15.06.2022

3VC startet zweiten Fonds: 150 Millionen Euro für Series-A-Startups

3VC-Mitgründer Roman Scharf im Gespräch über das neue Volumen, den Struggle von Gründern und über "gute Fonds".
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(c) 3VC - Peter Lasinger, Eva Arh, Sok-Kheng Taing und Roman Scharf von 3VC.

3VC ist eine europäische Risikokapitalgruppe, die in europäische Technologie-Startups mit globalen Ambitionen – und einem Fokus auf DACH und CEE – investiert. Sie gab heute das erste Closing ihres zweiten Fonds „3VC II“ bekannt. Das Gesamtvolumen 150 Millionen Euro.

Erster 3VC-Fonds mit 50 Mio. US-Dollar

3VC möchte weiterhin an seiner Investitionsstrategie festhalten, die dem Credo „Qualität statt Quantität“ folgt und drei bis vier Investitionen pro Jahr in Unternehmen tätigen. Mit dem Kriterium, dass jene „massive Probleme“ durch Software lösen, unabhängig von der Branche oder dem Geschäftsmodell.

Größer geworden ist der Fonds, weil das Unternehmen gemerkt hat, die B- und C-Runden „galoppieren“ ihnen davon. Deswegen sei ein großer Teil des Fondsvolumens für Folgerunden reserviert, erklärt Mitgründer Roman Scharf im Gespräch mit dem brutkasten.

Roman Scharf, Gründer & Partner von 3VC über Down Rounds-Kultur, Marktbereinigung und Learnings zum Fonds-Kapital

Das Konzept dabei bleibt gleich: Wie bei früheren Investitionen unterstützt 3VC Startups ab der Series A.

„Würden wir in früheren Phasen investieren, müssten wir ein viel größeres Portfolio haben“, präzisiert Scharf. „Und könnten uns nicht gut einbringen. Wir sind bei unseren Investment-Companies sehr aktiv. Uns ist es wichtig, dass wir für die Gründer Zeit haben. Unser Team besteht aus ehemaligen Gründern und Ex-Startup-Leuten. Wir haben keine Ex-Banker im Team, sondern nur Menschen, die Startups gebaut und gelebt haben. Viele Probleme, die Founder haben, hat einer von uns schon gehabt. Ich selbst, so glaube ich, habe alle gehabt, weil ich vor 3VC fünfmal gegründet habe. Das macht einen Unterschied.“

Neue Partner

Die Anfänge: 3VC wurde von Roman Scharf und Peter Lasinger gegründet. Eva Arh war die erste Mitarbeiterin, während Sok-Kheng Taing, Mitbegründerin von Dynatrace, das Investment Committee als Investorin des ersten Fonds leitete. Arh und Taing sind jetzt beide Partner.

„Es war eine einzigartige Gelegenheit 2017 bei 3VC in der Gründungsphase einzusteigen, als CEE als Region noch unter dem Radar war. Wir haben uns als Team weiterentwickelt und es war sehr lohnend, mit Peter und Roman zusammenzuarbeiten, die einander so gut ergänzen. Meine Motivation war es immer, ein kleines Puzzlestück für den Erfolg von Unternehmen zu sein, die nach weltweitem Erfolg streben“, sagt Arh. „Ich freue mich sehr, diese bodenständigen und doch ehrgeizigen Teams, die in CEE und DACH verwurzelt sind, weiter zu unterstützen.“

Diversität im Team

Das Team von 3VC selbst stammt aus Österreich, Kambodscha, Kroatien, der Tschechischen Republik, Italien, Lettland, Rumänien sowie Ungarn. Und hat eine 50:50 Geschlechtervielfalt sowohl auf der Partnerebene als auch im Investmentteam.

„Ich war Kommanditistin im ersten Fonds und Vorsitzende des Investitionsausschusses. Durch dieses frühe Engagement wurde mir klar, wie sehr 3VC darauf bedacht ist, skalierbare europäische Startups zu unterstützen und in ambitionierte Teams mit exzellenter Umsetzung zu investieren. Als Peter und Roman mich baten, als Partnerin einzusteigen, war für mich klar, dass ich unbedingt Teil dieser Reise und Skalierung sein wollte. Es waren der einzigartige Investmentansatz, die unternehmerische Persönlichkeit und das technologische Wissen des 3VC-Teams, die mich überzeugt haben“, sagt Taing.

Ein Drittel der Portfoliounternehmen nun Unicorns

Der Investmentansatz, von dem die Neo-Partnerin spricht, kann heute auf 30 Prozent Unternehmen zurückschauen, die sich zu Unicorns entwickelt haben. Von den zwölf Investments des 2018 aufgelegten ersten Fonds mit 50 Millionen US-Dollar Gesamtvolumen sind es drei Startups, die die Milliarden-Dollar-Bewertungsmarke übersprungen haben.

Picsart, die All-in-One-App für Foto- und Videobearbeitung mit über einer Milliarde Downloads und einer ebenso hohen Bewertung. DeepCode, nun ein Teil von Snyk, einem Cloud-nativen Anbieter von Anwendungssicherheit, der Entwicklern die sichere Erstellung von Software ermöglicht und mit über acht Milliarden Dollar bewertet wird. Und schließlich Gamee, die zu Animoca Brands gehören – einem Unternehmen für Web 3, NFT und Blockchain-fähigen Metaversen – mit einem Firmenwert von über fünf Milliarden US-Dollar.

Weitere Soonicorns aus dem Company-Portfolio: Lokalise, Kaia Health, Storyblok, Avi Medical, and Tatum.


Hinweis. Der Video-Talk mit Roman Scharf ab 11 Uhr auf brutkasten.

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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

(c) BMW Group

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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