Author: Andrea Schenini
Every year universities and research centres produce technologies that could become products, yet only a small share of them reaches the market.
University spin-offs are companies founded by researchers to commercialise a technology developed at their institution, and they are one of the most direct ways to close that gap. Scientific excellence alone is rarely enough, though. These companies also need capital, management skills and someone who knows the market.
This is what my thesis was about. I wanted to understand what venture capital does in this passage, beyond writing the cheque. I started from the academic literature and then spoke with investment professionals and people working in technology transfer. Finally, I looked at three spin-offs that made it: DeepMind, Commonwealth Fusion Systems and Genenta Science.
Why a spin-off is not like other startups
From an investor’s point of view, a university spin-off starts with some clear advantages. The technology comes out of years of research and is often protected by patents, which act as a barrier to entry. Several studies find that patents filed and licensed are positively correlated with VC investment (Conti et al., 2013; Farre-Mensa et al., 2016). Founders carry academic credibility in their field, which reduces the information asymmetry between them and investors (Mian, 1997; Bonardo et al., 2011). The company can also often keep using university labs, avoiding expensive infrastructure in the early years (Holly, 2009; Bigliardi et al., 2013).
The downsides are just as well known. Academic founders tend to have excellent technical skills but little management experience, and their business plans usually start from the technology rather than the market (Bonardo et al., 2011). Timing is also an issue: Markman et al. (2005) estimate that it takes on average 4.27 years to bring university research to market through a new venture.
Then there is funding. Bootstrapping rarely works in R&D-heavy sectors, and banks see these projects as too risky. That leaves public money and private capital. Public funds cover the first gap, but they tend to push valuations up, which can make the following rounds harder to raise (Clarysse et al., 2007). VCs usually prefer to come in after the proof of concept, once due diligence on the technology is less costly and less uncertain (Wright et al., 2006).
What practitioners told me
The investment professionals I spoke with confirmed a growing interest in technology transfer. In Italy you can see it in the number of new funds that focus only on this kind of deal.
On intellectual property, the issue they raised most often was what happens when patents stay with the university. The licence terms, exclusive or not, and the transfer agreement itself can cause problems later on.
The team was where views were most nuanced. Having professors and researchers on board helps, not least because they can recruit their best students. Lack of management skills, however, remains the main weakness. Two points came up more than once. The first is that the move from academia to business has to be complete before a VC invests: if founders cannot explain their technology and business model to an investor, they are simply not ready. The second is commitment. Academic founders often want to keep control but do not work on the business full time, and that lowers the value investors see in the company.
On time-to-market, practitioners were less pessimistic than the literature. In their experience it is not always longer than for other startups. The hard part is less transferring the technology than finding a clear market need and validating it. The main risks they listed were the technology, its commercial applicability and execution. The team is often what tips the decision: a promising technology can be turned down if the founders do not seem motivated or aligned with the investor.
After the investment, capital remains the main thing a VC brings. On top of that come help with strategy and business plans, hiring, a seat in governance and support in later rounds.
One delicate question is whether the academic founders want to keep leading the company, and whether they can. Sometimes they have to stay, especially where the science still drives everything. In other cases it is better for them to step aside once the company reaches a certain size. Some funds also give portfolio companies access to their own labs, covering a gap that not every university can fill.
Three cases
I chose the three cases to further analyze this topic, so that each came from a different country and a different deep tech sector, and each had reached a clear liquidity event.
DeepMind was founded in 2010 by Demis Hassabis and Shane Legg, who had met at UCL’s Gatsby Computational Neuroscience Unit. The university neither owned nor licensed any IP: the company was built on what the founders had learned through their research. Peter Thiel was the first investor, followed by Elon Musk, Horizons Ventures and angels such as Jaan Tallinn. Besides capital, they brought credibility, introductions in Silicon Valley and Asia, and experience in scaling deep tech companies. In 2014 Google acquired DeepMind for a reported $400M.
Commonwealth Fusion Systems is a spin-off of MIT’s Plasma Science and Fusion Center. The idea came from a 2012 graduate course in which professor Dennis Whyte asked his students to redesign a fusion reactor using new high-temperature superconductors. In 2018 the company raised around $50M in a seed round led by Eni, which had a long research partnership with MIT. A $115M Series A followed in 2019, then a $1.8B Series B in 2021 with Breakthrough Energy Ventures, Khosla Ventures, Temasek, Equinor and Google. Industrial investors such as Eni and Equinor also brought operational know-how and support abroad, while The Engine, MIT’s tough tech accelerator, provided facilities to build and test the magnets. CFS now has over 400 employees and has demonstrated a 20-tesla superconducting magnet.
Genenta Science was founded in 2014 out of the San Raffaele Telethon Institute for Gene Therapy (TIGET) in Milan. The science comes from professor Luigi Naldini’s research. The business side came from Pierluigi Paracchi, who had a background as a venture capitalist in biotech. The first round, €10M in 2015, was led by Banca Esperia. In 2019 a new round of over €15M was led by Qianzhan Investment Management and Fidim, the Rovati family holding. Several Italian entrepreneurial families also invested, bringing visibility, links to pharma and experienced board members. In 2021 Genenta listed on Nasdaq, the first Italian biotech to do so.
What they have in common
All three come from top research centres and from a scientific leader willing to get involved in the business and work with investors. In each case, the person mattered more than the institution.
None of them followed the traditional technology transfer model. DeepMind was built without any formal IP transfer. CFS and Genenta are recognised spin-offs, but their research centres kept neither the IP nor control of the process. In all three cases the relationship with the university continued, both for research and for hiring.
Venture capital was decisive in every case, and not only for the money. The investors shared the founders’ long-term vision and stayed close to the companies. They built credibility, helped with recruiting, opened their networks and supported international growth. In the case of CFS they also worked on public policy for fusion energy.
The value created came through three different routes: an acquisition for DeepMind, a record round for CFS and an IPO for Genenta.
What comes next
I closed every interview by asking how people saw the future of the sector, and three themes came back. Geopolitical tensions will push investment towards strategic areas such as rare earths and advanced materials, where supply chains are under pressure. Universities and funds need to work together more at European level. And new venture building models are emerging, where researchers are recruited directly from universities and given equity to lead new spin-offs.
Collaboration between universities and venture capital is still underdeveloped, and both sides need to understand each other’s needs better (Holly, 2009). That is where VC can close the funding gap and help bring research to market.
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Autore: Andrea Schenini
Dal paper al term sheet: il ruolo del venture capital negli spin-off universitari
Ogni anno università e centri di ricerca producono tecnologie che potrebbero diventare prodotti, ma solo una piccola parte arriva sul mercato.
Gli spin-off universitari sono società fondate da ricercatori per commercializzare una tecnologia sviluppata nel loro ateneo, e sono uno dei modi più diretti per colmare questa distanza. La qualità scientifica da sola però raramente basta: servono anche capitale, competenze manageriali e qualcuno che conosca il mercato.
Questo era il tema della mia tesi. Volevo capire cosa facesse davvero il venture capital in questo passaggio, oltre a mettere i soldi. Sono partito dalla letteratura e poi ho parlato con alcuni investment professional e persone che lavorano nel trasferimento tecnologico. Infine ho studiato tre spin-off che ce l’hanno fatta: DeepMind, Commonwealth Fusion Systems e Genenta Science.
Perché uno spin-off non è una startup come le altre
Dal punto di vista di un investitore, uno spin-off universitario parte con alcuni vantaggi chiari. La tecnologia nasce da anni di ricerca ed è spesso protetta da brevetti, che fanno da barriera all’ingresso. Diversi studi mostrano che brevetti depositati e concessi in licenza sono correlati positivamente con gli investimenti VC (Conti et al., 2013; Farre-Mensa et al., 2016). I fondatori hanno una credibilità accademica riconosciuta nel loro campo, che riduce l’asimmetria informativa con gli investitori (Mian, 1997; Bonardo et al., 2011). Spesso, poi, la società può continuare a usare i laboratori dell’università ed evitare nei primi anni investimenti costosi in infrastruttura (Holly, 2009; Bigliardi et al., 2013).
Gli svantaggi sono altrettanto noti. I fondatori accademici hanno di solito ottime competenze tecniche ma poca esperienza di gestione, e i loro business plan partono dalla tecnologia più che dal mercato (Bonardo et al., 2011). Anche i tempi pesano: Markman et al. (2005) stimano che servano in media 4,27 anni per portare sul mercato una ricerca universitaria tramite una nuova impresa.
Poi c’è il finanziamento. Il bootstrapping funziona poco nei settori ad alta intensità di R&D, e le banche considerano questi progetti troppo rischiosi. Restano i fondi pubblici e il capitale privato. I fondi pubblici coprono il primo gap, ma tendono a gonfiare le valutazioni e a rendere più difficili i round successivi (Clarysse et al., 2007). I VC preferiscono di solito entrare dopo la proof of concept, quando la due diligence sulla tecnologia costa meno ed è meno incerta (Wright et al., 2006).
Cosa mi hanno detto gli operatori
Gli investment professional con cui ho parlato hanno confermato un interesse crescente per il trasferimento tecnologico. In Italia si vede dal numero di nuovi fondi dedicati solo a questo tipo di investimenti.
Sulla proprietà intellettuale, il punto sollevato più spesso è cosa succede quando i brevetti restano all’università. I termini della licenza, esclusiva o meno, e il contratto di trasferimento stesso possono creare problemi più avanti.
Il team è il tema su cui le opinioni erano più sfumate. Avere professori e ricercatori a bordo aiuta, anche perché possono reclutare i loro studenti migliori. La mancanza di competenze manageriali resta però il limite principale. Due punti sono tornati più volte. Il primo è che il passaggio dall’accademia all’impresa deve essere concluso prima che un VC investa: se i fondatori non riescono a spiegare tecnologia e modello di business a un investitore, semplicemente non sono pronti. Il secondo è l’impegno. I fondatori accademici spesso vogliono mantenere il controllo ma non lavorano sul business a tempo pieno, e questo riduce il valore che gli investitori vedono nella società.
Sul time-to-market gli operatori sono meno pessimisti della letteratura. Nella loro esperienza non è sempre più lungo che per le altre startup. La parte difficile è meno trasferire la tecnologia che trovare un bisogno di mercato chiaro e validarlo. I rischi principali indicati sono la tecnologia, la sua applicabilità commerciale e l’esecuzione. Il team spesso fa la differenza: una tecnologia promettente può essere scartata se i fondatori non sembrano motivati o allineati con l’investitore.
Dopo l’investimento, il capitale resta il contributo principale del VC. A questo si aggiungono il supporto su strategia e business plan, gli inserimenti nel team, la partecipazione alla governance e l’aiuto nei round successivi.
Una questione delicata è se i fondatori accademici vogliono continuare a guidare la società, e se ne sono in grado. A volte devono restare, soprattutto quando la parte scientifica guida ancora tutto. In altri casi è meglio che lascino spazio a manager esterni una volta raggiunta una certa dimensione. Alcuni fondi mettono anche a disposizione delle partecipate i propri laboratori, coprendo un vuoto che non tutte le università riescono a colmare.
Tre casi
Per approfondire il tema, ho scelto tre casi in modo che venissero da paesi e settori deep tech diversi, e che avessero tutti raggiunto un evento di liquidità chiaro.
DeepMind nasce nel 2010 da Demis Hassabis e Shane Legg, che si erano conosciuti alla Gatsby Computational Neuroscience Unit di UCL. L’università non possedeva né licenziava alcuna proprietà intellettuale: la società si basava su quello che i fondatori avevano imparato facendo ricerca. Il primo investitore è stato Peter Thiel, seguito da Elon Musk, Horizons Ventures e business angel come Jaan Tallinn. Oltre al capitale hanno portato credibilità, contatti nella Silicon Valley e in Asia ed esperienza su come far crescere una società deep tech. Nel 2014 Google ha acquisito DeepMind per circa 400 milioni di dollari, secondo quanto riportato.
Commonwealth Fusion Systems è uno spin-off del Plasma Science and Fusion Center del MIT. L’idea nasce da un corso del 2012 in cui il professor Dennis Whyte chiese agli studenti di ripensare un reattore a fusione usando i nuovi superconduttori ad alta temperatura. Nel 2018 la società ha raccolto circa 50 milioni di dollari in un round seed guidato da Eni, che collaborava da anni con il MIT sulla ricerca. Sono seguiti una Series A da 115 milioni nel 2019 e una Series B da 1,8 miliardi nel 2021, con Breakthrough Energy Ventures, Khosla Ventures, Temasek, Equinor e Google. Investitori industriali come Eni ed Equinor hanno portato anche know-how operativo e supporto all’estero, mentre The Engine, l’acceleratore del MIT per le tecnologie “tough tech”, ha messo a disposizione le strutture per costruire e testare i magneti. Oggi CFS ha più di 400 dipendenti e ha dimostrato un magnete superconduttore da 20 tesla.
Genenta Science nasce nel 2014 dall’Istituto San Raffaele Telethon per la Terapia Genica (TIGET) di Milano. La parte scientifica viene dalla ricerca del professor Luigi Naldini. Quella imprenditoriale viene da Pierluigi Paracchi, con un passato da venture capitalist nel biotech. Il primo round, da 10 milioni di euro nel 2015, è stato guidato da Banca Esperia. Nel 2019 un nuovo round da oltre 15 milioni è stato guidato da Qianzhan Investment Management e da Fidim, holding della famiglia Rovati. Hanno investito anche diverse famiglie imprenditoriali italiane, che hanno portato visibilità, contatti con il settore farmaceutico e membri esperti nel board. Nel 2021 Genenta si è quotata al Nasdaq, prima biotech italiana a farlo.
Cosa hanno in comune
Tutti e tre nascono da centri di ricerca di primo livello e da un leader scientifico disposto a impegnarsi nel business e a lavorare con gli investitori. In ogni caso ha contato più la persona che l’istituzione.
Nessuno ha seguito il modello tradizionale di trasferimento tecnologico. DeepMind è nata senza alcun trasferimento formale di proprietà intellettuale. CFS e Genenta sono spin-off riconosciuti, ma i loro centri di ricerca non hanno trattenuto né i brevetti né il controllo del processo. In tutti e tre i casi il rapporto con l’università è continuato, sia per la ricerca sia per il reclutamento.
Il venture capital è stato decisivo in ogni caso, e non solo per i soldi. Gli investitori condividevano la visione di lungo periodo dei fondatori e hanno seguito le società da vicino. Hanno costruito credibilità, aiutato nelle assunzioni, aperto la loro rete di contatti e sostenuto la crescita internazionale. Nel caso di CFS hanno lavorato anche sulle politiche pubbliche per la fusione.
Il valore creato è arrivato per tre strade diverse: un’acquisizione per DeepMind, un round record per CFS e una quotazione per Genenta.
Cosa cambia nei prossimi anni
Ho chiuso ogni intervista chiedendo come vedessero il futuro del settore, e sono tornati tre temi. Le tensioni geopolitiche spingeranno gli investimenti verso settori strategici come terre rare e materiali avanzati, dove le catene di fornitura sono sotto pressione. Università e fondi devono collaborare di più a livello europeo. E si stanno diffondendo nuovi modelli di venture building, in cui i ricercatori vengono coinvolti direttamente dalle università e incentivati con equity a guidare nuovi spin-off.
La collaborazione tra università e venture capital è ancora poco sviluppata, e le due parti devono capire meglio le esigenze l’una dell’altra (Holly, 2009). È qui che il VC può colmare il gap di finanziamento e aiutare la ricerca ad arrivare sul mercato.
Sources | Fonti
Bigliardi, B., Galati, F., & Verbano, C. (2013). Evaluating performance of university spin-off companies: Lessons from Italy. Journal of Technology Management & Innovation, 8(2), 178-188.
Bonardo, D., Paleari, S., & Vismara, S. (2011). Valuing university-based firms: The effects of academic affiliation on IPO performance. Entrepreneurship Theory and Practice, 35(4), 755-776.
Clarysse, B., Wright, M., Lockett, A., Mustar, P., & Knockaert, M. (2007). Academic spin-offs, formal technology transfer and capital raising. Industrial and Corporate Change, 16(4), 609-640.
Conti, A., Thursby, J., & Thursby, M. (2013). Patents as signals for startup financing. The Journal of Industrial Economics, 61(3), 592-622.
Farre-Mensa, J., Hegde, D., & Ljungqvist, A. (2016). Do patents facilitate entrepreneurs’ access to venture capital? Harvard Business School.
Holly, K. (2009). Venture Capital–University Interface: Best Practices to Make Maximum Impact. Tomorrow’s Technology Transfer, 1(2).
Markman, G. D., Gianiodis, P. T., Phan, P. H., & Balkin, D. B. (2005). Innovation speed: Transferring university technology to market. Research Policy, 34(7), 1058-1075.
Mian, S. A. (1997). Assessing and managing the university technology business incubator: an integrative framework. Journal of Business Venturing, 12(4), 251-285.
Wright, M., Lockett, A., Clarysse, B., & Binks, M. (2006). University spin-out companies and venture capital. Research Policy, 35(4), 481-501.
