KI-Mesh · Made in Oberpfalz · Beta
Member of GemeinsamKI.deJeder Rechner wird zur KI-Rechenmaschine.
Gemeinsam mit meinem Kollegen Deniz Fritsch habe ich GemeinsamKI.de gebaut: das deutsche KI-Mesh, in dem Macs, Windows-PCs und Linux-Rechner ihre freie Rechenleistung teilen — und zusammen eine KI bilden, die in Deutschland bleibt. Wer teilt, nutzt mit.
AutorMatthias EgerManager für angewandte KI-Transformation (IHK)Gemeinsam gebaut
Die Rechner stehen schon da.
Der Büro-PC wartet, bis jemand tippt. Die Workstation rendert zweimal pro Woche. Der Mac des Chefs schläft ab 18 Uhr. Bezahlte Rechenleistung, die nichts tut — während derselbe Betrieb jeden Monat Geld an ein Rechenzentrum in den USA überweist, damit dort eine KI seine Texte liest. Das Mesh dreht das um: Es macht aus vielen kleinen Rechnern einen großen, über einen Hub in Deutschland.
Anschließen: Agent laden, Assistent durchklicken — Mac, Windows oder Linux. Freigeben: Play, Stop oder Zeitplan, etwa nur nachts; du bestimmst, wie viel Speicher geteilt wird. Mitnutzen: alle Modelle im Mesh — im Chat, in VS Code und über eine OpenAI-kompatible API. Und Stop heißt Stop.
Was das Mesh deinem Betrieb bringt.
Sieben Punkte, nüchtern aufgeschrieben. Was technisch dahintersteckt, steht im Whitepaper — mit Rechenbeispiel und der Liste dessen, was das Mesh noch nicht kann.
Vorhandene Rechner werden zur KI.
Kein neuer Server, kein Rechenzentrum, kein Abo pro Kopf. Ein Mac mit 48 GB bewegt Modelle bis etwa 60 Milliarden Parameter — drei davon sind für einen Betrieb mehr KI, als er an einem normalen Tag braucht.
Personendaten bleiben bei dir.
Eine Clearingstelle ersetzt Namen, Adressen und Kontodaten durch Platzhalter, bevor ein fremdes Gerät den Text sieht. Hub und Chat laufen auf Servern in Deutschland.
Rechenzeit, wenn der Betrieb schläft.
Nachts, nach Feierabend, am Wochenende: Die Rechner teilen, wenn sie sonst nichts tun. Tagsüber bleibt die volle Leistung beim Mitarbeiter. Der einzige laufende Posten ist der Strom.
Offene Modelle ohne Lock-in.
gpt-oss-20b, Qwen3 32B, Gemma 3 27B, Mistral Small 24B — lokal lauffähig, frei wählbar. Niemand kann dir das Modell abschalten, das deine Abläufe trägt.
Eine API für eigene Werkzeuge.
OpenAI-kompatibel: Dokumentenmanagement, Angebots-KI oder der Assistent mit eigenen Daten lassen sich mit anderer Adresse und anderem Schlüssel aufs Mesh umstellen — ohne Umbau.
Dein Betrieb als eigener Kreis.
Im Cluster rechnen nur deine Geräte für deine Leute: Mitglieder per Einladung, Geräte per Code, verwaltet im Hub — ohne eigenen Server. Für Praxen und Kanzleien gibt es den strengeren Schutzcluster.
Netzwerk, PCs, Knoten — ein Ansprechpartner.
Ein Mesh ist nur so gut wie das Netzwerk darunter. Ich baue es auf, richte die Rechner ein, schließe sie als Knoten an und verbinde die Werkzeuge, die dein Betrieb braucht.
Alles im Detail, mit Rechenbeispiel: Whitepaper „Das KI-Mesh“ als PDF ↗
Datenschutz by Design: erst schützen, dann rechnen.
Datenschutz ist im Mesh kein Anhang, sondern Teil der Architektur (Art. 25 DSGVO). Herzstück ist die Clearingstelle — ein Regelwerk ohne Cloud und ohne KI-Modell, das in fünf Schritten arbeitet:
- Erkennen. 21 Arten personenbezogener Angaben: Namen mit Kontext, E-Mail, Telefon, IBAN, Steuer-ID, Versichertennummern, Kfz-Kennzeichen, Adressen, Geburtsdaten, IP-Adressen, Zugangsdaten und mehr.
- Ersetzen. Aus „Petra Wagner“ wird [[PER_1]], aus der IBAN [[IBAN_1]]. Im Code-Modus bleiben Ersatzwerte formatgleich, damit Programme weiterlaufen.
- Prüfen. Ein Wächter prüft den ersetzten Text unabhängig ein zweites Mal.
- Rechnen. Nur die bereinigte Fassung geht an ein Gerät im Mesh — bevorzugt an ein vertrautes. Drei Vertrauensstufen regeln, welches Gerät Klartext sehen darf: A vertraut (mit AVV), B Verschwiegenheit (Knotenvertrag), C offen (Community).
- Zurückführen. Die Platzhalter in der Antwort werden erst bei dir wieder durch die echten Angaben ersetzt. Kein Gerät erfährt, wer gefragt hat.
Pseudonymisieren ist nicht Anonymisieren. Ein Name ohne erkennbaren Kontext kann dem Regelwerk entgehen, Bilder lassen sich nicht schützen, und Gesundheits- oder Mandantendaten gehören nicht in den Chat — dafür gibt es den Schutzcluster mit Igakuro. Dass GemeinsamKI diese Grenzen selbst so deutlich aufschreibt, ist für mich einer der wichtigsten Punkte am ganzen Projekt.
Ich baue KI-Tools. Das Mesh rechnet sie.
Gemeinsam mit Deniz Fritsch krempele ich gerade um, wie KI im Mittelstand gerechnet wird: nicht in einem fernen Rechenzentrum, sondern auf den Geräten, die ohnehin im Betrieb stehen. Die Werkzeuge, die ich für Betriebe baue — Dokumentenmanagement mit KI, automatische Angebotserstellung, der KI-Assistent mit eigenen Daten — sprechen die OpenAI-kompatible Schnittstelle des Mesh. Entwickelt wird mit GemeinsamKI Code direkt in VS Code; die Clearingstelle läuft dabei auf meinem Rechner, bevor etwas den Rechner verlässt.
Zwei Köpfe, ein Ansprechpartner.
Deniz Fritsch ist Ubiquiti Certified Partner, hat das Fach im Dienst bei der Bundeswehr gelernt und betreibt das eigene Rechenzentrum der ResultOS UG, die wir gemeinsam führen — Netzwerk, Hardware, Infrastruktur. Ich bringe Software, KI-Werkzeuge und die Prozesse im Betrieb mit. Den Auftrag und den kurzen Draht hast du trotzdem nur zu einer Person: zu mir.
GemeinsamKI.de ist ein Projekt der ResultOS UG (haftungsbeschränkt), Lohgasse 5, 95679 Waldershof, Amtsgericht Weiden i.d.OPf., HRB 6167. Geschäftsführer: Deniz Fritsch und Matthias Eger. Projektstart 2026. Impressum von GemeinsamKI.de ↗
Das Whitepaper: Das KI-Mesh.
16 Seiten, 1. Auflage, November 2026 — wie das Mesh funktioniert, was es einem Betrieb bringt, was es noch nicht kann. Frei als PDF, ohne E-Mail-Schranke.
Häufige Fragen
Was Betriebe vor dem Anschluss wissen wollen.
Was ist GemeinsamKI.de?
Ein KI-Mesh aus Rechnern in Deutschland: Macs, Windows-PCs und Linux-Rechner teilen freie Rechenleistung und bilden zusammen eine KI, die per Chat, in VS Code und über eine API nutzbar ist. Ein Projekt der ResultOS UG, die ich gemeinsam mit Deniz Fritsch führe.
Was heißt „Member of GemeinsamKI.de“?
Mein Betrieb ist Teil des Mesh: Meine Rechner rechnen mit, meine KI-Werkzeuge laufen darauf, und ich habe das Mesh mitgebaut. Das Label steht auf dieser Website überall dort, wo du prüfen sollst, womit ich arbeite.
Was bringt das Mesh meinem Betrieb?
Vorhandene Rechner statt Abo pro Kopf, Daten in Deutschland mit Clearingstelle für Personendaten, Rechenzeit nachts per Zeitplan, offene Modelle ohne Lock-in, eine OpenAI-kompatible Schnittstelle für eigene Werkzeuge und auf Wunsch ein eigener Cluster nur mit deinen Geräten.
Sind meine Daten im Mesh sicher?
Die Clearingstelle ersetzt Personendaten durch Platzhalter, bevor ein fremdes Gerät den Text sieht; ein Wächter prüft nach, drei Vertrauensstufen regeln, welches Gerät was bekommt. Verbindungen laufen per TLS, Hub und Chat auf Servern in Deutschland. Ehrlich gesagt: Das ist Pseudonymisierung, keine Anonymisierung. Bilder lassen sich nicht schützen, Gesundheits- und Mandantendaten gehören nicht in den Chat.
Was kostet das?
Die Beta von GemeinsamKI ist kostenlos; der Grundsatz lautet „Wer teilt, nutzt mit“. Den Strom zahlt, wer seinen Rechner bereitstellt — ein Rechenbeispiel steht im Whitepaper. Meine Leistung — Netzwerk, Einrichtung, Cluster, Anbindung — gibt es zum Festpreis nach Bestandsaufnahme.
Welche Rechner können mitmachen?
Macs mit Apple Silicon sind der Schwerpunkt der Beta; Windows- und Linux-Rechner mit Grafikkarte ab etwa 8 GB VRAM werden schrittweise angebunden. Ein Mac mit 48 GB Speicher bewegt Modelle bis etwa 60 Milliarden Parameter.
Wird mein Rechner dadurch langsamer?
Nur, während er rechnet. Play, Stop, Zeitplan und Speicherlimit bestimmst du selbst — zum Beispiel nur nachts oder nach Feierabend.
Erzähl mir, welche Rechner bei dir stehen.
Kostenloses Erstgespräch · Geräte-Check · Festpreis nach Bestandsaufnahme