Zusammenfassung des Kerninhalts:
Die Softwarebranche im Jahr 2026 – insbesondere der SaaS-Bereich – durchlebt eine „paradoxale Transformation“: Einerseits besteht die Sorge, dass AI-Agenten (die in der Lage sind, Software automatisch aufzurufen, um Aufgaben zu erledigen) herkömmliche Geschäftsmodelle über den Haufen werfen könnten; andererseits ergeben sich neue Chancen durch die Einnahmen, die AI generiert. AI hat die Software nicht „getötet“, sondern verändert die Art und Weise, wie ihr Wert gemessen wird – anstelle von „Funktionen und Lizenzen“ wird nun die Fähigkeit der Software bewertet, Unternehmen bei der Arbeit zu unterstützen. Aus den Finanzberichten geht hervor, dass AI-Dienste von Unternehmen wie SAP, ServiceNow und Kingdee bereits Gewinne erzielen, und der Kapitalmarkt hat seine Sichtweise auf Hersteller mit Kundenbasis und Datenbarrieren geändert.
Detaillierte Analyse:
1. AI ist kein „Software-Killer“, sondern verändert die Funktionsweise von Software
Früher bestand das Geschäftsmodell von Softwareunternehmen darin, „geschlossene Systeme“ (z. B. ERP-, CRM-Systeme) zu entwickeln, die von Nutzern genutzt wurden; der Fokus lag auf dem „Einstieg“ in diese Systeme und der Dauer ihrer Nutzung. Mit dem Aufkommen von AI-Agenten müssen Nutzer keine einzelnen Softwareanwendungen mehr manuell öffnen und bedienen – die Agenten können direkt verschiedene Softwareprogramme aufrufen, um Aufgaben zu erledigen (z. B. automatische Erstellung von Produktionsplänen oder Bearbeitung von Kundenbestellungen).
Das neue Geschäftsmodell sieht so aus, dass Softwareanwendungen in den Prozess der AI-Agenten integriert werden, sodass die Agenten bei Bedarf auf diese Anwendungen zugreifen können. Kingdee hat beispielsweise seine ERP-Funktionen als APIs bereitgestellt, damit AI direkt darauf zugreifen kann; SAP bezeichnet seine Produkte als „Betriebssysteme der AI-Ära“ – ähnlich wie APPs in der Apple-Ökologie, die auf unterliegende Funktionen nutzen. Die Software selbst ist nicht verschwunden, aber ihre Rolle hat sich von einer Anwendung zur Unterstützung von AI-Prozessen gewandelt.
2. AI-Dienste sind keine „Reklameaktionen“ mehr – sie erzielen tatsächliche Einnahmen
In den Finanzberichten des zweiten Quartals wurden deutlich Einnahmen aus AI-Diensten verzeichnet:
- Die Cloud-Einnahmen von SAP stiegen um 22%, die Zahl der auf AI basierenden Aufträge um 27%;
- Die jährlichen AI-Kontraktwerte von ServiceNow überschritten erstmals 1 Milliarde US-Dollar; die Anzahl der eingesetzten AI-Agenten stieg innerhalb von 9 Monaten um das Neunfache;
- Die Einnahmen aus AI-basierten Diensten von Kingdee in China stiegen im Vergleich zum Vorjahr um 189%, ebenso die Höhe der abgeschlossenen Verträge.
Diese Zahlen zeigen, dass Unternehmen AI nicht mehr nur als zusätzliche Funktion betrachten, sondern bereit sind, für Lösungen zu zahlen, die tatsächliche Probleme lösen. In der Fertigungsindustrie kann AI beispielsweise Produktionspläne erstellen und Anpassungen vornehmen – das ist wertvoller als einfache Softwarefunktionen.
3. Der Geschäftsmodell ändert sich grundlegend: Von „Funktionen verkaufen“ zu „Ergebnissen der Arbeit, die durch AI erzielt werden“
Früher kauften Unternehmen Software anhand von Anzahl der Nutzer oder einzelnen Funktionalitäten. Heute zahlen Unternehmen eher für die Leistung, die durch AI erbracht wird – beispielsweise nach der Anzahl der Aufrufe der AI-Agenten, der Menge der erledigten Aufgaben oder den tatsächlichen Geschäftsergebnissen (z. B. Einsparungen an Personal oder Steigerung der Effizienz).
Der CFO von Kingdee gab ein Beispiel: Während es 15 Jahre dauerte, bis die Einnahmen aus Softwarelizenzen 1 Milliarde US-Dollar erreichten, könnte dies im SaaS-Zeitalter in nur 2–3 Jahren der Fall sein – schließlich sind AI-Produkte direkt mit den Geschäftsergebnissen verbunden und wachsen daher schneller.
4. Chancen und Herausforderungen für Softwareunternehmen: Einerseits neue Möglichkeiten, andererseits Verlust von traditionellen Vorteilen
Chancen: Die Neugestaltung des Technologiestacks rund um AI-Agenten – beispielsweise durch die Entwicklung von „Betriebssystemen“ für AI-Agenten oder Tools zur Sicherstellung der Compliance ihrer Aktionen.
Herausforderungen:
- Die traditionellen Unterschiede zwischen Softwareanbietern verringern sich: Große Modelle können viele grundlegende Funktionen schnell übernehmen (z. B. Buchführungsfunktionen);
- Personal und Prozesse müssen angepasst werden, damit Mitarbeiter mit AI arbeiten können und Unternehmensprozesse die Entscheidungsfindung durch AI unterstützen;
- Die Umstellung des Geschäftsmodells ist schwierig – von Abonnements auf Ergebnisbasierte Gebühren erfordert eine Neugestaltung der Preisgestaltung und des Serviceangebots.
5. Haltung des Kapitalmarktes: Von Panik zu einer neueren Bewertung
Zu Beginn des Jahres fürchtete man, dass AI den SaaS-Markt zerstören könnte; jetzt, da in den Finanzberichten Wachstum durch AI sichtbar wird, ändert sich die Einschätzung der Marktteilnehmer:
- Hersteller mit einer stabilen Kundenbasis und Branchendaten (wie Workday) haben ihre Aktienkurse aufgrund von Übernahmegerüchten um 18% steigen lassen – schließlich können sie AI schnell in ihre bestehenden Geschäftsprozesse integrieren und dadurch schneller wachsen;
- reine AI-Start-ups ohne Kundenbasis sind im Vergleich zu traditionellen Softwareunternehmen benachteiligt.
Kurz gesagt: Der Kapitalmarkt schätzt nun Plattformen, die AI effektiv nutzen können, statt rein theoretischer AI-Konzepte.
Fazit:
Die Zukunft der Softwarebranche hängt nicht davon ab, ob eine Software über AI-Funktionen verfügt, sondern daran, ob ihre Fähigkeiten von AI-Agenten genutzt werden können und ob Unternehmen bereit sind, für die durch AI erzielten Ergebnisse zu zahlen. Das wird die entscheidende Kriterie für den nächsten Wettbewerb sein.