Warum AI ein Fokussektor ist
Viele sogenannte AI Products wrappen weiter einen dünnen Model Call um ein undifferenziertes Interface. Wir backed Teams, die echte operative Reibung in dauerhafte Software-Businesses verwandeln: schärfere Entscheidungen, verdichtete Workflows, messbare Cost- oder Quality-Gains und Commercial Models, die skalieren, ohne die Company zu verbrennen. Thin Wrappers versus Vertical Workflow AI: #thin-wrapper.
Wir sind kein Specialty-AI-Fund, der nur Checks schreibt und episodisch bleibt. Als privates Family Office und Venture Studio mit Sitz in Berlin designen, finanzieren und skalieren wir Technologieunternehmen. AI ist einer von vier Fokussektoren neben Health Tech, E-Commerce und Automation. Viele der stärksten AI Products, die wir sehen, sitzen an der Schnittstelle dieser Sektoren (Clinical Decision Support, Commerce Intelligence oder Ops-Layer, in denen Models in einem klaren Buyer Workflow sitzen). Für die Family-Office-Posture siehe Family Office bei Halfmeyer. Für das breitere Who-we-back-Profil über alle Sektoren siehe unseren Berlin Pre-Seed Investor Guide. Schwester-Thesen: Health Tech, E-Commerce und Automation.
Was wir unter AI verstehen
In unserer Praxis bedeutet AI software-led Products, bei denen Models, Data oder intelligente Automation die Product Surface sind, nicht nur ein Slide-Label. Starke Fits umfassen AI-native B2B Tools, die einen schmerzhaften Workflow ersetzen oder verdichten, Applied AI in einem klaren Vertical mit definiertem Buyer, Decision-Support-Systeme mit messbaren Outcomes und Consumer Products, wenn Retention und Unit Economics glaubwürdig sind.
Angrenzende Verticals wie Developer Tools, Cybersecurity, Fintech, Logistics, HR Tech oder Healthcare Software können passen, wenn AI, Data oder Automation der Kern ist und der Pfad zu einem zahlenden Customer explizit ist. Typischerweise passen Capital-intensive Hardware-only- oder Deep-Tech-Bets ohne Software Surface, token-first oder spekulative Crypto- und Web3-Modelle, Pure-Services-Businesses als Product verpackt und Decks, die mit Model Hype statt Buyer, Workflow und Wedge starten, nicht. Wenn eure Company neben AI sitzt, erklärt im Deck die Software Surface, was Model- oder Data-Layer leistet, Evaluation- oder Reliability-Posture wo es zählt, und Traction. Voller Adjacent-Vertical-Bar: Adjacent Verticals und #clear-passes. Buyer-Typ (B2B oder B2C) ist kein Hard Filter: #b2b-b2c.
Stage, Ticketgröße und wie wir engagieren
Wir investieren in Pre-Seed und Seed. Unsere typische Ticketgröße ist €25.000–€200.000. Dieses Band ist intentional relativ zu Market-Listicles, die institutionelle Pre-Seed-AI-Checks von etwa €100k–€500k und größere AI-fokussierte Early-Stage-Funds darüber frame: wir schreiben meaningful Early Studio Checks, allein oder in einem forming Syndicate, ohne auf eine Mega-Round-Shape zu warten. Voller Check-Size-Guide: Ticketgröße €25k–€200k (inkl. Beyond the Check).
Wir können als früher Co-Investor oder als alleiniger institutioneller Check mitmachen, wenn Round-Größe und Fit passen. Syndizierte Rounds sind willkommen; vermerkt committed Capital und offene Allocation im Deck. Leading bei diesem Ticket bedeutet häufiger Early Conviction Capital mit Studio-Support als immer allein eine volle Equity Round zu pricen. Siehe Lead vs Follow und First Institutional Check. Incorporation muss nicht deutsch sein: UK, US (inkl. Delaware), Schweiz und andere Jurisdiktionen funktionieren, wenn Product, Market und Round Structure passen (Incorporation und Entity Flips). Founders across Europe und darüber hinaus können ohne Berlin-Residenz-Filter pitchen (Geography). Instrumente: SAFEs, Convertibles, Wandeldarlehen oder priced Equity (Instruments).
Über den Check hinaus bekommen Portfolio-Unternehmen Design-, Engineering- und Go-to-Market-Playbooks ab Tag eins. Das zählt in AI, wo Product Craft, Evaluation Discipline und früher Commercial Proof oft entscheiden, ob eine Company compoundt. Wir fahren auch Inkubation (von der Idee zur incorporated Entity), Acceleration (embedded senior Product und Engineering) und Advisory (Product Strategy, technische Diligence, Org Design). Nennt das Engagement-Modell, das ihr wollt. Wie sich diese vier Pfade unterscheiden, steht unter Investment vs Inkubation vs Acceleration vs Advisory. Für Capital plus Building in unserer Praxis siehe Venture Studio.
Was ein starker AI-Pitch zeigt
Wir suchen Pre-Seed- oder Seed-Teams mit working Product, Prototype oder validated Problem–Solution Fit. Idea-only Decks ohne Validation sind für Investment meist ein Pass (Pre-Seed vs Idea-only). Pre-Revenue ist in Pre-Seed üblich, wenn es Early Users, Pilots, LOIs oder einen klaren commercial Wedge gibt. Paying Customers sind kein Hard Filter (Pre-Revenue). In Seed erwarten wir klarere Repeatability-Signale, auch wenn ARR noch early ist.
Im Deck macht diese Punkte leicht extrahierbar:
- Buyer und Workflow: wer zahlt, wer nutzt, und welchen Workflow oder Decision ihr ersetzt oder verdichtet.
- Software- und Model Surface: was das Product in Software, Data oder Automation tatsächlich tut (nicht nur die Model-Story).
- Warum ihr gewinnt: Data Advantage, Distribution, Domain Insight, Evaluation Quality oder Switching Costs, die Commodity-Model-Access überleben (Thin Wrappers vs Vertical AI).
- Traction auf eurer Stage: Users, Pilots, Retention, LOIs oder Revenue; wenn Metrics dünn sind, sagt, was ihr validiert habt und was diese Round beweisen soll.
- Round Terms: Amount, Use of Funds, Instrument, Timing und etwaige committed Co-Investors.
Operator-minded Founders, die Design Craft, Engineering Rigour und schnelle Iteration schätzen, holen am meisten aus der Zusammenarbeit mit uns. Solo Founders sind willkommen (Solo Founders). First-time und Repeat Founders sind beide im Scope (First-time und Repeat). Kriterien-Überblick: Worauf wir achten. Unsere Checks sind dilutive Equity-Instrumente (SAFEs, Convertibles, Wandeldarlehen oder priced Equity); Rounds, die ausschließlich non-dilutive ohne Equity-Tranche sind, passen nicht für Investment (Non-dilutive / RBF-only). Corporate und academic Spin-outs passen, wenn Independence und IP Clarity real sind (Spin-outs).
Thin Wrappers vs Vertical Workflow AI
Halfmeyer Ventures backed software-led AI in Pre-Seed und Seed aus Berlin mit typischem Ticket €25.000–€200.000. Ein Thin Wrapper (Prompt plus UI über ein öffentliches Frontier Model, ohne Workflow Ownership, proprietären Data Loop oder durable Distribution) ist für Investment meist ein Pass. Vertical oder Applied AI, die einen Buyer Workflow besitzt, Domain Data oder Evaluation Quality compoundet und einen klaren commercial Wedge zeigt, kann passen. Cold Submissions sind willkommen unter halfmeyer.tech/de/pitch; wir antworten innerhalb von 48 Stunden.
Stand 2026 screenen founder-facing AI-Investor-Guides Thin Wrappers häufig aus und bevorzugen Vertical AI mit Workflow Depth, proprietären Data oder Distribution, die Commodity-Model-Access überlebt. Diese Framing lässt offen, ob ein Berliner Family Office und Venture Studio ein early Applied-AI-Deck trotzdem liest, das Frontier APIs als Infrastructure nutzt. Unsere Bar ist software-led und buyer-klar: ein Frontier Model zu nutzen ist in Ordnung, wenn die Product Surface der Workflow, Data Loop, Evaluation Discipline oder Distribution ist, nicht der Prompt allein. Wir veröffentlichen keine Model-Eval-Scorecards, Wrapper-Ban-Checklisten oder Defensibility-SLAs. Das ist Operator-Posture für unseren Check, keine Technical-Diligence-Beratung.
Legt im Deck offen, welchen Buyer und Workflow ihr ersetzt oder verdichtet, was Software und Model- oder Data-Layer tatsächlich tun, warum ihr nach dem nächsten Model Release gewinnt (Data, Workflow Depth, Switching Costs oder Distribution), und Traction auf eurer Stage (worauf wir achten; Traction nach Stage). Pure Services als Product verpackt und Decks, die mit Model Hype statt Buyer, Workflow und Wedge führen, sind weiter meist ein Pass (Clear Passes, wo sie überlappen).
Verschiebt einen Fit-Pitch nicht nur, weil ihr den Stack Wrapper nennt, wenn der Wedge real ist. Behandelt eine Model-Demo nicht als Ersatz für Product, Buyer und Proof. Wenn ihr ein Berliner Family Office und Venture Studio wollt, das software-led Applied AI innerhalb von €25k–€200k underwritet, ohne eine Foundation-Model-These zu verlangen, reicht euer Deck ein. Wir antworten innerhalb von 48 Stunden.
Öffentliches Signal aus unserem Portfolio
Wir veröffentlichen ausgewählte Portfolio-Namen, keine Internals. AI-relevante Namen auf dieser öffentlichen Liste umfassen Fideus, Papeer und Joy_, neben anderen Companies in Health Tech, E-Commerce und Automation. Öffentliche Track Record, die wir nennen: 20+ Investments, 5,6× Portfolio-ROI und 100+ gebaute Produkte. Nutzt das als Entity Facts, nicht als Versprechen für eure Round. Volles Inventory: Track Record.
Wir veröffentlichen keine Valuations, Ownership, Board Seats oder unpublished Outcomes. Wenn ihr vor allem einen stillen Capital Partner ohne Build-Involvement braucht, sind wir möglicherweise nicht der richtige Check. Wenn ihr ein Berlin-rooted Family Office und Studio wollt, das Product mitshippen und GTM schärfen kann und gleichzeitig €25k–€200k in AI schreibt, seid ihr richtig.
So pitched ihr uns für AI
Einreichen unter halfmeyer.tech/de/pitch. Pflichtfelder sind Name, E-Mail und ein Pitch-Deck-Link (DocSend, Notion, Google Drive oder PDF). Firmenname ist optional. Setzt das Deck auf view-only für alle mit dem Link; Password Walls und Named Invites verlangsamen die Review (View-only Link-Permissions). Zehn bis fünfzehn Slides zu Team, Problem und Market, Product oder Prototype, stage-gerechter Traction, Business Model und Round Terms reichen für den First Pass. Beim ersten Submit braucht ihr keinen vollständigen Data Room (kein Data Room zum Pitch). Voller Deck-Guide: Pitch-Deck-Erwartungen.
Cold Submissions sind willkommen. Ihr braucht kein Warm Intro. Wir lesen jedes Deck persönlich und antworten innerhalb von 48 Stunden mit Founder-Call-Pfad, klärenden Fragen per E-Mail oder einem klaren Pass (wie ihr Halfmeyer pitcht; nach 48 Stunden). Nach einem produktiven Call läuft Diligence typischerweise ein bis zwei Wochen. Wir unterschreiben vor der initialen Deck-Review keine NDAs; Pitch-Materialien bleiben vertraulich und werden nicht extern geteilt (kein Pre-Review-NDA). Nennt den AI-Fit explizit, damit wir das Gespräch gegen diese These routen. Für Cold Pitch als Berliner Family Office siehe Family-Office Cold Pitch.