08.08.2025
EY-STUDIE

Private Equity: Einbruch in Europa, Österreich „vergleichsweise stabil“

Laut dem aktuellen EY State of Private Equity Report Europe macht vor allem ein "Exit-Stau" dem Pivate-Equity-Sektor in Europa zu schaffen.
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Moderater Rückgang in Österreich im Private-Equity-Sektor
(c) charlesdeluvio via Unsplash

Ein Minus von 52 Prozent bei Private-Equity-Deals in Frankreich, ein Minus von 37 Prozent in Großbritannien und Irland und minus 39 Prozent auf der iberischen Halbinsel – das sind Ergebnisse aus dem EY State of Private Equity Report Europe für das erste Quartal 2025, der nun herausgegeben wurde.

Deal-Rückgang in der DACH-Region „nur“ acht Prozent

Und anders als in anderen wirtschaftlichen Bereichen, wo die DACH-Region zuletzt besonders stark von der anhaltenden Krise betroffen war, steigt sie im Private-Equity-Sektor vergleichsweise gut aus. Der Rückgang bei den Deals beträgt hier „nur“ acht Prozent. „Österreich zeigte dabei innerhalb der Region eine robuste Entwicklung, insbesondere durch Aktivitäten in den Sektoren Technologie und Gesundheitswesen“, präzisiert man bei EY.

Partner Dieter Schalko führt aus: „Österreich profitiert von seiner mittelständisch geprägten Unternehmenslandschaft, die in schwierigen Marktphasen besonders attraktiv für Add-on-Strategien ist.“ Das Interesse an resilienten Branchen wie Tech, Healthcare und Industrie sei ungebrochen.

Auch Grund zum Optimismus

Als Gründe für die insgesamt schlechte Entwicklung nennt EY geopolitische Spannungen, insbesondere zwischen den USA und China, sowie die anhaltende Unsicherheit rund um Zölle, Zinsen und Konjunktur. Es werden aber auch positive Entwicklungen ausgewiesen, die Grund zum Optimismus böten, namentlich die Zinswende, erste Anzeichen für eine sinkende Inflation und historisch hohe Dry-Powder-Bestände, also vorhandenes, aber nicht investiertes Kapital.

Gesamteuropäischer „Exit-Stau“

Als besonders großes Problem in der europäischen Private-Equity-Landschaft führt EY einen anhaltenden „Exit-Stau“ an. Im ersten Quartal 2025 wurden demnach europaweit nur 132 Exits gezählt – neun Prozent weniger als im ersten Quartal des Vorjahrs und 25 Prozent unter dem Fünfjahresdurchschnitt. Besonders stark betroffen ist der strategische Verkauf – laut EY traditionell die häufigste Exit-Route –, der um 14 Prozent zurückging. IPOs spielen aktuell kaum eine Rolle.

Exit-Readiness entscheidend, Österreich mit „auffällig hohem Professionalisierungsgrad“

Dabei geht es nicht nur um die allgemeine wirtschaftliche Lage, sondern auch um die „Exit-Readiness“ der einzelnen Unternehmen, wie Schalko erläutert: „Das Problem ist nicht nur das Marktumfeld, sondern die Vorbereitung. Wer heute verkaufen will, braucht eine präzise Positionierung, datenbasierte Narrative und ein eingespieltes Führungsteam.“ Die Studie zeigt dabei zudem: 93 Prozent der Firmen, die proaktiv auf Exit-Readiness setzen, konnten ihre Bewertungen beim Verkauf verbessern.

Österreich hat laut EY einen „auffällig hohen Professionalisierungsgrad in der Exit-Vorbereitung“. Vor allem Fonds mit Fokus auf KMU würden vermehrt auf strukturierte Prozesse, frühzeitige Exit-Szenarien und intensive Managementschulungen setzen.

Tech-Branche dominiert Private-Equity-Deals

Gleichzeitig seien die Entry-Valuations laut Studie wieder auf „realistischere Niveaus“ zurückgekehrt – ein Trend, den Investor:innen positiv bewerten würden. Finanzierungen seien im ersten Quartal 2025 sogar günstiger als in den drei Jahren zuvor gewesen. Auf Branchen-Seite dominiert der TMT-Bereich (Technology, Media, Telecommunications) mit 30 Prozent aller Deals. Insbesondere Unternehmen mit KI-Kompetenz, skalierbaren SaaS-Modellen oder Anwendungen im Bereich Cybersecurity und Infrastruktur stießen auf Investoreninteresse, heißt es von EY.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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