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In November 2025, the first peer-to-peer dataspace transaction between Korea and Europe was completed, with L&F (Korea) sharing product carbon footprint data with the automotive division of a major European Tier 1. Orchestrated by Prof. Chaisung Lim of Konkuk University and enabled by T-Systems' Dataspace-as-a-Service, the exchange ran on the Eclipse Tractus-X stack with the IDSA protocol and Gaia-X trust framework — the same standards underpinning Catena-X. The transaction proves that sovereign, governed data sharing can now travel across regions and regulatory environments without centralising data or surrendering control. Beyond secure, trusted file transfer, it points to a strategic foundation for AI-ready data and new value-creation scenarios, including controlled collaboration across ecosystems and even between competitors.

Dieser Artikel beleuchtet den Übergang von Catena‑X (CX) in Nordamerika von Pilotinitiativen hin zu einer breiten Anwendung in der Automobilindustrie. Er positioniert CX als dezentrales Datenökosystem – ein „Internet für Daten“ –, das zentrale Herausforderungen wie Qualitätsmanagement, Nachhaltigkeits-Compliance und Batteriepass-Berichterstattung adressiert. Basierend auf Erkenntnissen aus der AIAG Catena‑X Konferenz und dem Supplier Onboarding Day in Detroit wird hervorgehoben, dass digitale Transformation und KI-Initiativen im Kern Datenherausforderungen sind, die häufig durch Fragmentierung über Organisationen und Lieferketten hinweg erschwert werden. Catena‑X bietet hierfür einen praxisnahen, geschäftsorientierten Ansatz, der vertrauenswürdige Dateninfrastruktur, einsatzbereite Anwendungsfälle sowie ein skalierbares Onboarding-Modell für Zulieferer kombiniert. Die Erfahrungen von Branchenführern zeigen, wie CX die Time-to-Value beschleunigt und Unternehmen befähigt, fragmentierte Daten in interoperable, vertrauenswürdige Datenflüsse zu transformieren – eine wesentliche Grundlage für generative KI, digitale Zwillinge und zukünftige digitale Geschäftsmodelle.

Die Hannover Messe 2026 zeigte die Konvergenz von Physical AI, Datenökosystemen und Industriepolitik. Der Artikel verdeutlicht, wie Dataspace-Technologie sowohl globale Datenökosysteme als auch Enterprise Dataspaces ermöglicht und damit die Grundlage für AI-Data-Readiness und das Extended Enterprise schafft.