12.01.2023

DeepL: Deutsches KI-Startup für Übersetzungen wird zum Unicorn

DeepL bestätigte den Abschluss einer Finanzierungsrunde zu einer Bewertung von 1 Mrd. Euro. Die genaue Investmentsumme ist nicht bekannt, dürfte sich jedoch im Bereich von 100 Mio. Euro bewegen.
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DeepL-Gründer Jaroslaw Kutylowski
DeepL-Gründer Jaroslaw Kutylowski | Foto: DeepL

Der Chatbot ChatGTP des US-Unternehmens OpenAI hat in den vergangenen Wochen einen regelrechten Hype ausgelöst – und der breiten Masse eindrücklich demonstriert, wie stark die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) in den vergangenen Jahren waren. Doch auch in Europa gibt es Unternehmen, die in diesem Bereich vorne mit dabei sind. Eines davon ist nun offiziell zum Unicorn geworden: DeepL aus Köln.

Das Unternehmen hat sich mit seiner seit 2017 verfügbaren Übersetzungs-Software in den vergangenen Jahren einen Namen gemacht – und dabei bei vielen Enduser:innen auch Google Translate den Rang abgelaufen. Nun hat DeepL den Abschluss einer Finanzierungsrunde kommuniziert. Spekuliert worden war über eine solche bereits länger.

Allzu viele Details gab das Unternehmen allerdings auch jetzt nicht bkeannt bekannt. Klar ist aber: Das Unternehmen wurde in der Finanzierungsrunde mit 1 Mrd. Euro bewertet – womit es nun offiziell ein „Unicorn“ ist. DeepL-Gründer und CEO Jaroslaw Kutylowski ist allerdings kein Fan dieses Begriffs: „Mir fällt es schwer, stabiles Wachstum mit diesem Begriff zu verbinden“, sagte er einem Interview mit dem Handelsblatt.

Investmentsumme dürfte im Bereich von 100 Mio. Dollar liegen

Der in der Finanzierungsrunde aufgenommene Betrag nannte DeepL nicht. TechCrunch berichtet jedoch unter Verweis auf einen Investor, der einen Pitch für die Runde erhalten hatte, dass das Unternehmen ein Investment in der Höhe von 125 Mio. US-Dollar anpeilt habe. In Medienberichten der vergangenen Wochen war von 100 Mio. Dollar die Rede gewesen.

Jedenfalls bekannt sind aber die Investoren: Die Venture-Capital-Gesellschaft IVP mit Sitz im Silicon Valley führt die Series-B-Runde an. Ebenfalls beteiligt sind Bessemer Venture Partners, Atomico und WiL.

DeepL wird von mehr als 20.000 Unternehmen genutzt

TechCrunch berichtete unter Verweis auf einen nicht näher genannten Investoren weiters, dass DeepL derzeit Wachstumsraten von 100 Prozent verzeichnen würde. Laut DeepL-CEO Kutylowski soll das Unternehmen auch „schon immer“ profitabel gewesen sein. Dies habe für die Investor:innen in der aktuellen Runde auch eine große Rolle gespielt. Nach Angaben von DeepL nutzen mehr 20.000 Unternehmen weltweit bereits den Dienst.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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