02.02.2022

Butchershop-Gründer Trevor Hubbard: Fundraising 2.0: Wie ziehe ich die richtigen Investoren an?

Trevor Hubbard ist Gründer von Butchershop und hat bereits mit über 700 Startups zusammengearbeitet und 30 davon zu Unicorns aufsteigen gesehen. Seine Kreativagentur sitzt in San Francisco, verfügt aber seit letztem Jahr über eine Niederlassung in Wien. Der Kalifornier ist ein Verfechter der "beat-failure"-Methode, hält wenig von der "fail-fast"-Philosophie und bevorzugt lieber einen "Pre-Mortem"-Ansatz, bei dem man das Scheitern offen anspricht.
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Trevor Hubbard, Beat Faulure, WIe man Investoren bekommt, Investorensuche, wie finde ich Investoren, Fundraising, Investment
(c) Butchershop - Trevor Hubbard, Founder Butchershop.

Pre-money Valuation, Due Diligence und Risk Assessment mit strategischem Failure-Management.

Jeder, der schon einmal daran gearbeitet hat, eine Beteiligung bevorzugter Investoren zu erreichen, weiß, dass der Prozess nicht einfach ist. Zwischen den Verhandlungen und dem Feilschen stehen sowohl die Gründer als auch die Investoren vor der schwierigen Aufgabe, das Geschäft unter einen Hut zu bringen. Für die Investoren ist dieser Prozess jedoch Teil ihrer täglichen Routine – was man von den Gründern nicht behaupten kann. Wie können Unternehmer also bevorzugte Investoren ansprechen und die von ihnen gewünschte Beteiligung erhalten?

Beat Failure

Es gibt einen Weg, der Gründern und dem Team hilft, proaktiver und weniger reaktiv zu werden, indem man Misserfolge im Kern angeht. Wir nennen es die „Beat Failure“-Methode. Alles, was man tun muss, ist, sich eine einfache Frage zu stellen: Was würde einen zum Scheitern bringen?

Sehen wir uns vier Phasen der Beziehung zwischen Investor und Gründer an, in denen der Umgang mit potenziellen Misserfolgen Unternehmern helfen kann, Gespräche zu führen, Abstimmung und Übereinstimmung zu schaffen und letztendlich das Vertrauen und die Sicherheit zu gewinnen, die man braucht, um Investoren anzuziehen.

I Pre-money Valuation

Die Pre-Money-Bewertung im Vorfeld von Investitionsgesprächen ist ein wichtiges Element im Investitionsprozess, das Startups zu einem schnellen Wachstum verhelfen kann. Die Formel ist einfach: Je höher die Pre-Money-Bewertung ist, desto einfacher die Gespräche mit einer neuen Investoren-Runde. Höhere Schätzungen werden nicht nur größere Summen an Investitionsgeldern anziehen, sondern auch erfahrenere Investoren für das eigene Startup gewinnen. Aber wie kann man die Kommunikation nutzen, um den Pre-Money-Bewertungsprozess zu beeinflussen?

Hier kommt das Scheitern ins Spiel. Eine Möglichkeit, um festzustellen, wie viel Kapital als Gegenleistung für einen Unternehmensanteil ausgegeben werden sollte, besteht darin, zu untersuchen, mit welchen potenziellen Misserfolgen Investoren rechnen und was man als Gründer tun kann, um das Auftreten solcher Fallstricke präventiv zu verhindern.

Die Kunst, potenzielle Fehlschläge vorherzusagen und das Unternehmen unter dem Gesichtspunkt der Fehlervermeidung zu führen (anstatt sich ausschließlich auf KPIs und Visionen zu stützen), sendet eine starke Botschaft aus und wirkt sich auf die Bewertung vor dem Investment aus. Die kritische Pre-Money-Bewertung liegt also nicht ausschließlich in den Händen potenzieller Investoren, sondern kann durch einen proaktiven Ansatz der Fehlerantizipation und Vermeidung positiv beeinflusst werden.

II Investor Pitch Deck

Gründer sollten die Kalkulationen über potentielles Scheitern nicht nur hinter den Kulissen stattfinden lassen, sondern dem Pitch-Deck für Investoren auch eine Folie mit Faktoren für mögliches Scheitern hinzufügen. Business-Pläne, Produkt-USPs, Markteintritts- und Expansionsstrategien sowie Wettbewerbsanalyse sind für jedes gute Pitch-Deck unerlässlich. Eine zusätzliche Minute für die Planung des Scheiterns wird dem Deck jedoch einen enormen zusätzlichen Mehrwert geben.

Nachdem man auf die Bedürfnisse des potenziellen Investors bei der Risikobewertung eingegangen ist, sollte man also eine letzte Folie hinzufügen, auf der man mögliche Fehlerquellen aufzeigt und die genauen Maßnahmen gegenüberstellt, die man plant, um solchen Risiken entgegenzuwirken. Es hat sich gezeigt, dass dieser zusätzliche Schritt das Vertrauen zwischen Investoren und Gründern in hohem Maße stärkt. Eine zusätzliche Folie auf dem Pitch-Deck, die unverhältnismäßig mehr Vertrauen schafft, ist ein No-Brainer.

III Due Diligence aus der Sicht des Gründers

Risikobewertung und Due-Diligence-Prüfung sind wichtige Bestandteile einer jeden Investitionsrunde. Um zu beurteilen, welcher Investor zum eigenen Portfolio passt, sollten man die Erfahrung und das Netzwerk definieren, die man für ein maximales Wachstum benötigt. An dieser Stelle kommt wieder das Scheitern ins Spiel.

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(c) Butchershop – Beispiel eines Failure-Boards.

Die Konzentration auf „Failure“ kann helfen zu verstehen, welche Investoren am besten zum Unternehmen passen. Es empfiehlt sich eine Tabelle mit einer Spalte zu erstellen, in der man möglichen Misserfolge sammelt, sowie eine Spalte für jeden Investor, mit dem man Gespräche führt. Man darf dabei nicht vergessen, dass man auch als Gründer mit dieser ‚vetting matrix’ eine solide Sicherheitsprüfung durchführen sollte. Wenn man keine klare Vorstellung von den eigenen Kriterien hat, lässt man sich leicht zu einer nachteiligen Partnerschaft verleiten.

Die Frage, die man sich schlussendlich stellen muss: Welcher Investor wird einem helfen, mögliche Elemente, die zum Scheitern führen können, am besten zu verhindern?

IV Risikobewertung plus Aufbau von Beziehungen gemeinsam mit den Investoren

Man hat einen langen Weg zurückgelegt und die nächste Investitionsrunde eingeleitet. Jetzt ist der Zeitpunkt gekommen, an dem nur noch eine Handvoll Investoren übrig ist und die Runde kurz vor dem Abschluss steht. Um endlich die Zustimmung der bevorzugten Investoren zu erhalten, sollten man das „strategisches Failure-Management“ als letzten Schritt zur erfolgreichen Beziehungsbildung nutzen.

Tipp: Für den potenziellen Cap-Table sollte man sich zwei bis drei konkurrierende Investoren für die nächste Runde an den Tisch holen und jene (erneut) proaktiv zu einer holistischen und gemeinsamen „Risk-Assessment“-Prüfung einladen. Sowie eine offene Diskussion darüber starten, was der Meinung der Investoren nach zum Scheitern des eigenen Unternehmens führen könnte. Diese letzte Übung und der vierte Anwendungsfall der „Beat Failure-Methode“ ermöglicht es Gründern, die Bedenken aller Beteiligten zu bewerten.

Zweitens mindern solche Gespräche Risiken. Im Idealfall hat man bereits intern ein „risk-assessment“ durchgeführt und Maßnahmen festgelegt, um ein Scheitern zu verhindern. Bei diesem abschließenden Treffen kann man dann zeigen, dass man mögliche schädigende Elemente bereits antizipiert hat, und die Investoren ein letztes Mal beeindrucken. Als Sahnehäubchen ist es auch möglich, der faktenbasierten „risk assessment-Prüfung“ auch eine auf emotionaler Intelligenz (EQ) basierende hinzufügen, um eine starke Beziehung zu den künftigen Stakeholdern aufzubauen.

Mit Strategie das Scheitern verhindern

Als Fazit lässt sich sagen: Die Beat Failure-Methode bietet beiden Seiten im Due-Diligence und „Risk Assessment“-Prozess die Möglichkeit, Misserfolge zu antizipieren, konkrete Strategien für Misserfolge zu identifizieren und gegenseitige Erwartungen zu kommunizieren. Als vertrauensbildende Maßnahme hat der im Silicon Valley etablierte Ansatz viele Startups und Investoren in der richtigen Kombination zusammengebracht und klare Maßnahmen zur Vermeidung von Fehlschlägen hervorgebracht.

Betrachtet das Scheitern nicht im Sinne der „fail fast-fail often“-Methode, sondern macht es zu einem Werkzeug – indem „strategisches Failure-Management“ zu einem Teil der Gespräche wird. Denn, man kann Scheitern tatsächlich strategisch verhindern.


Anm.: Dieser Beitrag wurde aus dem Englischen übersetzt. Hier geht’s zum Originaltext.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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