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. 

Denken Sie, Ihr Start-up sollte in der 2023er-Landschaft vertreten sein? Registrieren Sie sich hier.

• Unten sehen Sie alle 304 Startups, sortiert nach ihrer Hauptkategorie innerhalb der Cluster ‘Industry’, ‘Technology Type’, ‘Enterprise Intelligence’ und ‘Enterprise Function’.
• Sie können auch nach Startups anhand ihres Namens oder über Schlüsselwörter in ihrer Beschreibung suchen.
• Fahren Sie mit dem Mauszeiger über das Logo und klicken Sie auf die Lupe, um die vollständige Beschreibung des Unternehmens zu lesen. Oder klicken Sie direkt auf das Logo, um auf die Website des Startups zu gelangen und noch mehr zu erfahren.
• Unterhalb der Karte finden Sie eine Tabelle, in der alle Startups mit noch mehr Details aufgelistet sind, inklusive Nebenkategorien. Unten auf der Seite finden Sie Einblicke in die Daten und die wichtigsten Erkenntnisse aus dem deutschen KI-Start-up-Ökosystem.

Methodik

Die in die Landschaft aufgenommenen KI-Startups sind private Unternehmen, die nach 2012 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 Startups werden aus verschiedenen öffentlichen (z. B. Crunchbase, LinkedIn) und privaten (VC-Netzwerk) Quellen zusammengetragen, um eine umfangreiche Longlist zu erstellen.
• Die Startups werden anhand von Daten, Talenten, KI-Methoden, Skalierbarkeit und Gesamtqualität bewertet und anschließend geclustert (siehe Logik für das Clustering).
• Die Startups 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 Startups, die mit maschinellem Lernen branchenbezogene Produkte und Dienstleistungen anbieten.

Wachstum der Landschaft

• 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

• 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

• Die meisten Fördergelder pro Unternehmen erhielten Startups, dieim Jahr 2014 oder neu gegründet wurden.
• Die am höchsten geförderten Startups befinden sich in Sachsen, gefolgt von Bayern und Brandenburg. Berlins Startups erhalten nur eine bescheidene Summe an Fördermitteln.
• Die meisten Fördergelder gehen an B2B-KI-Startups mit einer Höhe von 88% der Fördergelder.

Sektor

• 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.

• Initiative for Applied Artificial Intelligence 
• Google Cloud
• NVIDIA
• Holtzbrinck Ventures
• Earlybird
• UVC Partners
• Digital Partners
• Lakestar
• High-Tech Gründerfonds
• Ecapital Entrepreneurial Partners 
• La Famiglia
• ASCARD

Die appliedAI Pitch Lunches sind eine Reihe von Veranstaltungen, die einigen der interessantesten Unternehmen der Landscape eine Stimme geben. Ziel dieser Veranstaltungen ist es, die Startups mit dem Partnernetzwerk von appliedAI zu verbinden, um Diskussionen und mögliche Kooperationen zu entfachen. Jedes Start-up bekommt 8-12 Minuten Zeit, um seine Firma zu präsentieren und Fragen des Publikums zu beantworten. Auf der Seite finden Sie die Aufzeichnungen der bisher stattgefundenen Pitch Lunches. (Aufzeichnungen nur auf Englisch verfügbar.)

Neben dem jährlichen Update der German AI Startup Landscape arbeiten die Analysten von appliedAI seit einigen Monaten an der European AI Startup Landscape. Frankreich und Schweden haben sich bereits appliedAI angeschlossen. Die europäische Landschaft umfasst derzeit bereits über 500 Startups. Im Jahr 2021 werden weitere europäische KI-Initiativen eingeladen, um künftig eine noch umfassendere europäische Landschaft zu zeichnen.

So dürfen Sie die Landschaft nutzen

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