06.07.2026
MATERIALIEN

8 Mio. Euro Pre-Seed: USV und UVC Partners investieren in Münchner Material-KI „alqem“

Das 2026 gegründete Münchner DeepTech-Startup alqem erhält in einer Pre-Seed-Runde 8 Millionen Euro. Mit einer KI-Plattform soll die Entdeckung neuer Hochleistungsmaterialien beschleunigt werden.
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Das alqem-Gründungstrio © alqem

Ob Bronze, Eisen oder Silizium, die meisten Materialien, die wir heute kennen und nutzen, wurden vor Jahrzehnten entdeckt, heißt es auf der Website des Münchner DeepTech-Startups alqem. 99,9 % der möglichen Werkstoffe bleiben bislang unentdeckt, doch die nächste, bahnbrechende Entdeckung könnte nun näher sein, als wir dachten. Mithilfe von KI möchte alqem die „nächste Generation“ an Materialien finden.

UVC Partners und Union Square Ventures im Lead

Mit einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde über acht Millionen Euro kommt das Team seiner Mission nun womöglich ein Stückchen näher. Wie das im Jahr 2026 gegründete Unternehmen mitteilte, wurde die Runde gemeinsam von den Risikokapitalgebern UVC Partners und Union Square Ventures angeführt. Das frische Kapital soll in den Ausbau der KI-gestützten Plattform zur Entdeckung und Kommerzialisierung neuer Hochleistungsmaterialien fließen.

„Fortschrittliche Materialien stehen im Mittelpunkt der Technologien, die die nächsten Jahrzehnte prägen werden – von sauberer Energie über Mobilität bis hin zur Verteidigung. Alqem hat die einzigartige wissenschaftliche Grundlage und den unternehmerischen Antrieb, um in diesem Bereich zum prägenden Akteur zu werden“, meint Amanda Birkenholz, Principal bei UVC Partners.

Fokus auf Permanentmagnete und Lieferketten

Die Technologie von alqem basiert auf zwei hauseigenen Datenfundamenten: der Materialdatenbank „al-mine“ für kristalline Verbindungen und der Trainingsdatenbank „al-oracle“ für Materialeigenschaften. Zudem betreibt das Startup eigene Laborkapazitäten zur Synthese und Charakterisierung. Dadurch soll der Transfer von der wissenschaftlichen Vorhersage bis zur industriellen Nutzung der neuartigen Materialien von Jahrzehnten auf Jahre oder Monate verkürzt werden.

Als erstes kommerzielles Anwendungsfeld fokussiert sich alqem auf Permanentmagnete, die ohne seltene Erden auskommen. Aktuell werden laut dem Unternehmen rund 90 Prozent dieser Magnete in China produziert. Die Münchner haben eigenen Angaben zufolge bereits eine Pipeline potenzieller Materialien entwickelt und experimentell validiert.

Das Trio hinter alqem

Hinter alqem steht ein dreiköpfiges Gründerteam: Dr. Hanh Nguyen (CEO), die Erfahrung von McKinsey, OCI Global und Unilever mitbringt, Dr. Tiago Cerqueira (CTO), Mitentwickler der offenen Materialdatenbank Alexandria, sowie Prof. Milan Allan (CSO), Inhaber des Lehrstuhls für Experimentalphysik an der LMU München.

Das Startup ist Teil des UnternehmerTUM-Ökosystems und kooperiert mit wissenschaftlichen Partnern wie der LMU München, der TUM sowie Universitäten in Portugal. Arbeitsplätze möchte man demnach gezielt in München und im portugiesischen Coimbra aufbauen.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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