Neil Sequeira, Mitgründer der Early-Stage-Venture-Capital-Firma Defy, argumentiert, dass die Venture-Capital-Deals, die bei Investoren die hitzigsten Auseinandersetzungen auslösen, am Ende die höchsten Renditen erzielen – so wie in einer VC10X-Videoreihe dargestellt, die in diesem Artikel zusammengefasst wird. Das steht im Gegensatz zu dem branchenüblichen, eher konsensgetriebenen Ansatz, den die meisten großen Venture-Capital-Firmen verfolgen, um das Risiko zu minimieren.
Kleine Partnerschaften statt großer Ausschüsse
Sequeira betont, dass frühes Venture-Investing Entscheidungsrahmen erfordert, die sich grundlegend von denen größerer Fonds unterscheiden. Während große Plattformen die Entscheidungsfindung über Investment-Komitees strukturieren, um das Risiko zu steuern, glaubt Sequeira, dass dieser Ansatz „oftmals für Early-Stage-Investing tödlich“ ist.
„Wir sind wirklich der Überzeugung, dass eine kleine Partnerschaft der beste Weg ist, Early-Stage-Venture-Capital zu machen“, sagt Sequeira. „Die streitbarsten Deals sind diejenigen, die am Ende die beste Performance bringen.“ Kleine Teams zwingen Investoren, Fakten direkt zu konfrontieren, und sorgen für persönliche Verantwortlichkeit, statt Verantwortungen über Komitees zu verwässern.
Tempo ohne Abstriche bei der Due Diligence
Mit einer eng zusammenarbeitenden Gruppe verändert sich auch, wie eine Firma den Investitionsrhythmus handhabt. Während der Technologiesektor schnelle Kapitalbereitstellung belohnt, argumentiert Sequeira, dass das „Räumen“ von Reviews nur „oftmals in Panik eingekleidete Eile“ sei. Eine kleine Partnerschaft ermöglicht es Investoren, sich schnell zu bewegen, ohne die Due Diligence zu überspringen.
„Tempo ist viel leichter, wenn alle im selben Raum sind“, sagt Sequeira. Defy verfolgt proprietäre Deals, bei denen Zeit zum Vorteil wird – ungefähr 75% der Deals der Firma sind proprietär und betreffen Gründer, die den Partnern über längere Zeiträume hinweg bekannt sind. Diese Beziehungen werden häufig geschaffen, indem man „den Businessplan schreibt, bevor das Unternehmen überhaupt existiert“, sodass die Firma den richtigen Gründer identifizieren kann, um den Plan umzusetzen.
Anpassung an durch KI getriebene Kapitalbeschaffung
Da Künstliche Intelligenz verändert, wie Startups Kapital einsammeln, hat sich die Investmentstrategie von Defy verschoben. Technische Teams, die mit minimalem Personal Einnahmen generieren, benötigen andere Finanzierungsmodelle. Der Ansatz der Firma legt nun den Fokus auf:
- Kleine frühe Investitionen, die Beobachtung ermöglichen, bevor schwereres Kapital eingesetzt wird
- In der frühen Phase weniger Geld auszugeben, um Unternehmen in Richtung Profitabilität zu drängen und so weniger Mid-Stage-Fundraising nötig zu machen
- Mehr Unternehmen insgesamt zu finanzieren, da KI-Startups oft davon absehen, früh große Investitionen aufzunehmen
„Unser Ziel ist es, sie in den nächsten drei bis sechs Monaten davon zu überzeugen, dass wir ihr nächster Partner für einen größeren Check sind“, erklärt Sequeira und beschreibt, wie kleinere anfängliche Checks Vertrauen aufbauen und spätere Finanzierungsrunden erleichtern.
Alternative Methoden, um Beteiligungen zu erwerben
Wenn schlanke Startups schnell wachsen, schließen sich Fenster, um bedeutende Anteile zu erwerben, sehr rasch. Sequeira beschreibt mehrere Taktiken, um sich Anteile zu sichern, bevor die Preise steigen:
- Anteile von ausscheidenden Mitarbeitern kaufen, um die Beteiligung unauffällig zu erhöhen
- Cash für Lebensereignisse anbieten, um Führungskräfte als Bindungsinstrument zu halten
- In Marktcrashs stark investieren, um Anteile zu kaufen, während Wettbewerber zurücktreten
„Wir besitzen im Durchschnitt 17% unserer sieben am höchsten bewerteten Unternehmen“, berichtet Sequeira. Er erzählt, wie er die Pandemie-Panik Anfang der 2020er-Jahre zum Vorteil seiner Firma genutzt hat – während der gesamte Venture-Markt abstürzte, gab Defy den größten Kapitalabruf aus, schichtete einen massiven Fondsanteil ein und kaufte mehr Anteile in ihren stärksten Unternehmen.
Gründer-Charakter statt Finanzmodellierung
Sequeira priorisiert die Einschätzung des Gründer-Charakters gegenüber Marktkenntnis und finanziellen Projektionen. „Selbst wenn man alles über einen Markt weiß… das führt nicht immer zu einer großartigen Investition“, argumentiert er. „Was zählt, ist, dass ein großartiger Gründer, ein großartiger leidenschaftlicher Mensch, das ist, wen man wirklich ehrlich liebt.“
Echtes Vertrauen aufzubauen erfordert, sich an den persönlichen Lebenswelten der Gründer zu beteiligen. „Wir lieben unsere Gründer. Wir gehen zu ihren Hochzeiten … zu den Sportveranstaltungen der Kinder“, sagt Sequeira, „denn so baut man eine echte Beziehung.“ Dieser Ansatz ermöglichte es Defy, ein nicht bewiesenes KI-Collectibles-Geschäft in einem einzigen Telefonat zu finanzieren – basierend allein auf Vertrauen. In den ersten ein bis zwei Jahren gab es noch keine Einnahmen, bevor man schnell neunstellige Beträge erreichte.
Warnsignale und Integritätsprobleme
Wenn man auf die Charaktereinschätzung setzt, muss man Warnsignale sofort erkennen. Sequeira sieht Integritätsprobleme und Verhaltensinkonsistenzen als zentrale Warnzeichen. „Gibt es irgendein Problem mit der Integrität oder mit der Fähigkeit des Gründers, die Wahrheit zu sagen … wenn du Inkonsistenzen siehst … dann ist das für uns das Ende der Beziehung … das kannst du bei fast jeder unserer gescheiterten Investments sehen.“
Sequeira warnt, dass das VC-Ökosystem erhebliche Fehlinformationen enthält: Investoren steigen häufig aus, nachdem sie versprochen haben, Startups zu finanzieren, sobald bestimmte Meilensteine bei den Einnahmen erreicht werden. Er rät Gründern, ihr Schicksal selbst zu kontrollieren, statt gelegentliches externes Feedback als garantierte Wahrheit zu behandeln. Er weist darauf hin, dass Künstliche Intelligenz heute Gründern Schutz vor toxischer Abhängigkeit von externer Finanzierung bietet – anders als frühere Zeiten, in denen teure physische Server nötig waren. Mit KI können Gründer mit minimaler Finanzierung beachtliche Resultate erzielen.
Branchenspezifische Gegenposition
Während Sequeira kleine, stark ausgerichtete Partnerschaften als ideal für Early-Stage-Investing betrachtet, zeigt der breitere Markt konkurrierende Trends. Laut dem 2025 Data Driven VC Landscape Report laufen 12% der data-getriebenen Fonds inzwischen über primäre Investment-Loops, die vollständig von Algorithmen verwaltet werden. Das deutet darauf hin, dass der Venture-Vorteil zunehmend aus wiederholbaren Datensystemen entstehen könnte – statt aus Debatten zwischen Partnern.
Sequeiras Ansicht, dass KI Firmen in Richtung kleinerer Checks drängt, steht ebenfalls einer anderen Finanzierungsrealität gegenüber. Die OECD stellte fest, dass KI-Unternehmen 2025 61% der globalen VC-Investitionen ausmachten, während Reuters berichtete, dass die US-Finanzierung vor allem aufgrund einer Handvoll riesiger KI-Runden stark anstieg. Das legt nahe, dass sich das Kapital möglicherweise stärker auf weniger Unternehmen an der Spitze konzentriert, statt breit gestreut zu werden.
Auch die Strategie, Sekundäranteile zu erwerben, wird weniger proprietär. IMD merkte im April 2026 an, dass der Venture-Secondary-Markt schnell wächst, während PitchBook berichtete, dass Employee Tenders mittlerweile große Teile des Transaktionswerts in den USA ausmachen. Das zeigt, dass der Kauf von Aktien von ausscheidenden Mitarbeitern zunehmend zu einem institutionalisieren Bestandteil des Private-Market-Investing wird – statt ein einzigartiger Vorteil zu sein.
