Krisenstimmung im Software-Sektor:

In den vergangenen Jahren wurde der Begriff einer K-förmigen Entwicklung vor allem im makroökonomischen Kontext verwendet. Gemeint ist damit eine zunehmende Divergenz zwischen Einkommensgruppen oder Unternehmensgrößen, bei der bestimmte Segmente klar profitieren, während andere Bereiche zurückbleiben. Des Weiteren ließ sich eine solche Divergenz zuletzt auch zwischen der Entwicklung des US-Aktienmarkts, gemessen etwa am S&P 500, und der teils deutlich eingetrübten Konsumentenstimmung ausmachen. Aktuell lässt sich eine vergleichbare K-förmige Dynamik auch zunehmend innerhalb des Technologiesektors beobachten. So haben sich die US-Börsen, allen voran die Tech-lastigen Indizes wie der Nasdaq Composite, über die vergangenen Jahre zwar hervorragend entwickelt und notieren derzeit nahe ihren Höchstständen, weisen unterhalb der Wasseroberfläche aber eine sehr heterogene sektorale Entwicklung auf (siehe Abbildung 1).

^{Quelle: Eigene Berechnungen, Tresides. Abbildung 1: Entwicklung des iShares Expanded Tech-Software Sector ETF im Vergleich zu einem Halbleiterindex (in %) im Zeitraum 13. Februar 2025 – 12. Februar 2026}

Während zahlreiche Halbleiterunternehmen, getrieben durch die immensen Datencenter-Investitionen der führenden Cloudanbieter (siehe Abbildung 2) einen in dieser Form einmaligen Nachfrageschub erfahren, welcher sich etwa in Rekordständen des PHLX Semiconductor Sector Index widerspiegelt, leiden die Aktien von Softwareunternehmen sowie Informationsdienstleistern unter einer ausgeprägten Kursschwäche. In Anbetracht dieser Entwicklung fragen sich zahlreiche Marktteilnehmer, ob der vielzitierte Wortlaut "Software is eating the world" von Marc Andreessen aus dem Jahr 2011 auf die aktuellen Entwicklungen rund um die KI, ganz nach dem Motto „AI is eating software“ angewendet werden kann. In dem damaligen Artikel der Risikokapitalgesellschaft Andreessen Horowitz wurde unter anderem dargelegt, wie Software zunehmend ganze Wertschöpfungsketten übernimmt und traditionelle Geschäftsmodelle, etwa im Einzelhandel durch Amazon oder in der Medienindustrie durch Netflix, verdrängt. Heute zeichnet sich rund um die KI eine neue Disruptionswelle ab, die zahlreiche Branchen grundlegend verändern könnte und nun paradoxerweise den Software-Sektor selbst in den Fokus des Wandels rückt.

^{Quelle: BNP Paribas Equity Research Schätzungen, Bloomberg Konsensus, Unternehmensangaben. Abbildung 2: Vollumfängliche Kapitalinvestitionen führender Datencenterbetreiber für den Zeitraum 2023 – 2026e}

Während sich die langfristigen Auswirkungen der KI auf das Geschäftsmodell von Softwareanbietern zum Teil nur schwer einschätzen lassen und die jüngst veröffentlichen Jahresberichte von Branchenvertretern wie ServiceNow bisher keine nennenswerten Hinweise auf eine KI-bedingte Disruption liefern, haben die Bewertungen zahlreicher Software-Konzerne ein Mehrjahrestief erreicht (siehe Abbildung 3). Neuen Zündstoff erhielten die Diskussionen rund um die Verdrängung bestimmter Software-Anbieter jüngst durch die Vorstellung des Anthropic Opus 4.6 Modells, welches autonome Agenten-Teams steuern und mehrstufige Workflows ohne menschliches Eingreifen bewältigen kann. Hintergrund ist, dass einige Marktteilnehmer hierin das Potenzial sehen, dass in bestimmten Anwendungsbereichen klassische Software-Sitzlizenzen durch KI-gestützte Automatisierung ersetzt werden und damit das auf Nutzerzahlen basierende Geschäftsmodell vieler Software-Anbieter unter Druck gerät. Um diese strukturellen, bisher aber überwiegend narrativ getriebenen Risiken zu meiden, scheinen einige Investoren ihre Software-Beteiligungen ganz nach dem Motto "Sell first, ask questions later" drastisch zu reduzieren, während Hedgefonds Berichten zufolge ihre Shortpositionen im Software-Bereich ausbauen. Angesichts der enormen Dynamik und der Vielzahl an Nachrichten aus dem KI-Komplex verlief der bisherige Abverkauf, der nicht nur klassische Softwareanbieter, sondern zunehmend auch Informationsdienstleister, Versicherungsmakler und Börsen betrifft, dementsprechend sehr pauschal und überwiegend ohne eine differenzierte Auseinandersetzung mit Geschäftsmodell, Datenbasis und tatsächlicher KI-Exponierung.

^{Quelle: Eigene Berechnungen, Tresides. Abbildung 3: Kurs-Gewinn-Verhältnis ausgewählter Softwarekonzerne im Zeitraum 13. Februar 2025 – 12. Februar 2026}

Mittelfristig dürfte sich dies jedoch ändern, da sich nach und nach zeigen wird, welche Unternehmen über strukturelle Wettbewerbsvorteile verfügen und die KI gegebenenfalls als komplementäre Erweiterung ihres Angebots monetarisieren können. In diesem Kontext könnten sich aufgrund der aktuellen Bewertungsrückgänge bei gut positionierten Unternehmen selektiv Chancen ergeben, während andere weniger vorteilhaft positionierte Unternehmen tatsächlich vor einer substanziellen Veränderung ihres Geschäftsmodells stehen. Faktoren, welche unserer Ansicht nach über das erfolgreiche Fortbestehen softwarebasierter Geschäftsmodelle im Zeitalter der KI entscheiden können, sind abseits der KI-Integration in die eigene Software unter anderem die Ausgestaltung des Preismodells, die technologische Komplexität und strategische Relevanz der angebotenen Lösungen für den Kunden sowie die Fähigkeit, durch hohe Wechselkosten eine langfristige Bindung der Anwender sicherzustellen.

Hinsichtlich der Preisgestaltung dürften klassische Seat-Based-Modelle durch die unter Umständen signifikanten Produktivitätssteigerungen, welche mit einer KI-Integration einhergehen können, besonders betroffen sein, da die Anzahl der gebuchten Nutzerlizenzen im Einklang mit dem potenziell sinkenden Personalbedarf abnehmen könnte. Mit einer solchen Entkopplung des geschaffenen Mehrwerts von der reinen Nutzerzahl dürften verbrauchsabhängige Ansätze, etwa basierend auf Transaktionsvolumina oder bereitgestellter Rechenleistung, besser zurechtkommen, da sie den tatsächlichen Output und damit den erzielten Produktivitätsschub abbilden. Im Falle von klar erkennbaren Vorteilen für den Software-Nutzer oder einem erweiterten Funktionsspektrum könnten sich sogar neue Monetarisierungspfade eröffnen, wodurch die KI-Implementierung für bestimmte Software-Konzerne in Summe sogar einen Rückenwind darstellen könnte. Nichtsdestotrotz stellt die Transformation von nutzerbasierten zu verbrauchs- oder ergebnisorientierten Abrechnungsmodellen eine grundlegende Veränderung des Geschäftsmodells dar, die häufig mit technischen oder vertrieblichen Herausforderungen einhergeht und das Risiko birgt, dass Effizienzgewinne zu überproportionalen Erlöseinbußen führen.

Ein weiterer Faktor, der eine KI-bedingte Disruption von Software-Geschäftsmodellen verhindern kann, ist der Grad der Komplexität sowie die strategische Relevanz der Software für das Kerngeschäft des Kunden. Je tiefer eine geschäftskritische Anwendung in wertschöpfende, oft hochgradig spezialisierte oder regulierte Prozesse eingebettet ist, desto geringer erscheint die Wahrscheinlichkeit einer Substitution durch KI-gestützte Eigenentwicklungen oder durch aufstrebende KI-Start-Ups. Dies liegt unter anderem darin begründet, dass für die Anwenderunternehmen nicht die Replikation hochkomplexer Softwarearchitekturen, sondern die Optimierung ihrer eigenen Hauptaufgaben im Fokus steht und aufwendig entwickelte Eigenentwicklungen in diesem Fall einen unverhältnismäßigen Ressourceneinsatz erfordern würden. Zudem geht ein Wechsel des vertrauten Anbieters geschäftskritischer Software häufig mit gravierenden finanziellen oder rechtlichen Risiken einher, welche zumeist in keinem Verhältnis zum Einsparpotenzial bei den eher überschaubaren Softwareausgaben stehen. Ein Software-Segment, auf welches die beschriebene Komplexität und geschäftskritische Relevanz zutreffen können, ist beispielsweise der durch Synopsys, Cadence Design Systems und Siemens EDA oligopolistisch geprägte EDA-Bereich („Electronic Design Automation“), der Softwarelösungen zur Entwicklung hochkomplexer Halbleiterchips bereitstellt und damit einen unverzichtbaren Bestandteil moderner Chipdesign-Prozesse darstellt.

Die zuvor beschriebenen finanziellen und rechtlichen Risiken eines Anbieterwechsels lassen sich letztlich unter dem Begriff der Wechselkosten zusammenfassen, deren Ausprägung maßgeblich darüber entscheiden kann, wie widerstandsfähig ein Geschäftsmodell gegenüber technologischen Umbrüchen ist. Hohe Implementierungsaufwände, eine tiefgreifende Integration in bestehende IT-Architekturen, umfangreiche Schulungsprozesse sowie historisch gewachsene Datenstrukturen erhöhen die Hürden für einen Anbieterwechsel erheblich und sind unter anderem im ERP-Bereich („Enterprise Resource Planning“, beschreibt Softwarelösungen, mit denen Unternehmen zentrale Geschäftsprozesse steuern) mit Vertretern wie SAP oder Oracle besonders ausgeprägt. Je stärker eine Softwarelösung operativ verankert ist und je größer die Abhängigkeit von proprietären Datenformaten ausfällt, desto unwahrscheinlicher erscheint eine kurzfristige Substitution, selbst dann, wenn alternative KI-gestützte Lösungen grundsätzlich verfügbar wären. Anders stellt sich die Situation hingegen bei kleineren, weniger differenzierten Nischenanbietern dar, bei denen die Wechselkosten häufig geringer ausgeprägt sind und die funktionale Tiefe der Integration begrenzter ausfällt. In solchen Fällen könnten größere Plattformunternehmen zusätzliche Funktionalitäten effizient nachbilden und in ihre bestehenden Ökosysteme integrieren oder KI-native Anbieter vergleichbare Lösungen zu Lasten der Nischenanbieter deutlich günstiger anbieten.

Vor dem Hintergrund der beschriebenen strukturellen Fragestellungen dürfte sich eine nachhaltige Aufhellung des Sentiments im Software-Sektor erst dann einstellen, wenn die Unternehmen über mehrere Quartale hinweg belegen können, dass ihre Geschäftsmodelle durch die rasanten KI-Entwicklungen nicht obsolet werden, sondern im Idealfall von diesen profitieren. Da sowohl die Entwicklung neuer KI-Funktionalitäten, deren Preisgestaltung und Kundenakzeptanz etwas Zeit in Anspruch nehmen kann, ist nicht auszuschließen, dass der historische Bewertungsabschlag des Software-Sektors vorerst weiter anhält, wenngleich eine etwaige Abschwächung der Investitionsdynamik im Datencenter-Bereich eine temporäre Erholungsrallye auslösen könnte. Mit der Zeit dürfte sich aber herauskristallisieren, welche Unternehmen aufgrund ihrer technologischen Tiefe, starken Kundenbindung und zeitgemäßer Preismodelle im Zeitalter der KI bestehen und gegebenenfalls neue Monetarisierungspfade erschließen können. Diese potenziellen „KI-Gewinner“ könnten in der Folge eine deutliche Neubewertung erfahren, sodass sich bei diesen derzeit pauschal und unter Umständen zu Unrecht abgestraften Titeln eine durchaus attraktive Einstiegsgelegenheit ergeben könnte, während weniger vorteilhaft positionierte Unternehmen einer grundlegenden Neuausrichtung bedürfen.

Quellen:

Andreessen, Marc (August 2011): Why Software Is Eating the World, Andreessen Horowitz, 20.08.2011. https://a16z.com/why-software-is-eating-the-world/

Hedgeweek (Februar 2026): Hedge funds deepen short positions in software stocks after $24bn windfall. https://www.hedgeweek.com/hedge-funds-deepen-short-positions-in-software-stocks-after-24bn-windfall/

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