelle. „Aber das ist kein Grund, nicht die besten Applied AI Unternehmen aus Europa heraus zu bauen.“  

Es kommt auf die Distribution an

Bei dem Stichwort Applied AI kam dann eine Frage auf, die momentan viele Gründer beschäftigt: Wie es um „Wrapper“-Produkte – also eine Funktionserweiterung von großen KI-Modellen – stehe. Seien diese gefährdet, weil sie schnell zu kopieren und austauschbar seien? Nicht unbedingt, meint de Longvilliers. Als Beispiel nennt er die beiden Legal-Tech Startups Harvey und Legora. Diese würden zwar im Kern dieselben generativen Modelle nutzen, seien aber erfolgreich, weil sie sich konsequent auf juristische Daten spezialisiert und ihr Produkt tief in Kanzleien verankert hätten.

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„Wenn ihr das Gefühl habt, dass ihr einen Wrapper baut, dann ist eines entscheidend: die Distribution“, sagt er. Diese lasse sich von anderen nicht einfach kopieren. Wer eine starke Vertriebsorganisation habe und tief in einer Branche verankert sei, sei schwer zu verdrängen. Deswegen rät er: „Versucht nicht, die Großen frontal zu überholen, sondern eine präzise Nische zu besetzen.“

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Ein Ex-Produktchef von OpenAI gründet sein eigenes Startup. Er tut es zahlreichen Top-Managern gleich, die ebenfalls Tech-Riesen verlassen und etwas Eigenes aufbauen.

Bloomberg/Getty Images

Der ehemalige Chief Product Officer von OpenAI, Kevin Weil, startet ein neues KI-Forschungsunternehmen. Für das Startup strebt er eine Bewertung von mindestens 750 Millionen US-Dollar (650 Millionen Euro) an. Das behaupten drei mit den Gesprächen vertraute Menschen.

Den Quellen zufolge will Weil in der Finanzierungsrunde 150 Millionen Dollar (130 Millionen Euro) einsammeln. Die Details stehen noch nicht endgültig fest. Sie können sich noch ändern.

Weil reagierte nicht auf eine Bitte um Stellungnahme.

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KI-Experten gründen Forschungsstartups

Weils Kapitalbeschaffung zeigt, wohin sich die KI-Branche bewegt. Die nächste Entwicklungsstufe liegt zunehmend nicht mehr bei Chatbots, sondern in der Wissenschaft. Immer mehr ehemalige Mitarbeiter von OpenAI und Google gründen Startups, die wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen wollen. Sie arbeiten etwa an neuen Medikamenten oder an Systemen, die Experimente eigenständig durchführen.

Weil verließ OpenAI Anfang des Jahres. Zunächst war er dort Chief Product Officer, später leitete er wissenschaftliche Initiativen. Zu seinen Projekten gehörte „Prism“ – ein Arbeitsbereich, der wegweisende Modelle direkt in die Arbeitsabläufe von Wissenschaftlern integrieren soll.

Vor seiner Zeit bei OpenAI arbeitete Weil als Produktmanager bei Meta und Twitter. Er hat verschiedene Vorstandsmandate inne, unter anderem beim Technologie-Anbieter Cisco und beim Raketen-Unternehmen Stoke Space.

Genaue Details zu seinem neuen Startup konnten wir nicht in Erfahrung bringen. Doch Quellen zufolge hat er es als Möglichkeit vorgestellt, wissenschaftliche Daten für KI-Modelle zu sammeln.

Vor Weil haben andere Top-Manager OpenAI verlassen. Brad Lightcap, der langjährige Chief Operating Officer des Unternehmens, kündigte nach acht Jahren seinen Ausstieg an. Er wolle „etwas Neues“ anfangen. Fidji Simo gab ihre Rolle als CEO des Bereichs „Applications“ im Juli aus gesundheitlichen Gründen auf. Sie wechselte in eine beratende Teilzeitfunktion. Weils Abschied fiel im April zudem mit dem Weggang von Sora-Chef Bill Peebles und Srinivas Narayanan zusammen, dem CTO für Geschäftsanwendungen bei OpenAI.

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Neue Startups verändern die KI-Branche

Mit seinem neuen Startup betritt Weil einen zunehmend umkämpften Markt. Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz ein, um wissenschaftliche Prozesse zu automatisieren und Forschung zu beschleunigen.

Periodic Labs wurde vom ehemaligen OpenAI-Forscher Liam Fedus und dem früheren Google-DeepMind-Forscher Ekin Dogus Cubuk gegründet. Das Unternehmen entwickelt KI-Wissenschaftler und autonome Labore. Dort sollen Roboter physikalische Experimente durchführen und neue Trainingsdaten erzeugen. Zu den Investoren zählen Andreessen Horowitz, Accel, Jeff Bezos und Eric Schmidt.

Auch bei Google treiben ehemalige Spitzenforscher die Entwicklung voran. Jeff Dean, Chefwissenschaftler des Konzerns, kündigte vergangene Woche an, gemeinsam mit drei Kollegen ein neues Unternehmen zu gründen. Das KI-Startup Discovery Loop konzentriert sich auf Anwendungen in Wissenschaft und Technik.

Lest den Originalartikel auf Business Insider.

Ein durchschnittlicher Venture-Capital-Investor prüft mehr als 100 Startups, bevor er eine Investition tätigt. Wie aus den vielen Chancen am Ende ein Deal wird – und an welchen Stellen die meisten Startups ausscheiden, weiß ein Stanford-Professor.

picture alliance / Alexander Ryumin/TASS/dpa, Getty Images/Smith Collection/Gado; Collage: Dominik Schmitt/Gründerszene

Ein Venture-Capital-Investor prüft im Schnitt 101 Startups, bevor er eine einzige Investition tätigt. Das zeigt die Forschung von Ilya Strebulaev, Professor an der Stanford Graduate School of Business. Der Grund dafür liegt im Deal-Funnel. Ein Unternehmen muss also mehrere Auswahlstufen durchlaufen, bevor ein Investor tatsächlich investiert. Investoren bekommen dabei deutlich mehr potenzielle Kandidaten zu sehen, als sie tatsächlich finanzieren können. Der Funnel verteilt vor allem Zeit. Weil jede Stufe mehr Zeit kostet als die vorherige, scheiden rund 70 Prozent der Deals bereits beim ersten Filter aus.

„Den Funnel zu verstehen, ist für Gründer kein optionales Wissen“, sagt der Stanford-Professor. Gründer sollten vor ihrem Fundraising verstehen, wie dieser Filter funktioniert und auf welchem Weg Deals zustande kommen oder platzen können.

Der Amerikaner hat sich auf Finanzwesen, insbesondere Venture Capital und Private Equity, spezialisiert und lehrt an der Stanford Graduate School of Business. Via Substack gibt er regelmäßig Einblicke in seine Forschung und Erkenntnisse.

Netzwerke sind eine zentrale Quelle für Deals

Der Weg bis zu einer Investition beginnt mit dem sogenannten Deal Sourcing, erklärt Strebulaev. Deal Sourcing bezeichnet den Prozess, mit dem Investoren potenzielle Investitionsmöglichkeiten identifizieren. Der daraus entstehende Deal Flow umfasst die Zahl der Investmentchancen, die ein Investor in einem bestimmten Zeitraum zu sehen bekommt.

Laut Strebulaev kommen rund 60 Prozent der Deals über professionelle Netzwerke oder proaktive Ansprache, die schließlich in einer Netzwerk-Empfehlung endet.

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Bei der proaktiven Suche entwickelt ein Investmentteam beispielsweise zunächst eine These und grenzt sie auf ein bestimmtes Segment ein. Associates suchen anschließend nach möglichst vielen Startups in diesem Bereich. Die Liste wird reduziert, bevor das Team über sein Netzwerk persönliche Vorstellungen zu den interessantesten Unternehmen organisiert. Selbst der Outbound-Kanal endet damit häufig in einer Netzwerk-Empfehlung. Außerdem können Empfehlungen von anderen Investoren ebenfalls eine Rolle spielen. 

Warum Kaltakquise nicht aussichtslos ist

Rund einer von zehn Deals beginnt laut Strebulaev mit einer Kaltakquise. Das stehe zwar im Widerspruch zu der verbreiteten Einschätzung vieler Investoren, dass Gründer ohne persönliche Vorstellung kaum eine Chance auf eine Antwort hätten – aber funktionierte in einem Experiment des Forschers trotzdem erstaunlich gut. 

Strebulaevs Forschungsteam testete das mit kurzen Cold-Mails an Business Angels und Venture-Capital-Investoren. Die Nachrichten stammten angeblich von fiktiven Gründern und enthielten jeweils einen kurzen Pitch für ein sehr frühes Startup. Die Forscher wählten die Passung zwischen Investor und Startup dabei bewusst nicht perfekt.

Das Ergebnis: Fast zehn Prozent der Investoren zeigten bei mindestens einer E-Mail Interesse und baten entweder um ein Gespräch, weitere Informationen oder ein Pitch Deck. Strebulaevs Schluss daraus: Ein Gründer mit einem vielversprechenden Startup und einem gut strukturierten Pitch kann auch über Kaltakquise Aufmerksamkeit von Investoren bekommen. Er berichtet zudem, dass ihm Investoren nach Vorträgen immer wieder von Investments erzählt hätten, die mit einer Kaltakquise durch Gründer begonnen hätten.

Trotzdem empfiehlt der Stanford-Prof Gründern eine persönliche Vorstellung – diese sei in der Regel besser als eine Kaltakquise. Entscheidend sei aber die Zugkraft der Person, die den Kontakt herstellt. Und Gründer sollten möglichst früh Beziehungen zu potenziellen Investoren aufbauen – nicht erst dann, wenn sie Kapital benötigen.

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Von 101 Startups zur ersten Investition – das sind die Auswahlstufen

VCs verbringen laut Strebulaev rund 15 Stunden pro Woche mit dem Sourcing und Screening von Deals. Nur die Betreuung bestehender Portfoliounternehmen nimmt mit 18 Stunden noch mehr Zeit in Anspruch.

1. Der Funnel verengt sich bereits am Anfang besonders stark. Rund 70 von 100 Chancen scheiden beim initialen Screening aus – meist innerhalb weniger Minuten und ohne persönliches Treffen. Größere Fonds sind dabei eher bereit, Gründer zu treffen, möglicherweise weil sie solche Gespräche an Junior-Mitarbeiter delegieren können, beobachtete der Forscher. Auch erfolgreichere Investoren seien laut Strebulaev eher bereit, Gespräche zu führen. Ein Teil der Absagen lasse sich durch eine fehlende Passung erklären: Das Startup ist möglicherweise zu früh, liegt außerhalb des Investitionsschwerpunkts oder befindet sich in der falschen Region.
2. Wer die erste Stufe übersteht, kommt zum Management-Meeting: Das kann ein informelles Treffen bei einem Kaffee oder ein Gespräch über Zoom sein. Für den Investor geht es dabei darum, die Gründer und das Unternehmen zu bewerten und zu entscheiden, ob der Deal in die nächste Stufe gelangt.
3. Danach folgt die Prüfung durch die Partner: Hier schrumpft der Funnel laut Strebulaev auf etwa zehn der ursprünglichen 100 Unternehmen. In dieser Phase werden unter anderem Investment-Memos diskutiert und Gründer können dem gesamten Partnerkreis oder einem Angel-Club präsentieren. Investoren können außerdem externe Experten aus Wissenschaft oder Industrie hinzuziehen.
4. Anschließend beginnt die Due Diligence: Sie umfasst eine genaue Prüfung der potenziellen Investition, wobei Umfang und konkrete Schritte von der Phase des Startups und der verfügbaren Daten abhängen. Von fünf Deals, die in die Due Diligence gelangen, schaffen es laut Strebulaev weniger als zwei bis zum Term Sheet.
5. Mit dem Term Sheet verändert sich die Situation: Bis dahin mussten die Gründer den Investor überzeugen. Nun entscheiden sie selbst, ob sie das Angebot annehmen, verhandeln oder mit anderen Investoren weitersprechen.

Im Durchschnitt seien 1,7 Term Sheets für eine abgeschlossene Investition nötig. In der Frühphase liegt der Wert laut Strebulaev bei 1,5, in der Spätphase bei 2,3.

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Für jede Stufe braucht es eine andere Vorbereitung – das sind die Tipps des Profs 

Aus dem Aufbau des Funnels ergibt sich für Gründer eine Konsequenz: Sie sollten wissen, an welcher Stelle des Prozesses sie sich mit jedem einzelnen Investor befinden. Denn die Fragen und Anforderungen verändern sich von Stufe zu Stufe. Ein und dasselbe Pitchdeck und dieselbe Argumentation für den gesamten Prozess zu verwenden, sei laut Strabulaev ein Fehler.

Beim ersten Screening müsse eine E-Mail innerhalb von 30 Sekunden überzeugen. Im Management-Meeting geht es um ein etwa halbstündiges Gespräch, das in die Due Diligence führen soll. In der DD-Phase wiederum sollten Gründer bei der Vorbereitung eines Memos helfen, das später anderen Entscheidern vorgelegt wird.

Strebulaev empfiehlt Gründern außerdem, Investoren möglichst viele Informationen bereitzustellen und Fragen vorwegzunehmen. Auch Unterlagen für die Due Diligence sollten so vorbereitet sein, dass sie mit den Partnern geteilt werden können.

Auch Gespräche mit Junior-Mitarbeitern größerer VC-Firmen können laut Strebulaev sinnvoll sein. Sie können zwar keine Investitionsentscheidung treffen, wirken aber als Scouts und können Gründer an den zuständigen Partner weiterleiten. Gleichzeitig sollten Gründer aber auch immer herausfinden, wer innerhalb des Fonds für ihr Unternehmen tatsächlich zuständig ist.

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Ein Term Sheet ist nicht das Ende des Prozesses

Der beschriebene Ablauf ist laut Strebulaev kein allgemeingültiges Modell. Jede VC-Firma entwickelt eigene Prozesse und eine eigene Entscheidungskultur.

Wettbewerb kann den Prozess zusätzlich beschleunigen. Wenn ein Startup stark gefragt ist und bereits ein Term Sheet eines Konkurrenten vorliegt, kann ein Investor unter Umständen sehr schnell ein eigenes Angebot abgeben – auch ohne vollständige Prüfung.

Das gilt insbesondere für sogenannte präemptive Term Sheets. Dabei macht ein VC bereits vor einer formellen Due Diligence ein Angebot, um einen Deal für sich zu sichern. Ein solches Term Sheet ist exklusiv: Nach der Unterzeichnung verpflichtet sich das Startup, mit diesem Investor zu verhandeln und den Deal nicht gleichzeitig anderen Investoren anzubieten.

Für Gründer entsteht damit ein Zielkonflikt. Ein unterschriebenes, umsetzbares Term Sheet bietet Sicherheit. Mehrere Angebote können dagegen die Verhandlungsposition verbessern und die Auswahl des passenden Investors erleichtern. Ein präemptives Angebot ist laut Strebulaev zugleich ein Signal dafür, dass der Investor davon ausgeht, dass weitere Investoren Interesse zeigen werden.