Deutschland könnte einen erheblichen Teil seines Wertschöpfungspotenzials durch Künstliche Intelligenz (KI) verlieren, wenn der Zugang zu Trainingsdaten für KI-Modelle weiter eingeschränkt wird. Das ergab eine Modellrechnung des Ifo-Instituts. Generative KI könnte dem Land demnach bis 2034 zusätzliche Wertschöpfung von 440 Milliarden Euro pro Jahr bringen. Diese Summe würde sich um 155 Milliarden Euro reduzieren, wenn der Zugang der KI-Entwickler zu Trainingsdaten erschwert wird.

Das Potenzial setzt sich aus rund 330 Milliarden Euro durch breite KI-Nutzung, 65 Milliarden Euro aus produktiverer Forschung und 45 Milliarden Euro aus der KI-Entwicklung in Deutschland zusammen. Oliver Falck, Leiter des Ifo-Zentrums für Innovationsökonomik und digitale Transformation, und sein Co-Autor Martin Thelle von Implement Consulting Group zeigten auf, dass eine restriktivere Regulierung über vier Kanäle wirkt: langsamere Verbreitung (45 Milliarden Euro), weniger leistungsfähige Modelle (75 Milliarden Euro), verlorenes Forschungspotenzial (25 Milliarden Euro) und geringere Entwicklung in Europa (10 Milliarden Euro).

Die leistungsfähigsten KI-Sprachmodelle benötigen riesige und vielfältige Datenmengen. Der größte urheberrechtsfreie Datensatz in Europa umfasst nur zwei bis drei Billionen Tokens, während international führende Modelle bereits 15 bis 36 Billionen nutzen. Die Autoren plädierten dafür, die Text-und-Data-Mining-Ausnahme der EU-Urheberrechtsrichtlinie zu erhalten, um die Unsicherheit für Investoren zu verringern.

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