Die Risikomärkte haben sich trotz erhöhter geopolitischer Spannungen in diesem Jahr widerstandsfähig gezeigt. Ein bemerkenswerter Schwachpunkt war allerdings der Technologiesektor.
Die Unsicherheit rund um künstliche Intelligenz (KI) ist nichts Neues. Bisher konzentrierte sie sich hauptsächlich auf das Tempo und den Umfang der Investitionsausgaben der Hyperscaler. Zudem stellte sich die Frage, wie diese Ausgaben die Bilanzen belasten würden. Ein weiterer Knackpunkt war das Umsetzungsrisiko dieser Investitionen angesichts einer weitgehend unbekannten Kapitalrendite.
In den letzten Wochen hat der Markt die Bedrohung durch KI für eine Vielzahl von Software-as-a-Service-Unternehmen (SaaS) neu bewertet. Auslöser war die Veröffentlichung des Legal-Plug-ins für das KI-Tool Claude Cowork von Anthropic. Der darauffolgende Ausverkauf führte zu einer deutlichen Kompression der Aktienbewertungen in diesem Teilsektor (siehe Grafik 1). Anleihen haben sich insgesamt zwar weiterhin sehr widerstandsfähig gezeigt, blieben aber keineswegs verschont. Viele Anleihen und Kredite von Softwareunternehmen sind in diesem Jahr um mehrere Basispunkte gefallen.
Aus übergeordneter Perspektive wird deutlich, warum der Markt in den letzten Jahren bereit war, Anleihen von Softwareunternehmen zu zeichnen. Solides, nicht-zyklisches organisches Umsatzwachstum – getrieben durch hohe Kundenbindungsraten und stetige Steigerungen beim durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer (Average Revenue per User, ARPU) – ging einher mit hohen EBITDA-Margen und robusten freien Cashflows. Dieses Grund-Profil hat es Emittenten (insbesondere solchen mit Sponsor-Beteiligung) ermöglicht, die Verschuldung ihrer Strukturen zu erhöhen. Dies gilt besonders für Unternehmen, die typischerweise zu hohen Aktienbewertungen gehandelt werden. Ein Nettoverschuldungsgrad (Net Debt-to-EBITDA) von 5 bis 6 ist nicht ungewöhnlich. Der Markt bewertet diese Anleihen auf Basis eines Beleihungsauslaufs (Loan-to-Value, LTV) von unter 50 Prozent, da die durchschnittlichen EV/EBITDA-Multiplikatoren im niedrigen bis mittleren Zehnerbereich liegen. Ein Beispiel: Bei einem Nettoverschuldungsgrad von 5 und einer Unternehmensbewertung von 13-fachem EBITDA ergibt sich ein LTV von 38 Prozent.
Die jüngsten Entwicklungen werfen jedoch die Frage auf, ob das bisherige Wachstumsniveau für viele dieser Unternehmen künftig noch tragfähig ist. Nach dem starken Ausverkauf bei Aktien dürften die LTVs verstärkt unter die Lupe genommen werden.
Aus betrieblicher Sicht wären wir besonders vorsichtig bei kleineren SaaS-Unternehmen mit nur einer Funktionalität. Firmen mit geringen Wettbewerbsvorteilen und niedrigen Wechselkosten werden am stärksten von der KI-Disruption betroffen sein, da Kunden ihre Plattformen konsolidieren oder sogar eigene Lösungen intern entwickeln möchten. Generische oder auf wiederholbare Prozesse ausgerichtete SaaS-Unternehmen spüren bereits die Bedrohung durch Claude und ähnliche Systeme. Die Komplexität der Modelle, die von den führenden KI-Laboren (Anthropic, OpenAI usw.) entwickelt werden, nimmt rasch zu.
All diese Entwicklungen können für Softwareunternehmen aber auch von Vorteil sein. Plattformen und Datenbanken, die tief in Arbeitsabläufe integriert sind, proprietäre Daten bieten (Daten, die nicht einfach online abgegriffen werden können), über Nischenexpertise verfügen und lokale Vorschriften einhalten, könnten gut positioniert sein, um von den Fortschritten im Bereich KI zu profitieren. Die Integration von KI-Tools in bestehende Plattformen wird entscheidend sein. Unternehmen, denen dies gut gelingt, dürften die Kundenbindung erhöhen und den durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer (ARPU) besser schützen können.
Wir glauben daher nicht, dass wir bei Anleihen unterhalb von Investment Grade am Anfang einer KI-bedingten Klippe stehen. Die Risiken sind real, aber ebenso die Chancen – sowohl aus Sicht der Unternehmen (wenn sie KI im Geschäft nutzen können) als auch der Anleger.
Betrachtet man die Erträge, so dürfte sich die wahrscheinlichste Auswirkung im Anleihenbereich weniger auf die Obsoleszenz von Geschäftsmodellen beziehen als vielmehr auf den ARPU. Sofern ein Unternehmen sein Alleinstellungsmerkmal nicht nachweisen und seinen Wettbewerbsvorteil nicht belegen kann – sei es durch proprietäre Daten oder Branchenexpertise –, dürften selbst Plattformen, die fest in Arbeitsabläufe eingebunden sind, Schwierigkeiten haben, Kosten zu rechtfertigen, die um ein Vielfaches höher liegen als jene der führenden KI-Labore. Positiv ist, dass diese Kosten ohnehin für die meisten Unternehmenskunden einen relativ geringen Anteil an den Betriebsausgaben ausmachen. Zudem wird KI auch die Kostenbasis genau jener SaaS-Unternehmen verbessern, die sie auf der Umsatzseite bedroht – insbesondere in den Bereichen Entwicklung und Programmierung. Wir erwarten jedoch, dass Anleger in der kommenden Berichtssaison ihre Basisannahmen auf den Prüfstand stellen werden, falls sie dies nicht bereits getan haben. Der Markt dürfte dann stärker zwischen potenziellen Gewinnern und Verlierern differenzieren.
Im Bereich unterhalb von Investment Grade ist das Engagement im Softwaresektor am stärksten in Private Credit konzentriert (US-Business-Development-Gesellschaften weisen laut Daten von Morgan Stanley ein durchschnittliches Engagement von 26 Prozent auf) und am geringsten in Hochzinsanleihen (nur 3 Prozent des europäischen und US-amerikanischen Hochzinsmarktes entfallen auf den Softwaresektor). Der breit syndizierte Kreditmarkt liegt dazwischen (USA 10 Prozent, Europa 7,5 Prozent). Ausserhalb der privaten Märkte sind die Risiken daher unseres Erachtens überschaubar. Dabei ist zu beachten, dass der Softwaresektor ein breites Spektrum abdeckt – von Beratung über Outsourcing, Produktivität, Risikoanalyse, Betriebssysteme, Multimedia bis hin zu Design und vielem mehr. Einige Teilsektoren werden naturgemäss stärker betroffen sein als andere.
Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz wird zweifellos sowohl Risiken als auch Chancen für die Anleihen- und Kreditmärkte mit sich bringen. Europäische Anleihen sind weniger stark im Sektor engagiert, wenn auch nicht völlig unbetroffen. Wir betrachten die Risiken als überschaubar. Es ist zu erwarten, dass die Volatilität in diesem Bereich anhalten wird, während die Technologie weiterhin grosse Fortschritte macht.
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