Unternehmen, die Daten für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle verarbeiten, sind zu begehrten Zielen für etablierte Technologieunternehmen wie Meta, Salesforce und ServiceNow geworden, die im Wettlauf um die Wettbewerbsfähigkeit gegenüber OpenAI, Google und Anthropic bestehen wollen.
„KI ohne Daten ist wie Leben ohne Sauerstoff, es existiert nicht”, sagte Brian Marshall, globaler Co-Leiter des Software-Investmentbankings bei Citi.
„Aus diesem Grund erleben Daten derzeit einen Zeitgeist, der von KI angetrieben wird“, so Marshall. Tech-Deals sind einer der wenigen Lichtblicke in einem ansonsten trüben M&A-Markt. Sie machen 421 Milliarden US-Dollar der weltweit in den ersten fünf Monaten des Jahres angekündigten Deals in Höhe von 1,67 Billionen US-Dollar aus, was laut vorläufigen Daten, die Dealogic für Reuters zusammengestellt hat, etwa 25 % der gesamten M&A-Aktivitäten entspricht.
Das ist ein Anstieg gegenüber etwa 20 % im letzten Jahr und 17 % im Jahr 2023, wie die Daten zeigen. Von den Technologie-Deals entfielen fast drei Viertel des Gesamtwertes auf AI-Softwarehersteller, wie die Daten zeigen.
SCHNELLIGKEIT IST ENTSCHEIDEND
Matthew Lucas, Managing Director bei Goldman Sachs, der sich auf M&A in allen Bereichen der Computerbranche spezialisiert hat, erklärte, dass Unternehmensdaten für den Einsatz in der KI derzeit der „dynamischste Bereich im Software-M&A-Geschäft“ seien.
„Es herrscht die starke Überzeugung, dass Geschwindigkeit eine große Rolle spielt, dass es wichtig ist, als Erster am Ziel zu sein, und das begünstigt tendenziell M&A“, so Lucas.
Softwareunternehmen, die Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Daten in Cloud-basierten Systemen unterstützen, werden immer wertvoller, da die Zahl potenzieller Übernahmeziele rapide schrumpft. Unternehmen für Unternehmensdateninfrastruktur und -analyse wie Confluent, Collibra, Sigma Computing, Matillion, Dataiku, Fivetran, Boomi und Qlik könnten laut Investmentbankern in naher Zukunft zu Zielen für etablierte Technologieanbieter werden. Diese Unternehmen könnten Unternehmen dabei unterstützen, Informationen besser zu integrieren, zu analysieren und zu speichern. Führungskräfte von Boomi, Dataiku, Fivetran und Qlik gaben übereinstimmend an, dass sie von der Aufmerksamkeit nicht überrascht seien.
„Unübersichtliche, isolierte Daten haben lange Zeit die Bemühungen von Unternehmen untergraben, das transformative Potenzial von Analysen auszuschöpfen. Angesichts der dringenden Notwendigkeit, effektive KI einzusetzen, ist die Behebung dieses Problems nicht nur unerlässlich, sondern existenziell“, erklärte Florian Douetteau, Mitbegründer und CEO von Dataiku, in einer Stellungnahme. Anfragen um Stellungnahme von Confluent, Collibra, Sigma Computing und Matillion wurden nicht sofort beantwortet.
LEGACY-TECH-AKQUISITIONEN
In den letzten Wochen wurden mehrere milliardenschwere Deals für Dateninfrastrukturunternehmen abgeschlossen.
Meta gab am Freitag eine 14,8-Milliarden-Dollar-Transaktion für eine 49-prozentige Beteiligung an dem Datenkennzeichnungsunternehmen Scale AI bekannt. Salesforce kündigte im vergangenen Monat Pläne an, das Datenintegrationsunternehmen Informatica für 8 Milliarden Dollar zu erwerben.
Künstliche Intelligenz treibt einen einmaligen Wandel in der Technologiebranche voran, der mehrere der größten Social-Media-Plattformen und Softwarehersteller dazu zwingt, Unternehmen zu kaufen, die zum reibungslosen Betrieb von KI-gestützten Systemen beitragen. Weltweit werden die Ausgaben für generative KI im Jahr 2025 voraussichtlich 644 Milliarden US-Dollar betragen, was laut einer Prognose des Technologie-Datenanbieters Gartner einem Anstieg von 76,4 % gegenüber 2024 entspricht.
Anfang Mai gab der IT-Management-Anbieter ServiceNow bekannt, dass er die Datenkatalogplattform Data.world kaufen werde, um damit den geschäftlichen Kontext von Daten besser verstehen zu können, wie Führungskräfte bei der Bekanntgabe erklärten. Die Ende letzten Monats angekündigte Übernahme von Informatica durch Salesforce wird es Salesforce ermöglichen, verstreute Daten aus internen und externen Systemen besser zu analysieren und zu assimilieren, bevor sie in das hauseigene KI-System Einstein AI eingespeist werden, erklärten Führungskräfte damals.
IBM schloss die Übernahme des Datenmanagement-Anbieters DataStax bereits am nächsten Tag ab. IBM erklärte, dass das im Februar angekündigte Geschäft es dem Unternehmen ermöglichen werde, unstrukturierte Daten zu verwalten und zu verarbeiten, bevor sie in seine KI-Plattform eingespeist werden.
SCHLECHTE KI-EMPFEHLUNG
Diese Transaktionen unterstreichen die strategische Bedeutung für etablierte Softwareanbieter, alle Aspekte des Datenmanagements zu kontrollieren, und Fusionen und Übernahmen sind oft der schnellste Weg, dies zu erreichen. Anstatt komplexe Datensysteme von Grund auf neu aufzubauen, erwerben sie Spezialisten, die ihnen dabei helfen können, Daten aus allen Bereichen ihres Unternehmens zu organisieren, zu bereinigen und zu verknüpfen.
Potenzielle Übernahmeziele werden manchmal selbst zu Jägern, wie im Fall von Databricks, einem führenden Unternehmen im Bereich Datenverarbeitung und KI, das kürzlich mit 62 Milliarden US-Dollar bewertet wurde und letzte Woche Pläne bekannt gab, den serverlosen Datenbankmanager Neon für 1 Milliarde US-Dollar zu kaufen.
Deal-Maker warnen jedoch davor, dass Unternehmen nicht einfach beliebige Daten kaufen, in ein KI-System einspeisen und dann gute Ergebnisse erwarten können. Air Canada wurde letztes Jahr von einem Gericht für geringfügige Forderungen zur Zahlung von Flugkosten verurteilt, nachdem einer ihrer KI-Chatbots einem Kunden einen falschen Rat gegeben hatte. Solche Fehler können auftreten, wenn ungefilterte Daten in eine KI-Engine importiert werden, sagen Tech-Deal-Maker.
„Viele Unternehmen verfügen über riesige Datenmengen, aber ich glaube, sie lernen gerade, dass man nicht einfach alle Daten unorganisiert in eine KI-Engine einspeisen und dann hoffen kann, dass sie die richtige Antwort ausspuckt”, sagte Brian Mangino, Partner bei Latham & Watkins. (Berichterstattung von Milana Vinn in New York, Bearbeitung von Nick Zieminski)
