Stelle dich nicht gegen Netzwerkeffekte: Eine Verteidigungsstrategie, die auch im Agenten-Zeitalter funktioniert

• In einer Zeit schrumpfender Softwaremargen sind Netzwerkeffekte weiterhin der verlässlichste Weg, ein nachhaltiges Softwaregeschäft aufzubauen
• Vieles, was als Netzwerkeffekt bezeichnet wird, ist in Wirklichkeit ein Aggregationsvorteil und damit nur eine Single-Player-Erfahrung, die Agenten leicht kopieren können
• AI-Agenten zerstören Aggregations-Moats, doch echte Netzwerkeffekte, bei denen viele Teilnehmer gleichzeitig Transaktionen ausführen und der Wert steigt, sind im Gegenteil sogar besser skalierbar
• Es gibt drei neue Wege: Agenten werden selbst zu Knoten im Netzwerk, Onboarding ohne UI senkt die Teilnahmeschwelle, oder günstige Aggregation dient als Sprungbrett, um Netzwerkeffekte zu bootstrappen
• Auch wenn die Margen reiner Anwendungssoftware sinken, lassen sich netzwerkeffektbasierte Geschäftsmodelle in mehr Kategorien und Modalitäten aufbauen

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Komprimierte Softwaremargen und die Bedeutung von Netzwerkeffekten

• Mit der Komprimierung der Softwaremargen verwandelt sich reine Anwendungssoftware grundlegend in eine andere, schlechtere Kategorie
• Wechselkosten (switching costs) sind der eigentliche Treiber von Preissetzungsmacht, Margen und langfristigen Erträgen, und Netzwerkeffekte sind einer der besten Wege, sie zu erzeugen

Aggregation ist kein Netzwerkeffekt

• Vieles, was als „Netzwerkeffekt“ bezeichnet wird, ist tatsächlich ein Aggregationsvorteil (aggregation advantage)
• Wenn meine Erfahrung nicht besser wird, nur weil andere Nutzer dasselbe System verwenden, ist es eine Single-Player-Erfahrung ohne starken Netzwerkeffekt
  • „Alle Optionen an einem Ort gesammelt“ ist eine Funktion, die Agenten trivial replizieren können
• Die Citrini-Analyse zu DoorDash zeigt diese Verwechslung gut: Wenn es nur um „hungrig, faul und die App ist auf dem Homescreen“ geht, können Agenten das zerstören
  • Selbst eine vibe-coded Liefer-App kann eine Restaurantliste anzeigen
• Doch der wahre Wert von DoorDash entsteht im Multiplayer-Modus: Reputationsmanagement, Schlichtung von Streitfällen sowie Auftragsrouting und Bündelung über das Fahrernetzwerk
  • Je mehr Fahrer es gibt, desto besser wird das Routing; je mehr Bestellungen es gibt, desto eher ist Bündelung möglich; je mehr Transaktionen stattfinden, desto aussagekräftiger wird Reputation
• DoorDash fungiert als „sin eater“ und absorbiert Logistikrisiken, Qualitätsrisiken und die Koordination von Arbeitskräften, während es die lange First Mile und Last Mile ganz wörtlich abwickelt
• Agenten verallgemeinern Aggregation, nicht Netzwerkeffekte
  • Aggregation schafft Wert, Netzwerkeffekte schöpfen Wert ab
  • Gewöhnlich traten beide gemeinsam auf und wurden daher gleichgesetzt, aber Agenten lösen diese Kopplung auf
• Das ursprüngliche Netzwerkeffekt-Geschäft, die Telekommunikation, hat keinen Aggregationseffekt

Drei Arten, wie Agenten neue Netzwerkeffekte schaffen

• Agenten lassen bestehende Netzwerkeffekte nicht einfach unverändert, sondern erweitern die Fläche, auf der sich Netzwerkeffekte bilden können

• 1. Das Netzwerk der Agenten

  • Eine Struktur, in der Agenten selbst zu Knoten des Netzwerks werden
  • Es geht nicht darum, dass „Agenten Menschen bei der Nutzung eines Netzwerks helfen“, sondern darum, dass Agenten untereinander Transaktionen ausführen und damit eine zuvor nicht existierende Koordinationsschicht schaffen
  • Beispiel: Neue Topologien, in denen Agenten, die Arbeitnehmer vertreten, mit Agenten interagieren, die Arbeitgeber vertreten, oder Agenten, die Patienten vertreten, mit Agenten, die Versicherer vertreten
  • Wie bei menschlichen Netzwerken steigt auch hier der Wert mit der Dichte: besseres Matching, reichhaltigere Daten, qualitativ bessere Ergebnisse
  • Der Unterschied ist, dass Agenten mit einer Geschwindigkeit und Skalierung teilnehmen können, die für Menschen unmöglich ist, sodass Netzwerkeffekte schneller kumulativ wachsen

• 2. Agenten als neue UI nutzen und den Teilnahmebereich erweitern

  • Manche Netzwerke hätten existieren müssen, existierten aber nicht, weil die Interaktionskosten für Menschen zu hoch waren
    • Die UI war zu komplex, das Onboarding zu schwergewichtig oder der Workflow zu manuell
  • Agenten senken diese Kosten nahezu auf null und aktivieren dadurch schlummernde Netzwerkeffekte
  • Menschen können mit dem Netzwerk über Agenten statt über eine UI interagieren, wodurch in Märkten, die durch Komplexität gebremst waren, Teilnahme freigesetzt wird
  • Schon die Fläche selbst, auf der sich netzwerkeffektbasierte Unternehmen/Produkte aufbauen lassen, wird größer, und Menschen können unsichtbar onboarded werden

• 3. Netzwerkeffekte mit Aggregation bootstrappen

  • Dass Aggregation leichter zu kopieren ist, bedeutet, dass sie billiger geworden ist, nicht dass sie nutzlos geworden ist
  • Günstige Aggregation ist ein starkes Bootstrapping-Instrument, um echte Netzwerkeffekte aufzubauen
  • So wie DoorDash manuell Bestellungen aufgab, bevor Restaurants dem Dienst beitraten, kann man einen Marketplace gewissermaßen erzwingen
  • Start mit einem Agenten, der nützliche Single-Player-Utility bietet → als Nebenprodukt des Verhaltens einzelner Agenten bildet sich auf natürliche Weise ein Multiplayer-Netzwerk
    • Der Single-Player-Modus ist an sich nützlich, und das Netzwerk entsteht als Nebenprodukt statt als Voraussetzung
    • Das löst das Cold-Start-Problem, an dem Marktplätze seit Jahrzehnten scheitern
  • Portfoliounternehmen von Slow setzen jeweils Varianten dieses Ansatzes um
    • Phoebe: häusliche Pflege
    • Ando: Teilzeitarbeitskräfte
    • Superdial: medizinische Administration/Abrechnung
    • Aufbau von Agentennetzwerken, Erweiterung der Teilnahme über Agenten sowie Bootstrapping von Dichte und Netzwerkeffekten über günstige Aggregation

Optimismus in Bezug auf Netzwerkeffekte

• Selbst unter Druck auf Softwaremargen bleiben Netzwerkeffekte ein verlässlicher Weg, generischen Code zu differenzieren und belastbare Softwareunternehmen aufzubauen
• Die gängige Annahme „Agenten zerstören Moats“ ist ungenau: Was Agenten zerstören, sind Aggregations-Moats
  • Echte Netzwerkeffekte, bei denen Produkte mit mehr Teilnehmern besser werden, überleben nicht nur, sondern lassen sich in mehr Kategorien und Modalitäten umsetzen
• Die Analyse von Citrini liegt falsch, und Intelligence wirkt als Rückenwind für Netzwerkeffekte, während sie generische Aggregation beseitigt
• Es ist zu erwarten, dass mehr Unternehmen gezielt auf Netzwerkeffekte hinarbeiten
  • Neue Flächen, auf denen Agenten selbst zu Netzwerkknoten werden
  • Neue Modalitäten wie Netzwerkeffekte ohne UI und unsichtbares Onboarding
  • Neue GTM-Ansätze, die den Übergang vom Single-Player- zum Multiplayer-Modus schaffen und günstige Aggregation als Keil für tiefere Netzwerkstrategien nutzen

Elsewhere: Anderswo

• Die globale Intelligence-Krise 2026 — Citadel Securities

  • Die Ersetzung von White-Collar-Arbeit erfordert eine um mehrere Größenordnungen höhere Compute-Intensität als die heutige Nutzung
  • Wenn Automatisierung sich schnell ausweitet, steigt definitionsgemäß die Compute-Nachfrage und damit der Grenzkostenanstieg → eine natürliche wirtschaftliche Grenze entsteht dort, wo die Grenzkosten über denen menschlicher Arbeit für bestimmte Aufgaben liegen, sodass keine Verdrängung stattfindet
  • Selbst wenn sich Algorithmen rekursiv verbessern, wird die wirtschaftliche Ausrollung durch physisches Kapital, Energieverfügbarkeit, regulatorische Genehmigung und organisatorischen Wandel begrenzt
    • Rekursive Fähigkeiten bedeuten keine rekursive Einführung
  • Verbreitung und Implementierung sind eine gewaltige Aufgabe und eine gewaltige Chance, womit OpenAI offenbar übereinstimmt

• Ist es „agentic enough“? — Wired

  • Das neu aufkommende Paradigma für Startup-Mitarbeiter: Multi-Hyphen, kommerzielle Generalisten
  • Jedes Unternehmen will Mitarbeiter mit hoher Agency und AI-Native-Mentalität
  • Ingenieure wollen mit Kunden sprechen, Business-Leute schreiben Code
  • Entscheidend ist nicht der stille 10x-Performer, sondern hohe Agency und AI-Native-Fähigkeiten