01.12.2025
CORPORATE VENTURE CAPITAL

300 Mio. Euro CVC-Fonds: Wie BMW i Ventures in Startups investiert

Interview. Auf der Slush in Helsinki gab uns Inga Grieger Einblicke in die Arbeit von BMW i Ventures: Wir haben nachgefragt, welche Strategie hinter den CVC-Aktivitäten steht und welche Technologien die Mobilität von morgen prägen.
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Inga Grieger, Managing Director & Head of Business Development, BMW i Ventures | (c) BMW i Ventures

Die Schnittstelle zwischen Startups und Konzernwelt ist heute entscheidender denn je: Wer technologische Innovation früh erkennt, nutzbar macht und skaliert, sichert sich Wettbewerbsvorteile in einem zunehmend dynamischen Marktumfeld. BMW i Ventures ist seit 2011 in diesem Feld aktiv und zählt damit zu den Pionieren im Bereich von Corporate Venture Capital (CVC). Mit einem ersten Fonds in Höhe von 500 Mio. Euro (ab 2016) und einem zweiten Fonds über 300 Mio. Euro (seit 2021) agiert der Venture-Arm der BMW Group wie ein institutioneller VC.

Heute umfasst das Portfolio über 80 aktive Startups weltweit. BMW i Ventures investiert gezielt entlang der gesamten Mobilitätswertschöpfungskette – von Fahrzeugentwicklung und Logistik über Produktion und digitale Services bis hin zu nachhaltigen Materialien und Circular Economy.

Inga Grieger ist Managing Director und Head of Business Development bei BMW i Ventures. In ihrer Position verantwortet sie die strategische Zusammenarbeit mit dem Startup-Portfolio. Mit ihrem Hintergrund als Automobildesignerin und langjähriger Führungserfahrung in der BMW Group bringt sie einen praxisnahen, nutzerzentrierten Blick auf Technologieentwicklung ein. Im Gespräch auf der Slush in Helsinki spricht sie über die Weiterentwicklung des Fonds, aktuelle Technologietrends – und warum Europa als Innovationsstandort an Profil gewinnt.


BMW i Ventures ist seit über einem Jahrzehnt aktiv. Wie haben sich eure Corporate-Venturing-Aktivitäten in dieser Zeit weiterentwickelt – sowohl strukturell als auch strategisch?

BMW i Ventures ist 2011 mit einem klaren Ziel gestartet: frühzeitiger Zugang zu neuen  Technologien und Ökosystemen über einzelne Investments, zunächst aus New York heraus. 2016 folgte der Schritt zum ersten eigenständigen Fonds mit 500 Mio. Euro und dem Umzug ins Silicon Valley – mit einem klaren Fokus darauf, wie ein institutioneller VC im Markt zu agieren. Seit 2021 investieren wir aus unserem zweiten Fonds mit 300 Mio. Euro und sind heute ein global aufgestellter CVC-Fonds mit Standorten in Europa und den USA, der finanzielle Performance mit strategischer Relevanz für die Mobilität von morgen verbindet.

Wie gelingt es euch, einerseits attraktive finanzielle Investments zu tätigen und gleichzeitig strategische Relevanz für BMW sicherzustellen?

Unsere Investments sind primär renditegetrieben, orientieren sich aber klar an den strategischen Schwerpunkten der BMW Group – von Fahrzeugentwicklung und Produktion über Supply Chain und digitale Services bis hin zu Sustainability. Die Erfahrung zeigt, dass Investments mit hoher strategischer Relevanz meist auch finanziell stark performen. Gemeinsam mit unserem Business-Development-Team bauen wir Brücken in die BMW Group, identifizieren passende Stakeholder und initiieren Pilotprojekte, häufig über die BMW Startup Garage als Venture-Client-Einheit.

Gab es in den letzten Jahren konkrete Beispiele, bei denen Portfoliounternehmen Innovationen oder neue Impulse in den Konzern oder die Branche getragen haben?

Beispiele gibt es viele. Ein besonders prägnantes ist unser Portfoliounternehmen Embotech aus der Schweiz, das Software für automatisiertes Fahren entwickelt. Ausgehend von einem Pilotprojekt über die BMW Startup Garage in Dingolfing werden heute fertige Fahrzeuge automatisiert vom Band auf Parkflächen bewegt, und die Lösung ist bereits in mehreren Werken im Einsatz. Solche Projekte zeigen, wie Startups aus unserem Portfolio konkrete Effizienz- und Innovationsschübe in der Produktion und darüber hinaus ermöglichen.

Wie ist BMW i Ventures organisatorisch aufgestellt? Inwiefern könnt ihr unabhängig agieren – und wo gibt es gezielte Abstimmungen mit der BMW Group?

BMW i Ventures ist als eigenständige Gesellschaft mit eigenem Fonds und eigenem Investmentteam aufgestellt, um unabhängig, schnell und marktgerecht entscheiden zu können. In der Due Diligence nutzen wir gezielt das technologische und industrielle Know-how der BMW Group, um Technologien fundiert zu bewerten. Nach dem Investment liegt der Schwerpunkt darauf, die Startups mit relevanten Einheiten der BMW Group zusammenzubringen und Pilotprojekte aufzusetzen, um den strategischen Mehrwert zu heben.

Welche Entwicklungen im Bereich Mobilität, Fertigung oder Nachhaltigkeit beobachtet ihr derzeit besonders intensiv?

AI ist aktuell ein Querschnittsthema über die gesamte Wertschöpfungskette – von Entwicklung und Produktion über Logistik bis hin zu Software-defined Vehicles und After-Sales. Wir unterscheiden sehr bewusst zwischen echter, KI-basierter Produktinnovation und reiner Effizienzsteigerung oder Automatisierung bestehender Prozesse. Parallel sehen wir starke Dynamik in Bereichen wie Circular Economy, neue Materialien, Batterietechnologien und resiliente Lieferketten, die für die Transformation der Automobilindustrie zentral sind.

Wie schätzt du die aktuelle Dynamik im CVC-Umfeld ein? Welche Rolle nehmen Corporate VCs heute im Innovationsökosystem ein – auch im Vergleich zu klassischen VC-Fonds?

Corporate Venture Capital ist deutlich professioneller geworden und agiert heute vielfach mit klaren Fondsstrukturen und Performance-Anspruch – ähnlich wie klassische VCs. CVCs bringen einen wichtigen „Outside-in“-Blick in Unternehmen, scouten früh neue Technologien und helfen, diese in bestehende Strukturen zu integrieren. Gleichzeitig braucht es weiterhin klassische VC-Fonds; die stärksten Setups für Startups entstehen häufig, wenn beide gemeinsam am Cap Table sitzen und ihre jeweiligen Stärken einbringen.

Auf der Slush wird viel über den Wettbewerb der Innovationsstandorte gesprochen. Wie nimmst du Europas Position im Vergleich zu den USA wahr – gerade mit Blick auf Startups in Deep-Tech oder Mobilität?

Europa ist im Deep-Tech-, Mobilitäts- und Climate-Tech-Bereich sehr gut aufgestellt – mit starken Universitäten, technischem Talent und einem wachsenden Gründerökosystem. Die USA haben weiterhin Vorteile bei der Geschwindigkeit der Kapitalaufnahme und bei Wachstumsfinanzierungen von Series B aufwärts. Für uns als globalen Fonds ist genau die Brücke zwischen beiden Ökosystemen entscheidend, um Startups beim internationalen Skalieren zu unterstützen.

Wie entwickelt sich euer Dealflow aktuell? Spielt auch der österreichische oder breitere DACH-Markt eine Rolle in eurer Pipeline?

Unser Investmentfokus reicht von Nordamerika über Europa bis nach Israel, entsprechend breit ist unser Dealflow entlang der gesamten Mobilitäts- und Industriewertschöpfungskette. Der DACH-Raum spielt dabei eine wichtige Rolle, wir haben bereits mehrfach in Europa und insbesondere in der Schweiz investiert. Ein österreichisches Closing haben wir bislang noch nicht umgesetzt, beobachten den Markt aber sehr aufmerksam und sehen spannende Teams und Technologien.

Was nimmst du persönlich von der Slush mit – sei es inhaltlich, strategisch oder einfach als frische Perspektive?

Die Slush ist für mich ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie aus einer studentischen Initiative eines der wichtigsten Tech-Events weltweit entstehen kann. Vor Ort fühlt es sich an wie ein „Bienenstock“: Gründer:innen, Investor:innen, Corporates und Talente kommen in Helsinki sehr dicht zusammen. Mein zentrales Takeaway ist die spürbare Energie und das gewachsene Selbstbewusstsein des europäischen Ökosystems – ein idealer Ort, um früh neue Trends zu sehen und relevante Kontakte zu knüpfen.



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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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