Wie KI die Venture-Capital-Branche auf den Kopf stellt

Risikokapital ist eine Branche, die auf Beziehungen, Instinkten und Ausbildung aufbaut.

Sie traten einer Firma bei, bauten die Mustererkennung auf, indem Sie 1.000 Pitch Decks lasen, und verdienten sich langsam das Recht, Wetten zu platzieren. Aber jetzt sieht es anders aus.

KI ist mit voller Kraft in die Branche eingedrungen. Nicht nur als Investitionsthese, sondern als Infrastruktur. Es verändert die Art und Weise, wie Deals beschafft werden, Entscheidungen getroffen werden und sogar, wer das Handwerk erlernen darf.

Während das Geld in KI-Startups fließt, ersetzen die Tools, die diese Startups entwickeln, still und leise die Art und Weise, wie VC-Firmen arbeiten.

Und die Veränderung ist nicht subtil. Es ist schnell, strukturiert und revolutioniert die gesamte VC-Branche.

Die Daten sprechen eine deutliche Sprache

Im ersten Quartal 2025 sammelte OpenAI 40 Milliarden US-Dollar ein. Dieser eine Deal verwandelte ein rückläufiges Quartal in ein rekordverdächtiges.

Ohne sie wäre die Risikokapitalfinanzierung laut EY gegenüber dem Vorquartal um 36 % gesunken. Stattdessen stieg das Quartal um 28 %.

Dieser Schwung wurde in Q2 mitgenommen. Laut Crunchbase wurden im ersten Halbjahr 2025 mehr als 205 Milliarden US-Dollar gesammelt. Fast die Hälfte davon ging an KI-Startups.

Die beiden besten Runden des Jahres waren beide KI-Deals: OpenAI (40 Mrd. $) und Scale AI (14,3 Mrd. $). Safe Superintelligence und Thinking Machines Lab sammelten jeweils 2 Milliarden US-Dollar.

Allein elf Unternehmen absorbierten 70 Milliarden US-Dollar an Finanzmitteln und drückten damit den Rest des Marktes zusammen.

IT und KI dominierten jede Kennzahl. Im ersten Quartal machte der IT-Sektor 74 % der VC-Investitionen aus.

Auch ohne den Deal von OpenAI hätte die Kategorie immer noch mehr als 50 % für sich beansprucht. Die Bay Area, New York und Austin waren führend bei der Anzahl und dem Volumen von KI-Deals.

Die Daten zeigen deutlich, wie sehr KI die VC-Finanzierung dominiert.

Was passiert, wenn KI die Pipeline übernimmt?

KI wirkt sich nicht nur auf die Risikokapitalfinanzierung aus. Es wirkt sich auch darauf aus, wie die Branche von innen heraus arbeitet.

Junior-Analysten in VC-Fonds haben früher Jahre damit verbracht, Mustererkennung zu entwickeln.

Sie sichteten Decks, durchsuchten LinkedIn-Profile, lasen Marktkarten und saßen bei endlosen Gründeranrufen.

Es war nicht glamourös, aber es war die Ausbildung, die aus Praktikanten Partner machte.

Jetzt kann der größte Teil dieser Arbeit schneller und besser von KI erledigt werden. Plattformen wie Harmonic, Affinity und Termina sind Berichten zufolge in der Lage, Millionen von Unternehmen zu scannen und die Ausreißer zu kennzeichnen.

QuantumLight, ein 250-Millionen-Dollar-Fonds, der vom Gründer von Revolut gegründet wurde, verwendet ein proprietäres Modell namens Aleph , um Gründer zu identifizieren, die es wert sind, unterstützt zu werden. Kein Juniorenteam. Nur ein Motor.

Das mag gut für die Produktivität sein, wirft aber einige Fragen zu den langfristigen Aussichten der Branche auf.

Wenn niemand durch Handeln lernt, wer wird dann die nächste Generation von Venture Leadern? Marc Andreessen sagt, dass Venture immer noch grundlegend menschlich ist, wenn es um Geschmack, Vertrauen und Instinkt geht. Aber wenn diese Instinkte nie trainiert werden, wie lange kann dieser Vorsprung dann anhalten?

Ein neues VC-Betriebsmodell entsteht

KI ersetzt nicht nur das Sourcing. Es verändert jeden Teil des Venture-Stacks.

LLMs schreiben jetzt in Sekundenschnelle Memos, scannen Pitch Decks und extrahieren Marktdaten. Interne Copiloten helfen GPs, sich auf Gründeranrufe vorzubereiten, Fragen zu LP zu beantworten und sogar Finanzdaten zu modellieren.

Firmen wie SignalFire, Tribe Capital und andere treiben dies noch weiter voran, indem sie benutzerdefinierte Tools entwickeln, die die Sorgfaltspflicht automatisieren und frühzeitig auf Warnsignale hinweisen.

Schätzungen von McKinsey KI könnte die Betriebskosten im gesamten Asset Management um 25-40 % senken. Risikokapitalfirmen, insbesondere schlanke, sehen bereits ähnliche Effekte.

Doch Automatisierung spart nicht nur Zeit. Es flacht den Vorteil ab. Wenn jedes Unternehmen über die gleichen Werkzeuge verfügt, ergibt sich der Vorteil aus der Art und Weise, wie sie eingesetzt werden.

Einige Unternehmen reagieren darauf, indem sie alles neu verkabeln. Das bedeutet, Datenplattformen zu konsolidieren, Arbeitsabläufe neu zu gestalten und Teams neu zu schulen. Engineering-Talente werden durch Prompt-Ingenieure und KI-Betriebsleiter ersetzt.

Die schnellsten Unternehmen organisieren sich nach Fähigkeiten statt nach Funktionen. Sie verwandeln KI in Infrastruktur.

Aber schnelle Ausstiege sind mit einem Kompromiss verbunden

Es gibt noch eine weitere Kraft, die die Branche umgestaltet, eine, die weniger sichtbar, aber genauso disruptiv ist.

Big Tech kauft KI-Talente, bevor die Startups ausgereift sind.

Meta hat kürzlich die Gründer des Programmier-Startups Windsurf eingestellt und 2,4 Milliarden US-Dollar für die Übernahme des Teams bezahlt.

Seed-Investoren erhielten das 50-fache, die Anleger der Serie B das 4-fache. Auf dem Papier sind das starke Renditen. Aber sie sind mit versteckten Kosten verbunden.

Wenn Top-Gründer vorzeitig aussteigen, ist das Aufwärtspotenzial begrenzt. Aus einem 10-Milliarden-Dollar-Unternehmen werden nie 100 Milliarden Dollar.

Das passiert immer häufiger. Da KI-Startups mit immer höheren Bewertungen wachsen, verschiebt sich die Mathematik.

Wenn ein Unternehmen 10 Milliarden US-Dollar einsammelt und für 10 Milliarden US-Dollar verkauft, können Gründer mit Milliarden davonkommen.

Abhängig von den Bedingungen erhalten Anleger möglicherweise nichts über ihr Anfangskapital hinaus.

In einem Markt, in dem Bindungsprämien und frühe Akquisitionen üblich sind, weichen die Anreize für Gründer von den Erwartungen der Anleger ab.

Es sind nicht nur Startups. Das Wall Street Journal berichtete , dass Meta das Unternehmen schloss, als es Daniel Gross und Nat Friedman, die Gründer von NFDG, einstellte.

Die Kommanditisten wurden vorzeitig ausbezahlt, aber das langfristige Versprechen, den nächsten Fonds zu unterstützen, verschwand.

Was das alles bedeutet

KI macht Risikokapital schneller, schlanker und automatisierter. Aber sie höhlt auch die Strukturen aus, die der Branche ihren langen Atem verschafft haben.

Weniger Nachwuchskräfte bedeuten weniger Auszubildende. Gründer steigen früher aus. Deals werden von Modellen ausgewählt, nicht von Beziehungen.

Das ist effizient, aber auch spröde. Das Venture-Geschäft baute auf langfristigem Vertrauen, gemeinsamen Erfahrungen und menschlichem Urteilsvermögen auf.

Diese Dinge werden in den Trainingsdaten nicht angezeigt.

Die Branche steht nun vor einer Wahl. Einige Unternehmen werden KI-nativ werden und Unternehmen wie eine Durchsatzmaschine behandeln.

Andere werden sich auf den menschlichen Rand konzentrieren, wie z. B. tiefe Beziehungen, Überzeugungsanrufe und praktische Unterstützung.

Die meisten werden versuchen, beides zu tun. Aber diejenigen, die Erfolg haben, werden diejenigen sein, die ihr Modell bewusst wählen. Nicht nur als Abschlussarbeit, sondern als Arbeitsweise.