Der Untergang von SaaS ist ein Irrtum – 5 Missverständnisse rund um den Kurssturz und Vertical AI

• Das Phänomen der „SaaSpocalypse“, bei dem SaaS-Aktien um 32 % gefallen sind und die Unternehmensbewertungen fast halbiert wurden, wird hier als Ausgangspunkt genutzt, um die Zukunft der Software in der Application Layer im AI-Zeitalter zu beurteilen
• Die verbreitete Annahme, „Vertical SaaS schwächelt, weil das Wachstum aufgehört hat“, ist falsch. Eine Analyse von 130 Titeln zeigt, dass die Wachstumsraten von vertikalen (14,1 %) und horizontalen (14,7 %) Anbietern nahezu identisch sind und operative Leistung sowie Aktienkurs voneinander entkoppelt waren
• Der Markt belohnte nur Nutzungsbasierte Preismodelle und „Infrastruktur, durch die AI-Agenten hindurchgehen“, während weniger sichtbare Moats wie Workflow-Kontrolle, proprietäre Daten und Regulierung ignoriert wurden
• Selbst innerhalb vertikaler Anbieter verlief die Entwicklung je nach Art des Moats unterschiedlich: Nur Unternehmen mit proprietären Daten hielten eine Prämie von 72 %, während Firmen, die sich auf reine regulatorische Hürden oder das Narrativ der „Beherrschung eines vertikalen Marktes“ stützten, sogar mit Abschlägen gehandelt wurden
• Der Markt hat bislang nur die aktuelle Disruptionsphase eingepreist und den Aufstieg der nächsten Generation AI-native Software übersehen. Unternehmen mit Domain-Daten, die nur im Kopf von Expert:innen existieren, dürften die größten Profiteure sein

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Was ist passiert? – Der massive Kurssturz bei SaaS

• Öffentliche SaaS-Aktien wurden auf Medianbasis um 32 % nach unten neu bewertet
  • Das Verhältnis von Unternehmenswert zu Umsatz schrumpfte von 9,1x auf 4,8x, also um 42 %, und 86 % aller Titel waren von diesem Multiple-Rückgang betroffen
• Allein aus dem Kursverlauf lässt sich die Zukunft jedoch schwer ableiten – derselbe Rückgang kann sowohl ein schlechtes Signal sein („die Application Layer stirbt“) als auch ein gutes („die nächste Generation ersetzt die alte schnell“)
• Gerade in unsicheren Zeiten ist der Markt eher eine emotional getriebene „Abstimmungsmaschine“, die für Investor:innen mit einem Horizont von 10 bis 20 Jahren eher Störrauschen als Signal sein kann
• Ziel dieses Artikels ist es, die nach dem Crash verbreiteten Annahmen zu widerlegen, die das Potenzial von AI-nativer Software unterschätzen

Missverständnis 1 – „Vertikale Software wächst nicht mehr“

• Tom Tunguz diagnostizierte als Ursache für die Schwäche von Vertical SaaS „langsames Wachstum“
  • Selbst Unternehmen wie Veeva, AppFolio und Procore, die echte Moats in Form regulatorischer Hürden, integrationsartiger Branchenbetriebssysteme und akkumulierten Domain-Daten besitzen, wurden besonders stark abgewertet – mit der Begründung, sie könnten nicht schnell genug wachsen
• Tatsächlich sind vertikale Unternehmen im Schnitt oft rund 10 Jahre älter als horizontale Anbieter
  • Vor-Internet-Unternehmen wie Dye & Durham (gegründet 1874), FICO (1956), Agilysys (1963) und Tyler (1966) ziehen das Durchschnittsalter nach oben (75. Perzentil: vertikal 42 Jahre vs. horizontal 27 Jahre)
• Doch die Erklärung „zu langsam“ ist faktisch falsch
  • Bei 130 Titeln lag das Medianwachstum im letzten Jahr bei 14,1 % für vertikale und 14,7 % für horizontale Anbieter – nahezu identisch
  • Operative Leistung und Aktienkurs liefen auseinander: Die Korrelation zwischen Umsatzwachstum und Aktienkurs lag bei 0,07, die mit EBITDA-Marge bei -0,03 – also praktisch ohne Zusammenhang
  • Sogar innerhalb der Verticals hatten die 15 schwächsten Aktien bei Marge und Wachstum bessere Werte als die 15 stärksten

Missverständnis 2 – „Verticals haben einen schwachen AI-Moat“

• Toms Kurzfassung: „Verticals sind dieses Jahr 43 % gefallen, DevTools nur 21 % – diese Lücke zeigt, was der Markt denkt“
  • Oberflächlich stimmt das, problematisch ist jedoch die Schlussfolgerung, spezialisierte Branchen-Software lasse sich mit LLMs leicht kopieren
• Diese Schlussfolgerung widerspricht zwei Realitäten

  • Tatsächlich wurden einige horizontale Anbieter als „Pickel und Schaufeln“ für AI behandelt

    • Ein großer Teil der Lücke stammt daher, dass einige wenige horizontale Unternehmen, die als „Infrastruktur zum Geldverdienen im AI-Zeitalter“ gelten, um mehr als 50 % gestiegen sind
      • Bandwidth (Kommunikations-API), Datadog (Monitoring), MongoDB (DB), Twilio (Kommunikations-API), Fastly·Akamai (CDN), JFrog (Software Supply Chain), Innodata (AI-Trainingsdaten)

  • Verticals werden weiterhin höher bewertet als horizontale Anbieter

    • Selbst unter Berücksichtigung der Fundamentaldaten werden Vertical-SaaS-Unternehmen noch immer mit einer Prämie gegenüber horizontalen Anbietern gehandelt
    • Der jüngste Rückgang hat vor allem die zuvor vorhandene Narrativ-Prämie entfernt – wer vorher höher flog, fiel beim Absturz eben stärker
    • Abgewertet wurde damit der Wert von Moats, die sich nicht sofort in der Gewinn- und Verlustrechnung zeigen
• Letztlich hat sich die Widerstandsfähigkeit von Verticals also nicht verschlechtert; sie erhalten nur nicht mehr denselben großzügigen Bewertungsbonus wie früher, während der Markt allein sichtbare kurzfristige AI-Rückenwinde honoriert

Missverständnis 3 – „Der Markt hat den langfristigen Wert korrekt neu bepreist“

• Der deutlichste Faktor, der in den letzten Monaten über die Kursentwicklung entschied, war ein Preismodell, das proportional zur Nutzung Geld verdient
  • Das ist das Ergebnis einer Blindbewertung von 130 Titeln anhand von sechs Kernkriterien
  • Weniger sichtbare Moats wie Workflow-Kontrolle, proprietäre Daten oder regulatorische Komplexität wurden dagegen nicht belohnt
• Was der Markt als Moat wahrnahm, ließ sich praktisch auf eine Frage reduzieren: „Sind Sie Infrastruktur, durch die AI-Agenten hindurchgehen?“

• Fallvergleich – Bandwidth vs. Doximity

  • Bandwidth ist ein horizontaler Anbieter, dessen R40-Score nur 6 beträgt, dessen Aktie aber dennoch um 280 % gestiegen ist
    • Als CPaaS-Konkurrent von Twilio verkauft das Unternehmen Sprach- und SMS-APIs, die unter anderem von RingCentral und Zoom genutzt werden
    • Immer wenn ein AI-Sprachagent einen Anruf tätigt, entsteht umsatzwirksam nutzungsabhängiger Verbrauch
    • Wie Tom sagt: „Wenn AI zunimmt, steigen Queries, Embeddings und Vektoroperationen – ein struktureller Rückenwind“
  • Doximity ist ein vertikaler Anbieter, dessen Aktie um 65 % gefallen ist („LinkedIn für Ärzt:innen“)
    • Das Unternehmen verdient an Abonnements von Pharmafirmen und Krankenhäusern für das Marketing gegenüber Ärzt:innen, weshalb auf den ersten Blick unklar ist, wie es im Zeitalter der AI-Agenten direkt profitiert
  • Doch diese einfache Sichtweise übersieht Doximitys eigentlichen Moat
    • Netzwerkeffekte – mehr als 80 % der Ärzt:innen sind bereits registriert, viele Krankenhäuser verlangen die Teilnahme
    • Data Gravity – exklusive klinische Daten aus PeerCheck, Pathway Medical und anderen Quellen liefern bestehenden Kund:innen sofort Mehrwert
    • AI-starke Organisation – ein 380-köpfiges R&D-Team schafft mit Tools wie Scribe und DoxGPT neue Umsätze im Krankenhausmarkt
    • Tief in Telemedizin, Fax, klinische Dokumentation und bestehende Workflows eingebettet – plus ein regulatorischer Moat im HIPAA-Umfeld
• Im Ausverkauf überlebten also nur Unternehmen, bei denen „sofort sichtbare Umsätze“ erkennbar waren; jeder AI-Nutzen, der komplexer ist als „morgen direkt monetarisierbare Pickel und Schaufeln“, wurde pauschal ignoriert
• Ben Thompson (Stratechery): „Disruption und Wertschöpfung kommen nicht gleichzeitig“ – der Markt preist derzeit nur die unmittelbar sichtbare Disruption und Beschleunigung ein, nicht aber die langfristige Wertschöpfung, die Zeit braucht

Missverständnis 4 – „Alle Vertical-Moats brechen auf die gleiche Weise zusammen“

• Teilt man 57 börsennotierte Vertical-SaaS-Unternehmen nach der Quelle ihrer Verteidigungsfähigkeit auf, ergeben sich drei Gruppen

  • ① Typ mit proprietären Daten

    • Verisk, FICO, Cadence, Veeva, CCC und 20 weitere Unternehmen
    • Firmen, die auf Daten sitzen, die niemand nachbauen kann: Vor einem Jahr wurden sie gegenüber vergleichbaren horizontalen Anbietern mit 220 % Aufschlag gehandelt, heute sind es noch 72 %
    • Dennoch werden 18 von 20 weiterhin teurer gehandelt als horizontale Anbieter

  • ② Reiner regulatorischer Eintrittsbarrieren-Typ ohne Daten

    • Tyler Technologies, ADP, Constellation, nCino, Q2 und 16 Unternehmen
    • Hier schützt nicht Datenbesitz, sondern Recht und Verfahren vor Konkurrenz – die Prämie ist von 120 % auf 15 % fast vollständig verschwunden

  • ③ „Vertical Halo“-Typ

    • ServiceTitan, Par Technology, Toast, Lightspeed, MNTN und 15 Unternehmen
    • Diese Firmen erhielten vor einem Jahr aufgrund des Narrativs „dominanter vertikaler Markt, hohe Wiederkaufsrate, Skalierbarkeit“ eine Prämie von 41 %, werden heute aber mit einem Abschlag von 40 % gegenüber horizontalen Anbietern gehandelt
• Klar erkennbare Daten-Moats erzielen selbst unter Berücksichtigung der Fundamentaldaten weiterhin höhere Bewertungen, aber selbst starke Data Gravity wurde im jüngsten Ausverkauf nahezu mit null bewertet
• Der Artikel schlägt zur Prüfung der Verteidigungsfähigkeit drei Fragen vor: „Sind die Daten proprietär? Ist das Geschäft regulatorisch gebunden? Ist die Software direkt in die Transaktion selbst eingebettet?“
  • Wer zwei dieser Fragen mit „Ja“ beantwortet, ist meist relativ sicher aufgestellt; der Markt erkennt derzeit jedoch fast nur die erste Kategorie an (proprietäre Daten, 72 % Prämie) und vergibt für die beiden anderen kaum Punkte

Missverständnis 5 – „Die Application Layer stirbt“

• Der Markt hat den Schock durch die Verbreitung von AI (sinkende Entwicklungskosten, Ersetzung menschlicher Arbeit durch Agenten) bereits eingepreist
  • Die danach kommende nächste Generation AI-nativer Software ist dagegen noch nicht berücksichtigt
  • Deshalb werden heute nur die Pipelines geschützt, die AI unmittelbar Umsatz zuführen, während der Rest der Software pauschal abgewertet wird und seine Überlebensfähigkeit infrage steht
  • Der Gleichgewichtszustand nach der AI-Adoption, in dem Daten und Workflows wertvoller denn je werden, ist in den Kursen überhaupt nicht enthalten
• Entgegen der Panik befinden wir uns erst am Anfang der Disruptionsphase
  • Zitat von The Verticalist: Ein Teil vertikaler Software wird verschwinden, aber ihre Lebensdauer wird deutlich länger sein als die horizontaler Anbieter; die nächste Generation von Vertical AI wird teils auf Ruinen, überwiegend aber auf green field neu entstehen – denn allein der Austausch bestehender Anbieter vergrößert den Markt nicht
• LLMs haben gezeigt, wie wertvoll größere Trainingsdatensätze sind und dass Agenten durch Reinforcement Learning intelligenter werden
  • Um jedoch über Sprache hinauszugehen, braucht AI Domain-Daten und Entscheidungskontext – und diese gibt es nirgendwo im offenen Internet, sie lassen sich nicht einfach kaufen oder verkaufen und existieren oft nur im Kopf von Expert:innen
  • Genau dort waren Vertical-Plattformen schon immer am besten positioniert, um diese Daten zu erfassen
• Pessimist:innen glauben, AI werde vertikale Märkte verkleinern; der Artikel vertritt das genaue Gegenteil und argumentiert, dass AI den Markt massiv vergrößern wird
  • Einige etablierte Unternehmen mit starken Moats, die bereit sind, ihre eigenen Produkte für AI selbst zu kannibalisieren, werden überleben und florieren
  • Die größten Gewinner werden jedoch AI-native Unternehmen der nächsten Generation sein, die nicht nur auf den Ruinen des Legacy-Markts, sondern auch auf neuen Use Cases, neuen Budgets und neuen Verticals entstehen, die die öffentlichen Märkte bisher noch nicht einmal erahnen

Anhang – Die 6 Bewertungsmaßstäbe

• ① Proprietary Data Flywheel (proprietäres Daten-Flywheel)

  • Entsteht ein Datenbestand, der sich innerhalb eines Jahres keinesfalls kopieren lässt? Verisks jahrzehntelange Versicherungs-Schadensdaten erhalten 5 Punkte, ein Dropbox-Speicher mit kundeneigenen Daten 1 Punkt

• ② Pricing Alignment (Preislogik)

  • Steigt der Umsatz, wenn AI-Agenten ihre Aktivität ausweiten? Nutzungsbasierte Modelle wie Bandwidth, MongoDB und Datadog erhalten die Höchstwertung, seat-basierte Produkte wie Asana, Monday.com und Workday, bei denen AI menschliche Lizenzen reduziert, die niedrigste

• ③ Workflow Replaceability (Ersetzbarkeit im Workflow)

  • Wie tief ist das Produkt in die Abläufe des Kunden eingebettet? Je schwieriger es zu ersetzen ist, desto höher die Bewertung – Oracle ERP und ADP Payroll erhalten 5 Punkte, Dropbox und Amplitude, die sich in einer Woche austauschen lassen, 1 Punkt

• ④ AI Credibility (AI-Glaubwürdigkeit)

  • Gibt es Team, Investitionen und DNA für echte AI statt nur eines angeklebten Chatbots? Gemessen an R&D-Anteil, CEO-Hintergrund, AI-Akquisitionen und real eingesetzten Produkten – Palantir und Datadog erhalten 5 Punkte, Tyler und Constellation 2

• ⑤ Domain Complexity (Domain-Komplexität)

  • Wie stark ist das Kundenumfeld von Regulierung und Fachwissen geprägt? Veevas FDA-Clinical-Submissions, Tylers CJIS-Zertifizierung und FICOs Kredit-Scoring-Regulierung erhalten 5 Punkte, horizontale Märkte ohne Hürden 1 Punkt

• ⑥ Agent Ecosystem (Agenten-Ökosystem)

  • Wird das Produkt in einer Welt, in der AI-Agenten Arbeit steuern, stärker oder schwächer genutzt? DBs, Kommunikations-APIs, Security und Monitoring, durch die Agenten hindurchgehen, erhalten 5 Punkte; Task-Management, Dashboards und Dateispeicher, die Agenten nicht nutzen, 1 Punkt
• R40 (Rule of 40) = Umsatzwachstum + EBITDA-Marge