Das Amsterdamer Startup Schematik hat 4,6 Millionen Dollar von Lightspeed Venture Partners eingesammelt und will Hardware-Entwicklung so zugänglich machen wie Cursor es für Software-Code getan hat. Gründer Samuel Beek – nach eigener Aussage kein Hardware-Experte – baute das Tool nach einer persönlichen Erfahrung: ChatGPT lieferte ihm fehlerhafte Verdrahtungsanweisungen für einen elektrischen Türöffner, was sämtliche Sicherungen in seinem Haus durchbrannte. Der Wechsel zu Anthropics Claude und die anschließende Konsequenz daraus war Schematik. Das Prinzip: Nutzer beschreiben in natürlicher Sprache, was sie bauen wollen – das Tool generiert daraus Schaltpläne, Komponentenspezifikationen, Code und Montageanleitungen. Aktuell unterstützt Schematik Arduino, ESP32 und Raspberry Pi; die generierten Inhalte lassen sich direkt via PlatformIO deployen. Als Sicherheitsleitplanke arbeitet die Plattform ausschließlich mit Niedervoltarchitektur (3V oder 5V), was IoT-Devices und Mediaplayer abdeckt, Hochspannungsanwendungen aber ausschließt.
- Das Amsterdamer Startup Schematik hat 4,6 Millionen Dollar eingesammelt, um Hardware-Entwicklung durch natürliche Texteingaben via KI zu automatisieren.
- Basierend auf Anthropics Claude wandelt das Tool einfache Sprachbefehle direkt in fertige Schaltpläne, nutzbaren Code und Bauteilspezifikationen um.
- Das System arbeitet aus Sicherheitsgründen nur mit Niedervoltarchitektur, profitiert aber bei der Fehlervermeidung massiv von den eindeutigen Gesetzen der Physik.
Warum das über einen Maker-Trend hinausgeht: Anthropic selbst hat inzwischen eine Bluetooth-API für Hardware-Entwickler veröffentlicht – ein Schritt, der zeigt, dass das Modell-Unternehmen aktiv in physische Geräteszenarien investiert. Marc Vermeeren, Brand Lead beim europäischen KI-Unternehmen n8n und früher Nutzer von Schematik, baute damit einen MP3-Player und einen Tamagotchi-artigen Assistenten namens Clawy – und ist mittlerweile selbst Investor. Beek sieht den entscheidenden Qualitätsvorteil von KI in Hardware gegenüber Text oder Bild darin, dass Elektronik auf reiner Physik basiert: Schaltpläne lassen sich verifizieren, Fehler sind eindeutig messbar. Das macht „Vibe Coding“ für Hardware prinzipiell robuster als für Software, wo fehlerhafte KI-Outputs schwerer zu erkennen sind. Kyle Wiens, CEO von iFixit, ordnet den Ansatz als vielversprechend ein – insbesondere für die Aufgabe, tausende verschiedene Komponenten-SKUs auf Kompatibilität zu prüfen, ein Problem, für das KI-Systeme strukturell gut geeignet seien.
❓ Häufig gestellte Fragen
✅ 11 Claims geprüft, davon 2 mehrfach verifiziert
📚 Quellen
