Inhalte & Medien
Wie viele Deepfakes werden täglich erstellt?
Innerhalb von zwei Jahren ist die Zahl der online geteilten Deepfakes von 500.000 auf geschätzt 8 Millionen gewachsen. Was 2017 als Forschungsprojekt begann, steckt heute als kostenlose App auf jedem Smartphone, und schon 2024 entstanden schätzungsweise 100.000 neue Videos pro Monat. Das meiste davon ist hässlich: Eine Analyse von 2023 ergab, dass 98 % der Deepfake-Videos nicht-einvernehmliches Intimmaterial waren, das sich gegen Frauen richtet. Die Technik ist längst auch im Betrug angekommen. Anfang 2024 überwies ein Finanzmitarbeiter in Hongkong nach einem Deepfake-Videoanruf 25 Millionen Dollar an Kriminelle.
Grob 6,33 Videos pro Minute.
Quellen: Projektion der britischen Regierung 2025; Resemble AI 2025 Deepfake Threat Report (Verluste); Security Hero 2023; Sumsub 2023.
Zuletzt geprüft am 18.10.2026
Was passiert, wenn von jemandem ein Deepfake erstellt wird
Kostenlose Apps zur Erstellung überzeugender Gesichtstausch-Videos sind für jeden Smartphone-Nutzer verfügbar. Das dauert Minuten. Die technische Hürde existiert nicht mehr.
Security Heros Bericht 2023 stellte fest, dass 98 % aller Deepfake-Videos nicht-einvernehmliche intime Aufnahmen sind, die hauptsächlich Frauen treffen. Betroffene haben keinen zuverlässigen Weg, diese Inhalte entfernen zu lassen. Sie erscheinen auf Plattformen außerhalb der Rechtsprechung, und nach der Veröffentlichung ist eine vollständige Löschung praktisch nicht möglich.
Betrug ist die zweite Front. Anfang 2024 nahm ein Finanzmitarbeiter in Hongkong an einem Videoanruf mit seinem vermeintlichen CFO teil und überwies 25 Millionen Dollar an Betrüger. Es war ein Deepfake. In den meisten Ländern gibt es noch kein spezifisches Gesetz gegen Deepfakes; erste Fälle gelangen gerade erst vor Gericht.
Deepfakes in Zahlen
Deepfake-Vorfälle stiegen weltweit um das 10-fache von 2022 auf 2023 (Sumsub Research)
Face-Swap-Deepfakes stiegen um 704% zwischen erster und zweiter Hälfte 2023
2024 wurde mit einem Deepfake-Videoanruf ein Hongkonger Unternehmen um 25 Millionen Dollar betrogen
Menschen erkennen Deepfakes nur in 57% der Fälle korrekt – kaum besser als Zufall
Deepfake-Video-Volumen wuchs von 2019 bis 2023 um 550%
88% aller entdeckten Deepfake-Fälle 2023 betrafen den Kryptowährungssektor
~8 Millionen Deepfakes 2025 projiziert (britische Regierung), Anstieg von 500.000 (2023) – 16-facher Zuwachs in zwei Jahren
Deepfake-Betrug verursachte 2025 dokumentierte Verluste von 1,28 Milliarden Dollar bei 1.567 verifizierten Vorfällen
Die Deepfake-Bedrohung: Technologie, Einwilligung und Demokratie
Vom Forschungsprojekt zum Massenmarkt
Deepfakes entstammen akademischer Forschung von 2014 (Goodfellow et al., GANs) und erschienen erstmals Ende 2017 öffentlich, als ein Reddit-Nutzer Face-Swap-Technologie mit Promifotos kombinierte. Innerhalb von Monaten ermöglichten Amateur-Tools (DeepFaceLab, FaceSwap) Menschen mit Gaming-PC die Erstellung überzeugender Gesichtstausche. 2020 demokratisierten Smartphone-Apps (Reface, ZAO) die Technologie weiter und eliminierten die technische Hürde vollständig. Das Detektionsunternehmen Sensity AI erfasste die Entwicklung: von rund 8.000 indizierten Deepfake-Videos Ende 2018 auf 85.047 bis Dezember 2020, mit einer Verdopplung etwa alle sechs Monate.
Die Einwilligungskrise
Die überwiegende Mehrheit der Deepfakes, konstant 96 bis 98 % über mehrere Branchenberichte hinweg, ist nicht-konsensuelles Intimbildmaterial (NCII): synthetisches pornografisches Material, das ohne Einwilligung der abgebildeten Person erstellt wurde. 99 % der Betroffenen sind Frauen. Der Schaden ist schwerwiegend und dauerhaft: Opfer leiden unter psychischen Traumata, Reputationsschäden, Beziehungsbrüchen und in manchen Fällen Jobverlust. Anders als gestohlene Privatfotos können Deepfakes aus öffentlich zugänglichen Fotografien erstellt werden.
Von Unterhaltung zu Betrug
Über NCII hinaus werden Deepfakes zunehmend für Finanzbetrug eingesetzt. Der Sumsub-Bericht 2023 dokumentierte eine Verzehnfachung der Deepfake-Betrugsopfer in einem einzigen Jahr, konzentriert im Fintech- und Kryptosektor. Ein wegweisendes Ereignis 2024 in Hongkong: Kriminelle nutzten Deepfake-Videokonferenzen zur Imitation eines CFO in einem Mitarbeitergespräch und überzeugten so die Finanzabteilung, 200 Millionen Hongkong-Dollar (25,6 Millionen US-Dollar) zu überweisen.
Politische und gesellschaftliche Risiken
Deepfakes wurden in politischen Kontexten eingesetzt, um falsche Aussagen von Kandidaten und Staatsoberhäuptern zu erzeugen. Dokumentierte Fälle umfassen synthetisches Audio von US-Präsident Biden (Januar 2024), das Wähler von der Abstimmung abhalten sollte, Deepfake-Videos des ukrainischen Präsidenten Selenskyj sowie falsche Prominenten-Endorsements für Finanzprodukte. Das Weltwirtschaftsforum hat Deepfakes als eines der zehn kurzfristigsten globalen Risiken eingestuft.
Deepfakes vs. KI-generierte Bilder heute
Deepfakes sind ein Teil der breiteren Welle KI-generierter Medien, aber die meisten KI-Bilder sind harmlos. Deepfakes unterscheiden sich durch das Einwilligungsproblem: Die große Mehrheit existiert, um bestimmten realen Menschen zu schaden. Beide Zahlen steigen.
Entwicklung: Deepfakes seit 2018
Die Deepfake-Erstellung stieg von rund 8.000 erfassten Videos 2018 auf über 100.000 monatlich 2024, während Erstellungswerkzeuge vom Serverraum auf das Smartphone wanderten.
| Jahr | Rate | Geschätzt pro Tag | Kontext |
|---|---|---|---|
| 2018 | 1.00/hr | 24 | Technology emerges publicly |
| 2019 | 0.80/hr | 19 | 550% growth projected |
| 2020 | 8.00/hr | 192 | Doubling every 6 months |
| 2023 | 69/hr | 2K | 10× incident surge; +704% face-swap injection attacks (iProov) |
| 2024 | 139/hr | 3K | Mainstream fraud tool; $25M Hong Kong heist |
| 2025 | 380/hr | 9K | Mass-scale AI video tools; deepfake fraud industrialised |
| 2027 (forecast) | 1K/hr | 27K | AI video generation commoditised; real-time deepfakes possible |
Chronologie der Deepfake-Entwicklung
- 2014Generative Adversarial Networks (GANs) von Ian Goodfellow erfunden: die technologische Grundlage.
- 2017Erste öffentliche Deepfakes auf Reddit; DeepFaceLab als Open-Source-Software veröffentlicht.
- 2018Sensity AI beginnt systematische Erfassung; rund 8.000 Deepfake-Videos online katalogisiert.
- 201914.678 Deepfake-Videos erfasst; US-Kongress hält erste Anhörungen zu Deepfake-Desinformation ab.
- 2020Sensity zählt bis Jahresende 85.047 Deepfake-Videos; Zahlen verdoppeln sich alle 6 Monate.
- 2022Diffusionsmodelle (Stable Diffusion, DALL-E) senken Kosten für realistisches Fake-Material weiter.
- 2023Deepfake-Vorfälle steigen 10-fach in einem Jahr (Sumsub); Face-Swap-Deepfakes +704 % innerhalb 2023.
- 2024Deepfake-Videokonferenz stiehlt 25,6 Mio. USD in Hongkong; über 100.000 Deepfakes/Monat erstellt.
- 2025Rund 8 Millionen Deepfakes projiziert (britische Regierung, 16× mehr als 2023); 1,28 Mrd. USD nachgewiesene Betrugsverluste (Resemble AI).
Studien & Forschungsbelege
| Jahr | Studie / Befund | Wert | Quelle |
|---|---|---|---|
| 2018 | Sensity AI: erste systematische Kartierung; rund 8.000 Deepfake-Videos online zum Jahresende, 96 % nicht-konsensuelles Intimbildmaterial (NCII) | 8000 Deepfake-Videos online | Sensity AI |
| 2019 | 14.678 Deepfake-Videos online erkannt; 550 % Wachstum in den nächsten 5 Jahren prognostiziert; 96 % NCII | 14678 Deepfake-Videos online | Sensity AI |
| 2020 | Bis Dezember 2020 zählt Sensity 85.047 Deepfake-Videos; Zahl verdoppelt sich etwa alle 6 Monate | 85047 kumulativ erfasste Deepfake-Videos | Sensity AI |
| 2022 | Sumsub: Baseline der Deepfake-Vorfälle; Nordamerika verzeichnet anschließend +1.740 % Jahreswachstum 2022→2023 | - | Sumsub |
| 2023 | Globale Deepfake-Vorfälle steigen 2022→2023 um das Zehnfache; NA +1.740 %, APAC +1.530 %, EU +780 % | 10 × Wachstum vs. 2022 | Sumsub |
| 2023 | 95.820 Deepfake-Videos online gefunden; 98 % NCII; Face-Swap-Deepfakes +704 % H1→H2 2023 | 95820 Deepfake-Videos online | Home Security Heroes |
| 2024 | Über 100.000 Deepfake-Videos pro Monat erstellt; Kryptosektor liefert 88 % der Betrugs-Deepfakes | 1200000 Deepfake-Videos/Jahr (Schätzung) | Home Security Heroes |
| 2025 | Resemble AI 2025: 1.567 verifizierte Betrugsfälle; 296,4 Mrd. kombinierte Medieneindrücke; 1,28 Mrd. USD dokumentierte Verluste. Britische Regierung: ~8 Mio. Deepfakes 2025 projiziert (16× vs. 500.000 in 2023) | 1567 verifizierte Betrugsfälle 2025 | Resemble AI |
In der Perspektive
Bei 380 Deepfakes pro Stunde (2025) entsteht statistisch alle 9 Sekunden ein neues Deepfake-Video.
Die rund 8 Millionen für 2025 projizierten, im Netz geteilten Deepfakes würden bei einer Minute Länge je Video rund 15 Jahre Dauerlauf füllen (etwa 133.000 Stunden).
98 % aller Deepfake-Videos sind nicht-konsensuell und richten sich überwiegend gegen Frauen.
Häufige Fragen
- Wie viele Deepfake-Videos werden täglich erstellt?
- Laut Projektion der britischen Regierung (2025) beläuft sich die modellierte Erstellungsrate auf rund 380 pro Stunde, das sind etwa 9.100 täglich. Dieser Wert wird aus den ~8 Millionen projizierten, im Netz geteilten Deepfakes extrapoliert (2023: 500.000) und erfasst nur öffentlich indizierte Inhalte. Private Erstellung über Smartphone-Apps ist nicht enthalten, die tatsächliche Zahl liegt daher wahrscheinlich deutlich höher.
- Welcher Anteil der Deepfakes ist nicht-konsensuell?
- Studien zeigen konstant, dass 96 bis 98 % der im Netz kursierenden Deepfake-Videos nicht-konsensuelles Intimbildmaterial (NCII) sind, das überwiegend Frauen betrifft. Ein Bericht von Security Hero (2023) bezifferte den Anteil auf 98 %.
- Wie hat sich die Deepfake-Lage seit 2018 verändert?
- Von Ende 2018 bis Ende 2020 erfasste Sensity AI 85.047 Deepfake-Videos online, mit einer Verdopplung etwa alle sechs Monate. Bis 2023 stiegen die Vorfälle laut Sumsub um das Zehnfache in einem Jahr. Erstellungswerkzeuge wurden günstiger und einfacher: Was 2018 einen Server und Monate erforderte, läuft heute in Minuten auf einem Smartphone.
- Welche Branchen sind am stärksten von Deepfake-Betrug betroffen?
- 2023 entfielen 88 % aller erfassten Deepfake-Betrugsfälle auf den Krypto- und Fintech-Sektor (Sumsub). Deepfakes werden zunehmend zur Umgehung von Identitätsprüfungen (KYC), für Investmentbetrug mit gefälschten Prominenten-Empfehlungen und für Unternehmensbetrug eingesetzt.
- Können Deepfakes erkannt werden?
- Aktuelle KI-Erkennungstools erreichen unter Laborbedingungen 80 bis 90 % Genauigkeit; im realen Einsatz liegt die Quote niedriger. Menschen erkennen Video-Deepfakes im Durchschnitt nur in rund 57 % der Fälle richtig, kaum besser als Zufallsrate. Erkennungstechnologie befindet sich in einem Wettrüsten mit der Generierungstechnologie.
Cite this rate
AnythingCounter derived rate, last checked October 2026: about 380 videos per hour (about 9,120 videos per day).
Method: Based on Resemble AI 2025, converted to a per-hour rate (daily total ÷ 24).
Suggested citation: AnythingCounter, "Deepfakes unleashed," October 2026, https://anythingcounter.com/deepfake-statistics
Primary source: Resemble AI.
Wie diese Zahl berechnet wird — und wie verlässlich sie ist
Die Live-Rate von 380/Std. ist eine AnythingCounter-Extrapolation aus der Projektion der britischen Regierung von rund 8 Millionen im Netz geteilten Deepfakes für 2025 (16× mehr als geschätzte 500.000 in 2023). Die jährliche Neuerstellungsrate wird aus dieser Wachstumskurve extrapoliert: rund 3,3 Millionen neue Deepfakes jährlich ÷ 365 Tage ÷ 24 Stunden ≈ 380/Std. Security Heroes 2023-Basis (100.000+/Monat = 139/Std.) dient als Vergleichsjahr. Beide Berichte erfassen nur öffentlich indizierte Inhalte; private Erstellung über Smartphone-Apps wird nicht erfasst.
AnythingCounter leitet die Rate aus der Projektion der britischen Regierung (2025) ab, ergänzt um Resemble AIs Deepfake Threat Report (Verluste) sowie Security Heros State of Deepfakes 2023, der auf der Analyse von 95.820 Deepfake-Videos aus 85 Kanälen und über 100 Websites basiert. Der Wert von 380/Std. ist aus der jährlichen Erstellungstrajektorie modelliert (~3,3 Millionen neue Deepfakes pro Jahr), kein direkt gemessener Stundenwert. Sensity AI liefert die historischen Daten von 2018 bis 2020. Alle Zahlen sind Untergrenzwerte: Erstellungen über Smartphone-Apps werden von keinem dieser Berichte erfasst.
Quellen: siehe unten. Mehr dazu auf der Methodik-Seite.
Quellen
Sensity AI - The State of Deepfakes 2020 – Sumsub - Global Deepfake Incidents Research 2023 – Home Security Heroes - State of Deepfakes Report 2023 – CyberPeace - Deepfake Pornography Report – Resemble AI - 2025 Deepfake Threat Report.
Einen Blick wert... Erzeugte KI-Bilder – Geteilte Falschnachrichten (Fake News) – Online-Betrugsopfer.