Andrew Ng, one of the most renowned AI researchers, says that “AI is the new electricity.” One can only imagine what impact AI will have on our daily lives ten years from now. As general purpose technology, AI has an unlimited number of applications – many of which have the potential to augment human capabilities, vastly improve the quality of products and services, make processes more efficient and environmentally friendly, and ultimately free us from many cumbersome tasks.

Warum wir eine Start-up-Landschaft aufbauen

Andrew Ng, einer der renommiertesten KI-Forscher, sagt: „KI ist die neue Elektrizität.“ Wir können uns nur vorstellen, welchen Einfluss KI auf unser tägliches Leben in zehn Jahren haben wird. Als Allzwecktechnologie kann KI unbegrenzt angewendet werden. Viele Anwendungen haben das Potenzial, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern, die Qualität von Produkten und Dienstleistungen erheblich zu verbessern, Prozesse effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten und uns letztlich von vielen lästigen Aufgaben zu befreien.

Derzeit sind die USA und China führend bei der Einführung von KI. Daher ist es keine Überraschung, dass die meisten der 100 besten KI-Start-ups der Welt aus den USA oder China kommen (siehe CB Insights AI 100). Obwohl Deutschland eine der weltweit stärksten Industrienationen ist und über ein besonders starkes Netzwerk von KMUs verfügt, ist es bei den besten KI-Start-ups unterrepräsentiert. Im Jahr 2018 war kein einziges deutsches KI-Start-up in der Liste vertreten. Im Jahr 2019 schaffte es ein einziges Berliner Start-up (Twenty Billion Neurons) in die „AI 100“-Liste.

Das ist alarmierend, denn Start-ups spiegeln die Innovationskraft eines Landes wider. Deutschland muss viel mehr tun, um nicht zurückzufallen. Wie Alan Kay sagte: „Der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, ist, sie zu erfinden.“

Deshalb hat sich appliedAI – gemeinsam mit unseren über 40 Partnern aus Wissenschaft, Regierung und Industrie – vorgenommen, ein Ökosystem zu schaffen, in dem KI-Start-ups gedeihen und die Zukunft der KI zum Nutzen der Gesellschaft mitgestalten. Wir unterstützen deutsche KI-Start-ups dabei, Pilotkunden zu identifizieren, auf Daten zuzugreifen, Talente zu finden und Hardwareressourcen auszuwählen.

Gemeinsam mit unseren Mitwirkenden, den Technologieunternehmen NVIDIA und Google, sowie acht führenden Venture Capital Gesellschaften (Digital+ Partners, Earlybird Capital, eCAPITAL, High-Tech Gründerfonds, HV Holtzbrinck Ventures, Lakestar, Speedinvest und Unternehmertum Venture Capital Partners) haben wir mehr als 1.000 Start-ups gescreent, um die besten KI-Start-ups in Deutschland zu finden. 214 KI-Start-ups stachen besonders hervor und sind in der folgenden Landschaft dargestellt.

Lies den Handelsblatt-Artikel über die German AI Startup Landscape hier.

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So haben wir sie aufgebaut

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 – unterstütze deine Mitarbeitenden mit sofort einsatzbereiten, KI-fähigen Tools, die ihre tägliche Arbeit erleichtern und so die Produktivität steigern.
• Enterprise Intelligence: Neue Datenquellen nutzen – erschließe neue Einblicke, die mit herkömmlichen Methoden bisher zu schwierig oder zu teuer waren.
• AI Technology Stack: Produkte mit ML bauen – gib 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 – nutze und kooperiere mit Start-ups, die mit maschinellem Lernen branchenbezogene Produkte und Dienstleistungen anbieten.

Standort

Die Konzentration von KI-Start-ups in Berlin und München ist relativ hoch, während der Rest von Deutschland dünn besät bleibt. 40,2 % (2018: 38,6 %) der KI-Start-ups sind in Berlin ansässig. In München sind es 26,6 % (2018: 23,5 %) der KI-Start-ups, gefolgt von Karlsruhe mit 4,2 % (2018: 4,5 %). Es werden nur Städte mit 2 oder mehr Start-ups angezeigt.

Finanzierung

Seit 2009 haben die gezeigten KI-Start-ups insgesamt 1,2 Mrd. USD an Fördergeldern eingesammelt. München hat zwar 34 % weniger KI-Start-ups als Berlin, jedoch sammelten diese 24 % mehr Finanzierungsmittel ein (München mit 359 Mio. USD vs. Berlin mit 290 Mio. USD). Auch die durchschnittliche Finanzierung pro Start-up ist in München fast doppelt so hoch (Faktor 1,8) wie in Berlin (6,37 Mio. USD vs. 3,41 Mio. USD). Hamburg ist ein Ausreißer (Kreditech: 437 Mio. USD Gesamtfinanzierung). Es werden nur Städte mit mehr als 1 Mio. USD Gesamtfinanzierung angezeigt.

Industries

Die Mehrheit der Start-ups (44,9 %) ist branchenübergreifend tätig (siehe Cluster „Enterprise Function“, „Enterprise Intelligence“ und „AI Technology Stack“). Die drei Branchen mit den meisten KI-Start-ups sind: Transport & Mobilität (9,3 %), Gesundheitswesen & Pharma (7,0 %) und Fertigung (6,1 %).

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