Im Zeitalter der KI sind leichtgewichtige Unternehmen plötzlich nicht mehr gefragt.

In den letzten zehn Jahren bevorzugten die Kapitalmärkte vor allem Unternehmen mit geringen Sachwerten. Software, Internet-Plattformen, Cloud-Services und Verbraucher-Apps – sobald das Produkt funktionierte, war eine schnelle Expansion möglich und die Grenzkosten waren sehr niedrig. Doch jetzt ändert sich die Marktrichtung. In den „Charts of the Week“, die a16z letzte Woche veröffentlichte, zeigen zahlreiche Daten: Diese Technologiehausse unterscheidet sich grundlegend von der letzten Runde. Branchen wie Gesundheit, Konsum und Medien, die nach der Finanzkrise sehr erfolgreich waren, verzeichnen nun deutlich langsamere Renditen; während Energie, Rohstoffe, Bau und Finanzwesen, früher eher unauffällig, nun besser abschneiden. Die Nachzügler des letzten Zyklus werden jetzt zu den Gewinnern der aktuellen Runde. Das Schlüsselwort der letzten Phase war „Bits“: Code, Software, Plattformen und Internet. Das neue Schlagwort ist „Atoms“: Chips, Server, Rechenzentren, Strom, Kühlsysteme, Fertigungsindustrie und Robotik. Der Hauptantrieb dahinter ist AI. Große Modelle laufen nicht aus dem Nichts heraus. Sie brauchen GPUs, Strom, Rechenzentren sowie umfangreiche Hardware- und Lieferkettenunterstützung. Dadurch stehen Branchen, die zuvor als kapitalintensiv, langwierig und wenig profitabel galten, erneut im Mittelpunkt technologischer Erzählungen. Diese Veränderungen spiegeln sich auch am Primärmarkt wider. Im Jahr 2016 spielten Robotik und Physical AI bei weltweit hochbewerteten Privatunternehmen kaum eine Rolle; bis 2026 bilden sie bereits die zweitgrößte Kategorie nach AI/Software, mit einer Marktbewertung, die Fintech übertrifft. Zeitgleich erreichten VC-Investitionen im Robotikbereich im ersten Quartal 2026 ein Allzeithoch – etwa 16 Milliarden US-Dollar und fast 500 Transaktionen alleine in einem Quartal. Aber Investitionen in Hardware bedeuten nicht, dass Software an Bedeutung verliert – entscheidend ist, wie AI eingesetzt wird. Das Beispiel Accenture zeigt das Gegenteil: Der Markt sah das Unternehmen lange als größten Profiteur der AI-Implementierung, aber das Multiple des Free Cashflow fiel von 30 auf rund 6. Allein Kunden zu helfen, „AI einzuführen“, brachte nicht den erwarteten Erfolg. Wirklich AI-native Unternehmen integrieren AI nicht einfach in bestehende Prozesse, sondern entwerfen Abläufe komplett neu rund um die Fähigkeiten von AI. Eine Studie mit 515 schnell wachsenden Startups zeigt: Diese Unternehmen fanden 44% mehr AI-Anwendungsszenarien, hatten doppelt so hohe Spitzenumsätze wie die Vergleichsgruppe, verbrauchten dabei jedoch 40% weniger Kapital. AI macht auch Unternehmen selbst leichter. Jüngste Daten von YC zeigen, dass AI-Startups im Schnitt nur rund 20 Mitarbeiter haben – weniger als die Hälfte herkömmlicher Firmen – und die Organisation flacher ist. Stripe zeigte, dass sich die Zahl der unabhängigen Gründer mit über einer Million Dollar Jahresumsatz in zwei Jahren verdoppelt hat. Der Wandel in diesem Technologiekreislauf bedeutet also nicht, dass Software am Ende ist, sondern dass Software jetzt in die reale Welt vordringt. Der letzte Technologiekreislauf gehörte Plattformen und Anwendungen; der aktuelle könnte Datenzentren, Chips, Energie, Robotik und Unternehmen gehören, die AI wirklich in die physische Welt bringen. Die Daten stammen hauptsächlich aus: a16z „Charts of the Week: Cycles, different but the same“ und den dort zitierten Originalquellen.