Strengere Vorgaben für das Training von Systemen mit künstlicher Intelligenz könnten die deutsche Wirtschaft teuer zu stehen kommen. Nach Modellrechnungen des Münchener ifo-Instituts droht Deutschland durch verschärfte Regeln für KI-Trainingsdaten ein jährlicher Wertschöpfungsverlust von 155 Milliarden Euro (173,43 Milliarden US-Dollar). Das Institut berechnete die wirtschaftlichen Auswirkungen am 13. Oktober 2026 vor dem Hintergrund der europäischen Regulierungsdebatte.
Insgesamt beziffert das Forschungsinstitut das Potenzial generativer KI für Deutschland bis zum Jahr 2034 auf jährlich 440 Milliarden Euro an zusätzlicher Wertschöpfung. Restriktivere Datenregelungen würden demnach mehr als ein Drittel dieses wirtschaftlichen Ertrags vernichten.
Die Studie entstand in Zusammenarbeit mit der Implement Consulting Group und wurde von Google sowie CCIA Europe in Auftrag gegeben. Die genannte Summe von 155 Milliarden Euro stellt dabei das Ergebnis einer ökonomischen Modellierung dar und ist weder ein gemessenes Resultat noch eine feste Prognose.
Hohe Einbußen durch schwächere Modelle und gebremste Einführung
Die geschätzten jährlichen Einbußen von 155 Milliarden Euro verteilen sich laut der Untersuchung auf verschiedene Bereiche. Den größten Anteil machen schwächere KI-Modelle mit 75 Milliarden Euro aus.
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Eine verlangsamte Verbreitung von KI-Anwendungen schlägt der Berechnung zufolge mit 45 Milliarden Euro zu Buche, während eine verringerte Forschungsproduktivität 25 Milliarden Euro kostet. Weitere 10 Milliarden Euro entfallen auf eine verminderte KI-Entwicklung innerhalb Europas.
Demgegenüber speist sich das gesamte Potenzial von 440 Milliarden Euro vor allem aus der breiten KI-Nutzung in Unternehmen sowie in der öffentlichen Verwaltung, worauf 330 Milliarden Euro entfallen. Eine produktivere Forschung könnte 65 Milliarden Euro beisteuern, während die direkte Entwicklung von KI-Lösungen in Deutschland mit 45 Milliarden Euro veranschlagt wird.
Datenengpass und Regulierungsdebatte in der Europäischen Union
Ein zentrales Problem sehen die Forscher in der Verfügbarkeit von Trainingsmaterial. Europas größter urheberrechtsfreier Datensatz umfasst 2 bis 3 Billionen Tokens, wohingegen führende internationale KI-Modelle mit 15 bis 36 Billionen Tokens trainiert werden. Der ifo-Forscher Oliver Falck gab zu bedenken, dass der Anspruch auf ein europäisches Spitzenmodell nicht damit vereinbar sei, den Zugang zu Trainingsdaten unnötig zu verkomplizieren.
Die Autoren der Studie sprechen sich für die Beibehaltung der EU-weiten Ausnahme für Text- und Data-Mining für kommerzielle Zwecke aus. Zudem fordern sie verhältnismäßige Transparenzpflichten, einen praktikablen Opt-out-Standard sowie freiwillige Lizenzpartnerschaften. Die EU-Kommission überprüft die entsprechende Urheberrechtsrichtlinie samt der Mining-Ausnahme bereits seit Mai 2026.
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Aus der Industrie gibt es Unterstützung für diesen Kurs. Aleph-Alpha-Chef Ilhan Scheer hob hervor, dass der Zugang zu vielfältigen und qualitativ hochwertigen Daten essenziell für die Wettbewerbsfähigkeit bleibe. Unnötige Regulierung sowie Rechtsunsicherheit erschwerten die Entwicklung; Europa müsse seinen bestehenden Rechtsrahmen voll ausschöpfen.
Laut dem Institut schrecke die gegenwärtige Unsicherheit bereits Investoren ab. Florian Schewor von Celonis wies derweil darauf hin, dass die Industrie in Deutschland und Europa nach wie vor über erhebliche ungenutzte Datenmengen verfüge.