Meteomatics verdient sein Geld mit Wetterdaten und Software. In St. Gallen baut das Unternehmen dafür inzwischen auch eigene Drohnen. Sie steigen in die Atmosphäre, sammeln Messdaten und liefern damit einen Teil des Rohstoffs für die Wettermodelle gleich selbst. Aus einem Datenanbieter ist so ein Unternehmen geworden, das immer mehr Teile der Wetterinfrastruktur selbst entwickelt.
Dahinter steht Martin Fengler, Mathematiker, Pilot und Gründer. Während seiner Pilotenausbildung geriet er einmal in Turbulenzen, die in der Vorhersage nicht auftauchten. Für ihn blieb davon eine Frage hängen: Was nützt ein mathematisch gutes Modell, wenn genau jene Information fehlt, die in diesem Moment entscheidend ist?
2012 gründete Fengler in St. Gallen Meteomatics. Heute beschäftigt das Unternehmen mehr als 170 Menschen aus über 30 Ländern und ist auch in den USA, Deutschland, Norwegen, Grossbritannien und Spanien vertreten. Das technologische Zentrum liegt weiterhin wenige Kilometer vom Bodensee entfernt. Hier arbeiten Meteorologen, Softwareentwickler, Modellierer und Ingenieure zusammen – und hier entstehen die Drohnen, die inzwischen auch in Oklahoma eingesetzt werden.
Die fehlenden Daten
Der Ausgangspunkt ist eine Lücke in der Atmosphäre. Bodenstationen messen direkt an der Oberfläche, Wetterballons liefern nur punktuelle Profile, Satelliten erfassen die unteren Luftschichten nur eingeschränkt. Genau dort entstehen aber Nebel, Vereisung, Gewitter und starke Windereignisse – Phänomene, die für Flughäfen, Stromnetze oder Versicherer teuer werden können.
Bessere Algorithmen allein lösen dieses Problem nicht, wenn die Beobachtungen fehlen. Meteomatics begann deshalb, selbst zu messen. Das Unternehmen entwickelte die Meteodrones. Sie sind für Höhen bis rund 6.000 Meter ausgelegt und erfassen Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und Wind. Entwickelt und gefertigt werden sie nach Unternehmensangaben in St. Gallen.
Mit den Drohnen kommen Aufgaben hinzu, die ein reiner Datenanbieter nicht hätte: Flugzulassungen, Wartung, Standorte und Technik, die gerade bei schlechtem Wetter zuverlässig funktionieren muss.
„Vereinfacht gesagt: Unsere Kunden kaufen Wetterintelligenz, nicht Drohnen.“
Die Drohne ist deshalb nicht das eigentliche Produkt. Sie liefert Daten für Wettermodelle, Prognosen und Analysen, die Kunden über die Weather API in ihre eigenen Systeme integrieren. Meteomatics deckt damit mehrere Stufen selbst ab: messen, modellieren, analysieren und ausliefern.
Wetter wird unsichtbar
Dass Unternehmen für bessere Prognosen bezahlen, hat einen nüchternen Grund: Wetter ist in vielen Branchen kein Smalltalk, sondern Kostenfaktor. Energieunternehmen müssen abschätzen, wie viel Strom Windparks und Solaranlagen in den nächsten Stunden liefern. Versicherer bewerten Wetterrisiken und Schäden, Fluggesellschaften planen mit Wind, Gewittern und Vereisung. Zu den von Meteomatics genannten Kunden zählen Tesla, Swiss Re, Airbus, Honda und die NASA. Anfang 2025 sprach das Unternehmen von mehr als 600 Firmenkunden.
Wie weit Wetterdaten inzwischen in Unternehmensprozesse hineinreichen, zeigt Swissgrid. Der Schweizer Netzbetreiber hat zuvor verstreute Wetterdaten-Workflows auf einer Meteomatics-Plattform zusammengeführt und berechnet damit stündliche Solarprognosen, in die die Stammdaten von mehr als 325.000 Schweizer Photovoltaikanlagen einfließen.
Mit dem Umbau der Energieversorgung wird solche Genauigkeit wichtiger. Ein konventionelles Kraftwerk lässt sich steuern. Wind und Sonne halten sich nicht an Produktionspläne. Je größer ihr Anteil am Stromsystem wird, desto wertvoller ist es, einige Stunden früher zu wissen, was die Atmosphäre vorhat.
Damit verändert sich auch die Rolle des Wetters. Es verschwindet aus der Wetter-App und taucht im Hintergrund von Stromnetzen, Flugplänen, Versicherungsmodellen und Produktionsprozessen wieder auf. Die Daten werden von Software verarbeitet und fließen automatisch in Entscheidungen ein. Der Wert einer Prognose liegt dann weniger in einer schöneren Wetterkarte als darin, dass jemand früher die richtige Entscheidung trifft.
Der Test in Oklahoma
Wie weit diese Idee trägt, zeigt Oklahoma. Dort steigen Meteodrones aus automatisierten Bodenstationen auf und erstellen vertikale Profile der Atmosphäre. Seit Ende Juli kauft der amerikanische National Weather Service erstmals kommerziell solche Echtzeit-Profile aus dem Oklahoma 3D Mesonet, in dem neben Meteomatics auch ein System der University of Oklahoma fliegt.
Die Meteodrones sind für 20.000 Fuß, rund 6.000 Meter, ausgelegt. Die amerikanische Luftfahrtbehörde erlaubt Meteomatics derzeit Flüge bis 10.000 Fuß. Schon dieser Unterschied zeigt, dass das Geschäft nicht nur von Technologie abhängt, sondern auch von Regulierung.
Für Fengler ist Oklahoma mehr als eine Referenz. Der amerikanische Wetterdienst integriere erstmals operationelle Drohnendaten in seine Prozesse, sagt er. Für Meteomatics ist es der Test, ob eine Technologie, die in St. Gallen entwickelt wird, Teil einer nationalen Wetterbeobachtung werden kann.
Doch das Unternehmen tritt nicht in einen leeren Markt. Staatliche Wetterdienste verfügen über Messnetze, die über Jahrzehnte aufgebaut wurden. Tomorrow.io baut eigene Satelliten und damit ebenfalls eigene Beobachtungsinfrastruktur. Gleichzeitig treiben Google DeepMind, Nvidia und das europäische Wetterzentrum ECMWF KI-Modelle voran, die Vorhersagen deutlich schneller berechnen können als klassische numerische Verfahren.
Damit verschiebt sich die Konkurrenz. Bei den Modellen wird Rechenzeit billiger, neue Verfahren kommen schneller auf den Markt. Bei den Beobachtungsdaten versucht Meteomatics dagegen, einen eigenen Vorteil aufzubauen. In der Schweiz sind zehn Meteodrones im Einsatz, in Norwegen entsteht ein Netz mit 30 Meteodrones und Meteobases. Im Oklahoma 3D Mesonet fliegt Meteomatics derzeit an einem Standort nahe Norman; ein weiterer ist vorgesehen.
Innovation sieht in diesem Geschäft weniger nach einem einzigen großen Durchbruch aus als nach vielen kleinen und teuren Schritten: eine höhere Flugfreigabe, ein zusätzlicher Standort, eine dichtere Messreihe, ein Modell, das lokale Ereignisse etwas besser erfasst.
Wo es wehgetan hat
So ein Weg verläuft selten gerade. Welche Umwege Meteomatics genommen hat, bleibt allerdings unscharf. Nach konkreten Rückschlägen gefragt – einer gescheiterten Zulassung, einem technischen Ansatz, der nicht funktioniert hat, einem Standort, der sich nicht gerechnet hat –, bleibt Fengler allgemein. Fehler habe es in 14 Jahren gegeben, Rückschläge auch. Man habe daraus gelernt und sei danach besser aufgestellt gewesen. Das sei ein normaler Prozess, wenn Unternehmen wachsen. Welche Fehler das waren, sagt er nicht.
Gerade bei einem Unternehmen, das Hardware entwickelt, in regulierten Lufträumen fliegt und gleichzeitig international expandiert, wäre das interessant. Aber auch die ausweichende Antwort erzählt etwas: Technologieunternehmen sprechen gern über das, was funktioniert. Seltener darüber, was es gekostet hat, bis es funktioniert hat.
Die Wette vom Bodensee
St. Gallen ist für Meteomatics mehr als die Adresse im Impressum. Hier sitzen Meteorologie, Softwareentwicklung, Modellierung, Engineering und Drohnentechnologie. Hier werden nach Unternehmensangaben auch die Meteodrones entwickelt und gefertigt. Fengler selbst lebt in der Region. Als Pilot und Segler ist er auch privat jemand, dessen Pläne vom Wetter abhängen.
Vor allem aber bündelt das Unternehmen hier Dinge, die in der Tech-Welt gern getrennt werden: Forschung und Produkt, Software und Hardware, Modell und Messgerät.
Das kostet Geld. 2022 nahm Meteomatics 13,5 Millionen Franken in einer Series-B-Runde auf. 2024 stieg Lockheed Martin Ventures strategisch ein, die Höhe der Beteiligung wurde nicht genannt. Anfang 2025 folgte eine Series C über rund 22 Millionen Dollar, angeführt von Armira Growth aus München. Einen Umsatz nennt Meteomatics nicht. Das Kapital wird auch deshalb gebraucht, weil Fenglers nächster Plan eine andere Größenordnung hat.
Mit EURO1k betreibt Meteomatics ein Wettermodell für Europa mit einer Rasterweite von einem Kilometer. 2025 folgte US1k für die USA. Die Modelle werden stündlich aktualisiert und sollen lokale Wetterereignisse erfassen, die in gröberen Modellen verloren gehen.
Nun will Fengler dieses Prinzip auf die ganze Welt ausdehnen. Ein globales Ein-Kilometer-Modell bedeutet nicht, das Wetter auf einen Kilometer genau vorherzusagen. Es bedeutet, die Atmosphäre weltweit auf einem Raster dieser Größe zu berechnen. Aus einem europäischen oder amerikanischen Modell wird damit eine globale Rechenaufgabe mit gewaltigen Datenmengen und entsprechendem Bedarf an Hochleistungsrechnern.
Meteorologisch hält Fengler das für machbar. Wirtschaftlich wird es schwieriger.
„Wobei die Investitionssummen für uns die größere Herausforderung darstellen.“
Dr. Martin Fengler
Darin steckt die eigentliche Wetter-Wette aus St. Gallen. Meteomatics hat als Datenunternehmen begonnen und baut heute einen Teil der Wetterinfrastruktur selbst. Das Unternehmen misst mit eigenen Drohnen, entwickelt eigene Modelle und liefert die Ergebnisse über eine Plattform direkt in die Systeme seiner Kunden.
Je größer diese Ambition wird, desto teurer wird sie. Gleichzeitig machen neue KI-Verfahren Wettermodelle schneller und günstiger. Meteomatics muss deshalb zeigen, dass der zusätzliche Aufwand für eigene Messsysteme und extrem hohe Auflösung genug zusätzliche Qualität bringt, damit Kunden dauerhaft dafür bezahlen.
Fengler sieht die Arbeit jedenfalls nicht als abgeschlossen.
„Die Prognosen sind immer noch nicht dort, wo ich sie gerne haben will.“
Dr. Martin Fengler
In St. Gallen werden deshalb weiter Modelle gerechnet, Software geschrieben und Drohnen gebaut. Einige davon steigen inzwischen in Oklahoma in die Atmosphäre. Der nächste Schritt ist größer: Aus der Wettertechnik vom Bodensee soll ein System werden, das die Atmosphäre weltweit in einem Ein-Kilometer-Raster berechnet.
Mitreden