17.07.2018

“Tech-Titans”: Europäische Scaleups am Weg zum 50 Milliarden-Dollar-Unternehmen

Bereits zum fünften Mal bringt das M&A-Beratungs- und Tech-Investitionsunternehmen GP Bullhound seinen Report "Titans of Tech: European Tech Comes of Age" heraus. Dieser Report analysiert das Wachstum von Europas führenden Technologieunternehmen, die auf dem Weg zu den ersten europäischen "Tech-Titans" sind. Die Quintessenz: Europa steht kurz davor, ein eigenes 50-Milliarden-Dollar-Unternehmen hervorzubringen.
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Tech-Titans
(c) spotify: Das Musikunternehmen des Gründers Daniel Ek führt das Rennen um eine 50 Milliarden Dollar Unternehmensbewertung an.

Im Tech-Sektor Europas bewegt sich etwas. Laut dem Tech-Titans-Report hat sich im europäischen Raum die Anzahl der Unicorns seit 2014 von 30 auf 69 erhöht. Allein im Vorjahr waren es 14 Firmen, die den Unternehmenswert von einer Milliarde US-Dollar übersprungen haben. Der Brutkasten hat mit Julian Riedlbauer, Partner von GB Bullhound, über aktuelle Entwicklungen in der Tech-Szene gesprochen.

+++ Unicorn-Status erreicht: Revolut holt sich 250 Mio USD Kapital +++

Tech-Titans-Report: Spotify am Weg zum Titanen

GP Bullhound zufolge haben sich seit 2014 fünf ‘Decacorns’ – Unternehmen im Wert von zehn Milliarden US-Dollar oder mehr – in der europäischen Technologieszene etabliert: Yandex, Zalando, Supercell, Mobileye und Spotify. Der Musik-Streaming-Dienst Spotify ist dabei der klare Spitzenreiter im Rennen auf dem Weg zum “Titanen” mit 50 Milliarden-US-Dollar-Bewertung. Das Unternehmen konnte innerhalb von einem Jahr durch seinen kürzlich abgeschlossenen Börsengang seine Unternehmensbewertung um 122 Prozent steigern.

Tech-Titans
(C) GP Bullhound – Spotify führt im Rennen zum europäischen Tech-Titanen.

Allein der deutsche Markt hat bislang acht Unicorn-Unternehmen hervorgebracht, woraus eine Gesamtbewertung von 36 Milliarden US-Dollar resultiert. Den Grund für die allgemein positive Entwicklung in Europa sieht Julian Riedlbauer darin, dass Gründer mehr Erfahrung haben und in europäische Firmen mehr Geld hineingesteckt wird. “Dadurch können Unternehmen schneller wachsen. Zudem gibt es mehr Börsengänge und allgemein gesprochen, mehr Möglichkeiten Geld zu akquirieren”, sagt der Leiter der deutschen GP Bullhound-Niederlassung in Berlin.

Mehr Wachstumskapital und schnellere Internationalisierung

Neben dem deutschen ist es vor allem der UK-Markt, der laut dem Tech-Titans-Report federführend ist. Dort sind allein im letzten Jahr sechs Unicorns entstanden. Die Voraussetzungen für diese Entwicklung lägen im britischen Ökosystem, das zu den älteren europäischen Systemen gehöre. Britische Unternehmen würden sich ferner schneller internationalisieren, meint Riedlbauer, der zudem mehr Wachstumskapital auf der Insel verortet. Im Tech-Titans-Report ist hierbei von einem Paradigmenwechsel die Rede, was Investitionskapital betrifft. Der Report nimmt dabei strategische Investoren in den Fokus.

Strategische Investoren besser als Finanzinvestoren?

2017 erhielten europäische Tech-Unternehmen rund 20 Milliarden US-Dollar an Investitionen. Megarounds – Finanzierungsrunden von 200 Millionen oder mehr –  konnten im Vorjahr neun Unternehmen (darunter u. a. Auto1 Group, Deliveroo, Delivery Hero, Klarna und Unity) lukrieren, während es 2013 gerade einmal zwei (Spotify und Mobileye) waren. Als Grund nennt der Report die vermehrte Aktivität von strategischen Investoren. 42 Prozent der Investments in Megarounds-Größe im Jahr 2017 und 75 Prozent in diesem Jahr stammen von Strategen wie etwa BBVA, Naspers und Softbank.

Warum dies so sei und warum die Investitionsbereitschaft seitens strategischer Investoren im Vergleich zu Finanzinvestoren größer werde, wisse man noch nicht, so Riedlbauer. Jedoch deute die Entwicklung auf einen Paradigmenwechsel hin, da die Strategie an die Stelle der traditionellen Finanzinvestoren trete. Hierbei seien es vor allem asiatische Investoren, die am ehesten investieren. Sie hätten im Jahr 2017 bereits 35 Prozent und in diesem Jahr mehr als die Hälfte aller bisherigen Mega-Runden geführt.

Tech-Titans
(c) GP Bullhound – Strategische Investoren gewinnen bei Finanzierungsfragen mehr an Bedeutung.

Mehr Kapital in USA und Asien

Laut Report wird klar: Der Technologiesektor in den USA und Asien hat im Durchschnitt 4,5-mal mehr Kapital angezogen als seine europäischen Pendants: Chinas Didi hat mit 15,7 Milliarden US-Dollar die meisten Finanzmittel von Investoren erhalten, während in Deutschlands Delivery Hero 2,9 Milliarden US-Dollar seit der Gründung bis Ende des letzten Jahres eingesammelt hat. Auch im vergangenem Jahr hat das Unternehmen die meisten Mittel in Europa beschafft. “Europa liegt deutlich hinter China, was größere Finanzierungsrunden betrifft. Es muss noch einiges getan werden, um aufzuschließen, aber es wird besser”, so die Einschätzung Riedlbauers zum Vergleich mit internationalen Spitzenreitern.

Österreich nicht aggressiv genug

Der Report nennt mit UK, Deutschland, Schweden, Israel und Russland fünf essentielle Key-Markets, die für die europäische Tech-Szene von großer Bedeutung sind. Österreich dagegen habe zwar eine aktive Tech-Szene und tolle Startups, jedoch sind die Firmen “global nicht aggressiv genug”, so Riedlbauer. Die österreichische Szene befinde sich dort, wo Berlin vor fünf Jahren war. Es brauche mehr Kapital und Unternehmen, die groß genug werden, um internationale Investoren anzuziehen.

Die Kriterien für den Report

Für den Report wurden mehr als 400 Firmen im europäischen Technologie-Ökosystem analysiert. Ziel war es, die Unternehmen zu identifizieren, die am ehesten zu den Milliarden-Unternehmen von morgen gehören werden. Für die Analyse waren Technologieunternehmen mit einer Ausrichtung auf Internet/Software mit europäischem Hauptsitz und einer Gründung nach dem Jahr 2000 relevant. Zudem wurden nur Firmen berücksichtigt, die ab 2014 20 Millionen US-Dollar oder mehr eingesammelt haben oder einen Unternehmenswert von 400 Millionen US-Dollar hatten.

Über GP Bullhound

Das weltweit agierende M&A-Beratungs- und Tech-Investitionsunternehmen GP Bullhound berät sowohl Unternehmen, als auch Gründer und Investoren in den Bereichen Mergers & Acquisitions (M&A) und Wachstumsfinanzierungen. Seit seiner Gründung 1999 in London hat GP Bullhound mehr als 240 M&A- und Privat-Placement-Transaktionen mit führenden Industrieunternehmen wie Essence, Avito, Delivery Hero, Fjord, King Digital Entertainment, Pingdom, Innogames sowie Spotify abgeschlossen und hat mittlerweile Standorte in San Francisco, Stockholm, Berlin, Manchester, Hongkong, Madrid, New York und Paris.


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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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