Das wirtschaftliche Wertschöpfungspotenzial durch KI eröffnet der deutschen Volkswirtschaft in den kommenden Jahren außergewöhnliche Wachstumschancen. Laut einer aktuellen Modellrechnung des renommierten ifo Instituts könnte generative Technologie bis zum Jahr 2034 eine zusätzliche Wirtschaftsleistung von rund 440 Milliarden Euro pro Jahr generieren.
Allerdings steht dieser erhebliche Produktivitätsschub auf wackeligem Boden. Sollte der Zugang zu notwendigen Trainingsdaten für Entwickler und forschende Unternehmen regulatorisch erschwert werden, drohen signifikante Einbußen. In diesem Szenario würde das Potenzial um 155 Milliarden Euro pro Jahr – also um mehr als ein Drittel – zusammenschmelzen.
Vier Hebel dämpfen das Wertschöpfungspotenzial durch KI
In der Untersuchung analysieren Studienleiter Oliver Falck und Koautor Martin Thelle, Senior Partner bei der Implement Consulting Group, die konkreten Wirkungskanäle einer verschärften Regulierung. Die Gesamtsumme der erreichbaren 440 Milliarden Euro setzt sich regulär aus drei Kernbereichen zusammen: rund 330 Milliarden Euro durch die breite betriebliche Nutzung im Mittelstand und in der Industrie, 65 Milliarden Euro aus einer beschleunigten und produktiveren Forschung sowie 45 Milliarden Euro aus der direkten Wertschöpfung der heimischen Entwicklerbranche.
Greift die Europäische Union jedoch zu restriktiven Markteingriffen beim Datenzugang, schlägt dies über vier direkte Kanäle negativ zu Buche. Den größten Verlustposten bilden mit rund 75 Milliarden Euro spürbar weniger leistungsfähige Modelle, gefolgt von einer deutlich verlangsamten Verbreitung der Technologien in der Gesamtwirtschaft mit 45 Milliarden Euro. Hinzu kommen 25 Milliarden Euro an verlorenem Innovationspotenzial in der wissenschaftlichen Forschung und zehn Milliarden Euro an direkten Einbußen, weil Entwicklungsaktivitäten aus Europa abwandern. Zusammengenommen mindern diese Faktoren das realisierbare Wertschöpfungspotenzial durch KI ganz erheblich.
Prof. Dr. Oliver Falck, Leiter des ifo Zentrums für Innovationsökonomik und Digitale Transformation, bringt den bestehenden Zielkonflikt auf den Punkt:
„Wer ein europäisches KI-Spitzenmodell will, kann nicht gleichzeitig den Zugang zu Trainingsdaten unnötig kompliziert machen. Beides zusammen geht nicht.“
Datenhunger der Modelle versus europäische Realität
Moderne Basismodelle und generative Sprachmodelle erfordern gigantische, vielschichtige Datenmengen, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. International führende Spitzenmodelle trainieren bereits heute auf Datensätzen mit einem Umfang von 15 bis 36 Billionen sogenannten Tokens. Im krassen Gegensatz dazu umfasst der größte frei verfügbare, urheberrechtsfreie Datenbestand in Europa lediglich zwei bis drei Billionen Tokens. Ein erzwungener Verzicht auf breitere Datenquellen würde europäische Anbieter von vornherein technologisch ins Hintertreffen bringen.
Bislang stützen sich Entwickler im europäischen Binnenmarkt auf die Text-und-Data-Mining-Ausnahme im Rahmen der EU-Urheberrechtsrichtlinie, die unter bestimmten Voraussetzungen auch für kommerzielle Nutzungen greift. Die Autoren plädieren eindringlich dafür, diese Regelung beizubehalten und stattdessen auf verhältnismäßige Transparenzpflichten, standardisierte und weltweit anerkannte Opt-out-Verfahren sowie freiwillige Lizenzkooperationen zu setzen. Ein weiterer konstruktiver Ansatz bestünde darin, regulatorische Schutzmechanismen primär am tatsächlichen Output der Modelle anzusetzen, anstatt den Daten-Input beim Training von Beginn an übermäßig zu beschränken.
Unsicherheit belastet den Investitionsstandort nachhaltig
Die Europäische Kommission unterzieht die bestehende Urheberrechtsrichtlinie seit Mai 2026 einer eingehenden Überprüfung. Aus Sicht der Studienautoren erzeugt bereits diese schwebende regulatorische Ungewissheit spürbare volkswirtschaftliche Reibungsverluste. Internationale Geldgeber und Wagniskapitalgeber zögern bei Kapitalzusagen, meiden den europäischen Standort oder verlagern zukunftsweisende Projekte in Regionen mit größerer Rechtssicherheit.
Bei den berechneten Zahlen handelt es sich um methodische Potenzialabschätzungen auf Basis gemeinsamer Erhebungen der Implement Consulting Group und des ifo Instituts, erstellt im Auftrag von CCIA Europe und Google. Für Investoren und Marktteilnehmer verdeutlicht die Analyse, dass das künftige Wertschöpfungspotenzial durch KI maßgeblich an den Rahmenbedingungen der digitalen Infrastruktur hängt. Eine innovationsfreundliche Balance zwischen Urheberschutz und technologischem Fortschritt entscheidet darüber, ob Europa als wettbewerbsfähiger Technologiestandort an der Spitze mitspielt oder Milliarden an Wohlstandsgewinnen leichtfertig verspielt.
Weiterführende Quelle
https://www.ifo.de/DocDL/sd-digital-2026-19-falck-thelle-ki-potenziale-trainingsdaten.pdf
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