DPAM Marktupdate - Der Ausverkauf von Software und was er uns wirklich sagt

Die Aktienmärkte verzeichneten einen deutlichen Rücksetzer, wobei Softwaretitel im Zentrum der Korrektur standen. Die Ergebnisse von ServiceNow, SAP und Microsoft waren grundsätzlich solide; die Wachstumsraten lagen allerdings leicht unter den Erwartungen (rund 1 %) und – entscheidender – zeigten keine kurzfristige Beschleunigung. In dem aktuellen Marktumfeld reichte dies aus, um einen sektorweiten Ausverkauf im Softwarebereich auszulösen. Größere Unternehmen gaben um mehr als 10 % nach, und die Korrelationen innerhalb des Sektors stiegen deutlich an.

Aus unserer Sicht sagt die Schärfe der Marktbewegung mehr über die derzeitige Funktionsweise der Märkte aus als über eine plötzliche Verschlechterung der Fundamentaldaten im Softwaresektor. Unbestritten ist jedoch, dass diese Entwicklung die Performance des gestrigen Tages maßgeblich beeinflusst hat.

Eine veränderte Marktstruktur verstärkt Abwärtsbewegungen

Die Marktstruktur hat sich in den vergangenen Jahren deutlich verändert. Heute entfallen rund zwei Drittel des Handelsvolumens auf Indexfonds, Hedgefonds und Privatinvestoren. Trotz ihrer unterschiedlichen Mandate agieren diese Marktteilnehmer häufig stärker momentumgetrieben. Dreht die Kursdynamik ins Negative, werden Positionen oftmals mechanisch reduziert – und nicht auf Basis einer erneuten fundamentalen Bewertung.

Die Folge ist ein Mangel an natürlichen Gegenspielern („Contrarians“). Wenn Erwartungen nach unten angepasst werden, sind deutlich weniger Investoren bereit oder in der Lage, frühzeitig zuzukaufen. Dies führt zu schnellen, tiefen und stark korrelierten Abverkäufen – selbst über Geschäftsmodelle hinweg, deren Fundamentaldaten sich klar unterscheiden.

Die undifferenzierte Marktreaktion von gestern – bei der Application Software, Infrastructure Software, Vertical Software und Cybersecurity gleichermaßen betroffen waren – deutet stark darauf hin, dass die Kursbewegung hauptsächlich durch Kapitalflüsse und steigende Korrelationen ausgelöst wurde, nicht durch eine fundamentale Neubewertung einzelner Unternehmen.

Dieses Muster haben wir schon einmal gesehen

Dieses Ereignis passt zu einem Muster, das wir in den letzten Jahren mehrfach beobachtet haben und das tendenziell immer häufiger auftritt:

• Der Ausverkauf von Halbleitern nach dem DeepSeek-Moment
• Der Kursdruck auf Alphabet Anfang 2025, bevor sich der Aktienkurs anschließend verdoppelte
• Der Einbruch von Meta im Jahr 2022 aufgrund von Befürchtungen im Zusammenhang mit IDFA

Wichtig ist, dass es in jedem Fall berechtigte fundamentale Bedenken gab. Aber die Märkte extrapolierten den vorherrschenden Trend weit in die Zukunft und preisten damit praktisch eine dauerhafte Wertminderung ein. Im Nachhinein erwiesen sich diese Extrapolationen als übertrieben pessimistisch.

Heute besteht die Sorge, dass KI eine existenzielle Bedrohung für Unternehmenssoftware darstellt. Wir halten diese Sichtweise für zu vereinfachend. Andererseits lässt sich dieses Risiko nicht einfach abtun. Diese Unsicherheit, die die Märkte absolut nicht mögen, wurde in diesem Jahr durch niedrigere Endmultiplikatoren schnell diskontiert, was zu starken Einbrüchen (d. h. 40-50 % gegenüber den 52-Wochen-Höchstständen) führte.

Moderateres Wachstum wird fälschlicherweise als technologische Überalterung interpretiert

Das Wachstum im Softwaresektor verlangsamt sich zweifellos und befindet sich in einem Reifeprozess. Die Märkte verwechseln diese natürliche Phase jedoch zunehmend mit strukturellen Problemen.

Generative KI hat beeindruckende Fortschritte erzielt, insbesondere in der Softwareentwicklung. Öffentlich demonstrierte Beispiele von KI-Agenten, die große Teile von Code schreiben, sowie das sogenannte „Vibe Coding“ sind real und überzeugend. Daraus folgt jedoch keineswegs, dass Unternehmenssoftware vollständig neu geschrieben oder breitflächig ersetzt wird.

Entscheidend ist die Selektivität. Einfache Anwendungssoftware mit nur einem Produkt – insbesondere Tools, die am Rande von Arbeitsabläufen angesiedelt sind – wird mit der Zeit leichter zu kopieren oder zu ersetzen sein. Diese Produkte konkurrieren in der Regel eher über ihre Funktionalität als darüber, wie tief sie in den täglichen Betrieb eingebettet sind.

Dagegen nehmen geschäftskritische System-of-Record-Plattformen eine völlig andere Rolle ein. Sie enthalten die wichtigsten operativen, finanziellen und regulatorischen Daten eines Unternehmens und sind stark in Prozesse und Abteilungen integriert. Zuverlässigkeit, Sicherheit, Compliance, Verfügbarkeit und langfristiger Support sind hier mindestens ebenso wichtig wie Funktionsumfang. Die Wechselkosten sind hoch, das langfristige Ersatzrisiko strukturell niedrig.

Unternehmen wie ServiceNow, Intuit, SAP und Roper sind Beispiele für diese Kategorie. Ihr Wertversprechen geht weit über die Softwarefunktionen hinaus: Es geht darum, den geschäftlichen Kontext zu beherrschen, Arbeitsabläufe zu koordinieren und tief in den täglichen Betrieb eingebettet zu sein. In vielen Fällen erhöht KI den strategischen Wert dieser Plattformen, anstatt ihn zu untergraben, da die Intelligenz direkt dort eingesetzt wird, wo die Daten bereits vorhanden sind.

Zugestanden: Die jüngsten Ergebnisse haben die Erwartungen geringfügig verfehlt (um rund 1 %). Gleichwohl wächst Microsoft weiterhin mit etwa 15 % beim Umsatz, das EPS legte um mehr als 20 % zu, und Azure wächst nach wie vor mit rund 38 % (Details unten). SAP meldete ein Wachstum der Cloud-Bookings von 25 % und ein Umsatzwachstum von 11 % und hält an einer Beschleunigung der Dynamik fest. ServiceNow steigerte seine Umsätze um nahezu 20 % und erwartet ein ähnliches Tempo für das kommende Jahr.

Insgesamt reift das Wachstum im Cloud-Softwaremarkt. Obwohl schätzungsweise erst rund 40 % der Workloads in der Cloud liegen, ist die Durchdringung in einigen Segmenten (z. B. CRM, HCM) bereits höher, während andere Bereiche – wie ERP oder Datenbank-Infrastrukturen, in die wir investiert sind – noch überwiegend On-Premise betrieben werden. Das eröffnet einen längeren Wachstumspfad. Die Wachstumsverlangsamung ist folglich kein Ergebnis von KI-Disruption. Für die meisten Unternehmen sind KI-Umsatzbeiträge derzeit noch zu gering, um das Gesamtwachstum spürbar zu beschleunigen.

Kommentar zu den Ergebnissen von Microsoft

Die Ergebnisse von Microsoft waren stark. Das Umsatzwachstum betrug 15 %, der Gewinn stieg um mehr als 20 %, während Azure weiterhin mit einer Rate von 38 % wächst, wenn auch leicht unter den Erwartungen.

Microsoft merkte an, dass es ein Wachstum von ~40 % bei Azure hätte erzielen können – was unserer Meinung nach eher den Aktienkurs gestützt hätte –, da die Nachfrage weiterhin das Angebot übersteigt. Stattdessen priorisiert das Unternehmen die Zuweisung von GPUs für seine eigenen Anwendungen (insbesondere Copilot) und die interne Forschung und Entwicklung, einschließlich der Entwicklung proprietärer KI-Modelle. Die Anleger hatten auf eine deutlichere positive Überraschung bei Azure gehofft und bleiben gegenüber Copilot vorsichtig, insbesondere angesichts der Unsicherheit hinsichtlich seines Bruttomargenprofils.

Das Management betrachtet Copilot als strategisch wichtig für den Schutz der langfristigen Positionierung von Microsoft. Microsoft gab außerdem bekannt, dass die Zahl der bezahlten M365 Copilot-Lizenzen 15 Millionen erreicht hat; JPMorgan schätzt, dass dies einer Durchdringung von etwa 3–6 % der berechtigten Installationsbasis entspricht. Eine Umfrage von Morgan Stanley stützt den längerfristigen Einführungsprozess weiter, da 80 % der CIOs angaben, dass sie M365 Copilot innerhalb der nächsten 12 Monate einsetzen wollen.

Die Bedenken der Anleger erstrecken sich auch auf das Engagement von Microsoft bei OpenAI, nachdem ein 250-Milliarden-Dollar-Deal angekündigt und bekannt gegeben wurde, dass OpenAI 45 % der verbleibenden Leistungsverpflichtungen (RPO) ausmacht. Allerdings wuchs die RPO ohne OpenAI um solide 28 %, was auf eine breit angelegte zugrunde liegende Nachfrage hindeutet. Es kann mehrere Quartale dauern, bis die nächste große Veröffentlichung von OpenAI (ChatGPT-6) einen klareren Datenpunkt dafür liefert, wie sich die Wettbewerbslandschaft unter den KI-Entwicklern voranschreitet.

Schließlich stellen einige Investoren die Entscheidung von Microsoft in Frage, eigene KI-Modelle zu entwickeln, und bezweifeln, dass das Unternehmen in diesem Bereich erfolgreich sein kann. Angesichts eines Kurs-Gewinn-Verhältnisses von etwa 21 für das Geschäftsjahr 2027 und einem EPS-Wachstum im hohen Zehnerbereich sind wir der Meinung, dass sich das Abwarten für Investoren lohnt.

Zwei häufig unterschätzte Realitäten der KI-Einführung

Erstens: Selbst führende KI-Labs stützen sich weiterhin auf klassische Unternehmenssoftware-Plattformen wie Salesforce oder Workday für ihre zentralen internen Abläufe. Wenn KI-native Organisationen diese Systeme nicht durch GenAI-basierte Alternativen ersetzen, unterstreicht dies, wie schwierig es ist, ein System-of-Record zu replizieren.

Zweitens: Unternehmenssoftware ist nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch verankert. Mitarbeitende haben über Jahre hinweg Erfahrung im Umgang mit bestimmten Plattformen gesammelt. Ein Softwarewechsel bedeutet daher auch, Organisationen neu zu schulen und vorübergehend Effizienz einzubüßen – häufig ein Kostenfaktor, der die eigentliche Softwarelizenz bei Weitem übersteigen kann.

Einen spürbareren Einfluss könnte KI auf die IT-Budgets haben. Zwar wachsen die Budgets weiterhin, doch sind sie nicht unbegrenzt, und KI-Initiativen müssen aus denselben Mitteln finanziert werden. Zusätzliche Ausgaben für KI können daher längerfristig Druck auf die Wachstumsraten ausüben. Wie wir nachfolgend noch detaillierter ausführen, spiegeln die aktuellen Bewertungen bereits niedrigere Wachstumserwartungen wider, die aus unserer Sicht zu pessimistisch sind.

Eine breit angelegte Umfrage von Bernstein unter CIOs großer Unternehmen zeigt zudem eine zunehmende Präferenz, KI über bestehende SaaS-Anbieter zu implementieren.

Das Nullsummen-Missverständnis rund um KI

Die Annahme, dass KI „Software zerstören“ wird, beruht implizit auf einem Nullsummenverständnis.

Der globale Markt für Enterprise-Infrastruktursoftware wird laut (Gartner) auf rund 600 Milliarden US-Dollar geschätzt. Redburn hat berechnet, dass in den USA etwa 38 Millionen Menschen in Rollen arbeiten, in denen ein bedeutsamer Anteil der Aufgaben automatisiert werden könnte – ein Arbeitskostenvolumen von insgesamt rund 2,8 Billionen US-Dollar. Sollte KI substanziell disruptiv wirken, dürfte der Druck daher wesentlich eher auf Dienstleistungen und arbeitsintensiven Tätigkeiten liegen als auf der Softwareebene selbst, die weniger als 1 % des globalen BIP ausmacht.

In der Praxis erwarten wir, dass KI auf bestehende Software aufgesetzt wird und unterstützt, wie Menschen arbeiten – anstatt die Plattformen zu ersetzen, auf denen die Unternehmensdaten bereits gespeichert sind.

Die Einführung erfolgt schrittweise, nicht binär

Generative KI ist von Natur aus probabilistisch. Ihre zuverlässige Integration in geschäftskritische Unternehmensabläufe wird Zeit brauchen. In Unternehmensabläufen ist kein Platz für Halluzinationen.

Darüber hinaus müssen viele Unternehmen zunächst grundlegende Voraussetzungen schaffen: die Migration in die Cloud, die Integration bestehender Systeme und die Bereinigung ihrer Datenbestände, damit diese überhaupt effektiv in KI-gestützten Prozessen genutzt werden können. Diese Schritte sind Voraussetzungen für eine substanzielle KI-Einführung – Bereiche, in denen aus unserer Sicht insbesondere Anbieter von Infrastruktursoftware (wie Snowflake oder Datadog) profitieren dürften.

Ob KI-Labs oder etablierte Softwareanbieter als Erste skalierbare Enterprise-Workflows entwickeln werden, ist derzeit offen. Klar ist jedoch, dass dieser Übergang evolutionär und nicht abrupt erfolgen wird. Absehbar werden Unternehmen weiterhin ein „Human-in-the-Loop“-Modell verfolgen: KI-Agenten unterstützen und beschleunigen Prozesse, während Menschen Validierung, Aufsicht und finale Entscheidungen übernehmen. Da diese Interaktion dort stattfindet, wo Mitarbeitende ohnehin arbeiten, wird KI mit hoher Wahrscheinlichkeit in bestehende Softwareumgebungen eingebettet, statt als eigenständiger Ersatz zum Einsatz zu kommen.

Wie sehen wir die weitere Entwicklung?

Den Tiefpunkt eines Marktzyklus zu bestimmen, ist naturgemäß schwierig. Die Märkte können über längere Zeit irrational bleiben – deutlich länger, als es die Fundamentaldaten rechtfertigen würden.

Gleichzeitig haben die Bewertungen erheblich korrigiert. Viele Softwareunternehmen haben sich im Marktwert halbiert, während Umsatz und Gewinn weiterhin in soliden Größenordnungen wachsen. Einige Titel werden inzwischen zu oder sogar unter Markt-Multiplikatoren gehandelt, wobei manche Bewertungen implizit nur noch sehr begrenztes zukünftiges Wachstum unterstellen.

Nach unserer Einschätzung liegt der faire Wert vieler dieser Unternehmen deutlich über den aktuellen Kursniveaus. Ein Verkauf auf diesen Levels würde weitgehend die Sorge widerspiegeln, dass sich das Umfeld kurzfristig weiter eintrüben könnte – nicht jedoch eine fundamentale Veränderung oder einen Verlust des langfristigen Vertrauens in die Geschäftsmodelle.

Welche Faktoren könnten Wert freisetzen?

Mehrere potenzielle Katalysatoren stechen hervor:

• Margenausweitung: Softwareunternehmen profitieren selbst von AI-getriebenen Produktivitätssteigerungen, insbesondere in der Softwareentwicklung. Dies dürfte die Margen stützen und die anfänglich niedrigeren Bruttomargen bei AI-bezogenen Umsätzen ausgleichen.
• Höhere Sichtbarkeit bei KI-Umsätzen: Wenn Kunden ihre Cloud-Migrationen abschließen, Daten integrieren und Arbeitsabläufe anpassen, sollten KI-bezogene Umsätze greifbarer werden. Wir gehen davon aus, dass sich dies im Laufe des nächsten Jahres in einer klareren Monetarisierung und einem besser vorhersehbaren Beitrag niederschlagen wird.
• Optionalität bei Kapitalrückführung: Die meisten großen Softwareunternehmen verfügen über starke Bilanzen und eine robuste Generierung von freiem Cashflow. Bei den aktuellen Bewertungsniveaus schafft dies Spielraum für beschleunigte Aktienrückkäufe, was eine Abwärtsunterstützung bietet und den Wert pro Aktie im Laufe der Zeit steigert.
• Stabilisierung der Kapitalflüsse: Sobald die Volatilität nachlässt und sich die Korrelationen normalisieren, gehen wir davon aus, dass die Anleger wieder aktiv werden, da sich die Kursentwicklung stabilisiert und die Fundamentaldaten wieder an Bedeutung gewinnen.

Fazit

Der jüngste Ausverkauf spiegelt eher eine Verschiebung der Marktdynamik und eine erhöhte Unsicherheit in Bezug auf KI wider als eine grundlegend falsche These. Das Wachstum reift zwar und die kurzfristige Volatilität könnte anhalten, aber der Markt hat schnell reagiert und langfristige Risiken, die unserer Meinung nach überbewertet sind, bereits eingepreist.

Hochwertige Softwareunternehmen – insbesondere geschäftskritische Systems-of-Record-Plattformen – sind tief in Unternehmensprozessen verankert, profitieren von strukturell hohen Wechselkosten und generieren weiterhin starke Cashflows. Auf dem aktuellen Bewertungsniveau implizieren die Kurse eine strukturelle Beeinträchtigung, die wir durch die Fundamentaldaten nicht bestätigt sehen.

Mit der Zeit, wenn sich die Unsicherheit über die KI-Adaption reduziert und die Fundamentaldaten wieder stärker durchschlagen, sollte sich die Lücke zwischen Preis und intrinsischem Wert aus unserer Sicht schließen.