Die Extrapolation von Kanalzustandsinformationen (CSI) ist eine effektive Methode zur Erfassung von CSI, die für die Optimierung der Leistung von Kommunikationssystemen der sechsten Generation (6G) entscheidend ist. Traditionelle Methoden zur Kanalschätzung stoßen aufgrund des steigenden Aufwands in hochmobiler, extrem großflächiger MIMO-Umgebungen (EL-MIMO) und Mehrband-Systemen an ihre Grenzen. CSI-Extrapolationstechniken mildern diese Herausforderungen, indem sie teilweise CSI verwenden, um vollständige CSI abzuleiten und so den Aufwand erheblich zu reduzieren. Diese Arbeit bietet eine umfassende Übersicht über den aktuellen Stand, die Herausforderungen und zukünftige Forschungsrichtungen der CSI-Extrapolation. Zunächst werden die spezifischen Leistungsmetriken für die CSI-Extrapolation in 6G analysiert, gefolgt von einer Überprüfung sowohl modellgetriebener als auch KI-gesteuerter Ansätze für die Extrapolation in Zeit-, Frequenz-, Antennen- und Multidomänen. Die vielversprechenden KI-gesteuerten Methoden werden hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Erfüllung der Leistungsanforderungen untersucht, und es werden offene Datensätze und Simulatoren vorgestellt, die zur Schulung leistungsstarker KI-Modelle verwendet werden können. Abschließend werden die kritischen Herausforderungen der bestehenden Forschung diskutiert und Perspektiven für zukünftige Forschungsarbeiten vorgeschlagen.