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Insight KW24: Software-Multiples unter Druck — Wie AI die Bewertungslogik verändert

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Ein Münchner Sponsor zeigte mir letzte Woche das Term Sheet für einen ERP-Add-on. Vintage 2021, damals zu 7,2x ARR gekauft. Heute Indikation: 4,1x. Der Verkäufer hält das für eine Frechheit, der Käufer für großzügig. Beide haben recht. Die Wahrheit ist, dass die Bewertungslogik, mit der dieser Deal 2021 gerechnet wurde, 2026 nicht mehr existiert.

Wer in den letzten zwölf Monaten ein Software-Asset im DACH-Raum verkauft oder gekauft hat, kennt das Gefühl. Die Discount-Cash-Flow-Modelle der GP-Associates produzieren Zahlen, die niemand mehr glaubt. Comparable Transactions sind drei Jahre alt und stammen aus einem anderen Zinszyklus. Und die Frage, die früher in Bewertungs-Memos ein Nebensatz war — “AI exposure” — entscheidet inzwischen den Spread zwischen 4x und 12x.

Das Multiple ist gefallen, und es kommt nicht wieder

Der BVP Emerging Cloud Index notiert seit Anfang 2026 unter 5x EV/NTM-Revenue. Das ist nicht der Boden von 2022 (4,3x im Dezember), aber näher dran als am Peak (24x im Februar 2021). Wer das Bild über zehn Jahre zieht, sieht: Wir sind ungefähr da, wo SaaS 2016/17 stand — bevor der Zinsdurst der Jahre 2019-21 die ganze Anlage­klasse aufgepumpt hat.

PeriodeBVP Cloud Index EV/NTM-RevenueKontext
Februar 2021~24xAll-Time High, Zero Rates
Dezember 2022~4,3xTief nach Zinswende
Mitte 2024~6,5xErholung mit AI-Hoffnung
Juni 2026<5xBifurkation aktiv

Quelle: Meritech/BVP Cloud Index, Stand Q2 2026

Das mediane SaaS-Multiple liegt nach Flippa-Daten für M&A-Deals unter 10 Millionen ARR bei 3,9x — vor zwei Jahren waren es 5,8x. PwC bestätigt für mid-market Software-PE-Transaktionen einen Median von 5,1x EV/Revenue für 2025, gegenüber 7,8x im Schnitt 2020-22. Im Public Market hat sich der Spread zwischen Top-Quartile und Bottom-Quartile von 8x auf 14x mehr als verdoppelt. Das ist keine Marktkompression. Das ist eine Sortierung.

Anders gesagt: Das Multiple ist nicht gefallen, weil Software schlechter geworden ist. Es ist gefallen, weil der Markt aufgehört hat, “Software” als homogene Anlageklasse zu bepreisen.

Die Bifurkation, die niemand wegrechnen kann

Wer heute ein Vertical-SaaS-Asset bewertet, muss zwei getrennte Modelle rechnen: eines für die Welt, in der die Seats stabil bleiben, und eines für die Welt, in der ein Agent die halbe Belegschaft ersetzt. Beide Welten sind real. Der Markt traut sich nicht, eine von beiden zu ignorieren, also bepreist er die Volatilität — und Volatilität ist teuer.

Konkret sieht das so aus: Palantir, Cloudflare, Snowflake, Datadog notieren weiter zwischen 18x und 35x ARR. Workday, Salesforce, ServiceNow zwischen 6x und 9x. Atlassian, Box, Zendesk-Comparables zwischen 3x und 5x. Vor drei Jahren lagen alle dieser Namen in einem Korridor von 8x bis 14x. Die Hyperscale-Story-Aktien sind nicht 50% mehr wert geworden — die “AI-resistant” Layer ist 60% billiger.

Im Public Market kann man das ignorieren, weil Liquidität die Volatilität abfedert. Im PE-Buyout, mit Hebel 5-6x EBITDA und einer Haltedauer von vier bis sechs Jahren, kann man es nicht. Wer 2026 einen Mid-Market-SaaS-Anbieter mit 30% Recurring-Revenue-Wachstum und mittlerer AI-Exposition kauft, kauft eine Wette, dass die “AI-resistant” Klassifikation in fünf Jahren nicht das gleiche bedeutet wie heute. Das ist die Wette, die in den meisten DDQ-Antworten unter “Risk Factors” entweder fehlt oder zu einer Beschreibung des EU AI Act schrumpft.

Wer das größere Bild sucht: Ich habe das in AI und die Zukunft von SaaS und Software Moats im AI-Zeitalter ausführlicher behandelt. Hier reicht der Hinweis, dass die Bifurkation kein Hype-Zyklus ist, sondern eine strukturelle Neusortierung der Preisbildung.

46 Prozent reifen bis 2030 — und der Markt weiß es

Das eigentlich unbequeme Datum dieses Zyklus steht nicht in den BVP-Charts, sondern in den Loan-Tape-Reports. Nach Daten von KBRA und PitchBook reifen 46% des aktuell ausstehenden Software-LBO-Kredit­volumens innerhalb der nächsten vier Jahre. Das sind grob 280 Milliarden USD globales Refinanzierungs-Volumen, davon ein Drittel europäisch, davon wiederum ein signifikanter DACH-Anteil aus den 2021er-Buy-and-Build-Wellen.

Die Mathematik ist bösartig: Ein 2021er-Asset wurde zu 15-18x EBITDA gekauft, mit Hebel 6-7x. Der Schuldendienst kalkulierte mit SOFR + 450bp bei einem SOFR von 0,1%. Heute liegt SOFR bei 4,3%, der Spread auf software-besicherte Loans ist auf 525-650bp gewichen, und die EBITDA-Multiples für ein potenzielles Refi sind dort, wo der ursprüngliche Eigenkapital-Anteil zur Mehrheit ausradiert wurde.

Permira kauft seit März 2026 distressed Software-Loans im Sekundärmarkt. Das ist keine altruistische Übung — der Sponsor sieht, was alle sehen, kalkuliert aber, dass die Holding-Periode eines Loans bei 65-75 Cents auf den Dollar mit 18-22% IRR rechnet, wenn die Asset-Recovery in drei Jahren bei 90+ liegt. Die These dahinter: Nicht alle 280 Milliarden refinanzieren sich glatt, aber 70-80% schaffen es. Wer auf der richtigen Seite des Defaults steht, verdient zweistellig.

Was das für DACH bedeutet: Ein nicht trivialer Teil der mittelständischen Software-Carve-outs der nächsten 18 Monate wird nicht von Sponsor-Strategien getrieben, sondern von Lender-Druck. Ich erwarte 2026-27 mindestens fünf “Lender-pushed Sales” im DACH-Software-Mittelstand zwischen 80 und 300 Millionen EV. Wer kaufen will, sollte mit Vorrang die Capital Structures der bekannten Sponsoren-Portfolios studieren, nicht die Pitches der Banker.

Welche Metriken jetzt zählen

Die Metriken-Hierarchie der ARR-Ära war einfach: Rule of 40, NRR > 110%, Gross Margin > 75%, Magic Number > 1, CAC Payback < 18 Monate. Wer das hatte, war ein Asset. Wer das nicht hatte, war ein Pivot-Kandidat. Das gilt 2026 nicht mehr, oder genauer: Es gilt als Hygiene-Faktor, nicht als Diskriminator.

Was diskriminiert:

1. NRR-Qualität, nicht NRR-Höhe. Ein NRR von 118% sagt 2026 wenig, wenn 12 Punkte davon aus Preiserhöhungen kommen, die im nächsten Auto-Renewal verhandelt werden. Die relevante Zahl ist NRR auf konstanter Seat-Basis und konstantem Pricing. Wer das auf 105%+ hält, hat Substanz. Wer dort auf 92% rauskommt und nur über Pricing zur 110er-NRR aufrutscht, hat ein Seat-Compression-Problem, das ein Käufer in vier Jahren am Term Sheet sehen wird.

2. AI-Revenue-Anteil mit Beweispflicht. “AI-Revenue” als Frontmatter im IM ist 2026 wertlos. Was zählt: ARR aus Produkten, die ohne LLM-Backend nicht funktionieren würden, mit eigenständigem Preispunkt und einer Gross Margin >70% nach Inference-Kosten. Wer 8% solchen Revenue hat und doppelt-stellig wächst, kriegt im Bewertungsgespräch eine andere Konversation als jemand mit 22% AI-Revenue, der den GPT-Wrapper für 19 EUR/Monat verkauft und nach Inference auf 35% Gross Margin endet.

3. Seat Compression Risk explizit modelliert. Niemand kann seriös prognostizieren, wie viele Seats ein Sales-Tool, ein HR-Tool, ein Procurement-Tool in fünf Jahren noch verkauft. Aber jeder Bewerter sollte drei Szenarien rechnen: stable Seats, -15% over hold period, -35% over hold period. Wer das nicht im Modell hat, schreibt das Risk Memo aus Versehen für den Käufer.

4. Pricing Power Index. Wie oft hat der Anbieter in den letzten drei Jahren erfolgreich Preise erhöht? Wie hoch war die Churn-Reaktion? Wie tief liegt der Anbieter im Buyer-Budget (Top-3-Line-Item oder unter Wahrnehmungsschwelle)? Wer unter der Wahrnehmungsschwelle sitzt, kann seine Multiples halten. Wer Top-3 ist, wird Ziel von Procurement-Optimierungen, sobald der Buyer sein eigenes AI-Programm aufsetzt.

5. Switching Cost Decomposition. Das alte “high switching costs” ist heute ein Marketing-Claim. Was bleibt: Datenmodell-Lock-in (real), Integration-Footprint (real), Workflow-Lock-in über Custom-Configs (real). Was geht: User-Habits (Agents migrieren), Reporting-Lock-in (LLMs reproduzieren), Branding/UX (egal, weil die UI ohnehin verschwindet — siehe Agent statt Anwender).

Wer diese fünf Dimensionen im DDQ explizit fragt, kriegt andere Antworten als wer den Standard-Frageboge­n abarbeitet. Wer sie nicht fragt, sollte sich beim Closing nicht wundern.

DACH-Kontext: Die verzögerte Kompression

Die strukturelle Annahme der letzten zwei Jahre war, dass DACH-Software-Multiples grundsätzlich 1-2x unter US-Multiples liegen und proportional mitatmen. Das gilt nicht mehr in der Bifurkation. DACH-Mid-Market hat zwei Eigenheiten, die das Bild verzerren:

Erstens: Der DACH-Markt hat strukturell weniger AI-native Assets. Die Cohort, die zwischen 2018 und 2022 in Deutschland und Österreich neu gegründet wurde, ist deutlich kleiner als die US-Cohort und enthält weniger Foundation-Layer-Plays. Was es gibt — DeepL, Aleph Alpha, Helsing, Black Forest Labs, Parloa — ist nicht in PE-Reichweite oder spielt in einer anderen Asset-Klasse (Venture, Defense, Foundation Models). Der mittelständische DACH-PE-Markt bewegt sich überwiegend in der “AI-resistant” Klassifikation. Das bedeutet: relative Bewertungs-Kompression wirkt hier härter, weil der “AI-Premium” als Gegenkraft fehlt.

Zweitens: Der DACH-Markt ist sponsoren-konzentrierter. EQT, Hg, Cinven, Bregal, Main Capital, Waterland, Triton, IK, Castik, Equistone, Genui — diese rund 20 Häuser dominieren die mid-market Software-Transaktionen zwischen 100 Millionen und 1,5 Milliarden EV. Wenn sich diese Cohort auf ein neues Bewertungsregime einigt, gilt es. Aktuell zeigt das Verhalten: längere Hold Periods (Hg hat öffentlich 5,5 Jahre Median angegeben, vor drei Jahren waren es 4,2), mehr Continuation Vehicles, weniger primary exits zu strategischen Käufern. Das ist nicht Optimismus über die Zukunft — das ist Vermeidung der Realisierung.

Konkrete Beispiele, die das Bild illustrieren: TeamViewer handelt seit Anfang 2026 unter 3x Revenue im Public Market — vor drei Jahren bei 12x. SAP hat sich entkoppelt, weil die Joule-Story als AI-native Layer akzeptiert wird, was 8 Punkte EV/Sales-Premium erklärt. Software AG wurde 2024 von Silver Lake zu effektiv 2,1x Revenue genommen, was zu der Zeit als Discount galt — heute sieht es nach fairer Bewertung aus. Im Mittelstand: Mehrere bekannte Sponsoren-Assets im ERP- und HR-Tech-Bereich kursieren in Banker-Pitches mit 5,5-6,5x ARR, was 2022 noch 9-11x gewesen wäre.

Wer noch tiefer in die Strukturveränderungen einsteigen will, kann Buy-and-Build 2.0 und Tech Due Diligence querlesen. Beide Insights argumentieren, dass die Add-on-Maschine der 2018-22er Jahre nicht einfach skaliert weiterläuft, sondern neu konstruiert werden muss.

Wann der richtige Entry-Zeitpunkt ist

Die ehrliche Antwort: 2026-2027, bei den richtigen Assets, mit anderer Strategie.

Die Sortierung im PE-Software-Markt produziert in den nächsten 18-24 Monaten drei Cluster von Opportunitäten:

Cluster A — Lender-pushed Carve-outs: Assets aus 2020-22er Buyouts, deren Refinanzierung nicht trägt. Realistische Multiples 4,5-6x ARR für solide 20%+-Wachstum-Profile. Voraussetzung: Schuldendienst-Sanierung als Wertschöpfungs-These, nicht Roll-up. Wer hier einsteigt, kauft die operative Substanz zum Discount, nicht die Story.

Cluster B — AI-Defensible Vertical SaaS: Vertikale Anbieter mit echtem Datenmodell-Moat (regulierte Industrien, hochspezifische Workflows, Compliance-getrieben), die in der Bifurkation falsch als “AI-resistant” sortiert wurden. Realistische Multiples 7-10x ARR, aber mit asymmetrischem Upside. Voraussetzung: harte Due Diligence auf den Datenmodell-Lock-in, nicht auf den ARR.

Cluster C — Distressed Public-to-Private: Mid-Cap-SaaS im Public Market unter 3x Revenue, deren Equity-Story verbrannt ist, deren Cash-Generation aber intakt bleibt. Hier ist DACH dünner besetzt als US/UK, aber Continental gibt es Kandidaten. Realistische Strategie: Carve-out des AI-resistant Cores, Cash-Generierung über fünf Jahre, kein Wachstums-Premium beim Exit. Das ist nicht sexy, aber es funktioniert.

Was 2026-27 nicht mehr funktioniert: Klassisches “Buy-the-Sector”-Roll-up bei 12x+ EBITDA mit der Annahme, dass Multiple Expansion einen Teil des Returns liefert. Multiple Expansion ist tot, bis das nächste Zinsregime kommt. Wer Renditen will, muss sie operativ verdienen.

Meine Perspektive 🎯

  • Wer 2026 ein Software-Asset zu 8x+ ARR kauft, wettet auf Multiple Expansion und AI-Premium-Reklassifizierung gleichzeitig. Das ist eine doppelte Wette mit korrelierten Risiken. Ich würde sie nicht machen, ohne dass das LP-Memo das ausdrücklich so beschreibt.

  • Die Refinanzierungswelle 2026-2030 ist der eigentliche Marktimpuls. 46% der ausstehenden Software-Loans sind die Diskussion, nicht der EU AI Act, nicht GenAI-Hype, nicht VC-Bewertungen. Wer das nicht im Pitch-Deck adressiert, hat das Spiel nicht verstanden.

  • NRR ist 2026 das am meisten missverstandene Metric. Ein NRR von 118%, das aus Preiserhöhungen kommt, ist negative Information, nicht positive. Wer das nicht dekomponiert, kauft ein Pre-Churn-Asset zum Premium-Multiple.

  • DACH-Mid-Market ist strukturell exponierter als US. Weniger AI-native Assets, sponsoren-konzentrierter, weniger Liquidität in der Sortierung. Die Multiple-Kompression wird hier härter und länger.

  • Permiras Loan-Käufe sind das ehrliche Signal. Wenn ein Tier-1-Sponsor lieber distressed Debt kauft als neue Equity-Positionen aufbaut, sagt das mehr über die Erwartungs­haltung professioneller Investoren als jede CEO-Konferenz-Aussage.

Framework: Bewertungs-Checkliste 2026

Vor jeder Software-Bewertung in 2026 sollten diese Fragen explizit beantwortet sein. Wer sie nicht beantworten kann, soll keinen Preis sagen.

  1. NRR-Dekomposition: Wie viel der NRR kommt aus Seats, wie viel aus Pricing, wie viel aus Upsell auf neue Produkte? Wenn Pricing > 8 Punkte: roter Punkt.
  2. AI-Revenue-Reinheit: Welcher ARR-Anteil kommt aus Produkten mit eigenständigem AI-Pricing und positiver Gross Margin nach Inference? Unter 5%: kein AI-Premium.
  3. Seat-Compression-Szenarien: Stable / -15% / -35% über fünf Jahre. Welches IRR im Worst Case? Wenn unter 8%: kein Investment Grade.
  4. Pricing Power: Wie oft erfolgreiche Preiserhöhung in 3 Jahren? Wie tief im Buyer-Budget? Wenn Top-3-Line-Item beim Kunden: Procurement-Risiko explizit pricen.
  5. Switching Cost Layer: Datenmodell + Integration + Workflow-Configs. Wenn nur User-Habits und UX: Switching Cost = 0 in 36 Monaten.
  6. Refinanzierungs-Realität: Wenn der heutige Cap-Stack bei aktuellen Spreads refinanziert würde, was bleibt vom Equity? Wenn unter 40% der ursprünglichen Position: Carve-out, nicht Hold.
  7. Sponsor-Konzentration im Segment: Sind die nächsten 5 wahrscheinlichen Käufer alle Sponsoren mit demselben LP-Druck? Dann ist die Exit-Multiple-Annahme zu optimistisch.

Wer diese sieben Punkte sauber beantwortet, kommt zu einer Bewertung, die in fünf Jahren nicht peinlich aussieht. Wer das überspringt, schreibt 2031 ein längeres Lessons-Learned-Memo, als 2026 die Diligence gedauert hätte.

Die Bewertungs-Mathematik ist nicht kaputt. Sie ist anders. Wer das akzeptiert, kann 2026-27 Geld verdienen. Wer auf die Rückkehr zu 2021er-Verhältnissen wartet, wird ein anderes Geschäft brauchen.

Quellen