20.01.2025
DISKURS

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

Trotz ausreichendem Kapital bleibt Europa bei Exit-Summen und Startup-Bewertungen deutlich hinter den USA zurück. Über die Gründe wird aktuell reichlich diskutiert.
/artikel/fehlt-es-europa-an-gruenderinnen
Ein Bild, welches ein Unternehmen aus Europa mit den USA vergleicht
(c) brutkasten

In Fachkreisen kursiert gerade eine Pitchbook-Studie, welche zeigt: trotz genügend Kapital in Europa liegen die Exit-Werte weit unter denen der USA. Auch die Marktwerte der Privatunternehmen sind in Europa weitaus geringer.

So weit, so bekannt. Aktuell diskutiert die Startup-Szene deshalb, ob es Europa an Gründer:innen und an einer Unternehmenskultur mangelt. Nein, sagt Daniel Dippold, Gründer und CEO von EWOR. Seine Gründe sind vielseitig.

“Ökonomisch hinkt Europa den USA hinterher”

Die Pitchbook-Studie zeigt, dass die Exit-Werte der US-amerikanischen Startups und Unternehmen weitaus höher sind als die europäischen. Europa trägt nur 15 Prozent zum Gesamtwert der Venture-Capital-Exits bei. Bei Exits im Wert von über 10 Mrd. Dollar schrumpft dieser Anteil sogar auf 10 Prozent.

Gibt es also außerhalb der USA keine engagierten Gründer:innen?

Daniel Dippold, Gründer und CEO von EWOR, verneint dies einem LinkedIn-Posting. Als Beispiel nennt er unter anderem Pierre Omidyar, der französischen Gründer von eBay, sowie den deutschen Gründer Peter Thiel. Doch die beiden europäischen Unternehmer entschieden sich, ein US-Unternehmen zu gründen. Motive gibt es reichlich.

Als Beispiel nennt Dippold einerseits das nicht-einheitliche, europäische Startup-Ökosystem. Im Gegensatz dazu hat die USA bereits früh auf den Hotspot im Silicon Valley in San Francisco gesetzt, in welchem sich Investor:innen und Gründer:innen niedergelassen haben. Dadurch gibt es starke Ausreißer und Extreme im Venture-Capital, welche die Statistik verzerren (Heavy-Tailed Distribution).

Für Dippold ist San Francisco "das beste Startup-Ökosystem der Welt", weshalb sich Gründer:innen weiterhin dort niederlassen werden. In Europa fehlt es aktuell an solch einem Ort.

Schnelleres Wachstum in den USA

Man darf auch nicht die potenzielle Marktgröße der USA außer Acht lassen. Zusammen mit Kanada bieten sich mit rund 375 Millionen englischsprachige Konsument:innen eine starke, wirtschaftliche Kaufkraft – was sich wiederum auf das Marktwachstum auswirkt. Nach Dippold sind US-Unternehmen wie Uber und AirBnB zwar nach europäischen Vorbildern entstanden, die US-Unternehmen konnten jedoch schnell die nötige Kaufkraft erzielen, um die europäische Konkurrenz aufzukaufen.

Europa hat gemessen an den Einwohner:innen zwar ein weitaus größeres Potenzial, doch ist die Expansion in ein Nachbarland oft mit unterschiedlichen Vorschriften verbunden, was das Marktwachstum wiederum bremst. Als Beispiel nennt Dippold Investitionen in deutsche GmbHs, bei welchen der Aktienkauf, im Gegensatz zu US-amerikanischen Delaware C Corps, wochenlange Verwaltungsverfahren mit sich bringt.

Europa: Nur ein kleiner Teil an Unicorns

Was die Pitchbook-Studie ebenfalls zeigt, ist der Anteil an Unternehmen mit einer Bewertung über einer Millarde Dollar. Europas Privatunternehmen machen nur 16 Prozent der Unicorns aus, während es in den USA 84 Prozent sind. Bei den Decacorns (also Unternehmen mit einer Bewertung über 10 Mrd. Dollar) sind es sogar nur 13 Prozent.

Auch die Geschwindigkeit, in welcher in den USA Unternehmen gegründet werden können, trägt zur Pitchbook-Studie bei. Die europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) bremst Unternehmer:innen, während eine US-amerikanische Delaware C Corp innerhalb eines Tages online gehen kann.

Dippold kritisiert dabei auch die Umstände, mit welchem ausländischen Investoren in europäische Unternehmen investieren. Er fragt: "Warum ist es für einen deutschen Investor so einfach, eine Delaware C Corp zu gründen, aber für einen US-Investor so schwierig, in eine deutsche GmbH zu investieren?"

Auch David Clark, CIO von VenCap International, meldete sich über LinkedIn zu Wort. Er sieht die Angelegenheit wenig optimistisch. Für Clark liegt den Hauptgrund für die "unterdurchschnittliche Leistung europäischer Unternehmen" bei der Finanzierungslücke. In seiner Stellungnahme hieß es: "Europäische Unternehmen nahmen 26 Prozent des Risiko-Kapitals auf, US-Unternehmen 74 Prozent. Obwohl Europa weniger Kapital erhielt, ist der Anteil des Kapitals immer noch höher als ihr Anteil an den Exit-Werten oder der Anzahl an Unicorns, Pentacorns und Decacorns."

Europäische Unternehmen bekommen weniger Geld als US-Unternehmen, was ihr Wachstum bremst. Investor:innen, die nur in Europa investieren, verpassen nach Clark also Chancen, wenn sie nicht in die erfolgreichen Unternehmen der USA investieren.

Fazit Dippold: Es braucht eine vereinte "EU Inc."

Dippold setzte große Hoffnungen in das Konzept einer "EU Inc.", einer paneuropäische Startup-Gesellschaftsform, für welche sich Unternehmer:innen bereits vergangenen Oktober aussprachen (brutkasten berichtete).

"Wenn es so einfach ist, eine EU Inc. zu registrieren und international zu investieren wie eine Delaware C Corp, können europäische Gründer:innen ihre Unternehmen in den USA gründen, sie aber von Europa aus leiten und verwalten", sagt Dippold.

Um mit den USA mitzuhalten, sollten heimische Gründer:innen deshalb mehr als gefestigte Europäer:innen handeln, und weniger als Staatsangehörige der eigenen Länder.

Deine ungelesenen Artikel:
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehlt es Europa an Gründer:innen?