20 Mrd. Euro und ein Algorithmus: Wie KI das VC-Geschäft verändert

Rekord auf dem zweiten Platz

Das europäische Venture-Capital-Ökosystem hat 2025 einen klaren Aufwärtstrend bestätigt. Laut dem neuen Report von Invest Europe stiegen die VC-Investitionen auf 20 Milliarden Euro – das sind 20 Prozent mehr als der Fünfjahresdurchschnitt. Insgesamt zogen Private-Equity- und VC-Fonds 147 Milliarden Euro ein, ein Plus von 16 Prozent gegenüber 2024 und der zweithöchste je gemessene Wert, nur übertroffen vom Rekordjahr 2022. Das Gesamtinvestitionsvolumen über alle Assetklassen hinweg kletterte um drei Prozent auf 135 Milliarden Euro.

Bemerkenswert ist die Dynamik im Jahresverlauf: Die Aktivität beschleunigte sich vor allem im zweiten Halbjahr 2025, als sich die Märkte nach geopolitischen Turbulenzen stabilisierten. Exit-Volumen und Ausschüttungen an Limited Partners blieben mit 45 Milliarden Euro ebenfalls auf solidem Niveau. Für ein Ökosystem, das noch 2023 und 2024 mit sinkenden Bewertungen und zögerlichen Investoren kämpfte, ist das eine deutliche Trendwende.

Ein Detail aus dem Bericht verdient besondere Aufmerksamkeit: Erstmals erfasste Invest Europe auch Investments in strategische Sektoren wie Defence und Deep Tech. Das ist kein Zufall – es spiegelt wider, wohin das Kapital fließt. KI, Verteidigung und Life Sciences dominieren den europäischen Deal-Flow, und die Zahlen aus dem DACH-Raum zeigen ein ähnliches Bild, wie wir bereits in unserem Artikel über Drohnen und Datteln beleuchtet haben.

KI als Werkzeug der Investoren selbst

Parallel zu dieser Kapitalwelle verändert KI das Innenleben der VC-Branche selbst. Andre Retterath, seit Anfang 2025 General Partner bei Earlybird Venture Capital, ist einer der wenigen europäischen Investoren, der diesen Wandel sowohl akademisch als auch operativ durchdrungen hat. Er promovierte an der TU München zum Thema „Machine Learning and the Value of Data in Venture Capital“ und verantwortet bei Earlybird die KI- und Infrastrukturinvestments – darunter Beteiligungen an Aleph Alpha und spAItial.

Retteraths Kernthese: KI verändert nicht das Urteil, aber die Reichweite. Wer früher mit klassischen Analystenkapazitäten vielleicht 8.000 potenzielle Startups pro Jahr scannen konnte, schafft mit datengetriebenen Modellen deutlich mehr – Earlybird konnte laut eigenen Angaben die Zahl erfassbarer Investments von 8.000 auf 12.000 steigern. Weniger als zehn Prozent relevanter Deals sollen dem Filter noch entgehen. Das klingt nach Optimierung, ist aber strukturell bedeutsam: Wer früher durch schiere Informationsüberlastung unsichtbar blieb, kann jetzt entdeckt werden.

Earlybird ist dabei kein Einzelfall. Laut einer aktuellen Branchenerhebung nutzen bereits 82 Prozent aller VC-Firmen KI für die Deal-Sourcing-Recherche. Bessemer Venture Partners hat nach eigenen Angaben durch KI-Integration 234 Analysten-Stunden pro Jahr zurückgewonnen. Und die Scouting-Plattform Harmonic, die Frühsignale wie Schlüsseleinstellungen und Gründerabgänge aus etablierten Unternehmen auswertet, erreichte 2025 eine Bewertung von 1,45 Milliarden Dollar – ein deutliches Zeichen, welchen Wert die Branche in datengetriebener Früherkennnung sieht.

Automatisierung mit Grenzen

Was genau automatisiert KI im VC-Prozess? Das Spektrum reicht vom ersten Screening über Marktanalysen bis zur Portfolioüberwachung. KI aggregiert öffentliche und private Daten, normalisiert Finanzkennzahlen gegen Vergleichsgruppen und verdichtet Due-Diligence-Aufwand von Wochen auf Stunden. Plattformen wie PitchBook, Affinity und CB Insights haben ihre KI-Funktionen 2025 massiv ausgebaut.

Doch die Grenzen sind klar. Ob ein Gründerteam unter Druck zusammenhält, ob eine Marktthese wirklich trägt, ob das Timing stimmt – das bleibt Urteilssache. Das VC-Magazin beobachtet, dass klassische Analysten-Rollen nicht verschwinden, sondern sich wandeln: Gefragt sind zunehmend hybride Profile, die Investmentkompetenz mit technischem Verständnis für Machine Learning und NLP verbinden. KI ersetzt keinen guten Investor, verschiebt aber den Wettbewerbsvorteil hin zu denen, die sie konsequent einsetzen.

Die Schattenseite des globalen Bildes bleibt: Europa investiert in Startups insgesamt deutlich weniger als sein wirtschaftliches Gewicht vermuten ließe. Einer CEPR-Analyse zufolge entsprach das gesamte europäische VC-Volumen 2025 nur 22 Prozent des US-amerikanischen – bei vergleichbarer Wirtschaftsleistung. Hinzu kommt, dass KI-Investitionen global stark konzentriert sind: Die Bay Area allein bündelte 2024 über die Hälfte aller weltweiten KI-VC-Dollars. Europa hat mit Mistral und Aleph Alpha zwar sichtbare Akteure, kämpft aber strukturell um seinen Anteil. Das ist der Hintergrund, vor dem die aktuellen Wachstumszahlen einzuordnen sind – beeindruckend, aber nicht selbstgenügsam.

Einordnung: Was der KI-Shift im VC für das DACH-Ökosystem bedeutet

Die Kombination aus wachsendem Kapitalangebot und KI-getriebenem Scouting klingt wie eine gute Nachricht für Gründer. Tatsächlich ist sie das – mit einer wichtigen Einschränkung. KI-Modelle erkennen Muster aus der Vergangenheit. Sie begünstigen Startups, die in etablierten Kategorien skalieren, digitale Footprints hinterlassen und Signale senden, die Datenbanken verarbeiten können. Wer in einem noch nicht definierten Markt baut oder bewusst unter dem Radar bleibt, wird durch KI-Scouting nicht automatisch besser sichtbar – im Gegenteil.

Für DACH-Gründer bedeutet das: Die Latte für die erste Aufmerksamkeit von Investoren sinkt, aber die Qualität der Unterlagen, die Datenspuren in öffentlichen Quellen und die Messbarkeit von Traction gewinnen an Gewicht. Ein Pitch, der keine verifizierbaren Signale liefert, fällt im algorithmischen Vorfilter durch – unabhängig davon, wie überzeugend er im persönlichen Gespräch wäre.

Gleichzeitig eröffnet der Trend Chancen für Startups abseits der klassischen Startup-Hubs Berlin und München. Wenn Earlybird von 8.000 auf 12.000 trackbare Deals kommt, fällt die geografische Einschränkung durch Netzwerknähe tendenziell weg. Wien, Zürich oder Leipzig können für einen Algorithmus genauso sichtbar sein wie Mitte Berlin – sofern die Datenlage stimmt. Wie das konkret mit einer starken Marke zusammenspielt, hat etwa Trade Republic vorgemacht, wie wir hier beschrieben haben.

Auf Fondsebene droht indes eine neue Konzentration: Nur große VCs mit eigenen Datenwissenschafts-Teams können proprietäre Modelle aufbauen. Kleinere Fonds werden zur KI-Tooling-Nutzung gezwungen – mit denselben Werkzeugen wie alle anderen. Die Frage, wer zuerst ein wirklich differenziertes Bild von einem Startup hat, entscheidet über den Wettbewerb um die besten Deals. Das verschiebt die Machtverhältnisse im europäischen VC-Markt – still, aber spürbar. Wer sich für das größere Bild hinter Deutschlands Unicorn-Jahrgang 2026 interessiert, findet dort weitere Einblicke in die Selektionsmechanismen des Markts.

Was das für Gründer im DACH-Raum heißt

1. Digitale Sichtbarkeit ist kein Nice-to-have mehr. Aktuelle Profile auf Dealroom, Crunchbase und LinkedIn, nachvollziehbare Traction-Daten und saubere Presseerwähnungen sind heute Teil der Investorenansprache – weil Algorithmen sie lesen, bevor ein Mensch die erste E-Mail öffnet.

2. Messbare Meilensteine kommunizieren. KI-Modelle priorisieren Signale wie Umsatzwachstum, Teamausbau und Produktankündigungen. Wer diese Meilensteine nicht aktiv kommuniziert, bleibt im automatisierten Screening unsichtbar. Konkrete Zahlen in öffentlichen Updates – auch kleinen – schlagen vage Fortschrittsberichte.

3. Netzwerk bleibt entscheidend – aber anders. Der persönliche Kontakt zu Investoren hat nicht an Wert verloren, aber er verlagert sich auf die spätere Phase. Die erste Aufmerksamkeit gewinnt man heute oft datengetrieben. Das Vertrauen, das den Deal schließt, entsteht weiterhin zwischen Menschen.

Quellen

Beitragsbild: Foto von Monstera Production auf Pexels

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