Stellen Sie sich vor ...

... heutige LLM - KI ist wie ein Professor in Übersee, den Sie für jede einzelne Antwort teuer per Satellit anrufen müssen. Das kostet viel Geld, verbraucht Unmengen an Strom und macht Sie völlig abhängig von der Leitung nach Amerika. Unser neues KI-Verfahren macht etwas völlig anderes: Wir lassen den Professor nicht die Arbeit machen, sondern wir lassen ihn ein perfektes Handbuch schreiben. Diesen Prozess nennen wir „Kompilieren": Wir verwandeln das flüchtige Wissen der KI in eine feste, logische Arbeitsanweisung. Das Ergebnis ist eine kleine, hochmoderne Software-Maschine, die keinen Professor und keine Cloud mehr braucht. Sie läuft direkt auf Ihren vorhandenen, herkömmlichen Büro-Rechnern (CPUs), statt auf teuren Spezial-Chips (GPUs). Dadurch sinken Ihre laufenden Kosten drastisch, da Sie keine „Miete" mehr für Rechenpower zahlen müssen. Ihre Daten verlassen niemals Ihr Haus, weil die Intelligenz nun fest in Ihren eigenen Geräten eingebaut ist. Unser neues Verfahren macht KI also von einer teuren Dienstleistung zu einem festen Werkzeug, das Ihnen als Unternehmen ganz allein gehört. Es ist deutsche Ingenieurskunst, die aus vager KI-Sprache präzise, effiziente und sichere Industrie-Logik macht. Powered by …

Cogniologic GmbH Berlin

Die Cogniologic GmbH mit Sitz in Berlin bietet bisher mit Einsteino klassisch LLM-basierte KI-Agenten im Gesundheitswesen an und arbeitet seit mehreren Jahren mit einem interdisziplinären Team an der Lösung eines der zentralen Probleme der Informatik = der direkten Transformation von menschlichem Wissen in ausführbare, verlässliche Logik.

Mit einem patentrechtlich geschützten Verfahren ist der Cogniologic GmbH Anfang 2025 etwas gelungen, das sich fundamental von heutigen neuronalen Netzen und Large Language Models unterscheidet. Es ermöglicht, KI-Wissen gezielt zu kompilieren in deterministische, kompakte und energieeffiziente Software-Maschinen, die lokal betrieben werden können.

Technologische Basis dafür ist eine industriell multipel einsetzbare Einsteino-Plattform, die wir 2026 bauen wollen. Diese erzeugt neuartige, autonom handelnde Einsteino-KI Agenten, die Large Language Models ausschließlich zum Lernen und zur Supervision nutzen. Später, im operativen Betrieb, überall in Industrie, Handel und Dienstleistung, arbeiten die neuartigen Einsteino-KI Agenten stabil, sicher und LLM-unabhängig – und greifen nur bei neuen uneindeutigen Situationen auf externe KI-Unterstützung zurück.

Der Vorteil: Im Betrieb sinken je nach Use Case Rechenzeit und Energieverbrauch drastisch, bei weniger Cloud-Abhängigkeit und regulatorischen Risiken.

Erste Plattform-Komponenten sind in der Entwicklung. Der Fokus liegt 2026 auf der Fertigstellung der Einsteino-Plattform und der skalierbaren Markteinführung. Die Cogniologic GmbH befindet sich damit in der Late-Seed-Phase mit Übergang zur Series A und will mit Investoren und Partnern eine glänzende Zukunft für KI made in Germany gestalten.

Gespräch mit Masoud Amri und Jens Richter

Warum die Cogniologic GmbH das attraktivste Investment im KI-Sektor ist:

Radikale Margen-Expansion:
Wir entkoppeln Wachstum von Infrastrukturkosten. Unsere neuen KI Agenten laufen auf der vorhandenen Hardware des Kunden. Unsere Grenzkosten pro Nutzer gehen gegen Null.

Deterministik statt Halluzination:
Für Banken, Versicherungen und die Industrie ist „Wahrscheinlichkeit" kein Geschäftsmodell. Wir liefern revisionssichere, exakte Logik, die den strengsten regulatorischen Anforderungen genügt.

Echte Souveränität:
Wir bieten die erste Lösung für „Sovereign AI". Die Intelligenz wird einmal kompiliert und gehört danach dem Kunden – 100 % On-Premise, 100 % datenschutzkonform, 100 % autonom.

Was ist technisch neu?

Wir aktivieren Milliarden bereits existierender CPUs in Rechenzentren, Routern und Industriesteuerungen und verwandeln „alte" Hardware in moderne KI-Knoten. Der Kern ist der Kompilierungsprozess unserer Software-Maschine: Probabilistisches LLM-Wissen wird in feste logische Einsteino KI-Agenten-Strukturen überführt.

Warum ist das effizienter als heutige KI-Agenten?

Heutige Agenten führen bei jeder Anfrage LLM-Inferenz aus. Unsere neuen KI Agenten führen vorab kompiliertes Wissen aus und greifen nur bei Ambiguität auf LLMs zurück. Der teure, energieintensive Dauerbetrieb entfällt. Die Einsteino-Plattform macht LLMs drastisch ökonomischer für Unternehmen.

Ist das skalierbar oder Projektgeschäft?

Die Plattform ist universell einsetzbar. Nach der Entwicklung können beliebig viele Kunden, Branchen und LLM-Prozesse bedient werden – ohne erneute Grundentwicklung.

Wer sind potenzielle Kunden?

Einfach alle: Industrie, Automotive, Telekommunikation, Handel, Banken, Versicherungen, Softwareanbieter - und Robotik .

Wie schützt ihr euch vor Nachahmern?

Grundsätzlich ist die Idee der „Modell-Destillation" in der Forschung bekannt. Aber: Der Teufel steckt im Detail. Wie man die Logik so extrahiert, dass sie revisionssicher und deterministisch bleibt, ohne dass die Intelligenz verloren geht – das ist das „Geheimrezept".

Die Einsteino-Plattform ist als Verfahren patentrechtlich geschützt.

Executive Summary

Entwicklungsprojekt Einsteino-Plattform

Ziel des Entwicklungsprojekts ist der Aufbau einer industrietauglichen, modularen Kompilierungsplattform, die Wissen aus Large Language Models automatisiert in deterministische, CPU-basierte KI-Agenten überführt. Diese Plattform bildet das technische Fundament für alle zukünftigen Einsteino-Anwendungen und -Produkte.

Die Plattform wird bewusst mit einem kleinen Team hochqualifizierter Senior-Entwickler realisiert, das LLMs intensiv als Entwicklungs- und Qualitätssicherungswerkzeug nutzt. Dadurch lassen sich Entwicklungsaufwand, Iterationszyklen und Fehlerquoten signifikant reduzieren, ohne die Kontrolle über Architektur und IP aus der Hand zu geben.

Der geplante Entwicklungszeitraum beträgt ca. 12 Monate. Das Projekt umfasst den Aufbau des Einsteino-Kerns (Runtime, Logik-Engine, Agentenmodell), die Modularisierung der Kompilierung, standardisierte Schnittstellen sowie Test-, Audit- und Deployment-Mechanismen. Das veranschlagte Budget liegt bei ca. 5,5 Mio Euro und fließt nahezu vollständig in die Entwicklung proprietärer Kerntechnologie. Ergebnis ist eine wiederverwendbare Plattform, mit der sich alle Arten von KI-Agenten reproduzierbar, skalierbar und wirtschaftlich erzeugen lassen. Das Entwicklungsprojekt schafft damit eine dauerhafte technologische Basis, auf der Anwendungen, Branchenlösungen und Partnerschaften effizient aufgebaut werden können.

Einsatzfelder

Alles-App (Personal AI / Consumer Scale)

Alle großen LLM-Anbieter verfolgen die Vision der „Alles-App" – einer digitalen Privatsekretärin für Alltag, Finanzen und Konsum. Der Engpass: gigantische Cloud-Kosten, hoher Energieverbrauch und schlechte Skalierbarkeit.

Einsteino löst dieses Problem strukturell durch die Trennung von Verständnis und Ausführung.

LLMs verstehen Vorlieben einmalig, Einsteino kompiliert daraus lokal laufende, deterministische Agenten.

Diese arbeiten dauerhaft auf CPU-Infrastruktur, ohne ständige LLM-Abfragen.

Ergebnis: Millisekunden-Latenz, minimale Kosten, lange Batterielaufzeit.

Damit wird eine massentaugliche Alles-App erstmals wirtschaftlich realisierbar.

Banken & Versicherungen

Finanz- und Versicherungsunternehmen benötigen Determinismus, Revisionssicherheit und Datensouveränität – genau dort scheitern klassische LLMs.

Einsteino nutzt LLMs nur zum Lernen regulatorischer Regeln und Richtlinien.

Die operative Entscheidung erfolgt durch deterministische CPU-Agenten, vollständig nachvollziehbar.

Anwendungen reichen von Kreditprüfung und Underwriting bis zu sicherem Kundensupport.

Sensible Daten verlassen niemals das eigene Rechenzentrum.

Ergebnis: BaFin-taugliche KI, skalierbar ohne Cloud-Abhängigkeit.

Automobilindustrie

Heute dienen LLMs im Fahrzeug primär als Cloud-basierte Sprachschnittstelle – teuer, langsam und abhängig.

Einsteino ergänzt diesen Ansatz durch lokale, deterministische KI-Agenten im Fahrzeug.

Wissen wird einmal gelernt und anschließend offline, CPU-basiert ausgeführt.

Das LLM wird nur bei Neuheit oder Ambiguität genutzt.

Vorteile: Millisekunden-Reaktion, Offline-Fähigkeit, volle Datenhoheit.

Hersteller senken Kosten, Energieverbrauch und behalten die Kontrolle über ihre KI.

KI-Telefon-Agenten

Aktuelle KI-Telefon-Agenten verursachen hohe variable Kosten durch permanente LLM-Nutzung.

Einsteino fungiert als Veredelungsschicht: Gesprächslogik wird gelernt und kompiliert.

Der Agent läuft anschließend lokal auf Standard-CPUs, ohne Token-Verbrauch.

LLMs werden nur noch bei Ausnahmefällen genutzt.

Ergebnis: bis zu 90 % geringere Kosten pro Anruf.

Damit werden KI-Telefon-Agenten erstmals hochprofitabel skalierbar.

Produktion & Industrie 4.0

In der Produktion sind Millisekunden, Determinismus und Energieeffizienz entscheidend.

Einsteino-Agenten laufen direkt auf Maschinen-CPUs – ohne Cloud-Latenz.

LLMs dienen nur zur Wissensextraktion, nicht zur Laufzeitentscheidung.

Das Ergebnis ist null-halluzinierende, reproduzierbare Prozesslogik.

GPU-Energieverbrauch entfällt nahezu vollständig.

So entstehen selbstoptimierende Maschinen: lernfähig wie Menschen, aber präzise, lokal und zuverlässig wie ein Uhrwerk.