THAI NGUYEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue 12-monatige Studie untersucht, wie sich in der vietnamesischen Provinz Thai Nguyen ein plattformbasiertes Startup-Ökosystem für die Sharing Economy aufbauen lässt. Sie zeigt, dass es zwar bereits viele junge Gründer und solide Konnektivität gibt, aber zu wenig Plattform-Engineering, Risikokapital und skalierbare digitale Geschäftsmodelle. Im Fokus stehen deshalb KI- und IoT-gestützte Use Cases, eine bessere Daten- und Infrastruktur-Nutzung sowie flexiblere Test-Mechanismen. Gleichzeitig wird ein konkreter „Flaschenhals“-Effekt beschrieben, der Kapital-, Technologie- und Marktprobleme gegenseitig verstärkt.
Die Sharing Economy gilt in vielen Märkten als logischer nächster Schritt der digitalen Transformation: Plattformen verbinden Anbieter und Nachfrager online, senken Leerlaufzeiten und verbessern die Ausnutzung knapper Ressourcen. Für die vietnamesische Provinz Thai Nguyen stellt sich jedoch eine entscheidende Frage anders als in globalen Vorreitern: Wie baut man ein Startup-Ökosystem auf, das nicht nur einzelne Apps hervorbringt, sondern tragfähige Plattform-Geschäftsmodelle ermöglicht? Genau hier setzt ein 12-monatiges Wissenschafts- und Technologieprojekt (Januar bis Dezember 2025) an und analysiert Entstehung, Einflussfaktoren und lokale Hürden – mit dem Ziel, konkrete, lokal passende Maßnahmen abzuleiten.
Im Ergebnis zeigt die Studie ein gemischtes Bild. In Thai Nguyen sind demnach rund 5.591 Unternehmen in verschiedenen Branchen aktiv, doch die meisten bleiben klein und orientieren sich weiterhin stark an traditionellen Wertschöpfungen. Besonders relevant ist der Marktaufbau: Der Handel- und Dienstleistungssektor stellt mit 2.473 Unternehmen den größten Block dar, gefolgt von Industrie und Fertigung sowie Bau und Immobilien. Diese Struktur schafft zwar erste Kontaktflächen zu potenziellen Plattform-Teilnehmern, sie erklärt aber auch, warum nur wenige digitale Vermittlungsmodelle existieren. Der Anteil von Sharing-Economy-orientierten Aktivitäten liegt laut Studie bei lediglich etwa 30 bis 40 Betrieben, also etwa 0,5 bis 0,7 Prozent.
Technisch betrachtet ist das zentral, denn Sharing Economy funktioniert im Kern nicht über einzelne digitale Werbeaktionen, sondern über dauerhaft betriebene Plattformen, die Matching, Transaktionen, Vertrauen und nachgelagerte Prozesse zuverlässig abbilden. Die Untersuchung nennt als Engpass eine geringe Technologieintegration und fehlende flexible Mechanismen, um neue Modelle schnell zu testen. Damit geraten Startups in eine Art Loop: Kapitalmangel verhindert Investitionen in Plattform-Engineering; ohne durchgängige digitale Workflows können Netzwerk- und Netzwerkeffekte schwer entstehen; fehlende Belege skalierbarer Modelle senken wiederum das Interesse von Investoren. Für Unternehmen heißt das, dass „Digitalisierung“ ohne Plattformarchitektur, Datenqualität und Betriebsfähigkeit oft nicht zur Skalierung führt.
Günstig ist, dass Thai Nguyen in mehreren infrastrukturellen Dimensionen bereits gute Voraussetzungen mitbringt. Laut Studie liegt die Glasfaserabdeckung in Gemeinden und Stadtteilen bei nahezu 100 Prozent, die 3G/4G-Abdeckung in ländlichen Gebieten bei etwa 99,6 Prozent oder mehr, und es wurden in Schlüsselregionen über 100 5G-Basisstationen aufgebaut. Diese Konnektivität ist ein wichtiger technischer Grundstock, um digitale Plattformen, E-Commerce und intelligente Logistik in den Alltag zu bringen. Zusätzlich wird das Potenzial betont, daten- und plattformbasierte Sharing-Modelle etwa im Agrarhandel, im digitalen Tourismus sowie im Ressourcenmanagement zu entwickeln.
Hier kommt KI ins Spiel – nicht als Schlagwort, sondern als praktischer Hebel für bessere Betriebs- und Marktergebnisse. Die Studie verweist auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) im Produktionsmanagement, bei der Analyse von Nutzerverhalten und beim Betrieb digitaler Plattformen. In der technischen Vergleichsperspektive lässt sich das mit Ansätzen aus globalen Plattformen wie Uber oder Airbnb kontrastieren: Während dort bereits ausgedehnte Datenpipelines und Betrugserkennung im Hintergrund laufen, fehlt in Thai Nguyen häufig die Kombination aus Datenerhebung, Modellentwicklung und produktionsnahem Betrieb. Für lokale Teams bedeutet das: KI-Entwicklung muss eng mit Prozessdesign, Monitoring und Datenschutzlogik verknüpft werden, damit Ergebnisse in reale Entscheidungen übersetzen.
Auch der Gründermarkt wirkt, zumindest demografisch, vielversprechend. Die Mehrheit der Startup-Gründer stammt aus der Altersgruppe der 25- bis 44-Jährigen und macht über 74 Prozent aus; besonders stark ist die Kohorte der 35- bis 44-Jährigen mit rund 39,98 Prozent, gefolgt von 25- bis 34-Jährigen mit rund 34,41 Prozent. Daraus lässt sich ableiten, dass Berufserfahrung und vorhandene Ressourcen die Gründungsdynamik tragen. Gleichzeitig bleibt der Anteil sehr junger Gründer – insbesondere der Generation Z – relativ gering. Das kann den Zugang zu frischem Plattform- und DevOps-Know-how bremsen, weshalb die Studie die Entwicklung digitaler Fachkräfte und den Ausbau von Verbindungen zwischen Hochschulen und Startups ausdrücklich einfordert.
Im Markt- und Ökosystemkontext benennt die Studie mehrere strukturelle Schwächen, die sich wechselseitig verstärken. Dazu gehören begrenzte finanzielle Ressourcen, ein Mangel an Risikokapital und Business Angels, eine noch nicht ausreichende Technologieintegration sowie die ineffektive Nutzung offener Daten und gemeinsam genutzter Infrastruktur. Besonders kritisch ist laut Untersuchung die schwache Kopplung zwischen hochqualifizierten Hochschulabsolventen und Startups, weil vielen Gründungsteams technische Rollen fehlen, die digitale Plattformsysteme entwickeln und betreiben können. Branchenexperten berichten hierzu, dass „Sharing-Plattformen nur dann wachsen, wenn Datenzugang, Engineering-Kompetenz und wiederholbare Tests zusammenwirken“ – und nicht als getrennte Einzelprojekte.
Für die Praxis formuliert die Studie deshalb Lösungsansätze auf mehreren Ebenen. Erstens soll die Institutionenlandschaft verbessert werden, um Startups schneller durch Förder- und Testzyklen zu begleiten. Zweitens braucht es flexible Mechanismen zur Erprobung von Maßnahmen, die der Realität lokaler Märkte entsprechen. Drittens werden Fokussierung und Ausbau von Förderfonds sowie geeignete Finanzierungsinstrumente für Startups gefordert, ergänzt durch eine Stärkung der Technologie- und digitalen Dateninfrastruktur. Viertens steht die Vernetzung im Mittelpunkt: Unternehmen, Universitäten, Investoren und Regulierungsbehörden sollen systematischer zusammenarbeiten, statt in einzelnen Programmen nebeneinanderherzulaufen.
Datenschutz und Sicherheit werden dabei indirekt zum Erfolgsfaktor, auch wenn sie in der Quelle vor allem als Teil der Rahmenbedingungen sichtbar sind. Plattformen, die Nutzerverhalten auswerten, Transaktionen abwickeln oder IoT-gestützte Abläufe koordinieren, erzeugen zwangsläufig hochrelevante personenbezogene und betriebliche Daten. Für ein belastbares Ökosystem in Thai Nguyen bedeutet das: KI-Modelle sollten datensparsam entwickelt, Zugriff und Nachvollziehbarkeit klar geregelt und Betriebssicherheit (inklusive Incident-Prozessen) früh mitgedacht werden. Das reduziert nicht nur regulatorische Risiken, sondern erhöht auch die Bereitschaft, Partnerdaten beizusteuern – und damit die Trainings- und Optimierungsfähigkeit der Plattform.
Als besonders strategisch gilt der Vorschlag, die Unterstützung „wegweisender Startups“ zu priorisieren, um einen Dominoeffekt auszulösen. Genau diese Logik findet sich in vielen Ökosystemen: Eine kleine Zahl erfolgreicher Plattform-Modelle liefert Referenzen für Investoren, schafft Lehrwissen und zieht Partner an, die zuvor zögerten. Über die nächsten Quartale könnte Thai Nguyen damit in Richtung stärkerer Plattform-Dichte gehen, sofern Kapital- und Technologiehürden wirklich parallel adressiert werden. Für Entwickler und Unternehmen dürfte der nächste Schritt sein, KI-Use-Cases in wiederholbare Pilotpipelines zu überführen, Messgrößen für Netzwerk- und Qualitätsmetriken festzulegen und Testmechanismen so zu gestalten, dass aus lokalen Pilotierungen skalierbare Betriebsmodelle werden.
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