10.07.2023

AI Startups in Europa: GB hat die meisten, aber ein kleines Land „gewinnt“

Gemessen an der Anzahl der Startups ist eigentlich Großbritannien Europas führendes Land im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Doch nach einem anderen Maßstab nimmt eines der kleinsten Länder des Kontinents den Spitzenplatz bei AI-Startups ein.
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(c) Stock.Adobe/NicoElNino - Der VC Earlybird arbeitete die Länder mit den meisten KI-Startups aus.

Und es liegt im Baltikum. Estland hat die meisten AI-Startups pro Million Einwohner (zehn); mit Unternehmen wie dem von Tiger Global unterstützten Unicorn „Veriff““ an der Spitze, so eine neue Studie der VC-Firma Earlybird.

Schweiz vorne dabei bei AI Startups

Auch die Schweiz ist, gemessen an der Einwohnerzahl, überdurchschnittlich stark vertreten. Hier gibt es insgesamt 67 KI-Startups (7,61 pro Million), darunter das intelligente Datenerfassungs-Unicorn Scandit. Die Alpennation habe dabei davon profitiert, dass sie mit der ETH Zürich eine der europäischen Spinout-Hauptstädte hat, die neun KI-Gründer als Alumni zählt.

Im Vereinigten Königreich gibt es laut der Untersuchung 334 Startups im Bereich KI. Jenseits des Ärmelkanals führt Deutschland mit 167 KI-Startups, gefolgt von Frankreich mit 135.


Anm.: Laut Andre Retterath, Partner bei Earlybird, der die Studie leitete, gehören zu den KI-Startups Unternehmen, die große Sprachmodelle entwickeln und nutzen, sowie solche, die KI in Anwendungsfällen einsetzen.


Über 500 Mio. an Kapital erhalten

Zu den am besten finanzierten KI-Startups in Europa gehören die in Paris ansässige Unternehmensplattform Dataiku. Das in Bristol ansässige Unternehmen Graphcore, das belgische Unternehmen Collibra und das in Paris ansässige Unternehmen Shift Technology haben allesamt mehr als 500 Mio. US-Dollar an Finanzierung aufgebracht.

London konkret verfügt über mehrere Einhörner im Bereich KI – das kürzlich gegründete Synthesia, das KI-gestützte Softwareentwicklungsunternehmen Builder AI, das Versicherungsunternehmen Tractable, das generative KI-Startup Stability AI und das Finanzanalyse-Startup Quantexa gehören dazu.

TUM federführend in Europa

Bemerkenswert ist zudem, dass die Technische Universität München mit 35 KI-Gründern in Europa führend ist, gefolgt von den üblichen Verdächtigen Oxford, Cambridge und dem Imperial College London.

In den USA sieht die Sache erwartbar anders aus. Kalifornischen Universitäten – Stanford, das University of California Network und die USC – haben insgesamt 175 KI-Gründer hervorgebracht, nur unwesentlich weniger als die zehn führenden europäischen Universitäten zusammen.

AI Startups in den USA

Auch bei den Gesamtzahlen liegen die Vereinigten Staaten mit 1.752 Startups im Bereich KI mit einigem Abstand vor Europa, verglichen mit 1.157 in 33 europäischen Ländern, für die Earlybird Daten hat.

Andre Retterath, Partner bei Earlybird, erklärt gegenüber der Plattform „Sifted„, dass das US-amerikanische Ökosystem einen besseren Übergang von neuer Forschung zur kommerziellen Nutzung ermögliche. „Europa hat eine sehr starke Forschung. Allerdings ist die Zusammenarbeit zwischen Universitäten und Unternehmen nicht so stark wie in den USA“, wird er darin zitiert.

Ein weiterer Faktor, der Startups im Allgemeinen und speziell in den Deep-Tech-Sektoren begünstigt, ist laut Retterath das Vorhandensein eines klaren Epizentrums der Aktivität: Silicon Valley. „Spitzenforscher aus Europa wollen auch dorthin gehen, da es eine enge Zusammenarbeit zwischen den Universitäten, Big Tech und Startups gibt“, sagt er.

Österreich wird dieser Untersuchung nach mit 1,76 AI-Startups pro eine Million Einwohner ausgewiesen und liegt damit vor Kroatien, Slowenien, Polen und Italien. Allerdings gibt es für die Republik (mit anderen Kriterien) auch andere Zahlen.

Österreich und die AI Landscape

Das KI-Startup-Ökosystem in Österreich war von 2015 bis 2020 von einem erhöhten Aufkommen geprägt. Die Zahl der AI-Startups stieg in diesem Zeitraum um durchschnittlich 20 Prozent, wie die AI Landscape 2022 von enliteAI aufzeigt. Dies entspreche in etwa dem Niveau anderer internationaler KI-Ökosysteme wie etwa Kanada. In den letzten Jahren hat sich das Wachstum allerdings verlangsamt und bei fünf bis zehn Prozent stabilisiert. Insgesamt gelten hierzulande rund 170 Unternehmen als Startups.

Wien beherbergt ca. 55 Prozent aller Startups und ist der klare Hotspot, wenn es um reine Zahlen geht. Auch in der Steiermark und Oberösterreich gebe es sehr starke KI-Ökosysteme, was mit den äußerst hohen F&E-Ausgaben in diesen beiden Bundesländern korreliere. Das Gesamtwachstum außerhalb Wiens habe zudem in den letzten Jahren deutlich zugenommen und zu einer gleichmäßigen Verteilung geführt.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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