AI-Deals: Centerview-Banker Kim erklärt den Strukturwandel im M&A

Das Tempo der KI-Entwicklung verändert nicht nur Produkte und Märkte — es verändert die fundamentale Mechanik von Unternehmenstransaktionen. Das ist die Kernaussage von Tony Kim, Co-President of Investment Banking bei Centerview Partners, in einem aktuellen Bloomberg-Interview vom 22. April 2026. Begleitet wurde Kim von Rich Mullen, Partner bei der Kanzlei Wilson Sonsini Goodrich. Beide Stimmen kommen aus dem Epizentrum des Deal-Geschehens — und ihr Signal ist eindeutig: Was im klassischen M&A-Playbook stand, reicht im KI-Sektor nicht mehr aus.

Der Marktkontext, in dem diese Aussage fällt, ist alles andere als trivial. Die KI-Industrie hat in den letzten zwei Jahren eine Dealmaking-Dynamik entwickelt, die strukturell von früheren Technologiezyklen abweicht. Infrastruktur-Commitments in Milliardenhöhe, komprimierte Zeitfenster für Due Diligence und eine neue Generation von Akteuren — Corporate Venture Capital-Strukturen, hyperaggressive Scale-ups und staatsnahe Investoren — drängen gleichzeitig in denselben Markt. Für Entscheider in Deutschland und Europa ist das keine abstrakte US-Debatte: Wer heute KI-Akquisitionen plant oder Partnerschaften strukturiert, bewegt sich in demselben veränderten Regelwerk, wie auch die jüngsten KI-First-Deals von Branchengrößen wie SAP und Siemens zeigen.

KI-M&A: Warum sich Deal-Strukturen fundamental ändern

Der zentrale Mechanismus hinter Kims Beobachtung ist das kollabierte Zeitfenster zwischen technologischer Entwicklung und Marktreife. Was traditionelle Software-Unternehmen in mehreren Jahren aufbauten — stabile Umsatzströme, verhandelbare Bewertungsgrundlagen, klare Produktkategorien — entsteht im KI-Sektor in deutlich komprimierten Zeiträumen. Das zwingt Käufer, Berater und Rechtsteams dazu, Due-Diligence-Prozesse neu zu kalibrieren: Historische Finanzkennzahlen sind bei vielen KI-Targets schlicht nicht aussagekräftig genug, um klassische DCF-Bewertungen zu tragen.

Die Folge ist eine Verschiebung hin zu capability-basierten Bewertungslogiken. Nicht das, was ein Unternehmen heute verdient, sondern was es in 18 bis 24 Monaten an Infrastruktur, Talent und Modell-Differenzierung vorweisen kann, bestimmt den Preis. Das verlangt von Investment Bankern eine andere Art von Analyse — und von Rechtsberatern wie Wilson Sonsini eine stärkere Einbindung schon in frühen Phasen, weil IP-Strukturen und Mitarbeiterbeteiligungen im KI-Sektor deutlich komplexer sind als in klassischen Tech-Deals.

Koopetition als neues Marktprinzip

Ein weiteres strukturelles Merkmal, das Kim indirekt adressiert: Die Grenze zwischen Wettbewerbern und Partnern ist im KI-Sektor porös geworden. Infrastruktur-Engpässe — insbesondere bei Rechenkapazität — zwingen selbst direkte Konkurrenten zu Kooperationen, die in früheren Technologiezyklen undenkbar gewesen wären. Dieses Muster der Koopetition verändert die Risikoarchitektur von Deals erheblich. Exklusivitätsklauseln, die in klassischen M&A-Prozessen standard sind, kollidieren mit den Abhängigkeiten, die aus gemeinsam genutzter Infrastruktur entstehen.

Für die Deal-Struktur bedeutet das konkret: Earn-out-Klauseln, Joint-Development-Agreements und mehrstufige Beteiligungsmodelle werden häufiger eingesetzt als klassische Outright-Acquisitions. Die Fähigkeit, diese hybriden Strukturen rechtssicher zu gestalten, wird zum Wettbewerbsvorteil für Berater und Transaktionsteams — und erklärt, warum Kanzleien mit starker Tech-M&A-Praxis wie Wilson Sonsini derzeit besonders gefragt sind, wie auch The Information in seiner Analyse zu Investment Bankern im KI-Deal-Geschäft dokumentiert.

Regulatorische Lage: EU AI Act als Deal-Variable

Für europäische Unternehmen, die KI-Akquisitionen auf dem US-Markt oder im eigenen Markt prüfen, kommt eine regulatorische Dimension hinzu, die amerikanische Berater oft unterschätzen. Der EU AI Act ist seit August 2025 mit seinen GPAI-Regeln und Governance-Anforderungen in Kraft. Ab August 2026 greift der Hauptteil des Regelwerks — mit Hochrisiko-Klassifizierungen, Biometrie-Regulierung und KI-Einsatz im HR-Bereich. Strafen für Verstöße gegen verbotene Praktiken können bis zu 35 Millionen Euro oder sieben Prozent des weltweiten Umsatzes betragen.

Das bedeutet praktisch: Wer ein KI-Unternehmen in Europa akquiriert oder ein KI-System in einen bestehenden Unternehmensverbund integriert, muss die Compliance-Architektur des Targets schon im Rahmen der Due Diligence bewerten. Das ist eine neue Pflichtdisziplin in jedem europäischen KI-M&A-Prozess — und eine, für die viele Transaktionsteams noch keine eingespielten Prozesse haben.

So What? Die strategische Konsequenz für Entscheider

Tony Kims Analyse liefert mehr als eine Marktbeobachtung — sie ist ein Signal für Entscheider, ihre internen M&A-Kapazitäten zu überprüfen. Wenn sich Bewertungslogiken, Deal-Strukturen und die Zeitfenster für Due Diligence fundamental verändern, reicht es nicht, dieselben Prozesse schneller auszuführen. Unternehmen, die KI-Akquisitionen strategisch vorbereiten, brauchen Teams, die capability-basierte Bewertungen durchführen können, die Compliance-Anforderungen des EU AI Acts in den Deal-Prozess integrieren und hybride Transaktionsstrukturen rechtssicher verhandeln können. Das ist kein Effizienzproblem — das ist ein strukturelles Kompetenzproblem, das sich nicht durch externe Berater allein lösen lässt.

Für deutsche und europäische Unternehmen kommt hinzu: Der Zeitdruck im KI-M&A-Markt ist real, aber er darf nicht dazu führen, regulatorische Risiken zu unterschätzen. Die Kombination aus einem veränderten Deal-Rhythmus und einem schärfer werdenden regulatorischen Umfeld erfordert eine parallele, nicht sequenzielle Vorbereitung — Strategie, Recht und Compliance müssen von Anfang an gleichzeitig am Tisch sitzen.

Fazit: Wer jetzt nicht aufrüstet, verliert Transaktionsfenster

Das Interview mit Tony Kim bei Bloomberg ist ein knapper, aber präziser Hinweis auf eine tiefere Wahrheit: KI verändert nicht nur die Unternehmen, die sie entwickeln — sie verändert die Mechanik, mit der diese Unternehmen gekauft, verkauft und bewertet werden. Entscheider, die das als operatives Detail abtun, riskieren, Transaktionsfenster zu verpassen oder in Deals einzutreten, die sie mit klassischen Werkzeugen nicht angemessen bewerten konnten. Die Handlungsempfehlung ist konkret: M&A-Readiness für den KI-Sektor muss jetzt aufgebaut werden — mit angepassten Due-Diligence-Frameworks, EU-AI-Act-kompatibler Compliance-Prüfung und Beratern, die hybride Strukturen nicht nur kennen, sondern routiniert verhandeln können.