Wo sieht man Europas Unicorns auf einen Blick?
Eine kuratierte Übersicht der Unicorn-Startups Europas, mit Kurzprofilen und Bewertungen. Ich habe sie gebaut, weil sie mir selbst fehlte, und betreibe sie seit April 2026.
Europas Startups
- Status
- LiveSeit April 2026, ohne Anmeldung
- Rolle
- AlleinverantwortlichKonzept, Kuratierung & Code
- Stack
- Next.js · VercelDaten als JSON im Repo
Auf einen Blick
- Problem
- Übersichten zu Unicorn-Startups waren US-lastig, überladen oder hinter Anmeldemasken. Für Europas Unicorns gab es keine einfache Seite.
- Ansatz
- Eine schlichte, kuratierte Übersicht mit offener Methodik: jede Bewertung mit Quelle und Datum, Down-Rounds und Ex-Unicorns markiert statt gelöscht.
- Stand
- Live und inhaltlich fertig. Die wöchentliche Aktualisierung läuft als automatisierte Routine; live geht nur, was per Pull Request freigegeben wird.
Problem
Die Marktübersicht fehlte, die Domain lag bereit.
Startup-Übersichten gab es viele, aber keine, die mir gefiel: international ausgerichtet, überladen mit allem Möglichen, die besseren Daten hinter Anmeldemasken. Ich wollte eine einfache Seite, die Europas Unicorns auf einen Blick zeigt: Kurzprofile, Bewertungen, Quellen und dazu die Kennzahlen des europäischen Ökosystems, von der Gesamtbewertung bis zur Verteilung über Länder und Sektoren. Aus diesem Wunsch sind später die KPI-Kacheln der Startseite entstanden.
Dazu kam eine Domain, die seit Jahren bei mir wartete: callmeunicorn.de, gekauft mit der Ahnung, dass daraus einmal ein Startup-Blog oder etwas in dieser Richtung werden könnte. Dass ich beim Bauen viel lernen würde, war Teil des Reizes.
Mit KI hatte ich das Werkzeug, eine Lösung zu schaffen.
Entscheidungen
Entschieden habe ich vor allem, was wegbleibt.
Vier Entscheidungen haben die Seite geprägt.
Entscheidung 01
Keine bezahlten Daten, sondern kuratierte.
Die großen Startup-Datenbanken wie Crunchbase, Dealroom oder PitchBook verlangen für den Zugang zu ihren Bewertungs- und Finanzierungsdaten vier- bis fünfstellige Jahresgebühren. Das war für eine kuratierte Seite offensichtlich zu teuer; also habe ich das Hindernis anders gelöst und eine eigene, rechtlich saubere Recherche auf öffentlichen Quellen aufgesetzt. Seitdem läuft ein wöchentlicher Prozess: News-Feeds scannen, gegen die eigene Startup-Liste halten, nur bei Treffern tiefer recherchieren. Der Aufwand skaliert mit dem Nachrichtenvolumen, nicht mit der Größe des Datenbestands.
Jede Zahl auf der Seite ist mit einer öffentlichen Quelle belegt.
Entscheidung 02
JSON im Repository statt Datenbank.
Bei ein paar hundert Einträgen braucht es keine Datenbank: Die Daten liegen als JSON im Repository, die Git-Historie ist das Änderungsprotokoll. Kein Backend, kein CMS, kein Login, und ein dokumentierter Migrationspfad für den Fall, dass Nutzerfunktionen dazukommen.
Die wichtigste Architektur-Entscheidung war, welche Technik ich nicht einsetze.
Entscheidung 03
Strenge Regeln, wann ein Startup als Unicorn zählt.
Auf die Liste kommt ein Startup erst, wenn eine Finanzierungsrunde die Milliardenbewertung offiziell bestätigt; Aktienrückkäufe zählen nicht, weil dabei die externe Preisfindung fehlt. Wer den Status verliert, verschwindet nicht still von der Seite, sondern bleibt mit einem Label stehen: Down Round, Exit, Ex-Unicorn. Diese Strenge sieht man an der Größe der Liste: Dealroom zählt für Europa über 600 Firmen, die irgendwann eine Milliardenbewertung erreicht haben; hier stehen gut 250, davon rund 180 heute aktiv. Und Isomorphic Labs steht mit 4 Mrd. Dollar da, obwohl Medien längst über 15 bis 20 schrieben: Es zählt die bestätigte Runde, nicht das Gerücht.
Wie bekommt eine kuratierte Seite Reichweite ohne SEO-Etat und ohne Werbebudget?
Entscheidung 04 · Burn Rate Runner — spielbar, nicht fertig
Ein Spiel sollte die Reichweite bringen.
Meine Antwort auf diese Frage war ein 2D-Arcade-Game. Das Retro-Design der Seite legte es nahe: ein Endless Runner durch die Startup-Welt, vom Gründer zum Unicorn, mit EU-Fördergeld, Churn und Compliance-Korridor als Spielelementen. Die Wette dahinter: Ein Spiel für drei Minuten zwischendurch, das jeder sofort begreift und das die Startup-Szene parodiert, wird auf LinkedIn geteilt und trägt die Plattform weiter.
Gebaut habe ich es wie ein eigenes Produkt, mit Phaser 3 als Engine, 33 dokumentierten Architektur-Entscheidungen und 16 Game-Stories mit Akzeptanzkriterien. Fertig wurde es trotzdem nicht: An der Geometrie der Wand-Hindernisse bin ich mit den damaligen KI-Modellen in vier Anläufen nicht auf das Niveau gekommen, das ich wollte, und habe den Fokus auf das nächste Produkt verschoben, statt weiter zu iterieren.
callmeunicorn.de/arcadePrototyp, nicht fertig — am besten am Desktop
Entwicklung
Bauen mit KI heißt entscheiden, am Produkt wie an den Daten.
Die Seite hat einen bewusst linearen Verlauf: eine Kennzahl nach der nächsten, alles nacheinander, nichts lenkt ab. Das ist die Antwort auf das Überladene der anderen Seiten. Verteidigen musste ich das Konzept einmal konkret: Geplant war, dass ein Klick auf ein Diagramm die Unicorn-Liste filtert, und der Vorschlag der KI klang clever. Ich habe ihn verworfen, denn wer klickt, erwartet keinen Sprung durch die Seite. Es blieb nicht die einzige Korrektur dieser Art: Aus der Sicht eines Nutzers in seinem Kontext zu denken, kann die KI bis heute nicht gut. Diese Arbeit lag und liegt bei mir.
Was die KI vorschlägt, ist nicht automatisch gute UX.
Die andere Hälfte der Arbeit war Misstrauen gegenüber der KI. Recherchiert hat sie die Einträge, geprüft habe ich sie. In einem frühen Recherche-Batch lieferte ein Agent zwölf Einträge mit ordentlich aussehenden Quellen-Links; ich habe alle zwölf aufgerufen, und kein einziger führte zu einer echten Quelle. Seither prüft ein automatischer Check jeden Eintrag, bevor er auf die Seite kommt: ob das Startup schon gelistet ist, ob jede Bewertung eine Quelle mit Datum hat, ob Status und Finanzierungsrunden zusammenpassen.
Kein Ergebnis der KI geht ungeprüft auf die Seite.
Live
Mittwochs um 8:45 recherchiert die Seite sich selbst.
Seit dem Launch läuft die Kuratierung wöchentlich, seit Juni 2026 auch ohne mich am Rechner: Eine Cloud-Routine scannt mittwochs die News-Feeds, prüft die Treffer gegen die Methodik und stellt einen Pull Request mit den Änderungen der Woche. Live geht davon nichts automatisch: Ich prüfe den Pull Request, und erst der Merge veröffentlicht. Zu sehen ist das Ergebnis auf der Seite, von oben nach unten: die Kennzahlen, eine Länderkarte, die Sektor-Verteilung, die filterbare Tabelle mit gut 250 Einträgen und ein News-Ticker, der zu jeder Meldung die Quelle nennt.
Automatisiert ist die Arbeit, nicht die Verantwortung.
Erkenntnisse & Stand
Fertig ist die Seite. Offen ist die Reichweite.
Jeder Grenzfall, der nicht ins Raster passte, hat die Methodik präziser gemacht, vom Aktienrückkauf bis zur Frage, wann eine Down-Round eine ist.
Die Kuratierungs-Regeln sind durch Edge-Cases entstanden, nicht am Reißbrett.
Inhaltlich ist die Seite damit fertig; sie tut, was sie soll, und hält sich mit der wöchentlichen Routine selbst aktuell. Offen ist etwas anderes: mehr Menschen, die sie finden. Die Wette aus Kapitel 02 steht noch aus, und bis dahin wächst die Liste einfach weiter, jeden Mittwoch.