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Beyond Prompt AI Studio
Der EU AI Act in der Praxis

Wenn ihr selbst Modelle einsetzt oder anbietet: GPAI-Pflichten

Dieses Modul betrifft die meisten Unternehmen nur indirekt – und genau das ist die wichtigste Erkenntnis. General-Purpose-AI-Pflichten (GPAI) treffen die Modell-Anbieter selbst, nicht diejenigen, die auf deren APIs aufbauen. Es gibt aber einen konkreten Fall, in dem man selbst zum GPAI-Anbieter wird.

Vier Praxisfälle – zum Merken

Probier es aus: Normales Modell vs. Modell mit Systemrisiko

Tippe auf eine Dimension, um beide Seiten zu vergleichen.

Normales GPAI-Modell

Normales GPAI-Modell: technische Dokumentation, Transparenz-Infos, Urheberrechts-Richtlinie einhalten.

Modell mit Systemrisiko

Modell mit Systemrisiko: dieselben Basis-Pflichten gelten zusätzlich.

Was GPAI-Anbieter grundsätzlich leisten müssen

Anbieter von General-Purpose-AI-Modellen (Modelle mit breiter Fähigkeit, nicht auf einen engen Zweck zugeschnitten) müssen technische Dokumentation bereitstellen, Nachgelagerte über Fähigkeiten und Grenzen informieren, eine Urheberrechts-Richtlinie einhalten und eine Zusammenfassung der Trainingsdaten veröffentlichen. Die EU-Kommission hat dazu im Juli 2025 einen finalen „Code of Practice“ veröffentlicht – ein freiwilliges, aber praxisnahes Werkzeug mit drei Kapiteln: Transparenz, Urheberrecht, Sicherheit (Letzteres nur für Modelle mit Systemrisiko). Diese Pflichten gelten seit dem 2. August 2025 für neu auf den Markt gebrachte Modelle; für Modelle, die bereits vorher im Umlauf waren, gilt eine Übergangsfrist bis zum 2. August 2027.

Die Systemrisiko-Schwelle: 10^25 FLOPs

Eine zusätzliche, schwerere Pflichtenstufe (Art. 55) greift bei Modellen mit „Systemrisiko“ – vermutet ab einem kumulierten Trainingsrechenaufwand von 10^25 FLOP (Gleitkommaoperationen). Das ist eine widerlegbare Vermutung, keine starre Grenze, und betrifft aktuell nur eine Handvoll der weltweit größten Modelle. Zusätzliche Pflichten für diese Modelle: systematische Modellbewertung inklusive gezielter Angriffstests, Bewertung und Minderung von Systemrisiken, Meldung schwerer Vorfälle an das EU-AI-Office und erhöhte Cybersicherheitsanforderungen.

Wann betrifft das euch als Mittelständler überhaupt?

Für die allermeisten Unternehmen: praktisch nie direkt. Wer eine Anwendung auf Basis von GPT, Claude, Gemini oder einem offenen Modell wie Llama baut – per API oder über eine fertige Oberfläche –, ist Nutzer eines GPAI-Modells, nicht dessen Anbieter. Die GPAI-Pflichten aus Art. 53–55 treffen die Handvoll Unternehmen, die diese Basismodelle selbst entwickeln und veröffentlichen. Der eine relevante Ausnahmefall: Wer ein bestehendes General-Purpose-Modell selbst so wesentlich nachtrainiert und unter eigenem Namen veröffentlicht, dass daraus ein eigenständiges Modell wird, kann selbst in die Anbieter-Pflichten hineinrutschen – derselbe Mechanismus wie die „Anbieter durch Nachtrainieren“-Falle aus dem Modul „Anbieter oder Betreiber?“.

Praxis-Teil: Was in der Praxis wirklich zu prüfen ist

Für die überwältigende Mehrheit – Unternehmen, die ein Modell über API oder fertige Oberfläche nutzen – lohnt sich keine eigene GPAI-Compliance, sondern eine kurze Lieferanten-Prüfung: Ist der Modell-Anbieter Unterzeichner des Code of Practice? Stellt er die geforderten Transparenz-Informationen zur Verfügung? Das gehört in eine normale Anbieter-Due-Diligence, nicht in ein eigenes Compliance-Projekt. Nur wer ein eigenes, umfassend nachtrainiertes Modell öffentlich unter eigenem Namen anbietet, sollte die vollen GPAI-Pflichten selbst prüfen lassen. Diese Einordnung ersetzt keine Rechtsberatung im Einzelfall.

Das Wichtigste in Kürze

  • GPAI-Pflichten (Art. 51–55) treffen die Modell-Anbieter selbst – für die meisten Unternehmen, die per API oder fertiger Oberfläche auf ein Modell zugreifen, praktisch nie direkt relevant.
  • Der Code of Practice (final Juli 2025) strukturiert die Basis-Pflichten in drei Kapitel: Transparenz, Urheberrecht, Sicherheit (nur bei Systemrisiko).
  • Die Systemrisiko-Schwelle liegt bei 10^25 FLOP kumuliertem Trainingsaufwand – eine widerlegbare Vermutung, die aktuell nur eine Handvoll der größten Modelle weltweit betrifft.
  • Der relevante Ausnahmefall für den Mittelstand: umfassendes Nachtrainieren und Veröffentlichen eines Modells unter eigenem Namen kann selbst in die Anbieter-Pflichten führen.
  • Für die meisten Unternehmen reicht eine kurze Lieferanten-Prüfung (Code-of-Practice-Status des Modell-Anbieters) – diese Einordnung ersetzt keine Rechtsberatung im Einzelfall.

Der EU AI Act: Was Unternehmen wirklich wissen müssen – und was nur Panik ist

Kurz-Check: Hast du es verstanden?

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Wen treffen die GPAI-Pflichten aus Art. 51–55 in erster Linie?

Baut ihr eine eigene Anwendung auf einem KI-Modell auf und wollt sicherstellen, dass die Anbieter-Kette sauber ist?