Die fünfte jährliche Startup Landkarte
appliedAI gibt jährlich die ‘German AI Startup Landscape’ heraus, um KI-Startups in Deutschland hervorzuheben, den Einsatz von KI voranzutreiben und mehr Möglichkeiten für Partnerschaften zwischen Startups und Unternehmen zu schaffen. Gemeinsam mit unseren über 40 Partnern aus Wissenschaft, Regierung und Industrie wollen wir ein Ökosystem schaffen, in dem KI-Startups gedeihen und die Zukunft der KI zum Nutzen der Gesellschaft mitgestalten. Durch unsere zentrale Datenbank mit hochwertigen KI-Startups haben Konzerne und KMUs leichteren Zugang zu KI-Partnern, denen sie vertrauen können. Die in diesem Jahr erhobenen Daten zeigen, dass die KI-Szene hierzulande erwachsen wird und sich namhafte Startups zunehmend am Markt etablieren.
Zusammen mit NVIDIA, Google und neun Risikokapital-Firmen (Digital+ Partner, Earlybird Kapital, eCAPITAL, High-Tech Gründerfonds, HV Holtzbrinck Ventures, Lakestar, UVC, La Famiglia und Asgard) haben wir mehr als 1.000 Startups untersucht (Details zur Methodik siehe unten). Alle Startups wurden nach 2011 gegründet und haben ein Geschäftsmodell, das auf maschinellem Lernen basiert. Die Startups wurden in Deutschland gegründet oder üben ihre Hauptgeschäftstätigkeit in Deutschland aus.
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Methodik
Die in die Landschaft aufgenommenen KI-Start-ups sind private Unternehmen, die nach 2009 gegründet wurden und ihren Hauptsitz oder zentrale Entwicklungsaktivitäten in Deutschland haben. Sie konzentrieren sich auf maschinelles Lernen (ML) oder nutzen ML signifikant. Der Auswahlprozess lässt sich wie folgt zusammenfassen:
Die Start-ups werden aus verschiedenen öffentlichen (z. B. Crunchbase, LinkedIn) und privaten (VC-Netzwerk) Quellen zusammengetragen, um eine umfangreiche Longlist zu erstellen.
Die Start-ups werden anhand von Daten, Talenten, KI-Methoden, Skalierbarkeit und Gesamtqualität bewertet und anschließend geclustert (siehe Logik für das Clustering).
Die Start-ups werden zunächst von unseren KI-Ingenieuren und -Strategen bewertet („valide“, „aufsteigend“, „Longlist“ und „verworfen“), um eine Shortlist zu erstellen.
Die Shortlist wird von unseren Mitwirkenden (Jury, bestehend aus Digital+ Partners, Earlybird Capital, eCAPITAL, Google, High-Tech Gründerfonds, HV Holtzbrinck Ventures, Lakestar, NVIDIA, Speedinvest und Unternehmertum Venture Capital Partners) unabhängig bewertet und beurteilt. Die Rückmeldungen werden synthetisiert und das Endergebnis wird visualisiert.
Logik für das Clustering
Die Logik für das Clustering basiert auf der Landscape for Machine Intelligence von Shivon Zilis. Sie wird aus der Sicht von Unternehmen entwickelt, die KI in ihrem Unternehmen einsetzen wollen:
Enterprise Functions: Die Produktivität bestehender Aufgaben steigern – unterstützen Sie Ihre Mitarbeitenden mit sofort einsatzbereiten, KI-fähigen Tools, die ihre tägliche Arbeit erleichtern und so die Produktivität steigern.
Enterprise Intelligence: Neue Datenquellen nutzen – erschließen Sie neue Einblicke, die mit herkömmlichen Methoden bisher zu schwierig oder zu teuer waren.
Technology Type: Produkte mit ML bauen – geben Sie Entwicklern die Tools an die Hand, die sie benötigen, um Software für maschinelles Lernen zu erstellen, zu nutzen und daraus einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Industries: „AI-first“-Produkte nutzen – nutzen und kooperieren Sie mit Start-ups, die mit maschinellem Lernen branchenbezogene Produkte und Dienstleistungen anbieten.
Wachstum der Landschaft
Fakten und Zahlen
Es befinden sich 304 Startups auf der Landkarte für 2022, welche eine Wachstumsrate von 9% aufweist. Der Rückgang der Wachstumsrate ergibt sich aus einer Änderung der Methodik und der Erstellung einer umfassenden Liste im Jahr 2021.
Von den 304 Startups sind 228 aus dem Vorjahr auf der Liste geblieben und 76 Startups wurden neu aufgenommen.
Von den 50 Unternehmen, die nicht mehr in der Liste vertreten sind, wurden 32% aufgekauft, 20% befinden sich in Liquidation, 4% haben sich von der KI-Nutzung in ihrem Produkt entfernt, 2% sind an die Börse gegangen und die restlichen 40% wurden vor mehr als 10 Jahren gegründet.
Standort
Fakten und Zahlen
Insgesamt ging die Konzentration von Startups in Berlin und München von 64% auf 57% zurück.
Es sind 12 neue Städte in der Landkarte 2022 vertreten, die 2021 noch nicht dabei waren. Diese sind:
Ausgburg
Bad Reichenhall
Heidelberg
Bad Schwartau
Konstanz
Lahr
Leinfelden-Echterdingen
Luneburg
Osnabrück
Schönenberg-Kübelberg
Triberg im Schwarzwald
Wolfratshausen
Bayern hat die Lücke geschlossen und hat jetzt nur noch 13% weniger Startups als Berlin, verglichen mit 35% im letzten Jahr. 70% der bayerischen Startups befinden sich in München.
Finanzierung
Fakten und Zahlen
Die meisten Fördergelder pro Unternehmen erhielten Startups, dieim Jahr 2014 oder neu gegründet wurden.
Die meisten Fördergelder gehen an B2B-KI-Startups mit einer Höhe von 88% der Fördergelder.
Die am höchsten geförderten Startups befinden sich in Sachsen, gefolgt von Bayern und Brandenburg. Berlins Startups erhalten nur eine bescheidene Summe an Fördermitteln.
Sektor
Fakten und Zahlen
Die Mehrheit der Unternehmen konzentriert sich auf die Bedürfnisse einer bestimmten Branche, während nur 14% an der Entwicklung eines KI-Tech-Stacks arbeiten.
Die attraktivsten Branchen für KI-Startups scheinen das Gesundheitswesen, die Fertigung und das Transportwesen zu sein.
Entscheidet sich ein Startup, sich auf eine bestimmte Unternehmensfunktion zu konzentrieren, so liegt der Schwerpunkt eher auf Kundenservice und Marketing.
Computerlinguistik und Computer Vision sind die beliebtesten Unternehmensintelligenzen, auf die sich deutsche KI-Startups konzentrieren.
In Bezug auf den KI-Tech-Stack findet die Hauptentwicklung bei KI-Anwendungen und Plattformen statt.
Mitwirkende
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