LONDON (IT BOLTWISE) – Auf dem aktuellen Demo Day rücken bei einem VC-Panel vor allem Deep-Tech-Startups in den Vordergrund. Die Liste umfasst unter anderem schwimmende, kernkraftbetriebene Rechenzentren, optische Switching-Hardware für KI-Cluster sowie neue Ansätze für Roboter-Daten, Robotik-API und spezialisierte Inferenzchips. Insgesamt wirkt das Umfeld weniger von „Hype-Multiples“ getrieben als früheren Jahrgängen. Entscheidend wird jetzt, welche dieser Teams ihre technischen Versprechen in skalierbare Produkte überführen.
Der jüngste Demo Day zeigt ein Muster, das in den vergangenen Quartalen immer deutlicher wurde: Künstliche Intelligenz ist nicht nur Thema in Software-Decks, sondern zunehmend ein Fertigungs- und Infrastrukturprojekt. Statt ausschließlich „SaaS auf Basis von großen Sprachmodellen“ standen bei der Auswahl durch mehrere Early-Stage-Investoren physische Engpässe im Mittelpunkt. Ob Energieversorgung, Netzwerkbandbreite, Speicherzugriffe oder die Datengrundlage für Robotik – die Teams adressieren konkrete Bottlenecks, die in KI-Implementierungen schon heute die Kosten und die Latenz bestimmen.
Besonders auffällig ist der Vorschlag von Automarine, Rechenzentren als schwimmende Einheiten zu betreiben. Das Startup plant kernkraftbasierte Antriebe für Data-Center-Assets auf dem Wasser und begründet den Ansatz mit der Versorgungslage: Rechenleistung wird knapp, während lokale Widerstände gegen neue Standorte wachsen. Technisch zielt das Konzept auf effiziente Kühlung ab, indem die Umgebung des Meeres über das System genutzt werden soll. Für die Umsetzung nennt das Unternehmen einen zeitlichen Stufenplan mit einem Pilot in der Größenordnung eines gasbasierten Betriebs bis 2028 und einer späteren Umstellung auf schwimmende Nuklear-Plattformen.
Mit Dipole Labs rückt ein anderes Element der KI-Infrastruktur in den Fokus: die Datenbewegung zwischen GPUs. In vielen Clustern entstehen Leistungs- und Effizienzverluste dadurch, dass Daten an jeder Schaltstelle wieder von Licht in elektrische Signale umgewandelt und anschließend erneut zurückgeführt werden müssen. Dipole Labs positioniert sich deshalb mit einem optischen Switch, der den Umweg auslassen soll, sodass Daten als Licht im relevanten Pfad bleiben. Für Betreiber großer KI-Trainings- oder Inferenzumgebungen ist das nicht nur eine Frage der Geschwindigkeit, sondern auch der Verlustleistung und Wärmeabfuhr – also der Frage, wie stark sich zusätzliche Rechenknoten über das Kühl- und Stromsystem überhaupt skalieren lassen.
Auch bei Lamb Labs dreht sich alles um den Energie- und Speicherhunger von Inferenz. Klassische KI-Chips verbringen beim Ausführen vieler Modelle signifikante Zeit damit, Modellgewichte aus Speicherbereichen nachzuladen. Die Idee hinter den „Model Processing Units“ ist, diese Gewichte direkt in Silizium zu verankern, wodurch ein Teil der Speicherbandbreitenprobleme systematisch wegfallen soll. Die Architektur wirkt damit weniger wie ein universeller Beschleuniger und mehr wie ein Modell-spezifischer Inferenzpfad, der auf Effizienz getrimmt ist. Genau an diesem Punkt wird im Markt deutlich, warum Deep-Tech derzeit so viel VC-Aufmerksamkeit bindet: Je näher man an die reale Kostenstruktur einer KI-Workload herankommt, desto mehr Hebel lassen sich meist in Produkt und Preisgestaltung umsetzen.
Während Hardware-Teams die Infrastrukturseite optimieren, adressieren Praxis AI und Nori die Daten- und Robotik-Ebene. Praxis AI sammelt nach eigener Beschreibung reale Video- und Arbeitsdaten aus unterschiedlichen Umgebungen, um Robotern Trainingsmaterial zu liefern, das menschliche Tätigkeiten näher abbildet als synthetische Simulationen allein. Damit hängt die Erfolgschance weniger an „mehr Daten“ als an der Frage, welche Tätigkeiten überhaupt trainierbar und in der Praxis robust sind. Nori verfolgt derweil einen stärker konsumorientierten Weg: Das Startup ist laut Bericht sehr früh im Markt und verkauft einen humanoiden Roboter für Alltagsaufgaben wie das Sortieren und Falten von Wäsche. Entscheidend wird hier, ob sich der Preisvorteil gegenüber teureren Humanoiden langfristig durch Zuverlässigkeit, Ersatzteilversorgung und eine nutzerfreundliche Steuerung rechtfertigen lässt.
Cosmic Robotics und Isengard Industries zeigen dagegen, wie breit das Robotik-Spektrum inzwischen verstanden wird – vom schweren „Industrial-Lift“ bis hin zu verteidigungsnahen Anwendungen. Cosmic Robotics setzt auf autonome Robotersysteme, die schwere Arbeiten übernehmen sollen, und verknüpft das mit dem langfristigen Mars-Visionsthema; als Indikator nennt das Unternehmen bereits Verträge für Arbeiten bis 2027. Isengard Industries zielt auf die lokale Fertigung von jet-gestützten Angriffs- und Gegen-Drohnen in verbündeten Ländern und argumentiert mit Kostendruck gegenüber großen Auftragnehmern. Für Investoren sind solche Programme besonders heikel und gleichzeitig attraktiv: Die Hürde liegt nicht nur in der Technik, sondern auch in Fertigungs- und Integrationsketten, also in der Frage, ob aus Prototypen wiederholbare Lieferfähigkeit wird.
Schließlich runden Parasma und Waddle Labs das Bild ab – mit Ansätzen, die man eher in Forschungs- als in Produktumgebungen erwartet. Parasma untersucht die Nutzung menschlicher Hirnzellen als potenziell energieeffiziente Rechenbasis, also einen Biokompatibilitäts- und Architekturansatz, der die klassischen Hardwaregrenzen neu adressieren will. Waddle Labs wiederum setzt auf eine „KI-Engine“ für Robot Control: Anstatt komplette Robotik-Modelle nur aus Rohdaten oder Teleoperation aufzubauen, soll eine API mit LLM-Agenten die Steuerlogik in ausführbaren Code übersetzen, Hardware konfigurieren und den Ablauf prüfen – laut Darstellung in kurzer Zeit. Wenn sich diese Kette aus natürlicher Eingabe, Codegenerierung und Verifikation tatsächlich automatisieren lässt, könnte das den Einstieg für Entwickler stark verkürzen und den Weg zu „Robotern als Plattform“ beschleunigen, ähnlich wie Cloud-APIs früher die Softwareintegration demokratisierten.
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