LONDON (IT BOLTWISE) – Der Chief Technology Officer der US-Navy stellt neue Technologieprioritäten vor, die den Einkauf für Startups von einem offenen „Spaghetti Chart“ hin zu einem klaren Funnel-Modell verschieben. Er spricht über mehr Co-Investment statt reiner Finanzierung über etablierte Prime Contractors und nennt als Ziel vor allem die Beschleunigung der Umsetzung. Im Fokus stehen Applied KI, Quanten-nahe Verfahren, robuste Netzwerke, elektromagnetische Spektrum-Operationen sowie Digital Engineering für Interoperabilität. Genannt werden konkrete Beispiele von einer autonomen Refueling-Drohne bis zu Machine-Learning-Pipelines und Edge-Compute im See- oder Remote-Einsatz.
Die US-Navy macht Tempo nicht nur in der Beschaffung, sondern auch in der Art, wie sie Technologie überhaupt in den Betrieb bekommt. Justin Fanelli, Chief Technology Officer des Verteidigungsressorts, beschreibt den Wechsel von einem unübersichtlichen Zugang für Startups („Spaghetti Chart“) hin zu einer Art Funnel: Wer mit nachweisbaren Ergebnissen stärker performt, wird eher in die Technologie-Basis der Navy als „Enterprise Services“ integriert. Der Kern liegt dabei weniger in einer PR-Ankündigung als in einem Prozessdesign, das die Lücke zwischen Prototyp und Kaufentscheidung verkürzen soll.
Auf dem Video-Call wurde der Unterschied zwischen Theorie und Realität besonders greifbar: Fanelli erzählte, er sei mitten im Sprint zu einem Flug aufgebrochen, ohne dass das Ziel klar kommuniziert worden sei. Inhaltlich geht es ihm aber um ein anderes „Unbekanntes“, nämlich darum, wie Investoren das Navy-Buying besser einplanen können, bevor Entscheidungen intern getroffen werden. Die Navy habe daher nicht nur ihre längeren Technologieprioritäten veröffentlicht, sondern zusätzlich eine neue, frische Liste der Käufe für die kommenden Jahre vorbereitet – mit einer Vorabprüfung durch einige (nicht näher genannte) Venture-Investoren, bevor das Dokument offiziell herausging.
Wie viel Geld tatsächlich in diesem System „arbeitet“, lässt sich laut Fanelli nicht 1:1 an einer Zahl ablesen, weil unterschiedliche Definitionen von Ausgaben nebeneinander existieren. Er nannte einen Bereich von 150 Milliarden US-Dollar pro Jahr für Navy-Beschaffung, trennte aber ausdrücklich diese Gesamtgröße von direkter Equity-Investition. Genau hier setzt sein Ansatz an: Die Navy wolle weiter in Richtung Co-Investment rücken, also Kapital gemeinsam mit privatem Wagnis-/Investmentkapital bereitstellen, statt allein über Schecks an etablierte Prime Contractors zu agieren. Das aggressivste Element wäre laut Beschreibung eine Beteiligung am Unternehmen; häufiger bedeutet Co-Investment jedoch, dass die Navy wartet, bis Produkte durch kommerzielle Investoren reifer werden, statt frühe Forschung vollständig selbst zu finanzieren.
Auch die Phase, in der die Navy einkauft, wird verschoben. Fanelli sagte, man kaufe überwiegend bei Unternehmen vom Typ Series D bis F. Früher habe die Navy diese „Seed- bis Series-B“-Lücke teilweise mit eigener Frühforschung geschlossen; nun wolle man diese Aufgabe stärker in den kommerziellen Kapitalmarkt verlagern. Der Preis dafür, so seine Logik, liege auf Navy-Seite in der Verantwortung, einen „saubereren Demand Signal“ zu senden, damit Marktteilnehmer nicht ins Blaue hinein entwickeln. Damit passt die Prioritätenliste als Planungsinstrument: Sie ist laut Kontext keine Zusage, dass einzelne Kategorien bereits finanziert sind, und sie soll sich an emergenten Bedarfen orientieren.
Konkrete Beispiele zeigen, wie breit die Pipeline inzwischen ist. In diesem Monat wurde laut Fanelli ein Vertrag über 562 Millionen US-Dollar für die MQ-25 Stingray vergeben, eine autonome Betankungsdrohne, die die Reichweite bemannter Kampfflugzeuge von Flugzeugträgern erhöhen soll. Daneben setzt die Navy auf Edge-Compute-Hardware von Armada, „shipping-container“-artige Deployments mit Servern für Schiffseinheiten oder Remote-Standorte. Für Inspektionen holte sie Gecko Robotics ins Boot, um Aufgaben zu automatisieren, die zuvor manuell und damit gefährlicher liefen; außerdem betreibt Domino Data Lab inzwischen eine Machine-Learning-Pipeline. Besonders bemerkenswert war für ihn ein Fall, bei dem die Navy ein jahrelang verzögertes System an Bordkameras eines Auftragnehmers durch kommerzielle Kameras plus Software von Applied Intuition ersetzt hat – mit der Folge, dass sich die Timeline um etwa vier Jahre verkürzte und die Lösung auf mehr Schiffe skaliert werden konnte.
Angesichts der Lage im Nahen Osten stellte sich die Frage, ob solche kommerziell geprägten Technologien auch im Umfeld des Strait of Hormuz auftauchen. Fanelli zeigte sich hier vorsichtig, weil er zwischen klassifizierten und unklassifizierten Informationen unterscheiden muss und er die konkrete Abgrenzung erst prüfen müsse. Technisch interessant ist vielmehr, wie die Navy Entscheidungen intern prüft: Fanelli verwies auf eine „source selection committee“-Logik, also einen kleineren Kreis, der den Kaufweg steuern soll, statt auf eine weit verzweigte Review-Kaskade. Sein Ziel sei, das Verfahren meritbasiert zu halten und zusätzliche Genehmigungsschichten zu vermeiden.
Für Entwickler und Geldgeber ergibt sich daraus eine klare, wenn auch nicht triviale Implikation: Innovation bleibt nicht automatisch „drin“, wenn sie technisch gut ist. Fanelli sagte, ein häufiger Grund für das Scheitern vielversprechender Technologien sei nicht Technik, sondern Budgetlogik. Die Navy arbeite in langen Planungszyklen, und neue Tools würden nur dann dauerhaft akzeptiert, wenn sie entweder vorhandene Ausgaben ersetzen oder „abschalten“, wofür bereits bezahlt werde. Als roadmap-artiger Rahmen nennt er fünf Prioritätskategorien, die von Applied KI über Quanteninformationstechnologie (weniger Hardwarebesitz, mehr Nutzung quantennaher Verfahren) bis zu Advanced Networking reichen; ergänzt wird das Ganze durch elektromagnetische Spektrum-Operationen sowie Digital Engineering und Interoperabilität mit offenen APIs, modelbasierter Systems Engineering-Methodik und Zero-Trust-Architektur. Für Unternehmen heißt das: Nicht nur das Modell oder die Hardware zählt, sondern die Integration in die bestehende Architektur – und die Frage, wie sich damit nachweisbar Kosten, Komplexität und Einsatzfähigkeit verbessern lassen.
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