Warum Deutsche KI Start-ups international gesehen hinterherhinken
Während in den USA ein Großteil der Innovationsdynamik von milliardenschweren Start-up-Investments getragen wird, wirken deutsche Gründerinnen und Gründer oft wie mit angezogener Handbremse. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 2022 flossen in den USA rund 0,75 Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP) in Start-ups, in Deutschland dagegen nur 0,088 Prozent. Großbritannien und Frankreich lagen immerhin bei rund 0,115 Prozent beziehungsweise 0,137 Prozent (Quelle: German Council of Economic Experts). Der Unterschied könnte größer kaum sein.
Diese Kluft schlägt sich besonders im Bereich Künstliche Intelligenz nieder. Amerikanische Investoren schrecken nicht davor zurück, hunderte Millionen Dollar in frühe Ideen zu stecken – im Wissen, dass nur wenige davon durchstarten, diese aber Märkte neu definieren können. In Deutschland dominiert dagegen Risikoaversion. Fonds leiden unter fehlenden Exits und haben Schwierigkeiten, frisches Kapital einzusammeln. Für Gründer entsteht so eine paradoxe Situation: Milliardenbewertungen für wenige Leuchttürme wie die aus Freiburg stammenden Black Forest Labs – und gleichzeitig ein Rekordhoch an Insolvenzen.
Wachstumschancen für Start-ups werden gebremst
Hinzu kommt, dass Datenschutz und Compliance für Start-ups oft zu Wachstumsbremsen werden. Während in den USA Innovation nach dem Prinzip „move fast and break things“ entsteht, verbringen deutsche Gründer unzählige Stunden mit juristischen Gutachten und Abstimmungen, bevor sie ein Feature überhaupt launchen dürfen. Das schützt zwar Konsumentenrechte – kostet aber Geschwindigkeit in einem Feld, in dem Geschwindigkeit über Marktführerschaft entscheidet.
So entsteht eine gefährliche Zweiklassengesellschaft: Auf der einen Seite einzelne Unicorns mit Zugang zu Kapital, auf der anderen Seite eine breite Masse, die um ihr Überleben kämpft. Kooperationen mit Mittelständlern, die Start-ups eigentlich stützen sollten, nehmen sogar ab .
Auch wir bei muffintech haben diese Erfahrung gemacht. Gerade in der Phase zwischen Early Stage, in der Unternehmen für Investoren noch „billig“ sind, und Post Series A, wenn stabile Umsätze ein Investment sicher erscheinen lassen, ist Kapital schwer zu bekommen. Genau hier haben deutsche Venture Capitals ein Problem: Sie scheuen das Risiko, obwohl gerade diese Phase über die Zukunftsfähigkeit von KI-Innovationen entscheidet.