07.11.2016

Pitching-Tipps von Silicon Valley-VCs | Teil 2: Was bietet das Startup?

Gastbeitrag. Der Innovationsberater, Autor und Silicon Valley-Experte Mario Herger hat für den Brutkasten Tipps für den perfekten Pitch von Silicon Valley-Investoren zusammengetragen.
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(c) fotolia.com - Robert Kneschke

Silicon Valley-Investoren hören pro Jahr hunderten, sogar tausenden Startup-Pitches zu. Da kann es leicht frustrierend werden, wenn wesentliche Informationen zu einem Startup den Gründern regelrecht aus der Nase gezogen werden müssen. Einige VCs und Business Angels bieten deshalb Kurse oder Anleitungen an, was sie von Gründern in einem Pitch hören möchten. Die folgende Liste ist eine Zusammenfassung dieser Best-Practice-Tipps von Silicon-Valley-Investoren:


Teil 1: Warum investieren? | Teil 3: Was ist der genaue Plan?


4) Einzigartige Lösung

 Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Was genau ist das Produkt oder die Dienstleistung, das/die die Kunden kaufen?
  2. Was ist das Wertversprechen, der wirtschaftliche Nutzen, was sind andere Vorteile?
  3. Trugen Kunden zur Produktentwicklung bei? Ist die Lösung weiterreichend oder eher für einen eingeschränkten Bereich anwendbar?
  4. Wie viel kostet die Lösung?
  5. Gibt es eine ganze Produktpalette?
  6. Gibt es Kennzahlen und andere Meilensteine, die genannt werden können?
Übliche Fehler:
  • Es gibt keinen klaren Geschäftsnutzen oder ROI.
  • Das Design ist durch Kunden nicht verifiziert.
  • Das Ganze klingt eher nach einem Beratungsunternehmen, aber keinem Startup mit skalierbarem Produkt oder Dienstleistung.

Gute Vorgehensweise:

  • Das Startup arbeitet mit den Kunden als Designpartner.
  • Das Startup hat Kunden im Advisory Board.
  • Es gibt eine externe Marktvalidierung und –forschung.

5) Zugrundeliegende Technologie

 Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Wie funktioniert die zugrundeliegende Technologie?
  2. Was ist die geheime Zutat?
  3. Wie schwierig ist es, die Technologie umzusetzen?
  4. Ist das Produkt fertig? Ist das, was bei der Pitchdemo gezeigt wird, das Endprodukt?
  5. Sind die wichtigsten Bestandteile patentiert? Sind Patente eingereicht? Gibt es ein globales Patent?
Übliche Fehler:
  • Es werden für einen wenig spezialisierten VC zu viele Details genannt.
  • Es sind zu viele Anpassungen notwendig um das Produkt skalieren und warten zu können.

Gute Vorgehensweise:

  • Ein einfaches Diagramm vorbereiten, das zeigt wie die Technologie in das Kundensystem passt.

6) Zielmarkt

Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Wie sieht der primäre Zielmarkt aus?
  2. Wir groß ist der Markt heute und in Zukunft?
  3. Wie sieht die Compound Annual Growth Rate (CAGR) aus?
  4. Was sind die zugrundeliegenden Marktkräfte, die das Wachstum treiben?
  5. Worauf wird hier genau gewettet?
  6. Wie hoch muss der Marktanteil sein, dass der Break-Even-Point erreicht wird?
Übliche Fehler:
  • Der Markt ist zu klein.
  • Das Wachstum ist zu langsam.
  • Es gibt keinen Fokus. Das Startup verfolgt zu viele Märkte oder Nischen auf einmal.

Gute Vorgehensweise:

  • Externe Studien bestätigen die Angaben und sie stimmen mit der eigenen Pipeline überein.

7) Markteintrittsstrategie

Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Was ist der unfaire Geschäftsvorteil den das Startup hat?
  2. Wie sieht das Geschäftsmodell aus? Wer sind die Partner? Über welche Kanäle wird vertrieben oder werden Kunden erreicht? Wie schaut das Preismodell aus, wie der Verkaufszyklus?
  3. Kann das Startup effizient verkaufen?
  4. Was ist die Strategie für die „Weltherrschaft“?
  5. Wie weit gehen die Verkaufsvorhersagen dieses und nächstes Jahr?
Übliche Fehler:
  • Das Startup behauptet: “unsere Technologie ist so viel besser als die der Konkurrenz.”
  • Das Startup behauptet: „wenn wir es bauen, dann werden die Kunden schon kommen.”
  • Was das Startup vorlegt ist ein wissenschaftliches Projekt, aber kein Unternehmen.

Gute Vorgehensweise:

  • Wenn das Startup mit einem Markteintrittspartner vorgeht, aber nicht alles auf ihn setzt, sondern Alternativen hat.
  • Das Startup zeigt eine glaubhafte Verkaufspipeline.

Teil 1: Warum investieren? | Teil 3: Was ist der genaue Plan?


Redaktionstipps

Zum Autor: 

Mario HergerDr. Mario Herger ist der CEO von Enterprise Garage Consultancy und lebt seit 2001 im Silicon Valley. Der langjährige SAP-Entwicklungsleiter und Innovationsstratege berät Unternehmen, wie sie den innovativen und entrepreneurischen Spirit aus dem Silicon Valley auf ihre Organisationen übertragen können. Als Autor ist er mit dem Buch „Das Silicon Valley Mindset“ erfolgreich.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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