LONDON (IT BOLTWISE) – Blackstone und Brookfield investieren in interne KI-gestützte Technologien, um Portfolio-Entscheidungen und operative Abläufe im Immobilienbereich zu beschleunigen. Gleichzeitig treiben neue Joint Ventures mit großen KI-Ökosystemen die Frage voran, wie Proptech künftig auf Unternehmensebene skaliert. Die Marktdaten widersprechen jedoch dem Narrativ, dass sich Venture Capital aus der Kategorie zurückzieht: Proptech-Finanzierungen erreichen 2025 laut CRETI 16,7 Milliarden US-Dollar. Ob interne Tools unabhängige Proptech-Anbieter verdrängen oder eher ein reiferes Marktumfeld schaffen, bleibt damit vor allem eine Frage der richtigen Infrastruktur.
Die Nachricht, dass sowohl Blackstone als auch Brookfield auf interne KI-Technologie im Immobilienumfeld setzen, klingt im ersten Moment wie ein klassisches Proptech-Muster: Große Marktakteure bauen eigene Fähigkeiten auf, weil externe Produkte nicht alle Anforderungen abdecken. Doch die Details verschieben den Fokus. Die von Internen abgeleiteten Systeme sollen weniger „neue Apps für einzelne Pain Points“ sein, sondern vor allem die Rechen- und Entscheidungswege im Portfolio-Alltag verbessern – also dort, wo Zeit und Risiko in Immobilienportfolios am stärksten spürbar sind. Genau hier treffen die Ankündigungen auf eine zweite Entwicklung: Während einzelne KI-Plattformen als Dienstleistung längst existieren, verlagert sich der Hebel zunehmend in Richtung unternehmensinterner Umsetzung, sauberer Datenintegration und wiederverwendbarer Modell-Workflows.
Konkreter wird es mit Blick auf die KI-Ökosysteme, die diese Strategie begleiten. Am 4. Mai kündigte Anthropic ein Joint Venture in Höhe von 1,5 Milliarden US-Dollar mit großen Finanzunternehmen an, darunter Blackstone, Goldman Sachs und weitere Partner. Das Netzwerk ging aus dem Claude Partner Network hervor und wurde später in Ode umbenannt; Ziel ist es, KI-Lösungen für ausgewählte Kunden zu konfigurieren und Support bereitzustellen. In der zugehörigen Kommunikation wird betont, dass vielen mittelständischen Firmen interne Ressourcen fehlen, um KI-Implementierungen nicht nur zu starten, sondern auch dauerhaft zu betreiben. Auch wenn das neue Netzwerk nicht ausschließlich auf Immobilien ausgelegt ist, verweist es indirekt darauf, wie sich Proptech auf Unternehmensebene neu strukturieren könnte: weniger als Produktkatalog, mehr als integrierte Fähigkeiten-Lieferkette aus Daten, Betrieb und Modellanpassung.
Am selben Maitag folgte ein weiteres großes Signal: OpenAI stellte eine OpenAI Deployment Company mit einem Volumen von 10 Milliarden US-Dollar in Aussicht, als Joint Venture mit TPG, Brookfield, Bain Capital, Advent, SoftBank und Dragoneer. Der Schwerpunkt liegt laut Beschreibung ausdrücklich auf Unternehmen, die Immobilienportfolios managen. Für die Branche ist das vor allem deshalb relevant, weil viele unabhängige Proptech-Anbieter bereits Kernabläufe wie Portfoliomanagement und Underwriting automatisieren oder zumindest beschleunigen. Wenn große Kapitalgeber und Portfoliounternehmen diese Workflows künftig stärker über interne KI-„Betriebsketten“ abbilden, entscheidet weniger die Existenz von KI-Modellen als vielmehr, wie gut sich die Modelle in bestehende Systeme einbetten lassen: von Datenpipelines über Berechtigungs- und Betriebsprozesse bis hin zu Messgrößen, die Qualitätsfragen im Kredit- und Bewertungsprozess adressieren. Damit wird Proptech nicht automatisch „ersetzt“, aber die Wertschöpfung verschiebt sich.
Die eigentliche Marktfrage lautet daher nicht: „Gewinnen interne KI-Teams gegen Start-ups?“, sondern: Welche Teile der Wertschöpfungskette werden konsolidiert – und welche bleiben offen genug für spezialisierte Anbieter. Genau hier liefern die Zahlen aus dem Umfeld des Center for Real Estate Technology and Innovation (CRETI) einen Kontrast zu pauschalen Rückzugsnarrativen. Venture-Capital-Investitionen in Proptech erreichten 2025 demnach 16,7 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 68 Prozent gegenüber dem Vorjahr. KI-native Unternehmen erhielten davon 4,5 Milliarden US-Dollar; ihr Anteil stieg um 42 Prozent gegenüber dem Vorjahr – fast doppelt so hoch wie bei SaaS-orientierten Pendants, die damit offenbar stärker unter dem Druck stehen, sich gegen KI-Innovatoren zu behaupten. Das deutet weniger auf ein Abwandern von Kapital hin, als vielmehr auf eine Rotation innerhalb der Kategorie: weg von älteren SaaS-Modellen hin zu KI-nativen Neueinsteigern.
Auch die Einschätzung aus der Forschung stützt diese differenzierte Sicht. Josh Panknin, Direktor für Immobilien-KI-Forschung und -Innovation an der Fu Foundation School of Engineering and Applied Science der Columbia University, untersucht laut dem Beitrag eine 50 bis 60 Milliarden US-Dollar schwere Proptech-Start-up-Landschaft und prognostiziert, dass die großen Akteure die Entwicklung von KI auf Unternehmensebene schwerer finden werden, als viele Schlagzeilen vermuten. „Immobilienunternehmen sind keine Technologieentwicklungsunternehmen und waren in der Vergangenheit nicht so erfolgreich wie diese“, sagte Panknin. „Es ist sehr fragmentiert – die Daten, die im Immobilienbereich anfallen, stammen aus sehr unterschiedlichen Quellen, verschiedenen Formaten, verschiedenen Marktdefinitionen“, ergänzte er. Das bremst Skalierung über verschiedene Märkte und Problemstellungen hinweg. Wenn Datenlandschaften so heterogen sind, werden Punktlösungen und isolierte Automatisierungen zwar schnell greifbar, aber die nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit hängt stärker an Infrastruktur und grundlegenden Fähigkeiten – etwa an konsistenter Datenmodellierung, an robusten Bewertungslogiken und an Betriebskompetenz für langfristige Modellqualität.
Gerade deshalb landet der Blick bei Panknin und später auch bei CRETI Ventures-Geschäftsführer Ashkan Zandieh auf einem reiferen Marktverständnis statt auf einer unmittelbaren Gefahr für Proptech. Panknin betont, dass das größte Potenzial nicht nur in der Automatisierung einzelner Arbeitsabläufe liegt, sondern in der Konzentration auf Infrastruktur und „Grundfähigkeiten“. Zandieh sieht die internen KI-Bemühungen großer Eigentümer ebenfalls eher als Marktreife. „Große Eigentümer, die KI-Fähigkeiten aufbauen, werden den Proptech-Sektor nicht schrumpfen lassen“, sagte Zandieh. „Wir haben dies im Bankwesen, im Einzelhandel und im Gesundheitswesen gesehen, wo interne Unternehmenssoftwareteams letztendlich größere Anbieterökosysteme förderten. Was wir im Immobilienbereich sehen, ist eher ein Zeichen von Marktreife als eine Bedrohung für Proptech.“ Blackstones Vorstoß zielt demnach auf Portfoliointelligenz, Brookfield sucht ebenfalls unternehmensweite KI-Lösungen für sein globales Portfolio. Für unabhängige Proptech-Anbieter ist das entscheidend, weil Zandieh den Unterschied markiert: „Sie sind nicht im Geschäft des Verkaufs von Softwarelösungen.“ Stattdessen bleiben Venture-Capital-Strategien häufig bei Start-ups, die diskrete Nischen adressieren – von Bau- und Transaktionsmanagement bis zu Design und Management-Grundfunktionen. Auch Travis Connors, Mitbegründer und General Partner bei building ventures (Boston), interpretiert die Deals als kurzfristig „lauteres Umfeld“ für Start-ups; langfristig wiederholt er aber den Grundton, dass die Branche KI besser integriert, statt dass sie schrumpft. Für Unternehmen bedeutet das praktisch: Wer KI in der Immobilienpraxis nutzen will, braucht nicht nur Modelle, sondern vor allem Datenintegration, Betrieb, Governance der Modellqualität und Prozesskopplung. Genau dort entscheiden sich mittelfristig Nutzen, Risiko und Geschwindigkeit – und damit auch, welche Rollen externe Proptech-Anbieter in einem zunehmend „internen KI“-fähigen Markt wirklich noch spielen.
Wie sich das konkret auswirkt, zeigt außerdem der Blick auf die etablierten Proptech-Größenordnungen. Die größten unabhängigen Unternehmen – etwa CoStar Group, Yardi Systems, RealPage, Procore Technologies und AppFolio – decken stark daten- und workflow-nahe Bereiche wie Marktdaten, Immobilienverwaltung und Baumanagement ab. Zusammen melden sie im Geschäftsjahr 2025 Einnahmen von rund 9,2 Milliarden US-Dollar; ihr Einfluss prägt Proptech „noch einige Zeit“. Trotzdem erodieren Barrieren, die früher Platzhirsche schützten: technische Komplexität, Kosten und Talent werden durch KI-basiertes Engineering teilweise neu verteilt. Das ist der Punkt, an dem sich interner KI-Aufbau und unabhängige Innovation gegenseitig beeinflussen können: Interne Tools steigern die Erwartungshaltung an Genauigkeit, Automatisierungstiefe und Geschwindigkeit der Iterationen. Gleichzeitig bleibt Raum für spezialisierte Anbieter, wenn sie daten- und domänenspezifische Infrastruktur schneller bauen können als ein Portfolio-Team im Tagesgeschäft. Für Entscheider ist die logische Konsequenz deshalb weniger ein „Buy versus Build“, sondern ein „Build around quality“: interne KI dort, wo Datenzugriff und Prozesshoheit zählen, und externe KI dort, wo Geschwindigkeit und Spezialisierung im Vorteil liegen.
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