Stellen Sie sich die riesigen KI-Modelle (LLMs) wie ChatGPT oder Gemini als gigantische Gehirne vor. Um zu „lernen“, mussten sie unvorstellbare Mengen an Informationen aufnehmen. Dieser Prozess wird „Training“ genannt.

Das Problem: Um diese Daten zu sammeln, haben die Tech-Firmen im Grunde das gesamte frei zugängliche Internet „gesaugt“ – Milliarden von Websites, Büchern, Artikeln, Kunstwerken und privaten Forenbeiträgen.

„Training Data Liability“ (auf Deutsch: Haftung für Trainingsdaten) ist das massive rechtliche und finanzielle Risiko, das entsteht, weil ein Großteil dieser „Nahrung“ für die KI entweder gestohlen, urheberrechtlich geschützt oder privat war.

Bisher operierten die Tech-Riesen in einer rechtlichen Grauzone und hofften auf das Prinzip „Fair Use“ (angemessene Verwendung). Diese Hoffnung zerschellt gerade an der Realität.

Die drei Säulen der Haftungskrise

Die Gefahr für die Bilanzen der Tech-Konzerne ruht auf drei explosiven Säulen:

• Massenhafte Urheberrechtsverletzungen: Künstler, Autoren und Medienhäuser (wie die New York Times) klagen reihenweise. Ihre Argumentation: „Unsere Arbeit wurde ohne Erlaubnis und ohne Vergütung genutzt, um ein kommerzielles Produkt zu schaffen, das uns nun Konkurrenz macht.“ Es geht um Billionen von Datenpunkten und potenziell Milliarden an Schadenersatz.
• Verletzung der Privatsphäre (DSGVO & Co.): Beim Absaugen des Internets wurden auch unzählige private Daten (Namen, Adressen, Gesundheitsinformationen, private Konversationen) miterfasst. In Europa (mit der DSGVO) und in Staaten wie Kalifornien (mit dem CCPA) sind die Strafen dafür drakonisch.
• Haftung für „Bias“ und Falschinformation: Die KI lernt von den Daten, die sie bekommt. Wenn diese Daten rassistisch, sexistisch oder voller Vorurteile sind (was im Internet der Fall ist), reproduziert die KI diese Vorurteile. Unternehmen werden nun dafür haftbar gemacht, wenn ihre KI diskriminierende Entscheidungen trifft (z. B. bei Job-Bewerbungen).

Das Problem ist nicht neu, aber die Einsätze haben sich geändert. Zwei jüngste Entwicklungen haben das Pulverfass zur Explosion gebracht:

• 1. Die „Bomben-Entscheidung“ (Ein hypothetischer, aber wahrscheinlicher Auslöser): Ein wegweisendes Gerichtsurteil (z. B. im Fall NYT vs. OpenAI) könnte gerade entschieden haben, dass „Fair Use“ für das Training kommerzieller KI nicht gilt.
• 2. Die „große Neubewertung“ der Analysten: Banken und Rating-Agenturen beginnen, diese Haftung als konkretes Risiko in ihre Modelle einzupreisen. Bisher war es eine vage Gefahr; jetzt taucht es als „Rückstellung in Milliardenhöhe“ in den Prognosen auf.

Das „Armageddon-Szenario“ für Tech-Aktien

Investoren erkennen plötzlich das existenzielle Risiko. Was passiert, wenn Google oder Microsoft dazu verurteilt werden:

• Rückwirkende Lizenzgebühren für das gesamte Internet zu zahlen?
• Ihre Modelle komplett zu löschen und mit „sauberen“, lizenzierten Daten neu zu trainieren?

Das zweite Szenario wäre das Ende der aktuellen KI-Dominanz. Der mühsam aufgebaute Vorsprung wäre über Nacht wertlos. Die Kosten für ein solches Neutraining mit 100% legalen Daten wären astronomisch und die resultierende KI wäre wahrscheinlich deutlich „dümmer“, da der Datenpool viel kleiner wäre.

„Wir erleben gerade einen ‚Minsky-Moment‚ bei KI-Aktien“, erklärt ein Analyst. „Investoren haben die Risiken ignoriert, weil die Gewinne liefen. Jetzt bricht die Illusion zusammen, und jeder rennt gleichzeitig zur Tür.“

Dieser Crash ist nicht das Ende der KI, aber er ist das Ende der „Wild-West-Ära“ der KI. Er sortiert den Markt neu.

Die Verlierer

• Die großen LLM-Anbieter (Google, Microsoft/OpenAI, Meta): Sie sitzen auf den größten „schmutzigen“ Datensätzen und haben das größte juristische Ziel auf dem Rücken. Ihre Marktkapitalisierung war auf einem Monopol aufgebaut, das nun zerbricht.
• KI-Start-ups ohne eigene Daten: Viele kleine, gehypte Start-ups, die ihre Modelle einfach auf den gleichen gestohlenen Daten trainiert haben, werden insolvent gehen. Sie können sich weder die Anwälte noch die Lizenzen leisten.
• Hardware-Giganten (wie Nvidia): Wenn die großen Tech-Firmen ihre Trainingsläufe stoppen oder verlangsamen müssen, sinkt die Nachfrage nach den sündhaft teuren KI-Chips massiv.

Die Gewinner

• Anbieter von „sauberen“ Daten: Unternehmen, die über riesige, legal erworbene und lizenzierbare Datensätze verfügen (z. B. Bildagenturen wie Adobe Stock oder Shutterstock, wissenschaftliche Verlage, spezialisierte Datenbanken).
• Spezialisten für „Synthetic Data“: Firmen, die realistische, aber künstlich erzeugte Daten zum Trainieren von KI herstellen. Diese Daten sind zu 100% legal und frei von Bias. Ihr Marktwert explodiert gerade.
• KI-Audit- und Compliance-Firmen: Ein neuer Sektor boomt: Unternehmen, die Tech-Konzernen helfen, ihre Daten-Herkunft zu überprüfen und ihre Modelle „juristisch sauber“ zu machen.

Jahrelang konnten Tech-CEOs predigen: „Wir bewegen uns schnell und brechen Regeln.“ Diese Arroganz wird ihnen nun zum Verhängnis. Regulierung und Realität haben den Hype eingeholt.

Für Anleger bedeutet dies das Ende des „Blindflug-Investierens“ in alles, was „KI“ im Namen trägt. Die wichtigste Frage, die Sie einem Tech-Unternehmen jetzt stellen müssen, ist nicht mehr: „Wie groß ist Ihr Modell?“

Sondern: „Können Sie beweisen, woher Ihre Daten stammen?“

Wer diese Frage nicht beantworten kann, dessen Aktie gehört nicht mehr ins Depot. Die Ära der „Training Data Liability“ hat gerade erst begonnen.