16.06.2020

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

Das Wiener AI-Startup Prewave erlebte in der Coronakrise mit seinem Tool einen sprunghaften Nachfrage-Anstieg. Nun schloss es eine Seed-Finanzierungsrunde in Millionenhöhe ab.
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Prewave: Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger
(c) Renée-Mercedes Pokorny/Prewave - Das Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger.

Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist. Mit einer eigenen, frei zugänglichen Live-Karte („Coronavirus Disruption Map“) machte das 2017 gegründete TU Wien-Spinoff zusätzlich auf sich aufmerksam – der brutkasten berichtete. Der Nachfrage-Anstieg drückt sich nun auch im Interesse zahlreicher Investoren aus. Das Startup schließt ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.

+++ Aktuelle Startup-Investments +++

Kapital von aws Gründerfonds, seed & speed, Segnalita, Ventech, IST Cube und Speedinvest

Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest. „Gerade die Entwicklungen der vergangenen Monate beschleunigen die Digitalisierungserfordernisse aller Industrien und Branchen. Besonders internationale Kunden- und Lieferantenbeziehungen bergen für viele traditionelle Geschäftsmodelle große Risiken, die oft nur verzögert feststellbar und nur schwer quantifizierbar sind. Prewave macht insbesondere Legacy Industries ein Angebot, mit seinem Frühwarnsystem Transparenz in Lieferketten zu bringen und mögliche Risiken zu visualisieren. Uns ist es wichtig, das erstklassige Prewave-Team mit einem starken Investorenkonsortium bei der internationalen Skalierung zu unterstützen“, kommentiert Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds.

Prewave: AI, um Lieferketten zu verstehen

Die Technologie von Prewave basiert auf der fünfjährigen Doktorandenforschung von Lisa Smith an der TU Wien, die dann gemeinsam mit Harald Nitschinger das Unternehmen gründete. „Die derzeitige Krise zeigt, wie wichtig es für Industrieunternehmen ist, ständig am Laufenden darüber zu sein, was in der Lieferkette passiert. Die hohe Anzahl an Informationsquellen sowie die vielen Sprachen, die in weltweiten Lieferketten zum Einsatz kommen, machen es für einzelne Menschen unmöglich, den Überblick zu bewahren. Genau dieses Problem lösen unsere Algorithmen“, erklärt Smith.

Algorithmus holt Informationen aus Social Media

Zum Einsatz kommen Machine Learning und automatische Spracherkennung. Der Algorithmus werde dabei laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave. Man habe dafür eine Methode entwickelt, öffentlich zugängliche Informationen aus Social-Media-Kanälen wie z.B. Twitter, YouTube und lokalen Nachrichtenmedien als Datenquellen zu nutzen und qualitative Einflussfaktoren in Echtzeit messbar zu machen. Diese Daten hätten sich insbesondere im Bereich Lieferkettenmanagement (Supply Chain Management) als wertvoll erwiesen. „Ziel ist, jedem Unternehmer künftig Klarheit über die Herkunft seiner Produkte und über die Umstände, unter denen sie hergestellt wurden, zu verschaffen. Diese Transparenz bietet den Produzenten eine optimale Entscheidungsgrundlage“, so Prewave.

50 Sprachen werden von Prewave-Algorithmus erfasst

Das zehnköpfige Team arbeite nun laufend an der Verbesserung der Vorhersagekraft der Plattform. Unzählige Daten aus dem Internet würden zeitgleich verarbeitet und gegebenenfalls als risikorelevant eingestuft. Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen. „Künftig sollen noch weitere Datenquellen wie z.B. Wetterdaten herangezogen und entsprechend als Ereignistypen bzw. Risikofelder abgedeckt werden. Dafür soll die Kapazität der Plattform noch weiter ausgebaut werden; das verarbeitete Datenvolumen und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung werden dafür exponentiell gesteigert“, heißt es vom Startup. Um das Produkt auf internationalen Märkten auszurollen und weitere Industrien wie z.B. Banken, Versicherungen und NGOs anzusprechen, sollen für die Entwicklung sowie für Marketing und Vertrieb nun weitere Mitarbeiter aufgenommen werden.

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Anton Osika, Gründer und CEO von Lovable, bei der Slush 2025 in Helsinki | (c) brutkasten / Martin Pacher

Lovable hat am Mittwoch eine Series C über 400 Mio. US-Dollar bekanntgegeben. Die Bewertung des schwedischen Unternehmens liegt damit bei 13,3 Mrd. US-Dollar. Lead-Investor ist Menlo Ventures, co-angeführt wird die Runde vom Scaleup Europe Fund, der von EQT gemanagt wird.

Neu an Bord kommen laut Aussendung Balderton Capital und Carmignac aus Europa, Kaszek Ventures und LTS Growth aus Lateinamerika, Tencent und World Innovation Lab aus Asien sowie Regent aus den USA. Von den bestehenden Investoren gehen unter anderem Accel, Antler, CapitalG, DST Global, Evantic Capital, HubSpot Ventures und Salesforce Ventures mit.

60 Millionen Projekte seit dem Start

Lovable lässt Nutzer:innen Software per Chat bauen, ohne Programmierkenntnisse. Seit dem Start im November 2024 wurden nach Unternehmensangaben mehr als 60 Millionen Projekte angelegt. Die damit gebauten Apps kommen demnach zusammen auf über 900 Millionen Besuche pro Monat.

Innerhalb des ersten Jahres erreichte Lovable eigenen Angaben zufolge Mitarbeiter:innen bei der Hälfte der Fortune-500-Konzerne, mittlerweile seien es knapp zwei Drittel. Als Referenzkund:innen nennt das Unternehmen unter anderem Adidas, Nvidia und die Deutsche Telekom sowie Zendesk, Handshake und Checkr.

Laut einer Nutzer:innenbefragung, auf die sich Lovable beruft, bauen fast acht von zehn Nutzer:innen ein Unternehmen oder ein Nebenprojekt, das sie monetarisieren wollen. Mehr als ein Drittel davon erwirtschafte bereits Umsatz.

Vom App-Baukasten zur Betriebssoftware

Die Positionierung verschiebt sich mit der Runde: Lovable will nicht mehr nur das Werkzeug sein, mit dem Software entsteht, sondern jenes, mit dem Unternehmen laufen. Seit der Series B im Dezember 2025 hat das Unternehmen Payment-Funktionen, SEO- und AI-Search-Tools sowie Integrationen zu Google Workspace, Microsoft 365, Salesforce, Stripe und ElevenLabs ergänzt. Dazu kamen automatisierte Security-Scans, Governance-Funktionen und die AIUC-1-Zertifizierung für KI-Agenten.

Drei Prioritäten nennt Lovable für die kommenden Monate. Erstens soll das Produkt proaktiver werden und Aufgaben erkennen und übernehmen, ohne dass Nutzer:innen sie anstoßen müssen. Zweitens will das Unternehmen sein System darauf trainieren, welche Bauentscheidungen zu erfolgreichen Produkten führen, gemessen an Umsatz, verbesserten Workflows und Unternehmenswachstum. Modellseitig bleibt Lovable bei einem Multi-Model-Ansatz und will weiter offene Modelle nachtrainieren. Drittens soll das Team heuer auf rund 450 Personen wachsen, vor allem in Machine Learning, Produkt, Infrastruktur und Security. Der Hauptsitz bleibt Stockholm, ausgebaut wird in London, Boston, San Francisco und New York.

Wie weit der Anspruch reicht, zeigt ein Kundenbeispiel aus der Aussendung: Beim US-Unternehmen Nursa baute ein Produktverantwortlicher ein neues Enterprise-Produkt an einem Wochenende, danach wurde Lovable auf über 200 Mitarbeiter:innen ausgerollt. Aktuell ersetze das Unternehmen zehn SaaS-Systeme durch selbst gebaute Tools.

Testfall für den europäischen Wachstumsfonds

Für Europa ist vor allem der Co-Lead relevant. Der Scaleup Europe Fund wurde von der Europäischen Kommission gemeinsam mit europäischen Investoren aufgesetzt und im Juni beim European Innovation Council Summit in Brüssel präsentiert. Der Fonds hat ein Zielvolumen von fünf Milliarden Euro, wird von EQT unabhängig und marktbasiert gemanagt und soll die Lücke bei großvolumigen Wachstumsfinanzierungen schließen, wegen der europäische Tech-Unternehmen bislang häufig auf US-Kapital angewiesen waren. Zu den Zielbranchen zählen neben Quanten- und Halbleitertechnologien, Robotik, Energie- und Weltraumtechnologien auch Künstliche Intelligenz.

Bemerkenswert ist das Tempo. Bei der Präsentation im Juni hieß es noch, die ersten Investments seien für Herbst 2026 geplant. Lovable zählt laut Aussendung nun zu den ersten Beteiligungen des Fonds, das allererste Investment war es allerdings nicht.

Victor Englesson, Partner bei EQT und Co-Head des Scaleup Europe Fund, verweist in der Aussendung darauf, dass Anton Osika, Fabian Hedin und ihr Team eines der ambitioniertesten und am schnellsten wachsenden KI-Unternehmen aufgebaut hätten. Genau dafür sei der Fonds geschaffen worden. Matt Murphy, Partner bei Menlo Ventures, argumentiert, Lovable adressiere jene Milliarden Menschen, die Ideen hätten, aber bislang an der technischen Umsetzung scheiterten.

Osika selbst hatte diese Europa-Perspektive bereits im vergangenen November auf der Slush in Helsinki betont. „Europa ist in vielerlei Hinsicht ein besserer Ort, um ein KI- oder Tech-Unternehmen aufzubauen“, sagte er dort auf der Hauptbühne.

Bemerkenswert bleibt dabei ein Detail der Investorenliste: Mit Tencent steigt zeitgleich ein chinesischer Konzern ein. Der Anspruch, ein europäisches Tech-Unternehmen mit europäischem Kapital zu skalieren, trifft damit in derselben Runde auf globale Beteiligungsstrukturen.

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Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

  • Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist.
  • Nun schloss das Unternehmen ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.
  • Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest.
  • Der Algorithmus werde laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave.
  • Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen.

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