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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Schon vor über einem Jahr wurde bekannt, dass der österreichische Baukonzern Strabag einen eigenen Corporate VC Fonds eröffnen will, also eine Konzerntochter, die als Beteiligungsgesellschaft in Startups investiert. Nun dürfte dieser Plan mit Loom Ventures offiziell umgesetzt worden sein, wie der Managing Director Ilja Aizenberg auf LinkedIn bekanntgab.

Digital-, Energie- und Industrie-Infrastruktur

Auf ihrer Website beschreiben Loom Ventures genau, wen sie adressieren wollen: „Wir investieren in europäische Unternehmen in der Frühphase (Early-Stage) an der Schnittstelle von digitaler, Energie- und Industrie-Infrastruktur. Wenn Ihr Unternehmen reale Systeme autonomer, leistungsfähiger oder widerstandsfähiger macht, möchten wir von Ihnen hören“.

Weiters heißt es: „Infrastruktur ist längst mehr als nur reine Versorgung. Sie rückt näher an den Endnutzer heran, generiert mehr Wertschöpfung und bildet einen starken Integrationsvorteil (Moat) zwischen physischen Anlagen (Assets), Daten und Anwendungen. Ob in digitalen, Energie- oder Industriesystemen – wir sind stolz darauf, durch unseren Partner und Investor STRABAG über einen einzigartigen Branchenzugang zu verfügen. Dies untermauert unser Versprechen, unsere Gründungsteams weit über das reine Kapital hinaus aktiv zu unterstützen.“

100-Millionen-Euro-Fonds

Der Fonds hat laut Viktor Pasquali, Mitglied im Investment Committee von Loom Ventures, eine Größe von 100 Millionen Euro und sitzt in Wien. Pasquali kommentiert auf LinkedIn wie folgt: „Was vor zwei Jahren hinter den Kulissen begann, ist nun offiziell: Loom Ventures, ein 100-Millionen-Euro-Early-Stage-Venture-Capital-Fonds für europäische InfraTech-Unternehmen. Die Arbeit daran war genau die Art von Aufgabe, die ich am meisten schätze: eine Idee in eine Struktur zu verwandeln, die auf eigenen Beinen stehen kann – von der Konzeption und dem Aufsetzen des Fonds über die Governance und Positionierung bis hin zum Management-Team.“

Doppelspitze

Zum genannten Management-Team macht Pasquali genaue Angaben: Ilja Aizenberg und Toba Spiegel. Spiegel war zuvor Investment Director bei Trill Impact und war bereits Board-Observer für Soil Capital und tado.

„Ich habe mich entschieden, die Mission zu übernehmen, Loom Ventures mitzuleiten, weil es mir ermöglicht, die Art von Fonds aufzubauen, an die ich glaube: eine klare These, einen Fokus auf Investitionen, bei denen unsere Überzeugung am höchsten ist, und enge Zusammenarbeit mit Gründern. Gleichzeitig kann ich auf die industrielle Expertise und das Netzwerk von Strabag als eines der führenden Infrastrukturunternehmen Europas zurückgreifen, was mir noch bessere Wege gibt, das zu tun, was ich in diesem Job am erfüllendsten finde: für Gründer nützlich zu sein“, schreibt Spiegel auf LinkedIn.

Aizenberg war zuletzt Board Observer bei Wiliot und hat unter anderem auch für die Unternehmen NonoLINC, Corvic AI und Anjuna Security gearbeitet. Er bringt laut eigenen Angaben Erfahrung in KI und Materialwissenschaften sowie dem Unternehmensaufbau mit.

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