27.04.2026
FINANZIERUNG

QuoIntelligence: Elevator Ventures führt 7,3 Mio. Euro Series-A an

Das Frankfurter Cybersecurity-Startup QuoIntelligence sichert sich in einer Series-A-Finanzierungsrunde 7,3 Millionen Euro. Im Fokus der Investoren, allen voran Elevator Ventures, steht die Stärkung der europäischen digitalen Souveränität durch "Unified Risk Intelligence".
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QuoIntelligence Team mit Gründer Marco Riccardi - © QuoIntelligence

Das in Frankfurt ansässige Cybersecurity-Unternehmen QuoIntelligence hat erfolgreich eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 7,3 Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Elevator Ventures, dem Venture-Capital-Zweig der Raiffeisen Bank International, und co-geführt von der BMH Beteiligungs-Managementgesellschaft Hessen. Das Startup positioniert sich als rein europäischer Anbieter von fertiger Threat Intelligence und adressiert damit die stark gestiegenen regulatorischen Anforderungen des europäischen Marktes.

Kein Churn und starkes Wachstum

Europäische Regularien wie NIS2 und DORA verpflichten mittlerweile über 160.000 Organisationen zu einem proaktiven und präventiven Cyberrisikomanagement. Gründer Marco Riccardi erklärt: „Threat Intelligence auf Weltklasseniveau wurde immer als etwas beschrieben, das
nur große Teams produzieren können. Wir haben QuoIntelligence gegründet, um das
zu widerlegen.“

Sein Team bietet eine Lösung namens „Unified Risk Intelligence“, also eine Kombination aus der KI-gestützten Plattform „Mercury“ und europäischen Analysten. Diese werten Cyberbedrohungen sowie geopolitische Signale aus und liefern kontextualisierte Ergebnisse.

Der Vorteil für Unternehmen: Sie müssen keine eigenen, kostenintensiven internen Expertenteams aufbauen. Da europäische Beschaffungsrahmen zunehmend fordern, dass hochsensible Daten unter EU-Jurisdiktion verbleiben, profitieren die Frankfurter von ihrem konsequenten Ansatz: Alle Daten werden auf deutschem Boden und nach EU-Recht gespeichert.

Dass dieses Modell den Nerv der Zeit trifft, zeigen die Geschäftszahlen: Das Startup verzeichnete 2025 laut eigenen Angaben keinerlei Kundenabwanderung (Churn). Der Customer Lifetime Value (CLV) ist seit 2023 um nahezu das Sechsfache gestiegen, getrieben durch größere Vertragsvolumina und vertiefte Kundenbeziehungen.

Elevator Ventures investiert in europäische Souveränität

Neben Elevator Ventures und der BMH beteiligen sich auch der bestehende Investor eCAPITAL sowie Mercurius Private Equity an der aktuellen Runde. Für Elevator Ventures ist besonders die strategische Unabhängigkeit Europas von zentraler Bedeutung. Magdalena Chalas, Senior Investment Manager bei Elevator Ventures, betont den Stellenwert des Startups in diesem Kontext:

„Im heutigen globalen Umfeld ist die Förderung des Wachstums heimischer Cybersicherheitsführer wie QuoIntelligence für den Schutz der digitalen Infrastruktur und Souveränität Europas entscheidend“.

Skalierungskurs unter erfahrener Führung

Mit dem frischen Kapital plant QuoIntelligence, seine Markteinführung auszubauen, die Produktentwicklung voranzutreiben und das eigene Team zu vergrößern. Ziel sei es, QuoIntelligence als Marktführer in Europa zu etablieren. Operativ liegt der diesjährige Fokus auf einer vertriebspartnerschaftlichen Go-to-Market-Strategie, bei der Systemintegratoren und Reseller verstärkt Neukunden gewinnen sollen.

Das Fundament für diesen Wachstumskurs legte CEO und Gründer Marco Riccardi bereits Anfang 2020 in Frankfurt. Bevor er QuoIntelligence ins Leben rief, sammelte Riccardi über fast 20 Jahre Erfahrung im Intelligence- und Cyberbereich. Zunächst diente er im italienischen Militär, bevor er als IT-Sicherheitsexperte unter anderem für die Europäische Zentralbank und die Deutsche Bank tätig war sowie als Head of Intelligence Operations bei QuoScient arbeitete.

Einen wichtigen ersten Unternehmensmeilenstein verzeichnete QuoIntelligence bereits im Jahr 2023, als sich eCAPITAL erstmals mit einer Seed-Finanzierung von 5 Millionen Euro beteiligte. Aufbauend auf diesem frühen Vertrauensbeweis und einem rasanten Kundenwachstum soll nun der nächste strategische Schritt folgen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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