ZÜRICH / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Venture-Capital-Partner stellt die zentrale Schwachstelle Europas heraus: Es gelingt zwar der Start von Innovationen, aber zu selten wird die Skalierung in Kategorie-Schwergewichte konsequent gebaut. Im Fokus stehen dabei nicht fehlende Talente, sondern die fehlende „Vernetzungsmaschine“ für Wachstumskapital und Erfahrung über mehrere Gründer-Generationen hinweg. Als Vergleich dienen Zahlen zu europäischen und US-amerikanischen Tech-Decacorns sowie Beispiele aus dem Startup-zu-Konzern-zu-Startup-Zyklus. Damit rückt die Frage in den Vordergrund, wie KI- und Plattformunternehmen langfristig aus Europa heraus wachsen können.
Europa besitzt nach Ansicht von Eran Westman, Managing Partner des in Zürich ansässigen Venture-Funds Planven, im Prinzip alle Bausteine für ein „world-class“-Tech-Ökosystem. Der Engpass liege weniger bei Ausbildung oder Talentstärke, sondern bei der Fähigkeit, diese Ressourcen auf Skalenniveau zu verbinden. In seiner Darstellung wandern europäische Gründer zwar zunehmend aus eigener Ambition heraus in eine globale Perspektive, die entscheidende Lücke entsteht aber dort, wo aus guter Idee ein wiederholbarer Aufstieg zu marktprägenden Unternehmen werden muss. Genau an diesem Punkt, so seine Kernaussage, beginnt sich das System gerade zu verändern.
Damit verschiebt sich auch die Debatte weg von klassischen Erklärungen wie einem Mangel an Ingenieurinnen und Ingenieuren oder einer dauerhaft „komplexen Regulierung“. Westman argumentiert stattdessen entlang der Frage, welche Unternehmen aus Europa entstehen, die Industrien tatsächlich umformen und nicht nur als Übernahmeziele enden. Auf der Datenebene wird das Bild durch die Bezugnahme auf das „State of European Tech 2025“ unterfüttert: Europa kommt demnach auf 48 Tech-„Decacorns“ mit einer Bewertung über 10 Milliarden US-Dollar, während es in den USA 206 sind. Beim Blick über die 100-Milliarden-Schwelle bleibt das Verhältnis ähnlich, denn Europa zählt nur fünf solche Unternehmen, die USA dagegen 23.
Technisch betrachtet hängt diese Verteilung eng mit der Art von Kapitalkreisläufen zusammen, nicht mit der Frage, ob irgendwo Software- oder KI-Kompetenz existiert. Entscheidend ist, ob Finanzierung, Risikomanagement und Skalierungswissen über mehrere Wachstumsphasen hinweg konsistent verfügbar sind, gerade wenn Unternehmen in kapitalintensive Bereiche vordringen. Westman verweist dafür auf einen Kapitalunterschied: In den USA liegt die Gesamtgröße der Venture-Funds bei rund 930 Milliarden Euro, in der EU bei etwa 150 Milliarden Euro. Das ist nicht nur eine Schlagzahl für einzelne Finanzierungsrunden, sondern wirkt wie eine Abkürzung im Lebenszyklus: Frühphasen werden gefördert, später fehlt aber häufig die „Maschinerie“, die aus wachsenden Teams echte Tech-Giganten macht.
Auch der Ökosystem-Mechanismus selbst spielt in seiner Argumentation die Hauptrolle. Israel wird dabei als Modell beschrieben, in dem ein Startup-Biografiemuster besonders wirksam ist: Gründer bauen ihre Teams, werden von großen globalen Technologiefirmen übernommen oder arbeiten in ihnen, lernen Prozesse und Standards „von innen“ kennen und gehen dann zurück, um erneut zu gründen. Diese Art „Apprenticeship“ setzt eine kritische Masse voraus: Erst wenn genug Menschen den Weg gehen, entsteht ein selbstverstärkender Kreislauf aus Erfahrung, Ambition und organisatorischem Know-how. Westman nennt dafür Adallom als Beispiel, das 2015 für rund 320 Millionen US-Dollar an Microsoft verkauft wurde, bevor die Gründer später gemeinsam Wiz starteten, das 2026 an Google für 32 Milliarden US-Dollar ging. Selbst innerhalb Israels werde der Effekt sichtbar, etwa über Argon Security, übernommen in Aqua Security, bevor die früheren Gründer Jahre später erneut starteten.
Für Europa ergibt sich daraus eine konkrete Herausforderung: Nicht allein mehr Ideen oder mehr Erstgründungen, sondern mehr „Global-Scale“-Fähigkeit, die wiederholbar wird. Westman erkennt zwar europäische Erfolge, betont aber, dass es bislang weniger Technologieunternehmen bis zur Größenordnung der US- oder israelischen Beispiele geschafft haben. Da Künstliche Intelligenz inzwischen nicht nur Produkt-Feature, sondern Infrastrukturkompetenz in Form von Datenpipelines, Modelltraining, Deployment und Betrieb wird, verschärft sich diese Tendenz: Wer erst spät genug in die nötigen Skalierungsstufen investiert, verliert Zeit gegenüber Wettbewerbern, die früh „Maschinenraum“-Fähigkeiten aufbauen. Seine Schlussfolgerung lautet daher: Europa stehe an einem Kipppunkt, weil sich jetzt mehr Wachstumskapital, mehr wiederholte Gründerkarrieren und mehr globale Ambition zusammenfinden könnten – und weil genau diese Kombination Ökosysteme über Zeit „compounden“ lässt.
Für Entscheider in Unternehmen und für VC-Teams ist das weniger eine Story über Nationalcharaktere als ein Arbeitsauftrag an die Struktur des Wachstums. Wenn Erfolg die nächste Generation von Erfolg speist, müssen Netzwerke, Beteiligungsmodelle und Post-Merger- oder Talent-Rückflüsse so gestaltet werden, dass aus Übernahmen nicht nur Exit-Zahlen, sondern Lernzyklen entstehen. Genau hier wird die KI-Branche zur Prüfstrecke: Wer die Skalierung nicht als Einmalprojekt betrachtet, sondern als wiederholbares System aus Kapital, Engineering-Leitplanken und operativer Exzellenz, kann aus einem europäischen Talentpool tatsächlich global tätige Plattform- und KI-Unternehmen formen. Westmans Fokus auf die „Verknüpfung auf Skalenniveau“ beschreibt damit weniger ein fehlendes Talentproblem, sondern eine Lücke im Ökosystemdesign, die sich offenbar gerade schließt.
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