Von Priya Saiprasad
Es ist keine Überraschung, dass der KI-Markt in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen ist. Laut Crunchbase-Daten beliefen sich die Risikokapitalinvestitionen in künstliche Intelligenz seit 2019 auf insgesamt 332 Milliarden US-Dollar.
Allerdings sinkt der Ausstiegswert in den Vereinigten Staaten mit dem Boom der KI. Crunchbase-Daten zeigen, dass Fusionen und Übernahmen für risikokapitalfinanzierte Unternehmen im Jahr 2024 bisher nur 47 Milliarden US-Dollar betragen, verglichen mit 148 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021. Gleichzeitig steht der IPO-Markt praktisch still.
Der Kontrast zwischen einem überschäumenden KI-Markt und einer Dürre traditioneller Exits wirft die Frage auf: Wie können KI-Startups den Lärm durchbrechen und sich auf einen erfolgreichen Exit vorbereiten? Diese einzigartige Situation unterstreicht auch die Bedeutung der VC-Erkennung bei der Auswahl der zu unterstützenden KI-Unternehmen.
KI-Verteidigungsfähigkeit
Als Investor gibt es mehrere Faktoren, die die Verteidigungsfähigkeit eines KI-Startups signalisieren.
Ein großer insgesamt adressierbarer Markt und eine Lösung für ein großes Problem sind grundlegende Qualifikationsmerkmale, die darauf hinweisen, dass ein Startup bereit ist, eine Branche mit KI zu revolutionieren.
Dies allein reicht jedoch nicht aus, um sicherzustellen, dass ein Unternehmen die Zeit überdauert. Die Zielbranche des Startups muss auch das Potenzial für weitreichende Veränderungen nachweisen, mit der Möglichkeit für KI, ineffiziente Prozesse zu ersetzen, die kritische Arbeitsabläufe verstopfen.
Auch vorrangig? Eine sofortige Kapitalrendite, die eine starke Neigung des Käufers zur Folge hat, für die Lösung zu zahlen und sie regelmäßig zu erneuern.
Ebenso wichtig ist die Fähigkeit eines Startups, branchenspezifische proprietäre Daten zu sammeln und im Laufe der Zeit einen Schwungradeffekt zu erzeugen. Mehr Daten führen zu besseren Ergebnissen, und bessere Ergebnisse führen zu mehr Nutzung und mehr Geld für das Produkt, was wiederum zu mehr Daten führt.
KI-gestützte Funktionalität kann Start-ups einen strategischen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen und die Möglichkeit versprechen, sowohl die Umsatz- als auch die Endergebnis-Performance zu operationalisieren. All diese Faktoren sollten Teil der Roadmap von Gründern für eine erfolgreiche Exit-Strategie sein.
Rationale Bewertung und runde Größen
Die Märkte kommen und gehen mit einem anderen Schlagwort, um die Bewertungen in die Höhe zu treiben und sie letztendlich wieder zurückzusetzen.
Deshalb ist es für Gründer von entscheidender Bedeutung, sich auf die Geschäftsgrundlagen zu konzentrieren, ein Produkt zu entwickeln, ohne das ihre Endbenutzer nicht leben können, und sich mit den richtigen VCs zu umgeben, die die lange, nichtlineare Reise, die vor ihnen liegt, zu schätzen wissen.
Die Bewertung eines Unternehmens ist nur ein Zeitpunkt – es handelt sich nicht um einen Ausstieg, der Liquidität generiert, und sie wird ausschließlich von den Marktkennzahlen zu diesem Zeitpunkt bestimmt. Daher ist es wichtig, Runden der richtigen Größe (Gründer – verwässern Sie sich nicht mehr als nötig) mit einer angemessenen, aber nicht übermäßig maximierten Schlagzeilenbewertung aufzubringen, damit Ihr Startup-Raum in die nächste Runde hineinwachsen kann. Down-Runden sind für alle Beteiligten hart und können demotivierend sein.
Die aktuellen KI-Multiplikatoren können in drei, fünf oder zehn Jahren Bestand haben oder auch nicht. Auf die Expansion des KI-Marktes zu wetten, ist ein echtes Glücksspiel, aber die Wette auf die Geschäftsgrundlagen und die rationale Wertschöpfung des Unternehmens führt zu vorhersehbar erfolgreichen Ausstiegen.
Priya Saiprasad ist General Partner bei Touring Capital, einem VC-Unternehmen, das in KI- und Software-Startups in der Wachstumsphase investiert. Sie war Mitbegründerin des Unternehmens nach 13 Jahren in den Bereichen Risikokapital, M&A und Unternehmenstechnologie. Zuletzt war sie Partnerin beim SoftBank Vision Fund, wo sie Investitionen in Softwareunternehmen wie Pixis, Vendr, Observe.AI, CommerceIQ, Sendoso und Skedulo leitete. Zuvor war Saiprasad bei Mayfield Fund 1 tätig, der sich auf frühe Wachstumsinvestitionen konzentrierte, und Gründungsmitglied von M12 (Microsofts Risikofonds), wo sie Investitionen in Go1, Workboard, PandaDoc, Element AI (von ServiceNow übernommen) und Bonsai (übernommen) leitete von Microsoft). Zuvor war sie Deal Lead im M&A-Team von Square und leitete Akquisitionen an der Schnittstelle von Software und maschinellem Lernen.
Illustration: Dom Guzman
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