Der KI-Markt hat immer noch außergewöhnliche Bewertungen, aber die Anlegergespräche ändern sich. Der nächste Test besteht nicht darin, ob Startups eine große Geschichte erzählen können. Es geht darum, ob sie Experimente in unternehmensweite Implementierungen umwandeln können.
Der KI-Markt ist immer noch heiß, aber die Fragen ändern sich
Die Infrastrukturausgaben steigen. Die KI-Investitionen sind nicht zur Vorsicht übergegangen. Wenn überhaupt, bewegt sich der Markt immer noch mit außerordentlicher Geschwindigkeit. Die Infrastrukturausgaben steigen, Agententools werden zu einer größeren Softwarekategorie und große KI-Unternehmen ziehen weiterhin Kapital zu Bewertungen an, die noch vor zwei Jahren schwer vorstellbar gewesen wären.
Aber die Anlegerfrage beginnt sich zu ändern.
Die erste Phase des generativen KI-Booms belohnte die Möglichkeiten. Die nächste Phase ist anspruchsvoller. Investoren wollen immer noch Spitzentechnologie, aber sie möchten auch wissen, wo das Produkt passt, wie es Unternehmenskunden erreicht, ob es mit echten Arbeitsabläufen übereinstimmt und ob Proof-of-Concepts in Verträge umgewandelt werden können.
Deshalb war das IBM Ventures-Gespräch bei HumanX San Francisco besonders nützlich. Es erfasste eine Entwicklung bei KI-Investitionen: von der Suche nach Demos bis hin zum Testen der strategischen Eignung, der Unternehmensbereitschaft und der messbaren Bereitstellung.
HumanX als Investorenmarkt
Emily Fontaine, Leiterin von IBM Ventures, beschrieb HumanX als ein starkes Umfeld für Investoren, um Startups kennenzulernen, aber nicht unbedingt als den besten Ort für die Akquise von Unternehmenskunden.
Diese Unterscheidung ist wichtig. Einige KI-Events sind auf Käufer ausgerichtet. Nach Ansicht von Fontaine konzentrierte sich HumanX mehr auf Startups, Investoren und den Aufbau von Ökosystemen. Es war ein Ort, um Unternehmen zu sehen, den Markt zu scannen und Folgegespräche fortzusetzen.
Für IBM Ventures ist das wichtig, denn der Zweck besteht nicht nur darin, sich finanziell zu engagieren. Der Venture-Arm ist Teil der Strategiemaschinerie von IBM. Gesucht werden Unternehmen, die Lücken schließen, aktuelle Fähigkeiten verbessern, Ökosystempartner werden oder Möglichkeiten für die Zusammenarbeit mit IBM Research schaffen können.
Das unterscheidet die Investorenperspektive von einem reinen Finanz-VC. IBM Ventures strebt nach wie vor hohe Renditen an, sucht aber auch nach einer Ausrichtung: wohin sich der Markt entwickelt, wo IBM Kapazitäten benötigt und welche Startups durch das Portfolio zum kommerziellen Wachstum beitragen können.
Die 500-Millionen-Dollar-KI-Linse für Unternehmen
Fontaine verwies auf IBMs 500-Millionen-Dollar-KI-Fonds als Zentrum dieser Strategie. Der Fonds konzentriert sich auf B2B-Startups, die Unternehmens-KI verantwortungsvoll und maßstabsgetreu vorantreiben, und zwar über den gesamten Stack hinweg: Hardware, Infrastruktur, Software und zunehmend vertikale KI.
Der letzte Punkt ist bemerkenswert. Im frühen Boom der generativen KI lag die Aufmerksamkeit vor allem auf horizontalen Werkzeugen: allgemeine Assistenten, generische Copiloten, breite Produktivitätsebenen. Jetzt befassen sich Investoren genauer mit vertikalen Anwendungsfällen und Infrastrukturebenen, die spezifische Unternehmensprobleme lösen.
Fontaine erwähnte Portfoliounternehmen wie Unstructured, Writer, Ceramic, Commodore, Atolio, Not Diamond und Reality Defender. Die Beispiele legen eine weitreichende These nahe: Unternehmens-KI benötigt Dateninfrastruktur, Modelloptimierung, Sicherheit, Deepfake-Erkennung und Anwendungen, die eher zu Geschäftsumgebungen als zum Verbraucherverhalten passen.
Ein Beispiel waren unstrukturierte Daten. Fontaine stellte fest, dass ein Großteil der Daten mittlerweile unstrukturiert sei, was sie zu einer strategischen Notwendigkeit für die KI-Architektur von Unternehmen mache. Dies steht in direktem Zusammenhang mit den umfassenderen Aktivitäten von IBM im Bereich Unternehmensdaten, einschließlich Akquisitionen und Produktbewegungen rund um verwaltete, KI-fähige Echtzeitdaten.
Das Muster ist klar: Die Unternehmen, die für strategische Investoren wichtig sind, bauen nicht nur Modelle auf. Sie bauen fehlende Teile des KI-Betriebssystems für Unternehmen auf.
Für IBM Ventures stellt sich nicht nur die Frage, ob ein KI-Startup schnell wachsen kann. Es geht darum, ob das Unternehmen einem strategischen Unternehmensbedarf entspricht: eine Fähigkeitslücke schließen, das IBM-Ökosystem stärken, kommerzielle Möglichkeiten eröffnen oder eine Verbindung zu IBM Research herstellen.
Quantum ist Teil derselben Ökosystemlogik
Das Gespräch verlagerte sich auch auf Quanten, die besonders für den europäischen Markt relevant sind. Laut Fontaine kartiert IBM Ventures die Quanten-Startup-Landschaft, investiert in Unternehmen im Frühstadium und sucht nach Lücken, in denen IBM beim Aufbau des Ökosystems helfen kann.
Als eine der jüngsten Investitionen erwähnte sie Qedma, das sich mit der Fehlerminderung beschäftigt. IBM hat auch weiterhin stark in die Quanteninfrastruktur und die Entwicklung von Ökosystemen investiert, darunter jüngste Ankündigungen zu Quantengießereikapazitäten und langfristigen Investitionen in Quantencomputer.
Das scheint zwar getrennt von der KI zu sein, folgt aber derselben strategischen Logik. IBM Ventures prüft in diesem Quartal nicht nur, was monetarisierbar ist. Dabei wird untersucht, wo Kapazitäten für den nächsten Enterprise-Computing-Zyklus vorhanden sein müssen.
Sowohl bei der KI als auch bei der Quantentechnologie steht bei der Venture-These das Ökosystem an erster Stelle: Identifizieren Sie fehlende Schichten, unterstützen Sie technische Start-ups, verbinden Sie sie mit Forschungs- und Unternehmenskanälen und schließen Sie langfristige Fähigkeitslücken.
Vom Experiment bis zur Ausführung
Der wichtigste Teil des Interviews war Fontaines Sicht auf das KI-Timing in Unternehmen.
Sie beschrieb 2025 als das Jahr des Experimentierens. Unternehmen führten Konzeptnachweise durch, testeten Anwendungsfälle und versuchten zu verstehen, was KI bewirken kann. Aber im Jahr 2026, argumentierte sie, müsse sich der Markt in Richtung Umsetzung bewegen.
„Ich glaube schon, dass 2026 das Jahr der Unternehmens-KI sein wird“, sagte sie. Ihrer Ansicht nach beginnen Unternehmen, einen ROI zu erzielen und Pilotprojekte in tatsächliche Kundenaufträge und Verträge umzuwandeln.
Diese Umwandlung ist das Signal, das den Anlegern am Herzen liegt. Ein Proof of Concept reicht nicht aus. Eine gute Demo reicht nicht aus. Die Frage ist, ob die Fähigkeit für einen Unternehmenskunden wichtig genug ist, um sie in Produktion zu nehmen, dafür zu bezahlen und Workflows darauf aufzubauen.
Hier werden auch Bewertungen komplizierter. Fontaine war direkt: „Die Bewertungen sind verrückt.“ Aber sie sah darin keinen Grund, mit dem Investieren aufzuhören. Stattdessen bezeichnete sie dies als einen Grund für größere Sorgfalt.
Der Investor muss die Annahmen, die Risiken, die strategische Ausrichtung und den Grund für die Wette verstehen. Für einen strategischen Investor stellt sich nicht nur die Frage, ob ein Startup wertvoll werden kann. Es geht darum, ob das Unternehmen mit der Entwicklung des Unternehmensmarkts übereinstimmt.
Strategisches Kapital muss mehr leisten, als Engagements zu kaufen
Deshalb betonte Fontaine die Eignung des Gründers und den strategischen Wert. IBM Ventures verlangt nicht, dass Startups mit IBM kommerzialisieren, aber sein Wert liegt darin, Türen zu öffnen: globale Kunden, Partner, Mentoren, Markteinführungsmöglichkeiten und Zusammenarbeit im gesamten Ökosystem.
Ihr Rat an Startups war klar: Sie sollten den strategischen Investor genauso oft interviewen wie der Investor sie. Die Beziehung muss für beide Seiten funktionieren. Wenn IBM nicht der richtige strategische Partner ist, um Umsatz und Wachstum voranzutreiben, ist der Deal möglicherweise für beide Seiten nicht richtig.
Das ist eine nützliche Möglichkeit, den KI-Investmentmarkt nach dem Hype zu verstehen. Allein Kapital ist reichlich vorhanden, zumindest für die richtigen Unternehmen. Was knapper ist, ist die Fähigkeit, Fähigkeiten in Einsatz umzusetzen.
Der beste strategische Investor kauft nicht nur einen Platz am Börsentisch. Es hilft einem Startup, die Unternehmenssysteme, Käufer, Forscher und Geschäftsbeziehungen zu erreichen, die die Technologie Wirklichkeit werden lassen.
Was Anleger jetzt wirklich suchen
Der KI-Hype-Zyklus ist noch nicht vorbei. Aber der Markt wird immer wählerischer, wenn es darum geht, welche Art von Hype Kapital verdient.
Investoren suchen nach Unternehmen, die den Übergang vom Experiment zur Produktion überstehen können. Sie wollen Unternehmensrelevanz, vertretbare Technologie, Datenstrategie, Sicherheit, verantwortungsvolle Bereitstellung und einen klaren Weg vom Pilotprojekt zum Vertrag. Sie wollen Unternehmen, die nicht nur beantworten können, warum die Technologie beeindruckend ist, sondern auch, warum sie in einen echten Unternehmensworkflow gehört.
Das ist es, was das IBM Ventures-Gespräch über HumanX hinaus nützlich machte. Es zeigte, wie sich die Sichtweise des Anlegers von der Aufregung zur Umsetzung wandelte.
Auch die nächste Generation von KI-Startups braucht Ehrgeiz. Doch Ehrgeiz reicht nicht mehr aus. Die Gewinner werden die Unternehmen sein, die KI-Fähigkeiten in Unternehmensvertrauen, kommerziellen Wert und Systeme umwandeln können, die nach Ende der Demo funktionieren.
