Die vorherrschende Erzählung rund um künstliche Intelligenz besagte, dass die Gewinne an die Unternehmen gehen würden, die die größten Modelle bauen. Die Quartalsergebnisse der größten etablierten Technologiegruppen Europas erzählen eine andere Geschichte. SAP, Capgemini, Sopra Steria und OVHcloud haben jeweils eine stärkere Nachfrage, ein schnelleres Wachstum oder eine verbesserte Prognose gemeldet, da Unternehmenskunden von Pilotprojekten dazu übergehen, KI in Finanz-, Lieferketten-, Verteidigungs- und Gesundheitsbetriebe einzubetten. Der gemeinsame Nenner ist nicht die Modellvorherrschaft, sondern die schwierige, regulierte Arbeit, probabilistische Software in deterministische, legacy-lastige Umgebungen einzubinden.
Der Backlog von SAP zeigt, wohin das Kapital fließt
Der Cloud-Backlog von SAP, ein vorauseilender Indikator für vertraglich zugesicherte zukünftige Erlöse, stieg bei konstanten Währungen um 26 % auf 22,9 Milliarden Euro. Der Anstieg spiegelt die anhaltende Migration kritischer Finanz-, Beschaffungs-, Lieferketten- und Personalwesen-Systeme auf die Plattformen des Unternehmens wider, Systeme, die zunehmend als Grundlage für den KI-Einsatz dienen. Christian Klein, der Vorstandsvorsitzende, hat diese Positionierung durch die Übernahmen von Dremio, einem Data-Lakehouse-Spezialisten, und Prior Labs, einem auf tabellarische Daten fokussierten KI-Unternehmen, verstärkt. Beide Transaktionen zielen auf denselben Flaschenhals ab: Jahrzehnte strukturierter Unternehmensdaten für generative und prädiktive Modelle zugänglich zu machen, ohne die zugrunde liegenden Anwendungen neu schreiben zu müssen.
Die Zahlen der deutschen Gruppe sind von Bedeutung, da sie verbindliche Ausgaben messen und keine experimentellen Budgets. Wenn ein multinationaler Konzern sein Hauptbuch oder seine globale Beschaffungsmaschine auf einen Cloud-Mandanten verlagert, der nun KI-Agenten für Rechnungsabgleich oder Bedarfsprognosen hostet, werden die Wechselkosten enorm. Dieses Lock-in ist genau das, was Anleger bei etablierten europäischen Softwareanbietern sehen wollten.
Beratungs- und Integrationsfirmen reiten auf der Implementierungswelle
Capgemini und Sopra Steria, die beiden an der Pariser Börse notierten Dienstleistungsgruppen, profitieren von der arbeitsintensiven Phase, die auf die Modellauswahl folgt. Capgemini erhöhte sein Ziel für das jährliche Umsatzwachstum, nachdem die Buchungen im ersten Halbjahr um 9,2 % stiegen, während Sopra Steria seine Prognose für das Gesamtjahr verbesserte, nachdem das organische Wachstum auf 5,3 % beschleunigte. Die Arbeit, die diese Zahlen vorantreibt, ist unspektakulär, aber unerlässlich: die Integration von Modellen in bestehende Arbeitsabläufe, die Bereinigung und Steuerung von Daten, der Aufbau von Audit-Trails und Compliance-Schichten sowie die Wartung der daraus resultierenden hybriden Landschaften.
Diese Integrationslast ist in Sektoren am schwersten, in denen Software nicht einfach herausgerissen und ersetzt werden kann. Verteidigungsbeschaffungssysteme, Flugverkehrsleitplattformen, Krankenhaus-Architekturen für Patientenakten und Stromnetz-Verwaltungswerkzeuge laufen alle auf Codebasen, die der Transformer-Architektur um Jahrzehnte vorausgehen. Der KI-Wert in diesen Umgebungen hängt davon ab, Modelle um eine spezialisierte Logik herumzulegen, nicht von Benchmark-Ergebnissen. Die Beratungsfirmen, die die regulatorischen und betrieblichen Zwänge dieser Bereiche verstehen, erobern einen unverhältnismäßig großen Anteil der Implementierungsausgaben.
Souveränitätsanforderungen sorgen für strukturellen Rückenwind
Ein zweiter Trend verstärkt die Position der etablierten Anbieter: die wachsende Nachfrage nach Einsatzumgebungen, die unter europäischer rechtlicher und betrieblicher Kontrolle bleiben. Arthur Sadoun, Vorstandsvorsitzender der Publicis Groupe, hat gesagt, dass Kunden zunehmend fortschrittliche Modelle wünschen, die innerhalb von Infrastrukturen laufen, in denen sie die Souveränität über sowohl den Technologie-Stack als auch die verarbeiteten Daten behalten. Diese Präferenz ist in der Verteidigung, der Luft- und Raumfahrt und der kritischen Infrastruktur am stärksten ausgeprägt, wo extraterritoriale Gesetzgebung wie der US Cloud Act ein rechtliches Risiko für Daten schafft, die auf amerikanisch kontrollierten Clouds gehostet werden.
Airbus veranschaulicht den Wandel. Der Flugzeughersteller hat Scaleway, die Cloud-Tochter der französischen Telekomgruppe Iliad, ausgewählt, um sensible Industrie- und Verteidigungsanwendungen neben KI-Tools zu hosten, die mit Mistral AI entwickelt wurden. Airbus geht davon aus, dass bis Ende 2028 rund 70 kritische Anwendungen auf Scaleway laufen. Die Entscheidung spiegelt eine Beschaffungslogik wider, die das regulatorische Risiko ebenso schwer wiegt wie die technische Leistung, eine Logik, die europäische Anbieter mit Rechenzentrums-Footprints und Eigentümerstrukturen bevorzugt, die sie außerhalb ausländischer Gerichtsbarkeit halten.
OVHcloud liefert frühen Beweis für die Infrastrukturnachfrage
OVHcloud, der an der französischen Börse notierte Cloud-Anbieter, meldete im dritten Quartal einen Anstieg des Public-Cloud-Umsatzes um 20,2 %. Während das absolute Volumen im Vergleich zu den Hyperskalern bescheiden bleibt, liefert die Wachstumsrate einen frühen kommerziellen Beweis dafür, dass das Souveränitätsargument in gewonnene Aufträge umgesetzt wird. Die Positionierung des Unternehmens, in europäischem Besitz und europäisch betrieben, ohne US-Muttergesellschaft, spricht die Compliance-Anforderungen direkt an, die nun in Ausschreibungsdokumenten im öffentlichen Sektor und in regulierten Branchen auftauchen.
Die Infrastrukturebene ist der Ort, an dem die Souveränitätsdebatte am konkretesten wird. Ein in Kalifornien trainiertes, aber in einem Frankfurter Rechenzentrum eines US-Konzerns inferiertes Modell setzt den Kunden immer noch ausländischem Rechtszugriff aus. OVHcloud und Scaleway verkaufen die Garantie, dass ein solches Risiko nicht besteht. Ob diese Garantie ein dauerhaftes Preispremium erzielt, bleibt eine offene Frage, aber die Umsatzentwicklung legt nahe, dass Käufer heute bereit sind, dafür zu zahlen.
Die Multi-Modell-Realität bevorzugt Orchestrierung gegenüber Eigentum
Unternehmen standardisieren nicht auf ein einziges Foundation Model. Sie setzen Llama für die Codegenerierung, Mistral für die mehrsprachige Dokumentenverarbeitung, proprietäre Fine-Tunes für domänenspezifische Aufgaben und geschlossene Modelle aus US-Labors ein, wo Lizenzen dies erlauben. Diese Fragmentierung erzeugt Nachfrage nach einer Schicht, die Routing, Observability, Kostenkontrolle, Versionierung und Compliance über heterogene Modellflotten hinweg handhabt. Die Business-Technology-Plattform von SAP, das RAISE-Framework von Capgemini und die Managed-Services-Angebote der französischen Integratoren konkurrieren alle darum, diese Orchestrierungsschicht zu werden.
Die Ökonomie der Orchestrierung unterscheidet sich von der Ökonomie des Modelltrainings. Training belohnt Kapitalintensität und Skalierung der Rechenleistung. Orchestrierung belohnt Domänenwissen, Integrationstiefe und die Fähigkeit, an der Schnittstelle von IT- und OT-Umgebungen (Operational Technology) zu operieren. Etablierte europäische Anbieter haben Jahrzehnte damit verbracht, Letzteres aufzubauen. Sie stellen nun fest, dass der KI-Boom diese Vermögenswerte auf eine Weise monetarisiert, wie der vorherige Cloud-Übergang es nicht getan hat.
Margen und Nachhaltigkeit bleiben ungeprüft
Die Begeisterung in den Ergebnismitteilungen wird durch zwei strukturelle Risiken gedämpft. Erstens automatisieren dieselben KI-Tools, die Integrationserlöse schaffen, auch Beratungsaufgaben und Codierungsaufgaben mit geringerem Wert. Wenn die Arbeit eines Junior-Entwicklers von einem Agenten erledigt werden kann, gerät das Modell der abrechenbaren Stunden, das die Margen der Dienstleistungen stützt, unter Druck. Capgemini und Sopra Steria müssen noch zeigen, dass die höherwertige KI-Governance-Arbeit schnell genug expandiert, um die Kompression am unteren Ende auszugleichen.
Zweitens könnte der aktuelle Nachfragezyklus vorgelastet sein. Unternehmen geben Geld aus, um KI-ready zu werden, modernisieren Datenlandschaften, richten Governance-Rahmenwerke auf und verhandeln Verträge für souveräne Clouds. Sobald diese Grundlagen geschaffen sind, könnten die zusätzlichen Ausgaben pro Quartal zurückgehen. Die Backlog-Sichtbarkeit von SAP erstreckt sich über mehrere Jahre, aber die Dienstleistungsunternehmen agieren auf kürzeren Zeithorizonten. Die nächsten vier Quartale werden testen, ob die Wachstumsraten struktureller oder zyklischer Natur sind.
Erwähnte Personen
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Christian Klein
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Arthur Sadoun
Organisationen
SAP · Capgemini · Sopra Steria · OVHcloud · Publicis Groupe · Airbus
