Stellen Sie sich vor ...

... heutige 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. Einsteino 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 um bis zu 90 Prozent, 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. Einsteino macht KI also von einer teuren Dienstleistung zu einem festen Werkzeug, das Ihnen ganz allein gehört. Es ist deutsche Ingenieurskunst, die aus vager KI-Sprache präzise, effiziente und sichere Industrie-Logik macht.

FAQ

"Was genau ist Einsteino?"

Antwort: Einsteino ist eine KI-Plattform, eine patentierte Software-Maschine die das Wissen aus Large Language Models in deterministische, ausführbare KI Agenten übersetzt. Diese arbeiten anschließend unabhängig von LLMs, energieeffizient und kontrollierbar auf CPU-basierter Infrastruktur.

"Ersetzt Einsteino LLMs?"

Antwort: Nein. LLMs werden gezielt zum Lernen und zur Supervision eingesetzt. Der teure, energieintensive Dauerbetrieb entfällt. Einsteino macht LLMs wirtschaftlich nutzbar, statt sie zu ersetzen.

"Was ist technisch neu?"

Antwort: Der Kern ist der Kompilierungsprozess unserer Software-Maschine: Probabilistisches LLM-Wissen wird in feste logische Agentenstrukturen überführt. Damit wird KI erstmals wie Software behandelbar – testbar, versionierbar und deterministisch.

"Warum ist das effizienter als heutige Agenten?"

Antwort: Heutige Agenten führen bei jeder Anfrage LLM-Inferenz aus. Einsteino- KI Agenten führen vorab kompiliertes Wissen aus und greifen nur bei Ambiguität auf LLMs zurück. Das reduziert Kosten, Energieverbrauch und Fehler drastisch.

"Wie groß ist der wirtschaftliche Hebel?"

Antwort: Der Betrieb von KI-Agenten kann je nach Use Case um bis zu 90 % günstiger werden. Gleichzeitig sinken Energieverbrauch, Cloud-Abhängigkeit und regulatorische Risiken.

„Warum ist noch niemand anderes darauf gekommen?"

Antwort: Weil das Silicon Valley an einem Miet-Modell arbeitet, nicht an einem Besitz-Modell. Cloud-Giganten verdienen an jeder Sekunde, in der Ihre GPUs glühen. Einsteino bricht dieses Kartell durch Effizienz.

„Verlieren wir durch die CPU-Kompilierung nicht an Flexibilität?"

Antwort: Im Gegenteil. Sie gewinnen Stabilität. Das LLM bleibt unser „Architekt". Wenn sich Anforderungen ändern, „schult" das LLM den Agenten innerhalb von Minuten nach. Der Unterschied: Im Betrieb läuft der Agent danach wieder deterministisch und sicher – ohne die Unberechenbarkeit einer permanenten Cloud-KI.

„Ist unsere CPU-Infrastruktur nicht zu schwach für KI?"

Antwort: Für das Training von Milliarden Parametern? Ja. Für die Ausführung von logisch kompilierter Intelligenz? Nein. Einsteino macht aus komplexen Wahrscheinlichkeiten hocheffizienten Code. Wir nutzen die Hardware, die Sie bereits bezahlt haben, statt neue, überteuerte GPU-Cluster zu mieten.

„Was ist mit der Sicherheit? Ist Open-Source-KI oder US-KI nicht weiter?"

Antwort: Wir nutzen das Beste aus beiden Welten. Wir nutzen die mächtigsten Modelle der Welt als „Lehrer", aber wir lassen sie nicht an Ihre Live-Daten. Durch die Trennung von Lernen (global) und Ausführen (lokal bei Ihnen) schaffen wir das sicherste KI-System der Welt: Ihre Daten verlassen nie das Haus.

"Ist Einsteino ein Patent oder könnte das jeder?"

Antwort: 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". Einsteino ist als Verfahren patentrechtlich geschützt.

„Wie lange dauert die Umstellung auf Einsteino wirklich?"

Antwort: Wir reden nicht von Jahren. Unser 100-Tage-Schlag ist darauf ausgelegt, innerhalb eines Quartals einen produktiven Use-Case zu liefern. Einsteino ist kein monolithisches Riesenprojekt, sondern eine präzise chirurgische Lösung für Ihre wichtigsten Prozesse.

Gespräch mit Masoud Amri und Jens Richter

Einsteino-Pilotprojekt

Mit dem Einsteino-Pilotprojekt ermöglichen wir Unternehmen, einen Einsteino-KI-Agenten praxisnah mit bestehenden KI-Lösungen zu vergleichen. Im Fokus stehen laufende Kosten, Betriebssicherheit, Datenhoheit und Leistungsfähigkeit – unter realen Bedingungen.

Der Ablauf auf einen Blick

1. Use-Case definieren (2–3 Wochen)

Gemeinsam wählen wir einen klar abgegrenzten Anwendungsfall (z. B. Kundenservice, Fachanfragen, Prozesslogik). Erfolgskriterien und Vergleichskennzahlen werden festgelegt.

2. Wissen kompilieren (4–6 Wochen)

Das benötigte Wissen wird mit Unterstützung von LLMs aufgenommen und anschließend in deterministische Einsteino-Logik kompiliert. Es entsteht ein autonomer KI-Agent, der lokal auf Standard-CPUs läuft.

3. Parallelbetrieb & Vergleich (4 Wochen)

Der Einsteino-Agent arbeitet parallel zur bestehenden KI-Lösung. Gemessen werden u. a. Kosten, Antwortzeiten, Stabilität, Energiebedarf und Datenflüsse.

4. Auswertung & Entscheidung (2 Wochen)

Alle Ergebnisse werden transparent zusammengefasst. Der Kunde erhält eine klare Entscheidungsgrundlage für Skalierung oder Roll-out.

Was Unternehmen typischerweise sehen

70–90 % geringere laufende KI-Kosten
Kein Cloud-Zwang, keine GPU-Abhängigkeit
Volle Datenhoheit im eigenen Haus
Stabiler, erklärbarer Betrieb

Rahmenbedingungen

Dauer: ca. 3–4 Monate
Aufwand: überschaubar, klar strukturiert
Kosten: projektbezogener Festpreis
Ergebnis: belastbarer Business-Case statt Theorie

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.

Gespräch mit Masoud Amri und Jens Richter

Einsteino-Unternehmenspilot (z.B. Automobil)

Ziel des Pilotprojekts ist der gemeinsame Aufbau einer souveränen, fahrzeuginternen Einsteino-Automobilplattform, die KI-Funktionalität erstmals deterministisch, offlinefähig und CPU-basiert im Fahrzeug verankert. Der Pilot dient nicht der Demonstration eines Tools, sondern der Validierung einer neuen KI-Architekturklasse für das Software-defined Vehicle.

Im Zentrum steht die kognitive Kompilierung: Wissen aus Large Language Models wird einmalig extrahiert und in kompakte, nachvollziehbare und revisionssichere Agentenlogik überführt. Diese Agenten laufen lokal auf vorhandener Fahrzeug-CPU-Hardware und sind im operativen Betrieb vollständig LLM-, Cloud- und GPU-unabhängig.

Der Pilot adressiert einen klar abgegrenzten Anwendungsbereich (z. B. Cockpit-Dialog, Navigation, Fahrzeugfunktionen) und vergleicht Einsteino im Parallelbetrieb mit bestehenden LLM-basierten Architekturen. Bewertet werden Latenz, Hardwarebedarf, Energieverbrauch, Betriebskosten, Ausfallsicherheit und Datenflüsse.

Die Entwicklung erfolgt gemeinsam mit den Fach- und Systemingenieuren des Unternehmens. Das entstehende Agentenwissen wird marken- und fahrzeugspezifisch kompiliert und verbleibt vollständig im IP-Ökosystem des Partners. Cogniologic liefert Plattform, Kompilierungsmechanismus und Methodik – keine Cloud-Abhängigkeit, kein Vendor-Lock-in.

Der Pilot ist bewusst kurz, messbar und entscheidungsorientiert angelegt (ca. 3–4 Monate). Ziel ist eine belastbare technische und wirtschaftliche Entscheidungsgrundlage für eine skalierte Plattformpartnerschaft.

Ergebnis des Pilotprojekts ist kein Prototyp, sondern ein funktionsfähiger, fahrzeugtauglicher Einsteino-Agent, der belegt:

lokale, deterministische KI im Fahrzeug ist realisierbar
der Rechen- und Energiebedarf signifikant sinkt (bis zu 90 %)
KI vom Cloud-Service zur besessenen Kerntechnologie wird

Der Pilot markiert den Übergang vom KI-Anwender zum KI-Besitzer – und schafft die Grundlage für eine langfristige, souveräne KI-Architektur im Fahrzeug.

Gespräch mit Masoud Amri und Jens Richter