LONDON (IT BOLTWISE) – Das Ifo-Institut sieht ein hohes Wertschöpfungspotenzial durch Künstliche Intelligenz, das aber nur dann realistisch bleibt, wenn KI-Entwickler weiterhin Zugang zu Trainingsdaten bekommen. In einer Modellrechnung reicht das zusätzliche Potenzial durch generative KI bis 2034 auf 440 Milliarden Euro pro Jahr. Wird der Datenzugang für Entwickler erschwert, sinkt diese Summe um 155 Milliarden Euro auf rund 285 Milliarden Euro. Der Bericht diskutiert zudem Alternativen wie mehr Output-Regulierung statt zusätzlicher Hürden beim Input.
Deutschland kann nach Berechnungen des Ifo-Instituts nicht das gesamte Wertschöpfungspotenzial ausschöpfen, wenn der Zugang zu Trainingsdaten für KI-Modelle weiter eingeschränkt wird. Im Kern geht es dabei nicht um eine abstrakte Debatte über „mehr oder weniger KI“, sondern um die ökonomische Bremswirkung von Regeln, die den Datenzugang für die KI-Entwicklung erschweren. Das Institut beziffert das zusätzliche jährliche Potenzial generativer KI bis 2034 auf 440 Milliarden Euro. In der gleichen Modelllogik würde dieser Betrag um 155 Milliarden Euro zurückgehen, wenn der Zugang zu Trainingsdaten für KI-Entwickler deutlich erschwert wird – also um gut ein Drittel.
Die Aufschlüsselung zeigt, wie stark unterschiedliche Wertschöpfungsschienen von der Verfügbarkeit von Daten abhängen. Laut Ifo-Gliederung entfallen rund 330 Milliarden Euro auf eine breite Nutzung von KI, 65 Milliarden Euro auf produktivere Forschung und 45 Milliarden Euro auf KI-Entwicklung in Deutschland. Der Teil der Einbußen bei einer restriktiveren Regulierung verteilt sich wiederum auf vier Kanäle: Die Studie nennt eine langsamere Verbreitung mit 45 Milliarden Euro, weniger leistungsfähige Modelle mit 75 Milliarden Euro, verlorenes Forschungspotenzial mit 25 Milliarden Euro sowie geringere Entwicklung in Europa mit 10 Milliarden Euro. Damit wird vor allem die Annahme sichtbar, dass Regulierungshebel nicht nur den Markteintritt verzögern, sondern auch die erreichbare Modellgüte begrenzen.
Technisch betrachtet liegt der Streitpunkt an der Skalierung der KI-Entwicklung. Die leistungsfähigsten KI-Sprachmodelle brauchen riesige und zugleich vielfältige Datensammlungen, damit sie Muster in Sprache, Kontext und Fachdomänen stabil generalisieren können. In der Studie wird dazu auch ein Größenordnungsvergleich herangezogen: Der größte urheberrechtsfreie Datensatz in Europa umfasse nur zwei bis drei Billionen Tokens, während international führende Modelle bereits mit 15 bis 36 Billionen Tokens arbeiten. Diese Differenz ist für Unternehmen mehr als eine Forschungsfrage, weil sie sich in Kostenstrukturen (Training, Evaluierung, Iterationszyklen), Zeitplänen und letztlich in Produktperformance niederschlägt.
Gleichzeitig adressiert der Bericht die rechtliche Ausgangslage in der EU. Bisher gilt die Text-und-Data-Mining-Ausnahme der EU-Urheberrechtsrichtlinie auch für kommerzielle Nutzungen, und die Autoren argumentieren dafür, diese Ausnahme beizubehalten – allerdings eingebettet in Anforderungen, die ihre Funktionsfähigkeit absichern. Genannt werden verhältnismäßige Transparenzpflichten, ein praktikabler Opt-out-Standard, der weltweit anerkannt sein soll, sowie freiwillige Lizenzpartnerschaften. Ein entscheidender Punkt wird dabei in einer direkt zugespitzten Aussage von Oliver Falck, Leiter des Ifo-Zentrums für Innovationsökonomik und digitale Transformation, deutlich: „Wer ein europäisches KI-Spitzenmodell will, kann nicht gleichzeitig den Zugang zu Trainingsdaten unnötig kompliziert machen. Beides zusammen geht nicht“.
Daneben stellen die Autoren auch eine Alternative in den Raum: Statt zusätzliche Regeln beim Input zu schaffen, könnte Europa stärker über die Regulierung des Outputs nachdenken. Der Hintergrund: Auswertungs- und Kontrollmechanismen können sich weniger auf die Datenbasis stützen und mehr auf das Verhalten oder die Ergebnisse von Modellen konzentrieren – zum Beispiel darüber, wie Inhalte genutzt, bereitgestellt oder eingesetzt werden. Allerdings bleibt auch dieser Ansatz politisch und wirtschaftlich nicht folgenlos. Die Studie verweist darauf, dass bereits die laufende Überprüfung der Richtlinie durch die EU-Kommission seit Mai 2026 Unsicherheit erzeugt: Laut Autoren entstehen daraus Kosten, weil Investoren Europa meiden, solange der regulatorische Kurs nicht klarer absehbar ist.
Für Unternehmen in Deutschland und Europa bedeutet das vor allem Planungsdruck. KI-Entwicklung ist in der Praxis ein Projekt- und Lieferkettenmix aus Modelltraining, Datenerfassung, Kuratierung, Evaluation und Betrieb – und all diese Schritte reagieren auf rechtliche Spielräume beim Datenzugang. Wenn sich Trainingsdatensets oder Zugriffsmöglichkeiten verengen, entstehen in der Regel nicht nur höhere Beschaffungskosten, sondern auch längere Iterationszyklen, weil Teams auf alternative Datenquellen ausweichen oder zusätzliche rechtliche Prüfprozesse in die Pipeline integrieren müssen. Gleichzeitig dürfte die im Ifo-Ansatz benannte Verschiebung zwischen „breiter Nutzung“, „produktiver Forschung“ und „Entwicklung vor Ort“ besonders relevant sein: Wer in Europa weniger trainiert, kann später auch schwerer in die Breite der Anwendungen liefern.
Ein weiterer Blick geht auf die internationale Wettbewerbsfähigkeit. Die Differenz zwischen „urheberrechtsfrei verfügbaren Daten“ und den Größenordnungen, mit denen führende Modelle trainiert werden, deutet an, warum ein regulatorischer Eingriff über Datenzugang schnell zur strategischen Frage wird: Es geht um die Fähigkeit, genügend Datenvielfalt zu erreichen, um reale Anwendungsfälle zuverlässig abzudecken. Für Entscheider heißt das, Regulierungsdiskussionen nicht nur als Rechts- oder Compliance-Thema zu betrachten, sondern als Hebel, der direkt auf Modellqualität, Innovationsgeschwindigkeit und damit auf Wertschöpfung wirkt. Wenn die Politik den Schwerpunkt verschiebt – hin zu Transparenzpflichten, Opt-out-Standards und freiwilligen Lizenzwegen, statt zusätzlichen Hürden beim Input – würde sich das in der Ifo-Rechnung klar in den großen Linien der Wertschöpfungswirkung widerspiegeln.
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