Das AppliedAI Institute for Europe veröffentlicht jedes Jahr die deutsche KI-Startup-Landschaft. Sie soll nicht nur dazu beitragen, das allgemeine Wissen über angewandte KI zu verbessern, sondern auch mehr Aufmerksamkeit auf deutsche KI-Startups lenken. Dies soll mehr Möglichkeiten für Partnerschaften zwischen Startups und Unternehmen schaffen und so die Nutzung von KI vorantreiben.
Die aktuelle siebte „German AI Startup Landscape“ umfasst 687 Startups, was einem Wachstum von 35 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Damit liegt die Wachstumsrate deutlich unter der des Vorjahres von 67 Prozent. Von den 508 KI-Startups auf der KI-Landscape von 2023 sind 467 weiterhin vertreten, 220 neue Jungunternehmen wurden in diesem Jahr hinzugefügt. Die Gründe, warum es 41 KI-Startups nicht mehr auf die Liste geschafft haben, sind vielfältig: 49 Prozent haben ihren Hauptsitz ins Ausland verlegt, 17 Prozent wurden übernommen und zehn Prozent befinden sich in Liquidation. Zudem mussten 24 Prozent entfernt werden, da sie die Altersgrenze für die Landscape von zehn Jahren überschritten haben. Auffallend ist, dass fast alle KI-Startups, die ihren Hauptsitz ins Ausland verlegt haben, ihren neuen Hauptsitz in den USA etabliert haben.
Berlin, München und Hamburg auf den vordersten Plätzen
Wie bereits in den letzten Versionen der „German AI Startup Landscape“ dominieren auch in diesem Jahr weiterhin die Städte Berlin und München. Der Anteil beider beläuft sich auf etwa 50 Prozent der deutschen KI-Startups. Berlin kommt dabei auf insgesamt 209 KI-Startups, während das Münchner Ökosystem 136 von ihnen vorweisen kann. Das drittplatzierte Hamburg kommt auf 65 KI-Startups. Auf den nächsten Plätzen folgen Karlsruhe (17 Startups), Stuttgart (16), Köln (16), Darmstadt (16), Aachen (11), Düsseldorf (11) und Frankfurt (10).
Auf Ebene der Bundesländer sicher sich ebenfalls Berlin den ersten Rang mit einem Anteil von 30,4 Prozent aller KI-Startups. Es folgen Bayern (23,3 Prozent), Baden-Württemberg (11,5 Prozent), Nordrhein-Westfalen (10,2 Prozent) und Hamburg (9,6 Prozent). Misst man die Zahl der KI-Startups pro Kopf, schiebt sich der Stadtstaat Hamburg auf Platz zwei hinter Berlin. Rang drei belegt Bayern, gefolgt vom Saarland, Baden-Württemberg und Hessen.
Die „German AI Startup Landscape“ sortiert die Startups in die vier Cluster Industry, Technology Type, Enterprise Intelligence oder Enterprise Function. Innerhalb dieser Cluster werden die Startups in weitere Sub-Kategorien eingeteilt, die von Computer Vision und Robotics über Human Ressources und Sales bis hin zu Manufacturing und Infrastructure die verschiedensten Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz umfassen. Dabei zeigt die Studie auch: Jedes fünfte KI-Startup ist im Bereich der generativen KI aktiv.
Finanzierungen von KI-Startups
In Sachen Finanzierungen stellt die Landscape fest, dass etwa 38 Prozent der aufgeführten Startups (246 Startups) mehr als eine Million Dollar einsammeln konnten. Für sie beträgt die durchschnittliche Finanzierungssumme 17,1 Millionen Dollar, während der Median bei 5,5 Millionen Dollar liegt. 80 KI-Startups erhielten sogar eine Finanzierung von mehr als 10 Millionen Dollar.
Dabei sind die Investitionstätigkeiten in neu gegründete KI-Startups nach 2021 zurückgegangen: Während Unternehmen, die 2021 gegründet wurden, bisher insgesamt etwa 535 Millionen Dollar erhalten haben, erhielten die in 2022 und 2023 gegründeten KI-Startups zusammen nur etwa 93 Millionen Dollar. Während reifere KI-Startups in der Regel höhere Finanzierungsrunden anziehen können, scheint es für jüngere GründerInnen, die 2022 oder später starteten, eine Herausforderung zu sein, Kapital zu beschaffen.
Die vielversprechendsten KI-Startups in Deutschland
Neben den statistischen Daten zur deutschen KI-Landschaft hat eine Jury aus den Partnern der Landscape (Deutsche Telekom, NVIDIA, Intel, UnternehmerTUM, Cherry Ventures, Earlybird Capital, UVC Partners, Yttrium, HTGF, eCAPITAL, Burda Principal Investments, HV Capital, D11Z.Ventures, MIG Capital and AI.FUND) in Zusammenarbeit mit den KI-ExpertenInnen des AppliedAI Institut for Europe eine Liste der vielversprechendsten KI-Startups in Deutschland 2024 erstellt. Unter den 27 ausgewählten Startups finden sich elf Teams aus München.
Celus arbeitet daran, dass jeder per Knopfdruck Elektronik entwickeln kann. Die KI des Startups wählt hierfür passende Bauteile aus und erstellt Schaltpläne sowie Leiterplatten-Layouts, die sofort für die Produktion bereit sind. So wie Codegeneratoren und Compiler vor Jahrzehnten die Softwareentwicklung revolutionierten, bringt Celus diese Vorteile und Prinzipien in die Welt der Elektronik.
Certivity befähigt Unternehmen, Vorschriften zu verstehen und anzuwenden, um konforme Produkte zu entwickeln. Hierzu wird die Lösung des Startups in den Entwicklungsprozess integriert werden, um die rechtliche und regulatorische Welt nahtlos mit dem technischen Bereich zu verbinden. So automatisiert das Startup den Prozess der technischen Compliance.
Dstack ist eine Open-Source-Engine zur Container-Orchestrierung, die speziell für den Betrieb von KI-Workloads in beliebigen Clouds oder Rechenzentren entwickelt wurde. Sie vereinfacht die Feinabstimmung und Bereitstellung von KI, integriert sich nahtlos in das Open-Source-Ökosystem und nutzt dabei verschiedene Hardware- und Cloud-Anbieter.
Fernride entwickelt skalierbare Automatisierungslösungen für LKW in der Hof- und Hafenlogistik. Dabei setzt das Startup auf den sogenannten human-assisted-autonomy-Ansatz, der die Fernübernahme von autonomen, elektrischen LKW ermöglicht und mit autonomer Fahrtechnologie auf einer skalierbaren Plattform kombiniert.
Floy will das Wohl von PatientInnen durch innovative Technologien in der Radiologie fördern. Hierzu setzt sich das Startup für präzisere Diagnosen und die frühzeitige Erkennung von Gesundheitsrisiken ein, indem es RadiologInnen mit seiner Künstlicher Intelligenz dabei hilft, schwierig zu sehende Abnormalitäten zu detektieren.
Helsing rüstet bestehende Waffensysteme mit einer KI auf, die die von Bordsensoren eingehenden Informationen analysiert. Dabei verpflichtet sich das Unternehmen zu Transparenz und Erklärbarkeit und setzt auf den „human in the loop”. Das bedeutet, dass die KI nicht selbst über militärische Ziele bestimmt, sondern Offiziere bei der Analyse der Lage unterstützt.
Orbem hat eine KI-gestützte digitale Technologie entwickelt, die biologische Proben automatisch analysiert und klassifiziert. Auf diese Weise will das Startup die Lebensmittelproduktion revolutionieren, um den Bedürfnissen einer wachsenden Bevölkerung gerecht zu werden.
Ororatech entwickelt ein globales, satellitenbasiertes Frühwarnsystem für Waldbrände. Die Daten werden dabei noch an Bord der Satelliten mithilfe von KI ausgewertet, und erkannte Ereignisse werden in Echtzeit weitergeleitet. Dadurch können Risiken im Voraus bewertet und Waldbrände weltweit zu jedem Zeitpunkt frühzeitig erkannt werden.
Remberg hilft Organisationen dabei, ihre Prozesse in Service & Instandhaltung rund um ihre Anlagen, Equipment & Co. in einer Hand zu verwalten und zu digitalisieren. Dabei bedient sich das Startup eines sogenannten „Extended-” oder „Anything-Relationship-Management” (XRM), einer Weiterentwicklung des „Customer-Relationship-Management”-Ansatzes – nur eben für das Internet der Dinge (IoT).
Tacto hat ein „Betriebssystem für die Lieferkette“ entwickelt: eine zentrale Steuerung von Lieferantenbeziehungen für den industriellen Mittelstand. Die KI-basierte Software soll eine strategische Lieferantenverwaltung, die unkomplizierte Abwicklung von Compliance für ESG-Regularien und einen effizienten sowie nachhaltigen Materialeinkauf zu optimierten Konditionen ermöglichen.
Trail ML will mit seinem Data-Science-Co-Piloten Vertrauen und Effizienz in der ML-Entwicklung ermöglichen. Hierzu bietet die Lösung unter anderem eine automatisierte Dokumentation und Test-Suite, um Entwicklerzeit freizusetzen und AI-Governance zu gewährleisten.
