18.07.2019

N26: Weiteres Mega-Investment bei 3,5 Milliarden US-Dollar Bewertung

N26 stockt seine Serie D-Runde vom Jänner um weitere 170 Millionen US-Dollar auf 470 Millionen Dollar auf. Bei 3,5 Milliarden US-Dollar Bewertung steigt die Challenger-Bank damit zum wertvollsten Startup Deutschlands auf.
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N26: Serie D-Runde um 170 Millionen auf 470 Mio. US-Dollar aufgestockt
N26-Co-Founder und CEO Valentin Stalf

Gerade etwas mehr als ein halbes Jahr ist es her, dass sich die von den zwei Wienern Valentin Stalf und Maximilian Tayenthal gegründete Berliner Challenger-Bank N26 endgültig in die Riege der Unicorns katapultierte. Bei seiner Serie D-Kapitalrunde im Jänner holte sich das FinTech 300 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 2,7 Milliarden Dollar. Nun, pünktlich zum US-Start des Startups, stockten die Bestandsinvestoren die Summe um weitere 170 Millionen US-Dollar auf. Die Bewertung liegt mittlerweile bei 3,5 Milliarden US-Dollar.

+++ Fokus-Channel: FinTech +++

N26 nun wertvollstes Startup Deutschlands

N26 wird damit zum wertvollsten Startup Deutschlands und steigt in die Top 10 der FinTechs weltweit auf. “Unsere Investoren haben erneut ihr Vertrauen in uns bewiesen. Das zusätzliche Investment wird es uns ermöglichen, unsere globale Expansion zu beschleunigen. Die Steigerung der Bewertung ist ein Beleg für die positive Entwicklung des Unternehmens innerhalb der letzten Monate”, kommentiert Co-Founder und CFO Tayenthal in einer Aussendung.

Alle großen Bestandsinvestoren dabei

Tatsächlich sind mit Insight Venture Partners, GIC (Singapurs Staatsfonds), Tencent, Allianz X, Peter Thiels Valar Ventures, Earlybird Venture Capital und Greyhound Capital sämtliche großen Bestandsinvestoren auch in der aktuellen Aufstockung der Serie D-Runde dabei. Man wolle das Kapital nutzen, um “die Expansion in Europa, den USA und Brasilien voranzutreiben sowie in neue, innovative Funktionen zu investieren”, heißt es von N26. Man plane weitere hohe Investitionen in das organisatorische und strukturelle Wachstum des Unternehmens und werde weiterhin an den Standorten in Berlin, New York, Barcelona, Wien und São Paulo neue Mitarbeiter einstellen.

Marketing-Budget für den US-Wettlauf mit Revolut?

Es liegt aber freilich auch auf der Hand, dass der Zeitpunkt knapp nach dem US-Launch kein Zufall ist. Ende des Sommers will man in den Vereinigten Staaten von der Beta- auf die Hauptversion der App umschalten. Ab dann wird sie dort allgemein verfügbar sein. Um den riesigen US-Markt zu penetrieren, wird jedoch ein entsprechendes Marketing-Budget vonnöten sein. Als zusätzliche Herausforderung kommt hier der für diesen Sommer angekündigte US-Start des Londoner Konkurrenten Revolut hinzu.

N26 CEO Valentin Stalf im Brutkasten-Gespräch mit Dejan Jovicevic im neuen Berliner Headquarter über die US-Expansion.

N26 launcht in den USA | CEO Valentin Stalf im Interview

Seit gestern wird die Beta-Version der N26-US-App bei rund 100.000 vorangemeldeten Usern ausgerollt. Im Spätsommer soll der vollständige US-Launch folgen. Wir sprachen dazu exklusiv mit CEO Valentin Stalf im Berliner Headquarter der Challenger-Bank.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 12. Juli 2019

 

Word-to-Mouth-Marketing als Wachstumstreiber

Gegenüber dem brutkasten legte man beim FinTech zuletzt auf die Feststellung wert, dass bislang der Großteil des Kundenwachstums über Word-to-Mouth-Marketing generiert wurde. Darunter fällt auch der Einsatz von Weiterempfehlungsprämien. Ob die Strategie in den USA genau so gut wie in Europa funktioniert – derzeit gewinnt man rund 10.000 Kunden pro Tag – bleibt freilich abzuwarten.

⇒ zur Page der Challenger-Bank

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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