Die unsichtbare Industrie, die ChatGPT, Stable Diffusion und jedes andere moderne KI-System möglich macht
Wenn Sie ChatGPT verwenden, um eine E-Mail zu schreiben oder ein Bild mit Midjourney zu generieren, denken Sie selten darüber nach, was hinter der "Magie" der künstlichen Intelligenz steckt. Doch hinter jeder intelligenten Antwort und jedem generierten Bild steckt eine Multi-Milliarden-Dollar-Industrie, über die nur wenige Menschen sprechen: der Markt für KI-Trainingsdaten.
Dieser Sektor, der laut MarketsandMarkets bis 2029 mit einer Wachstumsrate von 27,7 Prozent pro Jahr 9,58 Milliarden Dollar erreichen wird, ist der eigentliche Motor der modernen künstlichen Intelligenz. Aber wie genau funktioniert dieses versteckte Geschäft?
Einige wenige Unternehmen beherrschen die Welt der KI-Trainingsdaten, von denen die meisten Menschen noch nie etwas gehört haben:
Scale AI, das größte Unternehmen der Branche mit einem Marktanteil von 28 %, wurde nach der Investition von Meta kürzlich mit 29 Milliarden Dollar bewertet. Ihre Unternehmenskunden zahlen zwischen 100.000 und mehreren Millionen Dollar pro Jahr für hochwertige Daten.
Das in Australien ansässige Unternehmen Appen betreibt ein globales Netzwerk von über 1 Million Spezialisten in 170 Ländern, die Daten für die KI manuell markieren und kuratieren. Unternehmen wie Airbnb, John Deere und Procter & Gamble nutzen ihre Dienste, um ihren KI-Modellen "beizubringen".
Parallel dazu gibt es ein Open-Source-Ökosystem, das von Organisationen wie LAION (Large-scale Artificial Intelligence Open Network) geleitet wird, einer deutschen gemeinnützigen Organisation, die LAION-5B erstellt hat, den Datensatz mit 5,85 Milliarden Bild-Text-Paaren, der Stable Diffusion ermöglicht hat.
Common Crawl gibt monatlich Terabytes an Web-Rohdaten frei, die zum Training von GPT-3, LLaMA und vielen anderen Sprachmodellen verwendet werden.
Was die Öffentlichkeit nicht weiß, ist, wie teuer es geworden ist, ein modernes KI-Modell zu trainieren. Nach Angaben von Epoch AI sind die Kosten in den letzten acht Jahren um das 2-3fache pro Jahr gestiegen.
Die überraschendste Zahl? Laut AltIndex.com sind die KI-Schulungskosten seit 2020 um 4.300 % gestiegen.
Eine der umstrittensten Fragen betrifft die Verwendung von urheberrechtlich geschütztem Material. Im Februar 2025 entschied das Gericht in Delaware in der Rechtssache Thomson Reuters gegen ROSS Intelligence, dass KI-Training eine direkte Urheberrechtsverletzung darstellen kann, und lehnte die "Fair Use"-Verteidigung ab.
Das US-Urheberrechtsamt hat einen 108-seitigen Bericht veröffentlicht, in dem es zu dem Schluss kommt, dass bestimmte Nutzungen nicht als faire Nutzung verteidigt werden können, was den Weg für potenziell hohe Lizenzkosten für KI-Unternehmen ebnet.
Eine Untersuchung der MIT Technology Review ergab, dass DataComp CommonPool, einer der am häufigsten verwendeten Datensätze, Millionen von Bildern von Pässen, Kreditkarten und Geburtsurkunden enthält. Mit über 2 Millionen Downloads in den letzten zwei Jahren wirft dies enorme Datenschutzprobleme auf.
Experten sagen voraus, dass bis zum Jahr 2028 der Großteil der online verfügbaren , von Menschen erstellten öffentlichen Texte genutzt werden wird. Dieses "Peak Data"-Szenario treibt die Unternehmen zu innovativen Lösungen:
Das kalifornische KI-Transparenzgesetz verpflichtet Unternehmen zur Offenlegung der für die Ausbildung verwendeten Datensätze, während die EU ähnliche Anforderungen im KI-Gesetz umsetzt.
Für Unternehmen, die KI-Lösungen entwickeln wollen, ist das Verständnis dieses Ökosystems entscheidend:
Der Markt für KI-Trainingsdaten hat einen Wert von 9,58 Milliarden Dollar und wächst jährlich um 27,7 Prozent. Diese unsichtbare Industrie ist nicht nur der Motor der modernen KI, sondern stellt auch eine der größten ethischen und rechtlichen Herausforderungen unserer Zeit dar.
Im nächsten Artikel werden wir untersuchen, wie Unternehmen konkret in diese Welt eintreten können, mit einem praktischen Leitfaden für die Entwicklung von KI-Lösungen unter Verwendung der heute verfügbaren Datensätze und Tools.
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Technische Quellen:
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