MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Münchner KI-Startup Invertix, das den Betrieb von Energieinfrastruktur mit Machine-Learning unterstützt, ist in den Herbst-„Fall Batch“ von Y Combinator aufgenommen worden. Das Team um CEO Joseph Perrotta und CTO Kaan Durmaz war erst im Februar gegründet. Y Combinator investiert im Standard-Deal 500.000 US-Dollar, kombiniert als Equity-Anteil und SAFE. Für Invertix geht es damit nicht nur um Kapital, sondern vor allem um Netzwerk und Zugänge zu US-Investoren.
Invertix sitzt in München und kommt dennoch sehr schnell im Silicon-Valley-Ökosystem an: Das erst im Februar gegründete deutsch-italienische Startup gehört sieben Monate nach der Gründung zum Herbst-„Fall Batch“ von Y Combinator. CEO Joseph Perrotta und CTO Kaan Durmaz erhalten damit Zugang zu einem der strengsten, sichtbarsten Selektionsmechanismen im Startup-Bereich – und vor allem zu jenem Mix aus Finanzierung, Mentoring und Investorennähe, der bei vielen Programmen schlicht als Ergebnis und nicht als Prozess wahrgenommen wird. Für ein Energie-KI-Team ist das Timing besonders relevant, weil die Anforderungen an operative Systeme im Netz- und Anlagenbetrieb deutlich konkreter sind als in vielen „reinen“ KI-Anwendungen.
Warum die Aufnahme bei Y Combinator als „Ritterschlag“ wahrgenommen wird, lässt sich nicht nur mit der Marke erklären, sondern mit der historischen Breite. Seit 2005 hat YC mehr als 5.000 Unternehmen finanziert; als bekannte Beispiele werden Airbnb, Stripe, Coinbase, Dropbox, DoorDash und auch im Energiebereich Helion genannt. Auch die KI-Branche bekommt über YC immer wieder eine eigene Folgerung: OpenAI startete laut Quelle 2015 als Projekt von YC Research, unter damaliger Leitung von Sam Altman. Für europäische Gründerinnen und Gründer ist das Programm deshalb häufig mehr als ein Funding-Event, es wirkt wie ein Beschleuniger für Glaubwürdigkeit gegenüber US-Kapitalgebern – mit spürbaren Effekten auf Termingeschwindigkeit und Netzwerkreichweite.
Der finanzielle Kern des Standard-Deals liegt bei 500.000 US-Dollar: davon 125.000 US-Dollar für 7 Prozent der Anteile sowie 375.000 US-Dollar über eine SAFE ohne Bewertungsobergrenze. Dazu kommen das dreimonatige Programm in San Francisco, das Alumni-Netzwerk aus Tausenden Startups und der Demo Day, bei dem die Teams vor Hunderten Investorinnen und Investoren pitchen. Genau diese Mechanik erklärt auch, warum viele europäische Teams die Struktur ihrer Gesellschaften anpassen: YC erwartet in der Regel eine US-Gesellschaft, weshalb nicht selten formale Sitzverlagerungen in die USA stattfinden und Gründerteams später auch physisch nach San Francisco ziehen. In der europäischen Startup-Szene wird diese Dynamik seit Jahren diskutiert – als Risiko, dass Wertschöpfung und Talente teilweise in andere Regionen abwandern.
Für Invertix ist der Marktbezug dagegen sehr direkt: Der Engpass entsteht dort, wo die Energiewende in den operativen Alltag kippt. Solar-, Wind- und Speicherkapazitäten wachsen laut Quelle schneller, als Betreiber Fachkräfte einstellen und ausbilden können. Die Aufgaben sind dabei nicht „nice to have“, sondern reichen von Alarmbewertung über Analyse der Anlagenleistung bis zur Wartungskoordination und dem Erfüllen regulatorischer Pflichten. Ein großes Teilspektrum dieser Arbeit werde bis heute grob beschrieben als „großteils von Hand“ erledigt. Vor der Unternehmensgründung wandten sich Perrotta und Durmaz nach eigenen Angaben an mehr als 5.000 Menschen aus der Branche und führten Gespräche mit über 500 Fachleuten – von Betreiberinnen und Asset Managern bis zu Ingenieurinnen und Investoren.
Technisch setzt Invertix nicht beim Versuch an, große KI-Labore zu ersetzen. Stattdessen baut das Startup laut Beschreibung eine eigene „KI-Schicht“ auf Basis großer Modelle und spezialisiert diese für den Energiebetrieb. Das klingt zunächst nach einem klassischen Fine-Tuning-Ansatz, wird in der Beschreibung aber präzisiert: Die Modelle lernen aus Arbeitsaufträgen, menschlichen Eingriffen und weiteren Betriebsdaten. Als Architekturgrundlage nennt Invertix physikinformierte neuronale Netze und differenzierbare Simulatoren – also Modelle, die nicht nur Muster aus Daten aufnehmen, sondern zusätzlich Struktur aus physikalischen Zusammenhängen einbeziehen. Außerdem soll eine eigene Sicherheitsebene dafür sorgen, dass sensible Betreiber- und Netzdaten unter Kontrolle der Kundinnen und Kunden bleiben und nicht zum Training fremder Modelle genutzt werden.
Die Wirkung dieser Strategie will Invertix über Traktion belegen. In der Quelle ist die Rede von vier laufenden Pilotprojekten mit europäischen Energieunternehmen sowie TotalEnergies On als Kunden; insgesamt stünden mehr als 50 Gigawatt erneuerbare Kapazität unter Vertrag, während die Vertriebspipeline mehr als 100 Gigawatt umfasst. Im Mai seien es noch rund 10 Gigawatt gewesen, was auf eine schnelle Ausweitung hindeutet. Im laufenden Betrieb beschreibt das Startup technische Angebote, die 50 bis 100 Prozent schneller entstehen sollen; Beschaffungsprozesse würden von etwa 60 Stunden auf ungefähr eine Stunde schrumpfen. Daneben adressiert Invertix auch den Produktivitätshebel: Drei Agententeams sollen demnach so viel leisten wie rund 20 Menschen. Joseph Perrotta bringt diesen Anspruch in der Quelle so auf den Punkt: „Alle reden darüber, wie viel Energie KI braucht. Kaum jemand baut die KI, die das Energiesystem tatsächlich betreibt. Genau das machen wir“, sagt Perrotta. „Mit YC können das Startup das Tempo gehen, das dieser Markt verlange.“
Abseits des Programms zeichnet sich das Profil des Teams aus, das für den Aufbau „operativer“ KI häufig entscheidend ist: Perrotta war als Volleyballprofi aktiv, verkaufte später Immobilien im Wert von mehr als 17 Millionen Dollar und unterstützte danach laut Quelle das italienische Cloud-Storage-Startup Cubbit beim Einwerben von über 25 Millionen Dollar. Durmaz wiederum arbeitete in Bereichen wie Computer Vision, Differential Privacy und KI für die Chemie. Kennengelernt haben sich beide bei Brightdale, aufgebaut wird Invertix aus der TUM.ai-Community heraus. Im Mai schloss das Startup eine Pre-Seed-Runde über 1,7 Millionen Euro ab, angeführt von Vireo Ventures, mit Beteiligung des Italian Founders Fund sowie Business Angels aus Energie- und KI-Branche. Für die nächsten Monate wird damit vor allem entscheidend sein, wie sauber sich die versprochenen Zeitgewinne in der Praxis skalieren lassen – und ob die Kombination aus physikinformierten Modellen, differenzierbaren Simulatoren und einer klaren Daten-Sicherheitsstrategie den besonderen Anforderungen des Energieumfelds dauerhaft standhält.
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