300 Milliarden US-Dollar sind in einer Nacht durch Agent verschwunden. Nadella, der CEO von MongoDB und andere haben erklärt: Das traditionelle SaaS hat einen Wendepunkt erreicht.

In dieser Woche, am Dienstag, ist der Marktwert von Investmentgesellschaften im Bereich SaaS, Daten und Software um rund 300 Milliarden US-Dollar geschrumpft. Dies ist nicht auf enttäuschende Gewinne oder makroökonomische Schocks zurückzuführen, sondern auf die Veröffentlichung eines künstlichen Intelligenzprodukts.

Diese Krise dauert schon mehrere Monate. Als der Markt reagierte, war der IGV-Softwareindex gegenüber seinem Höhepunkt Ende September um etwa 30 % gefallen. Letzte Woche hat sich nicht die Richtung geändert, sondern die Geschwindigkeit.

Die Aktienkurse einiger etablierter Unternehmenssoftwareunternehmen sind binnen eines Tages stark gefallen. Die Aktien von Salesforce, ServiceNow, Adobe und Workday sind jeweils um etwa 7 % gefallen. Die Aktien von Intuit sind sogar um fast 11 % eingebrochen. Gleichzeitig sind die Bewertungsvielfachen in der gesamten Branche stark gesunken. Der durchschnittliche erwartete Preis-Einkommen-Sektor von Softwareunternehmen ist in nur wenigen Monaten von etwa 39 auf etwa 21 gefallen. Kursschreiber haben bereits durch Wetten auf das traditionelle SaaS-Geschäft im Jahr 2026 über 20 Milliarden US-Dollar verdient und setzen noch mehr.

Der Markt würde nicht so einen enormen Wert abschreiben, wenn nicht die zentralen Annahmen infrage gestellt würden.

Die kürzlich infrage gestellte Annahme ist die Nachhaltigkeit des traditionellen SaaS-Wachstumsmusters.

1 Nadella urteilt: SaaS ist tot

Während eines Großteils der letzten zwei Jahrzehnte hat die Unternehmenssoftware von einer außergewöhnlich stabilen wirtschaftlichen Lage profitiert. Die Softwareentwicklung ist teuer, und die Umstellungskosten sind ebenfalls hoch. Die Daten werden in proprietären Systemen gespeichert.

Wenn ein Plattformsystem einmal als das zentrale Datensystem etabliert ist, behält es diese Position. Diese Überzeugung liegt der Bewertung im öffentlichen Markt, Private-Equity-Akquisitionen und der Vergabe von Privatkrediten zugrunde. Regelmäßige Einnahmen gelten als Indikator für Vorhersagbarkeit. Verträge gelten als bindend. Barflüsse gelten als widerstandsfähig.

Künstliche Intelligenz prüft nun jedes dieser Argumente auf die Probe.

Was die Anleger letzte Woche in Panik versetzte, war nicht die Fähigkeit künstlicher Intelligenz, bessere Funktionen zu generieren. Softwareunternehmen haben es über Jahre hinweg in der Funktionskonkurrenz überlebt. Die eigentliche Veränderung besteht darin, dass moderne künstliche Intelligenzsysteme einen Großteil menschlicher Arbeitsabläufe direkt ersetzen können. Recherche, Analyse, Entwurf, Prüfung und Koordination müssen nicht mehr auf eine einzelne Anwendung beschränkt bleiben; sie können autonom über Systeme hinweg durchgeführt werden.

Chamath Palihapitiya, Gründer von Social Capital, bekannter Risikokapitalanleger und Unternehmer, schrieb auf X und beschrieb unverblümt die Stimmung, die diesen Absatz ausgelöst hat:

„Der große Zusammenbruch von SaaS hat begonnen, und es gibt keinen Weg zurück … Eine brandneue, künstliche-Intelligenz-geleitete Arbeitsweise steht vor der Tür … Der große Zusammenbruch von SaaS hat begonnen.“

Kurz gesagt: Der Weg des SaaS-Geschäfts, der auf hohem Wachstum basiert, aber langfristig geringe oder gar keine Gewinne erzielt, verliert an Marktvertrauen.

Das Kernproblem besteht aus zwei Aspekten: Kurzfristig: Ist das Wachstum wirklich nachhaltig? Langfristig: Wird die Gewinnchance angesichts der Welle der künstlichen Intelligenz immer unwahrscheinlicher?

In der Vergangenheit hat fast jedes SaaS-Unternehmen Anlegern und Mitarbeitern dasselbe Bild gezeichnet: Zunächst den Markt mit Geschwindigkeit erobern, später reiche Gewinne einfahren. Doch mit der raschen Entwicklung der KI-Technologie könnte diese Denkweise ins Wanken geraten sein. Die zentrale Frage ist nun: Wird das Wachstum vieler SaaS-Unternehmen schnell von kostengünstigeren, auf KI basierenden Lösungen ersetzt?

Wenn Sie ein SaaS-Start-up sind, das auf Risikokapital angewiesen ist und noch auf dem traditionellen Modell von „heuristischen Algorithmen + API + CRUD“ basiert, sollten Sie aufpassen – eine neue, auf KI basierende Arbeitsweise könnte auf Ihren Markt abzielen.

Die Anleger auf dem Privatkapitalmarkt haben daraufhin bereits reagiert. Sie haben erkannt, dass die Weitergabe von Kapital für kurzfristiges Wachstum wahrscheinlich keine angemessenen Renditen bringt. Auch die Anleger auf dem öffentlichen Markt haben ihre Erwartungen geändert. Sie glauben nicht mehr an die Geschichte der langfristigen Gewinne und suchen stattdessen nach widerstandsfähigeren Bereichen.

Vor der Gründung von Social Capital war Chamath ein früher Mitglied des oberen Managementteams von Facebook und leitete die Entwicklung und den Ausgang neuer Plattformen, die das globale Wachstum des Unternehmens vorantrieben.

Chamath betonte auch, dass all dies auf eine tiefgreifende Veränderung hinweist: Die Logik von Risikokapital und Bewertung, die in den letzten 15 Jahren vorherrschend war, wird neu kalibriert. Der Trend, der in der folgenden Abbildung dargestellt ist, ist eine direkte Folge dieser Veränderung.

Chamaths Urteil ist bereits vor einem Jahr von Satya Nadella, dem CEO von Microsoft, getroffen worden.

Vor einem Jahr hat Satya Nadella von Microsoft die Äußerung „SaaS ist tot“ getroffen, was in den sozialen Medien für Aufsehen sorgte. Anschließend nahm er an einer Talkshow teil und erklärte ausführlich, warum er das so sagte.

In dem Interview sagte Nadella, dass aus seiner Sicht jede echte Plattformwanderung eine grundlegende Veränderung der Kernanwendungsarchitektur mit sich bringt. Wenn man die Geschichte betrachtet, begann mit der Entstehung der relationalen Datenbank erstmals die klare Trennung von Datenebene und Anwendungslogik. Zuvor waren Anwendungen und Datenbanken oft eng miteinander verbunden. Die Einführung der relationalen Algebra und von SQL in der relationalen Datenbank trennte die Daten als eine allgemeine Ebene, die es ermöglichte, darauf flexibel Geschäftslogik zu bauen. Er fügte hinzu:

„Mit der Entstehung von Plattformen wie dem Internet haben die Menschen ständig neue Anwendungsarchitekturen und Methoden zur Organisation von Geschäftslogik erforscht. Derzeit stehen wir vor einer ähnlichen oder sogar größeren Veränderung, deren Kern die Anwendungslogik selbst ist. Der Schlüssel liegt darin, dass zukünftige Agenten nicht auf eine einzelne SaaS-Anwendung und ihre privaten Daten beschränkt sein werden. Wir werden in eine Perspektive eintreten, die vom Agenten ausgerichtet ist und von Aufgaben und Absichten angetrieben wird. Agenten können über mehrere SaaS-Anwendungen hinweg Geschäftslogik koordinieren und orchestrieren. Sie nutzen verschiedene API-Tools, um systemübergreifende Operationen auszuführen. Genauer gesagt können wir auf der Agentenebene Modelle trainieren, damit sie mehrere SaaS-Anwendungen verstehen und nutzen können. Das ist die klare Richtung für die Zukunft.“

Derzeitige SaaS-Anwendungen können daher als eine Art „CRUD-Datenbank“ angesehen werden, die eine Vielzahl von maßgeschneiderten Geschäftslogiken integriert. Die zukünftige Veränderung besteht darin, dass die Ebene, die die Kern-Daten enthält, von der geschlossenen Geschäftslogik der bestehenden SaaS-Anwendungen befreit wird und zu einer unabhängigeren und allgemeineren, orchestrierbaren Ebene wird.

Nehmen wir mein persönlicher Arbeitsablauf als Beispiel: Wenn ich Copilot einfach den Befehl „Verkaufssituation“ gebe, kann es automatisch die dynamische CRM-Systeme abfragen, um Kundendaten zu erhalten, und gleichzeitig relevante Daten aus Office 365 extrahieren. Es kann diese Daten integrieren, einen Bericht generieren und ihn mit dem Team teilen. Ich muss nicht in ein einzelnes System einloggen. In der Vergangenheit war die tatsächliche Nutzung der CRM-Systeme in Unternehmen niedrig, da der Zugangsprozeß kompliziert war. Jetzt, dank der Agenten, ist die Abfrage von CRM-Daten unglaublich einfach, da sie nahtlos mit allen anderen Arbeitsablauf-Agenten zusammenarbeiten. Das ist die Veränderung.

Bereits im Jahr 2025, als die Agenten noch nicht weit verbreitet in Unternehmensanwendungen eingesetzt wurden, hat Nadella vorhergesagt, dass Unternehmen in Zukunft nicht nur Personen, sondern auch die von ihnen mitgebrachten „Arbeitsablauf-Ökosysteme“ aus Agenten einstellen werden. Dies kann als eine Gruppe von zusammenarbeitenden Agenten verstanden werden. Ein passender Vergleich wäre: Wenn wir heute einen Datenanalysten einstellen, stellen wir eigentlich „den Analysten und seine Sammlung von Tabellenkalkulationen“ ein. In Zukunft werden Mitarbeiter mit ihrem „persönlichen Agenten-Toolkasten“ in den Job kommen.

Tatsächlich war dieser Trend schon zu diesem Zeitpunkt erkennbar. Beispielsweise kann ich für die vielen Dokumente und Kern-Daten von Führungsgremien, die in SharePoint gespeichert sind, einen speziellen SharePoint-Agenten trainieren, um jederzeit mit natürlicher Sprache abzufragen, ohne auf eine separate Oberfläche wechseln zu müssen. Dies erhöht die Effizienz erheblich.

Vor zwei Wochen nahm Nadella erneut an einer Talkshow teil und sprach über die Geschäftsidee in der Ära der KI: Wohin gehen SaaS, OpenAI und Microsoft?

Nadella betonte, dass die nächsten Generationen von SaaS-Unternehmen die Agenten aktiv aufgreifen müssen. Sie müssen die Agenten tief in ihre Systeme integrieren und sie sogar als erste Klasse von Entitäten auf Plattformen wie Copilot freigeben und ihre Geschäftsmodelle entsprechend neu gestalten. Dies ist nicht nur eine enorme Marktchance, sondern auch eine starke Konkurrenz für alle bestehenden SaaS-Unternehmen, unabhängig von der Breite ihrer angeblichen „Schutzmauern“.

2 Hinter dem „Zusammenbruch“ von SaaS verbirgt sich eine Verschiebung des Marktzentrums

Eine jüngste Studie von Goldman Sachs prognostiziert, dass künstliche Intelligenz-Agenten bis Ende dieses Jahrzehnts den gesamten Softwaremarkt erheblich erweitern und einen unverhältnismäßig großen Anteil der Gewinne einfahren werden. In ihrem Rahmen werden die Agenten nicht nur die Funktionen von Anwendungen verbessern, sondern werden selbst zur Arbeitsoberfläche. Bis 2030 könnten über 60 % der wirtschaftlichen Effekte der Software über Agentensysteme und nicht über traditionelle SaaS-Dienste erzielt werden.

Das Gewinnpool der Softwarebranche wird sich voraussichtlich zu den künstlichen Intelligenz-Agenten verschieben. Quelle: Goldman Sachs, Gartner.

Dies ist der entscheidende Unterschied. Der Markt wächst, er schrumpft nicht. Doch mit der Verschiebung von Intelligenz, Speicher und Ausführungskapazität von statischen Anwendungen zu adaptiven Systemen, die über mehrere Tools hinweg funktionieren, werden die wirtschaftlichen Effekte der traditionellen Software geschwächt.

Mit anderen Worten: Unternehmen geben nicht weniger für Software aus, sondern weniger für Lizenzen und mehr für die endgültigen Ergebnisse.

Diese Veränderung erklärt sowohl die Absatzbewegung als auch die darin verborgenen Chancen. Wenn die Bewegung des Gewinnpools schneller ist als die Abnahme der Einnahmen, reagiert der öffentliche Markt sofort, und der Private-Equity-Markt folgt später.

Diese Auswirkungen sind besonders deutlich im Bereich von Private Equity und Privatkrediten.

In den letzten zehn Jahren sind große Summen in die Softwarebranche geflossen, basierend auf einer Reihe von gemeinsamen Annahmen: Vorhersagbare Einnahmen, geringe Kundenabwanderung und hoher Rückgewinnungswert. Diese Annahmen machten hohe Verschuldung und Vertragsstrukturen sinnvoll und galten die Cashflows der Softwarebranche als eine der sichersten in der Wirtschaft.

Künstliche Intelligenz wird diese Investmentportfolios nicht über Nacht zerstören. Es wird eine Verzögerungseffekt geben. Die Ausgaben werden sich vor der Kundenabwanderung reduzieren. Die Margen werden vor der Zahlungsunfähigkeit sinken. Es wird einen Unterschied zwischen der wirtschaftlichen Realität und den gemeldeten Kennzahlen geben.

Neben Nadella und Chamath teilt auch CJ Desai, der CEO von MongoDB, diese Ansicht über die SaaS-Branche.

3 MongoDB-CEO: Produkte werden ersetzt, Plattformen bleiben

Kürzlich hat die Moderatorin Sarah Guo in der ersten Live-Aufzeichnung des Podcasts „No Priors“ ein tiefgehendes Gespräch mit diesem Softwareentwickler-turned-CEO geführt und gemeinsam analysiert, warum es so wenige Unternehmen gibt, die über eine Milliarde US-Dollar an Reinverkäufen aus reinem Softwaregeschäft erzielen. CJ Desai gab als Antwort: Produkte werden ersetzt, nur Plattformen bleiben bestehen.

Moderatorin: Seit 2022 ist die Zukunft der Software in Frage gestellt. Dies betrifft nicht nur die Anleger, sondern auch die Kunden. Dies ist ein sehr kritischer Wendepunkt für den gesamten Softwarestapel. Wenn Sie sich den Softwarestapel ansehen, fragen Sie sich: Was wird unbedingt bestehen bleiben? Wie viele reine Softwareunternehmen erzielen heute über eine Milliarde US-Dollar an Umsatz? Nur wenige. Warum? Die Softwarebranche ist alt und von vielen intelligenten Leuten wie Ihnen gegründet. Warum gibt es so wenige Unternehmen mit einem Umsatz von über einer Milliarde?

CJ Desai: Weil echte Plattformen selten sind. Geschwindigkeit ist entscheidend. Wenn eine technologische Transformation stattfindet, bauen Sie so schnell wie möglich? Lernen Sie bei dieser technologischen Veränderung? Ob es das Internetzeitalter, das AI-Zeitalter oder das Mobile-Zeitalter ist, wenden Sie sich schnell um? Sie müssen immer einen Schritt voraus sein. Wenn Sie zurückbleiben, werden die Anleger oder die Kunden immer wieder dieselbe Frage stellen: Wo liegt die Zukunft Ihres Unternehmens?

Moderatorin: CJ Desai, Sie haben in Plattformunternehmen und Infrastrukturunternehmen gearbeitet und sind kürzlich zum CEO von MongoDB geworden. Ich denke, eine Frage, die wir gerade besprochen haben, wird jeder Investor Sie fragen, und auch jeder im Technologie-Ökosystem denkt darüber nach: Was ist eigentlich der Wert der Software, wenn man eine Menge Software generieren kann? Ich würde gerne Ihre Meinung hören.

CJ Desai: Das ist ein sehr scharfer Einstieg in die Frage. Ich mag es, es sorgt dafür, dass alle wach bleiben.

Wenn wir an technologische Transformationen denken, sei es das Internetzeitalter, das Mainframe-Zeitalter oder jetzt das AI-Zeitalter, müssen Sie wirklich verstehen, was der Kern dieser Veränderungen ist. Egal, welche Anwendungen Sie erstellen, wie z. B. SaaS-Anwendungen, die Ende der 90er-Jahre entstanden