a16z Prognose für 2026: KI wird Branchen, Anwendungen und Organisationen umgestalten (Teil 2)

Originaltitel: Big Ideas 2026: Teil 2
Autor: a16z New Media
Übersetzung: Peggy, BlockBeats

Anmerkung der Redaktion: Wenn der Durchbruch der KI im vergangenen Jahr die "Fähigkeiten von Modellen" neu definiert hat, so gestalten die heutigen Trends die "Anwendungslogik" und "Branchengrenzen" neu. Im Jahr 2026 ist KI nicht mehr nur ein passives Werkzeug, sondern aktiv in jeden Arbeitsablauf integriert und wird zu einem unsichtbaren Betriebssystem, das umfassende Upgrades in Industrie, Finanzen, Konsum und Unternehmenszusammenarbeit vorantreibt.

In der jährlichen Serie "Big Ideas 2026" glauben die Teams für American Dynamism und Apps von a16z in Teil 2, dass das Schlüsselwort für 2026 "Rekonstruktion" lautet: Rekonstruktion der Infrastruktur, Rekonstruktion der Vertriebslogik und Rekonstruktion der Grenzen der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit. Wer diese Trends zuerst ergreift, wird das nächste Jahrzehnt definieren.

Das Folgende ist der Originalartikel:

Gestern haben wir den ersten Teil der "Big Ideas"-Serie veröffentlicht, der abdeckt, was unsere Teams für Infrastruktur, Wachstum, Biowissenschaften und Gesundheit sowie Speedrun glauben, dass Startups im Jahr 2026 angehen werden.

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Heute präsentieren wir Ihnen den zweiten Teil dieser Serie, einschließlich Einblicken der Teams für American Dynamism und Apps. Bleiben Sie dran, denn morgen werden wir kreative Ansätze aus dem Krypto-Team teilen.

American Dynamism Team

David Ulevitch: Aufbau einer KI-nativen industriellen Grundlage

Die USA bauen die Wirtschaftssektoren wieder auf, die wirklich die nationale Stärke ausmachen. Energie, Fertigung, Logistik und Infrastruktur stehen wieder im Fokus, und die bedeutendste Transformation ist das Entstehen einer wirklich KI-nativen, softwarezentrierten industriellen Grundlage. Diese Unternehmen beginnen bei der Simulation, dem automatisierten Design und KI-gesteuerten Betrieb. Sie transformieren nicht die Vergangenheit, sondern bauen die Zukunft.

Dies bringt enorme Chancen: fortschrittliche Energiesysteme, Schwerlastrobotik-Fertigung, Mining der nächsten Generation, biologische und enzymatische Katalyse (Herstellung wichtiger chemischer Vorprodukte, die von verschiedenen Branchen benötigt werden) usw. KI kann sauberere Reaktoren entwerfen, die Rohstoffgewinnung optimieren, effizientere Enzyme entwickeln und autonome Maschinenschwärme mit einer Einsicht koordinieren, die von traditionellen Betreibern unerreicht ist.

Die gleiche Transformation findet auch außerhalb von Fabriken statt. Autonome Sensoren, Drohnen und moderne KI-Modelle können nun kontinuierlich wichtige Systeme wie Häfen, Eisenbahnen, Stromleitungen, Pipelines, Militärbasen und Rechenzentren überwachen, die einst schwer umfassend zu verwalten waren.

Die reale Welt verlangt nach neuer Software. Unternehmer, die diese bauen können, werden ein Jahrhundert amerikanischen Wohlstands prägen. Wenn Sie eine solche Person sind, lassen Sie uns sprechen.

Erin Price-Wright: Die Renaissance der amerikanischen Fabriken

Amerikas erstes großes Jahrhundert wurde auf industrieller Stärke aufgebaut, aber wir haben einen Großteil dieser Stärke verloren – teilweise aufgrund von Offshoring, teilweise aufgrund des allgemeinen gesellschaftlichen Versagens, nachhaltig zu bauen. Aber jetzt drehen sich die rostigen Zahnräder wieder, und wir erleben die Wiedergeburt amerikanischer Fabriken, die sich auf Software und KI konzentrieren.

Bis 2026 glaube ich, dass wir Unternehmen sehen werden, die Herausforderungen in den Bereichen Energie, Mining, Bauwesen und Fertigung mit einer "Fabrik-Mentalität" angehen. Das bedeutet: modularer Einsatz von KI und autonomer Technologie, Zusammenarbeit mit Fachkräften, um komplexe, maßgeschneiderte Prozesse wie am Fließband laufen zu lassen. Zum Beispiel: schnelle und iterative Bewältigung komplexer Vorschriften und Genehmigungen; Beschleunigung von Designzyklen unter Berücksichtigung der Fertigbarkeit von Anfang an; besseres Management der Koordination von Großprojekten; Einsatz autonomer Technologie zur Beschleunigung von Aufgaben, die für Menschen schwierig oder gefährlich sind.

Durch die Anwendung von Elon Musks jahrhundertealter Idee, von Tag eins an auf Skalierbarkeit und Wiederholbarkeit zu planen und die neueste KI-Technologie darüber zu legen, werden wir bald die Massenproduktion von Kernreaktoren erreichen, Wohnraumbedarf decken, schnell Rechenzentren bauen und ein neues industrielles goldenes Zeitalter einläuten. Um Elon Musk zu zitieren: "Die Fabrik selbst ist das Produkt."

Zabie Elmgren: Die nächste Welle der Beobachtbarkeit wird in der physischen Welt stattfinden, nicht in der digitalen

Im letzten Jahrzehnt hat die Software-Beobachtbarkeit verändert, wie wir digitale Systeme überwachen, indem Codebasen und Server durch Protokolle, Metriken und Tracing transparent gemacht wurden. Die gleiche Revolution steht nun in der physischen Welt bevor.

Amerikanische Städte haben über eine Milliarde IoT-Kameras und Sensoren eingesetzt, und physische Beobachtbarkeit – das Echtzeit-Verständnis des Betriebs von Städten, des Stromnetzes und anderer Infrastruktur – wird dringend und machbar. Diese neue Wahrnehmungsschicht wird auch die nächste Grenze der Robotik und autonomen Technologie vorantreiben und es Maschinen ermöglichen, sich auf ein universelles Netzwerk zu verlassen, das die physische Welt so beobachtbar macht wie Code.

Natürlich bringt diese Transformation echte Risiken mit sich: Werkzeuge, die Waldbrände erkennen oder Unfälle auf Baustellen verhindern können, könnten auch dystopische Albträume hervorrufen. Die Gewinner der nächsten Welle werden diejenigen sein, die sich das öffentliche Vertrauen verdienen, indem sie datenschutzfreundliche, interoperable, KI-native Systeme bauen, die die Gesellschaft transparenter machen, anstatt sie weniger frei zu machen. Wer dieses vertrauenswürdige Netzwerk bauen kann, wird die Beobachtbarkeit des nächsten Jahrzehnts definieren.

Ryan McEntush: Der elektrotechnische Industriestack wird die Welt voranbringen

Die nächste industrielle Revolution findet nicht nur in der Fabrik statt, sondern in den Maschinen, die die Fabrik antreiben.

Software hat unsere Art zu denken, zu entwerfen und zu kommunizieren verändert. Jetzt verändert sie, wie wir uns bewegen, bauen und produzieren. Fortschritte bei der Elektrifizierung, bei Materialien und KI konvergieren, um echte Softwaresteuerung in die physische Welt zu bringen. Maschinen gewinnen die Fähigkeit, autonom wahrzunehmen, zu lernen und zu handeln.

Dies ist der Aufstieg des elektrotechnischen Industriestacks – eine umfassende Technologie, die Elektrofahrzeuge, Drohnen, Rechenzentren und moderne Fertigung antreibt. Er verbindet die Atome, die die Welt antreiben, mit den bits, die sie befehligen: Mineralien, die zu Komponenten veredelt werden, Energie, die in Batterien gespeichert wird, Strom, der durch Leistungselektronik gesteuert wird, Bewegung, die durch Präzisionsmotoren übertragen wird, alles koordiniert durch Software. Dies ist das unsichtbare Fundament hinter dem Durchbruch der physischen Automatisierung; es bestimmt, dass Software nicht nur ein Auto rufen, sondern es auch selbst fahren kann.

Die Fähigkeit, diesen Stack zu bauen – von der Veredelung kritischer Materialien bis zur Herstellung fortschrittlicher Chips – erodiert jedoch. Wenn die Vereinigten Staaten das nächste industrielle Zeitalter anführen wollen, müssen sie die Hardware beherrschen, die ihm zugrunde liegt. Nationen, die den elektrotechnischen Industriestack beherrschen, werden die Zukunft industrieller und militärischer Technologien definieren.

Software hat die Welt verschlungen, und jetzt wird sie die Welt vorantreiben.

Oliver Hsu: Autonome Labore beschleunigen wissenschaftliche Entdeckungen

Da die Modellierungsfähigkeiten in multimodalen Bereichen voranschreiten und die operativen Fähigkeiten von Robotern weiter verbessert werden, werden Teams das Streben nach autonomer wissenschaftlicher Entdeckung beschleunigen. Diese parallelen Technologien werden zu autonomen Laboren führen, die zu wissenschaftlicher Erforschung in geschlossenen Kreisläufen fähig sind – von der Hypothesengenerierung über das Experimentdesign und die Ausführung bis hin zur Schlussfolgerung, Ergebnisanalyse und iterativen zukünftigen Forschungsrichtungen. Die Teams, die diese Labore bauen, werden interdisziplinär sein und Fachwissen aus KI, Robotik, physikalischen und Lebenswissenschaften, Fertigung, Betrieb und mehr integrieren, um durch "unbemannte Labore" disziplinübergreifende kontinuierliche Experimente zu erreichen und eine neue Ära wissenschaftlicher Entdeckungen zu erschließen.

Will Bitsky: Datenkrieg in Schlüsselindustrien

Bis 2025 ist das Kennzeichen der KI-Ära die Beschränkung der Rechenleistung und der Bau von Rechenzentren; im Jahr 2026 wird sie jedoch durch Datenbeschränkungen und die Frontlinie des nächsten Datenkriegs definiert: in unseren Schlüsselindustrien.

Diese Schlüsselindustrien bleiben Quellen ungenutzter, unstrukturierter Daten. Jede LKW-Disposition, Zählerablesung, Wartungsoperation, Produktionslauf, Montage und Testschuss dienen als Material für das Modelltraining. Dennoch sind Datenerfassung, Kennzeichnung und Modelltraining keine gängigen Begriffe im industriellen Bereich.

Die Nachfrage nach diesen Daten ist unersättlich. Unternehmen wie Scale, Mercor und KI-Forschungslabore sammeln unermüdlich Prozessdaten (nicht nur "was getan wurde", sondern auch "wie es getan wurde") und zahlen einen hohen Preis für jede Einheit von "Schweißdaten".

Industrieunternehmen mit bestehender physischer Infrastruktur und Belegschaft haben einen Wettbewerbsvorteil bei der Datenerfassung und werden beginnen, diesen zu nutzen. Ihr Betrieb wird unermessliche Daten generieren, die bei nahezu null Grenzkosten erfasst, zum Training proprietärer Modelle verwendet oder an Dritte lizenziert werden können.

Wir können auch erwarten, dass Startups entstehen, um Unterstützung zu bieten. Diese Startups werden einen Koordinationsstack liefern: Software-Tools für Datenerfassung, Annotation und Lizenzierung; Sensor-Hardware und SDKs; Umgebungen für Reinforcement Learning und Trainingspipelines; und schließlich sogar ihre eigenen intelligenten Maschinen.

Applications Team

David Haber: AI-Enhanced Business Models

Die besten KI-Startups automatisieren nicht nur Aufgaben, sie verstärken den wirtschaftlichen Nutzen für den Kunden. Zum Beispiel verdienen Anwaltskanzleien im Bereich Risiko-Agenten nur Geld, wenn sie Fälle gewinnen. Unternehmen wie Eve nutzen proprietäre Ergebnisdaten, um Erfolgsquoten von Fällen vorherzusagen, was Anwaltskanzleien hilft, bessere Fälle auszuwählen, mehr Kunden zu bedienen und die Gewinnquoten zu verbessern.

KI verbessert das Geschäftsmodell selbst. Sie reduziert nicht nur Kosten, sondern generiert auch mehr Umsatz. Bis 2026 werden wir sehen, wie sich diese Logik auf alle Branchen ausweitet, wobei KI-Systeme die Ausrichtung auf Kundenanreize vertiefen und zusammengesetzte Vorteile schaffen, die traditionelle Software nicht erreichen kann.

Anish Acharya: ChatGPT Becoming an AI App Store

Verbraucherproduktzyklen erfordern drei Bedingungen: neue Technologie, neues Verbraucherverhalten und neue Vertriebskanäle.

Bis vor kurzem erfüllte die KI-Welle die ersten beiden Bedingungen, fehlte aber an neuen nativen Vertriebskanälen. Die meisten Produkte verließen sich auf bestehende Netzwerke (wie X) oder Mundpropaganda.

Mit der Veröffentlichung des OpenAI Apps SDK, Apples Unterstützung für Mini-Apps und der Einführung von Gruppen-Messaging-Funktionen durch ChatGPT können Verbraucherentwickler nun direkt die 9 Milliarden Nutzer von ChatGPT erreichen und das Wachstum durch Netzwerke wie Wabi vorantreiben. Als letztes Puzzleteil des Verbraucherproduktzyklus wird dieser neue Vertriebskanal 2026 einen Goldrausch in der Verbrauchertechnologie auslösen, wie es ihn nur einmal pro Jahrzehnt gibt. Ignorieren Sie es auf eigene Gefahr.

Olivia Moore: Voice Agents Begin to Occupy Space

In den letzten 18 Monaten hat sich das Konzept von KI-Sprachagenten, die echte Interaktionen für Unternehmen verwalten, von Science-Fiction zur Realität gewandelt. Tausende von Unternehmen, von KMUs bis zu Großunternehmen, nutzen Sprach-KI, um Termine zu vereinbaren, Reservierungen vorzunehmen, Umfragen durchzuführen, Informationen zu sammeln und mehr. Diese Agenten helfen Unternehmen, Kosten zu senken, den Umsatz zu steigern und menschliche Mitarbeiter für höherwertige, angenehmere Arbeit freizusetzen.

Da sich dieser Bereich jedoch noch in einem frühen Stadium befindet, stecken viele Unternehmen noch in der Phase der "Voice-First-Kontaktpunkte" fest und bieten nur eine oder wenige Arten von Anrufen als Lösung an. Ich freue mich darauf zu sehen, wie Sprachagenten erweitert werden, um vollständige Arbeitsabläufe (möglicherweise multimodal) zu handhaben und sogar den gesamten Kundenbeziehungszyklus zu verwalten.

Dies könnte eine tiefere Integration von Agenten in Geschäftssysteme beinhalten und ihnen die Freiheit geben, komplexere Interaktionen zu handhaben. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der zugrunde liegenden Modelle – Agenten können jetzt Werkzeuge aufrufen und systemübergreifend agieren – gibt es keinen Grund, warum jedes Unternehmen kein Voice-First-KI-Produkt betreiben sollte, um kritische Aspekte seines Geschäfts zu optimieren.

Marc Andrusko: No Prompt, Proactive Applications on the Horizon

2026 wird den Mainstream-Abschied von Tooltips markieren. Die nächste Welle von KI-Anwendungen wird überhaupt keine sichtbare Prompt-Eingabe mehr haben – sie werden Ihre Aktionen beobachten und proaktiv Aktionen zur Überprüfung vorschlagen. Ihre IDE wird Refactoring vorschlagen, bevor Sie sprechen; Ihr CRM wird automatisch eine Folge-E-Mail entwerfen, nachdem Ihr Anruf endet; Ihr Design-Tool wird Varianten generieren, während Sie arbeiten. Die Chat-Schnittstelle ist lediglich ein Stützrad; jetzt wird KI ein unsichtbares Gerüst in jedem Arbeitsablauf sein, ausgelöst durch Absicht statt durch Befehl.

Angela Strange: AI Set to Truly Upgrade Banking and Insurance Infrastructure

Viele Banken und Versicherungsunternehmen haben bereits KI-Fähigkeiten über Altsysteme gelegt, wie Dokumentenverarbeitung und Sprachagenten, aber KI wird Finanzdienstleistungen erst dann wirklich transformieren, wenn wir ihre zugrunde liegende Infrastruktur neu aufbauen.

Bis 2026 wird das Risiko, nicht aufzurüsten, um KI vollständig zu nutzen, das Risiko des Scheiterns überwiegen, und wir werden sehen, wie große Finanzinstitute alte Lieferantenverträge auslaufen lassen und beginnen, aktualisierte, KI-native Alternativen zu implementieren. Diese Unternehmen werden nicht mehr durch vergangene Klassifizierungsgrenzen eingeschränkt sein, sondern zu Plattformen werden, die zugrunde liegende Daten sowohl aus Altsystemen als auch aus externen Quellen zentralisieren, standardisieren und anreichern.

Was wird das Ergebnis sein?

Arbeitsabläufe werden erheblich gestrafft und erreichen parallele Verarbeitung, ohne dass Sprünge zwischen Systemen und Schnittstellen erforderlich sind. Zum Beispiel könnten Sie Hunderte von Aufgaben parallel in einem Hypothekensystem anzeigen und verarbeiten, wobei Agenten sogar einfachere Aufgaben übernehmen.

Traditionelle Silos werden verschmelzen, um größere neue Kategorien zu bilden. Zum Beispiel können Kunden-KYC und Onboarding sowie Transaktionsüberwachungsdaten in einer einzigen Risiko-Plattform integriert werden.

Die Gewinner dieser neuen Kategorien werden zehnmal größer sein als alte Giganten: die Kategorie ist größer, und der Softwaremarkt frisst sich durch die Belegschaft. Die Zukunft der Finanzdienstleistungen besteht nicht darin, KI auf alte Systeme anzuwenden, sondern ein neues Betriebssystem auf Basis von KI aufzubauen.

Joe Schmidt: Pre-deployment Model Bringing AI to 99% of Enterprises

KI ist der aufregendste technologische Durchbruch unserer Generation. Bisher konzentrierten sich die meisten Vorteile für Startups jedoch auf die 1% der Unternehmen im Silicon Valley – sei es buchstäblich in der Bay Area oder deren erweiterten Netzwerk. Dies ist auch vernünftig: Unternehmer wollen an Unternehmen verkaufen, mit denen sie vertraut sind, die leicht zu erreichen sind, sei es durch Autofahrten zum Büro oder durch VC-Verbindungen im Vorstand.

Bis 2026 wird sich diese Situation umkehren. Unternehmen werden erkennen, dass die überwiegende Mehrheit der KI-Chancen außerhalb des Silicon Valley existiert, und wir werden sehen, wie neue Unternehmer ein Pre-Deployment-Modell anwenden, um Chancen aufzudecken, die in großen traditionellen Branchen verborgen sind. Diese Chancen sind enorm in traditionellen Beratungs- und Dienstleistungsbranchen (wie Systemintegrations- und Implementierungsunternehmen) und langsamlebigen Branchen wie der Fertigung.

Seema Amble: AI Creating New Orchestration Layers and Roles in the Fortune 500

Bis 2026 werden Unternehmen weiter von isolierten KI-Werkzeugen zu Multi-Agenten-Systemen übergehen, die wie koordinierende digitale Teams agieren müssen. Da Agenten beginnen, komplexe, voneinander abhängige Arbeitsabläufe zu verwalten – wie Planung, Analyse und Ausführung – müssen Organisationen Arbeitsstrukturen und den Kontextfluss zwischen Systemen überdenken. Wir haben bereits gesehen, wie Unternehmen wie AskLio und HappyRobot Agenten im gesamten Prozess einsetzen, nicht nur für eine einzelne Aufgabe.

Die Fortune 500 werden diesen Wandel am tiefgreifendsten spüren: Sie besitzen die tiefsten isolierten Datenpools, institutionelles Wissen und operationelle Komplexität, von denen vieles in menschlichen Gehirnen existiert. Die Umwandlung dieses Kontexts in eine zugrunde liegende Struktur, die von autonomen Arbeitern geteilt wird, wird schnellere Entscheidungen, komprimierte Zyklen und End-to-End-Prozesse ermöglichen, die nicht mehr auf menschliches Mikromanagement angewiesen sind.

Dieser Wandel wird Führungskräfte auch dazu zwingen, Rollen und Software zu überdenken. Neue Funktionen werden entstehen, wie KI-Workflow-Designer, Agenten-Supervisoren und Governance-Führungskräfte, die für die Orchestrierung und Prüfung der digitalen Belegschaft verantwortlich sind. Aufbauend auf bestehenden Aufzeichnungssystemen werden Unternehmen Koordinationssysteme benötigen: um Multi-Agenten-Interaktionen zu verwalten, Kontext zu beurteilen und die Zuverlässigkeit autonomer Arbeitsabläufe sicherzustellen. Menschen werden sich auf die Handhabung von Grenzfällen und den komplexesten Fällen konzentrieren. Der Aufstieg von Multi-Agenten-Systemen ist nicht nur ein weiterer Schritt in der Automatisierung, sondern eine Neukonfiguration der Art und Weise, wie Unternehmen operieren, Entscheidungen treffen und Wert schaffen.

Bryan Kim: Consumer AI Moving from "Help Me" to "See Me" in 2026

2026 wird das Jahr sein, in dem Consumer-KI-Produkte von Produktivität zu Konnektivität wechseln. KI wird Ihnen nicht mehr nur helfen, Arbeit zu erledigen, sondern Ihnen helfen, sich selbst klarer zu sehen und stärkere Beziehungen aufzubauen.

Natürlich ist das schwierig. Viele soziale KI-Produkte wurden bereits auf den Markt gebracht und sind gescheitert. Aber dank multimodaler Kontextfenster und sinkender Inferenzkosten können KI-Produkte nun aus der vollen Textur Ihres Lebens lernen, nicht nur aus dem, was Sie einem Chatbot erzählen. Stellen Sie sich vor: Fotoalben, die echte emotionale Momente zeigen, 1:1-Messaging und Gruppenchat-Modi, die sich je nach Teilnehmer ändern, tägliche Gewohnheiten, die sich unter Stress anpassen.

Sobald diese Produkte landen, werden sie Teil unseres täglichen Lebens. Insgesamt haben "Sieh mich"-Produkte bessere Bindungsmechanismen als "Hilf mir"-Produkte. "Hilf mir"-Produkte monetarisieren durch hohe Zahlungsbereitschaft für diskrete Aufgaben und optimieren die Abonnementbindung; "Sieh mich"-Produkte monetarisieren durch kontinuierliches Engagement im täglichen Leben: geringere Zahlungsbereitschaft, aber klebrigere Nutzungsmuster.

Menschen tauschen bereits kontinuierlich Daten gegen Wert: die Frage ist, ob das, was sie bekommen, es wert ist. Und bald wird dies Realität werden.

Kimberly Tan: New Model Primitives Unlock Unprecedented Company Forms

Im Jahr 2026 werden wir einige Unternehmen sehen, die in der Vergangenheit nicht existieren konnten und nun dank Durchbrüchen in der Modellierung wie Inferenz, Multimodalität und Computerbedienung entstehen. Bisher haben viele Branchen (wie Recht oder Kundensupport) nur verbesserte Inferenzfähigkeiten genutzt, um bestehende Produkte zu verbessern. Aber wir beginnen gerade erst, Unternehmen zu sehen, deren Kernproduktfähigkeiten vollständig von diesen neuen Modell-Primitiven angetrieben werden.

Der Fortschritt bei Inferenzfähigkeiten kann neue Funktionalitäten erschließen, wie die Bewertung komplexer Finanzansprüche oder die Handhabung dichter akademischer oder analytischer Forschung (z. B. Entscheidung bei Abrechnungsstreitigkeiten). Multimodale Modelle ermöglichen es, potenzielle Videodaten aus Branchen zu extrahieren, die in der physischen Welt verwurzelt sind (z. B. Kameras in Fertigungsstätten). Und Computerbedienungsfähigkeiten ermöglichen Automatisierung in riesigen Branchen, die lange durch Desktop-Software, schlechte APIs und fragmentierte Arbeitsabläufe blockiert waren.

James da Costa: AI Startups Selling to Other AI Startups and Scaling

Wir befinden uns in einem beispiellosen Moment der Unternehmensgründung, der durch den aktuellen KI-Produktzyklus angetrieben wird. Im Gegensatz zu früher sind bestehende Giganten jedoch nicht "im Schlaf", da sie auch aktiv KI übernehmen. Also, wie können Startups erfolgreich sein?

Eine der mächtigsten und unterschätzten Möglichkeiten, wie Startups Vertriebsrechte gewinnen, ist die Bedienung von Unternehmen in ihrer Gründungsphase: die Greenfield-Unternehmen (brandneue Unternehmen). Wenn Sie sie in der Gründungsphase gewinnen und mit ihnen wachsen können, werden Sie, wenn Kunden skalieren, auch ein großes Unternehmen. Unternehmen wie Stripe, Deel, Mercury und Ramp haben diese Strategie verfolgt. Tatsächlich existierten viele Kunden von Stripe, als es gegründet wurde, noch gar nicht.

Im Jahr 2026 werden wir sehen, wie diese auf Greenfield fokussierten Startups über eine Reihe von Unternehmenssoftwarekategorien hinweg skalieren. Der Schlüssel ist einfach: Bauen Sie ein besseres Produkt und konzentrieren Sie sich auf neue Kunden, die nicht an bestehende Platzhirsche gebunden sind.

Bleiben Sie dran, denn morgen werden wir Einblicke aus dem Krypto-Team teilen.

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