28.10.2021

Europa erzielt bei Unicorns neuen Rekordwert – Marktstimmung jedoch zweigeteilt

Am Donnerstag wurden die neuesten Zahlen des European Venture Sentiment Index (EVSI) von Venionaire Capital veröffentlicht. Trotz Unicorn-Booms in Europa gibt es in Q3 2021 erstmals einen Rückgang am Investitionsvolumen.
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(c) AdobeStock

Der aktuelle Quartalsbericht des European Venture Sentiment Index (EVSI) von Venionaire Capital gibt einen EU-weiten Einblick in die Stimmung des Venture Capital Marktes. Dabei wird auf der einen Seite beobachtet, wie anhaltende Covid-Effekte die Digitalisierung und den Aufstieg von Unicorns begünstigt haben, und auf der anderen Seite, wie das Verhalten von Frühphasen Investoren – etwa Business Angels – beeinflussen.

Laut dem aktuell Bericht brechen auf Jahresbasis VC-Investments in Europa alle Rekorde. Von einer Gesamtinvestmentsumme von 11,5 Milliarden Euro wurden allein in diesem Jahr 48 neue Unicorns in Europa geschaffen. In der quartalsmäßigen Betrachtung zeichnet sich allerdings im Q3 2021, erstmals auch ein Rückgang des Investitionsvolumens ab, so die Studienautoren.

Marktstimmung ist zweigeteilt

Aus den Daten geht zudem hervor, dass die optimistische Marktstimmung ist hinsichtlich der Investmentphasen zweigeteilt ist. So fällt der ESVI nämlich insgesamt hinter dem Höchststand des Vorquartals, von 6,9 auf 6,6 im 3. Quartal 2021. Venionaire Capital befragt hierfür in regelmäßigen Abständen rund 4.000 Marktteilnehmer in ganz Europa.

Die Ergebnisse der Studie zeigen weiterhin anhaltend große Transaktionen und eine steigende Anzahl von Unicorns, aktuell 104, in Europa. Damit beheimatet Europa heute mehr Unicorns, die unter zehn Jahren alt sind, als jemals zuvor. Dies muss laut den Studienautoren allerdings im Verhältnis zu einem globalen Trend gesehen werden, in welchem Europa weiterhin hinterherläuft.

European Venture Sentiment Index 

Für das dritte Quartal erleben wir laut den Studienautoren zum ersten Mal seit einem Jahr einen Rückgang der Venture Stimmung. Der European Venture Sentiment Index (EVSI) liegt für dieses Quartal bei 6,65 Punkten, womit sich dieser noch immer deutlich im positiven Bereich – also über fünf Punkten – befindet. Jedoch ist auch ein leichter Rückgang von -3,12 Prozent im Vergleich zum Vorquartal feststellbar.

Damit wurde die Kluft laut EVSI zwischen dem Vorlaufindikator (erwartete Marktstimmung „Outlook“  – in der Grafik in Grün) und der tatsächlichen Marktstimmung verringert. Die Unsicherheit über die aktuelle Wirtschaftslage beeinträchtigt immer noch das Vertrauen der Investoren, auch wenn im dritten Quartal dieses Jahres allein Investitionen in europäische Startups in Höhe von 28 Milliarden Dollar in 1.590 Transaktionen getätigt wurden. Vergleicht man dies wiederum mit dem Vorquartal, entspricht die aktuelle Investitionssumme einem Rückgang von 13 Prozent.

USA und Asien führen das Feld an

Die Vereinigten Staaten und Asien führen das Feld weiterhin vor Europa an, sowohl in Volumen als auch quartalsweisem Wachstum. Europa hat im Jahr 2021 damit eine Rekordleistung mit beeindruckenden Ergebnissen, insbesondere im Jahresvergleich, verzeichnet und bleibt damit die drittgrößte Venture-Region in Q3.

Der quartalsmäßige Rückgang führt jedoch dazu, dass europäische Venture-Finanzierungen nur noch 17 Prozent aller globalen Deals ausmachen, der niedrigste Anteil seit Q2 2016. Im globalen Trend verliert Europas Markt damit an Boden, trotz der Rekordzahlen.

Erstrunden Investments steigen massiv an 

Überraschend ist laut dem EVSI die Erkenntnis, dass im Hype ein Segment als tatsächlicher „Verlierer“ heraussticht. Junge Startups – die gerade erst gegründet haben – kommen aktuell schwerer zu den benötigten Investitionen.

Transaktionen in der Frühphase werden laut  Studienergebnissen in fast allen Teilen Europas immer schwieriger. Der Grund laut dem Bericht: Business Angels sehen die mittlerweile sehr hohen Erstinvestitionsrunden in den Anfängen eines Startups kritisch. Zudem sind die Bewertungen gestiegen und einzelne Investoren können kaum noch unterstützen, ohne sehr tief in die Tasche zu greifen.

Dazu heißt es in einer Aussendung von Venionaire Capital: „Zwei bis fünf Millionen Euro sind in ersten Runden keine Seltenheit mehr. Kleinere Runden finden insgesamt seltener statt.“

So reagieren die Frühphasen Investoren

Die aktuellen Entwicklungen führen dazu, dass sich sich Business Angels immer häufiger zu Syndikaten- oder Club Deals zusammenschließen. Laut dem aktuellen Bericht verhandeln sie nun auch regelmäßig sehr viel strengere vertragliche Absicherungen, da das Risiko einer Überzahlung abgefedert werden muss.

„Positive Stimmen empfinden diesen Effekt als Professionalisierung des Startup-Investments-Sektors, negative wiederum sehen höhere Eintrittshürden und Verzögerungen für die sonst schnellen und unbürokratischen  Investments“, erklärt Berthold Baurek-Karlic, Managing Partner von Venionaire Capital und Präsident des European Super Angels Clubs.


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