Tentris holt sich 2 Millionen Euro ein

Während Unternehmen weltweit Milliarden in Künstliche Intelligenz investieren, können KI-Systeme häufig nicht zuverlässig auf das vorhandene Unternehmenswissen zugreifen. Diesen Flaschenhals will das Deep-Tech Tentris lösen. Das aus der Universität Paderborn hervorgegangene Startup hat nun eine Finanzierung in Höhe von insgesamt rund zwei Millionen Euro abgeschlossen.

Die Finanzierung setzt sich aus einer Pre-Seed-Runde über 925.000 Euro unter Führung von Bloomhaus Ventures sowie weiteren Beteiligungen von Vanagon Ventures, āltitude, 10x Value Partners und Business Angel Pascal Wichmann zusammen. Hinzu kommen rund eine Million Euro öffentliche Fördermittel aus dem EXIST-Forschungstransfer des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie.

Wenn KI an den eigenen Unternehmensdaten scheitert

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendungen wird deutlich, dass leistungsfähige Sprachmodelle allein nicht ausreichen. Entscheidend ist vielmehr die Fähigkeit, auf strukturierte, vernetzte und vertrauenswürdige Unternehmensdaten zuzugreifen.

Hier kommen sogenannte Wissensgraphen ins Spiel. Sie bilden von semantischer Suche über KI-Agenten bis hin zu Retrieval-Augmented Generation (RAG) und intelligentem Wissensmanagement die Grundlage für zahlreiche moderne KI-Anwendungen. Allerdings stoßen bestehende Graphdatenbanken bei großen und komplexen Datenstrukturen häufig an technische und wirtschaftliche Grenzen.

Acht Jahre Forschung als technologisches Fundament

Die Technologie des Unternehmens basiert auf mehr als acht Jahren Forschung an der Universität Paderborn. Das Team hat eine neue Generation von Graphdatenbanken entwickelt, die speziell für hochvernetzte Unternehmensdaten und moderne KI-Anwendungen konzipiert wurde.

Nach Angaben des Unternehmens ermöglicht die eigene Architektur Abfragen, die bis zu 150-mal schneller ausgeführt werden können als bei herkömmlichen Graphdatenbanken. Gleichzeitig soll der Speicherbedarf um das bis zu 1.000-Fache reduziert werden. Dadurch werden komplexe Analysen und Echtzeitabfragen möglich, die bislang aufgrund hoher Kosten oder technischer Limitierungen kaum wirtschaftlich umsetzbar waren.

TentrisDB als Infrastruktur für die nächste Generation von Enterprise AI

Im Zentrum der Technologie steht TentrisDB, eine hochperformante, festplattenbasierte RDF-Graphdatenbank. Sie fußt auf einer eigens entwickelten Datenarchitektur, die speziell für analytische Workloads und große Wissensgraphen optimiert wurde. Unternehmen sollen ihre verstreuten Datenquellen erstmals in Echtzeit analysieren und für KI-Anwendungen nutzbar machen können.

Unsere Mission ist es, die vertrauenswürdige Graphdatenbank für die nächste Generation von Enterprise AI zu entwickeln.

Alexander Bigerl, CEO von Tentris

Die bisherigen Technologien könnten mit dem Wachstum moderner Wissensgraphen nur begrenzt Schritt halten.

Erste Großunternehmen testen die Technologie bereits

Nach Unternehmensangaben wird die Technologie bereits von mehreren Fortune-500-Technologieunternehmen getestet, die bei bestehenden Graphdatenbanken an Leistungs- und Skalierungsgrenzen stoßen. Darüber hinaus arbeitet Tentris bereits mit ersten Unternehmenskunden zusammen und verfügt nach eigenen Angaben über eine wachsende Pipeline von mittelständischen und großen Unternehmen, die die Technologie aktuell evaluieren.

Das neu eingeworbene Kapital soll nun vor allem in die Weiterentwicklung von TentrisDB, den Ausbau der Engineering- und Vertriebsteams sowie die Beschleunigung der Markteinführung fließen.

Europas Chance auf eigene KI-Infrastruktur

Die Investoren sehen in Tentris nicht nur eine technologische Innovation, sondern auch eine strategische Chance für den europäischen Technologiestandort. Denn während Wissensgraphen zunehmend zur kritischen Infrastruktur für moderne KI-Systeme werden, stellt sich die Frage, ob Europa diese Schlüsseltechnologien selbst entwickelt oder künftig vollständig von internationalen Anbietern abhängig sein wird.

Für Tentris spricht dabei nicht nur die wissenschaftliche Grundlage, sondern auch die zunehmende Anerkennung innerhalb der Fachwelt: Erst kürzlich gewann das Startup den ersten Platz bei der internationalen Knowledge Graph Conference in New York und wurde dort von den Experten der Branche ausgezeichnet.

Die kommenden Jahre dürften zeigen, ob Graphdatenbanken tatsächlich zu einer der zentralen Infrastrukturkomponenten für Enterprise AI werden und ob ein Startup aus Paderborn dabei eine entscheidende Rolle spielen kann.