SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Raymond Loong Ng hat mit 21 sein Studium aufgeschoben, um gemeinsam mit seinem späteren Mitgründer ein Startup aufzubauen. Der Weg begann mit rivalisierenden Hackathon-Teams und führte über ein KI-gestütztes Hardware-Prototyping hin zu „Makeable“, das aus einer Idee einen physischen Bausatz macht. Schon früh investierte Afore Capital $250.000 als Pre-Seed und brachte die Gründer anschließend in ein zweimonatiges Founders-in-Residence-Programm. Für die Zukunft planen die beiden, ihre Arbeit in den kommenden Jahren in San Francisco fortzusetzen.
Wenn Hackathons zur echten Produktentwicklung werden, zeigt sich das meist an zwei Dingen: an der Geschwindigkeit, mit der Teams Iterationen liefern, und an der Bereitschaft, aus einem „Proof of Concept“ ein nutzbares Setup zu machen. In der Geschichte von Raymond Loong Ng ist genau dieser Übergang der rote Faden. Der 21-Jährige, der in Vietnam geboren wurde und mit neun Jahren nach Singapur zog, beschreibt, wie aus frühen Nebenjobs in der Schule ein Interesse an Technologie als Hebel für Geschäftsmodelle wurde. Schon als Jugendlicher verkaufte er Mitschülern unter anderem Snacks, In-Game-Währung und Sneakers, später kam im Teenageralter ein Praktikum in einer Wirtschaftsprüfungsgesellschaft hinzu – und damit die Erfahrung, wie unterschiedlich Unternehmer Probleme angehen. Auf dieser Basis führt er seinen Weg in „Applied AI and analytics“ bis zu einem Diplom zurück, auch wenn er sich beim Programmieren und in Mathematik nicht als der Schnellste sah: Er brauchte den Einstieg in echte Projekte, nicht den Perfektionismus.
Technisch betrachtet ist bemerkenswert, wie früh in seinem Werdegang der Gedanke auftaucht, Ideen in lauffähige Systeme zu verwandeln. Loong Ng spricht davon, Projekte zunächst als „theoretisch“ erlebt zu haben, bevor Hackathons ihnen reale Marktzwänge mitgegeben haben. Genau in dieser Phase entsteht auch die spätere Teamdynamik: Er und sein Mitgründer trafen sich zuvor als Rivalen in unterschiedlichen Wettbewerbsgruppen, arbeiten nachts lange an Lösungen und merkten irgendwann, dass sie besser als Team liefern können. Diese Umstellung ist mehr als eine Anekdote. In der Praxis werden in solchen Umgebungen die Schnittstellen sichtbar, an denen sich Kompetenzen ergänzen – etwa wenn ein Teil des Teams an KI-gestützten Komponenten arbeitet, während der andere Teil Prototypen zu Ende bringt, die außerhalb des Notebooks funktionieren.
Der Schritt von Software zu Hardware erklärt dann, warum das Startup später so konsequent auf Umsetzung setzt. In einem medizinischen Technologie-Hackathon im Jahr 2025 entwickelten die beiden ein Gerät, das gelähmten Patientinnen und Patienten die Kommunikation über Gehirnaktivität und Augenblinzeln ermöglichen soll. Daraus entstand „Neural Drive“. Der Produktansatz fand laut Darstellung früh Resonanz: Ein lokales Krankenhaus zeigte Interesse und das Projekt soll dort in einen klinischen Prüfprozess übergehen. Parallel dazu war Loong Ng aber auch mit einem anderen Engpass beschäftigt: dem Sprung in die USA. Er bewarb sich während seines zwei Jahre dauernden verpflichtenden Militärdienstes zwar an mehrere Hochschulen in den USA, blieb aber ohne Zusage; am Ende führte ihn ein Weg über ein Computer-Science-Programm an der National University of Singapore. Die Vision „Silicon Valley“ blieb jedoch bestehen – gestützt durch den kulturellen Referenzrahmen aus Filmen wie „Jobs“ und „The Social Network“.
Für die Startup-Phase wird diese externe Erwartung dann durch konkrete Finanzierung und Zeitpläne messbar. Im Juni erhielt „Neural Drive“ eine Pre-Seed-Investition von Afore Capital über $250.000. Im Anschluss nahmen sowohl Loong Ng als auch sein Mitgründer am zweimonatigen Founders-in-Residence-Programm in San Francisco teil. Das Timing war dabei organisatorisch schwierig: Das Studium sollte im August beginnen, also musste er die Einschreibung vor dem Start der Vorlesungen vertagen. Sein Mitgründer beantragte ebenfalls eine Auszeit. Solche Entscheidungen sind in der frühen Phase mehr als formale Verwaltung; sie entscheiden darüber, ob das Team genug Fokus für Prototypen, Kundengespräche und Iterationen hat – oder ob Ressourcen sich zwischen Campusalltag und Produktentwicklung aufreiben.
Spätestens in San Francisco wird klar, warum Loong Ng die Umgebung als „intensiv“ und zugleich „belohnend“ beschreibt. Er erwartete nach einem Besuch in Shenzhen eine noch futuristischere Landschaft, beobachtete aber vor allem Alltag statt Science-Fiction. Weil sie wegen der Miete sparsam leben mussten, zogen sie in ein „Hacker House“ in Tenderloin. Inhaltlich verdichtete sich diese Umgebung zu einer Art Feedbackschleife: „Was macht ihr?“ fühlte sich an wie ein Standardgruß, und die Dichte an arbeitenden Menschen erzeugte Druck – aber auch Motivation. In dieser Zeit machten sie mehrere Richtungswechsel, bevor sie bei „Makeable“ landeten: einem Startup, das Nutzerinnen und Nutzern ermöglicht, aus einer Idee ein physisches Produkt zu bauen. Das zentrale Versprechen lautet dabei nicht nur „KI schreibt Code“, sondern „KI übersetzt eine Beschreibung in die Bauteile und die passende Umsetzung“.
„Makeable“ funktioniert nach dem beschriebenen Modell als KI-gestützter Konfigurations- und Generierungsprozess: Die Nutzerinnen und Nutzer formulieren ihr Vorhaben als Prompt. Daraus sollen laut Darstellung die 3D-Modelle, die Elektronik sowie der Code automatisch entstehen, anschließend erhalten die Personen einen Kit, den sie selbst zusammenbauen können – mit einer Anmutung wie bei Legosteinen, nur mit realer Hardware als Ziel. Für Unternehmen und Entwickler ist das vor allem deshalb interessant, weil sich damit eine Lücke zwischen Prototyping-Tools und „Produktionsnähe“ verringern kann. In klassischen Workflows hängen Erfolg und Geschwindigkeit oft am manuellen Übersetzen von Anforderungen in CAD-Dateien, Schaltpläne und Implementierungsdetails. Wenn ein System einen Teil dieser Übersetzungsarbeit automatisiert, reduziert das Reibungsverluste – vorausgesetzt, die generierten Ergebnisse passen genügend zur realen Fertigungs- und Integrationsrealität.
In der letzten Woche des Programms folgte dann noch einmal ein finanzieller Impuls: Afore Capital tätigte eine Anschlussinvestition, die die Gesamtsumme auf $1 million erhöhte. Danach ging es zurück nach Singapur, um O-1-Visa zu beantragen – ein Schritt, der in frühen Hardware-Startups oft unterschätzt wird, weil er weder direkt an den Code noch an die Elektronik anknüpft, aber dennoch über den Standort der Entwicklung entscheidet. Loong Ng betont, dass er während der Rückkehr weiterhin arbeitet und die Planung ist, in den kommenden Jahren wieder nach San Francisco zu gehen. Gleichzeitig hält er sich eine Option offen: Sollte die Auszeit nicht verlängert werden können, würde er in den Schulbetrieb zurückkehren. Gerade dieser Mix aus technischer Umsetzung, schneller Iteration und konsequentem Ressourcenmanagement ist es, der aus Hackathon-Rivalen nach eigener Darstellung Gründer macht.
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