Tech-Bewertungen und der Realitätscheck durch KI
Über mehrere Jahre hinweg hat die Private-Equity-Branche erhebliches Kapital in hoch bewertete Software-as-a-Service (SaaS)- und Technologieunternehmen investiert, die für ihre Modelle mit wiederkehrenden Einnahmen hoch geschätzt wurden. Die rasanten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) haben jedoch neue Variablen ins Spiel gebracht, die eine Neubewertung der langfristigen Wachstums- und Bewertungskennzahlen erforderlich machen.
„Wiederkehrende Einnahmen sind nicht mehr das, was sie einmal waren. Wenn man höhere Multiplikatoren für ein Tech-Unternehmen gezahlt hat, in der Annahme, dass seine Einnahmequelle beständig ist und schnell wächst, hat man jetzt das Problem, dass KI dieses Modell komplett auf den Kopf gestellt hat. Viele Ihrer Kunden verlängern ihre Verträge möglicherweise nicht mehr, oder wenn sie es tun, dann zu einem niedrigeren Preis. Das macht es schwieriger, das, was Sie in Ihrem Portfolio haben, zu bewerten“, sagt Nitin.
Dieses Umfeld hat zu längeren Haltedauern geführt, da Manager abwarten, bis sich die Marktbedingungen klären. „Viele Private-Equity-Fonds, die sich auf den Tech-Bereich konzentriert haben, werden längere Haltedauern verzeichnen. Noch wichtiger ist, dass es schwieriger geworden ist, festzustellen, ob die Bewertung ihres Portfolios tatsächlich dem entspricht, was sie angeben, bis sie den Markt wirklich testen“, beobachtet Nitin. „Man braucht heute tatsächlich einen Käufer da draußen, der bereit ist, das Risiko für ein Tech-Unternehmen einzugehen. Und es gibt einfach so viel tief verwurzelte Angst vor KI und möglichen Disruptionen, dass es schwieriger ist, diese Unternehmen zu verkaufen, und schwerer zu glauben, dass sie für den gleichen Multiplikator verkauft werden wie beim Einstieg gezahlt wurde.“
Bei Flexstone haben wir vor dem Tech-Sektor stets zurückgeschreckt. Unser Engagement liegt bei unter 10 % und konzentriert sich zudem hauptsächlich auf Dienstleistungen und nicht auf reine Software. „Das lag nicht daran, dass wir dieses KI-Risiko haben kommen sehen – wir haben keine Kristallkugel –, sondern hauptsächlich daran, dass wir davor zurückgeschreckt sind, höhere Multiplikatoren zu zahlen und einfach dem nächsten heißen Sektor hinterherzujagen“, erklärt Nitin.
Bewertung von Leistungsstandards im Private Equity
Angesichts der Tatsache, dass sich Ausschüttungen und Liquidität in der gesamten Private-Equity-Landschaft insgesamt verlangsamen, haben einige Large-Cap-Manager Finanzinstrumente – wie Dividend Recapitalizations (fremdfinanzierte Sonderausschüttungen) oder Subscription Lines (Kreditlinien auf Kapitalzusagen) – genutzt, um Cashflows und Ausschüttungen an Limited Partners (LPs) zu optimieren.
Nitin betont, dass der Lower Mid-Market auf andere Hebel setzt. „Am unteren Ende des Marktes muss man immer noch einen Großteil der Rendite erwirtschaften, indem man das EBITDA dieser Unternehmen steigert und ihnen mehr Wert verleiht“, sagt er.
Diese direkte Korrelation zum operativen Geschäft macht es einfacher, die Performance im Mid-Market zu vergleichen (Benchmarking). „Am oberen Ende des Marktes sehen wir eine stärkere Verschuldung und mehr Financial Engineering, sei es durch etwas mehr Dividend Recapitalizations oder durch eine potenziell noch stärkere Hebelung dieser Unternehmen. Im Mid-Market hingegen ist die Verschuldung (Leverage) tendenziell konservativer, sodass man nicht so viel Manipulation des IRR (Internal Rate of Return / interner Zinsfuß) sieht“, merkt Nitin an.
Er weist darauf hin, dass einige große Buyout-Deals zwar Leverage-Multiplikatoren vom Sechs- oder Siebenfachen des EBITDA aufweisen, der Lower Mid-Market aber im Allgemeinen diszipliniert beim Vier- bis Fünffachen bleibt. „IRRs können von Fonds manipuliert werden, sei es durch Kreditlinien oder indem man bestimmte Dinge frühzeitig verkauft und den Rest behält. Aber wenn man sich die tatsächlichen Ein- und Auszahlungen (Cash In and Out) und die tatsächliche Cash-Rendite ansieht, ist das viel schwieriger zu manipulieren“, erklärt Nitin. „Deshalb sehen wir, dass Investoren Fonds zunehmend auf Basis von TVPI und DPI* vergleichen, was meiner Meinung nach der richtige Maßstab ist: weil er schwieriger zu manipulieren ist.“
Die Größenordnung der Ausgaben für Tech-Infrastruktur
Die Divergenz zwischen spekulativem Wachstum und operativen Investitionen zeigt sich an den massiven Investitionsausgaben (CapEx), die derzeit von den „Magnificent Seven“ und anderen Technologieführern für den Ausbau von KI-Infrastruktur und Rechenzentren getätigt werden.
Nitin zieht einen bemerkenswerten historischen Vergleich, um diese Ausgaben in den richtigen Kontext zu setzen: „Wenn man alle Investitionsausgaben als Prozentsatz des US-BIP über die Jahre hinweg aufaddiert, einschließlich der öffentlichen Bauprojekte der 1930er Jahre, des Manhattan-Projekts, der Elektrifizierung, des Apollo-Projekts, des Breitbandausbaus und der Interstate-Highways, dann liegt die Summe all dessen kaum über dem CapEx, das im vergangenen Jahr allein von den Tech-Unternehmen ausgegeben wurde.“
Trotz dieser historischen Kapitalallokation müssen die endgültigen Produktivitätsgewinne erst noch vollständig realisiert werden. „Bis heute waren nur sehr wenige, wenn überhaupt irgendwelche Unternehmen tatsächlich in der Lage zu quantifizieren, was KI zu ihrem Gewinn je Aktie beigetragen hat. Es ist alles noch hypothetisch – dass es schon noch kommen wird, es wird schon noch kommen.“
Speziell bei Rechenzentren hat Flexstone nicht direkt in deren Entwicklung investiert, sondern sich über die physische Lieferkette an diesem Wachstum beteiligt. „Wir haben einige Unternehmen in unserem Portfolio, die im Bereich Elektrotechnik tätig sind. Sie erbringen Ingenieurdienstleistungen, insbesondere im Bereich der Niederspannungstechnik, die in gewerblichen Gebäuden, Krankenhäusern und anderen infrastrukturbezogenen Projekten zum Einsatz kommt. Wir haben auch Unternehmen, die Drahtkäfige zur Unterbringung verschiedener Produkte in Rechenzentren herstellen. So werden Aspekte dieses Bereichs von verschiedenen Unternehmen berührt“, erklärt Nitin.
„Aber das ist eine weitaus weniger spekulative Wette, da das Geschäft dieser Unternehmen nicht zu 100 % aus Rechenzentren besteht; diese sind lediglich eine Komponente davon.“
Nachfolgetrends und operative Verbesserungen im Mid-Market
Während potenziell spekulative Technologiesektoren eine Phase der Anpassung durchlaufen, bietet der US Lower Middle Market nach Ansicht von Nitin hochattraktive, fundamentale Chancen – insbesondere durch die Nachfolgeplanung in Familienunternehmen.
„Es gibt heute viel mehr Familienunternehmen (die zum Verkauf stehen), was an den generellen Nachfolgeproblemen liegt, die sie haben“, sagt Nitin. „Die Babyboomer werden älter und viele ihrer Kinder wollen diese Unternehmen nicht übernehmen, weil sie lieber in Krypto und andere aufregendere Dinge investieren möchten.“
Diese robusten, etablierten Unternehmen haben häufig zu wenig in Systeme, Prozesse und das Management investiert. Sie profitieren von institutioneller Expertise und digitaler Modernisierung, was Private-Equity-Managern einen klaren Weg bietet, echten Wert zu schaffen.
„Diese kleineren, familiengeführten Mid-Market-Unternehmen hinken bei der Implementierung von KI, der Entwicklung geschäftlicher KPIs und der internen Infrastruktur ziemlich hinterher“, schlussfolgert Nitin. „Sie brauchen wirklich einen Partner, der ihnen hilft, das Unternehmen in die richtige Richtung zu lenken und es für Wachstum zu positionieren – insbesondere im aktuell herausfordernden makroökonomischen Umfeld mit so viel Unsicherheit. Infolgedessen gibt es ab dem ersten Tag eine größere Chance, echten Wertbeitrag zu leisten.“
* TVPI und DPI sind zentrale Leistungskennzahlen zur Messung der Performance an den Privatmärkten. TVPI (Total Value to Paid-In) misst die potenzielle Gesamtrendite (Cash + Papierwert) des investierten Kapitals, während DPI (Distributed to Paid-In) die tatsächlichen Barauszahlungen an die Investoren misst. (Anmerkung: Das Originaldokument enthielt hier den Tippfehler "DVIP", in der Übersetzung wurde er korrigiert.)
