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Trade-Republic-Gründer wird deutlich: Darum ist KI für Deutschland eine historische Chance


Trade-Republic-CEO Christian Hecker.

Trade-Republic-CEO Christian Hecker.
Trade Republic

Christian Hecker ist gelungen, was in den vergangenen Jahren nur wenigen gelungen ist. Der Gründer des Neobrokers hat es geschafft, von Deutschland aus eine internationale Erfolgsgeschichte zu schreiben: zehn Millionen Kunden in Europa, mehr als fünf Millionen davon allein hierzulande. Ein Firmenwert weit jenseits der zehn Milliarden Euro – und das in einer Branche, die lange schwer disruptierbar schien.

Trade Republic zeigt: Deutschland kann noch große Tech-Erfolge hervorbringen

Und das Beste steht noch bevor. Auf Deutschland wartet eine Art Kapitalmarktrevolution. Mit der bevorstehenden Einführung des Altersvorsorgedepots, der Frührente und der kapitalgedeckten Zusatzrente erlebt das Land die vielzitierte Demokratisierung der Geldanlage – und eine Abkehr vom Sparbuch und der Lebensversicherung, hin zur Aktie als zentralem Element der langfristigen Altersvorsorge.

Damit es dazu wirklich kommt, muss die Politik in den kommenden Monaten liefern. Und Hecker glaubt, dass sie das kann. Im Gespräch mit Gründerszene formuliert er einen überraschenden „Bull-Case“ für Deutschland.

Deutschlands Problem: Zu lange auf der Stelle getreten

Gründerszene: Du wirbst seit Jahren dafür, dass die Deutschen anders mit ihrem Geld umgehen. Nun soll mehr Kapitaldeckung in die Rente kommen, die Kommission peilt über alle drei Säulen 70 Prozent des letzten Einkommens an. Ist Deutschland damit endlich auf einem besseren Weg?

Christian Hecker: Bei aller Schelte, die die Regierungsarbeit seit Jahrzehnten teils zu Recht bekommen hat: Das sind maßgebliche Reformen, die ich vor wenigen Jahren in dieser Klarheit nicht für möglich gehalten hätte. Deutschland hat sein Rentensystem innerhalb von zwei Jahren von Grund auf reformiert und auf einen modernen Standard gehoben. Wenn alles umgesetzt ist, ist das ein guter Start.

Sollten die Menschen mit diesem Geld dann auch in deutsche Aktien investieren?

Christian Hecker: Die Menschen sollten dort investieren, wo es nachhaltig gute Renditen gibt. Und die gibt es derzeit eher selten in Deutschland.

Wagen wir trotzdem den Versuch einer optimistischen These für den Standort. Gibt es sie?

Christian Hecker: Für mich gibt es einen plausiblen Weg nach vorne für unser Land. Es gibt große Chancen. Sollen wir einen echten Bull-Case für Deutschland formulieren?

Ja, bitte.

Christian Hecker: Am Anfang müssen wir eine unbequeme Wahrheit aussprechen: Ein Weiter-so kann es nicht geben. Es gibt kein „Wir schaffen das“ mehr. Wenn wir so weitermachen wie bisher, wird es nur schlimmer. Vor uns steht einer der größten Kraftakte nach dem Krieg. Denn zunächst ist die Analyse düster. Deutschland hat die Digitalisierung verschlafen. Wir haben keine großen digitalen Spieler hervorgebracht – keine Googles, keine Apples, keine Chip-Giganten wie Nvidia. Jetzt kommt Künstliche Intelligenz. Dafür braucht man günstige Energie, Daten und Chips. All das haben wir nicht.

Das klingt noch nicht nach Optimismus. Wo beginnt die Hoffnung?

Christian Hecker: Bevor es nach vorn geht, müssen wir offen über unsere Schwächen reden. Denn wir haben einen sehr strengen Datenschutz, hohe Energiekosten und keine eigene Chipindustrie. So werden wir die nächste technologische Welle verpassen. Künstliche Intelligenz wird alle Bereiche des Lebens durchmischen. Aber genau hier liegt die Chance für unser Land. Wir setzen uns bei Trade Republic selbst intensiv mit einer großen Gefahr auseinander: Durch KI sinken die Eintrittsbarrieren. Es wird für Wettbewerber einfacher, zehn Jahre Arbeit in vielleicht zwei Jahren aufzuholen. Die Kosten der Disruption sinken massiv.

Der Burggraben wird also flacher: Was früher kaum kopierbar war, kann heute schneller nachgebaut werden?

Christian Hecker: Genau. Und ist nicht genau das vielleicht die größte Möglichkeit für Deutschland? Wir haben 30, womöglich sogar 40 Jahre verpasst. Wir waren bei vielen digitalen Entwicklungen schlicht nicht dabei. Unser Staatsapparat, die Bürokratie, die wir alle jeden Tag spüren, ist veraltet. Andere Länder sind uns enteilt. Wer in die USA, nach China oder nach Singapur fährt, erlebt das. Wir sind abgehangen. Aber nun gibt es KI – und mit KI könnten wir diese verlorenen Jahrzehnte vielleicht in wenigen Jahren aufholen. Es ist durch KI vorstellbar, dass wir eigene große Softwarefirmen hervorbringen, eigene Chips herstellen und sogar den Staat von Bürokratie befreien. KI bietet die Möglichkeit, andere schnell ein- und vielleicht zu überholen. Für mich als Unternehmer ist das durchaus unbequem. Ich habe zehn Jahre daran gearbeitet, Trade Republic aufzubauen. Jetzt könnte theoretisch jemand kommen und vieles davon mit Hilfe von KI in zwei Jahren nachbauen. Aber was für mich eine Herausforderung ist, kann für Deutschland eine historische Chance sein.

Reicht dafür die Substanz? Oder reden wir uns den Standort nur schön?

Christian Hecker: Wir haben herausragende Köpfe in Deutschland. Wenn ich ins Silicon Valley reise und mit großen Technologieunternehmen spreche, sitzen dort in den Führungsebenen viele Deutsche. Viele von ihnen hätten durchaus Lust, wieder in Deutschland zu leben. Denn wir haben hier etwas, das die USA in dieser Form nicht haben: Lebensqualität. Wir haben Sicherheit. Kinder können hier allein jeden Morgen zur Schule gehen. Wir haben funktionierende öffentliche Institutionen, einen Rechtsstaat und vielleicht am wichtigsten: eine Kultur des Konsenses. Wenn wir die richtigen Anreize schaffen, könnten viele dieser Menschen zurückkommen. Dann würden wir intellektuell wieder in der Champions League mitspielen.

Die Kinder können hier gut zur Schule gehen. Aber lernen sie dort nicht oft das Falsche?

Christian Hecker: In der Tat. Wir müssen unser Bildungssystem grundlegend verändern. Wir müssen Fähigkeiten, wie das Programmieren, sehr viel schneller und einfacher vermitteln und den Bildungsstand unserer Gesellschaft massiv modernisieren. Dann könnten wir einen Teil dessen, was wir verschlafen haben, deutlich schneller aufholen.

Bleibt das Energiethema. Wie soll Deutschland dieses Manko schnell genug beheben?

Christian Hecker: Auch hier müssen wir ehrlich sein: Bei KI wird langfristig wahrscheinlich eine Sache über allem stehen. Die Grenzkosten der Künstlichen Intelligenz sind Energiekosten. Wir werden unvorstellbar viel davon bereitstellen müssen, oder die Intelligenz arbeitet nicht für uns. Dann bleiben wir im Mittelalter stehen, während andernorts Autos selbst fahren. Man muss bereit sein, Denkverbote aufzuheben. Ich mag das verbotene Wort „Atomenergie“ gar nicht aussprechen. Aber andere Länder investieren hier massiv. Micro-Reaktoren sind eines der heißesten Themen im Silicon Valley. Welche Rolle soll hier Deutschland spielen? Die Mutter eines unserer Mitarbeiter arbeitet bei der Internationalen Atomenergiebehörde. Sie sagte kürzlich, es sei eigentlich erstaunlich, wo Deutschland in der Atomenergie intellektuell einmal gestanden habe. Wir könnten in dieser so wichtigen Technologie führend sein. Aber wir haben noch einen weiteren, wahrscheinlich alles entscheidenden Standortvorteil.

Jetzt sind wir gespannt.

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Christian Hecker: Was wollen die USA im Kern? Übrigens unabhängig davon, welche Partei im Weißen Haus sitzt. Sie wollen industrielle Produktion zurückholen. Das ist die Wertschöpfung der Zukunft. Das schafft Jobs, das macht ein Land unabhängig. Der wahre Megatrend ist es nicht, sich mit ChatGPT zu unterhalten. Die wirkliche Disruption unseres Lebens wird die physische KI sein. Roboter, Hyperautomatisierung. Diese Roboter müssen für die Welt gebaut werden. Vor uns steht eine industrielle Revolution. Das meine ich nicht sinnbildlich, sondern im direkten Sinne des Wortes. Und genau darin können wir als Deutschland eine entscheidende Rolle spielen. Da sind wir stark. Schnell, automatisiert und in hoher Qualität industrielle Güter herzustellen – das können wir. Und das macht uns auch aus. Viele meiner Freunde arbeiten im Maschinenbau. Sie machen das mit großer Leidenschaft, weil es für sie erfüllend ist, solche Produkte zu entwickeln und zu bauen. Das steckt in uns. Da müssen wir stolz drauf sein. Wir haben also industrielle Kompetenz. Wir haben Zugang zu starken Köpfen. Wir haben grundsätzlich die Fähigkeit, Energiefragen neu zu denken. Und mit KI könnten wir zu Ländern aufholen, die uns in den vergangenen Jahrzehnten enteilt sind.

Aber Deutschland hat kein eigenes großes KI-Modell. Wenn die USA den Zugang zur neuesten Version begrenzen, stünde Deutschland nackt da.

Christian Hecker: Nicht unbedingt. Heute sehen wir einen brutalen Wettbewerb der KI-Modelle. Viele Modelle sind inzwischen ähnlich leistungsfähig. Dadurch sinken die Preise. Das ist Kapitalismus: Wenn mehrere Anbieter vergleichbare Qualität liefern, entsteht Wettbewerb, und die Kosten fallen.

Wie sieht das konkret bei Trade Republic aus: Von welchem KI-Modell hängt Ihr Geschäft ab?

Christian Hecker: Wir sind mit mehreren großen Modellen verbunden. Das nächste Projekt geht dann an den Anbieter, der am besten und günstigsten ist. So entsteht Preisdruck. Vielleicht gehen wir in eine Zukunft, in der KI-Modelle stärker zu einer Commodity werden – also zu einer breit verfügbaren Infrastruktur, die von mehreren großen Anbietern bereitgestellt wird. Dann kommt es weniger darauf an, wer welches Modell besitzt. Entscheidend wird vielmehr: Wer hat die Daten?

Und über genau diese Daten verfügt Deutschland?

Christian Hecker: Deutschland hat da gute Chancen. Denn für physische KI braucht man andere Daten: Wir haben industrielle Daten, Produktionswissen, Maschinen, Autos mit Kameras, Fabriken, Prozesse. Wir haben die Köpfe und die industrielle Basis. Wenn man nur auf die vergangenen 40 Jahre schaut, könnte man denken: Jede Kraftanstrengung lohnt sich nicht mehr, wir sind zu weit zurückgefallen. Ich glaube aber, dass das falsch ist. Wenn wir uns aufraffen und mit Zuversicht auf diese Lage blicken, können wir Reformen anstoßen. Erste Reformen sehen wir bereits. Das Rentensystem wird innerhalb weniger Jahre auf einen moderneren Stand gebracht. Ich glaube auch, dass es in der Gesellschaft eine wachsende Unzufriedenheit mit dem Status quo gibt – und wieder mehr Lust auf Leistung.

Gibt es diese Lust auf Leistung wirklich – oder ist das eher ein Wunschbild?

Christian Hecker: Ich komme aus einem kleinen Dorf im Münsterland. Das ist weit weg vom Silicon Valley und der Startup-Bubble. Wenn ich da nach Hause fahre, habe ich nicht das Gefühl, die Leute sind zufrieden damit, im Mittelfeld zu sein. Ich glaube, es entsteht wieder ein Konsens darüber, dass unser heutiger Anspruch nicht reicht. Ich blicke deshalb inzwischen ziemlich zuversichtlich auf die nächsten zehn bis 15 Jahre. Ich sage es noch einmal: Deutschland hat hervorragende Standortfaktoren – hohe Lebensqualität, Sicherheit, funktionierende Institutionen und eine Gesellschaft, die grundsätzlich noch konsensfähig ist. Man muss nur einmal zwei oder drei Wochen in den USA verbringen, um zu sehen, wie zerrissen dieses Land ist.

Wie konsensfähig ist Deutschland noch, wenn selbst die Bundesregierung in Wirtschaftsfragen oft weit auseinanderliegt?

Christian Hecker: Das stimmt. Das muss wieder besser werden. Dass so etwas möglich ist, hat Deutschland schon einmal gezeigt. Die Agenda 2010 unter Gerhard Schröder kann man bewerten, wie man will – aber sie hat das Land innerhalb weniger Jahre stark verändert und den Aufschwung der späten 2000er und frühen 2010er Jahre ermöglicht. Aber wir müssen endlich offen darüber reden, dass wir so nicht weitermachen können. Wir müssen unbequeme Wahrheiten rational aussprechen. Die Ärmel hochkrempeln. Da haben mehr Leute Lust drauf, als man denkt.

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Das klingt nach einem Bekenntnis zum Standort. Bleibt Trade Republic langfristig in Deutschland – auch wenn die Politik in Berlin wieder schwieriger wird?

Christian Hecker: Wir machen das seit elf Jahren. Und diese elf Jahre waren nicht immer einfach. Am Anfang hat es fünf Jahre gedauert, Kapital einzusammeln. Dann mussten wir eine Wertpapierhandelsbank-Lizenz bekommen, später eine Vollbank-Lizenz. Zuletzt haben wir über Jahre unsere Infrastruktur aufgebaut. Jetzt schließt sich ein Kapitel. Ich empfinde es so, dass 2026 und vor allem 2027 jedes neue Produkt einfacher wird. Die Grundlagen sind gelegt. Ich habe große Lust, in den nächsten zehn Jahren die Früchte dieser Arbeit zu ernten.

Bleibt Berlin Ihr Hauptquartier?

Christian Hecker: Na klar.





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OpenAI Manager: „Man muss nicht ins Silicon Valley, um erfolgreich zu sein“


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

Bei OpenAI für Startups verantwortlich: Amaury de Longvilliers.

Bei OpenAI für Startups verantwortlich: Amaury de Longvilliers.

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.

Gründerszene sucht die Supergründer“ ist ein zehnwöchiges Startup-Fellowship von Gründerszene. Acht ausgewählte Fellows entwickeln in Berlin mit Künstlicher Intelligenz Consumer-Startups – von der Idee bis zum ersten Produkt. Während des Programms arbeiten die Fellows gemeinsam im Axel-Springer-Hochhaus und werden von erfahrenen Unternehmern, Investoren und Experten begleitet. Partner wie OpenAI, Vercel, Dash0 und DHL unterstützen sie mit Technologie, Know-how und Mentoring. Gründerszene dokumentiert die gesamte Reise mit Artikeln, Videos und Social-Media-Inhalten – und zeigt hautnah, wie heute die nächste Generation von Startups entsteht. Alle daraus entstehenden Produkte gehören zu Axel Springer.

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.“

Was die stärksten Gründer unterscheidet, ist die Zeit, die sie brauchen, um sich von schlechten Nachrichten zu erholen.

Amaury de Longvilliers

GTM bei OpenAI

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.

Ist Experte für Startups bei OpenAI: Amaury de Longvilliers.

Ist Experte für Startups bei OpenAI: Amaury de Longvilliers.
LinkedIn

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.  

Ich glaube fest daran, dass Europa gerade die Chance hat, bei angewandten KI-Layern nicht abgehängt zu werden.

Amaury de Longvilliers

GTM bei OpenAI

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.“

„Gründerszene sucht die Supergründer“ powered by Dash0DHL, OpenAI & Vercel.





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Nächster Top-Manager verlässt OpenAI, um KI-Startup zu gründen


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.

Genaues wissen wir nicht über das neue Startup von Kevin Weil – nur, dass er damit in die Forschung vorstoßen könnte.

Genaues wissen wir nicht über das neue Startup von Kevin Weil – nur, dass er damit in die Forschung vorstoßen könnte.
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.





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VC-Funnel: Warum 99 von 100 Startups abgelehnt werden


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.

Dieser Stanford-Professor weiß, wie aus Chancen echte Deals werden – und warum die meisten Startups ausscheiden.

Dieser Stanford-Professor weiß, wie aus Chancen echte Deals werden – und warum die meisten Startups ausscheiden.
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.





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