AI-Deal-Dynamik: Warum Partnerschaften Akquisitionen verdrängen

Der M&A-Markt im KI-Sektor durchläuft eine strukturelle Transformation. Tony Kim, Co-President of Investment Banking bei Centerview Partners, bringt es auf den Punkt: Klassische Akquisitionsprozesse mit einem Zeithorizont von 18 Monaten sind mit der Innovationsgeschwindigkeit von KI-Unternehmen schlicht nicht kompatibel. Die Konsequenz ist eine deutlich sichtbare Verschiebung hin zu Partnership-Transaktionen – eine Entwicklung, die Entscheider in Strategie und Corporate Development direkt betrifft.

Der KI-Markt operiert nach einem eigenen Zeitregime. Was ein Unternehmen heute als Wettbewerbsvorteil definiert, kann in drei Monaten bereits überholt sein. In einem Umfeld, das sich monatlich verschiebt, verlieren traditionelle Deal-Strukturen ihre strategische Basis – noch bevor der Signing-Termin ansteht.

AI Time: Das neue Taktgefühl für Corporate Deals

Kim formuliert das Kernproblem präzise: "These deals are being driven by AI time. It's changing every month. You don't know where it will be in three months. How could you possibly set up for a deal that could take 18 months to close?" Dieses Zitat, geäußert gegenüber Bloomberg Television am 22. April 2026, beschreibt keine Ausnahme, sondern die neue Normalität im KI-Deal-Geschäft.

Klassische M&A-Prozesse sind auf Stabilität ausgelegt: Due Diligence, Bewertungsmodelle, Vertragsverhandlungen – all das setzt voraus, dass das Zielobjekt während des Prozesses weitgehend konstant bleibt. KI-Unternehmen erfüllen diese Voraussetzung nicht. Produktarchitektur, Kundenbasis und Wettbewerbspositionierung können sich innerhalb weniger Monate radikal verändern. Eine Bewertung, die bei Letter of Intent noch fundiert wirkt, ist bei Closing möglicherweise gegenstandslos.

Partnership-Transaktionen als strategische Antwort

Die Marktreaktion auf diese Dynamik ist eindeutig. Wie Kim gegenüber Bloomberg ausführt, hat sich der Pivot zu Partnership-Transaktionen zu einer echten Norm im KI-Feld entwickelt. Statt den Versuch einer vollständigen Akquisition zu wagen – mit allen damit verbundenen Bewertungsrisiken und Prozesslängen – wählen Unternehmen strukturierte Partnerschaften: strategische Investitionen, gemeinsame Entwicklungsvereinbarungen, Lizenz- und Distributionspartnerschaften.

Diese Modelle bieten einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglichen Zugang zu Technologie und Talenten, ohne die vollständige Integrationslast einer Akquisition zu tragen. Für Corporate-Development-Teams bedeutet das eine Neukalibrierung der eigenen Dealmaking-Kompetenz. Wer weiterhin primär auf klassische Buy-Side-Prozesse setzt, riskiert, am falschen Hebel zu ziehen.

Marktstruktur: Big Tech als Vorreiter

Der Trend zu Partnership-Strukturen ist nicht auf mittelgroße Player beschränkt. Amazon, Meta und Google haben in den vergangenen Quartalen eine signifikante Finanzierungswelle für KI-Infrastruktur ausgelöst – teils über Fremdkapital, teils über strategische Partnership-Deals statt klassischer M&A. Die Logik dahinter deckt sich mit Kims Analyse: Wer Flexibilität behält, kann auf die nächste Verschiebung im Modell-Stack reagieren, ohne sich in einem laufenden Integrationsprozess zu befinden.

Gleichzeitig wächst der Druck auf Investoren, zwischen substanzieller Wertschöpfung und strukturell überpreisten Assets zu unterscheiden. Die Frage, ob der KI-Boom nachhaltig ist oder Züge einer Blasenbildung trägt stellt den Kontext, in dem Partnership-Transaktionen auch als Risikominimierung gelesen werden müssen. Wer nicht vollständig akquiriert, begrenzt auch die Downside bei einer Marktkorrektur.

EU AI Act: Regulatorische Komplexität als Deal-Faktor

Für europäische Entscheider kommt ein weiterer Faktor hinzu, der Deal-Timelines zusätzlich unter Druck setzt: der EU AI Act. Seit August 2025 sind GPAI-Regeln, Governance-Anforderungen und Sanktionsmechanismen in Kraft. Ab August 2026 greift der Hauptteil des Regelwerks – inklusive Hochrisiko-KI-Klassifizierungen, die direkt auf KI-Modelle in Unternehmensanwendungen zutreffen. Bei Verstößen drohen Strafen von bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Umsatzes.

Das bedeutet für M&A-Prozesse im KI-Bereich: Compliance-Due-Diligence wird zu einem eigenständigen Workstream, der zusätzliche Zeit und Expertise erfordert. Partnership-Strukturen bieten hier einen weiteren Vorteil – sie ermöglichen schrittweise Compliance-Anpassung, ohne volle regulatorische Verantwortung für ein akquiriertes System zu übernehmen, bevor dessen AI-Act-Konformität vollständig geprüft ist.

So What? Die strategische Konsequenz für das Management

Kims Analyse ist kein Hinweis auf Marktskepsis, sondern eine operative Diagnose. Für Entscheider in Corporate Development, Strategy und M&A bedeutet sie: Die Bewertungsmodelle, die für klassische Tech-Akquisitionen entwickelt wurden, greifen im KI-Kontext strukturell zu kurz. Ein DCF-Modell, das auf 18-monatiger Prozesslaufzeit basiert, preist das Technologierisiko systematisch falsch ein.

Die Konsequenz ist nicht, KI-Deals zu meiden – sondern das Dealmaking-Instrumentarium zu erweitern. Partnership-Strukturen erfordern andere Verhandlungslogiken, andere Governance-Modelle und andere Erfolgskennzahlen als Akquisitionen. Unternehmen, die diese Kompetenz intern aufbauen, verschaffen sich einen strukturellen Vorteil in einem Markt, der auf absehbare Zeit von Geschwindigkeit dominiert wird.

Fazit: Dealmaking neu kalibrieren

Die Botschaft von Tony Kim ist für Entscheider klar umsetzbar: Wer im KI-Ökosystem strategisch agieren will, muss den klassischen M&A-Playbook um Partnership-Transaktionen als gleichwertige Option erweitern. Das betrifft nicht nur die Deal-Struktur, sondern auch interne Prozesse – von der Due-Diligence-Methodik bis zur Governance für Joint Ventures und strategische Allianzen. Unternehmen, die diesen Umbau verzögern, werden feststellen, dass ihre Zielobjekte sich bereits weiterentwickelt haben, während der Prozess noch läuft.