KI-Labs kaufen eure Slack-Chats: OpenAI und Anthropic zahlen Rekordsummen für interne Firmendaten
Epoch AI schätzt den Bestand an hochwertigen öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token, die voraussichtlich bis 2028 vollständig verbraucht sein werden. OpenAI und Anthropic zahlen bis zu 300.000 Dollar für Slack Archive, E Mails und Meeting Transkripte von Start ups.
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Epoch AI schätzt den Bestand an hochwertigen öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token, die voraussichtlich bis 2028 vollständig verbraucht sein werden.
OpenAI und Anthropic zahlen bis zu 300.000 Dollar für Slack Archive, E Mails und Meeting Transkripte von Start ups.
Intermediäre wie Mercor und SimpleClosure vermitteln die sensiblen Datengeschäfte; SimpleClosure hat im letzten Jahr fast 100 Transaktionen abgewickelt.
Anthropics Project Panama: Geheimprojekt zum Kauf und zur Zerstörung von 2 Millionen Büchern plus Download von über 7 Millionen Raubkopien – führte zu einem 1,5 Milliarden Dollar Vergleich.
What are the key details about OpenAI and Anthropic purchasing internal corporate data — including employee chats, emails, video recordings,AI-generated visualization of the corporate data acquisition pipeline for AI training.
KI-Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are the key details about OpenAI and Anthropic purchasing internal corporate data — including employee chats, emails, video recordings,. Article summary: I'll research this thoroughly across multiple angles. Topic tags: general, education, general web, user generated, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
Das öffentliche Internet geht zur Neige – zumindest was saubere, von Menschen geschriebene Texte angeht. Die weltweit führenden KI-Labore suchen händeringend nach neuem Brennstoff für ihre Modelle. Und sie werden fündig: in euren internen Firmen- Mails, Slack-Nachrichten und Meeting-Mitschnitten. OpenAI und Anthropic kaufen diese Daten in großem Stil von Start-ups – und zahlen dafür bis zu 300.000 Dollar pro Deal. Ein stiller, aber rasant wachsender Markt für proprietäre Daten aus der Arbeitswelt ist entstanden.
Die Datenwand: Warum KI-Labore eure Slack-Chats kaufen
Der Vorstoß in die Unternehmensdaten hat einen einfachen, unausweichlichen Grund: die schiere Mengenrechnung. Die Forschungsgruppe Epoch AI schätzt den Gesamtbestand an hochwertigen, von Menschen erzeugten öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token (90-Prozent-Konfidenzintervall: 100 Billionen bis 1.000 Billionen) . Bei der aktuellen Verbrauchsrate der Spitzenmodelle wird dieser Vorrat voraussichtlich zwischen 2026 und 2032 erschöpft sein, der Median liegt bei 2028. Einige Analysen gehen sogar davon aus, dass der Bestand an hochwertigen Texten im offenen Web nur 15–20 Billionen Token beträgt, was eine Erschöpfung bereits bedeuten würde . PBS berichtete Ende 2025, dass der "Goldrausch" um Trainingsdaten für Chatbots bereits enden könnte .
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Epoch AI schätzt den Bestand an hochwertigen öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token, die voraussichtlich bis 2028 vollständig verbraucht sein werden.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Epoch AI schätzt den Bestand an hochwertigen öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token, die voraussichtlich bis 2028 vollständig verbraucht sein werden. OpenAI und Anthropic zahlen bis zu 300.000 Dollar für Slack Archive, E Mails und Meeting Transkripte von Start ups.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
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OpenAI und Anthropic zahlen bis zu 300.000 Dollar für Slack Archive, E Mails und Meeting Transkripte von Start ups.
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Das öffentliche Internet geht zur Neige – zumindest was saubere, von Menschen geschriebene Texte angeht. Die weltweit führenden KI-Labore suchen händeringend nach neuem Brennstoff für ihre Modelle. Und sie werden fündig: in euren internen Firmen- Mails, Slack-Nachrichten und Meeting-Mitschnitten. OpenAI und Anthropic kaufen diese Daten in großem Stil von Start-ups – und zahlen dafür bis zu 300.000 Dollar pro Deal. Ein stiller, aber rasant wachsender Markt für proprietäre Daten aus der Arbeitswelt ist entstanden.
Die Datenwand: Warum KI-Labore eure Slack-Chats kaufen
Der Vorstoß in die Unternehmensdaten hat einen einfachen, unausweichlichen Grund: die schiere Mengenrechnung. Die Forschungsgruppe Epoch AI schätzt den Gesamtbestand an hochwertigen, von Menschen erzeugten öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token (90-Prozent-Konfidenzintervall: 100 Billionen bis 1.000 Billionen) . Bei der aktuellen Verbrauchsrate der Spitzenmodelle wird dieser Vorrat voraussichtlich zwischen 2026 und 2032 erschöpft sein, der Median liegt bei 2028. Einige Analysen gehen sogar davon aus, dass der Bestand an hochwertigen Texten im offenen Web nur 15–20 Billionen Token beträgt, was eine Erschöpfung bereits bedeuten würde . PBS berichtete Ende 2025, dass der "Goldrausch" um Trainingsdaten für Chatbots bereits enden könnte .
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Epoch AI schätzt den Bestand an hochwertigen öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token, die voraussichtlich bis 2028 vollständig verbraucht sein werden.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Epoch AI schätzt den Bestand an hochwertigen öffentlichen Texten auf rund 300 Billionen Token, die voraussichtlich bis 2028 vollständig verbraucht sein werden. OpenAI und Anthropic zahlen bis zu 300.000 Dollar für Slack Archive, E Mails und Meeting Transkripte von Start ups.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Intermediäre wie Mercor und SimpleClosure vermitteln die sensiblen Datengeschäfte; SimpleClosure hat im letzten Jahr fast 100 Transaktionen abgewickelt.
Da diese Grenze näher rückt, haben OpenAI und Anthropic ein bisher unangetastetes Reservoir ins Visier genommen: interne Unternehmensdaten . Echtzeit-Aufzeichnungen menschlicher Interaktionen – Mails mit Verhandlungen, Meeting-Transkripte mit echten Entscheidungsprozessen und Slack-Threads mit authentischer Bürokommunikation – bieten die Art von organischen Gesprächsdaten, die auf dem öffentlichen Web rar geworden sind.
Die Preise: Von 10.000 bis 300.000 Dollar pro Deal
Ein ganzes Ökosystem von Vermittlern ist entstanden, um diese sensiblen Transaktionen abzuwickeln. Zwei Namen tauchen besonders häufig auf: Mercor und SimpleClosure.
Gescheiterte und übernommene Start-ups verkaufen ihre vollständigen Slack-Archive, E-Mail-Korpora und Dokumentenbestände über spezialisierte Abwicklungsdienste für 10.000 bis 100.000 Dollar pro Deal .
Mercor, ein auf KI-Trainingsdaten spezialisiertes Unternehmen, bietet bis zu 300.000 Dollar für Slack-Threads, GitHub-Commit-Historien und Meeting-Transkripte .
Warmly, ein kürzlich von HubSpot übernommenes KI-Start-up, erhielt nach Unterzeichnung des Übernahmevertrags vier separate Angebote von jeweils bis zu 300.000 Dollar für seine internen Geschäftskommunikationsdaten – Protokolle, Mails und mehr – und lehnte Berichten zufolge alle ab .
Die breiteren Marktpreise, über die Reuters 2024 berichtete, geben einen Anhaltspunkt für den Wert pro Einheit: etwa 0,001 Dollar pro Wort für Text, 1 bis 2 Dollar pro Bild, 2 bis 4 Dollar pro Kurzvideo und 100 bis 300 Dollar pro Stunde für längere Filme oder Videos .
SimpleClosure, eine Firma für die Abwicklung von Start-ups, hat im vergangenen Jahr fast 100 solcher Transaktionen abgewickelt, mit Auszahlungen zwischen 10.000 und 100.000 Dollar pro Unternehmen . Die "Asset Hub"-Plattform des Unternehmens hilft Gründern, personenbezogene Daten (PII) aus den Daten zu entfernen, bevor sie lizenziert werden – allerdings bleiben die Effektivität und Konsistenz dieser Anonymisierung umstritten .
Anthropics 1,5-Milliarden-Dollar-Wette auf Bücher: Die Project-Panama-Einigung
Wie weit KI-Unternehmen gehen, um an Trainingsdaten zu kommen, zeigt der außergewöhnliche Fall von Project Panama, Anthropics geheimem internen Programm zum Aufbau eines riesigen Buch-Trainingsdatensatzes .
Das Projekt hatte zwei Säulen. Erstens kaufte Anthropic gedruckte Bücher, trennte die Buchdeckel ab, scannte sie seitenweise ein und entsorgte die Papieroriginale. Das Ziel: Bis zu 2 Millionen Bücher in sechs Monaten umwandeln . Ein internes Memo riet zur Verwendung eines Codenamens, "weil wir nicht wollen, dass bekannt wird, dass wir daran arbeiten" .
Zweitens lud das Unternehmen mehr als 7 Millionen Raubkopien von E-Books von Schattenbibliotheken wie LibGen und Pirate Library Mirror herunter . Dieser Strang führte zu einer Sammelklage, die 2024 von den Autoren Andrea Bartz, Kirk Wallace Johnson und Charles Graeber eingereicht wurde. Sie warfen Anthropic vor, fast eine halbe Million Raubkopien für das Training von Claude verwendet zu haben .
Am 20. Juli 2026 genehmigte ein Bundesrichter in San Francisco einen Vergleich in Höhe von 1,5 Milliarden Dollar – die höchste bekannte Urheberrechtszahlung in der US-Geschichte . Mehr als 500.000 Autoren und Verlage waren Teil der Sammelklage und erhalten schätzungsweise 3.000 Dollar pro berechtigtem Werk .
Entscheidend ist, dass das Gericht eine rechtliche Unterscheidung traf, die weitreichende Auswirkungen auf das KI-Training hat. Die Nutzung von Raubkopien war rechtswidrig und löste den Vergleich aus. Der Kauf von gedruckten Büchern und deren zerstörerisches Einscannen für Trainingszwecke hingegen wurde als potenziell fair use eingestuft, da jedes physische Exemplar durch eine einzige digitale Kopie ersetzt wurde – ein vom Gericht als "überaus transformativ" bezeichneter Prozess . Die 1,5 Milliarden Dollar deckten die Haftung für die Raubkopien ab; das Programm zur physischen Zerstörung wurde nicht bestraft .
Die neuen Herausforderungen: Anonymisierung und Kosten
Während Unternehmen darum wetteifern, interne Daten zu Geld zu machen, bleiben erhebliche Fragen offen. Die Wirksamkeit der Datenanonymisierung durch Vermittler wie SimpleClosure ist unsicher und ein wachsender Streitpunkt . Slack-Nachrichten und E-Mails von Mitarbeitern enthalten höchstpersönliche und sensible Informationen, und es ist unklar, ob die derzeitigen Verfahren ausreichen, um eine erneute Identifizierung zu verhindern.
Gleichzeitig explodieren die Trainingskosten. Ein einziger GPT-4-großer Trainingsdurchlauf kann bereits 100 Millionen Dollar oder mehr kosten . Da die hochwertigen öffentlichen Daten zur Neige gehen, steigen die Kosten für die Lizenzierung proprietärer Unternehmensdaten, die Zahlung von Rekordvergleichen wie Anthropics 1,5 Milliarden Dollar und den Aufbau synthetischer Datenpipelines dramatisch an. Der gesamte Markt für KI-Trainingsdatensätze wird voraussichtlich schnell wachsen – von geschätzten 3,6 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf 23 Milliarden Dollar bis 2034 –, da die Lizenzierung menschlicher Texte zu einer eigenen Anlageklasse wird .
Was das für eure Daten bedeutet
Für einzelne Nutzer hat sich die Lage verschoben. Seit Ende 2025 haben sowohl OpenAI als auch Anthropic ihre Standardrichtlinien geändert und erlauben nun das Training mit Verbraucher-Chats (ChatGPT Free und Plus, Claude Free, Pro und Max), es sei denn, die Nutzer widersprechen aktiv . Enterprise- und API-Kunden bleiben vertraglich durch Data Processing Agreements standardmäßig vom Training ausgeschlossen .
Die Botschaft ist klar: Im Wettlauf um die Befriedigung des unstillbaren Hungers der KI nach menschlichen Daten werden die Grenzen zwischen öffentlich und privat, persönlich und kommerziell neu gezogen – ein Slack-Archiv nach dem anderen.
techcrunch.comAnthropic users face a new choice – opt out or share your chats for ...
Da diese Grenze näher rückt, haben OpenAI und Anthropic ein bisher unangetastetes Reservoir ins Visier genommen: interne Unternehmensdaten . Echtzeit-Aufzeichnungen menschlicher Interaktionen – Mails mit Verhandlungen, Meeting-Transkripte mit echten Entscheidungsprozessen und Slack-Threads mit authentischer Bürokommunikation – bieten die Art von organischen Gesprächsdaten, die auf dem öffentlichen Web rar geworden sind.
Die Preise: Von 10.000 bis 300.000 Dollar pro Deal
Ein ganzes Ökosystem von Vermittlern ist entstanden, um diese sensiblen Transaktionen abzuwickeln. Zwei Namen tauchen besonders häufig auf: Mercor und SimpleClosure.
Gescheiterte und übernommene Start-ups verkaufen ihre vollständigen Slack-Archive, E-Mail-Korpora und Dokumentenbestände über spezialisierte Abwicklungsdienste für 10.000 bis 100.000 Dollar pro Deal .
Mercor, ein auf KI-Trainingsdaten spezialisiertes Unternehmen, bietet bis zu 300.000 Dollar für Slack-Threads, GitHub-Commit-Historien und Meeting-Transkripte .
Warmly, ein kürzlich von HubSpot übernommenes KI-Start-up, erhielt nach Unterzeichnung des Übernahmevertrags vier separate Angebote von jeweils bis zu 300.000 Dollar für seine internen Geschäftskommunikationsdaten – Protokolle, Mails und mehr – und lehnte Berichten zufolge alle ab .
Die breiteren Marktpreise, über die Reuters 2024 berichtete, geben einen Anhaltspunkt für den Wert pro Einheit: etwa 0,001 Dollar pro Wort für Text, 1 bis 2 Dollar pro Bild, 2 bis 4 Dollar pro Kurzvideo und 100 bis 300 Dollar pro Stunde für längere Filme oder Videos .
SimpleClosure, eine Firma für die Abwicklung von Start-ups, hat im vergangenen Jahr fast 100 solcher Transaktionen abgewickelt, mit Auszahlungen zwischen 10.000 und 100.000 Dollar pro Unternehmen . Die "Asset Hub"-Plattform des Unternehmens hilft Gründern, personenbezogene Daten (PII) aus den Daten zu entfernen, bevor sie lizenziert werden – allerdings bleiben die Effektivität und Konsistenz dieser Anonymisierung umstritten .
Anthropics 1,5-Milliarden-Dollar-Wette auf Bücher: Die Project-Panama-Einigung
Wie weit KI-Unternehmen gehen, um an Trainingsdaten zu kommen, zeigt der außergewöhnliche Fall von Project Panama, Anthropics geheimem internen Programm zum Aufbau eines riesigen Buch-Trainingsdatensatzes .
Das Projekt hatte zwei Säulen. Erstens kaufte Anthropic gedruckte Bücher, trennte die Buchdeckel ab, scannte sie seitenweise ein und entsorgte die Papieroriginale. Das Ziel: Bis zu 2 Millionen Bücher in sechs Monaten umwandeln . Ein internes Memo riet zur Verwendung eines Codenamens, "weil wir nicht wollen, dass bekannt wird, dass wir daran arbeiten" .
Zweitens lud das Unternehmen mehr als 7 Millionen Raubkopien von E-Books von Schattenbibliotheken wie LibGen und Pirate Library Mirror herunter . Dieser Strang führte zu einer Sammelklage, die 2024 von den Autoren Andrea Bartz, Kirk Wallace Johnson und Charles Graeber eingereicht wurde. Sie warfen Anthropic vor, fast eine halbe Million Raubkopien für das Training von Claude verwendet zu haben .
Am 20. Juli 2026 genehmigte ein Bundesrichter in San Francisco einen Vergleich in Höhe von 1,5 Milliarden Dollar – die höchste bekannte Urheberrechtszahlung in der US-Geschichte . Mehr als 500.000 Autoren und Verlage waren Teil der Sammelklage und erhalten schätzungsweise 3.000 Dollar pro berechtigtem Werk .
Entscheidend ist, dass das Gericht eine rechtliche Unterscheidung traf, die weitreichende Auswirkungen auf das KI-Training hat. Die Nutzung von Raubkopien war rechtswidrig und löste den Vergleich aus. Der Kauf von gedruckten Büchern und deren zerstörerisches Einscannen für Trainingszwecke hingegen wurde als potenziell fair use eingestuft, da jedes physische Exemplar durch eine einzige digitale Kopie ersetzt wurde – ein vom Gericht als "überaus transformativ" bezeichneter Prozess . Die 1,5 Milliarden Dollar deckten die Haftung für die Raubkopien ab; das Programm zur physischen Zerstörung wurde nicht bestraft .
Die neuen Herausforderungen: Anonymisierung und Kosten
Während Unternehmen darum wetteifern, interne Daten zu Geld zu machen, bleiben erhebliche Fragen offen. Die Wirksamkeit der Datenanonymisierung durch Vermittler wie SimpleClosure ist unsicher und ein wachsender Streitpunkt . Slack-Nachrichten und E-Mails von Mitarbeitern enthalten höchstpersönliche und sensible Informationen, und es ist unklar, ob die derzeitigen Verfahren ausreichen, um eine erneute Identifizierung zu verhindern.
Gleichzeitig explodieren die Trainingskosten. Ein einziger GPT-4-großer Trainingsdurchlauf kann bereits 100 Millionen Dollar oder mehr kosten . Da die hochwertigen öffentlichen Daten zur Neige gehen, steigen die Kosten für die Lizenzierung proprietärer Unternehmensdaten, die Zahlung von Rekordvergleichen wie Anthropics 1,5 Milliarden Dollar und den Aufbau synthetischer Datenpipelines dramatisch an. Der gesamte Markt für KI-Trainingsdatensätze wird voraussichtlich schnell wachsen – von geschätzten 3,6 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf 23 Milliarden Dollar bis 2034 –, da die Lizenzierung menschlicher Texte zu einer eigenen Anlageklasse wird .
Was das für eure Daten bedeutet
Für einzelne Nutzer hat sich die Lage verschoben. Seit Ende 2025 haben sowohl OpenAI als auch Anthropic ihre Standardrichtlinien geändert und erlauben nun das Training mit Verbraucher-Chats (ChatGPT Free und Plus, Claude Free, Pro und Max), es sei denn, die Nutzer widersprechen aktiv . Enterprise- und API-Kunden bleiben vertraglich durch Data Processing Agreements standardmäßig vom Training ausgeschlossen .
Die Botschaft ist klar: Im Wettlauf um die Befriedigung des unstillbaren Hungers der KI nach menschlichen Daten werden die Grenzen zwischen öffentlich und privat, persönlich und kommerziell neu gezogen – ein Slack-Archiv nach dem anderen.
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