30.03.2026
KI-SERIE

Global AI Clash: Copyright-Battles um die Regeln der Zukunft

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an.
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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Wenn man sich den aktuellen US-Vorstoß zur Regulierung von KI ansieht, fällt sofort eines auf: Es ist kein klassischer Regierungsansatz, sondern ein bewusst schlankes Framework – minimal eingreifen, maximale Dynamik zulassen. Genau hier beginnt die Debatte, insbesondere im Vergleich zu Europa.

USA mit klarer Botschaft zu KI-Modellen

Die USA senden im Kern eine klare Botschaft: Wir wissen noch nicht alles. Also lassen wir Innovation laufen – und die Gerichte klären den Rest. Besonders deutlich wird das beim Thema Urheberrecht.

Die Kernfrage ist: Darf man KI-Modelle mit urheberrechtlich geschützten Daten trainieren? Aktuell sind weltweit rund 150 prominente Gerichtsverfahren zur Frage des Urheberrechts beim KI-Training anhängig: Etwa 90 allein in den USA und rund 30 in Europa. Die Antwort der Administration ist ebenso klar wie strategisch offen: Wahrscheinlich ja. Aber wir lassen das die Gerichte entscheiden.

Dies ist ein zutiefst amerikanischer Ansatz. Iterativ. Evolutiv. Wie moderne Softwareentwicklung: erst ausrollen, dann optimieren. Europa funktioniert grundlegend anders.

Spielregeln definieren

Der „EU AI Act“ und die bestehenden urheberrechtlichen Regelungen definieren die Spielregeln, bevor KI-Modelle vollständig skalieren. Das klingt vernünftig, ist aber nicht ohne Risiko. Denn man reguliert eine exponentielle Technologie mit linearen Instrumenten. In der EU ist das kommerzielle Trainieren von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Inhalten grundsätzlich erlaubt – jedoch unter klar definierten Bedingungen: Rechteinhaber können der Nutzung über ein Opt-out widersprechen.

Ein richtungsweisendes – aber noch nicht rechtskräftiges – Urteil des LG München im November 2025 markiert einen Präzedenzfall: Die Verwertungsgesellschaft GEMA erzielte gegen OpenAI einen Erfolg vor Gericht. Demnach verstößt die Nutzung von Liedtexten durch den US-Konzern für das Training der GPT-Modelle gegen das Urheberrecht. OpenAI wurde unter anderem verpflichtet, die Texte weder zu speichern noch auszugeben, Schadenersatz zu leisten und umfassende Informationen über die Nutzung und die daraus erzielten Einnahmen offenzulegen.

Die Dichotomie von Chaos und Freiheit

Zu viel Freiheit erzeugt Chaos. Zu viel Regulierung erzeugt Stillstand. Die entscheidende Frage lautet: Wo liegt das Gleichgewicht? Ein oft unterschätzter Unterschied ist die Rolle von Gerichten und Behörden.

In den USA sind Gerichte ein zentraler Innovationsmechanismus. Präzedenzfälle formen die Realität. Das System ist langsamer in der Entscheidung, aber hochgradig anpassungsfähig. Europa setzt stärker auf ex-ante-Regulierung und behördliche Durchsetzung. Das schafft Klarheit – reduziert aber Flexibilität.

„Fair Use Prinzip“

Beim KI-Modelltraining zeigt sich der Unterschied zwischen den Rechtssystemen deutlich. In der EU sind die Vorgaben für kommerzielles KI-Training mit urheberrechtlich geschützten Inhalten in der Urheberrechte-Richtlinie klar definiert. In den USA herrscht hingegen große Unsicherheit. Anbieter von KI-Modellen stützten sich überwiegend auf das „Fair Use Prinzip“, das die Nutzung von urheberrechtlich geschützten Werken ohne Zustimmung des Rechteinhabers unter anderem für transformative Nutzung erlaubt.

Fair Use ist aber keine starre Regel, sondern eine flexible, einzelfallabhängige Abwägung. Gerichte entscheiden, ob eine Nutzung fair ist – und dies kann noch etwas länger dauern. Für Startups ist die Präferenz offensichtlich. Für Unternehmen insgesamt ist die Lage komplexer.

KI als Basistechnologie

KI ist keine gewöhnliche Technologie, sondern Basistechnologie. Fehler skalieren genauso schnell wie Erfolge. Genau deshalb ist der amerikanische Ansatz gleichzeitig faszinierend und riskant. Er funktioniert hervorragend – solange man vorne liegt. Wenn nicht, wird es teuer.

Europa versucht genau dieses Risiko zu begrenzen. Doch dabei entsteht eine andere Gefahr: dass nicht nur Risiken reduziert werden, sondern auch Chancen. Am Ende läuft alles auf eine einzige Frage hinaus: Will man KI formen – oder mit ihr Schritt halten?

Anpassung essentiell

Die USA setzen klar auf Letzteres. Europa versucht Ersteres. Die Realität ist: Beide Strategien sind unvollständig. Was sich abzeichnet, ist eine Annäherung. Die USA werden nachschärfen, sobald Gerichte klare Grenzen ziehen. Europa wird flexibilisieren müssen, wenn der Wettbewerbsdruck steigt. Erste Tendenzen für ein Update der europäischen Urheberrechte-Richtlinie und der Strukturen für Lizenzierung sind bereits am Horizont. Die Zukunft gehört nicht dem System mit den besten Regeln. Sondern dem System, das sich am schnellsten anpasst.

Und genau darin liegt die eigentliche Herausforderung: Nicht perfekte Regulierung. Sondern adaptive Regulierung. Alles andere ist im Kontext von KI schlicht zu langsam.

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Bernd Greifeneder vor dem in Bau befindlichen neuen Dynatrace Campus in Linz | © Hermann Wakolbinger
Bernd Greifeneder vor dem in Bau befindlichen neuen Dynatrace Campus in Linz | © Hermann Wakolbinger

Seinen Sitz hat der ursprünglich 2005 in Linz gegründete Observability-Spezialist Dynatrace bereits mit dem ersten Exit 2011 in die USA verlegt. 2019 folgte der Börsengang in New York (brutkasten berichtete damals). Österreich blieb dennoch ein zentraler Standort für den nunmehrigen Weltmarktführer im Bereich KI-basierter Observability. Ein neuer Büro-Campus in Linz mit 29.000 Quadratmetern soll demnächst bezogen werden, wie brutkasten berichtete. Von den weltweit aktuell rund 5.600 Mitarbeiter:innen sind etwa 28 Prozent an den sechs österreichischen Standorten in Linz, Wien, Graz, Klagenfurt, Hagenberg und Innsbruck beschäftigt.

Umsatzsprung um weitere 18 Prozent

Im Geschäftsjahr 2024/2025 war die Zahl der Beschäftigten noch bei rund 5.200 gelegen – und der jährlich wiederkehrende Umsatz (ARR) bei 1,7 Milliarden US-Dollar. Wie Dynatrace nun bekanntgab, konnte letzterer im abgelaufenen Geschäftsjahr 2025/2026 auf 2,054 Milliarden Dollar erhöht werden – ein Sprung um 18 Prozent (bzw. 16 Prozent auf Basis konstanter Wechselkurse). Dabei habe man mit 29 Prozent „bereinigter operativer Marge“ eine „starke Profitabilität“ aufweisen können, heißt es vom Unternehmen.

Noch viel Potenzial bei KI-gestützter Observability

Und man sieht in der eigenen Branche noch enormes Potenzial: Der adressierbare Markt für Observability, Application Security und AI/LLM Observability werde auf 92 Milliarden US-Dollar geschätzt. Rund 10 Milliarden US-Dollar würden davon bereits AI Observability zugerechnet. „Wir sind auf dem Weg zu autonomen digitalen Ökosystemen, die sich selbst verwalten, Leistung sowie Kosten optimieren und Probleme beheben, bevor sie sich auf die Nutzer auswirken. Für diese Systeme ist KI-gestützte Observability unerlässlich, weil sie ansonsten blind für die reale Welt wären“, kommentiert Dynatrace-Gründer und CTO Bernd Greifeneder.

Standort Linz mit zentraler Rolle

Beim Abrufen dieses Potenzials spielt laut Gründer auch die oberösterreichische Hauptstadt mit dem Engineering Headquarter eine zentrale Rolle: „In Linz entwickeln wir nicht nur unser Produkt, das KI tief in seiner DNA trägt, sondern betreiben an der Johannes Kepler Universität auch Forschung, um Deep-Tech-Lösungen zu entwickeln, die es auf dem Markt noch nicht gibt.“

Greifeneder: „Zeigen jeden Tag, dass wir an den europäischen Standorten herausragende Engineering-Talente finden“

Greifeneder betont dabei, Europa könne im KI-Wettbewerb mit China und den USA selbstbewusst sein: „Bei Dynatrace zeigen wir jeden Tag, dass wir an den europäischen Standorten herausragende Engineering-Talente finden. Menschen aus der ganzen Welt entscheiden sich bewusst dafür, hier zu arbeiten und zu leben.“ Europa stehe an der Spitze, wenn es darum geht, Compliance-Anforderungen zu verstehen und ihnen gerecht zu werden. „Bereiche, in denen wir uns jedoch noch verbessern können, sind Geschwindigkeit und der Mut zum Risiko“, so der Gründer.

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