Q-Network

Q-Network entwickelt Europas erste vollständig souveräne AI-Infrastructure und betreibt ein Venture Studio Modell zur systematischen Kommerzialisierung von AI-Research.
Unser Angebot umfasst:
Für Forschungsteams:

- Zugang zu Production-Ready GPU/HPC Infrastructure
- Rust-native AI Framework (Use-Ai.rs) für Deep Reinforcement Learning
- Software Tooling, Hardware Resources und Entrepreneurial Support
- Proof-of-Concept Development ohne Upfront-Kosten

Für Enterprises (1000+ Mitarbeiter):

- AI-Lösungen ohne US-Cloud-Abhängigkeit
- GDPR- und AI-Act-konforme Implementierung
- Minimal-invasive Data Collection & Anonymisierung
- Early Access zu Research-basierten Innovationen

Core Technology:

- Kompletter Rust-Stack (Burn Framework, CubeCL)
- Eigene Multi-GPU Cluster in European Colocation
- Zero External Dependencies auf US-Hyperscaler
- Production-First Design für Real-Time Applications

Business Model:

- Revenue Share (15-25%) bei erfolgreichen Ventures
- Equity Stakes (10-30%) in Spin-out Companies
- Infrastructure-as-a-Service für externe Research Teams
- Compliance Consulting für AI Act Readiness

Primäre Zielgruppen:
1. Research Teams (Supply Side):

- Akademische AI/ML Forscher mit Industry 4.0 Fokus
- Reinforcement Learning & Optimization Experten
- Teams ohne Zugang zu Production-Scale Infrastructure
- Geographic Focus: DACH Region, EU-wide expansion

2. Mittelständische bis Großunternehmen (Demand Side):

- 1000+ Mitarbeiter in Manufacturing, Automotive, Logistics
- IT-Budgets überwiegend für Legacy-Systeme gebunden (60-80%)
- Suchen AI-Lösungen ohne US-Cloud-Abhängigkeit
- DACH Region initial, dann EU-wide

3. Investor/Co-Founder Zielgruppe:

- Experienced COO/CMO/CFO mit Gründungs- oder Scale-up Erfahrung
- Business Development Experten mit B2B Enterprise Background
- Personen motiviert durch European Tech Sovereignty Mission

Sekundäre Zielgruppen:

- Government/Public Sector (regulatory compliance focus)
- European VCs mit DeepTech/Infrastructure Thesis
- Corporate VCs von Target Industries (Automotive, Manufacturing)

Operative Herausforderungen:
1. Team Building (Q4 2025 - Q1 2026):

- Co-Founder CFO/COO Rekrutierung
- Core Team Expansion (Rust Developer, Legal/Compliance)
- Cultural Fit mit "European Sovereignty" Mission

2. Funding Execution (Q1-Q2 2026):

- €1.75M Seed Round abschließen
- Hardware Investment (€650k) für Production Cluster
- 3-Year Runway sichern

3. Technical Scaling (Q1-Q3 2026):

- Multi-GPU Cluster Installation & Testing
- Use-Ai.rs Framework Beta → Production
- Service-based Deployment Architecture finalisieren

Strategische Herausforderungen:
4. Market Positioning:

- "Venture Studio + Infrastructure" Modell kommunizieren
- Differentiation vs. Cloud Hyperscaler (AWS, Azure, GCP)
- Balance zwischen Research Support & Enterprise Revenue

5. Research-Business Pipeline:

- First Research Teams onboarding (Q2 2026)
- Enterprise Partner Acquisition (Manufacturing, Automotive)
- PoC Success Rate optimieren (Target: 20%+)

6. Regulatory Navigation:

- AI Act Compliance als First-Mover Advantage nutzen
- Data Sovereignty Standards etablieren
- GDPR-native Architecture durchsetzen

Markt-Herausforderungen:
7. Timing Risk:

- AI Act enforcement timeline (2025-2027)
- Hyperscaler Response auf European Sovereignty Demand
- Economic Downturn Impact auf Enterprise AI Budgets

8. Network Effects:

- European GPU/HPC Ecosystem fragmented
- Research-to-Business Pipeline nicht standardisiert
- Trust Building bei risk-averse German Enterprises