21.02.2020

„Zu hohe Bewertung“ – ein österreichischer Denkfehler

Kommentar. Der Vergleich heimischer Startups mit jenen aus dem Silicon Valley ist müssig, so lange hier nach dem Ist-Zustand und dort nach dem Soll-Zustand bewertet wird. Wer Unicorns will, muss anders denken.
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Joool Refurbed - Zu hohe Bewertung
Screenshot: Leo Hillinger bei der Bewertung des Startups Refurbed bei 2 Minuten 2 Millionen

Das Titelbild dieses Beitrags entstammt einer Episode der Puls4-Show 2 Minuten 2 Millionen. Es zeigt den Gesichtsausdruck von Investor Leo Hillinger, als ein Startup seine Bewertung ausrief. Für ihn war es, wie so oft, eine „zu hohe Bewertung“ – inzwischen ein Running Gag in der Show. Doch Leo Hillinger sei an dieser Stelle in Schutz genommen. Er ist bei weitem nicht der einzige in Österreich, den das hier betrifft. Wie viele andere Investoren – vom kleinen Business Angel bis zum mittelgroßen VC (Anm. Risikokapital-Gesellschaft) – wird er wahrscheinlich nie in ein zukünftiges Unicorn, also ein Unternehmen mit mehr als einer Milliarde US-Dollar Bewertung investieren – und zwar, weil er sich selbst im Weg steht.

+++ Die beiden schnellsten Unicorns aller Zeiten machen genau das gleiche +++

Bewertung nach dem Soll-Zustand

Um zu verstehen warum, hilft ein Blick ins Silicon Valley, der Region mit der größten Unicorn-Dichte der Welt, oder auch nach China. Hämisch kommentieren wir Österreicher es gerne, wenn sich herausstellt, das eines der Scaleups dort komplett überbewertet war und mit viel medialem Krach untergeht. Aber das gehört zum Spiel dazu. Die großen VCs im Valley und auch andernorts machen nämlich eines entscheidend anders, als die meisten Investoren in Österreich: Sie bewerten Startups nach ihrem Potenzial, quasi nach dem Soll-Zustand. Die Frage lautet: Was kann das Unternehmen erreichen, wenn es ausreichend Kapital hat und alles gut geht?

„Think Big“ ist die einzige Option

Die erstgenannte Variable „ausreichend Kapital“ bedeutet: Manche Ideen – seien sie auch noch so gut – können überhaupt nur aufgehen, wenn massiv investiert wird (Anm.: Es ist freilich nicht in jedem Fall so). Mit 100.000 oder auch einer Million Euro Kapital lässt sich mit einem B2C-Produkt nicht der Weltmarkt erobern – oft braucht es schon in einer frühen Phase 100 Millionen oder mehr.

Um ein Beispiel zu nennen: In der Konsolidierung des E-Scooter-Markts werden am Ende jene Unternehmen als Sieger aussteigen, die am meisten Kapital haben. Hier geht es um hunderte Millionen US-Dollar und um die Option, von den Investoren im entscheidenden Moment noch einmal einen Mega-Betrag zu bekommen, etwa für eine Übernahme. Hätte einer der relevanten Player in der Seed-Phase 30 Prozent Anteile für 100.000 Euro abgegeben, hätte er das Rennen um weiteres Kapital und in weiterer Folge um den Markt schon verloren gehabt – und sein Investor ebenfalls. Die beteiligten VCs wussten aber: „Think Big“ ist die einzige Option. Ein gut umgesetztes Produkt und Umsätze kommen dann schon, wenn das nötige Kapital da ist.

Eine sehr Riskante Wette

Oder sie kommen nicht, was zu zweiten zuvor genannten Variable, „wenn alles gut geht“, führt. Es ist eine sehr riskante Wette, die die Seed-Investoren im Silicon Valley mit jedem einzelnen Investment eingehen. Sie rechnen daher damit, dass aus dem überwiegenden Großteil ihrer Beteiligungen nichts wird. Dieser Umstand ist nämlich nahezu irrelevant, wenn ein Unternehmen in ihrem Portfolio das nächste Facebook ist. Und was hat Facebook dorthin gebracht, wo es heute steht? Unter anderem Unsummen an Kapital zu einer guten Bewertung zu einem frühen Zeitpunkt.

„Zu hohe Bewertung“ – verwässerte Anteile – keine Chance

Hier in Österreich geht es dagegen meist nicht um das Potenzial, den Soll-Zustand, sondern um den Ist-Zustand. Noch keine Umsätze, kein ausgereiftes Produkt – zu hohe Bewertung! Problematisch wird es dann, wenn Startups, die eigentlich Unicorn-Potenzial haben, gerade so sehr auf die ersten 100.000 Euro angewiesen sind, dass sie auf den 30 Prozent-Deal einsteigen. Welcher VC soll ihnen bei so verwässerten Anteilen in der nächsten Runde zehn Millionen Euro für vielleicht zehn Prozent Anteile geben, damit der erste große Rollout gelingt? Oder in der übernächsten Runde 100 Millionen Euro für vielleicht 20 Prozent, damit sprichwörtlich die Welt erobert werden kann und dennoch Anteile für das nächste Mega-Investment übrig bleiben, mit dem die Position am Weltmarkt gefestigt und der Unicorn-Status erreicht wird?

Eine einfache Einhorn-Rechnung

Natürlich verfügt der durchschnittliche heimische Business Angel nicht über das Kapital, um gleich in mehrere Startups mit großen Summen einzusteigen. Das ist auch nicht nötig. Im allerersten Schritt können 100.000 Euro ausreichen, um soviel aufzubauen, dass man bei einem größeren VC anklopfen kann (was die Angels tatkräftig unterstützen sollten). Wenn man als Angel das Unicorn-Potenzial tatsächlich sieht, hilft eine einfache Rechnung: Wer sich um 100.000 Euro ein Prozent Anteile kauft, investiert zu einer Bewertung von zehn Millionen Euro. Erreicht das Startup dann wirklich den Unicorn-Status, kann man seinen Anteil mit einem Return on Investment verkaufen, von dem man hierzulande üblicherweise nur träumt. Man steht sich eben selbst im Weg.

EDIT: Im letzten Absatz hieß es ursprünglich, man könne den beschriebenen ein Prozent-Anteil im Fall des Erreichens des Unicorn-Status für den 100-fachen Preis verkaufen. Das ist aufgrund der Arithmetik bei Folgeinvestments nicht möglich, da der Investor sich an weiteren Kapital-Runden beteiligen müsste, um seinen Anteil von einem Prozent zu halten. Tatsächlich läge der Faktor also niedriger.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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„Zu hohe Bewertung“ – ein österreichischer Denkfehler

Das Titelbild dieses Beitrags entstammt einer Episode der Puls4-Show 2 Minuten 2 Millionen. Es zeigt den Gesichtsausdruck von Investor Leo Hillinger, als ein Startup seine Bewertung ausrief. Mit 100.000 oder auch einer Million Euro Kapital lässt sich mit einem B2C-Produkt nicht der Weltmarkt erobern – oft braucht es schon in einer frühen Phase 100 Millionen oder mehr. Die beteiligten VCs wussten aber: „Think Big“ ist die einzige Option. Unter anderem Unsummen an Kapital zu einer guten Bewertung zu einem frühen Zeitpunkt. Wenn man als Angel das Unicorn-Potenzial tatsächlich sieht, hilft eine einfache Rechnung: Wer sich um 100.000 Euro ein Prozent Anteile kauft, investiert zu einer Bewertung von zehn Millionen Euro.

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Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

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