Das Milliarden-Dollar-Engpass der KI: Qualitätsdaten, nicht das Modell | Meinung

KI könnte die nächste Billionen-Dollar-Industrie werden, aber sie steuert still und leise auf einen massiven Engpass zu. Während alle daran arbeiten, größere und leistungsfähigere Modelle zu entwickeln, bleibt ein drohendes Problem weitgehend ungelöst: Uns könnte in nur wenigen Jahren das verfügbare Trainingsdatenmaterial ausgehen.

Laut EPOCH AI ist die Größe der Trainingsdatensätze für große Sprachmodelle seit 2010 jährlich um etwa das 3,7-Fache gewachsen. In diesem Tempo könnten wir den weltweiten Vorrat an hochwertigen, öffentlichen Trainingsdaten zwischen 2026 und 2032 aufbrauchen.

Schon bevor wir diese Grenze erreichen, steigen die Kosten für die Beschaffung und Aufbereitung gelabelter Daten rasant an. Der Markt für Datensammlung und -labeling wurde 2024 auf 3,77 Milliarden Dollar geschätzt und soll bis 2030 auf 17,10 Milliarden Dollar anwachsen.

Ein derart explosives Wachstum deutet auf eine klare Chance, aber auch auf einen klaren Engpass hin. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Ohne eine skalierbare Pipeline frischer, vielfältiger und unverzerrter Datensätze wird die Leistung dieser Modelle stagnieren und ihr Nutzen abnehmen.

Die eigentliche Frage ist also nicht, wer das nächste großartige KI-Modell baut. Sondern: Wer besitzt die Daten und woher werden sie kommen?

KIs Datenproblem ist größer als es scheint

In den letzten zehn Jahren stützte sich die KI-Innovation stark auf öffentlich verfügbare Datensätze: Wikipedia, Common Crawl, Reddit, Open-Source-Code-Repositorien und mehr. Aber diese Quellen versiegen schnell. Während Unternehmen den Zugang zu ihren Daten einschränken und Urheberrechtsprobleme zunehmen, sind KI-Firmen gezwungen, ihre Herangehensweise zu überdenken. Auch Regierungen führen Vorschriften ein, um das Scraping von Daten zu begrenzen, und die öffentliche Meinung wendet sich gegen die Idee, milliardenschwere Modelle mit unbezahlten, von Nutzern generierten Inhalten zu trainieren.

Synthetische Daten werden als eine mögliche Lösung vorgeschlagen, sind aber ein riskanter Ersatz. Modelle, die mit von Modellen generierten Daten trainiert werden, können zu Rückkopplungsschleifen, Halluzinationen und mit der Zeit zu einer Verschlechterung der Leistung führen. Hinzu kommt das Qualitätsproblem: Synthetische Daten fehlt oft die Unordnung und Nuance realer Eingaben – genau das, was KI-Systeme benötigen, um in der Praxis gut zu funktionieren.

Damit bleiben reale, von Menschen erzeugte Daten der Goldstandard – und sie werden immer schwerer zu bekommen. Die meisten großen Plattformen, die menschliche Daten sammeln, wie Meta, Google und X (ehemals Twitter), sind geschlossene Systeme. Der Zugang ist eingeschränkt, monetarisiert oder ganz verboten. Noch schlimmer: Ihre Datensätze sind oft auf bestimmte Regionen, Sprachen und Demografien ausgerichtet, was zu voreingenommenen Modellen führt, die in vielfältigen realen Anwendungsfällen versagen.

Kurz gesagt: Die KI-Branche steht kurz davor, mit einer Realität zu kollidieren, die sie lange ignoriert hat: Ein riesiges LLM zu bauen ist nur die halbe Miete. Es zu füttern ist die andere Hälfte.

Warum das wirklich wichtig ist

Die Wertschöpfungskette der KI besteht aus zwei Teilen: Modellerstellung und Datenbeschaffung. In den letzten fünf Jahren sind fast alle Investitionen und der Hype in die Modellerstellung geflossen. Doch während wir die Grenzen der Modellgröße ausreizen, richtet sich die Aufmerksamkeit endlich auf die andere Hälfte der Gleichung.

Wenn Modelle zur Massenware werden – mit Open-Source-Alternativen, kleineren Versionen und hardwareeffizienten Designs – wird der eigentliche Unterschied die Datenbasis sein. Einzigartige, hochwertige Datensätze werden der Treibstoff sein, der bestimmt, welche Modelle besser abschneiden.

Sie schaffen auch neue Formen der Wertschöpfung. Datenbeiträger werden zu Stakeholdern. Entwickler erhalten Zugang zu frischeren und dynamischeren Daten. Und Unternehmen können Modelle trainieren, die besser auf ihre Zielgruppen abgestimmt sind.

Die Zukunft der KI gehört den Datenanbietern

Wir treten in eine neue Ära der KI ein, in der diejenigen, die die Daten kontrollieren, die wahre Macht besitzen. Während der Wettbewerb um bessere, intelligentere Modelle zunimmt, wird der größte Engpass nicht die Rechenleistung sein. Es wird die Beschaffung von Daten sein, die echt, nützlich und legal nutzbar sind.

Die Frage ist jetzt nicht mehr, ob KI skalieren wird, sondern wer dieses Wachstum antreiben wird. Es werden nicht nur Datenwissenschaftler sein. Es werden Datenverwalter, Aggregatoren, Beiträger und die Plattformen sein, die sie zusammenbringen. Dort liegt die nächste Grenze.

Wenn Sie also das nächste Mal von einer neuen Grenze der künstlichen Intelligenz hören, fragen Sie nicht, wer das Modell gebaut hat. Fragen Sie, wer es trainiert hat und woher die Daten stammen. Denn am Ende geht es bei der Zukunft der KI nicht nur um die Architektur. Es geht um die Eingaben.