Unicorn Bakery - Wie Startup Gründer erfolgreiche Firmen aufbauen

60 Millionen Dollar Seed-Finanzierung bei 300 Millionen Bewertung, von 3 auf 40 Mitarbeiter in unter einem Jahr und 400 KI-Agenten, die das Team multiplizieren – Thomas Dohmke, ehemaliger CEO von GitHub, baut mit Entire die nächste Entwicklerplattform für die Ära der KI-Agenten.

In dieser Episode erklärt Thomas, was es bedeutet, AI-Native zu gründen, warum er maximal acht Wochen plant, wie sein Team mit Hunderten Agenten arbeitet und warum Technologie allein kein Startup erfolgreich macht.

Was du lernst:

AI-Native gründen: Was das wirklich bedeutet

Was es heißt, jeden Prozess durch die KI-Linse neu zu denken – nicht für heute, sondern für die Generation, die in 16 Jahren aus der Schule kommt

Warum OpenAI nur acht Wochen plant und Product Manager mit Sechs-Monats-Roadmaps zurückgeschickt werden

Wie Entire von 3 auf 40 Mitarbeiter wuchs und 40 Menschen mit 400 Agenten eine Firma bauen, die viel größer wirkt

Softwareentwicklung mit Agenten

Warum der Durchbruch ist, dass Agenten Developer-Tools auf der lokalen Codebase nutzen – grep, search, Tests schreiben, Bugs fixen

Wie RAV Loops funktionieren – Agenten bekommen Aufgaben mit Evaluationskriterium und loopen bis zum Ziel

Warum Agent-Code die Qualität des durchschnittlichen Entwicklers übertrifft und die neue Kompetenz in der richtigen Evaluation liegt

Differenzierung, Brand und Marketing

Warum Technologie Table Stakes ist und Brand, Positionierung und Netzwerkeffekte entscheiden – GitHubs Code konnte jeder schreiben, den Octocat kennt die Welt

Warum ein Produkt 10x besser sein muss, um Nutzergewohnheiten zu brechen – Tesla schaffte das Tachometer ab, das iPhone hatte kein Copy-Paste

Warum der gefährlichste Fehler ein Klon ist, der nur über den Preis konkurriert

Fundraising und die 10-Jahres-Vision

Wie Thomas die 60M-Seed-Runde mit Reputation und Vision schloss – und warum AI-Startups mindestens 10 Mio. brauchen

Warum es drei Budget-Kategorien gibt: Personal, Marketing und Tokens – und Token-Kosten schnell Millionen verschlingen

Warum Entire ein unendliches Spiel spielt: Launches sind Minigames, Gewinnen heißt in 10 Jahren noch relevant sein

ALLES ZU UNICORN BAKERY:
https://zez.am/unicornbakery

Mehr zu Thomas:
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ashtom/
Website: https://entire.io

Kapitel:
(00:00:00) Intro: Was bedeutet es, AI-Native zu gründen?
(00:05:50) Planungshorizonte: 8 Wochen vs. langfristige Vision
(00:09:49) Von 3 auf 40 Mitarbeiter – Agenten als Team-Multiplikator
(00:13:05) Transparenz und Koordination im AI-Native-Team
(00:17:30) Onboarding und geteiltes Wissen mit KI
(00:27:42) MVP-Speed: Wie schnell entsteht ein Produkt heute?
(00:30:38) Programmiersprachen im Zeitalter der Agenten
(00:40:42) Der erste Prompt: Von der Idee zum Prototyp
(00:45:55) Was macht Startups wirklich erfolgreich?
(00:54:54) Warum ein 10x-Produkt nicht reicht – Brand und Marketing
(00:58:00) Wie viel Kapital braucht ein AI-Startup?
(01:08:07) Mehrere KI-Modelle gegeneinander spielen
(01:22:01) RAV Loops: Die neue Engineering-Kompetenz
(01:30:56) Die 10-Jahres-Vision für Entire

15 Milliarden Euro Assets under Management, vier Länder und eine frische Akquisition in Luxemburg – Levent Altunel, Co-Founder und CEO von Bunch, baut das Betriebssystem für Private Markets und hat Fund Administration von Excel-Tabellen in ein AI-natives Produkt verwandelt.

In dieser Episode erklärt Levent, warum die Operations im PE- und VC-Markt in den 80ern steckengeblieben sind, wie Bunch mit SPVs gestartet ist und heute Full-Service Fund Admin für große Fondsmanager anbietet.

Was du lernst:

Von SPVs zur Full-Service Fund Admin

Warum Private Markets operativ in den 80ern steckengeblieben sind – bei Trade Republic kostet ein Investment 1 Euro, ein Private-Market-Investment Zehntausende

Wie Bunch mit SPVs als einfachstem Vehikel startete und heute Investor Onboarding, Capital Calls, Accounting und Regulatory Filings abdeckt

Warum Luxemburg Europas Fonds-Hauptstadt ist und die Akquisition dort Bunch eine weltweit einsetzbare Plattform gibt

Wie KI den adressierbaren Markt verändert hat

Wie AI Zehntausende Dokumente in einer Stunde verarbeitet und bestehende Fonds migrierbar macht – statt nur neue Fonds zu gewinnen

Warum Fund Admin extrem sticky ist (10–15 Jahre Retention), KI aber erstmals die Migration der Installed Base ermöglicht

Warum Bunch ein AI-natives ERP-System für Fondsdaten baut und MCP-Schnittstellen eine zentrale Rolle spielen

Fundraising, Pricing und der Weg zu 100 Mio. Umsatz

Warum Bunch bei jeder Runde Spezialisten wählte – Motiv, Cherry Ventures, Fintech Collective, Portage (LP-Erfahrung, 40–50 Mrd. AUM)

Wie AUM-basiertes Pricing First-Time-Fondsmanager ermöglicht und mit Großkunden skaliert

Warum ein durchschnittlicher Fondsmanager fast 1 Mio. EUR Jahresumsatz generiert

Founder Journey, Team und Leadership

Wie sich Levents Rolle in 3 Jahren vom Executor zum Manager von Managern verändert hat – bei VW dauert das 20 Jahre

Warum Attitude und Aptitude wichtiger sind als Branchenexpertise – und wie die Co-Founder-Dynamik funktioniert

Levents Framework: Delegiere alles, aber wenn Probleme auftauchen, geh tief rein und geh schnell

ALLES ZU UNICORN BAKERY:
https://zez.am/unicornbakery

Mehr zu Levent:
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/levent-altunel/
Website: https://bunch.capital

Kapitel:
(00:00:00) Intro: Bunchs Evolution vom SPV-Tool zur Fund-Admin-Plattform
(00:02:13) Private Markets Operations: In den 80ern stecken geblieben
(00:04:52) Der strategische Einstieg über SPVs
(00:07:04) Full-Service Fund Admin in vier Ländern plus Luxemburg
(00:08:08) Warum Luxemburg Europas Fonds-Hauptstadt ist
(00:12:13) Wie KI Produkt und adressierbaren Markt transformiert
(00:18:02) Founding Team und frühe Mitarbeiter
(00:22:30) Series B, Wachstum und M&A-Strategie
(00:27:14) AUM-basiertes Pricing als disruptiver Ansatz
(00:30:32) Vom Executor zum Manager von Managern
(00:35:42) Der Weg zu 100 Mio. Euro Umsatz
(00:39:04) Konsolidierer sein, nicht konsolidiert werden
(00:46:16) Co-Founder-Dynamik: Levent und Enrico
(00:49:48) Strategische Investorenwahl über alle Runden
(01:00:03) Fuck-ups, Learnings und Resilienz
(01:12:58) Hypothesen und Gründer-Rat

Von der Musikpromo-Agentur zum Creator-Marktplatz mit über 500.000 Kollaborationen – Markus Cremer, Co-Founder von WePush (ehemals SongPush), hat eine Plattform gebaut, die Marken und Creator zusammenbringt und Kampagnen mit 50 bis 100 Creatorn ermöglicht.

In dieser Episode erklärt Markus, warum SongPush in der Musik-Nische gestartet ist und jetzt als WePush den Brand-Markt angreift, wie ein Creator-Video die App über Nacht auf Platz 1 katapultiert hat und warum das Brief der größte Make-or-Break-Faktor ist.

Was du lernst:

Von SongPush zu WePush: Der Weg über die Nische

Warum Markus bewusst in der Musikindustrie startete – wo er Kontakte, Probleme und den Markt kannte – und erst nach Traktion breiter expandierte

Wie ein Video von Creator Cengo die App über Nacht auf Platz 1 im App Store brachte – 30.000 Downloads in einer Nacht, Server 30 Minuten offline

Warum der Pivot von Twitch zu TikTok nötig war – nur 200 deutsche Streamer hatten über 100 Live-Zuschauer, zu kleiner Markt

Creator-Marketing: Warum 50 Videos mehr wert sind als 3 Influencer

Warum WePush auf die Power-Law setzt – 10 von 300 Videos treiben 70–80% der Performance, kreative Briefs erhöhen Viral-Ausreißer

Warum Sharing- und Saving-Raten wichtiger sind als Views – der Algorithmus belohnt aktiv geteilten und gespeicherten Content

Warum ein AI-Briefing-Generator pro Branche auf Trends trainiert wird – Creatorn werden Konzepte als Inspiration gegeben

UK-Expansion und Marktplatz-Dynamik

Warum die UK-Expansion als Generalprobe für die USA diente – Advertiser-Seite lief sofort, Creator-Akquise war deutlich schwerer

Warum in Deutschland fast jedes Video viral ging, in UK aber 7–8 bezahlte Videos nötig waren, bevor 1–2 zündeten

Warum Netzwerkeffekte entscheidend sind – jeder neue Creator macht die Plattform für Advertiser wertvoller

Hiring, Leadership und Gründer-Learnings

Warum falsche Hires zum teuersten Fehler wurden – zu seniorige Mitarbeiter brachten Corporate-Politik ins Startup

Warum bezahlte Trial-Phasen vor der Festanstellung die Hiring-Erfolgsrate massiv verbessert haben

Warum die wichtigsten Ratschläge lauten: Talk to users, launch fast, don't run out of money

ALLES ZU UNICORN BAKERY:https://zez.am/unicornbakery

Mehr zu Markus:
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/markus-cremer-63480b74/
Website: https://wepush.com

Kapitel:
(00:00:00) Teaser: Von SongPush zu WePush
(00:02:36) Warum ein Rebrand zwei Jahre dauert
(00:04:43) Vom Wirtschaftsingenieur zum Musikmanager
(00:07:42) Fake Streams und KI-basierte Erkennung
(00:09:56) Von der Agentur zum Produkt: Twitch und der TikTok-Pivot
(00:15:38) Fundraising: Angels statt VCs
(00:19:06) UK-Expansion: Was funktioniert hat und was nicht
(00:24:06) Der Cengo-Moment: Platz 1 im App Store über Nacht
(00:28:00) Product-Market-Fit: Wann hat man ihn wirklich?
(00:30:19) B2B-Sales und Founder-Led Sales
(00:35:04) Von Musik zu Brands: Die Business-Logik
(00:37:14) Pricing, Attribution und die Power-Law
(00:44:42) Das Brief als Make-or-Break jeder Kampagne
(00:52:43) Content-Trends 2026: Sharing, Saving und zeitlose Säulen
(00:57:56) Hiring-Fehler, High Agency und Trial-Phasen
(01:03:19) Talk to users, launch fast, don't run out of money

25 Jahre bei einer der größten Investmentfirmen der Welt, über 750 Milliarden Dollar Assets under Management und ein Blick auf die Zukunft von Private Equity – Philipp Freise, Partner und Co-Head of European Private Equity bei KKR, erklärt, wie KI die gesamte Branche transformiert.

In dieser Episode zeigt Philipp, warum organisches und inorganisches Wachstum durch KI verschmelzen, warum deutsche Pensionskassen nur 0,1% in VC investieren vs. 10% in den USA und warum Substanz heute schwieriger ist als Momentum.

Sponsoren

Hier geht es zu Jamie, dem Notetaker für die Financial Services Industry: ⁠https://www.meetjamie.ai/⁠

Hier geht es zu 6 Monaten Wolt+ umsonst für dein Team: ⁠https://www.wo.lt/unicornbakery⁠

Was du lernst:

KI verändert Private Equity

Warum KI die PE-Wertschöpfungskette komprimiert – Due Diligence geht schneller, der Fokus verschiebt sich auf organisches Wachstum

Warum Roll-Ups durch KI eine neue Dimension bekommen und Serviceunternehmen schneller zusammengeführt werden

Warum Gründer-Due-Diligence wichtiger wird – KI ermöglicht kleinere Teams, die Person an der Spitze entscheidet über alles

Kapitalmarkt im Umbruch

Warum deutsche Pensionskassen nur 0,1% in VC investieren vs. 10% in den USA – aber der Anstieg zuletzt bei über 50% liegt

Warum PE sich für Privatanleger öffnet – über Co-Investment-Vehicles kann jeder in PE-Strategien investieren

Warum die IPO-Fenster mit SpaceX und Anthropic getestet werden und ein Erfolg den Liquiditätsstau auflösen könnte

Europa und Deutschlands Chance

Warum Europa durch geopolitische Diversifizierung attraktiver wird – Investoren verschieben Allokationen zugunsten Europas

Warum Industrial AI und Robotics Deutschlands große Chance sind – Helsing und Neuro Robotics als Leuchtturmprojekte

Warum Defensibility an proprietären Daten hängt – Software ohne Daten-Moat ist schnell ersetzbar

Gründer-Mindset: Substanz statt Momentum

Warum 10 Mio. ARR heute leichter erreichbar sind, die Skalierung danach aber brutaler ist als je zuvor

Warum die besten Investoren eine Handvoll sind und Signaleffekte über den gesamten Funding-Pfad entscheiden

Warum die wichtigste Lektion lautet: Nicht jammern, weitermachen – die Leute, die machen, bewegen am Ende auch was

ALLES ZU UNICORN BAKERY:https://zez.am/unicornbakery

Mehr zu Philipp:
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/phfreise/
Website: https://www.kkr.com

Kapitel:
(00:00:00) Intro: KKR von Startup zu 750 Milliarden AuM
(00:01:23) Private Equity vs. Venture Capital
(00:04:13) Wie KI die PE-Wertschöpfungskette verändert
(00:07:21) Führungsteams: Warum Gründer-Due-Diligence wichtiger wird
(00:11:31) Haltedauer im PE: Zyklisch statt strukturell
(00:13:27) Pensionskassen: Deutschland 100x hinter den USA
(00:16:40) Privatanleger und Co-Investment-Vehicles
(00:19:24) Von Dotcom über Corona bis zur KI-Revolution
(00:23:37) Industrial AI, Robotics und Deutschlands Chance
(00:26:35) Kapitalbedarf und IPO-Fenster
(00:31:31) Die richtige Investorenwahl
(00:36:14) Momentum vs. Substanz
(00:39:21) Defensibility: Proprietäre Daten als Burggraben
(00:42:51) Unternehmertum in Deutschland zelebrieren
(00:47:12) Rückschläge, Resilienz und die BMG-Story
(00:51:00) Nie aufgeben, weitermachen

360 Millionen Euro neuer Fonds, fünf General Partner und ein Generationenwechsel nach fast 30 Jahren – Andre Retterath, General Partner bei Earlybird, erklärt, wie Europas bekanntester Tech-VC den Übergang zur nächsten Generation gestaltet hat.

In dieser Episode zeigt Andre, warum False Negatives der teuerste Fehler im VC sind, wie Earlybird mit anonymen Post-IC-Umfragen Biases reduziert und warum Agency der wichtigste Skill der nächsten Jahre wird. Außerdem: Warum Aleph Alpha ein erfolgreiches Investment ist, wie Earlybird in drei Ebenen investiert und warum man aufhören sollte, News zu konsumieren – und stattdessen einfach anfangen.

Was du lernst:

Generationenwechsel: Wie Earlybird nach 30 Jahren den Übergang schafft

Warum proaktive Nachfolgeplanung entscheidend ist – und die neue Generation bereits 8–9 Jahre gemeinsam investiert hat

Warum eine Meritocracy-Struktur die besten Investoren hält und Einzelpersonenabhängigkeit durch Prozesse ersetzt wird

Warum der Aufbau einer Investmentfirma über 17 Fonds-Generationen ein größeres Achievement ist als ein einzelner Fonds

Investmententscheidungen: Datengetrieben und trotzdem nuanciert

Warum False Negatives der teuerste Fehler im VC sind – und das Lovable-Beispiel zeigt, wann strukturelle Regeln im Weg stehen

Wie Earlybird mit anonymen IC-Umfragen und der Regel „die jüngste Person spricht zuerst" kognitive Biases reduziert

Warum subjektive Signale wie Universität, Arbeitgeber und Gründerhistorie systematisch ausgewertet werden

Defensibility im KI-Zeitalter: Earlybirds Drei-Ebenen-Stack

Wie Earlybird in Deep Tech/Hardware, Software-Infrastruktur/Frontier Models und Applikationen investiert – mit unterschiedlichen Moats pro Ebene

Warum im Application-Layer KI die Gründungsbarriere senkt und Earlybird statt 20 jetzt 200 ähnliche Startups sieht

Warum das ideale Founding-Team einen AI-Native-Gründer und einen Domain-Experten kombiniert

Fundraising-Tipps und Agency als wichtigster Skill

Warum Gründer zuerst Lead-Investoren suchen sollten und die Rundengröße erst nach Angeboten hochverhandeln

Warum Agency – die Fähigkeit, unabhängig Wege zu finden und Agenten zu orchestrieren – der wichtigste Skill wird

Warum man aufhören sollte, News zu konsumieren, und stattdessen mit 2–3 Leuten einfach anfangen sollte, KI-Tools zu nutzen

ALLES ZU UNICORN BAKERY:
https://zez.am/unicornbakery

Mehr zu Andre:
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/andreretterath/
Website: https://earlybird.com

Kapitel:
(00:00:00) Intro: Earlybirds 360-Mio.-Fonds und der Generationenwechsel
(00:05:04) Warum Generationenwechsel in europäischen VCs so selten gelingen
(00:10:23) VC-Grundlagen: Fondsstruktur, LPs, Carry und Management Fee erklärt
(00:16:12) Investmentwissen institutionalisieren: False Positives vs. False Negatives
(00:22:06) Kognitive Biases und Earlybirds IC-Prozess
(00:26:50) Dataset Bias und die UiPath-Story aus Rumänien
(00:33:59) Fundraising-Tipps: Lead-Investoren, Rundengröße und Timing
(00:38:53) Investor-Founder-Beziehung: Warum VC ein People Business ist
(00:48:03) Portfolio: Aleph Alpha, Black Forest Labs, Isar Aerospace
(00:54:12) Defensibility im KI-Zeitalter: Earlybirds Drei-Ebenen-Stack
(00:59:51) Application Layer: Vibe Coding, AI-Native Teams und Founder-Volumen
(01:11:33) Generalisten vs. Spezialisten und Agency als wichtigster Skill
(01:17:29) Aufhören zu lesen, anfangen zu bauen
(01:25:22) Abschluss