KI in Deutschland: Ifo warnt vor Verlust von 155 Milliarden Euro

Trainingsdaten entscheiden über KI-Wertschöpfung

• Generative KI könnte Deutschland bis 2034 jährlich 440 Milliarden Euro zusätzliche Wertschöpfung bringen.
• Das Ifo-Institut beziffert den möglichen Verlust durch erschwerten Datenzugang auf 155 Milliarden Euro pro Jahr.
• Die Autoren empfehlen, die Text-und-Data-Mining-Ausnahme der EU-Urheberrechtsrichtlinie zu erhalten.

Deutschland könnte einen erheblichen Teil seines Wertschöpfungspotenzials durch Künstliche Intelligenz verlieren, wenn der Zugang zu Trainingsdaten weiter eingeschränkt wird. Das zeigt eine Modellrechnung des Ifo-Instituts, die das jährliche Potenzial generativer KI bis 2034 auf 440 Milliarden Euro beziffert.

155 Milliarden Euro stehen auf dem Spiel

Nach der Rechnung würde sich diese Summe um 155 Milliarden Euro reduzieren, wenn KI-Entwickler schwieriger auf Trainingsdaten zugreifen könnten. Das Ifo-Zentrum für Innovationsökonomik und digitale Transformation erarbeitete die Analyse unter Leitung von Oliver Falck gemeinsam mit Martin Thelle von der Implement Consulting Group.

Breite Nutzung trägt größten Anteil

Das Potenzial setzt sich aus rund 330 Milliarden Euro durch den breiten Einsatz von KI, 65 Milliarden Euro durch produktivere Forschung und 45 Milliarden Euro aus der KI-Entwicklung in Deutschland zusammen.

Die Autoren teilen die möglichen Verluste auf vier Wirkungskanäle auf. Demnach entfallen 45 Milliarden Euro auf eine langsamere Verbreitung, 75 Milliarden Euro auf weniger leistungsfähige Modelle, 25 Milliarden Euro auf verlorenes Forschungspotenzial und 10 Milliarden Euro auf eine geringere Entwicklung in Europa.

Europas Datenbasis bleibt kleiner

Leistungsfähige KI-Sprachmodelle benötigen große und vielfältige Datenmengen. Der größte urheberrechtsfreie Datensatz in Europa umfasst den Angaben zufolge lediglich zwei bis drei Billionen Tokens, während international führende Modelle bereits 15 bis 36 Billionen Tokens verwenden.

Falck und Thelle plädieren deshalb dafür, die Text-und-Data-Mining-Ausnahme der EU-Urheberrechtsrichtlinie zu erhalten. Dies soll die rechtliche Unsicherheit für Investoren verringern und den Zugang zu Trainingsdaten für die Entwicklung von KI-Modellen sichern.

Die Modellrechnung des Ifo-Instituts ordnet den Zugang zu Trainingsdaten als wirtschaftlichen Faktor ein. Sie betrachtet nicht nur mögliche Umsätze von KI-Anbietern, sondern auch Produktivitätsgewinne durch die breite Nutzung, Fortschritte in der Forschung und Wertschöpfung bei der Entwicklung von KI in Deutschland.

Datenzugang als Standortfaktor

Der von den Autoren beschriebene Engpass entsteht durch die Größenordnung moderner Sprachmodelle. Wenn europäische, urheberrechtsfreie Datensätze deutlich kleiner sind als die Datenmengen international führender Modelle, kann das die Entwicklung leistungsfähiger Systeme erschweren. Für Unternehmen bedeutet das potenziell höhere Kosten, längere Entwicklungszeiten und größere Abhängigkeit von außereuropäischen Anbietern.

Die Debatte verbindet damit zwei Ziele, die politisch ausbalanciert werden müssen: den Schutz urheberrechtlich geschützter Inhalte und verlässliche Bedingungen für Forschung und Innovation. Eine Beibehaltung der Text-und-Data-Mining-Ausnahme würde nach Einschätzung der Ifo-Autoren vor allem rechtliche Unsicherheit für Investoren reduzieren; sie beseitigt jedoch nicht automatisch offene Fragen zu Vergütung, Transparenz und dem Schutz kreativer Leistungen.

Folgen für Unternehmen und Forschung

Die berechneten Einbußen verteilen sich auf mehrere Wirkungskanäle. Besonders stark fällt dabei der Verlust durch weniger leistungsfähige Modelle aus, daneben nennt die Studie langsamere Verbreitung, geringeres Forschungspotenzial und eine schwächere Entwicklung in Europa. Für Deutschland steht damit nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit einzelner KI-Firmen, sondern auch die Nutzung der Technologie in anderen Branchen im Mittelpunkt.