Das Käufernetzwerk
Ihre Daten
an KI verkaufen.
FileYield ist eine private Datenvermittlung. Wir bringen Unternehmen mit wertvollen Daten mit KI-Labs zusammen, die diese Daten für das Training brauchen. Keine öffentlichen Listings, keine Bieterkriege, keine Betrüger. Nur direkte, private Deals, vermittelt von Menschen, die wissen, was Daten wert sind.
So funktioniert’s
Wir vermitteln
Deals, die KI-Labs
nicht finden.
Sie sagen uns, was Sie haben
Einfache Sprache. Keine technische Einrichtung. Wir finden heraus, was Käufer von Ihren Daten wollen.
Datenreife und Risiken dokumentieren
Beschreiben Sie Format, Herkunft, Status personenbezogener Daten, zulässige Nutzungen und öffentliche Vergleichsdeals.
Veröffentlichen oder vorstellen lassen
Wählen Sie ein freigegebenes Marktplatz-Listing oder gezielte Ansprache – ohne die zugrunde liegenden Daten offenzulegen.
Direkt verhandeln
Besprechen Sie Preis, Stichproben, Lizenzierung und Schutzmaßnahmen mit dem Käufer. Zeitrahmen und Ergebnisse variieren.
Marktanalyse
Der Markt für
KI-Trainingsdaten 2026.
KI-Unternehmen sind vom Scrapen des offenen Webs dazu übergegangen, neunstellige Summen für lizenzierte Trainingsdaten zu zahlen. Der Markt ist real, er ist riesig, und er wächst schneller, als irgendjemand vorhergesagt hat.
$3.9B
Marktgröße 2026
Grand View Research
$16.3B
Prognose bis 2033
22.6% CAGR
$1.5T
KI-Ausgaben gesamt 2025
Gartner
$320B
KI-CapEx von Big Tech 2025
MSFT + GOOG + AMZN + META
Warum der Markt gerade explodiert
Der Markt für KI-Trainingsdatensätze erreichte 2025 laut Grand View Research 3,2 Mrd. US-Dollar und soll bis Ende 2026 auf 3,9 Mrd. US-Dollar wachsen. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate liegt bei 22,6 % – damit wird sich der Markt bis 2033 auf 16,3 Mrd. US-Dollar mehr als vervierfachen.
Doch der Markt für Datensatzlizenzen ist nur ein Teil der Geschichte. Gartner bezifferte die weltweiten KI-Ausgaben 2025 auf 1,5 Billionen US-Dollar, für 2026 werden mehr als 2 Billionen US-Dollar prognostiziert. Allein die vier größten Tech-Konzerne – Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta – sagten 2025 zusammen 320 Mrd. US-Dollar für KI-Infrastruktur und -Technologie zu. 2024 waren es noch 230 Mrd. US-Dollar.
Microsoft hat rund 120 Mrd. US-Dollar für den Ausbau KI-fähiger Rechenzentren eingeplant. Amazon sagte 100–120 Mrd. US-Dollar zu, wobei laut CEO Andy Jassy „der allergrößte Teil“ in KI-Infrastruktur fließt. Alphabet stellte rund 85 Mrd. US-Dollar für Server, Rechenzentren und Netzwerke bereit. Anthropic kündigte an, rund 50 Mrd. US-Dollar in KI-Infrastruktur zu investieren, einschließlich Verträgen für Rechenkapazität und Energie.
Wohin das Geld fließt
2025 verlagerte sich das KI-Wettrennen von Frontier-Modellen hin zur Infrastruktur. Mehr als 157 Mrd. US-Dollar flossen in über 33 Übernahmen in den Bereichen Daten, Cloud und Governance. Meta erwarb rund 49 % an Scale AI – dem Unternehmen hinter zentralen Pipelines für Datenlabeling und Modellevaluierung – und sicherte sich damit mehr Kontrolle über eine entscheidende Ebene des KI-Stacks: hochwertige Trainingsdaten.
Der Grund ist einfach: Modelle sind nur so gut wie ihre Daten. Jedes große KI-Lab hat frei verfügbaren Internettext ausgeschöpft. Das Web ist leergescrapt. Was bleibt, sind proprietäre, spezialisierte, domänenspezifische Daten in Unternehmen – und KI-Labs zahlen erhebliche Aufschläge, um darauf zuzugreifen.
Nordamerika dominiert den Weltmarkt mit einem Anteil von 34,8 %. Das Segment Bild- und Videodaten macht 41,9 % des Markts aus, getrieben von der stark steigenden Nachfrage nach Computer Vision und multimodaler KI. Der Markt für Gesundheits-KI gehört zu den am schnellsten wachsenden Branchen (Rock Health: KI erhielt im ersten Halbjahr 2025 62 % des Digital-Health-Risikokapitals). BFSI (Banken, Finanzdienstleistungen, Versicherungen) hält 7,6 % Anteil bei den Endnutzern und legt weiter zu.
Wenn Ihr Unternehmen Daten erzeugt – egal welche –, gibt es fast sicher ein KI-Lab, das dafür bezahlen würde. Listing-Beschreibung vorbereiten.
Aktive Käufer
Wer kauft
gerade jetzt.
Diese KI-Unternehmen beschaffen aktiv Trainingsdaten über FileYield. Jedes hat eigene Datenanforderungen, Budgets und Deal-Strukturen. Klicken Sie auf einen Käufer, um zu sehen, wonach er sucht.
Die großen Einkäufer
Der Einkauf von KI-Daten ist zu einem der größten Posten in den Bilanzen von Big Tech geworden. Die erste Welle von Content-Lizenzdeals 2023–2024 setzte auf pauschale Jahresgebühren für den Trainingszugang. Ende 2024 tauchten erste nutzungsbasierte Konditionen auf, und 2026 wird eine dynamische, an reale Ergebnisse gekoppelte Preisgestaltung zur Norm.
OpenAI ist bislang der aggressivste Käufer. Der Deal mit News Corp – ein Fünfjahresvertrag über mehr als 250 Mio. US-Dollar (über 50 Mio. US-Dollar jährlich) – verschaffte OpenAI Zugang zu The Wall Street Journal, Barron's, MarketWatch, der New York Post, The Times, The Sunday Times, The Sun und Dutzenden weiteren Titeln. Außerdem schloss OpenAI Deals mit der Associated Press (Zweijahresvertrag für ihr Archiv bis zurück ins Jahr 1985), der Financial Times, Axel Springer, Dotdash Meredith (garantiertes Minimum von 16 Mio. US-Dollar), Le Monde, Prisa Media und HarperCollins.
Google schloss im Februar 2024 einen wegweisenden Deal über 60 Mio. US-Dollar pro Jahr mit Reddit und erhielt damit Echtzeitzugang zu Reddits riesigem Korpus nutzergenerierter Diskussionen. Im Januar 2025 unterzeichnete Google zudem einen separaten Deal mit der Associated Press über Echtzeit-Informationsfeeds zur Verbesserung von Gemini. Mit 85 Mrd. US-Dollar KI-CapEx im Jahr 2025 verfügt Google über enorme Mittel und einen breiten Datenbedarf – von Text über Bild und Video bis Code.
Die aufstrebenden Käufer
Meta erwarb 2025 eine Beteiligung von rund 49 % an Scale AI und unterstrich damit den Anspruch, die Daten-Pipeline selbst zu kontrollieren. Scale AI übernimmt Datenlabeling und Modellevaluierung für die meisten großen KI-Labs – Meta hat nun bevorzugten Zugang zu den hochwertigsten gelabelten Datensätzen. Besonders gefragt sind bei Meta mehrsprachige Konversationsdaten, visuelle Inhalte und Interaktionsmuster aus sozialen Medien für die Llama-Modellfamilie.
Anthropic kündigte an, rund 50 Mrd. US-Dollar in KI-Infrastruktur zu investieren. Das Unternehmen ist der qualitätsbewussteste Käufer am Markt und bereit, erhebliche Aufschläge für gut strukturierte, ethisch beschaffte Datensätze zu zahlen – insbesondere aus Wissenschaft, Medizin, Recht und Finanzen. Sein Constitutional-AI-Ansatz erfordert besonders vielfältige und hochwertige Daten, um Sicherheitsklassifikatoren zu trainieren.
Amazon, Apple, Microsoft, aber auch eine wachsende Zahl branchenspezifischer KI-Startups zahlen inzwischen für Daten. Der Informa-Deal von Microsoft umfasste eine vorab fällige „Initial Data Access Fee“ von 10 Mio. US-Dollar. Shutterstock meldete allein für 2023 Umsätze von 104 Mio. US-Dollar aus der Lizenzierung digitaler Inhalte an KI-Entwickler und erwartet bis 2027 einen Anstieg auf 250 Mio. US-Dollar.
Der Käuferkreis wächst monatlich. Aus früher 5 Unternehmen sind heute über 15 geworden, bis 2027 werden es über 50 sein. Je früher Sie verkaufen, desto stärker Ihre Verhandlungsposition.
Amazon
Amazons KI reicht von Alexa über AWS Bedrock und Amazon Nova bis zu den Empfehlungs-Engines im Einzelhandel. AWS erzielte allein im vierten Quartal 2025 einen Umsatz von 35,6 Mrd. US-Dollar, und Amazon investiert über 200 Mrd. US-Dollar in KI-Infrastruktur – damit zählt das Unternehmen zu den größten Käufern spezialisierter Trainingsdaten.
Anthropic
Entwickler von Claude, dem KI-Assistenten mit Fokus auf Sicherheit und Hilfsbereitschaft. Anthropic erreichte Anfang 2026 einen annualisierten Umsatz von 14 Mrd. US-Dollar und wird mit 380 Mrd. US-Dollar bewertet – damit zählt das Unternehmen zu den aggressivsten Datenkäufern der Branche.
Cohere
Auf Unternehmenskunden fokussiertes KI-Unternehmen mit einer Bewertung von 7 Mrd. US-Dollar, spezialisiert auf NLP, Suche und RAG-Systeme. Coheres Modell der privaten Bereitstellung bedeutet, dass 85 % des Umsatzes aus On-Premises-KI stammen, was eine starke Nachfrage nach domänenspezifischen Trainingsdaten für Unternehmen schafft.
Databricks
Das Data-Lakehouse-Unternehmen hinter DBRX und MosaicML, bewertet mit 134 Mrd. US-Dollar. Databricks verarbeitet Unternehmensdaten in riesigem Umfang, baut eigene KI-Modelle und hilft gleichzeitig anderen Unternehmen, ihre eigenen zu entwickeln – daraus entsteht eine zweiseitige Nachfrage nach Trainingsdaten.
Deepgram
Auf Sprach-KI spezialisiertes Unternehmen für Unternehmenskunden, das branchenführende Speech-to-Text- und Text-to-Speech-APIs bereitstellt. Mit einer Bewertung von 1,3 Mrd. US-Dollar nach einer Series-C-Finanzierung von 130 Mio. US-Dollar hat Deepgram bereits über 50.000 Jahre an Audiodaten verarbeitet und bedient über 200.000 Entwickler mit der schnellsten und präzisesten Sprach-KI-Plattform.
Google DeepMind
Googles einheitliches KI-Forschungslabor hinter Gemini, AlphaFold und Veo. Mit über 8.200 Forschern und Zugang zu Googles gewaltiger Compute-Infrastruktur zählt DeepMind zu den weltweit größten und finanzkräftigsten Käufern spezialisierter Trainingsdaten.
Hugging Face
Der Open-Source-KI-Hub, der über 1 Million Modelle und über 250.000 Datensätze hostet. Hugging Face erzielte 2024 einen Umsatz von 130 Mio. US-Dollar und fungiert sowohl als Datenkäufer als auch als weltweit größter Marktplatz für KI-Datensätze, der Datenverkäufer mit dem gesamten KI-Ökosystem verbindet.
Meta AI
Metas KI-Sparte hinter LLaMA, SAM und Emu. Meta hat sich Open-Source-KI verschrieben, benötigt aber riesige Trainingsdatensätze und gibt Milliarden für den Datenerwerb aus – darunter eine Investition von 14,3 Mrd. US-Dollar in Scale AI für die Infrastruktur zur Datenkennzeichnung.
Microsoft
Mit einer Investition von 14 Mrd. US-Dollar in OpenAI, einem wachsenden Copilot-Ökosystem über Office, GitHub und Azure hinweg und einem eigenen KI-Content-Marktplatz für Verlage zählt Microsoft zu den größten und strategisch wichtigsten Käufern von Trainingsdaten im Bereich der Unternehmens-KI.
Mistral AI
Europas führendes KI-Unternehmen, bewertet mit 14 Mrd. US-Dollar bei insgesamt 3 Mrd. US-Dollar an Finanzierung. Mistral entwickelt Open-Weight-Modelle, die es mit GPT-4 aufnehmen können, und beschafft sich aggressiv mehrsprachige und domänenspezifische Trainingsdaten, um global mitzuhalten.
OpenAI
Entwickler von GPT-4, ChatGPT, DALL-E, Whisper und Sora. OpenAI erzielte 2025 einen Umsatz von 20 Mrd. US-Dollar und wird mit über 850 Mrd. US-Dollar bewertet – damit ist das Unternehmen der größte und aggressivste Käufer von Trainingsdaten über alle Modalitäten hinweg.
Runway
Führendes Unternehmen für KI-Videogenerierung hinter Gen-3 und Gen-4, bewertet mit 5,3 Mrd. US-Dollar. Runway hat Partnerschaften mit Shutterstock, Lionsgate und AMC Networks und zählt zu den aktivsten Käufern von Video-Trainingsdaten der Branche.
Scale AI
Das führende Unternehmen für Datenannotation und KI-Trainingsdaten, bewertet mit 29 Mrd. US-Dollar nach der Investition von 14,3 Mrd. US-Dollar durch Meta. Scale AI erzielte 2024 einen Umsatz von 870 Mio. US-Dollar und kauft sowohl Rohdaten als auch verarbeitet sie zu hochwertigen Trainingsdatensätzen für die weltweit führenden KI-Unternehmen.
Stability AI
Entwickler von Stable Diffusion, dem meistgenutzten Open-Source-Modell zur Bilderzeugung. Unter dem neuen CEO Prem Akkaraju wächst Stability AI dreistellig und expandiert in Film, Fernsehen und Unternehmensintegrationen, während das Unternehmen aktiv visuelle Trainingsdaten beschafft.
xAI
Elon Musks KI-Unternehmen hinter Grok, bewertet mit 230 Mrd. US-Dollar nach einer Finanzierungsrunde von 20 Mrd. US-Dollar. Die Fusion von xAI und X verschafft dem Unternehmen Zugang zu Echtzeitdaten von Hunderten Millionen X/Twitter-Nutzern, doch es sucht aggressiv nach externen Daten, um mit OpenAI und Google zu konkurrieren.
Verkäufer-Einblicke
Wer bereits
bezahlt wird.
Diese Unternehmen beweisen, dass Datenlizenzierung echte Einnahmen bringt – nicht nur in der Theorie. Sie haben Deals verhandelt, Verträge unterschrieben und kassiert. Hier sehen Sie, was sie verkauft und was sie dafür bekommen haben.
$203M+
Lizenzdeals gesamt, Laufzeiten von 2–3 Jahren
Käufer: Google ($60M/yr), OpenAI ($70M/yr), others
Daten: Forendiskussionen von Nutzern
News Corp
$250M+
5-Jahres-Deal mit OpenAI
Käufer: OpenAI
Daten: Nachrichtenartikel – WSJ, NY Post, The Times, The Sun
Shutterstock
$104M
Umsatz 2023 aus KI-Lizenzen, 250 Mio. $ bis 2027 prognostiziert
Käufer: OpenAI, Meta, Amazon, Google, Apple
Daten: Stockfotos, Illustrationen, Vektorgrafiken, Videoclips
Associated Press
Undisclosed
2-Jahres-Deal mit OpenAI, separater Deal mit Google
Käufer: OpenAI, Google
Daten: Nachrichtenarchiv, das bis 1985 zurückreicht
Axel Springer
$5-60M/yr
Mehrjähriger Lizenzvertrag
Käufer: OpenAI
Daten: Europäische Nachrichten – Bild, Politico, Business Insider
Stack Overflow
Undisclosed
Unterzeichnet im Mai 2024
Käufer: OpenAI
Daten: Q&A-Diskussionen von Entwicklern, Codebeispiele
Financial Times
Undisclosed
Mehrjähriger Lizenzvertrag
Käufer: OpenAI
Daten: Archiv für Finanzjournalismus
Dotdash Meredith
$16M+
Garantiertes Minimum von OpenAI
Käufer: OpenAI
Daten: Lifestyle-Inhalte – People, Allrecipes, Investopedia
Informa
$10M+
10 Mio. $ Vorabgebühr für den ersten Datenzugang
Käufer: Microsoft
Daten: B2B-Informationsdienste, Wissenschaftsverlag
Das Muster ist klar
Für jede große Content-Plattform, die Daten an KI-Unternehmen lizenziert hat, ist daraus eine bedeutende Einnahmequelle geworden. Reddit machte aus Nutzerdiskussionen Verträge über mehr als 203 Mio. US-Dollar. Shutterstock machte aus Stockbildern 104 Mio. US-Dollar KI-Umsatz pro Jahr. News Corp machte aus Journalismus-Archiven einen Deal über eine Viertelmilliarde US-Dollar.
Das sind keine einmaligen Transaktionen. Es sind mehrjährige Lizenzverträge mit eingebauten Verlängerungen, Eskalationsklauseln und nutzungsabhängigem Zusatzpotenzial. Wer zuerst handelte, bekam die besten Konditionen. Reddit verhandelte aus einer Position der Stärke, weil es zu den ersten Plattformen gehörte, die den eigenständigen Wert ihrer Daten erkannten.
Sie müssen nicht Reddit sein
Sehen Sie sich die Quelle jeder gemeldeten Vereinbarung an, um Inhalt, Umfang und kommerziellen Kontext zu verstehen.
FileYield bündelt Listing-Beschreibungen, Käuferanfragen und Gespräche. Bereiten Sie damit ein Listing vor und besprechen Sie die Details einer Lizenz direkt mit potenziellen Käufern.
Kennen Sie Ihre Daten
Was einen guten
Datensatz ausmacht.
Helfen Sie Käufern bei der Bewertung, indem Sie Abdeckung, Qualität, Rechte und zulässige Nutzungen Ihrer Daten beschreiben. Der Preis hängt vom Datensatz und von der Lizenz ab, die Sie verhandeln.
Konversationsdaten
Chatprotokolle, Support-Transkripte und Forenthreads können sich in Umfang und Qualität unterscheiden. Klären Sie Berechtigungen, Vertraulichkeitsschutz und den Verwendungszweck, bevor Sie über eine Lizenz sprechen.
Bilddaten
Prüfen Sie Bildrechte, Einwilligungen abgebildeter Personen, Auflösung, Abdeckung und Annotationsqualität. Labels belegen weder einen Preisaufschlag noch die rechtliche Eignung.
Audiodaten
Dokumentieren Sie Einwilligungen, Sprecher, Sprachen, Aufnahmebedingungen und etwaige Annotationen. Personenbezogene oder vertrauliche Audiodaten erfordern angemessene Schutzmaßnahmen.
Videodaten
Dokumentieren Sie Herkunft, Berechtigungen, Dauer, Abdeckung und Annotationen. Stimmen Sie den geplanten Verwendungszweck und etwaige Anforderungen an die Aufbereitung mit dem Käufer ab.
Code & technische Daten
Repositorys können Commit-Historie, Code-Review-Threads, Dokumentation und Tests enthalten. Rechte, Vertraulichkeit, Qualität und der vom Käufer geplante Verwendungszweck müssen geprüft werden; aus diesen Merkmalen allein lässt sich kein Preisaufschlag ableiten.
Medizin- & Gesundheitsdaten
De-identifizierte Patientendaten, klinische Notizen, Radiologieberichte, Laborwerte. Müssen HIPAA-konform sein. KI im Gesundheitswesen erhielt im ersten Halbjahr 2025 62 % des Digital-Health-Risikokapitals – die Nachfrage ist enorm.
Finanzdaten
Transaktionsprotokolle, Marktdaten, Merkmale für Kreditscoring, Betrugsmuster. Hochstrukturierte Daten mit zeitlichem Kontext erzielen Aufschläge. BFSI hält 7,6 % Anteil am Markt für KI-Trainingsdaten.
Text- & Dokumentdaten
Dokumentieren Sie Textquellen, Abdeckung, Berechtigungen und Struktur. Eine Kategorisierung kann die Bewertung erleichtern, belegt aber weder einen Preisaufschlag noch ein Leistungsergebnis.
Callcenter-Daten
Transkribierte Anrufe mit Lösungsergebnis, Sentiment-Labels und gekennzeichneten Rollen (Agent/Kunde). Mehrsprachige Anrufdaten sind für das Training von Conversational AI äußerst wertvoll.
Was den Preis erhöht
Exklusivität. Legen Sie fest, welche Nutzungen und Käufer eine Lizenz ausschließt, wie lange und in welchen Märkten. Bewerten Sie diese Einschränkungen, bevor Sie einen Preis verhandeln; ein bestimmter Aufschlag lässt sich nicht voraussetzen.
Domänenspezifität. Allgemeiner Webtext ist Massenware. Medizinische Akten, juristische Schriftsätze, Finanztransaktionen und industrielle Sensordaten sind es nicht. Je spezieller Ihre Daten, desto weniger Alternativen gibt es – und desto mehr zahlen Käufer.
Qualität und Aufbereitung. Dokumentieren Sie bekannte Einschränkungen sowie bereits erfolgtes Labeling oder Bereinigungen. Vereinbaren Sie Abnahmekriterien mit dem Käufer. FileYield prüft, bereitet oder zertifiziert die zugrunde liegenden Daten nicht.
Volumen und Aktualität. Dokumentieren Sie Abdeckung, Aktualisierungsfrequenz und die Kosten für den laufenden Betrieb eines Feeds. Wiederkehrender Zugang und wiederkehrende Zahlungen erfordern eine gesonderte Vereinbarung; mehr Datensätze bedeuten nicht automatisch mehr Umsatz.
Was den Preis senkt
Verfügbarkeit. Berücksichtigen Sie alternative Quellen und die damit verbundenen Rechte und Einschränkungen. Öffentliche Verfügbarkeit allein bestimmt weder die rechtmäßige Nutzung noch den Preis.
Qualitätsmängel. Fehlende, inkonsistente oder schlecht formatierte Datensätze müssen eventuell nachbearbeitet werden. Vereinbaren Sie Zuständigkeiten, Kosten und Abnahmekriterien, bevor Sie sich festlegen.
Rechte und Datenschutz. Klären Sie Herkunft, Berechtigungen und angemessene Schutzmaßnahmen. Die geltenden Anforderungen hängen von Rechtsordnung und Verwendungszweck ab; holen Sie qualifizierten Rat ein, bevor Sie sensible Informationen teilen.
Lizenzgrenzen. Nicht exklusive und befristete Lizenzen haben unterschiedliche wirtschaftliche Folgen. Prüfen Sie jede vorgeschlagene Vereinbarung für sich; es gibt keinen garantierten Zusammenhang zwischen Umfang und Preis.
15
Erfasste Käuferprofile
69+
Erfasste öffentliche Deals
$154.2B+
Gemeldeter Deal-Wert
Deal-Architektur
Wie Daten-Deals
wirklich laufen.
Wer seinen Erlös maximieren will, muss Deal-Strukturen verstehen. Lizenzverträge für KI-Daten gibt es in mehreren Formen, jede mit eigenen Vor- und Nachteilen.
Unbefristete Lizenz
Eine unbefristete Lizenz kann gegen eine verhandelte Gebühr die dauerhafte Nutzung in einem vereinbarten Umfang gewähren. Legen Sie zulässige Nutzungen, Einschränkungen, Lieferung und laufende Pflichten fest. Ein festes Verhältnis zum Preis einer Jahreslizenz lässt sich nicht annehmen.
Befristete Lizenz
Laufzeit von einem oder mehreren Jahren mit Verlängerungsoptionen. Die häufigste Struktur im Jahr 2026. Bringt Ihnen wiederkehrende Einnahmen und die Möglichkeit, neu zu verhandeln. Der Google-Deal von Reddit ist eine befristete Jahreslizenz über 60 Mio. US-Dollar pro Jahr.
Nutzungsbasierte Preise
Bezahlung pro Abfrage, pro Token, pro Inferenz. Ein aufkommendes Modell, das daran gekoppelt ist, wie stark der Käufer Ihre Daten tatsächlich nutzt. Ende 2024 tauchten nutzungsbasierte Konditionen in wichtigen Deals auf. Gleichgerichtete Anreize – Sie verdienen mehr, wenn das Modell erfolgreich ist.
Exklusivitätsaufschlag
Exklusivität schränkt künftige Lizenzierungen ein. Legen Sie Umfang und Laufzeit fest, bewerten Sie die Opportunitätskosten und verhandeln Sie die Bedingungen. Ein fester Aufschlag oder ein besseres Ergebnis lässt sich nicht voraussetzen.
Umsatzbeteiligung
Sie erhalten einen Prozentsatz des Umsatzes, den mit Ihren Daten trainierte KI-Produkte erzielen. Das neueste Modell, das 2026 an Fahrt gewinnt. Die jüngsten Verhandlungen von Reddit zielen auf eine dynamische, ergebnisbasierte Preisgestaltung. Das größte Potenzial, wenn das KI-Produkt erfolgreich ist.
Hybrid / Gestaffelt
Eine verhandelte Vorabgebühr lässt sich mit nutzungsbasierten Zahlungen oder einer Umsatzbeteiligung kombinieren. Legen Sie Messung, Reporting, Prüfrechte und Zahlungsbedingungen fest. Eignung und Ertrag hängen von der Vereinbarung ab.
NDA- und Compliance-Anforderungen
Bei sensiblen Gesprächen kann eine Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) nötig sein, bevor Stichproben oder nicht öffentliche Details geteilt werden. FileYield beansprucht keine bestehenden Vereinbarungen mit Unternehmen in seinem Recherche-Verzeichnis; jeder Verkäufer und Käufer muss die für seine Transaktion passenden Dokumente selbst abschließen.
Compliance-Dokumentation ist heute Grundvoraussetzung. Seit der EU AI Act im August 2025 durchsetzbar wurde, muss jeder Anbieter von GPAI-Modellen eine Zusammenfassung der für das Training genutzten Datensätze veröffentlichen. Käufer brauchen daher lückenlose Herkunftsnachweise für jeden Datensatz, den sie lizenzieren. Sie müssen wissen, woher die Daten stammen, wie die Einwilligung eingeholt wurde, ob personenbezogene Daten entfernt wurden und wie Urheberrechts-Opt-outs beachtet werden.
FileYield hilft, diese Fragen zur Datenreife sichtbar zu machen und die Dokumentation zu ordnen. Personenbezogene Daten entfernt FileYield derzeit nicht, eine rechtliche Zertifizierung bietet es nicht. Verkäufer und Käufer bleiben für eine qualifizierte Prüfung von Datenschutz, Sicherheit und Recht verantwortlich.
Verhandlungsmacht
Der größte Fehler von Verkäufern: nur mit einem Käufer zu verhandeln. Ohne Wettbewerb bestimmt der Käufer den Preis. Bieten mehrere Labs auf denselben Datensatz, steigt der Preis schnell.
FileYield kann ein freigegebenes Listing veröffentlichen und relevante Käufergruppen gezielt ansprechen. Mehrere Interessenten können Ihre Verhandlungsposition stärken, doch FileYield garantiert weder konkurrierende Gebote noch eine Preissteigerung oder einen Zeitplan für den Abschluss.
Wir verhandeln auch Deal-Strukturen, die Sie langfristig schützen: Anti-Scraping-Klauseln (Käufer dürfen Ihre Daten nicht nutzen, um synthetischen Ersatz zu erzeugen), Prüfrechte (Sie können nachvollziehen, wie Ihre Daten genutzt werden) und Rückfallklauseln (Ihre Daten fallen an Sie zurück, wenn der Käufer mit Zahlungen in Verzug gerät oder gegen Bedingungen verstößt).
Brancheneinblicke
Anwendungsfälle
in allen Branchen.
Gesundheit & Life Sciences
De-identifizierte klinische Notizen, Radiologiebilder, Genomdaten, Datenbanken zu Arzneimittelwechselwirkungen. KI-Startups im Gesundheitswesen erhielten im ersten Halbjahr 2025 62 % des gesamten Digital-Health-Risikokapitals, im Schnitt 34,4 Mio. US-Dollar pro Runde (Rock Health). Gesundheits-KI zählt zu den am schnellsten wachsenden KI-Segmenten. Jedes KI-Lab, das ein medizinisches Modell entwickelt, braucht echte klinische Daten – keine synthetischen Näherungen.
Finanzdienstleistungen
Transaktionsmuster, Betrugssignaturen, Merkmale für Kreditscoring, Daten aus dem algorithmischen Handel, KYC/AML-Muster. BFSI hielt 2025 einen Anteil von 7,6 % am Markt für KI-Trainingsdaten und legt weiter zu. Hochfrequenzhändler zahlen Spitzenpreise für Marktdaten mit Mikrosekunden-Granularität.
Recht & Compliance
Gerichtsakten, Verträge, regulatorische Einreichungen, Compliance-Audits, Schriftsätze. KI-gestützte Rechtsrecherche ist ein Markt von über 1,5 Mrd. US-Dollar. Kanzleien und Legaltech-Unternehmen brauchen domänenspezifische Trainingsdaten, die die Nuancen der jeweiligen Rechtssprache abbilden.
Kundenservice & Callcenter
Gesprächsaufzeichnungen können bestimmte Forschungs- oder Produktanwendungen unterstützen. Prüfen Sie Aufzeichnungsgenehmigungen, Datenschutz, Sprachen, Abdeckung und Annotationen. Diese Merkmale belegen weder Käuferinteresse noch einen festen Preisaufschlag.
E-Commerce & Handel
Produktkataloge mit ausführlichen Beschreibungen, Datensätze mit Kundenbewertungen, Kaufverhaltensmuster, Trainingsdaten für visuelle Suche, Telemetrie aus Lieferkette und Logistik. Das Training von Empfehlungssystemen erfordert riesige Mengen echter Transaktionsdaten.
Fertigung & IoT
Sensortelemetrie, Protokolle zur vorausschauenden Wartung, Bilder aus der Qualitätskontrolle, Daten aus Roboterprozessen. Industrielle KI wächst rasant – Anomalieerkennung und Prognosemodelle brauchen echte Betriebsdaten, die sich nicht synthetisch erzeugen lassen.
Medien & Verlage
Die sichtbarste Deal-Kategorie. News Corp (250 Mio. $), Reddit (über 203 Mio. $), Shutterstock (104 Mio. $), AP, FT, Axel Springer – alle haben große Lizenzverträge unterzeichnet. Wenn Sie Originalinhalte in großem Umfang produzieren, wollen KI-Labs sie haben.
Bildung & Forschung
Wissenschaftliche Publikationen, Lehrplandaten, Datensätze zu Lernleistungen, Prüfungsdaten, Nachhilfe-Transkripte. EdTech-KI braucht vielfältige Bildungsinhalte und Interaktionsmuster, um wirksame adaptive Lernsysteme zu entwickeln.
Ablauf
Der Weg zur
Datenlizenz, Schritt für Schritt.
Vom ersten Kontakt bis zum unterschriebenen Vertrag und zur Zahlung. Genau so verkaufen Sie Daten über FileYield.
Vertrauliche Erfassung
AusgangspunktBeschreiben Sie den Datensatz in einfachen Worten und entscheiden Sie, wie viel Sie offenlegen. Nutzen Sie ein NDA, bevor Sie sensible Details oder Stichproben teilen, wenn die Situation es erfordert.
Prüfung der Datenreife
VerkäufergesteuertDokumentieren Sie Volumen, Qualität, Einzigartigkeit, Herkunft, Status personenbezogener Daten und zulässige Nutzungen. Öffentliche Vergleichswerte liefern Kontext, sind aber keine Bewertungsgarantie.
Plan zur Datenaufbereitung
Nach BedarfKlären Sie, welche Bereinigung, Formatierung, De-Identifizierung, Einwilligungsnachweise und rechtliche Prüfung nötig sind. FileYield kann den Ablauf organisieren, führt diese Arbeiten derzeit aber weder durch noch zertifiziert es sie.
Käufer-Matching & Vorstellung
Dauer variiertEine freigegebene Beschreibung kann auf dem Marktplatz erscheinen und für die gezielte Ansprache genutzt werden. Interessierte Käufer können Fragen stellen oder weitere Metadaten anfordern; Antworten und Zeitrahmen sind nicht garantiert.
Verhandlung & Term Sheets
Direkte VerhandlungVerkäufer und Käufer besprechen Preis, zulässige Nutzungen, Exklusivität, Lieferung, Prüfrechte und Rechtsbehelfe. Jede Partei sollte vor der Unterzeichnung qualifizierten Rechtsbeistand hinzuziehen.
Vertrag & Zahlung
Bei EinigungDie Parteien schließen ihre Vereinbarung und Zahlungsbedingungen nach rechtlicher, datenschutzrechtlicher und sicherheitstechnischer Prüfung ab. Struktur und Zeitrahmen hängen von der Transaktion ab.
Laufende Pflichten
LaufendBei befristeten oder nutzungsbasierten Lizenzen sollte der Vertrag Reporting, Audits, Löschung, Verlängerungen und Durchsetzung regeln. FileYield überprüft derzeit nicht, wie Modelle die Daten nachgelagert nutzen.
Markttrends
So entwickelt sich
der Markt 2026.
Synthetische vs. reale Daten
Das Narrativ „Synthetische Daten ersetzen reale Daten“ ist gründlich widerlegt. Synthetische Daten haben zwar ihren Nutzen für Augmentierung und Datenschutz, doch jedes große KI-Lab hat bestätigt, dass Modelle, die ausschließlich mit synthetischen Daten trainiert werden, unter einem „Model Collapse“ leiden – einem fortschreitenden Qualitätsverlust, weil jede Generation mit dem Output der vorherigen trainiert wird.
Reale Daten sind unersetzlich, um die Komplexität, das Rauschen und die Grenzfälle abzubilden, die KI-Modelle im Produktivbetrieb nützlich machen. Der Hype um synthetische Daten hat den Aufschlag für hochwertige reale Daten sogar erhöht – Labs zahlen heute mehr, weil sie verstanden haben, dass reale Daten den entscheidenden Unterschied zwischen einer Demo und einem Produkt ausmachen.
Die Offenlegungspflichten des EU AI Act für Trainingsdaten (durchsetzbar seit August 2025) verlangen von Anbietern, die Nutzung synthetischer Daten kenntlich zu machen und deren Ausgangsmodelle und Ursprung zu beschreiben. Diese regulatorische Transparenz lenkt Käufer hin zu überprüfbaren, realen Datensätzen mit sauberer Herkunft.
Datenherkunft und Vertrauen
Die Ära von „Erst scrapen, später um Verzeihung bitten“ ist vorbei. Mehrere Klagen (New York Times v. OpenAI, Getty Images v. Stability AI, Authors Guild v. OpenAI) haben deutlich gemacht, dass KI-Unternehmen einen legitimen Zugang zu Trainingsdaten brauchen.
Das ist für Datenverkäufer eine enorm gute Nachricht. KI-Labs müssen Daten über legitime Kanäle lizenzieren und sind bereit, Marktpreise zu zahlen, um rechtliche Risiken zu vermeiden. Unternehmen wie FileYield, die überprüfbare Herkunftsnachweise liefern können, sind genau das, was Käufer brauchen.
Multimodale Nachfrage steigt rasant
Der Aufstieg großer multimodaler Modelle (LMMs) wie GPT-4V und Gemini hat eine explosive Nachfrage nach Datensätzen ausgelöst, die Text, Bild, Audio und Video kombinieren. Das Segment Bild-/Videodaten macht bereits 41,9 % des Markts für KI-Trainingsdatensätze aus. Sprach- und Stimmdaten zählen zu den am schnellsten wachsenden Segmenten für KI-Training – MarketsandMarkets prognostiziert für den breiteren Markt der Spracherkennung bis 2030 eine CAGR von rund 19 %.
Die durchschnittlichen Kosten für KI-Rechenleistung stiegen von 2023 bis 2025 um 89 %, wobei Führungskräfte Trainingsdaten als entscheidenden Treiber nennen. Dennoch berichten 74 % der Organisationen, dass multimodale KI ihre ROI-Erwartungen erfüllt oder übertrifft. Die Nachfrage ist unersättlich.
Die Kombination von Audio, Video, Bildern oder Text kann bestimmte Anwendungsfälle unterstützen. Sie wirft aber auch Fragen zur Aufbereitung und zu Rechten auf. Mehrere Modalitäten allein belegen weder Käufernachfrage noch einen Preisaufschlag.
Regulatorisches Umfeld
Der EU AI Act gilt ab August 2026 vollständig, die Pflichten für GPAI gelten bereits seit August 2025. Jeder Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck muss eine Zusammenfassung der Trainingsdatensätze veröffentlichen und die Einhaltung des Urheberrechts nachweisen. Die Europäische Kommission hat eine verbindliche Vorlage für die öffentliche Offenlegung veröffentlicht, die öffentlich verfügbare Datensätze, private Datensätze, gescrapte Webinhalte, Nutzerdaten und synthetische Daten abdeckt.
In den USA erzeugen Executive Orders zu KI-Sicherheit und Transparenz ähnlichen (wenn auch weniger detaillierten) Druck. Kalifornien, Colorado und Illinois haben KI-spezifische Datengesetze verabschiedet oder ziehen sie in Betracht.
Unterm Strich: Regulierung ist gut für Datenverkäufer. Sie zwingt KI-Unternehmen, Daten über legitime, dokumentierte Kanäle zu beschaffen – und das heißt, Marktpreise an Vermittler und Dateninhaber zu zahlen, die konforme, prüfbare Datensätze liefern können.
Datensatz-Umfang
Daten in
jeder Größe.
Von der fokussierten Sammlung bis zum Unternehmensarchiv: Machen Sie den Umfang Ihres Datensatzes klar. Diese Beispiele helfen Ihnen, ein Listing einzuordnen.
Kleine Unternehmen
Unternehmen mit 10.000 bis 100.000 Datensätzen, Nischendaten oder Datensätzen mit nur einer Modalität. Typische Verkäufer: Fachkliniken, regionale Callcenter, Nischenverlage, kleine E-Commerce-Plattformen. Viele sind überrascht, dass ihre Betriebsdaten überhaupt einen Wert haben.
Ein Callcenter mit 50 Arbeitsplätzen und 2 Jahren transkribierter Anrufe. Eine Facharztpraxis mit 25.000 de-identifizierten Datensätzen. Ein spezialisierter B2B-Verlag mit branchenspezifischen Inhalten aus 10 Jahren.
Mittelstand
Unternehmen mit 100.000 bis 10 Mio. Datensätzen, multimodalen Daten oder hoher Domänenspezifität. Typische Verkäufer: regionale Klinikverbünde, Finanzberatungen, mittelgroße Verlage, Logistikunternehmen, SaaS-Plattformen mit umfangreichen Nutzerinteraktionsdaten.
Ein regionaler Klinikverbund mit 500.000 de-identifizierten Patientendatensätzen. Eine Finanzberatung mit Kundeninteraktionsdaten aus 10 Jahren. Eine SaaS-Plattform mit 5 Mio. Nutzerkonversationen.
Enterprise
Unternehmen mit mehr als 10 Mio. Datensätzen, multimodalen Datensätzen oder weltweit einzigartigen Datenbeständen. Typische Verkäufer: landesweite Medienhäuser, große Gesundheitskonzerne, multinationale Finanzinstitute, große E-Commerce-Plattformen, Telekommunikationsanbieter.
Reddit: über 203 Mio. US-Dollar aus mehreren Deals. Shutterstock: 104 Mio. US-Dollar allein 2023. News Corp: über 250 Mio. US-Dollar in 5 Jahren. Dotdash Meredith: 16 Mio. US-Dollar garantiertes Minimum von einem einzigen Käufer.
Wiederkehrende vs. einmalige Einnahmen
Einmalige Lizenzen und wiederkehrende Zugangsvereinbarungen bringen unterschiedliche Pflichten mit sich. Wiederkehrende Konditionen können fortlaufende Lieferung, Support, Berechtigungen und Qualitätszusagen erfordern. Zahlung und Verlängerung hängen vom ausgehandelten Vertrag ab.
Laufend erzeugte Daten können eine dauerhafte Zugangsvereinbarung tragen, wenn beide Parteien zustimmen. Leiten Sie aus einem Listing keine planbaren Einnahmen, keine Verlängerung und keinen Bewertungsmultiplikator für Ihr Unternehmen ab.
Mehrere Deals kombinieren
Eine nicht exklusive Lizenz kann Spielraum für mehrere Käufer lassen. Prüfen Sie Ihre Rechte und bestehenden Verträge und legen Sie dann die zulässigen Nutzungen für jede Lizenz fest.
Vergleichen Sie bei jedem Angebot neben dem Preis auch Umfang, Kosten und Pflichten. Exklusivität kann Ihre späteren Möglichkeiten verändern.
Listing-Beschreibung vorbereiten – so ordnen Sie die Angaben, die ein potenzieller Käufer für die Bewertung braucht.
FAQ
Häufig gestellte
Fragen.
Welche Daten kann ich an KI-Unternehmen verkaufen?
Unterschiedliche Käufer brauchen unterschiedliche Daten. Die Eignung hängt von rechtmäßigen Rechten, Berechtigungen, Qualität, Abdeckung und Verwendungszweck ab. FileYield kann bei der Beschreibung helfen, ermittelt aber keinen exakten Wert und garantiert keinen Käufer.
Wie viel sind meine Daten wert?
Eine verlässliche Schätzung setzt eine relevante Vergleichstransaktion mit nachvollziehbarer Quelle, Datum, Währung, Einheit und Lizenzumfang voraus. Diese Belege liegen uns für Ihren Datensatz nicht vor. Preisvorstellungen und Budgets sind Vorschläge der Nutzer; Qualität, Abdeckung, Rechte und zulässige Nutzungen müssen gesondert bewertet werden.
Ist es legal, die Daten meines Unternehmens zu verkaufen?
Das hängt von Eigentum, Verträgen, Einwilligungen, Datenschutzrecht, Branchenvorschriften und dem geplanten Verwendungszweck ab. FileYield bietet keine Rechtsberatung, entfernt keine personenbezogenen Daten und zertifiziert keine Compliance. Ziehen Sie qualifizierte Rechtsberater sowie Datenschutz- und Sicherheitsexperten hinzu, bevor Sie regulierte oder personenbezogene Daten einstellen oder übertragen.
Legt ein Datenverkauf meine Kunden oder Wettbewerbsinformationen offen?
Sie bestimmen, ob ein Listing öffentlich oder privat ist und wann Sie Stichproben oder die zugrunde liegenden Daten teilen. Sensible Inhalte sollten, wo erforderlich, de-identifiziert und durch geeignete Verträge und Zugriffskontrollen geschützt werden. Keine technische oder vertragliche Schutzmaßnahme kann ein Offenlegungsrisiko vollständig ausschließen.
Wie lange dauert der Prozess?
Einen belastbaren FileYield-Durchschnitt gibt es noch nicht. Die Dauer hängt von Käuferinteresse, Datenreife, Due Diligence, Sicherheitsprüfung, Beschaffung und Vertragskomplexität ab; eine Transaktion kann Wochen oder Monate dauern – oder gar nicht zustande kommen.
Was berechnet FileYield?
Die aktuellen Vertragssätze liegen bei 8 % für Verkäufer und 6 % für Käufer. Bestätigen Sie die geltende Gebühr, die Berechnungsgrundlage, den Zahlungsplan und den gesonderten Preis des Datensatzes, bevor Sie einen Deal annehmen. Die App bereitet keine Daten auf, wickelt keine Zahlungen für Datensätze ab und zieht Provisionen nicht automatisch ab. Für künftige kostenpflichtige Leistungen sind gesondert bestätigte Bedingungen erforderlich.
Kann ich an mehrere KI-Unternehmen gleichzeitig verkaufen?
Möglicherweise. Nicht exklusive Lizenzen können mehrere Käufer erlauben, während Exklusivität künftige Lizenzierungen einschränkt und sorgfältig bepreist werden sollte. Welche Struktur zulässig ist, hängt von Ihren Rechten an den Daten und den von Ihnen verhandelten Verträgen ab.
Was ist mit dem EU AI Act und Datenvorschriften?
KI-Entwickler benötigen zunehmend belastbarere Nachweise zu Herkunft, Rechten und Transparenz. Die genauen Pflichten hängen von Rechtsordnung, Modell, Rolle und Umsetzungsdatum ab. FileYield kann Listing-Metadaten strukturieren, doch jede Partei muss aktuellen Rechtsrat einholen und die erforderlichen Bestätigungen, Offenlegungen und Lizenzdokumente selbst erstellen.
Was ist der Unterschied zwischen dem Verkauf von Daten und dem Verkauf von Datenzugang?
Daten verkaufen heißt, dem Käufer eine Kopie des Datensatzes zu übertragen. Datenzugang verkaufen heißt, dass der Käufer die Daten über eine API abfragen oder verarbeiten kann, ohne eine Kopie zu erhalten. Zugangsbasierte Modelle geben Ihnen mehr Kontrolle und können nutzungsbasierte Preise ermöglichen, doch manche Käufer bevorzugen für das Training vollständige Kopien. FileYield strukturiert Deals nach beiden Modellen – je nachdem, was Ihren Wert und Ihre Kontrolle maximiert.
Scrapen KI-Unternehmen meine Daten nicht sowieso?
Die Rechtslage hat sich dramatisch verändert. Klagen der New York Times, von Getty Images und der Authors Guild haben deutlich gemacht, dass unerlaubtes Scraping ein erhebliches rechtliches Risiko birgt. Der EU AI Act verlangt Compliance-Dokumentation. Die meisten KI-Labs haben inzwischen eigene Teams für Datenlizenzierung und bevorzugen aus rechtlichen und qualitativen Gründen ausdrücklich lizenzierte statt gescrapter Daten. Unternehmen, die scrapen, riskieren Klagen, Bußgelder der Aufsichtsbehörden und ein erzwungenes Neutraining ihrer Modelle – was Hunderte Millionen US-Dollar kostet.
Brauche ich ein Data-Science-Team, um Daten zu verkaufen?
Nicht, um ein Listing zu erstellen. Für eine abgeschlossene Transaktion kann dennoch technische Arbeit nötig sein – für Bereinigung, Formatierung, sichere Lieferung, De-Identifizierung oder Zugriffskontrollen. FileYield hilft derzeit, die Anforderungen zu organisieren; ein betreutes Data-Engineering- oder Compliance-Zertifizierungsteam stellt FileYield nicht bereit.
Was passiert nach dem Abschluss?
Der Vertrag sollte Zahlung, zulässige Nutzung, Reporting, Audits, Löschung, Verlängerung und Rechtsbehelfe regeln. FileYield speichert Marktplatz-Aufzeichnungen und Nachrichten, überwacht derzeit aber nicht, wie ein Käufer Daten in seinen Systemen oder Modellen nutzt.
Sehe ich, wer meine Daten kauft, bevor ich zustimme?
Ja. Es werden keine Daten übergeben, bevor Sie den Käufer und die Deal-Bedingungen ausdrücklich freigegeben haben. In der Matching-Phase teilt FileYield Beschreibungen der Daten mit Käufern, nicht die Daten selbst. Zeigt ein Käufer Interesse, teilen wir Ihnen seine Identität mit, damit Sie fundiert entscheiden können, ob Sie fortfahren. Sie haben in jeder Phase ein Vetorecht.
Jetzt starten
Beschreiben Sie Ihre Daten.
Starten Sie ein Gespräch.
Beschreiben Sie, was Sie haben, wie es genutzt werden kann und was es nützlich macht. Erstellen Sie ein Listing und erkunden Sie die Anforderungen von Käufern.
Dieser Leitfaden erfasst 69+ gemeldete Deals im Wert von $154.2B+ verteilt auf 15 Käuferprofile. Nutzen Sie die verlinkten Quellen für den Kontext jeder Vereinbarung.
69+
Erfasste Deals
15
Käuferprofile
$0
Vorabkosten
Vertraulich · Unverbindlich · Antwort in 48 Std.
Jeden Tag, den Sie
warten, finden
KI-Labs Alternativen.
Der Zeitpunkt allein sorgt nicht für einen besseren Preis. Bewerten Sie eine vorgeschlagene Lizenz anhand Ihrer Rechte, Pflichten, Kosten und alternativen Nutzungen. Überstürzen Sie keine Offenlegung und keine Transaktion aufgrund von Marktkommentaren.
Forschung und Technologie verändern sich. Allgemeine Marktkommentare sind kein Beleg dafür, dass Ihr Datensatz einen bestimmten Wert hat oder dass eine Gelegenheit verstreicht.
Listing vorbereiten