LONDON (IT BOLTWISE) – In Südkorea werden Universitätsprofessoren und Forschende zunehmend zu „Tech Gurus“ der Venture-Capital-Szene. VC-Investoren zahlen offenbar Premium-Bewertungen, weil sie dadurch laborgestützte Expertise, Netzwerke und Spezialwissen in einem Schritt einkaufen. Laut den VC-Branchendaten stieg die Zahl vollzeitiger Professor-Startups bei KAIST von unter fünf pro Jahr (2019/2020) auf über 100 jährlich in den letzten zwei bis drei Jahren. In der ersten Jahreshälfte gründeten 107 Professoren Unternehmen; zusammen erreichte deren Marktkapitalisierung 13 Billionen Won.
In der südkoreanischen Deep-Tech-Szene verschiebt sich gerade der Fokus von klassischen Gründerprofilen hin zu einem sehr spezifischen Talentpool: Professorinnen und Professoren, die ihre Forschung jahrelang in einem engen Themenfeld vorangetrieben haben. Der Effekt ist nicht nur kulturell, sondern messbar: Laut den im Umfeld von Venture-Capital genannten Zahlen stufte man KAIST als besonders aktivste Universität für professorgetriebene Gründungen ein. Während vollzeitige Faculty-Startups in den Jahren 2019 und 2020 im Schnitt noch weniger als fünf pro Jahr erreichten, kletterte diese Zahl in den vergangenen zwei bis drei Jahren auf mehr als 100 pro Jahr. Für die erste Hälfte des laufenden Jahres werden dabei 107 Gründungen durch Vollzeitprofessoren genannt.
Damit steigt auch der „Preis“, den der Kapitalmarkt für frühe Autorität aus dem Labor zu zahlen bereit ist. Die zusammengefasste Marktkapitalisierung der Unternehmen, die von diesen Professoren aufgebaut wurden, lag demnach zum 2. des Monats bei über 13 Billionen Won (etwa 9,7 Milliarden US-Dollar). Besonders sichtbar wird das am Beispiel von Rainbow Robotics: Die Gesellschaft wurde 2011 von KAIST-Professor Oh Jun-ho gegründet und wuchs zu Koreas erstem Anbieter von zweibeinigen humanoiden Robotern. Zum 2. wurde eine Marktkapitalisierung von 8,7008 Billionen Won (etwa 6,5 Milliarden US-Dollar) angegeben, zudem rangierte das Unternehmen auf dem fünften Platz im KOSDAQ.
Technisch erklären sich solche Bewertungen vor allem über die Hürde, die „Hardware plus Software“ für viele Deep-Tech-Felder darstellt. Im Robotik-Bereich wird KAIST-Professor Park Hae-won in der Rolle des Chief Science Officers (CSO) bei Didden Robotics genannt; dort verantwortet er demnach Design und Steuerung für vierrädrige Roboter, die unwegsames Gelände bewältigen sollen. Gleichzeitig ist KAIST-Professor Hwangbo Je-min als CEO bei Lion Robotics aufgeführt, wo man Technologie vermarktet, mit der Roboter autonom auf die Umgebung reagieren und selbstständig gehen können. Hwangbo wird mit den Worten zitiert: „In fields like humanoid robotics, technology accumulation is critical“, ergänzt um: „The industry is being shaped around those who have conducted long-term research in academia.“ Kim Jun-ha, CEO von Didden Robotics, hebt den Punkt der schwer kopierbaren Verbindung zwischen Hardware und Algorithmen hervor („Technology that connects hardware and algorithms together is difficult to replicate, allowing us to build technical barriers.“).
Diese Logik greift auch in der Quantencomputing-Branche, in der der Weg vom Experiment zur produktionsnahen Technologie besonders lang ist. Als konkretes Vorhaben wird Trapions genannt, ein geplanter Hersteller von Ion-Trap-Quantencomputern durch Kim Tae-hyun von der Seoul National University. Ionfallen sollen dabei elektrisch geladene Atome im Vakuum einsperren, um sie als Qubits für Quantenrechnungen zu nutzen. In den USA gilt IonQ als ein führender Anbieter dieser Technik; in Südkorea nimmt laut dem Bericht die Kommerzialisierungsdynamik jedoch ebenfalls Fahrt auf. Ebenso wird Ocuti angeführt: Kim Dong-gyu, der seinen Quantum-Computing-PhD am MIT nach dem Studium bei KAIST erworben haben soll, verfolgt einen Ansatz, bei dem Laser neutrale Atome steuern, die auf kryogene Temperaturen abgekühlt werden. Gerade weil Superpositionen durch kleinste äußere Einflüsse kollabieren können und Korrekturen in Echtzeit nötig sind, wird die jahrelange experimentelle Laborroutine als entscheidender Geschäftsfaktor beschrieben.
Doch Professoren sind offenbar nicht die einzige Gruppe, die VC-Geld anzieht. Neben ihnen tauchen zunehmend auch Tech-Spezialisten aus Regierungslaboren und aus großen Technologiekonzernen als Gründer auf. Genannt wird etwa Lee Kyung-soo: Er soll unter anderem als zweiter Direktor des National Fusion Research Institute sowie als Leiter einer Abteilung im Ministerium für Wissenschaft und ICT tätig gewesen sein und die Entwicklung des KSTAR-Fusionsreaktors mitgeprägt haben. 2023 gründete er Enable Fusion; das Unternehmen wird als erstes Startup für nukleare Fusion in Südkorea beschrieben, und Lee soll dort als Vorsitzender des Boards agieren. Im KI-Bereich wird außerdem Lim Jung-hwan als CEO von Motif genannt, der zuvor als Data Scientist bei Krafton und Samsung Electronics gearbeitet haben soll und mit GPU-Optimierungstechnologie sowie der Teilnahme an einem Wettbewerb für „Independent AI Foundation Model“ Aufmerksamkeit erzeugte.
Die zentrale marktstrategische Frage lautet: Warum investieren VCs so stark in „People“ statt ausschließlich in Produkte? Im Bericht wird die Rechnung relativ klar gezogen: Wer einen einzelnen Gründer sichere, erhalte nicht nur eine Team- und Produktidee, sondern zugleich Jahre an Forschung, akademische Netzwerke und spezialisierte Talente, die direkt neben dem Gründer arbeiten können. Lee Yong-kwan, CEO von Bluepoint Partners, wird zitiert: „In the past, operational capabilities like marketing and execution were differentiators for companies.“ Er stellt dem gegenüber, dass es inzwischen viele Bereiche gebe – etwa Quantencomputing, kleine modulare Reaktoren und humanoide Robotik –, in denen „value itself cannot be created without overcoming technical hurdles.“ Für Unternehmen bedeutet das eine neue Form von Beschleunigung: Partnerships und Recruiting werden stärker an die Verfügbarkeit echter Laborkompetenz gekoppelt. Gleichzeitig steigt der Wettbewerbsdruck unter Investoren, weil die Technologiepfade in Deep Tech häufig nicht parallel „einfach nachgebaut“ werden können, sondern kontrollierte Iteration über lange Entwicklungszyklen verlangen.
Aus historischer Perspektive ist diese Entwicklung kein kompletter Neuanfang: In vielen Technologiewellen gingen industrielle Durchbrüche zunächst über akademische Grundlagen. Neu ist allerdings die Intensität des Kapitalzuflusses und die Geschwindigkeit, mit der Akademie-Forschende zu operativ führenden Gründern werden. Der entscheidende Engpass bleibt dabei der gleiche: Deep-Tech erfordert nicht nur Modelle, sondern Messaufbauten, Fertigungswissen, Validierungsprozesse und die Fähigkeit, Hardware-Unsicherheiten in zuverlässige Systeme zu übersetzen. Wenn sich die VC-Praxis wie beschrieben weiter verstärkt, wird sich auch die Unternehmenslandschaft verändern: Große Sprünge entstehen dann weniger durch breit verfügbare Implementierungen, sondern durch den Zugang zu schwer ersetzbarem Know-how, das im Labor gewachsen ist.
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