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Salesforce und Oracle brechen ein, während Vibe Coding und ergebnisbasierte Preismodelle SaaS neu ordnen - Wöchentlicher SaaS/Software-Podcast-Rückblick - Woche vom 19. Juli 2026

SaaS- und Software-Podcast-Intelligence für die Woche vom 12. bis 19. Juli 2026. Betreiber und Investoren beschäftigten sich mit einer rund 1,4 Billionen Dollar schweren Neubewertung der Softwarebranche, dem Wandel von sitzplatzbasierten hin zu ergebnis- und nutzungsbasierten Preismodellen, der Bedrohung durch „Vibe Coding" – Unternehmen, die sich eigene Tools bauen –, billigen, kommoditisierten KI-Modellen und der Frage, ob sich die Kapitalausgaben für KI-Rechenzentren überhaupt rechnen, mit konkreten Einschätzungen zu Salesforce, Oracle, Microsoft, CrowdStrike, Palo Alto Networks und weiteren.

Wöchentlicher SaaS/Software-Podcast-Rückblick

Woche vom 19. Juli 2026: Salesforce und Oracle brechen ein, während Vibe Coding und ergebnisbasierte Preismodelle SaaS neu ordnen

Die Ein-Satz-Version: In dieser Woche hörte die Frage „Ist Software tot?" auf, eine beängstigende Abstraktion zu sein, und wurde zu einer Sammlung harter Zahlen, echter Zitate und namentlich benannter Gewinner und Verlierer. Fast jedes ernsthafte Software-Gespräch in den Podcasts kreiste um dieselbe Handvoll Ideen: einen Verlust von rund 1,4 Billionen Dollar am Software-Marktwert seit Ende 2025, eine schnelle Abkehr von der Abrechnung „pro Login" hin zur Abrechnung nach Ergebnissen, eine Welle von Unternehmen, die eigene Software bauen statt sie zu kaufen ("Vibe Coding"), sowie eine wachsende Sorge, dass sich der Billionen-Dollar-Ausbau der KI-Rechenzentren am Ende nicht rechnen könnte. Die Stimmung war nicht "Software ist am Ende". Sie kam eher dem nahe, was ein erfahrener Investor formulierte: Software "ist nicht tot. Sie ist nur schwieriger geworden."

Im Folgenden: die Themen, zu denen alle immer wieder zurückkehrten, die Debatten, in denen kluge Köpfe schlichtweg anderer Meinung waren, und ein Unternehmen-für-Unternehmen-Überblick darüber, wer gelobt und wer schlechtgeredet wurde.

1. Dominante Themen

Thema 1, Die "SaaSpokalypse" und die große Bewertungsbereinigung

Das mit Abstand lauteste Thema war der Einbruch der Softwarebewertungen und die Frage, ob es sich um eine faire Neubewertung oder eine Überreaktion handelt. Die klarste Einordnung kam von Ahmad AlZaini, Gründer des mit 13 Mrd. Dollar bewerteten Restaurant-Software-Unternehmens Foodics, bei with Loulou(16. Juli). Er brachte den Ausverkauf mit einem konkreten Auslöser in Verbindung: "In dem Moment, als Anthropic dieses Modell [im Februar] auf den Markt brachte, betrug der Ausverkauf am US-Markt rund 300 Milliarden Dollar... bei Software, bei SaaS." Von Oktober 2025 an gerechnet, so sagte er, "beläuft sich der Verlust an Marktkapitalisierung auf etwa 1,4 Billionen Dollar... Figma hat 70, 80 Prozent seines Wertes verloren, Salesforce 30, 40 Prozent." Seine Diagnose, warum das so ist: "Früher haben sich Investoren eingeredet, dass SaaS-Wachstum an das [Sitzplatz-]Wachstum gekoppelt ist" – je mehr Mitarbeiter man einstellt, desto mehr Software-Sitzplätze kauft man –, und "sie stellen fest, dass das nicht mehr stimmt. Weil Unternehmen nicht mehr zwangsläufig mehr Leute einstellen."

Aber, und das ist die wichtige Nuance, er beharrte darauf, dass das zugrunde liegende Geschäft in Ordnung ist: "Software stirbt eigentlich nicht. KI tötet Software nicht. Tatsächlich beträgt der Gesamtumsatz von Softwareunternehmen dieses Jahr 1,5 Billionen Dollar... ein Wachstum von 15 Prozent gegenüber dem Vorjahr." Die Aktien sind gefallen; die Nachfrage nicht.

Dieser Punkt – "es ist die Wachstumsrate, nicht der Tod von Software" – fand Widerhall bei The Official SaaStr Podcast(15. Juli), wo Rory O'Driscoll von Scale Venture Partners der Folge ihren Titel gab: "Software Isn't Dead. It's Gotten Harder." Seine Botschaft an Gründer: "Der Einbruch der SaaS-Bewertungsmultiples ist auf den Einbruch der SaaS-Wachstumsrate zurückzuführen... das durchschnittliche Unternehmen wuchs früher mit 30 Prozent, und jetzt? Es liegt unter 10 Prozent... Sie sterben also nicht grundlos. Die Wall Street ist nicht einfach nur gemein, die Wall Street ist hinter ihnen her, weil sie nicht wachsen."

Vor Ort ist der Einbruch brutal. Bei Money School Elite(16. Juli) sagte ein Vermögensverwalter für vermögende Privatkunden, dass SaaS-Aktien "um 50 Prozent" gefallen seien, Private-Credit-Portfolios "um 25 bis 50 Prozent", und dass seine Klienten die naheliegende Frage stellten: "Ist das übertrieben?"

Thema 2, Von "Bezahlen für Logins" zu "Bezahlen für Ergebnisse"

Wenn Sitzplätze als Preismodell tot sind, was tritt an ihre Stelle? Fast alle kamen zur gleichen Antwort: Nutzung und Ergebnisse. AlZaini erneut: "2030 werden Menschen anfangen, Ergebnisse, Resultate und Nutzung zu verkaufen... sie werden nicht pro Sitzplatz bezahlen." Statt sich in ein Portal einzuloggen, um einen Menüpreis zu ändern, "werden Sie einfach mit Ihrem Agenten sprechen."

Die konkreteste Version kam von Bret Taylor, Chairman von OpenAI und CEO des KI-Agenten-Startups Sierra sowie ehemaliger Co-CEO von Salesforce, bei Squawk on the Street(16. Juli). Sein Pitch für ein neues Preismodell: "Mit einem Sierra-Agenten zahlen Sie nicht für Tokens. Sie zahlen für gelieferte Geschäftsergebnisse. Sie zahlen dafür, dass dieser Termin gebucht wurde." Er war unverblümt darüber, was das für traditionelle Softwareunternehmen bedeutet: "Ich denke, das würde vielen Softwareunternehmen Angst einjagen. Wenn sie an das Abo-Modell gewöhnt sind, und wir fangen an, für Ergebnisse zu bezahlen, könnte das ein längeres Gespräch werden." Sierras neues Produkt "Horizon" verfolge, so sagte er, "langfristige Ziele" – ein Kunde aus dem Gesundheitswesen habe "100.000 Überweisungen... die jedes Jahr unerledigt bleiben", und ein Sierra-Agent werde "den Facharzt telefonisch kontaktieren, um diesen Termin zu vereinbaren", über Tage oder Wochen hinweg, um diesen verlorenen Umsatz zurückzuholen.

Preisexperte Dan Balcauski nannte bei Navigating the Customer Experience(14. Juli) eine eindrückliche Zahl, die zeigt, wie viel Aufruhr das verursacht: Von allen Anbietern von Anwendungssoftware, die KI-Funktionen ausgeliefert haben, "haben 100 Prozent innerhalb von 18 Monaten ihre Preisgestaltung und Paketierung überarbeitet." Sein praktischer Rat ist eine neue "Early-Access"-Phase zwischen Beta und allgemeiner Verfügbarkeit, in der ein Unternehmen "seine Limits ankündigt... diesen Funktionen einen Preis gibt, aber diese Limits nicht durchsetzt oder abrechnet" – eine Möglichkeit, Kunden zu gewinnen, bevor die Abrechnung beginnt, sodass "der CFO keinen Schlaganfall bekommt", wenn die Token-Rechnung eintrifft. Eine verwandte Diskussion bei AI to ROI(16. Juli) skizzierte den Migrationspfad: KI-native Dienstleistungsunternehmen "beginnen mit arbeitsbasierter Preisgestaltung, weil Käufer das verstehen", und wechseln dann "sobald ihre KI-Fähigkeiten ausreifen" zu ergebnisbasierter Preisgestaltung.

Thema 3, "Vibe Coding": eigene Software bauen statt sie zu kaufen

Eine wirklich neue Wettbewerbsbedrohung tauchte immer wieder auf: Unternehmen, die mit KI intern das bauen, was sie früher von Softwareanbietern gekauft haben. The Accounting Podcast(17. Juli) hatte die anschaulichsten Beispiele: Starbucks "will seine Softwareausgaben, die derzeit bei 400 Millionen Dollar pro Jahr liegen, eliminieren oder drastisch senken." Eine unter den Top 100 gelistete Wirtschaftsprüfungsgesellschaft brauchte ein Finanzberichtstool, das von einem Anbieter "rund 200.000 Dollar jährlich gekostet hätte", und "stattdessen nutzte das Team KI, Word und Excel und baute es selbst." Ein anderer CEO erhielt ein Angebot über 300.000 Dollar pro Jahr für Prüfsoftware und "baute stattdessen eine App für unter 30.000 Dollar mithilfe von Vibe Coding" (Claude plus Retool). Die Moderatoren wiesen ehrlich auf den Haken hin: "Er ist der Einzige, der weiß, wie es funktioniert" – ein Single-Point-of-Failure-Risiko, auf das Anbieter setzen, um den Schaden zu begrenzen. Xero hingegen setzt genau darauf und teilt seinen Nutzern mit: "Wir gehen nicht mehr hinter traditionellen Entwicklern her. Wir gehen hinter... Buchhaltern her... damit sie ihren eigenen Code per Vibe Coding schreiben."

Auch die Venture-Welt sieht dieselbe Welle von der Angebotsseite. Wix-Gründer Avishai Abrahami räumte bei 20VC(13. Juli) auf erfrischende Weise offen ein, dass dies teilweise eine marktschrumpfende Kraft ist ("vielleicht 20 Prozent... der TAM, der 100 Prozent war, ist jetzt 80 Prozent"), argumentierte aber, dass die meisten Kleinunternehmen das nicht selbst tun werden: "Ihr Geschäft im Leben ist es, Pizza zu machen." Wix' Absicherung ist Base44, das Vibe-Coding-Startup, das es gekauft hat – bekanntlich ein Ein-Personen-Unternehmen – für "rund 80 Millionen Dollar", das jetzt "wahrscheinlich den doppelten Umsatz erzielt, für den man es gekauft hat."

Thema 4, Die Modell-Ebene wird kommoditisiert, und das könnte gut für Software sein

Eine wichtige Storyline war ein Preiskrieg zwischen den zugrunde liegenden KI-"Modellen" und was das für alles bedeutet, was darauf aufbaut. Bei Big Technology Podcast(17. Juli) gingen die Moderatoren durch die vielfach geteilte Analyse des Investors Gavin Baker zu Chinas neuem Kimi-K3-Modell. Seine Kernaussage: Eine Welt mit "nur 2 bis 3 dominanten Frontier-Labs mit 90 Prozent Inferenz-Marge ist netto negativ für jede andere Ebene." Also: "Alles, was die Margen auf der Modell-Ebene senkt und den Wettbewerb verstärkt, ist gut für jede andere KI-Ebene: Strom, Halbleiter, Hyperscaler... und ja, sogar Software." Kimi K3 sei "40 Prozent billiger als GPT-5.6, 70 Prozent billiger als Fable" und dabei qualitativ konkurrenzfähig – anders als frühere chinesische Modelle, die rein über den Preis konkurrierten.

Die praktische Lesart für Software-Investoren: Wenn rohe Intelligenz billig und austauschbar wird, verschiebt sich der Wert zu jedem, der die Kundenbeziehung, die Daten und den Workflow besitzt. Bret Taylor brachte genau dieses Argument: "Die KI selbst wird immer stärker kommoditisiert... Was bleibt Ihnen dann? Sie haben Ihre Beziehungen zu Ihren Kunden und Sie haben das Gedächtnis all dieser Interaktionen." Microsofts Satya Nadella prägte einen Begriff dafür, warum Käufer vorsichtig sein sollten, ihre Daten direkt an einen Modellhersteller weiterzugeben – das "umgekehrte Informationsparadox": "Sie zahlen im Grunde zweimal für Intelligenz, einmal mit Geld und einmal mit... dem proprietären Wissen, das Sie preisgeben müssen, um diese Intelligenz nützlich zu machen."

Thema 5, Der Ausbau der KI-Rechenzentren: Wer zahlt, und geht die Rechnung auf?

Selbst bei software-fokussierten Sendungen war der Elefant im Raum der Billionen-Dollar-Infrastrukturausbau hinter KI. Schätzungen flogen umher: Facts vs Feelings(15. Juli) zitierte einen Anstieg der Hyperscaler-Investitionsausgaben "von ursprünglich prognostizierten 470 Milliarden Dollar 2026 auf 740 Milliarden Dollar", und 2027 "von 530 Milliarden auf fast 900 Milliarden Dollar" – ein Sprung von "1,7 Prozent auf 2,5 Prozent des US-BIP." Squawk Pod(17. Juli) zitierte Schätzungen für 2026, die "von 500 Milliarden auf 700 Milliarden Dollar" gestiegen seien.

Das bärische Gegengewicht war Jim Chanos bei RiskReversal Pod(17. Juli). Seine Schlüsselkennzahl: Der Return on Incremental Invested Capital (ROIIC) der Hyperscaler ist als Gruppe "von 40 Prozent pro Jahr vor anderthalb Jahren auf heute etwa 20 Prozent gefallen. Und wenn die Ausgaben so weitergehen... wird er sich auf 10 Prozent zubewegen." Seine für Software-Investoren relevanteste Warnung: "Niemand, der von NVIDIA abhängig ist, um zu existieren, sollte zu einer höheren Bewertung gehandelt werden als NVIDIA selbst. Und doch tun das sehr, sehr viele Unternehmen." Er wies auch darauf hin, dass der gesamte Ausbau darauf beruht, dass kurzfristige Verträge langfristige Anlagen finanzieren: "Menschen gehen langfristige Kapitalprojekte auf Basis kurzfristiger Spotpreise ein... das ist eine erschreckende Sache."

Der Aspekt des Vertragspartner-Risikos tauchte bei The Dividend Cafe(17. Juli) auf und zitierte S&Ps Herabstufung der Bonität von Oracle: OpenAI mache "etwa die Hälfte der 638 Milliarden Dollar an verbleibenden Leistungsverpflichtungen" aus. "Sollte OpenAI Oracle nicht bezahlen können... würde Oracle auf massiven Rechenzentrum-Leasingverträgen sitzen bleiben, aus denen es möglicherweise nicht aussteigen kann." Der Moderator fügte hinzu, dass Hyperscaler "bereits über 100 Prozent ihres freien Cashflows" für KI ausgegeben hätten, was neue Schulden oder Aktienausgaben erzwinge.

Thema 6, Cybersicherheit: die eine Softwarenische, in der KI eindeutig Rückenwind bedeutet

Cyber war der Teilsektor, in dem die KI-Geschichte eindeutig als positiv für die Nachfrage gelesen wird, ausgeglichen durch sehr hohe Bewertungen und eine wahre Deal-Flut. Mehr zu den Namen weiter unten, aber die durchgängige Linie (von Wall Street Wildlife, 12. Juli) lautet, dass KI Angriffe billiger und gefährlicher macht, sodass "die Welt etwa das Zehnfache der heutigen Cybersicherheit braucht."

Thema 7, Infrastruktur-Software: Datenbanken, gebaut für Agenten, nicht für Menschen

Auf der Datenplattform-Seite lautet die These, dass der Nutzer von Software zunehmend ein KI-Agent statt eines Menschen wird. Databricks-Mitgründer Reynold Xin beschrieb bei DataFramed(13. Juli) neue Produkte – LTAP (eine Plattform, die Transaktions- und Analysedaten vereint), Echtzeitabfragen unter 100 Millisekunden und eine Governance-Ebene für Agenten – und argumentierte, "man muss komplett neu durchdenken, wie Datenbanken und Data Warehouses gebaut werden", nun da nicht Analysten, sondern Agenten die Hauptnutzer sind.

2. Zentrale Debatten

Debatte 1, Ist SaaS tot oder nur neu bewertet? (Bären vs. "es ist schwieriger, nicht tot")

Auf der einen Seite hat der Markt brutal abgestimmt – ein Wertverlust von rund 1,4 Bio. Dollar, SaaS-Aktien rund 50 Prozent im Minus. Auf der anderen Seite argumentieren Betreiber und Investoren, dass die Angst den Fundamentaldaten davongelaufen ist. Rory O'Driscoll (SaaStr): "Software ist nicht tot. Sie ist nur schwieriger geworden... es ist knifflig, aber sie ist nicht tot." Canva-Mitgründer Cameron Adams wies bei Masters of Scale(14. Juli) die "SaaSpokalypse" glatt zurück: "Diese Vorstellung, dass es einen einzigen Ort geben wird, zu dem die ganze Welt geht, um ihre gesamte Arbeit zu erledigen – ich glaube nicht, dass das Realität wird. Tools wie Canva, die sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren... werden in der Lage sein, ein weitaus tieferes Erlebnis zu schaffen." Das Value-Argument für abgestrafte Software wurde bei Yet Another Value Podcast(14. Juli) konkret anhand des Wirtschaftsprüfungs-Rollups CBIZ ($CBZ) vorgetragen: Der Gast argumentierte, die Aktie sei gefallen, weil sie "früher mit dem 18-Fachen gehandelt wurde, weil wir dachten, das sei rezessionsresistent", und jetzt "fürchtet jeder... dass KI-Automatisierung die Branche zerstören wird", aber gut kapitalisierte etablierte Anbieter "seien in einer Zeit der KI-Disruption... in der Lage, massiv zu profitieren", indem sie schwächere Konkurrenten konsolidieren (die Aktie handelt nahe "dem 9-Fachen des freien Cashflows"). Der Streitpunkt: ob KI die Wachstumsrate von Software dauerhaft deckelt, oder ob die stärksten Franchises wieder beschleunigen und die heutigen Bewertungsmultiples ein Geschenk sind.

Debatte 2, Sitzplatzbasierte vs. ergebnis-/nutzungsbasierte Preismodelle

Fast alle sind sich einig, dass Sitzplätze unter Druck stehen, aber es gibt echte Uneinigkeit darüber, wie schnell und wie sauber der Wechsel vonstattengeht. Das Lager der ergebnisbasierten Preisgestaltung (Bret Taylor/Sierra, Foodics, AI to ROI) sieht ihn als unvermeidlich und unmittelbar bevorstehend an. Die Skeptiker weisen darauf hin, wie chaotisch es in der Praxis ist – Dan Balcauskis "100 Prozent überarbeitete Preise innerhalb von 18 Monaten" ist eine Geschichte des Chaos, nicht eines sauberen Übergangs, und er warnt, dass "wir sehr viele Preisänderungen explodieren sehen, nicht weil Unternehmen sie ändern, sondern weil sie sie schlecht kommunizieren." Der Streitpunkt: Ergebnisbasierte Preisgestaltung bringt Anbieter und Kunde in Einklang, macht aber auch den Umsatz schwerer prognostizierbar – ein echtes Problem für Software-Bewertungsmultiples an öffentlichen Märkten, die auf vorhersehbaren wiederkehrenden Umsätzen aufgebaut waren.

Debatte 3, Hilft billige, kommoditisierte KI Software, oder schadet sie ihr?

Gavin Bakers Rahmen (über Big Technology) ist, dass die Kommoditisierung von Modellen "ein Segen für Software" sei – billigere Inputs, mehr Marge für die Anwendungsebene. Die bärische Antwort, formuliert bei Marketing in the Age of AI(13. Juli): Wenn alles, was man ist, "ein cleverer Prompt... ist, dann hat man kein Geschäft. Man hat einen Wrapper", und "das Foundation-Modell liefert Ihre Funktion kostenlos mit." Der Streitpunkt: Billige Intelligenz belohnt Softwareunternehmen mit echten Burggräben (proprietäre Daten, klebrige Workflows, eigener Vertrieb) und vernichtet die dünnen Wrapper dazwischen.

Debatte 4, Ist der Ausbau der KI-Rechenzentren eine Blase? (Chanos-Bärenszenario vs. "man kann den Zug nicht stoppen"-Bullenszenario)

Chanos' These der sich verschlechternden ROIC (40 % → 20 % → 10 %) steht der Bullenansicht bei TFTC(18. Juli) gegenüber: "Die Zahnräder drehen sich, und man kann den Zug nicht stoppen", und die Hyperscaler "besitzen die Recheninfrastruktur, sodass sie davon profitieren, egal ob OpenAI oder Anthropic Erfolg hat." Peter Schiff nahm bei The Peter Schiff Show(15. Juli) die härteste Position ein: Die Hardware "wird in 2 bis 3 Jahren obsolet, statt 20 bis 30 Jahre zu halten, was das eigentlich zu Betriebsaufwand statt Kapitalinvestition macht." Der Streitpunkt: ob sich die aktuellen Ausgaben jemals akzeptabel rentieren werden, oder ob Ende 2026/2027 der Moment kommt, in dem, so Chanos, "die Leute anfangen, den Stift anzusetzen... und sagen, Moment mal, ergibt diese nächste Billion Dollar überhaupt Sinn, wenn man damit nur 50 Milliarden verdient? Das kann man auch mit Staatsanleihen verdienen."

Debatte 5, Können etablierte Anbieter wie Salesforce und ServiceNow KI-Agenten tatsächlich monetarisieren?

Der optimistische Fall kam direkt aus dem Inneren von Salesforce bei Everyday AI(14. Juli): Sein Slack-Bot sei "die am schnellsten wachsende Funktion in der Geschichte von Salesforce", mit "1,8 Millionen Slack-Bot-Nachrichten... allein letzte Woche innerhalb des Vertriebs von Salesforce-Mitarbeitern versendet", positioniert als "die 2 Prozent Ihrer KI-Ausgaben, die den Wert der übrigen 90 Prozent freisetzen." Der skeptische Fall kam von einem Analysten-Panel für Unternehmenssoftware bei WBSRocks(14. Juli): Salesforces Agentforce lebe in "einem ummauerten Garten" ohne "vollständigen Geschäftskontext" (die meisten Unternehmen betreiben auch ServiceNow, eigene Apps usw.), die Preis-"Paketierung ist noch nicht ganz ausgearbeitet", und "sollten die DevOps-Fähigkeiten von Agentforce ausreifen, wird diese Salesforce-exklusive Positionierung fast zu einem Single Point of Failure." Der Streitpunkt: Etablierte Anbieter besitzen die Daten und den Kunden, aber KI-native Herausforderer (Sierra, Legora) sind nicht durch veraltete Preismodelle belastet und bewegen sich schneller.

Debatte 6, Selbst bauen vs. kaufen (Vibe Coding)

Bereits oben behandelt – das Risiko für Anbieter (Starbucks senkt eine Softwarerechnung von 400 Mio. Dollar; Firmen ersetzen Tools im Wert von 200.000 bis 300.000 Dollar durch selbstgebaute für unter 30.000 Dollar) gegenüber der Entgegnung "Softwareanbieter verlieren noch keinen Schlaf", dass selbstgebaute Tools ein Single-Person-Key-Man-Risiko bergen und keinen Support bieten. Der Streitpunkt: ob "von der KI dokumentierter" Code und bessere Tools letztlich das Wartbarkeitsproblem neutralisieren, das heute die etablierten Anbieter schützt.

Debatte 7, Wo fließt der Wert hin – Modelle, Infrastruktur oder Anwendungen? (Coatues Sicht auf Talent und Kapital)

Bei How I Invest with David Weisburd(13. Juli) argumentierte ein Coatue-Investor, dass der dauerhafte Vorteil bei den Frontier-Labs liegt, die "Talent und Kapital" haben, und wies darauf hin, dass OpenAI und Anthropic zusammen "über 80 Milliarden" an kolportiertem Umsatz haben, "der um 10 Milliarden Dollar pro Monat wächst", und dass in dieser Ära "Talent... weit wichtiger ist als in einer SaaS-Welt, in der alle SaaS-Unternehmen wie Hühnchen schmeckten (also alle ähnlich waren)." Das ist eine direkte Herausforderung an die These, dass "der Wert in die Anwendungsebene fließt."

3. Konkrete Namen: Wer wurde gelobt, wer schlechtgeredet

Börsennotierte Software und Infrastruktur

Salesforce (CRM), An der Aktie gemischt bis bärisch, beim Produkt-Engagement bullisch. Als eines der prominentesten Opfer der Neubewertung genannt (Foodics: "Salesforce, 30, 40 Prozent" im Minus). Bullischer Datenpunkt: die explosionsartige interne Nutzung des Slack-Bots (1,8 Mio. Nachrichten/Woche). Bärisch/skeptisch: die Grenzen des ummauerten Gartens von Agentforce und die unklare Preisgestaltung (WBSRocks).

Oracle (ORCL), Bärische Tendenz beim Kreditrisiko. Die S&P-Herabstufung und das OpenAI-Gegenparteirisiko (rund die Hälfte der 638 Mrd. Dollar an Verpflichtungen) wurden bei The Dividend Cafe behandelt. Chanos: Oracle "hat die schlechtesten dieser ROIIC-Kennzahlen." Bei The a16z Show(15. Juli) hingegen als Marktanteilsgewinner im Cloud-Geschäft genannt, mit "Azure, das viel Marktanteil an Oracle und CoreWeave und Google verliert."

Microsoft (MSFT), Scharf kritisiert bei der Umsetzung. In der a16z-Show war der Gast vernichtend: "Azure verliert viel Marktanteil... Ihre interne Chip-Initiative ist bei Weitem die schlechteste jedes Hyperscalers. GitHub Copilot scheitert. Microsoft Copilot ist immer noch schlecht... sie haben die beste B2B-Beziehung zu so vielen Unternehmen... aber am Ende haben sie kein tatsächliches Produkt, das sie ihnen verkaufen können." Der Neustart der GitHub-Copilot-Desktop-App wurde bei MacBreak Weekly(15. Juli) neutraler behandelt.

CrowdStrike (CRWD), Bullische These, aber "Nasenbluten"-Bewertung. Bei Wall Street Wildlife: ARR "5,5 Milliarden Dollar... 24 Prozent Wachstum gegenüber dem Vorjahr", ein Rekord-Free-Cashflow von "469 Millionen Dollar bei einer Free-Cashflow-Marge von 34 Prozent", eine "Marktkapitalisierung von 174 Milliarden Dollar", gehandelt zum "33-Fachen des Unternehmenswerts zu Umsatz." Der Bullenfall: KI macht Cyberangriffe weit gefährlicher und treibt die Nachfrage an; das flexible Kreditmodell "Falcon Flex" befeuert Land-and-Expand-Strategien; und der Umgang von CEO George Kurtz mit dem Ausfall von 2024 hat langfristiges Vertrauen geschaffen. Der Bärenfall: "auf Perfektion gepreist... ich weiß nicht, wie ruhig ich schlafen würde, wenn ich zu den heutigen Bewertungen kaufen würde."

Palo Alto Networks (PANW), Bullisch, aber "Frankenstein", und günstiger als CRWD aus einem bestimmten Grund. Next-Gen-Security-ARR "über 8 Milliarden Dollar", Marktkapitalisierung "228 Milliarden Dollar", "das 21-Fache des nachlaufenden Umsatzes" – teuer, aber "objektiv günstiger als CrowdStrike." Das ausgewiesene Wachstum liegt bei "31 Prozent... die tatsächliche Zahl liegt näher bei 14, 15 Prozent", weil ein großer Teil davon zugekaufter Umsatz ist: Das Unternehmen kaufte CyberArk (Identity Security) für "25 Milliarden Dollar" sowie den Observability-Anbieter Chronosphere. Der Kritikpunkt: eine "Frankenstein"-artige "Plattformisierung" zusammengeschraubter Produkte im Vergleich zu CrowdStrikes Single-Agent-Design.

Databricks (privat, aber ein Frühindikator), Stark bullisch. Coatue: CEO Ali Ghodsi hat mehrere Technologiewellen mitgeritten, und "Databricks' Wachstumsrate liegt jetzt bei über 80 Prozent" gegenüber Snowflakes "mittlerem zweistelligen Bereich." Neue Produkte für das Agentenzeitalter (LTAP, Echtzeit-Lakehouse) via DataFramed. Erreichte eine private Bewertung von "188 Milliarden Dollar" (Practical News, 18. Juli). Expandiert laut Resilient Cyber(16. Juli) auch in Richtung Cybersicherheit (Kauf von Panther).

Snowflake (SNOW), Relativ bärisch. Coatues Einschätzung war unvorteilhaft: Das langsamere Wachstum "spiegelt schwächeres Talent und schwächere strategische Entscheidungen wider" im Vergleich zu Databricks.

NVIDIA (NVDA), Der Bewertungsanker. Chanos: Nichts, was von NVIDIA abhängt, sollte über dessen eigener Bewertung gehandelt werden. Die a16z-Show identifizierte die eigentliche Bedrohung als kundenspezifische Chips – Google, das "Millionen von TPUs" produziert, Amazon "Millionen von Trainium-Chips" – mit dem provokanten Hinweis, dass Googles TPUs auf dem offenen Markt verkauft mehr wert sein könnten als intern behalten.

Micron (MU), Bärische Vorsicht von Chanos, der darauf hinwies, dass ein Unternehmen, "das vor drei Jahren noch negative Bruttomargen hatte", jetzt aufgrund langfristiger Speicherverträge (LTAs), die auf heutigen Spotpreisen beruhen, eine riesige Marktkapitalisierung zugesprochen bekommt.

IBM, Warnendes Beispiel. Der "schlechteste Tag in der Geschichte dieser Aktie" (laut Squawk on the Street) kam, nachdem das Unternehmen Kapitalausgaben im Vorfeld von Preiserhöhungen auf angebotsknappe Server, Speicher und Memory umgeleitet hatte.

Wix (WIX), Vom Gründer verteidigt, vom Markt abgestraft. Abrahami sagte, die Aktie "handle nach den Nachrichten anderer Unternehmen" – "vor allem danach, was OpenAI, Anthropic oder Google sagen" –, gab zu, dass der Base44-Rückkauf schlecht getimt war, verteidigte aber die rund 80-Mio.-Dollar-Übernahme von Base44 (jetzt ca. 160 Mio. Dollar Umsatz) sowie Aktienrückkäufe generell. Erwirtschaftet "etwa 400 Millionen Dollar pro Jahr an freiem Cashflow" und investierte "200 und ein paar Millionen Dollar in Base44."

CBIZ (CBZ), Konträre Value-Long-Position (Yet Another Value): handelt nahe dem 9-Fachen des freien Cashflows, gut positioniert, um kleinere, von KI bedrohte Wirtschaftsprüfungsgesellschaften zu konsolidieren; die Debatte drehte sich darum, ob das M&A-"Schwungrad" wieder gestartet oder weiter Aktien zurückgekauft werden sollen. Genannter Vorbehalt: 3,5-facher Verschuldungsgrad bei einem "existenziellen" KI-Risiko und ein alterndes Board.

Canva (privat), Bullisches Selbstporträt. Inzwischen "eine Viertelmilliarde Menschen... jeden Monat", mit dem Ziel von 1 Milliarde; hat "das weltweit erste fundamentale Design-Modell" gebaut; weist die SaaSpokalypse zurück. Wurde (von Foodics) auch als Teil dieses Wertewandel-Narrativs genannt.

Private KI-native Disruptoren (die zu beobachtenden Namen)

Sierra (Bret Taylor), ergebnisbasierte KI-Agenten; neues Langzeit-Produkt "Horizon"; zielt explizit darauf ab, Abo-basierte Softwarepreise abzulösen.

Legora, KI für den Rechtsbereich, bei All-In(13. Juli). Wachstum: "50 Prozent Quartal für Quartal in den letzten sieben Quartalen", und gerade eines der am schnellsten wachsenden Unternehmen im Enterprise-Bereich geworden, das "von 1 auf 150 [Millionen]" gelangt ist und damit Sierra überholt hat. Die Chance: Recht sei "ein Billionen-Dollar-Markt für Rechtsdienstleistungen pro Jahr... aber die Softwareausgaben liegen bei etwa 40 Milliarden Dollar. Das heißt, es sind 4 Prozent Software, 96 Prozent Dienstleistung." Kirkland Ellis allein "erwirtschaftet rund 10 Milliarden Dollar im Jahr", wobei Partner bis zu "4.000 Dollar pro Stunde" abrechnen. Legora setzt auf "vorgelagert eingesetzte Anwälte" (nach dem Vorbild von Palantirs vorgelagert eingesetzten Ingenieuren). Etablierte Anbieter wie LexisNexis und Westlaw wurden als von der KI-Unsicherheit "zermalmt" beschrieben. Der Wettbewerber Harvey wurde ebenfalls genannt.

Cursor/Anysphere, die auffälligste Finanzgeschichte, laut Marketing in the Age of AI: "hat mit einem kleinen Team rund 2 Milliarden Dollar annualisierten Umsatz überschritten", Bewertung "im Bereich von 50 bis 60 Milliarden Dollar... zu den Unternehmen mit dem höchsten Umsatz pro Mitarbeiter in der Geschichte der Technologiebranche." Bei a16z wurde erwähnt, dass es (zusammen mit Claude Code) GitHub Copilot deutlich überholt habe.

Lovable, "etwa 500 Millionen Dollar ARR, mehr als 8 Millionen Nutzer und eine Bewertung von rund 6,6 Milliarden Dollar", mit "mehr als 100.000 neuen Projekten... jeden einzelnen Tag." (Der CEO trat diese Woche ebenfalls bei All-In auf.)

Base44, das Ein-Personen-Unternehmen, das Wix für ca. 80 Mio. Dollar kaufte, jetzt mit ca. 160 Mio. Dollar Umsatz.

FieldGuide, KI-native Prüfungs-/Buchhaltungssoftware (AI to ROI): genutzt von "fast der Hälfte, 50 Prozent, der Top-100-US-Wirtschaftsprüfungsgesellschaften", darunter KPMG; Goldman Sachs "führte eine 75-Millionen-Dollar-Series-C-Runde bei einer Bewertung von 700 Millionen Dollar an." Konkurrent Luminance wurde mit "150 Millionen Rechtsdokumenten" trainiert.

OpenAI und Anthropic, die Frontier-Labs im Zentrum von allem. Bullenfall (Coatue): zusammen rund 80 Mrd. Dollar Umsatz, der um rund 10 Mrd. Dollar pro Monat wächst, dauerhafte Talent- und Kapital-Burggräben. Bärenfall (Big Technology, Motley Fool Hidden Gems, Tom Bilyeu's Impact Theory): Das 90-Prozent-Margen-Modellgeschäft wird durch Kimi K3, Grok und Meta kommoditisiert; OpenAI habe Berichten zufolge "2025 20,9 Milliarden Dollar verbrannt." Anthropics Antwort war eine Verschiebung hin zu Produkten – der Umsatz hat sich im vergangenen Jahr "verzehnfacht" –, und Claude Code wurde wiederholt als ein wirklich großartiges Produkt hervorgehoben. Zum IPO-Zeitpunkt sagte der CEO von PowerLaw bei Brew Markets(17. Juli), ein Börsengang von OpenAI sei jetzt "definitiv 2027... nicht 2026."

Stripe, Ramp, AlphaSense (private Finanzierungsrunden als Signale), Marketing in the Age of AI verfolgte den Geldfluss: Ramp sammelte "750 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 44 Milliarden Dollar" ein (Ausgaben-/KI-Kostenmanagement), AlphaSense "350 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 7,5 Milliarden Dollar" mit "650 Millionen Dollar ARR" (KI-Marktinformationen). Brew Markets diskutierte Stripes gemeldetes Gebot (zusammen mit Advent), PayPal für "knapp über 50 Milliarden Dollar" von der Börse zu nehmen, und stellte fest, dass Stripe und Databricks nun "wie börsennotierte Unternehmen operieren" und keinen Bedarf für einen Börsengang haben.