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    Kostensenkung und Effizienzsteigerung durch KI: VC investieren zunehmend mehr Geld

    By: rootdata|2026/08/16 03:20:00
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    Autor: Zen, PANews

    Am 11. August gab die etablierte Risikokapitalgesellschaft Accel bekannt, dass sie eine neue Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Milliarden USD abgeschlossen hat. Im April dieses Jahres hatte das Unternehmen gerade einen späteren Investitionsfonds in Höhe von 5 Milliarden USD gesammelt. In nur vier Monaten hat Accel somit 8,5 Milliarden USD mobilisiert.

    Accel betrachtet KI als einen "Superzyklus" einer Technologie, die sich noch in einem frühen Stadium befindet. Ihrer Einschätzung nach verkürzt KI erheblich den Zeitraum, den Startups benötigen, um von der Produktidee zur Skalierung überzugehen.

    Im Gegensatz zur Erzählung von "Kostensenkung und Effizienzsteigerung" wird der Primärmarkt für KI jedoch zunehmend teurer. Die Größenordnung der Seed-Finanzierung steigt kontinuierlich, die frühen Bewertungen erhöhen sich ständig, und einige KI-Unternehmen, die noch keine ausgereiften Produkte oder Einnahmemodelle entwickelt haben, können bereits Kapital erhalten, das früher nur für Unternehmen in der Wachstumsphase verfügbar war.

    KI senkt zwar die Kosten für die Gründung eines Unternehmens, erhöht jedoch gleichzeitig die Preise für den Erwerb von Anteilen an hochwertigen KI-Unternehmen.

    Sinkende Gründungskosten, steigende Kapitalwetten

    KI-Tools ermöglichen es einigen Software-, SaaS- und Fintech-Startups, Produktentwicklung und frühe Validierung mit weniger Kapital abzuschließen. Ein kleines Team kann heute Aufgaben erledigen, die früher mehr Ingenieure, Vertriebs- und Betriebspersonal erforderten.

    Laut Forschungsdaten des Equity-Management-Dienstleisters Carta beträgt die mediane Teamgröße von Seed-Stage-Startups in den USA nur 4 Personen; die durchschnittliche Mitarbeiterzahl in der B-Runde ist von 53 im Jahr 2023 auf 45 gesunken, während die D-Runde um 29 % auf 131 Personen zurückgegangen ist.

    Im Hinblick auf die Finanzierungsstruktur von Startups treibt KI den Primärmarkt in eine Polarisierung, wobei der Finanzierungsmarkt zunehmend eine deutliche "Hantelstruktur" aufweist.

    Einerseits sinken die anfänglichen Kapitalanforderungen für leichte Startups, die signifikante fixe Kosten durch KI-Tools senken; andererseits erleben einige wenige Startups mit erstklassigen Teams und technologischem Hintergrund einen umfassenden Anstieg der Finanzierungsgrößen und erhalten in der Anfangsphase weit höhere Finanzierungen und Bewertungen als gewöhnliche Startups.

    Laut Carta haben im ersten Quartal 2026 etwa 3000 Startups in den USA Pre-Seed-Finanzierungen abgeschlossen, wobei die endgültige Finanzierungsgröße voraussichtlich etwa 2,9 Milliarden USD beträgt, was im Wesentlichen dem Niveau der letzten Quartale entspricht. Der Anteil der Mittel, die an KI-Startups vergeben wurden, beträgt bereits 50 %, während dieser Anteil vor einigen Jahren bei etwa 30 % lag.

    In Bezug auf die Mittelverteilung ist der Anteil der mittleren Finanzierungsgrößen zwischen 1 Million und 2,5 Millionen USD von 24 % im ersten Quartal 2023 auf 18 % gesunken, während kleinere Finanzierungen unter 1 Million USD häufiger werden. Der Anteil der großen Finanzierungen über 2,5 Millionen USD bleibt stabil.

    Darüber hinaus weiten sich die Bewertungen der Spitzenprojekte weiter aus. Laut Carta haben die 10 % der Startups mit den höchsten Bewertungen in SAFE-Transaktionen, die über 2,5 Millionen USD finanziert wurden, bereits eine Bewertung von über 100 Millionen USD erreicht; im zweiten Quartal 2026 haben die Projekte in der Seed-Runde, die zu den obersten 5 % der Bewertungen gehören, etwa 200 Millionen USD erreicht, was einem Anstieg von 177 % im Vergleich zu 72,2 Millionen USD im gleichen Zeitraum 2025 entspricht.

    KI definiert das traditionelle Konzept der "frühen Finanzierung" neu, und diese Veränderung ist in den letzten Monaten besonders deutlich geworden.

    Eine Gruppe von Kernforschern und Führungskräften von führenden KI-Unternehmen wie Google und OpenAI hat gerade ihre Stellen gekündigt, um eigene Unternehmen zu gründen, die sich noch in einem sehr frühen Stadium befinden, aber die Kapitalbewertung hat bereits schnell die Milliarden- oder sogar Zehn-Milliarden-Dollar-Marke erreicht.

    Anfang August verließen Jeff Dean, der fast 27 Jahre bei Google gearbeitet hat, sowie Sanjay Ghemawat, Quoc Le und Oriol Vinyals, mehrere Kernforscher von Google und DeepMind, gemeinsam das Unternehmen, um die KI-Forschungsfirma Discovery Loop zu gründen.

    Bei der offiziellen Gründung hatte das Unternehmen noch nicht einmal sein Team und seine Büros aufgebaut, erhielt jedoch bereits Unterstützung von Institutionen wie Radical Ventures, Khosla Ventures, Lightspeed und Kleiner Perkins, wobei Alphabet ebenfalls als Gründungspartner beteiligt war. Später wurde berichtet, dass Discovery Loop über eine Finanzierung von etwa 1 Milliarde USD diskutiert, die einer Bewertung von etwa 10 Milliarden USD entspricht.

    Der ehemalige Chief Product Officer von OpenAI, Kevin Weil, plant nach seinem Ausscheiden in diesem Jahr ein KI-Wissenschaftsunternehmen, dessen Name und Produkt noch nicht bekannt sind. Laut den neuesten Berichten aus August sucht das Projekt eine Finanzierung von etwa 150 Millionen USD, was einer Bewertung von mindestens 750 Millionen USD entspricht.

    Im April dieses Jahres hat Ineffable Intelligence, gegründet von David Silver, einem ehemaligen Kernforscher für verstärkendes Lernen bei DeepMind, eine Seed-Runde von 1,1 Milliarden USD abgeschlossen, mit einer Bewertung von 5,1 Milliarden USD, was es zu einer der größten Seed-Finanzierungen in Europa macht.

    In der Gründerversion der KI-Ära wird Kapital dazu verwendet, das zukünftige Potenzial von Top-Teams "einmalig zu monetarisieren".

    Bewertungsanstieg erhöht die Kosten für VC-Anteile

    Früher waren Produktfähigkeiten, Benutzerwachstum und Einnahmen oft die wichtigsten Grundlagen für eine schrittweise Erhöhung der Bewertungen. Heute können für Teams aus führenden Laboren wie OpenAI und Google DeepMind bereits die Forschungshistorie, die Talentzusammensetzung und die Möglichkeit, Plattformunternehmen aufzubauen, bereits in der frühen Gründungsphase kapitalisiert werden.

    Das Geschäftsmodell von Risikokapital ist sehr einfach: Die Rendite hängt in hohem Maße von den Einstiegspreisen und dem Anteil ab. Für Frühphasenfonds ist es wichtig, bei niedrigen Unternehmensbewertungen eine ausreichend große Anfangsposition aufzubauen und diese in den nachfolgenden Finanzierungsrunden zu halten, um überdurchschnittliche Renditen zu erzielen.

    Doch im aktuellen KI-Investitionsboom verkürzt sich das Zeitfenster für den Erwerb von Anteilen an hochwertigen Projekten schnell.

    Die neuesten Daten von Carta aus dem Juli zeigen, dass der Anteil der Verwässerung in der Finanzierung von Softwareunternehmen in den letzten sechs Monaten weiter gesunken ist. Dabei beträgt der mediane Verwässerungsanteil in der Seed-Runde und der A-Runde etwa 18 %, in der B-Runde ist er auf 12 % gesunken, und in der C-Runde liegt er bereits unter 10 %. Gleichzeitig beträgt der mediane Wert in der Seed-Runde 24,3 Millionen USD, in der A-Runde und B-Runde jeweils 80 Millionen USD und 191 Millionen USD.

    Mit anderen Worten, während die Finanzierungsgrößen und Unternehmensbewertungen weiter steigen, hat sich der Anteil, den die Gründerteams abgeben, nicht entsprechend erhöht. Für VCs, die einen hohen Anteil halten möchten, steigen die erforderlichen Investitionen für den Erwerb des gleichen Anteils erheblich.

    Angenommen, ein Startup hat vor der Finanzierung eine Bewertung von 90 Millionen USD, und ein VC investiert 10 Millionen USD, was ihm etwa 10 % der Anteile einbringt. Wenn die Bewertung des Unternehmens in derselben Phase auf 490 Millionen USD steigt, würde der Betrag, der erforderlich ist, um fast 10 % der Anteile zu erwerben, auf etwa 50 Millionen USD steigen.

    Das bedeutet, dass VCs sowohl investieren als auch mithalten müssen. Dies erfordert von großen VCs, dass sie sowohl in der Frühphase ausreichend Anteile erwerben als auch genügend Kapital für die nachfolgenden Finanzierungsrunden reservieren, nachdem die Unternehmensbewertungen schnell gestiegen sind.

    Dieser Trend ist zu einem Konsens unter allen führenden VCs geworden. In den 3,5 Milliarden USD, die Accel gesammelt hat, sind 1,35 Milliarden USD für einen globalen Expansionsfonds eingeplant, dessen Hauptzweck darin besteht, größere erste Investitionen in der Frühphase zu unterstützen und schnell nachzulegen. Der im April gesammelte Fonds in Höhe von 5 Milliarden USD soll Accel auch Kapital bieten, um seine Investitionsfähigkeit aufrechtzuerhalten, wenn die Portfoliounternehmen in die Wachstumsphase eintreten.

    Im Januar dieses Jahres hat a16z einmalig über 15 Milliarden USD gesammelt, wobei 6,75 Milliarden USD für Investitionen in Wachstumsphasen und 1,7 Milliarden USD speziell für KI-Infrastruktur vorgesehen sind.

    B Capital hat anschließend einen Frühphasenfonds in Höhe von 500 Millionen USD abgeschlossen, der doppelt so groß ist wie der vorherige Fonds. Das Management wies darauf hin, dass mit dem Eintritt von viel Kapital in den Frühmarkt einige Bewertungen und Transaktionsgrößen in der Frühfinanzierung zunehmend denen in der Wachstumsphase ähneln.

    Matthew-Effekt: Kapital konzentriert sich weiter auf wenige führende KI-Projekte

    Der Primärmarkt konzentriert sich zunehmend auf einige wenige Spitzenprojekte.

    Die neuesten Daten von Carta zeigen, dass im ersten Halbjahr 2026 die abgedeckten Unternehmen insgesamt 58,7 Milliarden USD an Risikofinanzierungen abgeschlossen haben, was einem Anstieg gegenüber 56,5 Milliarden USD im Vorjahr entspricht, jedoch die Unterschiede zwischen den Finanzierungsphasen deutlich zugenommen haben. Dabei ist das Volumen der Seed-Runden von 6,5 Milliarden USD auf 3,8 Milliarden USD gesunken, die B-Runde von 13,5 Milliarden USD auf 10,4 Milliarden USD, während die A-Runde im Wesentlichen bei 12,7 Milliarden USD bleibt; die C-Runde und spätere Phasen sind von 23,9 Milliarden USD auf 31,8 Milliarden USD gestiegen.

    Crunchbase berichtet, dass im zweiten Quartal 2026 weltweit über 70 % der Startup-Finanzierungen in KI-Unternehmen flossen, was im Vergleich zu weniger als 50 % im Vorjahr deutlich gestiegen ist. In diesem Zeitraum haben 16 Unternehmen Finanzierungen von über 1 Milliarde USD abgeschlossen, insgesamt 108,6 Milliarden USD, was 53 % des gesamten Risikokapitals für dieses Quartal ausmacht.

    Der Geldfluss zu den Spitzenunternehmen ist noch deutlicher. In der ersten Jahreshälfte haben OpenAI und Anthropic zusammen 217 Milliarden USD an Finanzierungen erhalten, was 43 % des gesamten Finanzierungsvolumens für Startups weltweit ausmacht. Das bedeutet, dass der aktuelle KI-Investitionsboom nicht zu einer gleichmäßigen Verteilung des Kapitals auf viele Startups führt, sondern zunehmend auf einige wenige grundlegende Modellunternehmen und bereits marktanerkannte Spitzenprojekte konzentriert ist.

    Diese Konzentration verstärkt den Wettbewerb großer Fonds um Spitzenprojekte.

    Wenn es nur wenige KI-Unternehmen gibt, die sich zu globalen Plattformen entwickeln können, könnte das Fehlen eines großen Fonds in der Aktionärsliste dieser Unternehmen die Rendite des gesamten Fondszyklus direkt beeinflussen. Im Vergleich zur Erhöhung der Anzahl der Investitionsprojekte entscheiden sich immer mehr Institutionen dafür, die Anzahl der Investitionsziele zu reduzieren und größere Beträge in weniger hochgradig sichere Projekte zu investieren.

    Dies schafft auch einen sich selbst verstärkenden Mechanismus: Hochwertige KI-Unternehmen wachsen schneller, was dazu führt, dass VCs früher in den Wettbewerb eintreten. Der gegenseitige Wettbewerb führt zu höheren frühen Bewertungen, was die erforderlichen Investitionen zur Aufrechterhaltung des Anteils erhöht. In der Folge konzentriert sich das Kapital weiter auf Spitzenprojekte, und große Fonds stärken ihren Vorteil in den nachfolgenden Finanzierungsrunden.

    Letztendlich hat KI nicht nur die Finanzierungslücke zwischen Startups vergrößert, sondern auch die Wettbewerbslandschaft der VC-Branche selbst neu definiert. Kleinere Fonds sind von den Auswirkungen besonders betroffen.

    Ein Fonds in Höhe von 100 Millionen USD konnte früher in Dutzende von Seed-Projekten diversifizieren. Wenn jedoch ein Spitzen-KI-Projekt in einer Finanzierungsrunde mehrere Millionen USD erreicht, während die Investitionsinstitutionen auch Kapital für nachfolgende Finanzierungen reservieren müssen, wird die Fähigkeit kleiner Fonds, an beliebten KI-Projekten teilzunehmen, deutlich sinken.

    Große Institutionen können hingegen durch Fonds in verschiedenen Phasen den gesamten Kapitalzyklus eines Unternehmens abdecken: Frühphasenfonds sind für den Aufbau von Positionen verantwortlich, Wachstumsfonds setzen nach, und spätere Fonds halten die Anteile. Accel hat in vier Monaten 8,5 Milliarden USD gesammelt, was ein typisches Beispiel für diesen Trend ist.

    Hohe Bewertungen berücksichtigen bereits zukünftige Wachstumserwartungen

    Die Erweiterung des VC-Finanzierungsvolumens bedeutet jedoch nicht, dass die Investitionsrenditen leichter zu erzielen sind. Tatsächlich erfordert eine höhere Bewertung auch höhere Anforderungen an das zukünftige Wachstum und die Exit-Größe des Unternehmens.

    Wenn ein Startup in der Phase einer Bewertung von 100 Millionen USD investiert wird, kann es durch ein Wachstum auf 1 Milliarde USD eine zehnfache Bewertungssteigerung erzielen; wenn jedoch die frühe Bewertung eines Unternehmens bereits 10 Milliarden USD beträgt, muss die endgültige Bewertung 100 Milliarden USD erreichen, um dasselbe zehnfache Wachstum zu erzielen.

    Die erste Finanzierungsrunde von Thinking Machines hat bereits eine Bewertung von 12 Milliarden USD erreicht; SSI hat in weniger als einem Jahr eine Bewertung von 32 Milliarden USD erreicht. Diese Bewertungen spiegeln die Knappheit der besten KI-Teams wider und bedeuten auch, dass ein erheblicher Teil der zukünftigen Wachstumserwartungen bereits vorweggenommen wurde.

    Das Risiko des aktuellen Primärmarktes für KI liegt genau hier. Wenn in Zukunft einige Plattformunternehmen mit Einnahmen und Gewinnen entstehen, die eine Marktkapitalisierung von mehreren hundert Milliarden USD unterstützen können, könnte die heutige hohe Bewertung noch verdaut werden; wenn jedoch die meisten KI-Unternehmen letztendlich keine ausreichenden technischen und geschäftlichen Barrieren aufbauen können, wird der hohe Einstiegspreis den potenziellen Rückfluss für Investitionsinstitutionen direkt komprimieren.

    Derzeit zeigt sich dieses Investitionsmodell auf dem Papier weiterhin positiv. Laut Carta haben einige VC-Fonds, die 2023 und 2024 gegründet wurden, derzeit eine interne Rendite, die besser ist als die einiger älterer Fonds aus den Jahren 2017 bis 2020. Ein erheblicher Teil dieser Renditen stammt jedoch aus der Neubewertung durch nachfolgende Finanzierungen und nicht aus tatsächlichen Cash-Rückflüssen durch IPOs oder Übernahmen. Die derzeit steigenden Bewertungen auf dem Primärmarkt müssen letztendlich durch zukünftiges Umsatzwachstum und Exit-Preise validiert werden.

    Für große VCs wie Accel ist das gegenwärtige, realistischere Problem jedoch nicht, auf eine Rückkehr der Bewertungen zu warten, sondern wie man vermeiden kann, in dieser Technologiewelle die wenigen Gewinner zu verpassen.

    Dies ist auch einer der Gründe für die kontinuierliche Expansion großer Fonds. Die Wachstums- und Finanzierungszyklen von KI-Unternehmen verkürzen sich deutlich, und sobald ein Projekt Marktakzeptanz erlangt, kann die Bewertung in mehreren Finanzierungsrunden schnell steigen. Wenn VCs in der Frühphase ausreichend Anteile erwerben und diese in den nachfolgenden Finanzierungsrunden halten möchten, müssen sie sich auf Kapitalreserven vorbereiten, die weit über dem Niveau der Vergangenheit liegen.

    Accel definiert KI als einen "Superzyklus" einer Technologie, die sich noch in einem frühen Stadium befindet. Unter der Annahme, dass diese Einschätzung zutrifft, entsprechen die 3,5 Milliarden USD für Früh- und Expansionsfonds und das zuvor gesammelte Kapital von 5 Milliarden USD tatsächlich derselben Strategie: Möglichst früh in potenzielle Gewinner einzusteigen und Raum für kontinuierliche Investitionen nach der schnellen Wertsteigerung zu schaffen.

    Dies bildet auch den offensichtlichsten Widerspruch im aktuellen KI-Investitionsboom: KI hat die Kosten für die Gründung eines Unternehmens gesenkt, aber nicht die Kosten für die Investition in hochwertige KI-Unternehmen.

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