Kandou AI und Kestra: Wo die nächste Infrastrukturschicht entsteht

Quelle: Startup Insider – Originalepisode

Zwei Finanzierungsrunden, die zeigen, wie tief der AI-Infrastrukturmarkt mittlerweile reicht: Kandou AI aus der Schweiz sammelt 225 Millionen Dollar in einer Series A für Chip-to-Chip-Interconnects – die physische Verbindung zwischen GPUs und Speicher, die zum Bottleneck geworden ist. Und Kestra, eine Open-Source-Orchestrierungsplattform, sichert sich 25 Millionen für die Koordination komplexer KI-Workflows in Unternehmensumgebungen. Björn Rieckhoff und Jan Thomas ordnen beide Runden ein: Warum strategische Investoren wie Synopsys und Cadence ein starkes Signal sind, was die Bezeichnung einer Finanzierungsrunde als Marketing-Instrument bedeutet, und wie sich das Berufsbild vom CTO bis zum CDO gerade fundamental verändert.

Kernthemen dieser Episode

Transkript

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Jan Thomas: Björn, hi, freut mich. Ich hoffe, du hattest schöne Ostern.

Björn Rieckhoff: Ich hatte sehr schöne Ostern. Sonnig, aber extrem windig. Ich war an der Ostsee bei der Familie und wurde fast weggeweht.

Jan Thomas: Ja, es sind halt stürmische Zeiten gerade. Das kann man ja quasi abstrakt so sagen. Wir haben uns zuletzt gesehen beim Delta Campus. Du hast mir gerade im Vorgespräch gesagt, da bist du auch immer wieder mal. Das heißt, wer dich treffen möchte, live in Person, am besten dort mal irgendwie den Kalender abonnieren. Das macht der Julian Teicke auch sehr gut, muss ich sagen. Tolle Themen immer wieder.

Björn Rieckhoff: Tolle Themen, tolle Leute. Es entsteht eine super Community, habe ich den Eindruck. Berlin auf die Eins, aber auch so speziell Delta Campus selber. Ich mag die Ausrichtung sehr gerne und das ist natürlich auch für mich im Kontext Startup-Umfeld, potenzielle Angel Investments, mögliche Begleitung von Finanzierungsrunden immer wieder sehr spannend, da die Leute zu treffen.

Jan Thomas: Ich hatte die Abkürzung am Anfang gar nicht verstanden, aber BADE finde ich ja eigentlich viel cooler als Berlin auf die Eins. Aber wie gesagt, tolle Initiative. Ich würde sagen, wir gehen rein. Wir knüpfen so ein bisschen an die Themen vom letzten Mal an. Da haben wir ja auch schon irgendwie so die großen Themen links und rechts von den Anthropics dieser Welt besprochen. Und wir machen heute eigentlich, ich will nicht sagen nahtlos da weiter, aber man merkt schon auch, wofür dein Herz schlägt.

Björn Rieckhoff: Ja, ich finde es gerade total spannend, sich diese ganzen Geschäftsmodelle und Themen anzuschauen, die einhergehen mit einem wachsenden Reifegrad, um das ganze Thema AI. Und eben nicht nur die Modellebene, die Agentenebene und Applikationsebene, sondern auch zu schauen, was steckt eigentlich dahinter – was sind auf Infrastrukturseite so Modelle links und rechts davon. Die so häufig Picks and Shovels genannt werden, die in der Goldgräberstimmung mitschwimmen. Und das sind häufig ganz entscheidende Infrastrukturprojekte. Und wir hatten, du hast es angesprochen, Nscale beim letzten Mal adressiert, das war irgendwie zwei Milliarden Finanzierungsrunde Anfang März. Ganz sind wir da nicht mit den heutigen Themen, aber es geht trotzdem so in Richtung. Erstes Thema, 225 Millionen Dollar, also das ist jetzt auch nicht so schlecht für eine Series A. Es bleibt halt auch da viel Geld und irgendwie Hype natürlich dann bei solchen Themen hängen.

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Jan Thomas: Hast du das Gefühl, da entstehen gerade irgendwie so neue Infrastrukturlayer? Du hast ja gerade gesagt, Picks and Shovels. Ich meine, das ist ja hinterher irgendwie so der Pitch von jedem Startup, irgendwie zu sagen, wir sind ja eigentlich, möchten wir gerne hinterher der Schaufelverkäufer sein im Gold Rush. Aber die wenigsten schaffen das. Man hat jetzt hier das Gefühl plötzlich, weil irgendwie alle Karten immer neu gemischt werden, da entstehen dauernd neue Schaufelverkäufer.

Björn Rieckhoff: Das ist irgendwo so, aber ich glaube, es geht einfach einher mit dem wachsenden Reifegrad. Es wird glaube ich immer tiefgründiger verstanden, wo Reibungspunkte in der ganzen Wertschöpfungskette entstehen. Es gibt immer spezifischere Anbieter, die gerade solche Reibungspunkte sich vornehmen und die lösen. Und dann merkt man dann häufig, also klein sind die Märkte, die man dadurch adressiert, dann doch nicht. Und das entstehen sehr, sehr valide und sehr gute und profitable Geschäftsmodelle daraus. Ich glaube, es ist einfach dieser einhergehende Reifeprozess, der jetzt einsetzt, wo viele auch nicht nur Investoren, sondern auch Gründer so ein bisschen schauen, was ist eigentlich links und rechts von den großen Modellen und von den großen Applikationen gegeben, um hier sich noch gut zu positionieren. Und da ist, glaube ich, weiterhin sehr, sehr viel grüne Wiese vorhanden.

Jan Thomas: Du hast gerade gesagt, wir reden jetzt zunächst mal über die Series A, 225 Millionen aus der Schweiz. Mir war das am Anfang gar nicht klar, dass die aus der Schweiz kommen, das ist ja schon mal bemerkenswert. Aber das Unternehmen, also ich referenziere nochmal auf diese Series A, das Unternehmen ist schon 2011 gegründet.

Björn Rieckhoff: Nennt sich Kandou AI. Und die Ankündigung jetzt von der Series A, 225 Millionen, ist auch eine verhältnismäßig große Series A. Wie du sagst, kommt irgendwie 15 Jahre nach Gründung, ist relativ spät. Ich glaube, es ist wahrscheinlich so ein Thema von, jetzt gerade ist das Window of Opportunity absolut da. Und jetzt gerade passt das von der Positionierung sehr, sehr gut. Das wurde an der EPFL gegründet und kümmert sich im Endeffekt um die Weiterleitung von Daten zwischen den Chips, also den GPUs und dem Speicher, was in den letzten Monaten immer mehr zum Bottleneck im Prinzip wurde. Ich will mal versuchen, diese Chip-to-Chip-Interconnects runterzubrechen. Du hast in modernen KI-Clustern keine einzelne Recheneinheit mehr sitzen, sondern es sind eben Dutzende oder gar Hunderte von GPUs. Die über physische Leitungen tatsächlich miteinander verbunden sind und mit dem Arbeitsspeicher verbunden. Und das Problem, das du hast, ist, dass in den letzten Jahren die GPUs dramatisch schneller geworden sind, mehr Daten verarbeiten konnten, aber die Verbindungen gar nicht den gleichen Innovationszyklus durchlaufen haben. Und das Ergebnis ist jetzt, dass du relativ teure GPUs hast, die sehr, sehr schnell Daten bewegen können und die warten im Prinzip fast auf weitere Daten, die durch die Leitung überhaupt zu ihnen kommen, damit sie weiterarbeiten können. Kandou AI entwickelt im Endeffekt Technologie, um eben mehr Daten pro Sekunde durch die Leitungen zu schicken. Und die machen das speziell mit Kupferleitungen. Es gab Anfang März tatsächlich ein Unternehmen in den USA, Ayar Labs, auch Nvidia groß eingestiegen, eine Series E glaube ich, mit 500 Millionen Dollar Finanzierungsvolumen. Die machen das mit optischen Leitungen. Der gleiche Unterschied, den man von zu Hause kennt: Bist du noch auf Kupfer unterwegs oder hast du Glasfaser? Genau den gibt es auch innerhalb dieser Cluster. Und da ist Kandou mit ihrem Ansatz, Kupferverbindungen im Prinzip deutlich effizienter zu machen, ganz vorne mit dabei.

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Jan Thomas: Und ich will auf diese Series A nochmal zu sprechen kommen, weil ich habe mir das angeschaut bei Crunchbase und ich habe sowas noch nie gesehen. Wie gesagt, das Unternehmen ist 2011 gegründet, hat dann aber schon mehrere Runden abgeschlossen, die auch unter anderem Series A bezeichnet wurden. Also Series A, B, C, D ist da alles schon drin und jetzt aber wieder Series A. Zumindest laut Crunchbase und auch laut den Artikeln, die wir gelesen haben. Ich habe da mit Perplexity und ChatGPT hin und her recherchiert. Da war so die These, es könnte sich um eine strategische Neuausrichtung und quasi den Neubeginn handeln, weil die Runde jetzt ist halt gigantisch groß. Aber da war vorher schon Bessemer Ventures zum Beispiel dabei, die sind seit der Seed-Runde glaube ich sogar dabei gewesen. Dementsprechend hat das Unternehmen irgendwie eine krasse Reputation, hat auch insgesamt schon über 500 Millionen eingesammelt.

Björn Rieckhoff: Ja, es ist super spannend und ich glaube, man sieht da im Zweifel so diese zwei Dynamiken. Kann natürlich damit zusammenhängen, wie du es jetzt gerade beschrieben hattest, so diese Neuausrichtung oder vielleicht auch eine Präzisierung der Positionierung. Aber das sehe ich auch gerade selber sehr häufig: Die Bezeichnung von der Finanzierungsrunde ist mehr denn je, glaube ich, ein Marketing-Instrument geworden. Ja, und es geht häufig darum, du willst halt schon auch eine Art typisch große Finanzierungsrunde in der einzelnen Phase haben.

Jan Thomas: Du müsstest eigentlich immer in der Seed-Runde bleiben, ne?

Björn Rieckhoff: Seien das die 50 Millionen Pre-Seed?

Jan Thomas: Ja, genau. Das ist gar nicht so dumm, oder?

Björn Rieckhoff: Ja, aber es sendet natürlich schon ein Signal, das ist natürlich nicht für bare Münze zu nehmen und das macht durchaus Sinn, da auf die Hintergründe zu schauen. Gleichzeitig ist es so ein bisschen egal im Endeffekt, wichtig ist, was dabei hinten rauskommt und was mit dem Volumen irgendwie erreicht wird. Ob das dann Series A, B oder C heißt, ist dann irgendwo egal. Wichtig ist natürlich dann schon, hinterher gesellschaftsrechtlich mal zu schauen, ob die ausgegebenen Anteile weiterhin seniorisch über denen sind, die bisher irgendwie da sind. Oder hat das auch damit was zu tun, dass dann im Zweifel der von dir angesprochene Series-D-Investor in der Vergangenheit, Bessemer oder so, tatsächlich jetzt fast schlechter gestellt ist als eine SoftBank oder Maverick Silicon, die jetzt da eingestiegen ist.

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Jan Thomas: Total. Also, das war der andere Verdacht. Das ist so eine Marketing-Series-A. Dass man im Prinzip wirklich versucht, das anders zu labeln. Dummerweise, weil es ein Schweizer Unternehmen ist, kann man nicht ins Handelsregister richtig reingucken. Deswegen kann man diese ganz konkreten Details zur Anteilsverteilung nicht rausfinden. Aber bleiben wir bei dem Markt. Ich meine, man sieht ja jetzt anhand der Rundengröße, dass da scheinbar wirklich viel Fantasie drin ist. Überrascht dich das?

Björn Rieckhoff: Mich überrascht das nicht. Wenn ich überlege, also zwei Indikatoren: Du hattest gerade den Cap Table angesprochen, was man sieht ist schon, Synopsys und auch Cadence Design Systems sind dort investiert. Wie gesagt, ich bin ja auch so ein bisschen branchenfremd, aber beides sind im Prinzip operativ tätige Unternehmen in genau dem Markt. Das sind im Endeffekt keine klassischen VC-Geldgeber, sondern eben strategische Partner und dementsprechend auch irgendwo direkte Wettbewerber. Was ein absolut starkes Signal dafür ist, dass diese Technologie perspektivisch von zentralem Wert ist. Man könnte fast sagen: Wenn zwei starke Wettbewerber beide am Tisch sitzen müssen, ist die Technologie unverzichtbar für den Markt. Und wer da nicht die Hand drauf hat, verliert Einfluss in den Cluster-Designs der nächsten Generation. Ein echtes Qualitätssignal. Das Team hat die beiden wahrscheinlich auch sehr gut gegeneinander geleveraged, um beide an Bord zu kriegen – und sich selbst eine unabhängige Position im Markt zu sichern. Das finde ich sehr interessant, weil in späteren Phasen die bewusste Entscheidung häufig eher ist, gar keine Strategen mit an Bord zu nehmen. Wenn du aber zwei reinholst, hast du im Zweifel einen größeren Hebel.

Jan Thomas: Aber mit Blick auf Exit-Kanäle würdest du sagen, die verbauen sich damit auch was, weil man könnte jetzt auch sagen, dass in so einer Runde, mit so einer Dimension dann irgendwie auch quasi schon so ein Pre-Exit strategisch angedeutet wird. Wenn jetzt zwei konkurrierende Unternehmen da im Cap Table sind, vielleicht blockieren sie sich auch gegenseitig, oder?

Björn Rieckhoff: Ja, oder wie du sagst, vielleicht ist auch gar kein Exit an die entsprechenden Unternehmen angedacht, sondern es soll eher eine Eigenständigkeit sein, so vielleicht in einer Art Joint Venture irgendwie weitergehen, vielleicht auch mit anderen Monetarisierungswegen, wie jetzt eine klassische Verkauf von dem Produkt, sondern vielleicht eine Lizenzierung der Technologie, et cetera. Also da bieten sich mehrere Möglichkeiten, unabhängig davon, ob es jetzt da zu einem Exit kommt. Aber ich gebe dir schon recht, das ist natürlich schon nicht so die gradlinigste Richtung.

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Jan Thomas: Und ich hatte dich ja gefragt, ob dich das überrascht hat, weil ich habe das irgendwie nicht gesehen, dass jetzt quasi nach den ganzen GPUs, dann haben wir die LLMs, dann war Energie das große Thema, jetzt kommt quasi die nächste Dimension noch dazu und irgendwie dieser ganze Kosmos wird halt so komplex plötzlich.

Björn Rieckhoff: Wird es. Wir hatten das letztes Mal bei Nscale auch schon angesprochen, so all das, was um die Datencenter selber entsteht, die Orchestrierung der gesamten Infrastruktur, wird halt sehr, sehr relevant. Und dann gräbst du eigentlich immer tiefer, dann guckst du dir im Prinzip jeden einzelnen Datenfluss an, jedes für die Technologie notwendige oder ja notwendigen Umweltfaktor, den du optimieren kannst, den du verbessern kannst, um eben bessere Performance zu haben. Höhere Produktivität am Ende des Tages. Also es ist unheimlich vielschichtig. Ich glaube, es wird sich da auch so ein bisschen sortieren, wenn es am Ende darum geht, wer kriegt tatsächlich wie viel von der Wertschöpfung ab. Aber wir hatten es auch bei der letzten Episode mal angesprochen, diese absurden Volumina, die von großen Technologieunternehmen aktuell in die Datencenter gesteckt werden. Da ist natürlich auch ganz viel Raum dafür da, im Datenfluss zentrale Reibungspunkte irgendwie zu optimieren, um das Ganze effizienter zu machen.

Jan Thomas: Wir können zum nächsten Thema gehen. Da fällt mir das ein bisschen einfacher, weil bei Kandou zum Beispiel gab es gar keine Kundenlogos auf der Seite. Da kann man es auch ein bisschen schwer verorten, was es überhaupt für ein Unternehmen ist, wer da so die Kundengruppen sind. Jetzt beim nächsten Unternehmen, Kestra, die haben zumindest dann starke, sehr unterschiedliche Namen: Xiaomi, Toyota, Fila, Apple, JP Morgan, Bloomberg und T-Systems. Das ist eine interessante Bandbreite, finde ich.

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Björn Rieckhoff: Ist eine interessante Bandbreite. Und da ist auch interessant, natürlich sich zu überlegen, was bedeuten in Anführungsstrichen dann Kundenlogos in dem Moment. Denn das ist auch spannend, ist eine Open-Source-Plattform, Kestra. Also Kestra, um das kurz auszuholen, hat jetzt eine 25 Millionen Series A eingesammelt, im Lead war da RTP Global, aber auch Investoren wie Alven waren beteiligt und haben das gesamte Funding glaube ich auf 36 Millionen Dollar ausgebaut. Und Kestra löst, ist auch in gewisser Weise Infrastruktur, allerdings nicht hardware-seitig, sondern eher software-seitig. Die lösen nämlich ein Koordinationsproblem. Also KI in echten Unternehmensumgebungen zu betreiben, bedeutet halt nicht nur das Large Language Model zu callen, sondern du hast halt hunderte Abhängigkeiten zu managen und zu orchestrieren. Dafür gibt es noch keinen Standard. Und Kestra hat im Endeffekt jetzt eine Open-Source-Orchestrierungsplattform gebaut, eine Art Kontrollzentrum für eben die KI-Workflows, die Datenpipelines, Infrastrukturautomatisierung et cetera. Um eben dort den einzelnen Unternehmen, und wie du sagst, die Logos, das sind alles im Prinzip Enterprise Clients, einen einheitlichen Standard zu geben. Und das ganze Open Source, was häufig ein sehr, sehr starkes Indiz dafür ist, es ist konkret aus einem Problem in der Praxis heraus entstanden und wird adaptiert von den Entwicklern der einzelnen Unternehmen selber, ohne dass jetzt da notwendigerweise jedes Unternehmen, was du auf der Webseite siehst, schon dafür bezahlt. Es geht da eher um die aktive Nutzung davon. Ich glaube, über 25.000 GitHub-Stars hat die Lösung, ist schon in der Breite relativ stark genutzt. Die sprechen davon, 30.000 Organisationen schon eingebunden zu haben. Das ist beeindruckend.

Jan Thomas: Ich finde es interessant, weil ich, als ich versucht habe, das für mich zu verorten, habe ich mich gefragt, ob das nicht hinterher ein Thema ist, was Leute vielleicht sogar selbst bauen. Also dieses, je ausgereifter KI irgendwann ist, desto einfacher ist vielleicht sowas auch. Zeitgleich habe ich dann aber auch gedacht, irgendwie so ein Anthropic oder OpenAI sind doch wahrscheinlich auch heiß drauf, sich sowas zu kaufen. Es hat so ein bisschen Agenturcharakter, finde ich auch. Ich weiß nicht, wie du drauf guckst.

Björn Rieckhoff: Ja, ich weiß, was du meinst. Ich glaube, die Anwendungsfälle, wenn du so in Richtung JP Morgan Chase oder Bloomberg, Crédit Agricole gehst und so, die werden häufig zu komplex, als dass du das in Anführungsstrichen einfach selber bauen kannst. Es geht da glaube ich dann schon auch wirklich um hardcore Datentransformation, Infrastruktur. Deswegen habe ich auch diese beiden Themen ja irgendwo rausgesucht, weil Kandou irgendwie eher auf Hardware-Seite Infrastruktur und Kestra eher so auf Software-Seite fast Infrastruktur bezeichnet werden könnte. Ich glaube, das ist halt primär gedacht für Ingenieure, die wirklich komplexe, datenintensive Workflows betreiben. Und das ist in dem Moment schon nicht trivial. Da geht es halt eher um sehr, sehr große Skalierung. Also ich habe so ein bisschen in meinem Kopf ehrlich gesagt verglichen mit so einem n8n, also so ein Automatisierungstool, was im Prinzip auf No Code, Low Code first ausgelegt ist, die es erlaubt, fast schon visuell, Zapier-like, APIs anzubinden, Workflows zu automatisieren und dergleichen. Und du hast mit Kestra bist du in einem anderen Bereich, da geht es halt wirklich darum, hunderte bis tausende von Workflow-Ausführungen täglich zu bauen. Das wird dann dementsprechend komplex. Du hast dort auch tatsächlich eine Umgebung, die eher den Software-Entwickler anspricht und nicht den Business-Nutzer und du hast da auch eher die Enterprise-Anforderungen im Fokus. Und nicht mehr die, ich klempe mir selber mein Tool zusammen, wie ich das in der Vergangenheit gemacht habe.

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Jan Thomas: Aber glaubst du nicht, dass, also End-to-End, ich finde den Vergleich total passend, aber glaubst du nicht, dass jetzt hier von Kestra zum Beispiel, vielleicht so einer der größten Kunden oder Nutzer könnte doch sein, Accenture zum Beispiel? Dass die halt eben sagen, wir verstehen dieses Tool, damit enablen wir Enterprise-Kunden, ihre ganzen Workflows sauber aufzusetzen. Vielleicht auch so ein LangChain könnte man in der Ecke noch sehen irgendwo. Mein Gefühl ist, dass du halt viele Unternehmen hast, die mittlerweile verstanden haben, was mit KI möglich ist, aber die in der Adaption noch ein bisschen hinterherhinken, weil in Unternehmen ja erst mal die Leute aufgeschlaut werden müssen, die müssen erst mal enabled werden. Und das dann eben, so ein bisschen wie das auch ein Palantir macht, dann halt eben Leute vor Ort eigentlich eingesetzt werden. Das ist ja so typisch Berater-Budget eigentlich.

Björn Rieckhoff: Ich glaube, da geht es auch sehr stark darum, überhaupt die Prozesse, die da gehandhabt werden müssen und koordiniert werden müssen, überhaupt tiefgründig zu verstehen. Und ich glaube, das ist häufig die Begleitung durch einen externen Dritten schon auch sehr sinnvoll, wie du es eben aufgezeigt hast, eine sehr technische Beratung. Organisationen wie eben Accenture sind da, glaube ich, prädestiniert. Und da gebe ich dir recht, da kennt man wahrscheinlich die Komplexität oder da ist man gar nicht unbedingt in der Lage, die Komplexität abzuschätzen, um dann das bestmögliche Tool für den Einsatz selber zu wählen. Also da braucht man glaube schon auch Hilfe. Ich glaube, ich würde Kestra wahrscheinlich so ein bisschen in diese Enterprise-Lösungsecke von so einem Microsoft Azure oder so packen, so eine Data Factory oder sowas. Du bist jetzt in dem Bereich da unterwegs. Und das sind häufig ja auch Themen, die eben die technischen Beratungen irgendwie angehen. Da gebe ich dir völlig recht.

Jan Thomas: Ja, ich schmunzle nur gerade, weil ich glaube, das Berufsbild hat sich irgendwie auch krass gewandelt oder das Kompetenzbild. Also was du da mitbringen musst, um ein Unternehmen, sag mal, vergleichst mal mit so von vor fünf Jahren noch, vor quasi ChatGPT 3 und heute, um Unternehmen quasi zukunftsfit zu machen. Das ist total krass. Also das ist ein ganz neues Setup und Orchestrierung an Tools, die du kennen musst und Data Flows und Automation und so weiter.

Björn Rieckhoff: Ja voll und das ist vor allen Dingen superschnelllebig, wie du angesprochen hast. Also das, was vor fünf Jahren relevant war, ist vielleicht heute schon outdated und du musst halt einfach da sehr, sehr krass mit der Zeit mitgehen und auch in gewisser Weise die Redundanz schaffen, dass du die Systeme relativ zügig verbessern oder auch austauschen kannst. Weil im Kern löst du ja weiterhin dasselbe Business-Problem. Aber die Art und Weise, wie du es löst, wird deutlich anders. Ich hatte letztens einen LinkedIn-Post gelesen, ich glaube von Peter von Cleandum – eine schöne Analogie: Das Skillset von Mitarbeitern in Startups verändert sich gerade krass. Weg von Domain-Experten mit zehn Jahren plus in einem speziellen Feld, hin zu jüngeren Leuten, die nativ in Agents und Workflows denken und sich fragen: Wie gestalte ich das am produktivsten? Und ich glaube, es ist wahrscheinlich analog zu betrachten in diesen hochkomplexen Enterprise Environments, wo sich das Berufsbild des CDOs deutlich verändert.

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Jan Thomas: Und das Spannende dabei finde ich, also zum einen die Geschwindigkeit, mit der es sich verändert, ist natürlich krass. Und dann gibt es ja dieses schöne Zitat von Wayne Gretzky, der mal gesagt hat, du musst nicht da sein, wo der Puck ist, sondern wo der Puck hingeht. Und das zu antizipieren heutzutage, also zu verstehen, wie sieht denn eigentlich ein perfektes Unternehmen, das du gerade transformierst, in drei bis fünf Jahren aus? Megaspannend. Also ich kann mir auch vorstellen, sitzen viele abends im Büro und sind vielleicht so verzweifelt in ihr Bier heulen. Weil sie einfach nicht wissen, wohin mit sich, das ist schon krass.

Björn Rieckhoff: Ich glaube, da kannst du wahrscheinlich auch gerade ein schönes Meetup, eine schöne Konferenz gestalten und du gehst mit genauso vielen Fragen raus, wie du reingegangen bist. Also man kann jetzt das Problem aus verschiedensten Richtungen sehr, sehr schön beleuchten, aber so eine richtige Antwort hat halt keiner. Und das ist irgendwie so ein bisschen in die Glaskugel guckend. Aber ich gebe dir schon recht, die Geschwindigkeit der Veränderung ist schon sehr enorm. Und ich glaube, wichtig ist halt einfach, dass man gerade jetzt sehr agil damit umgeht und sagt, wir sind jetzt nicht eingefahren bei unseren Standards, sondern sind sehr offen und schauen uns Lösungen an, wie sie morgen funktionieren könnten und hinterfragen jederzeit, wie wir unseren Stack benutzen.

Jan Thomas: Naja, weil wenn du halt dann so End-to-End denkst. Ich bin übrigens mal gespannt, ob das der größte Exit in Berlin wird dieses Jahr. Bin ich wirklich sehr, sehr gespannt drauf. Aber das war halt vor zwei, drei Jahren bei niemandem auf dem Zettel. Kestra auch nicht. Wer weiß, was da nächstes Jahr noch alles kommt. Kennst du vielleicht diesen Smartphone-Konkurrenten Nothing, die haben ja irgendwie prognostiziert, dass nahezu alle Apps verschwinden werden. Finde ich auch hochgradig spannend. Also alles wird irgendwie auf links gedreht, hat man so das Gefühl. Und man weiß nicht, was davon wirklich real wird und was nicht. Aber mega spannende Zeiten.

Björn Rieckhoff: Was ich immer spannend finde, ist auch so ein bisschen zu hinterfragen, in welchen Denkmustern ist man selber aktiv. Und ich glaube, wir wurden halt nun mal in einer Welt irgendwie groß und sozialisiert durch das Internet und durch den App Store, der irgendwann rauskam, und denken halt einfach in diesen Mustern. Da ist es schon auch spannend zu sehen, wie ist das eigentlich bei Folgegenerationen, die jetzt nicht mehr in MS-DOS als Ordnerstruktur irgendwie denken, sondern eben viel flexibler in ihren Denkmustern sind. Also bei mir im Kopf bleibt es halt ja weiterhin irgendwie ein gewisser Entscheidungsbaum oder eine Ordner-Struktur, irgendwas Lineares. Und das ist halt jetzt nicht mehr gegeben notwendigerweise. Und dadurch sieht man eben schon auch, was das für einen Einfluss haben kann.

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Jan Thomas: Ich glaube, wir können jetzt noch viel fantasieren. Aber ich glaube, man kann festhalten, die Karten werden gemischt. Kein Stein bleibt auf dem anderen. Und es geht so ein bisschen darum, ich glaube das macht aber auch schon Spaß, da kann man sich selbst ein bisschen challengen, mal zu sagen, ich hinterfrage bei allem mal den Status quo, ob das in Zukunft Bestand haben wird. Und was, wenn nicht, was ist denn eigentlich dann möglicherweise das Bild der Zukunft, was sich ergibt? Und ich glaube, da kannst du in jede Richtung gucken und sagst, oh, da könnten sich Dinge verändern.

Björn Rieckhoff: Da könnten sich Dinge verändern und ich glaube aktuell, deswegen auch nochmal zurückkommend auf die beiden Themen: Ich glaube, es wird halt auch da ersichtlich, es geht halt deutlich tiefer als nur das Application Layer und was kann ich mit OpenClaw selber machen, hinzu, wo sind denn eigentlich die Stellschrauben auf Infrastrukturseite, sowohl software-seitig als auch hardware-seitig tatsächlich. Und das finde ich gerade sehr, sehr spannend in diesem Reifeprozess zu verfolgen.

Jan Thomas: Dann würde ich sagen, machen wir einen Cut hierzu. Vielleicht sagst du ganz kurz, wie du gerade aufgestellt bist, wenn sich die beiden bei dir gemeldet hätten. Ich persönlich hätte die nicht identifiziert als herausragend wichtige Startups, muss ich ganz ehrlich sagen. Dazu fehlt mir ein bisschen das Verständnis, das sagt sich jetzt hinterher natürlich immer leicht, wenn die dann so große Runden abgeschlossen haben. Aber wenn sie vor einer Runde bei mir angeklopft hätten, puh, hätte ich mich schwer getan.

Björn Rieckhoff: Das ist nicht ganz trivial. Ich gebe dir recht, das ist, weil auch gerade wenn du in Richtung Kandou denkst, es ist ja häufig derartig spezifisch und Deep Tech de facto, dass man da schon auch ein vertikal sehr spezifisches Verständnis für braucht. Und ich glaube, das ist halt etwas, was häufig auch den generalistischen VC-Fonds nicht zur Verfügung steht. Was hätte ich gemacht, wenn sich solche Startups bei mir melden? Es geht häufig darum, Ordnung reinzubringen. Was ist die Priorität, woran arbeiten wir? Klingt banal, ist aber häufig Stellschraube Nummer eins – weil die meisten Teams in der frühen Phase Opportunitäten ohne Ende haben, sich aber unheimlich schwertun, diese zu priorisieren. Und da helfe ich mit einem Bird's Eye View. Und das geht dann von der erneuten Definition von einem ICP und von einer Go-to-Market-Strategie bis hin zu, gut jetzt haben wir die Grundlage gelegt, wie ist denn tatsächlich das Narrativ gegenüber den Investoren und welche Investoren sprechen wir konkret an. Und da habe ich mir in den letzten Monaten überlegt: Diese antiquierte VC-Liste, die Gründer immer von ihren Investoren weitergeleitet bekommen – sprich doch mal mit den folgenden zehn Fonds – neun von zehn Gesprächen führen ins Nirgendwo, weil der Fokus nicht passt oder der Fonds gerade in eine völlig andere Richtung unterwegs ist. Die ist outdated. Und da habe ich mich hingesetzt und versucht, das Ganze mit Intelligenz zu unterfüttern – aktuelles Investitionsverhalten europäischer VCs angeschaut, um Gründerteams qualitativ bessere Hints zu geben, mit wem sie gerade sprechen sollten.

Jan Thomas: Das steht aber für mich fast nach dem Thema, das können wir vielleicht beim nächsten Mal vertiefen, Björn. Vielleicht ein bisschen abstrakt, aber da könnten ja auch viele Learnings drin sein, durch die Investorenbrille geguckt auf Startups, mit wem man sprechen sollte. Da kann man glaube ich fast eine eigene Folge zu machen.

Björn Rieckhoff: Können wir gerne machen, ja.

Jan Thomas: Dann freue ich mich aufs nächste Mal, Björn. Hat großen Spaß gemacht. Dank dir.

Björn Rieckhoff: Mir ebenfalls. Bis bald dann. Ciao!

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Über Björn Rieckhoff

Björn Rieckhoff ist Independent Advisor und Business Angel mit fast zehn Jahren Erfahrung im Early-Stage-Venture-Capital. Er half beim Aufbau von Cavalry Ventures als erster Mitarbeiter und wurde später Partner des Fonds. Heute unterstützt er Gründer beim Fundraising, schärft ihre Story, stellt Geschäftsmodelle auf den Prüfstand und setzt schlanke Finanzierungsprozesse auf. Mit über 80 Transaktionen und Board-Sitzen von der Seed- bis zur Series-B-Phase bringt er diese Perspektive als Sparringspartner für Unternehmer ein.

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