28.12.2015

Navvis: Das Startup, dem Kunden und Investoren zulaufen

7,5 Millionen Euro hat das deutsche Startup Navvis bei der letzten Finanzierungsrunde abgeräumt. Kunden wie Daimler stehen Schlange.
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(c) NavVis. Das Gründer-Team mit ihrem Trolley: Robert Huitl, Sebastian Hilsenbeck, Georg Schroth und Felix Reinshagen
(c) NavVis. Das Gründer-Team mit ihrem Trolley: Robert Huitl, Sebastian Hilsenbeck, Georg Schroth und Felix Reinshagen

Das Münchner Startup Navvis generiert mit zwei Halbtagskräften im Sales bereits beträchtliche Umsätze, wie Gründer Georg Schroth betont. Obwohl Kundenakquise nie der Schwerpunkt war, stehen große Firmen Schlange: Die Produkte von Navvis kommen bei fast allen großen Autoherstellern wie Daimler und BMW, sowie Industriekonzerne wie Siemens zum Einsatz. Und es scheint kaum eine Branche zu geben, die Navvis nicht am Radar hat: Flughäfen zählen genauso zu den Kunden, wie große Museen oder Händler.

7,5 Millionen Euro hat das Startup bei einer großen Finanzierungsrunde vor wenigen Wochen abgeräumt. Angeführt wurde die Runde von dem Venture-Capital-Fonds Target Partners. Mitgemacht haben auch Investoren, die bereits länger an Navvis beteiligt sind: Die Bayerische Beteiligungsgesellschaft, der MIG-Fonds und die Business Angels Lothar Stein, ehemaliger Chef von McKinsey Deutschland, und Jürgen Gallmann, ehemaliger Microsoft-Deutschland-Chef.

Der technologische Vorsprung von Navvis

Navvis ist eine Art Google Maps für Innenräume in 3D. Die Basis bildet ein Kartierungs-Trolley, mit dem Innenräume aufgenommen werden – schneller und billiger als mit jedem Konkurrenzprodukt. Schroth rechnet vor: „Bisher wurden statische Laserscanner verwendet und das kostet drei bis fünf Euro pro Quadratmeter. Mit dem Trolley kostet das nur drei bis fünf Cent pro Quadratmeter“. Navvis bietet außerdem eine Plattform für die Auswertung der Daten und eine App, die die Navigation in kartierten Räumen ermöglicht. Auch in diesem Bereich hat Navvis einen Vorsprung: „Bei der Navigation kommen wir zudem erstmals ohne Infrastruktur aus. Wir brauchen also keine Wifi-Beacons oder Bluetooth-Beacons, die immer zusätzlich angebracht werden müssen“, erklärt Schroth im Gespräch mit dem Brutkasten.

Navi-Startup entstand aus Forschungsprojekt

Angefangen hat alles vor etwa drei Jahren mit einem Forschungsprojekt. „die Idee stammt eigentlich aus meiner Zeit in Stanford, in der ich im GPS Lab gearbeitet habe“, erinnert sich Schroth. Zurück in Deutschland ergab sich ein Forschungsprojekt zum Thema Indoor-Kartierung und -Navigation, an dem auch die Mitbegründer Sebastian Hilsenbeck und Robert Huitl beteiligt waren. 2013 lernte Schroth schließlich den vierten Gründer bei einem gemeinsamen Projekt mit McKinsey kennen: Felix Reinshagen. „Im Mai haben wir dann Navvis gegründet“.

Ein Vorteil gegenüber Google

Der Geolocation-Bereich ist nicht gerade eine gemähte Wiese. Großkonzerne wie Google, Microsoft oder die ehemalige Nokia-Tochter Here experimentieren im großen Stil – auch indoor. Es gibt aber – neben den technologischen Besonderheiten – noch einen ganz einfachen Grund, warum die Kunden derzeit bei Navvis Schlange stehen: „Die Datenhoheit bleibt beim Kunden“, sagt Schroth. Navvis verkauft lediglich Lizenzen für die Technologien. „Dadurch kommen wir in alle nicht-öffentlichen Umgebungen“. Unternhemne wie Google würden hingegen nur in jene 20 bis 30 Prozent der Innenräume kommen, die öffentlich zugänglich sind.

„Unsere Innovation hat sich mit einem lange bekannten Problem getroffen“

Wie kommt man also als Startup zu so prominenten Kunden? „Das Produkt ist das Entscheidende“, sagt Schroth und deutet damit an, dass Navvis nie um seine Kundschaft buhlen musste. „Unsere Innovation hat sich bei Kunden wie Daimler einfach mit einem lange bekannten Problem getroffen“. Die Anwendungsgebiete von Navvis sind sehr breit gefächert und reichen von Fabriksplanung über Angebotserstellung bei Neu- und Umbauten, Baudokumentationen und Turn-by-Turn-Navigation in Innenräumen oder auf Fabriks- und Bahnhofsgeländen.

Frisches Geld für große Pläne

Mit der neuen Finanzierungsrunde soll nun das Sales-Team ausgebaut werden. „Wenn wir schon mit einem so kleinen Vertrieb so große Umsätze erzielen können, dann steckt da eine Menge Potenzial drinnen“, meint Schroth. Auch Service und Support für den wachsenden Kundenstock sollen ausgebaut werden und nicht zuletzt die Produktentwicklung: Es wird Nachahmer geben und wir müssen schauen, dass wir den Vorsprung aufrecht erhalten können“.

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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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