Wettbewerbsverzerrung durch KI? Ein tiefgehender Blick auf die technischen Details und Auswirkungen

Die Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) schreitet rasant voran und verändert die Weltwirtschaft und das gesellschaftliche Gefüge nachhaltig. In Deutschland äußerte das Bundeskartellamt Bedenken, dass diese Entwicklungen zu einer Verstärkung der ohnehin dominanten Positionen großer Internetkonzerne führen könnten. Andreas Mundt, der Präsident des Bundeskartellamts, betonte, dass es notwendig sei, sich schnell auf die wettbewerblichen Auswirkungen der KI vorzubereiten. Doch was bedeutet das konkret und welche technischen Details spielen dabei eine Rolle? Dieser Artikel beleuchtet die Hintergründe und technischen Aspekte dieser Thematik.

Technische Details der KI-Entwicklung und ihre wirtschaftlichen Auswirkungen

Wertschöpfungskette der KI

Die Wertschöpfungskette der KI erstreckt sich über mehrere Stufen, von der Chip-Herstellung über die Infrastruktur bis hin zu den Anwendungen selbst. Jede dieser Stufen ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit und die Verbreitung von KI-Technologien.

1. Chip-Herstellung: Hierbei geht es um die Entwicklung und Produktion von spezialisierten Prozessoren, die für das Training und die Ausführung von KI-Modellen optimiert sind. Beispiele sind GPUs (Grafikprozessoren) und TPUs (Tensor Processing Units). Unternehmen wie NVIDIA und Google haben sich in diesem Bereich eine führende Position erarbeitet.
2. Infrastruktur: Die Bereitstellung der notwendigen Rechenkapazität und Daten ist der nächste Schritt. Dies umfasst Rechenzentren, Cloud-Dienste und Netzwerkinfrastrukturen. Große Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud dominieren diesen Markt und bieten skalierbare Lösungen für KI-Anwendungen.
3. Software und Anwendungen: Der letzte Schritt in der Wertschöpfungskette umfasst die Entwicklung von Software und Anwendungen, die KI nutzen. Hierzu zählen KI-gestützte Plattformen, Frameworks und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen, wie Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce.

Wettbewerbliche Herausforderungen durch KI

Die Dominanz großer Internetkonzerne in diesen Bereichen führt zu einer Verstärkung ihrer Machtpositionen. Diese Unternehmen verfügen über immense finanzielle Ressourcen, die es ihnen ermöglichen, in großem Umfang in Forschung und Entwicklung zu investieren. Darüber hinaus besitzen sie riesige Datenmengen, die für das Training von KI-Modellen unerlässlich sind.

Die Kombination aus finanziellen Ressourcen, Daten und technologischer Infrastruktur schafft erhebliche Eintrittsbarrieren für neue Marktteilnehmer. Kleine und mittlere Unternehmen haben oft nicht die Mittel, um mit diesen Giganten zu konkurrieren. Dies führt zu einer Verfestigung der bestehenden Marktstrukturen und einer potenziellen Wettbewerbsverzerrung.

Das Bundeskartellamt hat in seinem Jahresbericht erneut vor dieser Entwicklung gewarnt. Behördenchef Andreas Mundt betonte, dass weltweit Aufsichtsbehörden vorbereitet sein müssen, um mit den wettbewerblichen Auswirkungen der KI umzugehen. Es bestehe die “große Gefahr” einer noch weitergehenden Konzentration der digitalen Märkte, was zu einem weiteren Machtzuwachs auf unterschiedlichen Stufen der Wertschöpfungskette führen könnte. Besonders besorgniserregend ist hierbei die Chipherstellung bis hin zur Benutzeroberfläche.

Maßnahmen des Bundeskartellamts und laufende Verfahren

Das Bundeskartellamt hat bereits begonnen, gegen die Marktmacht der großen Digitalkonzerne vorzugehen. Aktuell laufen sieben Verfahren gegen Amazon, Meta, Apple, Microsoft und die Google-Mutter Alphabet. Durch neue Instrumente ist das Kartellamt nun in der Lage, Unternehmen eine “überragende marktübergreifende Bedeutung für den Wettbewerb” zu bescheinigen und sie damit stärker zu kontrollieren. Diese Maßnahmen haben bereits im Fall von Amazon gegriffen und wurden durch den Bundesgerichtshof Ende April bestätigt.

Andreas Mundt äußerte, dass diese Entscheidung seiner Behörde viel Rückenwind für alle laufenden Verfahren gegen die großen Digitalkonzerne gebe. Das Ziel ist es, bestimmte Geschäftsweisen zu untersagen und den Wettbewerb zu schützen.

KI-Kategorien und ihre wahrscheinliche Anwendung

Um die wettbewerblichen Auswirkungen der KI besser zu verstehen, ist es hilfreich, die verschiedenen Kategorien von KI-Technologien zu betrachten, die in diesen Wertschöpfungsstufen zum Einsatz kommen:

1. Maschinelles Lernen (ML): Diese Kategorie umfasst Algorithmen, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. ML wird in vielen Bereichen eingesetzt, von personalisierten Empfehlungen in E-Commerce-Plattformen bis hin zu Fraud Detection in der Finanzbranche.
2. Deep Learning (DL): Eine Unterkategorie des ML, die auf neuronalen Netzwerken basiert. DL ist besonders effektiv in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, autonomes Fahren und Natural Language Processing (NLP).
3. NLP (Natural Language Processing): Diese Technologien ermöglichen es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. NLP wird in Chatbots, Sprachassistenten und Textanalyse-Tools verwendet.
4. Computer Vision: Diese Kategorie befasst sich mit der Fähigkeit von Maschinen, visuelle Informationen zu interpretieren. Anwendungsbereiche sind unter anderem Gesichtserkennung, medizinische Bildanalyse und Qualitätskontrolle in der Produktion.
5. Robotics: KI-gesteuerte Robotik findet Anwendung in der Automatisierung von Fertigungsprozessen, der Lagerverwaltung und zunehmend auch in der Pflege und medizinischen Versorgung.

Fazit

Die rasante Entwicklung von KI-Technologien bringt sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich. Während große Internetkonzerne durch ihre dominanten Positionen entlang der Wertschöpfungskette der KI erheblich profitieren, besteht die Gefahr einer Wettbewerbsverzerrung, die kleinere Unternehmen benachteiligen könnte. Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, ist es notwendig, dass Regulierungsbehörden wie das Bundeskartellamt proaktive Maßnahmen ergreifen, um fairen Wettbewerb zu gewährleisten und Innovation zu fördern.

Die genannten KI-Kategorien – Maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision und Robotics – sind zentrale Technologien, die in der Wertschöpfungskette der KI eingesetzt werden und maßgeblich die zukünftige Wettbewerbslandschaft prägen werden. Ein fundiertes Verständnis dieser Technologien und ihrer wirtschaftlichen Auswirkungen ist essenziell, um die Balance zwischen Fortschritt und fairen Wettbewerbsbedingungen zu wahren.