NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Devin Parekh, Mitgeschäftsführer von Insight Partners, erklärt, warum die Investmentstrategie des Hauses trotz des KI-Hypes bewusst breiter bleibt. Er verweist auf den Ausbau von KI- und datengetriebenen Investments und diskutiert zugleich die Risiken: von Missbrauch offener Modelle bis hin zu realen Effekten auf die Medikamentenentwicklung. Besonders betont er, dass viele Fonds nicht an Liquidität gedacht haben und dass erfolgreiche Portfolios sich über mehrere Fondszyklen beweisen müssen. Damit verschiebt sich der Fokus von der Frage „Wer gewinnt die KI-Runde?“ zu „Wie verteilt man Risiko über Zeit“.
Devin Parekh beschreibt Insight Partners vor allem als Investmentmaschine, die weniger Schlagzeilen jagt als andere VC-Häuser. Der Hintergrund ist nicht nur Charakter, sondern Struktur: In seiner Darstellung ist das Team bewusst leise geblieben, während es gleichzeitig in mehreren KI- und Daten-Plattformen mit großen Runden vorangegangen ist. Konkret nennt er beispielhaft Databricks, bei der Insight laut Interview mehrere Runden geführt bzw. mitgeführt hat. Dazu kommen Beteiligungen an zwei der bekanntesten Frontier-Teams, OpenAI und Anthropic, die lange als VC-Tabu gegolten hätten.
Im Kern geht es Parekh aber weniger um die Frage, ob KI „gut“ oder „gefährlich“ sei, sondern um die Bandbreite realer Risiken und die Wahrscheinlichkeiten dahinter. Er verweist auf die Möglichkeit, dass nichtstaatliche Akteure Zugang zu einem Open-Source-Modell bekommen und es für biologische Waffen missbrauchen könnten. Gleichzeitig stellt er die andere Seite der Gleichung heraus: KI könne die Zeit bis zur Entwicklung neuer Medikamente drastisch verkürzen, was er als deutlich positiven Trade-off in die Waagschale legt. Für ihn ist das kein naives Optimismus-Statement, sondern eine Begründung aus dem Gesundheitsbereich, in dem KI bereits mit Patientendaten arbeitet – und in dem die demografische Entwicklung zusätzlichen Skalierungsdruck erzeugt.
Aus Investorensicht verbindet er diese Risikoabwägung mit einem Punkt, der aktuell viele Portfolios bremst: Konzentration wirkt nur kurzfristig attraktiv. Parekh argumentiert, dass langfristig Diversifikation die Geschäftslogik für VC-Fonds besser abbildet, weil die Performance über mehrere Fondszyklen entsteht. Seine Beispielrechnung ist bewusst drastisch: Wenn ein Viertel eines Fonds nur in eine von zwei Frontier-Beteiligungen fließe, könne die Rendite im konkreten Moment zwar besser aussehen. Für ihn spricht jedoch das „Datenprofil über Zeit“ gegen übermäßige Klumpenrisiken, auch weil viele LPs genau diese Art Exponierung nicht als Zielbild hätten. Er ordnet das damit auch als Gegenpol zu „One-Winner“-Strategien ein, bei denen einzelne Ausnahmen gut laufen können, aber nicht als Regelfall gelten.
Warum Insight trotzdem nicht überall mitzieht, hängt bei Parekh eng mit der zeitlichen Staging-Logik zusammen. Er beschreibt, dass der Mix aus Early Stage, Growth und Buyouts nicht fix ist, sondern sich über die letzten Fonds verändert hat. Buyouts seien aktuell weniger attraktiv, weil die Zinslage hoch ist, Schuldenmärkte für Software weniger empfänglich sind und Exit-Multiples zurückgegangen sind; dazu betont er, dass seit 2024 kein großer Buyout mehr durchgeführt wurde. Auf der Venture-Seite sieht er zugleich ein Bewertungsproblem, das er mit „zu wenig inkrementelle Daten pro Runde“ erklärt: Wenn Folge-Runden so schnell laufen, dass neue Erkenntnisse kaum in den Preis einfließen, wird tendenziell teurer kapitalisiert, ohne das Risikoprofil wirklich zu verbessern. Die „logische Antwort“ lautet für ihn daher: früher gehen und mit einem Scale-Fund klein starten, später nachziehen.
In diesem Zusammenhang liefert Parekh mehrere konkrete Mechaniken, wie diese Nachsteuerung in Renditen übersetzt wird. Bei einem Beispiel aus dem Sicherheits-Ökosystem beschreibt er, dass Insight bei Wiz bei einer Series A eingestiegen ist und dann weitere Schecks nachgelegt hat. Der Effekt: Der Gewinn entsteht nicht nur aus der ersten Allokation, sondern aus dem Zeitpunkt und der Größe der späteren Engagements, während gleichzeitig die Alternative („nur der erste Check“) einen deutlich geringeren Total-Gain ergeben hätte. Auch sein Umgang mit Deals, die nicht geklappt haben, folgt dieser Logik: Legora sei ein Fall gewesen, bei dem man zwar die Position vertreten habe, aber am Ende General Catalyst den Zuschlag bekam. Parekh bleibt dabei ausdrücklich pragmatisch: Das Universum an Deals erfordert nicht, jedes einzelne Ergebnis zu gewinnen.
Spannend wird die Strategie besonders dort, wo es um Governance- und Informationsfragen bei rivalisierenden Investments geht. Parekh sagt, die interne Diskussion habe sich weniger um das „Ob“ von OpenAI und Anthropic gedreht als um das „Wann“: Da Khosla bereits in einem frühen Stadium bei OpenAI investiert habe, sei eine Investition in OpenAI und Anthropic innerhalb derselben frühen Phase gleichzeitig kaum kompatibel gewesen. Sobald man jedoch später einsteigt und nicht mehr aktiv Governance treibt, beschreibt er die Beteiligungen als eine Art „Great Stock“-Position, während die Exklusivitätslogik ohnehin nicht mehr durchsetzbar sei, wenn extrem große Kapitalrunden nötig werden. Gleichzeitig betont er, dass es im Series A/B-Kontext Restriktionen zum Informationsaustausch gebe und man nicht direkt konkurrierende Unternehmen erwerbe – und sogar bei kleinen Revenue-Overlaps würden manche Gründer sensibel reagieren.
Den größten Hebel für den VC-Zyklus sieht Parekh jedoch nicht in der Modellarchitektur, sondern in der Kapitaldisziplin gegenüber LPs. Er kritisiert, dass viele Fonds in 2021 bis 2023 zwar viel Kapital eingesammelt hätten, aber einen Teil davon nicht in Form echter Liquidität zurückgeführt hätten. Für ihn ist das ein Wechsel vom Renditeversprechen hin zur operativen Pflicht: LPs müssten ihre Positionen in Cash umwandeln können, und zwar nicht nur theoretisch durch „später“. Parekh verknüpft das mit dem Timing-Argument vieler Gründer, wenn Elad Gill etwa von einem engen Fenster spricht, in dem Bewertungen ihren Höhepunkt haben könnten; Insight habe diese Gespräche mit Gründern zwar immer wieder, aber er warnt, dass sich Markt-Korrekturen nicht zuverlässig timen lassen. Der praktikable Ansatz ist, nicht alles zu verkaufen, sondern zu „de-risken“ – typischerweise anteilig, wenn die Bewertung heiß ist.
Auf die Frage, was eine mögliche Börsennotierung großer KI-Player für den Markt bedeutet, bleibt er bei einer strukturellen Lesart: Selbst wenn Anthropic größer als bekannte etablierte Softwarekonzerne und bereits nach Jahren früher dran ist, folgt daraus nicht automatisch, dass andere Unternehmen denselben Sprung ohne Konsequenzen wiederholen können. Es gebe in absehbarer Zeit mehrere IPO-Kandidaten, die jeweils sehr hohe Marktwerte erreichen könnten – doch die eigentliche Herausforderung sei, wann die nächste Stufe von Unternehmen „öffentlich“ geht und welchen Bewertungsstandard sie dabei setzen. Wenn der Markt das Wachstum von 0 auf sehr hohe Milliardenwerte sieht, verliert die nächstkleinere Zahl im Vergleich an Glanz; gleichzeitig müssen auch diese Unternehmen irgendwann zu normaleren Wachstumsraten übergehen. Für die VC-Landschaft heißt das: Der Boom-Bust-Zyklus lässt sich nicht vollständig vermeiden, aber er wird weniger schädlich, wenn Fonds Liquidität und Nachsteuerung von vornherein als Teil der Strategie behandeln.
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