Am 3. Februar 2026 wurde Rechts- und Unternehmenssoftware-as-a-Service (SaaS) eingeführt. Aktien erlitten die schlimmsten Tagesverluste seit Jahren, wobei einige Unternehmen innerhalb weniger Tage Rückgänge im zweistelligen Prozentbereich verzeichneten Std..
Der Ausverkauf wurde gelöscht Marktwert von 285 Milliarden US-Dollar branchenweit!
Der Katalysator? Ein Open-Source-GitHub-Repository (im Wesentlichen ein öffentlicher Ordner mit Code und Anweisungen, den jeder sehen kann) mit Textdateien mit KI-Eingabeaufforderungen.
Dies ist das zweite Mal in etwa einem Jahr, dass der Markt einen Wert in Höhe von Hunderten von Milliarden vernichtet hat Lesen auf Oberflächenebene einer technischen Veröffentlichung, verstärkt von Journalisten, die sich nicht die Mühe machten, den eigentlichen Code durchzusehen.
Warum die SaaS-Aktien stark ausverkauft waren
Das anthropische „lwelches Plugin auch immer“, das einen auslöste 285-Milliarden-Dollar-Route am 3. Februar war ein GitHub-Repo mit ca. 2.500 Zeilen strukturierter Eingabeaufforderungsanweisungen in sechs Unterverzeichnissen mit Klartext- und Markdown-Dateien.
Keine kompilierte Binärdatei, keine proprietäre Rechtsdatenbank, kein neues Modell, kein API-Start.
Hier gibt es keinen Wettbewerbsvorteil, den ein kompetenter Entwickler nicht an einem Nachmittag nachbilden könnte.
Die Technologie ist keine „Magie“. Das Repository enthielt gut ausgearbeitete, aber letztendlich unkomplizierte, strukturierte Anweisungen (Eingabeaufforderungen) für Aufgaben, die Juristen seit Jahrzehnten erledigen.
Es ist leicht reproduzierbar. Da das Repo öffentlich war, konnten die Eingabeaufforderungen innerhalb weniger Minuten kopiert, geändert und auf anderen Modellen (wie OpenAI oder DeepSeek) ausgeführt werden Std.was bedeutet, dass Anthropic in dieser spezifischen Codebasis keinen vertretbaren technologischen Vorsprung hatte.
Die „Vertragsüberprüfungsmethodik“ des Plugins lautet wörtlich:
- Vertragsart identifizieren.
- Bestimmen Sie, auf welcher Seite der Benutzer steht.
- Lesen Sie den vollständigen Vertrag.
- Analysieren Sie Klauseln anhand eines Playbooks
- Dann betrachten Sie es ganzheitlich.
Es handelt sich im Wesentlichen um eine 10-Punkte-Checkliste, die jedes interne Rechtsteam bereits irgendwo an der Wand befestigt hat.
Die „wahre Leistung“ kommt von MCP-Verbindungen (Model Context Protocol), die es der KI ermöglichen, sich in bestehende Arbeitsplatz-Tools wie Slack, Box, Egnyte, Atlassian und Microsoft 365 einzubinden.
Mit anderen Worten, es liest Daten fvon der Software anderer Firmen!
Das war eine reine Überreaktion des Marktes.
Es gingen Milliarden verloren, weil der Markt auf Angst reagierte, anstatt den Code zu lesen und zu verstehen, was er tatsächlich tut. 🤦♂️
Die DeepSeek-Parallele ist real
Das Muster ist nahezu identisch mit dem DeepSeek-Panik vom 27. Januar 2025, die gelöscht wurde Mehr als 750 Milliarden US-Dollar aus dem S&P 500 und 590 Milliarden US-Dollar allein von Nvidia in einer einzigen Sitzung.
In diesem Fall:
- Der Markt hat a falsch verstanden Kosten für die Abschlussschulung: 5,6 Millionen US-Dollar (ein Betriebsaufwand für GPU.compute) und verglich ihn mit Investitionen in zweistelliger Milliardenhöhe (Rechenzentren, Hardware, Forschung und Entwicklung), ein Vergleich von Äpfeln mit Birnen, der grundlegende finanzielle Analphabeten zeigte.
- Die Fähigkeiten von DeepSeek V3/R1 waren öffentlich bekannt einen Monat vor der Panik
- Der Ausverkauf erholte sich innerhalb weniger Wochen vollständig, als der Markt erkannte, dass die Schlussfolgerung tatsächlich günstiger ist bullisch für die Einführung von KI.
Mit dem Anthropic Legal Plugin:
- Die Plugins wurden am veröffentlicht 30. Januarund der Markt reagierte erst dann 3. Februar. Das heißt, es dauerte den Wochenendnachrichtenzyklus und Bloomberg/Wächter Schlagzeilen sollen die Panik auslösen, nicht die tatsächliche technische Veröffentlichung.
- Jeder hätte das GitHub-Repo in 10 Minuten lesen und sehen können, dass es sich um eine schnelle Entwicklung und nicht um eine Produkteinführung handelte.
- Anthropic selbst hat den Code ausdrücklich als Open Source veröffentlicht weil die Aufforderungen nicht der Burggraben sind.
Die nuancierte Realität
Der akute Ausverkauf war irrational.
Der Markt verkaufte zuerst und führte später erneut eine eigentliche Recherche durch. Bloombergs eigener Newsletter-Titel brachte es auf den Punkt: „Das neue KI-Rechtstool von Anthropic löste einen Ausverkauf ohne Beweise aus„.
JP Morgans Mark Murphy nannte es einen „unlogischen Schritt, Claude Cowork Plugins auf die Erwartung zu übertragen, dass jedes Unternehmen maßgeschneiderte Produkte schreiben wird, um jede Schicht geschäftskritischer Unternehmenssoftware zu ersetzen“.
Mehrere Analysten wies darauf hin, dass das Plugin eine technische Einrichtung und eine Unternehmenslizenz erfordert und dass ihm die proprietären Rechtsdatenbanken (Westlaw, LexisNexis-Rechtsprechung) fehlen, die die eigentlichen Schutzgräben der etablierten Betreiber darstellen.
Aber die gerichtet Das Signal ist real, auch wenn die Größe absurd war.
Der Grund dafür, dass diese Markdown-Dateien den größten Ein-Tages-Ausfall in der Geschichte der Legal Tech auslösen könnten, liegt darin, dass sie eine Befürchtung zum Ausdruck brachten, die sich seit einem Jahr aufgebaut hatte:
Unternehmen mit Stiftungsmodell wandeln sich von neutralen Infrastrukturanbietern zu Wettbewerbern auf der Anwendungsebene.
Anthropic verkauft Claude nicht mehr nur als API an Legal-Tech-Anbieter. Es ist eine Verpackung Modell + Workflow + Konnektoren direkt an Endbenutzer und als Open Source.
Das ist ein legitime Bedrohung zum Geschäftsmodell „AI Wrapper“, auch wenn dieses spezielle Plugin rudimentär ist.
Die tiefere Sorge für Softwareunternehmen ist nicht dieses Plugin. Darum geht es in diesem Plugin Signale über die Flugbahn.
Wenn die „Geschäftslogik“ der Vertragsprüfung in ein paar Textdateien ausgedrückt und durch ein Allzweckmodell ausgeführt werden kann, gerät das Wertversprechen einer legalen Softwarelizenz im Wert von 15.000 bis 20.000 US-Dollar pro Jahr pro Arbeitsplatz mit der Zeit erheblich unter Druck.
Die Tatsache, dass OpenAI seine gestartet hat Grenze Die Enterprise-Agent-Plattform bekräftigte in derselben Woche das Narrativ, dass alle Stiftungsmodellunternehmen gleichzeitig in diese Richtung gehen.
Der Imbiss
Das Muster ist mittlerweile gut etabliert: Finanzmedien, die unter Zeitdruck stehen oder denen es an technischem Fachwissen mangelt, veröffentlichen eine atemlose Schlagzeile, Algen und Einzelhandelspanik, und die eigentliche technische Substanz (in diesem Fall frei einsehbar auf GitHub) wird von den Leuten, die Milliardenkapital verwalten, ungelesen.
Wenn Fondsmanager nicht zehn Minuten damit verbringen, ein öffentliches GitHub-Repository zu lesen, bevor sie Milliarden an Marktkapitalisierungen ausgeben, wirft das Fragen auf, wie technische Sorgfalt in schnelllebigen Märkten durchgeführt wird.
Das Handels-Setup hier spiegelt das DeepSeek-Playbook wider: Diese akuten Ausverkäufe bei etablierten Software-Namen sind wahrscheinlich kurzfristige Kaufmöglichkeiten.
Schauen Sie sich zum Beispiel an SAP (SAP SE):
Die ERP-Systeme von SAP sind so tief in den Unternehmensbetrieb eingebettet, dass die darin enthaltenen Daten, Arbeitsabläufe und Abhängigkeiten realistischerweise nicht durch KI ersetzt werden können.
Ein ERP (Enterprise Resource Planning) ist ein einzelnes, zentrales Softwaresystem, das wie ein „All-in-one“-Gehirn für ein Unternehmen fungiert und alles von Buchhaltung und Personalwesen bis hin zu Vertrieb und Lagerbestand verbindet, sodass jede Abteilung sofort die gleichen aktuellen Informationen teilen kann
Jahrzehnte maßgeschneiderte Geschäftslogik und institutionelles Wissen sind in SAP-Implementierungen enthalten.
Sehen diese unten aufgeführten Faktoren so aus, als würde KI dieses Unternehmen in absehbarer Zeit zerstören?
- Mehrjährige Wechselkosten: Die durchschnittliche SAP-Implementierung dauert 2-5 Jahre! Unternehmen können den Weg zu einem neuen ERP nicht einfach „anstoßen“.
- Joule KI-Integration: SAP bettet KI als Copilot in seine Plattform ein und konkurriert nicht mit externer KI.
- Kritische Geschäftsprozesse: Finanz-, Lieferketten- und HR-Workflows können KI-Halluzinationen oder Fehler, die sich auf die Compliance auswirken, nicht tolerieren.
- Kundenbindung: Die meisten SAP-Kunden bleiben trotz des Migrationsdrucks bei älteren Versionen (ECC), was zeigt, dass sie selbst innerhalb des SAP-Ökosystems zurückhaltend gegenüber Änderungen sind.
Das heißt, der langfristige strukturelle Druck aus Fundamentmodelle (von Anthropic, Google, OpenAI, DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Zhipu und MiniMax usw.) Den Stapel nach oben zu bewegen ist WIRKLICH und sollte Sie zum Nachdenken über die langfristigen Aussichten traditioneller SaaS-Unternehmen und die Beständigkeit ihrer Geschäftsmodelle anregen.
Die Panik auf dem Markt ist übertrieben, aber die Bedrohung für die Margen traditioneller Software ist real.
Aber nicht alle SaaS-Unternehmen sind gleich.
Während der Markt wahllos abverkauft wurde, verfügen einige Unternehmen für Unternehmenssoftware über echte Burggräben, die KI nicht einfach reproduzieren kann. die weit über das hinausgehen, was ein Stiftungsmodell bedrohen kann.
In meinem Prämienanalyseich habe das identifiziert KI-resistente SaaS-Aktien werden höchstwahrscheinlich die Erholung anführen, sobald der Markt erkennt, dass diese Unternehmen nirgendwo hingehen.
Wenn sich die Geschichte wiederholt, wird der Aufschwung stark ausfallen und diese Namen werden sich wahrscheinlich zuerst bewegen.
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