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Die Mega-Finanzierungsrunden von KI-Entwicklern wirken sich laut Dante La Ruffa auch auf den Venture-Markt aus. Der Aquiline-Stratege rechnet mit hartnäckigeren Fragen zur Return-Kalkulation von Unternehmen.
Die Mega-Finanzierungsrunden von KI-Entwicklern wirken sich laut Dante La Ruffa auch auf den Venture-Markt aus. Der Aquiline-Stratege rechnet mit hartnäckigeren Fragen zur Return-Kalkulation von Unternehmen.
Der Boom um Künstliche Intelligenz verändert die Venture-Capital-Szene tiefgreifend.
„KI hat den Markt wachgerüttelt und viel Energie und Effizienz in den Sektor gebracht – allerdings entstehen diese Vorteile nicht ohne Gegenkräfte“, sagt Dante La Ruffa, Head of Venture Capital bei Aquiline und verweist auf den Druck auf die Bewertungen von Softwareunternehmen. Der Sektor habe seit der Pandemie starke Schwankungen erlebt. Nach der Corona-Hochphase hätten sich starke Nachholeffekte gezeigt, Niedrigzinsen und die reichliche Verfügbarkeit von Kapital hätten den Aufschwung befeuert.
„Dadurch stiegen die Bewertungen auf nicht nachhaltige Niveaus“, sagt La Ruffa. Nachdem die Zinsen wieder gestiegen seien, habe der Markt heftige Korrekturen mit einem Rückgang der Bewertungen um 50 bis 60% durchgemacht. Nun stellten die enormen Finanzierungsrunden von KI-Unternehmen den Venture- und Private-Capital-Markt vor Herausforderungen. Denn die Modellentwickler und ihre Partner ziehen einen überproportional großen Anteil der Aufmerksamkeit und der Mittel auf sich, wie Beobachter an der Wall Street betonen.
Die KI-Schmieden OpenAI und Anthropic, die an die Börse streben, haben sich zuletzt in privaten Mega-Finanzierungsrunden neues Kapital beschafft, mit dem sie gewaltige Finanzierungszusagen für Infrastruktur zu erfüllen suchen. Doch wächst die Skepsis der Investoren, dass sich ihre Großinvestitionen auch in entsprechende Returns übersetzen. La Ruffa unterstreicht indes, dass Investoren im Venture-Capital-System zugleich „sehr stark auf Cash-on-Cash-Renditen“ drängten. Einige ältere Fonds versuchten in der Folge, Exits zu organisieren, um Kapital an ihre Limited Partners zurückführen zu können.
„Das Ergebnis ist eine Diskrepanz zwischen den Kapitalabrufen, die Investoren finanzieren mussten, und den Ausschüttungen, die sie erwartet hatten“, sagt La Ruffa. Das Aufkommen neuer Technologien hat zudem die Geschäftsmodelle in vielen Sektoren verändert, in die Aquiline investiert – insbesondere bei Insurtech und Fintech. Laut La Ruffa hat KI die Kosten und den Zeitaufwand für die Entwicklung neuer Produkte drastisch gesenkt. No-Code- und Low-Code-Werkzeuge ermöglichen es kleinen Teams, Funktionen schneller zu entwickeln und zu testen.
Unternehmen können ihre Produkte dadurch verbessern und mit weniger Kapital technologische Meilensteine erreichen, betont der Venture-Capital-Stratege. Umgekehrt sieht La Ruffa keine grundsätzliche existenzielle Bedrohung für die Unternehmen, die bereits vor der Veröffentlichung des OpenAI-Textgenerators ChatGPT im Herbst 2022 aufgebaut wurden. Vielmehr werde KI für viele etablierte Unternehmen wohl zu einer Art technologischen Grundlage, die ihnen neue Möglichkeiten eröffne. Diese Unternehmen verfügen bereits über stabile Umsätze und einen etablierten Kundenstamm sowie große Datenbestände und Glaubwürdigkeit in ihrer jeweiligen Branche.
Für Venture-Capital-Investoren besteht die Herausforderung darin, zu erkennen, welche Unternehmen tatsächlich von KI profitierten und welche lediglich bestehende Produkte neu etikettierten.
„Plötzlich ist jedes Unternehmen zu einem KI-Investment geworden“, sagt La Ruffa. Mit zunehmender Reife der Technologie sei es allerdings schwieriger geworden, entsprechende Behauptungen pauschal zurückzuweisen. Denn auch Unternehmen, die keine eigenen KI-Modelle entwickeln, könnten inzwischen erheblichen Nutzen aus der Technologie ziehen. Großes Ziel vieler Venture-Geldgeber: Ihr Investment bis zu einem Börsengang zu begleiten und mit einem Exit zur Mega-Bewertung Kasse zu machen.
„Ich würde viel lieber Unternehmen aus der Zeit vor dem KI-Boom nehmen und sie auf ihrem Weg mit der Technologie begleiten“, betont La Ruffa. Etablierte Unternehmen besäßen gegenüber jüngeren KI-nativen Firmen einen wichtigen Vorteil: Sie verfügten über proprietäre Daten und gewachsene Kundenbeziehungen, die erforderlich seien, um KI sinnvoll einzusetzen. Viele jüngere Unternehmen verfügten dagegen zwar über beeindruckende Technologie, aber nur über begrenzte Umsätze, Datenbestände, Kundenbeziehungen und nachgewiesene Renditen, hebt der Venture-Capital-Stratege hervor.
Ein etabliertes Softwareunternehmen könne KI nutzen, um Kosten zu senken, sein Produkt zu verbessern und höheres Wachstum und höhere Margen zu erzielen, ohne ein völlig neues Geschäftsmodell entwickeln zu müssen. Jüngere KI-Unternehmen stünden dagegen vor der Herausforderung, dass sich schnell wachsende Anfangsumsätze aus Entwicklungsprojekten mitunter nicht in ein skalierbares und wiederholbares Geschäftsmodell zu überführen ließen, sagt La Ruffa. Dasselbe Problem stelle sich bei Effizienzgewinnen durch KI.
Unternehmen könnten beeindruckende Renditen vorweisen, während die zugrunde liegenden Kosten für die Verarbeitung von Daten und die Erzeugung von KI-Ergebnissen schwer zu beziffern seien. La Ruffa erwartet deshalb, dass Geldgeber deutlich höhere Anforderungen an die Berechnung des Return on Investment stellen werden, sobald die Technologie von der Experimentierphase in den großflächigen Einsatz übergeht.
„Dass Investoren deutlich genauer hinsehen werden, ist sicher“, sagt der Aquiline-Manager. La Ruffa zufolge haben auch viele Versicherer früh begonnen, KI-Anwendungen zu testen – in einem Tempo, das zunächst mehr Erkenntnisse als kommerzielle Erfolge hervorgebracht habe. Angesichts des disruptiven Potenzials der Technologie sei diese Experimentierphase notwendig gewesen. Sie habe allerdings auch gezeigt, dass horizontal einsetzbare KI-Werkzeuge nur selten darauf ausgelegt gewesen seien, die letzten Schritte hochspezialisierter Versicherungsprozesse abzubilden.
Die Regulierung sorge für eine zusätzliche Ebene der Komplexität. Schon vor dem KI-Boom standen Insurtech-Unternehmen vor der Frage, ob ihre Methoden bei der Bewertung von Risiken bestimmter Versicherungsnehmer als diskriminierend eingestuft werden könnten. KI bringe weitere Gefahren mit sich, darunter Fehler durch Halluzinationen, Reputationsrisiken, eine abnehmende Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Fragen zum Eigentum an geistigem Eigentum. Aquiline geht La Ruffa zufolge in ihren eigenen Geschäftsprozessen bewusst vorsichtig mit KI-Anwendungen in Bereichen um, in denen menschliches Urteilsvermögen eine zentrale Rolle spielt.
Die größten unmittelbaren Vorteile sieht der Manager darin, neue Investitionsmöglichkeiten auszumachen und bestimmte Marktsegmente schneller umfassend analysieren zu können. So kann das Unternehmen mithilfe von KI potenzielle Wettbewerber von Übernahmezielen identifizieren.
„Früher erforderte es wochenlange Vorbereitung, relevante Unternehmen in einem bestimmten lokalen Markt zu finden, heute lässt sich die Recherchephase auf wenige Stunden reduzieren“, sagt La Ruffa. Gleichzeitig beruhe der Investmentprozess von Aquiline stark auf persönlichen Beziehungen und Gesprächen – Bereiche, die sich nur schwer automatisieren ließen. Die Technologie nehme Managern nicht das Urteil über Investments ab, betont La Ruffa.
Sie ermögliche es dem Team vielmehr, mehr Zeit darauf zu verwenden, zu beurteilen, ob ein Unternehmen ein Problem für das Netzwerk von Aquiline löse und ob die Investmentthese stark genug für eine Investition sei. La Ruffa glaubt nicht, dass die Konzentration auf enorme Finanzierungsrunden im KI-Sektor automatisch bedeutet, dass spezialisierte Frühphasen-Investoren weniger um kleinere Deals konkurrieren müssten. Denn Mega-Transaktionen der Modellentwickler zögen Investoren an, die nach dem nächsten großen KI-Gewinner suchen.
„Überproportionaler Erfolg führt zu viel Nachahmung“, sagt La Ruffa. „Das ist vielmehr ein weiterer Auslöser für Übersättigung im Markt, als dass es für weniger Wettbewerb sorgt. “Der US-Whiskeyhersteller Sazerac beißt mit seinem rund 53 Mill. Euro schweren Übernahmeangebot für Berentzen bei einem Großaktionär auf Granit.
Mit dem Preis werde der niedersächsische Apfelkorn-Hersteller unterbewertet, findet die Schweizer Pensionskasse Aevum. Bis zu 750 Mill. Euro ist es dem Bad Homburger Gesundheitskonzern Fresenius die Komplettübernahme seiner spanischen Biosimilar-Tochter mAbxience wert. Die Jahresziele bleiben davon unberührt.
Die milliardenschwere Übernahme von TK Elevator dürfte Kone zu Zugeständnissen zwingen: Für die EU-Freigabe steht offenbar ein Verkauf großer Teile des Europa-Geschäfts an, berichten Insider,Die Unternehmen in Dax und MDax arbeiten weiterhin mit Startups zusammen, straffen jedoch die Zahl ihrer Programme. Zudem setzen sie auf weniger betreuungsintensive Formate: An die Stelle von Inkubatoren und Acceleratoren rücken Kapitalbeteiligungen.
Das britisch-amerikanische Startup Elevenlabs, das mit KI erzeugte Audioinhalte so menschlich wie möglich klingen lassen will, hat seine Bewertung in rund acht Monaten auf 22 Mrd. Dollar verdoppelt.
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