Die Software der letzten 30 Jahre hat ihr Preislimit erreicht
Ein Fakt, der in keiner Pressemitteilung erwähnt wird, aber alles erklärt: Wenn der CEO von Microsoft erklärt, dass 30% des Codes des Unternehmens bereits von einer Maschine generiert werden, kündigt er keinen Produktivitätsgewinn an. Er gesteht indirekt, dass die Knappheit, die jahrzehntelang für Premiumpreise sorgte, sich gerade aufgelöst hat.
Das ist es, was im Sektor passiert, den die Wall Street als Big Software bezeichnet, und der Rückgang der Marktkapitalisierung von Oracle – mehr als 463 Milliarden Dollar seit September 2025 – ist keine Anomalie. Es ist die erste sichtbare Lesart einer Neubewertung, die noch nicht abgeschlossen ist.
Die Verteidigung war nicht Technologie, sondern Bauerschwernisse
Dreißig Jahre lang war das zentrale Argument jeder Unternehmenssoftware einfach: Das, was wir bauen, erfordert Hunderte von Ingenieuren, zig Millionen Dollar und Jahre der Iteration. Diese Einstiegskosten waren der schützende Graben. Nicht die Marke, nicht die Technologie selbst, sondern die enorme Reibung, die es erforderte, sie zu replizieren.
Generative Künstliche Intelligenz konkurriert nicht mit dieser Software. Sie greift direkt die Reibung an, die sie schützte. Wenn Open-Source-Modelle 90% der Fähigkeiten von führenden Modellen erreichen, kollabiert die Kostenstruktur, um einen funktionalen Konkurrenten zu schaffen. Das Startup, das früher fünf Jahre und fünfzig Ingenieure brauchte, um ein minimales CRM (Kundenbeziehungsmanagement) zu bauen, kann diese Distanz jetzt in einem Bruchteil der Zeit und des Kapitals überwinden. Der Graben ist nicht verschwunden, weil jemand eine bessere Brücke gebaut hat; er ist verschwunden, weil er ausgetrocknet ist.
Das ändert radikal, was Unternehmen kaufen, wenn sie eine Plattform wie Salesforce oder einen Cloud-Dienst von Microsoft beauftragen. Über Jahrzehnte hinweg kauften sie Ausführungsicherheit: die Garantie, dass jemand das Problem, die Software zu bauen, bereits gelöst hat, sie mit Tausenden von Kunden getestet hat und sie am Laufen hält. Dieses Argument bleibt teilweise gültig, aber sein Preis wird mit einer Geschwindigkeit ajustiert, die die Finanzmodelle der Analysten nicht vorhergesehen haben.
Wenn Produktivität zum Argument für Personalabbau wird
Die Bewegung, die die innere Spannung dieser Unternehmen am deutlichsten aufzeigt, ist nicht die Investition in Künstliche Intelligenz. Es ist die Folge von Entscheidungen, die danach kamen.
Microsoft kündigte im Mai 2025 eine Runde von Entlassungen an, bei der etwa 40% der Streichungen – mehr als 800 Stellen – Ingenieure in seiner Zentrale in Redmond betrafen. Oracle und Block taten es ebenso und zitierten explizit die Automatisierung als rechtfertigende Maßnahme. Die Unternehmensnarrative rahmten diese Schritte als Umverlagerungen in wachstumsstärkere Bereiche. Aber die finanzielle Mechanik ist direkter: Wenn 30% des Codes bereits von einer Maschine erzeugt werden, zerstört es das Argument für die Rendite von Investitionen in KI, das dem Vorstand präsentiert wird, die Aufrechterhaltung der gleichen Anzahl menschlicher Ingenieure.
Es gibt eine operative Paradoxie in diesem Argument, auf die die Daten zu deuten beginnen. Die Codegenerierungstools produzieren mehr Fehler als von erfahrenen Ingenieuren geschriebenen Code. Das bedeutet, dass der Geschwindigkeitsgewinn mit einem Anstieg der Überwachungs- und Korrekturkosten einhergeht. Die Unternehmen opfern die Tiefe der Überprüfung zugunsten der Geschwindigkeit der Lieferung, und das hat Konsequenzen, die in den Finanzberichten der nächsten Quartale nicht erscheinen werden, aber beginnen werden, sich in der Kundenzufriedenheit zu zeigen.
Der Wettlauf, um zu zeigen, dass die Investition in KI Rendite abwirft – Microsoft hat 10 Milliarden Dollar in OpenAI investiert, Google 2 Milliarden in Anthropic, Amazon weitere 4 Milliarden – erzeugt internen Druck, der die Produktprioritäten verzerrt. Projekte, die keine mit Künstlicher Intelligenz assoziierte Erzählung haben, werden abgesagt oder herabgestuft, ungeachtet ihres Wertes für den Kunden.
Der Wertverschiebung, die die Bilanzen noch nicht zeigen
Die nützlichste Frage für einen Executive, der seine Exposition gegenüber diesem Sektor bewertet, ist nicht, ob Salesforce oder Microsoft überleben werden. Wahrscheinlich werden sie es, zumindest in irgendeiner Form. Die nützlichste Frage ist, wohin sich der Wert bewegt, den diese Plattformen früher erfasst haben.
Die Analyse der Wettbewerbsarchitektur zeigt in eine konsistente Richtung: Der Wert verschiebt sich von der Software hin zur physischen Infrastruktur. Rechenzentren, Halbleiter, Energieversorgung. Die Unternehmen, die diese Vermögenswerte kontrollieren – nicht diejenigen, die Softwarelizenzen verkaufen – konsolidieren ihre Position. Die Hyperscaler mit eigener Infrastruktur verfügen über eine Verteidigung, die die reinen SaaS-Anbieter nicht schnell replizieren können.
Der Fall von Oracle veranschaulicht diese Verschiebung vielleicht schmerzhafter als jeder andere. Das Unternehmen versuchte, sich als Anbieter von Infrastruktur für die größten Sprachmodelle des Marktes zu positionieren. Als OpenAI beschloss, seine Kapazität auf Microsoft und Amazon umzuleiten, verlor Oracle diesen Vertrag und damit die Erzählung, die seine Bewertung stützte. Mehr als 463 Milliarden Dollar Marktkapitalisierung verdampften innerhalb von Monaten. Nicht wegen eines Skandals oder einer falschen buchhalterischen Entscheidung, sondern weil der Markt recalibrierte, wie solid die Position von Oracle in der Wertschöpfungskette der Künstlichen Intelligenz war.
Für Executives, die bewerten, welche Anbieter von Unternehmenssoftware in den nächsten fünf Jahren relevant bleiben werden, ist die Frage nicht mehr, ob sie eine KI-Funktionalität haben. Es ist, ob die KI-Schicht, die sie bieten, eine echte Abhängigkeit schafft oder lediglich eine Hülle über Modelle ist, auf die der Kunde direkt zugreifen könnte. Der Unterschied zwischen diesen beiden Situationen wird bestimmen, welche Unternehmen ihre Margen aufrechterhalten können und welche in eine Spirale von Preissenkungen geraten werden, um Kunden zu halten.
Die Arbeit, die der Kunde immer beauftragt hat, war nicht die Software
Es gibt eine tiefere Lesart in all dem, die Analystenberichte dazu neigen zu meiden, weil sie die Bewertungsmodelle komplizieren.
Die Unternehmen, die Salesforce oder Microsoft Dynamics oder irgendeine langfristige Unternehmenssoftware-Plattform kauften, kauften keine Technologie. Sie kauften die Beseitigung einer operativen Unsicherheit: die Gewissheit, dass ihre kritischen Prozesse funktionieren würden, dass Unterstützung verfügbar ist, wenn etwas schiefgeht, und dass der Anbieter in drei Jahren noch da sein wird. Das war es, was mehrjährige Verträge und Premiumpreise rechtfertigte.
Künstliche Intelligenz beseitigt dieses Bedürfnis nicht. Was sie eliminiert, ist die Wahrnehmung, dass nur die großen etablierten Plattformen dies erfüllen können. Wenn ein internes Team eine funktionale CRM-Software mit einem Bruchteil der vorherigen Kosten erstellen und pflegen kann, wird das Argument des etablierten Anbieters nicht mehr die einzige Route zu dieser operativen Sicherheit.
Die Unternehmen, die diese Einsicht schneller als ihre Wettbewerber erfassen, werden nicht in den Wettbewerb um KI-Funktionalitäten treten. Sie werden definieren, welche spezifische Sicherheit sie anbieten und an wen, und sie werden ihr Preismodell um diese konkrete Sicherheit herum aufbauen, nicht um die technische Komplexität, die sie nicht mehr schützen können.
Das Scheitern der hochpreisigen Modelle in diesem Zyklus zeigt, dass die Arbeit, die der Kunde immer beauftragt hat, nicht der Zugang zu komplexer Software war, sondern die Reduzierung des operativen Risikos, von Technologie abhängig zu sein, die er nicht kontrolliert. Wer diese Garantie glaubhaft verkaufen kann, in einem Umfeld, in dem der Bau der Software nicht mehr die Barriere darstellt, wird das echte Problem gelöst haben. Der Rest wird die Preise senken, bis die Margen die Operation nicht mehr rechtfertigen.
