Ratgeber · KI & Machine Learning
Forschungszulage für KI und Machine Learning
Wer eigene Modelle entwickelt, steht fast immer vor offenen technischen Fragen. Genau dafür gibt es die Forschungszulage: 25 bis 35 % der Gehälter zurück, für Vorhaben ab 2026 effektiv bis zu 42 %.
Stand: · von Dominic Flohr, funndee
Kurz gesagt
KI-Entwicklung ist förderfähig, wenn ihr ein technisches Problem löst, für das es keine fertige Methode gibt, etwa ein eigenes Modell mit wenig oder verrauschten Daten. Wer nur einen fertigen KI-Dienst über eine Schnittstelle anbindet, hat in der Regel kein Forschungsvorhaben.
Wo die Forschung steckt
Vier Stellen, an denen KI-Projekte offen sind
Daten
Zu wenig, verrauscht oder unausgewogen. Ob ein Modell damit trotzdem die nötige Genauigkeit erreicht, ist zu Beginn oft offen.
Modelle
Eigene Architekturen oder die Anpassung an eine Aufgabe, für die es kein erprobtes Verfahren gibt.
Absicherung
Ergebnisse prüfen, erklären und absichern, etwa erkennen, wann ein Sprachmodell eine Antwort erfindet.
Betrieb
Modelle auf Geräten mit wenig Speicher, Rechenleistung oder Energie, mit harten Grenzen bei der Antwortzeit.
Beispiele
Was zählt, was nicht
Typisch förderfähig
- Eigene Modelle für neue Aufgaben
- Training mit wenig, verrauschten oder unausgewogenen Daten
- Methoden, um Ergebnisse von Sprachmodellen zu prüfen und abzusichern
- Modelle auf Geräten mit wenig Speicher oder Energie
- Neue Verfahren, um verschiedene Datenquellen in einem Modell zu verknüpfen
- Eigene Verfahren für Suche und Bewertung, wenn Standardlösungen die Anforderungen nicht erfüllen
Typisch nicht förderfähig
- Anbindung fertiger KI-Dienste über eine Schnittstelle
- Prompting ohne eigene Methodik
- Reine Datenaufbereitung und Beschriftung
- Einsatz eines Standardmodells mit bekannten Einstellungen
- Dashboards und Oberflächen rund um ein Modell
- Rechtliche Prüfung und Zertifizierung
Forschungsfragen aus der Praxis
So klingt ein KI-Vorhaben im Antrag
Daten„Erreicht ein Modell mit einem Zehntel der Daten die nötige Genauigkeit?“
Absicherung„Lässt sich erkennen, wann ein Sprachmodell eine Antwort erfindet, bevor sie beim Kunden ankommt?“
Betrieb„Läuft die Erkennung auf dem Gerät in unter 50 Millisekunden, ohne die Akkulaufzeit zu halbieren?“
Rechenbeispiel
Was ein KI-Team zurückholt
Vier Machine-Learning-Engineers mit 95.000 € Personalkosten je Kopf und Jahr, davon 70 % Zeit im Vorhaben.
Die Pauschale von 20 % kommt auf alle förderfähigen Aufwendungen und deckt Sachkosten wie Rechenzeit ab. Eure eigenen Zahlen rechnet ihr im Forschungszulage-Rechner aus.
FAQ
Fragen zu KI und Forschungszulage
01Ist das Fine-Tuning eines Sprachmodells förderfähig?
Es kommt auf die technische Frage an. Ein Standard-Fine-Tuning nach Anleitung meist nicht. Wenn offen ist, ob das Modell mit euren Daten die nötige Genauigkeit erreicht, und ihr dafür eigene Methoden entwickelt, kann es ein Forschungsvorhaben sein.
02Zählen die Kosten für Rechenzeit und GPUs?
Nicht als eigene Kostenart. Für Vorhaben, die ab 2026 beginnen, deckt die Gemeinkostenpauschale von 20 % solche Sachkosten pauschal ab. Eigene Hardware wie GPU-Server zählt über die Abschreibung, wenn ihr sie für ein Vorhaben ab dem 28. März 2024 anschafft und ausschließlich dort nutzt.
03Was, wenn das Modell am Ende nicht funktioniert?
Dann ist das Vorhaben trotzdem förderfähig. Entscheidend ist, dass der Ausgang zu Beginn offen war und ihr planmäßig vorgegangen seid. Gescheiterte Ansätze sind oft der beste Beleg für echte Forschung.
04Wir sind ein KI-Start-up ohne Gewinn. Lohnt sich das?
Gerade dann. Die Zulage wird mit der Steuer verrechnet, und was übrig bleibt, zahlt das Finanzamt aus. Sie hängt nicht vom Gewinn ab.
Nächster Schritt
Zwanzig Minuten. Dann wisst ihr, was drin ist.
Kein Verkaufsgespräch. Eine ehrliche Einschätzung, auch wenn sie Nein lautet. Honorar nur bei Erfolg.