ANALYSE-Unglamouröse Welt der "Dateninfrastruktur" treibt den heißen Markt für Fusionen und Übernahmen im KI-Rennen an

- von Milana Vinn

13. Jun (Reuters) - Unter dem Druck von Zöllen und geopolitischer Ungewissheit hat sich das Transaktionsgeschehen in den meisten Branchen verlangsamt, mit einer Ausnahme: der wenig glamourösen Welt der Dateninfrastruktur.

Die Unternehmen, die die Daten verarbeiten, die für die Erstellung fortschrittlicher KI-Modelle benötigt werden, sind zu begehrten Zielen für etablierte Technologieunternehmen wie Meta, Salesforce und ServiceNow geworden, die versuchen, im Wettbewerb mit OpenAI, Google und Anthropic zu bestehen.

"KI ohne Daten ist wie Leben ohne Sauerstoff, sie existiert nicht", sagte Brian Marshall, globaler Co-Leiter des Software-Investmentbankings bei Citi.

"Aus diesem Grund erleben Daten gerade einen Zeitgeist-Moment, der von KI angetrieben wird", so Marshall.

Tech-Deals sind einer der wenigen Lichtblicke in einem ansonsten düsteren M&A-Markt (link), auf den 421 Milliarden Dollar der 1,67 Billionen Dollar an globalen Deals entfallen, die in den ersten fünf Monaten des Jahres angekündigt wurden, oder etwa 25 Prozent der gesamten M&A, so die vorläufigen Daten, die von Dealogic für Reuters zusammengestellt wurden.

Das ist ein Anstieg von etwa 20 Prozent im letzten Jahr und 17 Prozent im Jahr 2023, wie die Daten zeigen. Von den Tech-Deals entfielen den Daten zufolge fast drei Viertel des Gesamtwerts auf solche, an denen Hersteller von KI-Software beteiligt waren.

GESCHWINDIGKEIT ZÄHLT

Matthew Lucas, Managing Director bei Goldman Sachs, der sich auf Fusionen und Übernahmen im Zusammenhang mit allen Aspekten der Datenverarbeitung konzentriert, sagte, dass Unternehmensdaten, wie sie in der KI zum Einsatz kommen, derzeit der dynamischste Bereich bei Fusionen und Übernahmen im Softwarebereich" seien

"Es gibt eine sehr starke Wahrnehmung, dass es auf Geschwindigkeit ankommt, dass es wichtig ist, als Erster am Ziel zu sein, und das eignet sich gut für Fusionen und Übernahmen", sagte Lucas.

Die Softwarefirmen, die Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Daten in cloudbasierten Systemen unterstützen, sind zunehmend wertvolle Güter, da die Zahl der potenziellen Übernahmeziele rapide abnimmt.

Unternehmen für Unternehmensdateninfrastruktur und -analyse wie Confluent, Collibra, Sigma Computing, Matillion, Dataiku, Fivetran, Boomi und Qlik könnten nach Ansicht von Investmentbankern in naher Zukunft zum Ziel von Legacy-Tech-Anbietern werden. Die Unternehmen könnten Unternehmen dabei helfen, Informationen besser zu integrieren, zu analysieren und zu speichern.

Führungskräfte von Boomi, Dataiku, Fivetran und Qlik sagten, sie seien von der Aufmerksamkeit nicht überrascht.

"Unordentliche, siloartige Daten haben lange Zeit die Versuche von Unternehmen untergraben, das transformative Potenzial der Analytik zu nutzen. Angesichts der Dringlichkeit, effektive KI einzusetzen, ist es jetzt nicht nur wichtig, sondern existenziell", so Florian Douetteau, Mitbegründer und CEO von Dataiku, in einer Stellungnahme. Anfragen für eine Stellungnahme von Confluent, Collibra, Sigma Computing und Matillion wurden nicht sofort beantwortet.

LEGACY TECH KAUFT SICH EIN

In den letzten Wochen wurden mehrere milliardenschwere Übernahmen von Dateninfrastrukturunternehmen getätigt oder abgeschlossen.

Meta kündigte am Freitag (link) einen 14,8-Milliarden-Dollar-Deal (link) für einen 49-prozentigen Anteil an dem Datenetikettierungsunternehmen Scale AI an. Salesforce kündigte im vergangenen Monat Pläne an, das Datenintegrationsunternehmen Informatica für 8 Milliarden Dollar zu kaufen.

Künstliche Intelligenz treibt eine einmalige Umstellung in der Technologiebranche voran, die einige der größten Social-Media-Plattformen und Softwarehersteller dazu zwingt, Unternehmen zu kaufen, die KI-gestützte Systeme reibungslos betreiben können. Laut einer Prognose des Technologiedatenanbieters Gartner werden sich die weltweiten Ausgaben für generative KI im Jahr 2025 voraussichtlich auf 644 Milliarden US-Dollar belaufen, was einem Anstieg von 76,4 Prozent gegenüber 2024 entspricht.

Anfang Mai gab der IT-Management-Anbieter ServiceNow (link) NOW.N bekannt, dass er die Datenkatalog-Plattform Data.world kauft, die es ServiceNow ermöglichen wird, den geschäftlichen Kontext hinter den Daten besser zu verstehen, wie Führungskräfte bei der Bekanntgabe der Übernahme sagten.

Die Übernahme von Informatica durch Salesforce (link), die Ende letzten Monats angekündigt wurde, wird Salesforce in die Lage versetzen, verstreute Daten aus internen und externen Systemen besser zu analysieren und zu verarbeiten, bevor sie in das hauseigene KI-System Einstein AI eingespeist werden, sagten Führungskräfte zu der Zeit.

IBM IBM.N schloss gleich am nächsten Tag die Übernahme des Datenmanagement-Anbieters DataStax ab. IBM erklärte, dass die im Februar angekündigte Übernahme es dem Unternehmen ermöglichen wird, unstrukturierte Daten zu verwalten und zu verarbeiten, bevor sie in seine KI-Plattform eingespeist werden.

SCHLECHTE KI-RATSCHLÄGE

Diese Deals zeigen, wie wichtig es für Softwareunternehmen ist, alle Aspekte des Datenmanagements selbst in die Hand zu nehmen, und Fusionen und Übernahmen sind oft der schnellste Weg, dies zu erreichen. Anstatt komplexe Datensysteme von Grund auf neu zu entwickeln, erwerben sie Spezialisten, die sie bei der Organisation, Bereinigung und Verknüpfung von Daten aus ihrem gesamten Unternehmen unterstützen können.

Das war der Fall, als Databricks, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenverarbeitung und künstliche Intelligenz, das kürzlich mit 62 Milliarden US-Dollar bewertet wurde, letzte Woche Pläne zum Kauf des serverlosen Datenbankmanagers Neon für 1 Milliarde US-Dollar bekannt gab.

Doch Dealmaker warnten, dass Unternehmen nicht einfach irgendeine Art von Daten kaufen und in ein KI-System einspeisen können, um gute Ergebnisse zu erwarten.

Air Canada < http://ac.to/ > wurde letztes Jahr vor einem Gericht für haftbar befunden und gezwungen, den Flugpreis (link) zu erstatten, nachdem einer seiner KI-Chatbots einen Kunden falsch beraten hatte. Diese Art von Fehlern kann passieren, wenn die falsche Art von ungefilterten Daten in eine KI-Maschine importiert wird, sagen Tech-Dealmaker.

"Viele Unternehmen verfügen über riesige Datenmengen, aber ich glaube, sie lernen, dass man nicht einfach alle Daten, die man hat, ungefiltert in eine KI-Maschine einspeisen und hoffen kann, dass sie die richtige Antwort ausspuckt", so Brian Mangino, Partner bei Latham & Watkins.