Wohin das Geld fliesst: KI-Fashion-Tech-Finanzierung 2025 und 2026

Am 22. Oktober 2026 gab Alta, eine App, die eine digitale Garderobe aufbaut und einen Avatar der Nutzerin oder des Nutzers einkleidet, eine Series A über USD 20 Millionen bekannt, angeführt von Forerunner, das die Runde vorzeitig an sich zog. Die bisherigen Geldgeber Menlo Ventures und Aglaé Ventures, die Investmentgesellschaft der Familie Arnault, stiegen erneut ein. Sechzehn Monate zuvor hatte Alta eine Seed-Runde über USD 11 Millionen abgeschlossen, ebenfalls mit Conviction sowie Angels wie Karlie Kloss und der Stylistin Meredith Koop. Nach Angaben des Unternehmens läuft die App auf mehr als einem Dutzend eigener, modespezifischer generativer KI-Modelle. Zwischen den beiden Runden gewann Alta Rent the Runway als Kunden, deren Kundschaft in einem Pilotversuch mit Altas Funktion AI Outfits 12 % häufiger Artikel in den Warenkorb legte.

Die Runde zeigt, wohin das Geld in der Fashion-Tech 2025 und 2026 fliesst: in KI für Endkunden, die im Auftrag der Kundschaft stylt, sucht und einkauft, sowie in Werkzeuge, die Design- und Contentarbeit verdichten. Das geschieht vor einem schwachen Hintergrund. Laut Crunchbase lag die weltweite Startup-Finanzierung im E-Commerce 2025 bei rund USD 7,3 Milliarden, einem Bruchteil des Höchststands von 2021. Die direkte Antwort auf die Frage, wohin das Geld fliesst, lautet: Es konzentriert sich auf wenige KI-native Unternehmen mit bekannten Gründern oder Investoren, während ältere Modeplattformen mit hohen Abschlägen verkauft werden und einige KI-Startups bereits aufgegeben haben.

Für Marken und Händler ist das relevant, weil diese Startups zunehmend ihre Partner, ihre Vertriebskanäle und teils auch ihre Konkurrenten um die Kundenbeziehung sind. Wer weiss, welche Kategorien Kapital anziehen und welche scheitern, kann besser entscheiden, mit wem er zusammenarbeitet.

Wie viel Risikokapital fliesst in KI-Modestartups?

Weniger, als die Schlagzeilen vermuten lassen. Im Juli 2025 berichtete Crunchbase News, die Finanzierung von Startups, die KI und Bekleidung verbinden, habe 2022 mit USD 162 Millionen ihren Höhepunkt erreicht und seither im Schnitt bei rund USD 100 Millionen pro Jahr gelegen. Die Liste reichte von Trendprognosen und Bedarfsplanung über Designtools und virtuelle Anproben bis zur Erkennung von Textilfehlern und zum Recycling. Mode ist ein kleiner Winkel der KI-Investitionen: Eine einzige Seed-Runde, die USD 50 Millionen von Daydream im Juni 2024, entsprach etwa der Hälfte eines typischen Jahrestotals der Kategorie.

Die breiteren Töpfe sind deutlich grösser und werden anders gemessen. Crunchbase bezifferte laut Fortune im November 2025 die weltweite Finanzierung E-Commerce-naher Startups für 2025 auf rund USD 7,3 Milliarden, verglichen mit über USD 94 Milliarden im Jahr 2021 und rund USD 31 Milliarden 2020. CB Insights zählte in seinem im Januar 2026 veröffentlichten Bericht «State of Venture» für 2025 USD 27,5 Milliarden Investitionen in Retail-Tech, 7,4 % mehr als im Vorjahr, verteilt auf 2'088 Deals, 20 % weniger als ein Jahr zuvor, bei einer um 34 % auf USD 20 Millionen gestiegenen durchschnittlichen Dealgrösse. Die beiden Datenanbieter definieren den Sektor unterschiedlich, ihre Summen sind daher nicht vergleichbar, doch beide deuten auf weniger, dafür grössere Wetten hin.

Indy Guha, General Partner bei VMG Partners, fasste die Trennung gegenüber Fortune so zusammen: «Die Seite der Shopping-Destinationen ist rückläufig, Enabling-Technologie ist im Aufwind.» Neue Shopping-Destinationen bräuchten, so Guha, «einen wirklich klaren Existenzgrund». Dieses Spannungsfeld zieht sich durch die Modedeals der letzten zwei Jahre.

Welche KI-Modestartups haben 2025 und 2026 Geld eingesammelt?

Die verifizierten Runden lassen sich in wenige Cluster einteilen. Styling- und Shopping-Apps für Endkunden sammelten das sichtbarste Geld ein. Design- und Contenttools erhielten am meisten von den prominentesten Risikokapitalgebern. Planungs- und Bestandssoftware wurde stetig, aber leise finanziert. Die folgende Zeitleiste zeigt die wichtigsten Deals und Schliessungen, die sich anhand von Primärquellen oder hochwertigen Quellen belegen liessen.

Daydream, gegründet von Julie Bornstein, einer früheren Führungskraft bei Nordstrom, Sephora und Stitch Fix, ist der Referenzpunkt der Endkunden-Kategorie. Das Unternehmen sammelte im Juni 2024 seine Seed-Runde von USD 50 Millionen ein und öffnete seinen chatbasierten Shopping-Assistenten im Juni 2025 für alle Nutzer, mit mehr als 8'000 Marken, die es kostenlos aufnimmt und dafür mit einem Prozentsatz jedes Verkaufs beteiligt ist. Die technische Wette gilt dem detaillierten Verständnis von Produkten: Maria Belousova, die 2025 als Chief Technology Officer einstieg, sagte, das Team arbeite daran, «stilistische Merkmale wie Verzierungen und Silhouette» zu erkennen, statt sich auf generische Produktbeschreibungen zu verlassen. Bornstein sagte TechCrunch beim Start, im E-Commerce sei «die Suche immer das vergessene Kind gewesen, und sie hat nie sehr gut funktioniert».

Phia, mitgegründet von Phoebe Gates und Sophia Kianni, liess auf eine erste Finanzierung von USD 8 Millionen im September 2025 im Dezember USD 30 Millionen bei einer Bewertung von USD 180 Millionen folgen, wie eWeek berichtet. Die App, die Preise für Artikel vergleicht, die sich Kunden gerade ansehen, meldete in den acht Monaten bis November 750'000 Downloads. Phias Runde wurde von Hans Tung von Notable Capital angeführt, mit Beteiligung von Kleiner Perkins und Khosla Ventures, und zu den Unterstützern der App zählen Hailey Bieber, Kris Jenner, Sheryl Sandberg und Sara Blakely. Prominente Geldgeber sind ein Merkmal der Endkunden-Kategorie geworden, sie kaufen eher Aufmerksamkeit, als dass sie ein Geschäftsmodell belegen. Doji, gegründet von Dorian Dargan, der bei Apple an visionOS arbeitete, und Jim Winkens, einem früheren DeepMind-Forscher, sammelte USD 14 Millionen ein, um fotorealistische Avatare zu bauen, an denen Nutzer Kleidung aus dem ganzen Web anprobieren können. Die Nutzer machen sechs Selfies und laden zwei Ganzkörperfotos hoch, und die App war zum Zeitpunkt der Runde in mehr als 80 Ländern nur auf Einladung zugänglich. Wie ein Kleidungsstück sitzt, konnte sie noch nicht zeigen, eine Lücke, die für jeden Händler zählt, der sich von solchen Tools weniger Retouren erhofft. «Wir sahen Lensa und dachten, was wäre, wenn wir das für Mode machen könnten, aber fotorealistisch?», sagte Dargan zu TechCrunch.

Warum setzen Investoren auf KI-Stylisten und Shopping-Agenten?

Weil sie versprechen, den Moment der Wahl zu besitzen. Wenn eine Kundin einen Assistenten fragt, was sie zu einer Sommerhochzeit tragen soll, entscheidet derjenige, der antwortet, welche Marken gezeigt werden. Das Beispiel Alta zeigt, wie solche Apps versuchen, Reichweite bei Konsumenten in Umsatz mit Marken zu verwandeln. Alta betreibt inzwischen die Funktionen AI Outfits und Avatars in der App von Rent the Runway, wo die Funktion im Pilotversuch eine Nutzungsquote von 35 % erreichte und die Quote der Warenkorb-Ablagen um 12 % steigerte. Die Pilotergebnisse sind Eigenangaben von Rent the Runway und Alta; die Funktion steht inzwischen allen Kundinnen und Kunden des Mietanbieters zur Verfügung.

Eurie Kim, Managing Partner bei Forerunner, beschrieb die Wette als technologische Schwelle: «Die Modebranche jagt seit 30 Jahren dem Clueless-Kleiderschrank nach. Es fehlte nie an Fantasie. Die Technologie war schlicht nicht gut genug.» Das neue Geld fliesst in die KI-Infrastruktur, den Ausbau eines zehnköpfigen Teams über Endkunden- und Unternehmensprodukte hinweg und die Lokalisierung der App für weitere Märkte. Die Unternehmenssparte ist bedeutsam: Sie deutet darauf hin, dass selbst die bestfinanzierten Endkunden-Apps den Verkauf von Technologie an Marken für ein verlässlicheres Geschäft halten als Konsumentenabos oder Provisionen allein.

Was ziehen Design- und Contenttools an?

Der zweite Cluster verkauft direkt an Modeunternehmen. Raspberry AI, gegründet von Cheryl Liu, einer früheren Analystin bei KKR, die später bei Amazon und DoorDash arbeitete, sammelte im Januar 2025 in einer von Andreessen Horowitz angeführten Series A USD 24 Millionen ein, etwa zehn Monate nach einer Seed-Runde über USD 4,5 Millionen. Ihre generative KI-Plattform ist auf Modedesign-Teams zugeschnitten; zu den genannten Kunden gehören Under Armour, Gruppo Teddy und MCM, von damals insgesamt rund 70. «Hinter diesem Pullover steckt viel Terminologie, die ein Midjourney nicht kennt», sagte Liu zu TechCrunch und erklärte damit, warum ein modespezifisches Modell ihrer Ansicht nach mit allgemeinen Bildgeneratoren mithalten kann. Das Unternehmen kündigte an, das Geld für die Einstellung von Ingenieuren und Vertriebsleuten sowie für die Expansion ins Design von Wohnen, Möbeln und Kosmetik zu verwenden, ein Zeichen dafür, dass selbst Tool-Anbieter mit Modefokus nach angrenzenden Märkten suchen, um ein Wachstum im Risikokapital-Massstab zu rechtfertigen.

Dieses Argument wird derzeit auf die Probe gestellt. Allgemeine Bildmodelle haben sich rasch verbessert, und die modespezifische Schicht muss ihnen voraus bleiben. Crunchbases Liste von 2025 enthielt auch Unternehmen für Planung, Grössenempfehlung, Textilprüfung und Recycling, doch sie sammeln kleinere Summen ein und erhalten weniger Aufmerksamkeit als Endkunden-Apps, obwohl ihre Käufer die Marken sind, die am zuverlässigsten zahlen.

Wird KI für Planung, Produktion und Materialien finanziert?

Ja, aber in kleineren Beträgen und mit weniger Lärm. Die Crunchbase-Liste der KI-Modestartups enthält Syrup Tech, das die Nachfrage für Händler prognostiziert, mit insgesamt USD 25,1 Millionen Kapital, Smartex.ai, ein portugiesisches Unternehmen, das Fehler in der Textilproduktion erkennt, mit USD 27,6 Millionen, sowie Laws of Motion, das an passgenauer Kleidung arbeitet, mit USD 10,2 Millionen. Weiter unten in der Kette stehen Textilsortierungs- und Recyclingunternehmen wie Matoha Instrumentation und Refiberd, mit Seed-Runden von höchstens wenigen Millionen.

Diese Unternehmen verkaufen an Marken und Hersteller statt an Konsumenten, ihre Resultate werden in Lagerbeständen, Fehlerquoten und Margen gemessen, und ihre Investoren sind meist stärker spezialisiert. Für Modeunternehmen sind sie wohl die wichtigere Kategorie, denn Bestands- und Produktionsentscheide bestimmen den Grossteil der Kosten und des ökologischen Fussabdrucks eines Unternehmens. Ihre Finanzierung dürfte auch in einer Marktkorrektur beständiger sein, weil ihre Kunden für messbare Einsparungen zahlen und nicht für Engagement.

Welche Fashion-Tech-Unternehmen wurden verkauft oder geschlossen?

Das klarste Urteil über die vorherige Generation von Modeplattformen fiel im April 2025, als Zozo, die japanische Online-Modeplattform, den Kauf von Lyst für USD 154 Millionen vereinbarte. Lyst, eine Suchplattform für Modeeinkäufe mit 160 Millionen Nutzern und 27'000 Marken und Händlern, war 2021 mit USD 700 Millionen bewertet worden und hatte einen Börsengang angestrebt, der nie zustande kam. Zozo, das jährlich 12 Millionen Nutzer erreicht, kündigte an, in den Ausbau von Lysts KI-Entdeckungstool zu investieren, und Lyst könne auf Zozos Technologie für Grössen und Passform zurückgreifen. Utahiro Inui, Executive Director von Zozo, sagte, Lyst habe «eine aussergewöhnliche Plattform aufgebaut, die perfekt zu unserer Vision passt». Mit anderen Worten: KI war die Begründung dafür, eine Plattform für weniger als ein Viertel ihrer früheren Bewertung zu kaufen. Für die Investoren, die Lyst auf dem Höhepunkt finanziert hatten, bedeutete der Deal einen handfesten Verlust, Zozo erwarb dafür ein internationales Käuferpublikum und Markenbeziehungen, deren Aufbau für ein neues KI-Startup Jahre und weit mehr Geld kosten würde. Diese Asymmetrie zwischen den Kosten für den Aufbau von Reichweite und den Kosten für deren Kauf nach einer Korrektur muss jeder Investor in die neue Generation von KI-Shopping-Apps einkalkulieren.

Zwei KI-native Startups schafften es nicht bis zum Verkauf. Alle, ein indischer KI-Stylist, der Outfits aus mehr als 1'000 Marken empfahl, sammelte im Dezember 2023 USD 3 Millionen Seed-Kapital von Elevation Capital und anderen ein. Seine drei Mitgründer, allesamt frühere Führungskräfte des indischen E-Commerce-Unternehmens Meesho, beschlossen im Oktober 2025 die Schliessung, nachdem sechs Neuausrichtungen kein tragfähiges Geschäftsmodell gebracht hatten. Mitgründer Prateek Agarwal schrieb, «die Opportunitätskosten der Zeit aller überwogen eine weitere ungewisse Neuausrichtung», und hielt zugleich fest, das Team habe «ein KI-erstes Konsumentenprodukt ausgeliefert, das von einigen Millionen genutzt wird». Reichweite wurde also nicht zu einem Geschäft. NeuroPixel.AI, ein 2020 gegründetes, von Flipkart Ventures unterstütztes indisches Unternehmen, das virtuelle Anproben, synthetische Models und Katalogisierungstools für den Mode-E-Commerce entwickelte, gab im April 2026 bekannt, seine Dienste einzustellen. Mitgründer Arvind Venugopal Nair sagte, das Unternehmen sei «irgendwann Ende 2025 über Nacht massiv überholt worden», als allgemeine Bildmodelle wie Googles Nano Banana Pro aufholten, und «das Spiel verlagerte sich rasch vom geistigen Eigentum hin zur Distribution».

Welche Risiken bestehen für Investoren und für Marken?

• Foundation Models verschieben die Torpfosten. Die Schliessung von NeuroPixel.AI zeigt, dass jahrelange Eigenentwicklung durch die Veröffentlichung eines allgemeinen Modells eingeholt werden kann. Startups, deren einziger Vorteil die Bildqualität ist, sind exponiert.
• Reichweite bei Konsumenten ist kein Umsatz. Daydream verdient einen Prozentsatz jedes vermittelten Verkaufs, und über Phias Umsatz sagt die Berichterstattung wenig. Download-Zahlen und Pilotergebnisse sind Unternehmensaussagen, keine geprüften Umsätze.
• Bewertungen können abrupt zurückgesetzt werden. Der Verkauf von Lyst für weniger als ein Viertel der Bewertung von 2021 erinnert daran, dass die KI-Story einer Plattform sie nicht vor dem Markt schützt.
• Die Daten sind fragmentiert. Crunchbase, CB Insights und andere Datenanbieter verwenden unterschiedliche Definitionen, weshalb es kein einzelnes verlässliches Total für die KI-Fashion-Tech-Finanzierung gibt. Veröffentlichte Zahlen werden teils korrigiert, wie die abweichenden Berichte zur Rundengrösse von Phia zeigen.
• Abhängigkeit wirkt in beide Richtungen. Marken, die Kunden über einen KI-Stylisten leiten, gewinnen Reichweite, riskieren aber, die Kundenbeziehung und die damit verbundenen Daten abzugeben.

Was sollten Modeunternehmen jetzt tun?

1. Startups erfassen, die um Sie werben Listen Sie die KI-Stylisten, Suchagenten und Designtools auf, die an Ihre Teams herantreten, samt Finanzierung, Investoren und Geschäftsmodellen.
2. Fragen, wie jedes Unternehmen Geld verdient Provision, Abonnement oder Unternehmenslizenz schaffen jeweils andere Anreize im Umgang mit Ihren Produkten und Kundendaten.
3. Pilotprojekte mit messbaren Ergebnissen Folgen Sie dem Ansatz von Rent the Runway: ein begrenzter Pilot mit Kennzahlen wie Warenkorb-Quote oder Retouren, bevor es zum vollen Rollout kommt.
4. Gegen allgemeine Modelle testen Prüfen Sie vor dem Kauf eines modespezifischen Tools, ob ein allgemeines Modell die Aufgabe nicht bereits gut genug erledigt.
5. Produktdaten schützen Verhandeln Sie, wem die Katalogdaten, Bilder und Kundeneinblicke gehören, die über Partnerplattformen fliessen.
6. Den Ausfall eines Partners einplanen Sichern Sie Ausstiegsklauseln und Datenexportrechte, denn gut finanzierte Startups können schnell schliessen oder verkauft werden.