Die Geschichte der KI-Hardware in den letzten zwei Jahren war nicht gerade glanzvoll – Humane wurde an HP verkauft und stellte den Betrieb ein, Rabbit entließ die Hälfte der Belegschaft, Friend wurde nach der Auslieferung heftig kritisiert. Ein gemeinsames Problem: Hardware-Unternehmen können keine Software.
Era, das gerade 11 Millionen US-Dollar eingesammelt hat, will genau diese Schicht schaffen.
Zunächst die Finanzierung
- Gesamtsumme: 11 Mio. USD
- Seed-A-Runde: 9 Mio. USD, angeführt von Abstract Ventures und BoxGroup, mit Beteiligung von Collaborative Fund und Mozilla Ventures
- Frühere Pre-Seed-Runde: 2 Mio. USD von Topology Ventures und Betaworks
Die Liste der Business Angels ist noch bemerkenswerter: Caterina Fake (Mitgründerin von Flickr), Ken Kocienda (Erfinder der iPhone-Tastatur), Tony Wang (Gründer von OAS), ShaoBo Z (ehemaliger CPO von Rabbit), Kelin Zhang (Poetry Camera) – diese Namen sind im Grunde die "Schöpfer-Community" der Unterhaltungselektronik und mobilen Software der letzten 20 Jahre. Dass ein ehemaliger CPO von Rabbit auf ein Unternehmen setzt, das eine Software-Schicht für KI-Hardware baut, ist an sich schon ein interessantes Signal.
Die Lebensläufe der drei Gründer sagen mehr aus als das Unternehmen selbst
- Liz Dorman (CEO): Zuvor bei Humane im Bereich KI-Orchestrierung tätig, wechselte nach der Übernahme durch HP zu HP
- Alex Ollman (CTO): Von HP, hat zuvor unternehmensweite agentische Frameworks entwickelt
- Megan Gole (CPO): Zuvor bei Sutter Hill Ventures, beteiligt am io-Projekt von Jony Ive und Sam Altman
Die Gemeinsamkeit der drei: Sie haben alle direkt oder aus nächster Nähe miterlebt, wie KI-Hardware scheitert. Humane und io waren die beiden am meisten beachteten Versuche in dieser KI-Hardware-Welle; ersteres hat bewiesen, dass Hardware eine Sackgasse ist, letzteres wurde von OpenAI für 6,5 Milliarden US-Dollar übernommen und brütet noch über einem großen Wurf.
Dormans eigene Einschätzung ist sehr direkt:
"Ich möchte die Wahlfreiheit über meine eigenen Geräte zurückgewinnen."
Sie möchte, dass die Software-Schicht von Era "die App-Schicht ersetzt" – das heißt, in Zukunft werden Ihre Brille, Ihr Ring, Ihr Anhänger nicht mit einer Reihe von Apps vollgestopft sein, sondern an eine einheitliche intelligente Schicht angebunden.
Was verkauft Era eigentlich?
Keine Hardware, sondern eine Software-Plattform für Hardware-Hersteller:
- Multi-Modell-Routing: Anbindung von über 130 LLMs von mehr als 14 Anbietern
- Multimodale Eingabeverarbeitung: Sprache, Bilder, Sensordaten können alle verarbeitet werden
- Dynamisches Routing: Wählt das Modell basierend auf Aufgabe, Netzwerk und Kosten selbstständig aus
- Konnektivitätsmanagement: Behandlung von Offline- oder Schwachnetzsituationen
- Skalierbar auf Millionen von Geräten
Die Positionierung klingt nach "iOS für KI-Hardware", aber eine genauere Beschreibung wäre "Vercel für KI-Hardware" – Sie bauen die Hardware, und Modellinferenz, Routing, Degradierung, Abrechnung überlassen Sie Era.
Ziel-Hardware-Formfaktoren: Brillen, Ringe, Anhänger, Heimlautsprecher.
Warum jetzt?
Die größte Erkenntnis dieser KI-Hardware-Welle ist, dass alle endlich zugeben: Hardware allein kann nicht zum Tor für KI werden.
Die Gründe sind realistisch:
- Falsche Kostenstruktur: Humane's Pin verkaufte sich für 699 USD und machte trotzdem Verlust, weil die Inferenzkosten ständig Geld verbrannten
- Niemand will eine monatliche Gebühr für ein einzelnes KI-Gerät zahlen: Nutzer zahlen bereits für ChatGPT, Claude, Gemini; sie werden nicht noch extra für die "KI" in ihrer Brille bezahlen
- Modelle iterieren zweimal im Jahr, Hardware wird nicht einmal in drei Jahren ausgetauscht: Hardware-Hersteller haben schlicht nicht die Zeit, ihren eigenen Modell-Stack zu aktualisieren
Genau hier liegt der Einstiegspunkt für Era: Hardware-Hersteller brauchen eine Software-Schicht, die Modelle kontinuierlich aktualisieren, automatisch die günstigste Route wählen und nicht an einen einzigen Anbieter binden kann. Selbst zu entwickeln wäre zu aufwendig und die Rendite zu gering.
Ein Vergleich: In der frühen Smartphone-Ära konnte niemand alle Hersteller zwingen, ein eigenes iOS zu schreiben; am Ende wurde Android zur Lösung für die Hardware-Hersteller. Era will die Android-Nische in der KI-Hardware-Welt besetzen.
Aber es gibt einige echte Probleme
Erstens: 130 Modelle klingen nach viel, aber wie viele davon können im Hardware-Kontext tatsächlich laufen? Inferenz auf dem Gerät stellt völlig andere Anforderungen an Modellgröße, Quantisierung und Latenz als die Cloud; reines API-Anbinden reicht nicht.
Zweitens: Wollen Hardware-Hersteller wirklich von einer Software-Schicht eines Drittanbieters abhängig sein? Anthropic hat gerade den Aktienkurs von Figma um 6,8% fallen lassen wegen Claude Design; der CPO ist in derselben Woche aus dem Figma-Vorstand ausgetreten – Hardware-Hersteller sind sehr empfindlich, wenn es heißt "meine Software-Schicht wird von jemand anderem verwaltet".
Drittens: 11 Millionen US-Dollar reichen bei der Geschwindigkeit, mit der KI-Hardware Geld verbrennt, nicht lange. Eras nächste Runde muss Zusagen von mindestens einigen namhaften Kunden vorweisen können, sonst lässt sich die Geschichte nicht weitererzählen.
Ein Satz zum Schluss
Alle Umwege, die die KI-Hardware-Welle in den letzten zwei Jahren gemacht hat, beweisen eines: Dieses Geschäft erfordert ein Team, das sowohl Hardware als auch Modell-Orchestrierung versteht. Das Team von Era hat, den Lebensläufen nach zu urteilen, zumindest die Andeutung beider Fähigkeiten. Aber ob das Geschäft aufgeht, hängt davon ab, ob die ersten mit der Era-Plattform laufenden Hardware-Geräte in einem Jahr wirklich nutzbar sind.
Quellenangabe: CocoLoop, Era raises $11M to build a software platform for AI gadgets (TechCrunch); Era raises $11M from Abstract Ventures and BoxGroup to bring AI to smart gadgets (TechFundingNews)