Snowflake Startup Challenge 2025: die Top 10

Das traditionelle Geschenk für ein fünftes Jubiläum ist Holz. Da Snowboards oft einen Holzkern haben und ein Snowboard die traditionelle „Trophäe“ für die Snowflake Startup Challenge ist, möchten wir an dieser Stelle sagen, dass sich die Snowboard-Trophäe als Geschenk für das fünfte Jubiläum unserer Startup Challenge qualifiziert. Der einzige Unterschied ist, dass wir das Geschenk nicht erhalten, sondern an einen der unten aufgeführten 10 Halbfinalisten verschenken!

Mit mehr als 1.000 Einreichungen aus über 100 Ländern war der diesjährige Startup Challenge Bewerberpool ein spannender Mix aus technischen Innovationen. Wie Sie vielleicht erwarten können, gibt es KI überall, in einer Vielzahl von Formaten und Funktionen. Wir haben gesehen, wie viele Start-ups Snowflake Cortex AI und Cortex Agents genutzt haben, aber auch interessante Anwendungen von LLMs, Retrieval-Augmented Generation (RAG), generative KI und mehr. Ebenso interessant ist die Bandbreite der Anwendungsfälle – wir haben Apps für alles gesehen, von Landwirtschaft, Self-Service-Analytics und Cybersicherheit bis hin zu Public Health Monitoring, virtuellen 3D-Labs und Lieferkettenplanung.

Unsere Jury hat die Auswahl der Top 10 sehr sorgfältig geprüft und wir bedanken uns bei allen Unternehmen, die in diesem Jahr teilgenommen haben. Wir wissen, wie viel harte Arbeit in diese Einreichungen fließt, und wir schätzen es.

Willkommen Sarah Guo in der Jury der Startup Challenge

Wir freuen uns, Sarah Guo, Gründerin und geschäftsführende Gesellschafterin bei Conviction, zur Jury der Snowflake Startup Challenge 2025 begrüßen zu dürfen. Conviction ist ein 2022 gegründetes Venture-Unternehmen, das in intelligente Software (Software 3.0) investieren soll. 

Sarah ist für ihre Expertise im Bereich Risikokapital in der Anfangsphase anerkannt und wird sich den anderen geschätzten Richtern anschließen, darunter Benoit Dageville, Snowflake-Mitgründer und President of Product, Denise Persson, CMO von Snowflake, und Lynn Martin, President der NYSE Group.

Die Jurys haben die spannende Aufgabe, einen Startup-Challenge-Preisträger und zwei Finalisten auszuwählen, die jeweils die Möglichkeit haben, einen Anteil von bis zu einer Million US-Dollar an Investitionen zu erhalten, sowie globale Marketingpräsenz von Snowflake und exklusive Mentoring- und Sichtbarkeitsmöglichkeiten von der NYSE zu erhalten.

Nachdem Sie nun auf dem Laufenden sind, treffen wir die Unternehmen, die 2025 um den Hauptpreis der Snowflake Startup Challenge konkurrieren werden!

Halbfinalisten der Snowflake Startup Challenge 2025

Katalyze AI

Katalyze AI prognostiziert Abweichungen, optimiert die Rohstoffkontrolle und steigert die Produktionseffizienz – das reduziert Abfall und beschleunigt die Markteinführungszeit für Biopharmahersteller. Digityze AI, die Snowflake Native App, ist eine KI-gestützte Plattform für Dokumenteninformationen, die unstrukturierte Bioproduktionsdokumente in strukturierte, verwertbare Daten umwandelt und den Lebenszyklus von Dokumenten verwaltet. Durch fortschrittliche Analytik und zentrales Dokumentenmanagement unterstützt Digityze AI Pharmahersteller dabei, Datensilos zu beseitigen und das Data Sharing zu beschleunigen. 

KAWA Analytics

Die digitale Transformation ist ein bewundernswertes Ziel, doch veraltete Systeme und ineffiziente Prozesse bremsen die Bemühungen vieler Unternehmen. KAWA kombiniert Analytics, Automatisierung und KI-Agenten, um Unternehmen dabei zu helfen, schnell Daten-Apps und KI-Workflows zu entwickeln und ihre digitalen Transformationsziele zu erreichen. Es verbindet strukturierte und unstrukturierte Datenbanken über verschiedene Quellen hinweg und nutzt eine No-Code-Benutzeroberfläche oder Python für fortschrittliche und prädiktive Analytik. KI-Assistenten können bei Recherche, Analytik, Abstimmung und mehr unterstützen – nur ein Teil der KI-nativen Plattform von KAWA, die Automatisierung mit Transparenz und Sicherheit auf Unternehmensebene ermöglicht. 

Lumilinks

Jedes Unternehmen mit einem Fuhrpark weiß, dass ein Absetzen von der Straße potenzielle Verluste bedeutet – aber noch schmerzhafter ist es, wenn es ungeplant ist und aufgrund einer ineffizienten Wartung. Mit der FleetSense AI von Lumilinks können Flottenbetreiber die Leistungsfähigkeit von Snowflake und KI nutzen, um Reparaturrechnungen zu analysieren, Teile zu klassifizieren und andere relevante Daten zu verarbeiten, um Prognosen für Fahrzeugausfälle zu liefern, Reparaturstrategien zu optimieren und die Flottenleistung zu verbessern.

Prometheux

Für Unternehmen mit komplexen, fragmentierten Datenumgebungen, die einen besseren Nutzen aus ihren Daten ziehen wollen, hat Prometheux eine Datengrundlage entwickelt, die Menschen und KI dabei unterstützt, schnell Anwendungen auf einem virtuellen Wissensgraphen fragmentierter Daten zu erstellen. Es verbindet Daten aus verschiedenen Quellen, unabhängig vom ursprünglichen Format oder Speicherort und ohne dass Daten verschoben werden müssen, und wendet Logik an, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Benutzer:innen können mit den Daten arbeiten, indem sie Geschäftskonzepte definieren, anstatt Datenbankabfragen zu schreiben, und Datenstrukturen können ohne größere Änderungen an der Infrastruktur entsprechend den Geschäftsanforderungen neu optimiert werden. 

PTA Robotics

Das KI-gestützte Prognosesystem von PTA Robotics zu Weinbergkrankheiten nutzt Drohnenbilder, IoT-Daten und Wettereinblicke, um Weinbergkrankheitsrisiken zu erkennen, bevor Symptome auftreten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die sich auf manuelle Inspektionen oder Vegetationsindizes stützen, die nur allgemeinen Pflanzenstress anzeigen, nutzt PTA Robotics KI, um die zugrunde liegenden Ursachen von Weinbergstress zu untersuchen. Landwirte können frühzeitig und gezielt Maßnahmen ergreifen, um Krankheiten zu stoppen, bevor sie den Ernteertrag erheblich beeinträchtigen. Dank der KI-Infrastruktur von Snowflake kann das Unternehmen problemlos skalieren, und Secure Data Sharing ermöglicht es Weinbergen, bei Krankheitstrends zusammenzuarbeiten und gleichzeitig ihre proprietären Daten zu schützen.  

Satlyt

Satlyt entwickelt eine Softwareplattform, die Satelliten mit einer virtuellen Cloud vernetzt und so schnelle und sichere KI-gestützte Edge-Computing-Funktionen im All ermöglicht, damit Satellitenbetreiber überschüssige Rechenkapazitäten monetarisieren können. Snowpark Container Services entwickelt skalierbare KI/ML-Modelle für die Satellitendatenverarbeitung und Snowflake AI/ML-Funktionen, um Satellitenbetreibern fortschrittliche Analysen und prädiktive Erkenntnisse zu ermöglichen. Als reine Softwarelösung verzichtet Satlyt auf proprietäre Hardware und nutzt föderierte Satellitensysteme, um die Integration zwischen Betreibern zu erleichtern. 

Sherloq

Datenmanagement ist bei der Entwicklung interner GenAI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, bleibt aber für die meisten Unternehmen eine Herausforderung: Eine verifizierte Source of Truth zu schaffen und sie mit den neuesten Dokumentationen zu aktualisieren, ist eine äußerst manuelle und mühevolle Aufgabe. Sherloq möchte dies durch das Angebot einer kollaborativen Plattform zur Verwaltung und Dokumentation von Datenanalytik-Workflows ändern. Mit einem kollaborativen SQL-Repository wird ein Ort für alle Abfragen geschaffen, der sich in bestehende Workflows integriert, sodass Benutzer:innen Ad-hoc-SQL-Arbeit automatisch in Snowflake speichern, verwalten und dokumentieren können. Sherloq kann mit Cortex AI und Cortex Analyst integriert werden, um die Daten zu erhalten, die interne GenAI-Apps speisen, und so vertrauenswürdige und zuverlässige Ergebnisse zu liefern.

Skidaway (DeepTempo)

Tempo ist eine Snowflake Native App, die die Log Language Models (LogLMs) von DeepTempo verwendet, um Sicherheitsprobleme für Kunden zu beheben und Kosten zu senken, indem die Menge der Rohprotokolle reduziert wird, die nachgelagert an Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEMs) gesendet werden. Tempo hilft Kunden, Sicherheitsvorfälle zu erkennen und ihren Umfang und Schweregrad zu analysieren. Die LogLMs sorgen für mehr Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit an neue Umgebungen, da sie neuen Datenverteilungen ausgesetzt sind. Die App wurde mit enormen Mengen an Sicherheitsprotokollen vortrainiert und konzentriert sich besonders auf das Muster von Ereignissen, einschließlich der relativen und absoluten Zeit.

SoFlo Solar

Die SolarSync-Plattform von SoFlo Solar nutzt Echtzeit-KI-Datenanalytik und ML, um leistungsschwache Solaranlagen in betriebsbereite, saubere Energie umzuwandeln. So sparen Hauseigentümer und schaffen ein virtuelles Kraftwerksnetzwerk, das Versorgungsunternehmen und Netzbetreibern einen messbaren Mehrwert bietet. Snowflake bildet die Grundlage für die Dateninfrastruktur der Plattform: von der Verwendung von Snowpark für Python-basierte Datenerfassungs-Pipelines zur Verarbeitung von Solartelemetrie in Haushalten bis hin zur Verwendung von Snowflake Document AI zur Analyse von Versorgungsrechnungen und zur Ermittlung von Abweichungen bei der Solarproduktion.

Gewinnvariante

Ob „schnell scheitern“ oder „versuchen, scheitern, erneut versuchen“: Experimente mit neuen Funktionen, Pipelines und Produktdesigns sind entscheidend, um Agilität aufrechtzuerhalten und mit sich ändernden Kundenpräferenzen und Markttrends Schritt zu halten. Winning Variant bietet eine Snowflake-native Experimentierplattform als Snowflake Native App, mit der Kunden innovative Experimente direkt in der AI Data Cloud durchführen können. Teams können Experimente mithilfe von in Snowflake verfügbaren Daten in Echtzeit bereitstellen und verwalten, ohne sich um Zugang zu einer Drittanbieterplattform kümmern zu müssen, sensible Konvertierungsdaten zu filtern oder komplexe Daten-Pipelines zu entwickeln, um die benötigten Daten zu erhalten. 

Auf in Runde 2: Der Pitch

In Runde 2 der Snowflake Startup Challenge wird jeder Halbfinalist ein Investor-Pitch-Video einreichen und mit der Jury sprechen, um den Einstieg des Unternehmens, seine Produkt- und Geschäftsstrategie zu besprechen und wie das Unternehmen eine Investition einsetzen würde, wenn es als Sieger der Startup Challenge ausgewählt würde. 

Anhand dieser Informationen wird die Jury drei Finalisten auswählen, die im Mai bekannt gegeben werden. Die Finalisten werden während des Startup Challenge Finales am Dev Day in San Francisco am 5. Juni der Jury vorgestellt. Die Jury wird live beraten, bevor der Hauptpreisträger 2025 gekürt wird. 

Seien Sie dabei, um deinen Lieblingsfinalisten anzufeuern: Registrieren Sie sich jetzt für Dev Day, um das Finale zu sehen und erleben Sie alle Demos, Sessions, Expertenfragen und Hands-On Labs, die Entwickler:innen dabei unterstützen, großartige Dinge auf Snowflake zu entwickeln.

Glückwunsch an die 10 Halbfinalisten und viel Glück in der zweiten Runde!