ZÜRICH / LONDON (IT BOLTWISE) – Venture-Capital-Investoren aus dem Silicon Valley richten ihren Blick wieder stärker auf Schweizer Startups, insbesondere in Biotech, Robotik, Raumfahrt, Drohnen und Quanten-Ansätzen. Laut Branchenbeobachtern ist dafür vor allem der Wechsel von klassischen Internet-Geschäftsmodellen hin zu High-Tech-Firmen verantwortlich, die längerfristige Skalierung versprechen. Gleichzeitig zeigt sich, dass Schweizer Hochschulen wie ETH und EPFL im europäischen Vergleich besonders viele technologieintensive Spin-offs hervorbringen. Der Artikel ordnet ein, was das für KI-gestützte Software-Startups, die Finanzierung durch Pensionskassen und die Wettbewerbsfähigkeit der Region bedeutet.
In der Schweiz fällt derzeit etwas zusammen, das viele Startup-Gründer lange als Paradox erlebt haben: Trotz hoher Forschungsqualität war die Geldquelle für wagnisfinanzierte Innovation häufig eher außerhalb des Landes zu finden. Seit zwei bis drei Jahren, so berichten Branchenakteure, melden sich jedoch vermehrt Venture-Capital-Firmen aus dem Silicon Valley, um gezielt in Schweizer Deep-Tech-Teams einzusteigen. Der Fokus verschiebt sich dabei deutlich weg von schnellen, internetnahen Erlösmodellen hin zu Bereichen wie Biotechnologie, Robotik, Raumfahrt, Drohnen und Quantencomputing. Für die Schweiz ist das nicht nur eine Finanzierungsfrage, sondern auch eine strategische Neuausrichtung des gesamten Startup-Ökosystems.
Historisch lässt sich diese Dynamik gut erklären: Vor allem über zwei Jahrzehnte hinweg flossen viele VC-Gelder in Software- und Internet-Geschäftsmodelle, darunter E-Commerce, Food-Delivery, Social Media oder Cloud-Software. Solche Firmen entstanden oft dort, wo riesige Heimmärkte die Skalierung unmittelbar trieben. Die Schweiz spielte in dieser Logik lange eine Nebenrolle, weil ihr Ökosystem weniger von großen Endkundenmärkten profitierte und entsprechend weniger „Plattform-Scale“-Geschichten entstanden. Als dann jedoch absehbar wurde, dass viele dieser Modelle den Reifegrad erreicht hatten und Wachstum nicht mehr die gleichen Renditen versprach, wanderten die Investment-These und damit auch das Kapital in die „tieferen“ Technologien ab.
Technisch betrachtet profitieren Deep-Tech-Startups von einer anderen Investitionslogik: Nicht das schnellste Wachstum im Vertrieb, sondern der Aufbau schwer ersetzbarer Kompetenzen steht im Mittelpunkt. Genau hier werden Hochschulen zu einem strategischen Zulieferer. In Europa stechen laut einem kürzlich veröffentlichten Swiss-Deep-Tech-Report vor allem ETH und EPFL hervor, weil sie im Hochtechnologie-Umfeld überproportional viele Spin-offs hervorbringen. Für internationale Investoren ist das ein Signal: Wenn aus Forschungseinrichtungen wiederholt Unternehmen entstehen, die investierbar sind, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die nächste Pipeline an Teams und Patenten ebenfalls trägt. Der Bericht macht außerdem deutlich, dass ein großer Teil der VC-finanzierten Schweizer Startups im Hochtechnologiebereich aktiv ist.
Diese Entwicklung trifft gleichzeitig einen zweiten, politisch und wirtschaftlich relevanten Nerv: das Verhältnis von KI und Software. Viele Investoren befürchten, dass klassische Software-Firmen mit Blick auf die rasant steigende Leistungsfähigkeit generativer KI langfristig weniger Differenzierung bieten. In der Praxis zeigte sich das in Phasen auch an Marktdynamiken bei börsennotierten Softwarewerten, die temporär unter Druck gerieten. Wenn selbst etablierte Anbieter an der Fähigkeit zweifeln lassen, Preise und Margen im neuen KI-Umfeld zu halten, wie viel schwerer ist dann die Lage für frühe Software-Startups. Für die Schweizer Szene kann das paradox sein: Weniger Software bedeutet aber nicht weniger Innovation, sondern ein stärkerer Schub in Richtung Hardware-naher Entwicklung und Forschungstiefe.
Marktseitig verstärkt wird das Bild durch die Präsenz großer ausländischer Tech-Firmen in der Schweiz. Branchenbeobachter nennen hier mehrere Namen: von Isomorphic Labs über Google bis hin zu NVIDIA. Wenn sich Forschende dieser Unternehmen entscheiden, eigene Firmen zu gründen, bringen sie nicht nur Erfahrung aus hochskalierenden Umgebungen mit, sondern oft auch ein internationales Kontakt- und Technologie-Netzwerk. Ein Beispiel, das in diesem Kontext genannt wird, ist Timoleon Moraitis, dessen KI-Firma Noemon bei einem Startup-Wettbewerb einen Award gewonnen hat. Sein Werdegang gilt als Indikator dafür, wie sich aus internationaler Forschung lokale Startup-Impulse in Zürich und Lausanne materialisieren.
Für Anleger und Unternehmen ist außerdem entscheidend, wo das Kapital tatsächlich herkommt. Obwohl internationaler VC die Geschwindigkeit erhöht, stammt laut den Aussagen aus der Branche derzeit weniger als ein Fünftel des Kapitals für Schweizer Deep-Tech-Firmen aus dem Inland. Das ist gerade für eine Volkswirtschaft, die über einen sehr großen Kapitalstock verfügt, ein strukturelles Signal von geringer Kapital-„Hausmacht“. Als Beispiel wird berichtet, wie im Mai ein amerikanisches Pharmaunternehmen für 780 Millionen US-Dollar Limmatech in Schlieren bei Zürich erwarb – mit der Folge, dass ein Teil des wirtschaftlichen Nutzens und Know-hows langfristig potenziell nicht in der Schweiz bleibt. Genau deshalb rückt die Debatte um die Rolle von Pensionskassen in den Mittelpunkt.
Regulatorisch und strategisch knüpft daran eine zweite Ebene: Deep Tech ist nicht nur wirtschaftlich, sondern auch sicherheitsrelevant. Wer in Robotik, Drohnen oder Quanten-Nähe investiert, muss damit rechnen, dass Sicherheitsanforderungen, Lieferketten-Transparenz und Datenverarbeitung strenger bewertet werden. In der Praxis bedeutet das für die Unternehmen: sie brauchen robuste Security-Designs, saubere Software-Build-Prozesse und nachvollziehbare Entwicklungs- und Testdaten, insbesondere wenn KI-Module eingebettet werden. Gleichzeitig steigen mit strengeren ESG- und Governance-Erwartungen die Anforderungen an Risikoberichte und Auditierbarkeit. Diese Themen sind kein Randfaktor, sondern beeinflussen den späteren Marktzugang und die Bereitschaft institutioneller Investoren.
Aus der Perspektive der Zukunft sind die nächsten Schritte klar: Erstens soll die Schweiz Daten zur Performance von Venture-Capital systematisch aufbereiten. Berichten zufolge wurde hierfür die Universität Basel beauftragt; die erste Renditestudie zu Schweizer VC erschien im Dezember, weitere Analysen und Investitionsvehikel für Pensionskassen sind in Vorbereitung. Zweitens geht es um lokale Erfolgsgeschichten, die nicht nur Rendite versprechen, sondern auch wirtschaftliche Effekte zeitlich sichtbar machen. Wenn VC-Investments ihre vollen Wirkung nach 10 bis 15 Jahren entfalten, braucht es genau in dieser Frist belastbare Evidenz. Starke Ökosysteme entstehen damit nicht im Schnappschuss, sondern über mehrere Finanzierungszyklen.
Drittens wird erwartet, dass Zürich und Lausanne in den kommenden Jahren zu den wichtigsten Deep-Tech-Startup-Ökosystemen Europas aufsteigen. Diese Einschätzung wird in der Branche mit dem vorhandenen Hochschul-Umfeld, der wachsenden internationalen Präsenz und der steigenden Zahl technologiegetriebener Unternehmensgründungen begründet. Für Gründer und Entwickler heißt das: Wer KI-Entwicklung mit Security, Skalierungsfähigkeit und klaren Hardware- oder Prozessvorteilen kombiniert, trifft auf ein Kapitalumfeld, das selektiver, aber zugleich investitionsbereit ist. Der Engpass wird damit weniger „finden wir Geld?“ sein, sondern „wie beweisen wir in messbaren Zeiträumen, dass die Technologie in die Wertschöpfungskette mündet?“
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