DatAInsights-Founder erklären ihre Lösung gegen KI-Halluzinationen
Eine Lösung für ein KI-Problem, an dem Giganten wie Microsoft und Google bisher erfolglos arbeiten, kommt aus Wien. Die beiden Co-Founder René Heinzl und Markus Nissl erklären die Systematik hinter ihrer Idee.
Manchmal bleibt Verwunderung zurück. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert. Passend dazu führte vorige Woche René Heinzl, Co-Founder von datAInsights, im brutkasten-Talk aus, wie das passiert, wieso Halluzinationen ein großes Problem in dem Bereich darstellen und warum auch Microsoft und Google keine zufriedenstellende Lösung dafür finden. Sein Wiener Startup hat indes einen anderen Weg zu dieser Problembewältigung eingeschlagen und stützt sich dabei auf explizite statt auf implizite Fakten. Er und CEO Markus Nissl erklären.
DatAInsights-Founder: „Kann zur Unschärfe kommen“
Large Language Models (LLMs), die als Basis für Künstliche Intelligenz dienen, sind wie eine Zeichenkette aufgebaut. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und als Antworten auf Fragen liefern.
„Wenn als Beispiel Wien und Sehenswürdigkeiten in der Anfrage drinnen steht, hat die KI den Kontext ‚Wien‘ ein wenig verstanden“, sagt Nissl. „Sie weiß, es gibt Sehenswürdigkeiten in Wien, aber durch eine Unschärfe kann es dazu kommen, dass etwa Ergebnisse aus Salzburg ebenfalls ausgewiesen werden. Einfach weil es sich immer um eine Wahrscheinlichkeit handelt.“
Token-Prediction
Die aktuelle Technologie bei LLMs basiert in anderen Worten auf „Token-Prediction“, auf die das Modell zurückgreift, um die nächste Buchstabenfolge zu erstellen. Nissl erklärt das mit einem Beispiel, in dem man zwei unterschiedliche Leute darum bittet, einen Satz zu vervollständigen. „Jeder Mensch wird den Satz anders beenden“, sagt er. „Bei Firmendaten allerdings möchte ich nicht, dass eine falsche Zahl herauskommt, beim Umsatz oder dergleichen. Das war die Basis unserer Überlegung für unsere Lösung. Wir wollten echte Fakten, die nicht in Unschärfe geraten.“
DatAInsights mit explizitem Wissen
Die aktuellen Lösungen von u.a. Google oder Microsoft verwenden autoregressive Deep-Learning-Netzwerke, die stets das Problem haben, dass das nächste Wort falsch sein kann. Statt auf strukturiertes und globales Wissen zuzugreifen, extrahieren und nutzen diese Modelle implizites Wissen direkt aus den Daten, mit denen sie trainiert wurden.
„Die sind abgespeichert“, erklärt Heinzl. „Aber du musst sehr viel Text heranziehen und das LLM solange trainieren, bis es sie sich merkt. Da kann es passieren, das anderes wichtiger scheint. Wir hingegen verwenden explizite Fakten bzw. explizites Wissen, das dokumentiert ist. Da gibt es kein ‚falsch oder richtig‘. Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können.“
Investmentrunde noch vor dem Sommer?
Mit ihrer Lösung hat das KI-Startup in Österreich bereits für Aufsehen gesorgt und ist, wie die Founder erklären, unter Investor:innen gefragt. Man merke, dass man den großen Playern bei diesem Problem weit voraus sei.
In diesem Sinne gehört zu den nächsten Zielen von datAInsights eine kleine Investmentrunde bis zum Sommer aufzustellen, um das Produkt weiterzuentwickeln. Ende des Jahres soll eine größere Runde folgen.
„Die unverzichtbarste Maschine der Welt“ für KI stammt aus Europa. Der Vorsprung liegt woanders
Bei der VivaTech in Paris erklärte ASML-Chef Christophe Fouquet, warum ohne seine niederländischen Maschinen keine einzige KI existiert. Im selben Vortrag rechnete er aber vor, dass rund 80 Prozent der gewaltigen KI-Investitionen in die USA fließen und nur „ein bisschen" nach Europa. Das ist das eigentliche Dilemma des Kontinents: Er baut den unverzichtbaren Engpass, am Boom verdient er kaum mit.
„Die unverzichtbarste Maschine der Welt“ für KI stammt aus Europa. Der Vorsprung liegt woanders
Bei der VivaTech in Paris erklärte ASML-Chef Christophe Fouquet, warum ohne seine niederländischen Maschinen keine einzige KI existiert. Im selben Vortrag rechnete er aber vor, dass rund 80 Prozent der gewaltigen KI-Investitionen in die USA fließen und nur „ein bisschen" nach Europa. Das ist das eigentliche Dilemma des Kontinents: Er baut den unverzichtbaren Engpass, am Boom verdient er kaum mit.
Hier eine BU zur Maschine selbst, in zwei Schärfegraden:
Variante 1, kompakt für Social:
Oft als komplexeste Maschine der Welt bezeichnet: Eine EUV-Anlage von ASML besteht aus rund 100.000 Bauteilen und ist etwa so groß wie ein Bus. | (c) ASML
Es gibt Sätze, die mehr über die Lage Europas verraten als jedes Strategiepapier. Einer davon fiel auf der diesjährigen VivaTech, gesprochen von einem Mann, den man schwer des europäischen Selbstmitleids verdächtigen kann: Christophe Fouquet, CEO von ASML.
Fouquet war nach Paris gekommen, um zu erklären, wie ein Chip überhaupt entsteht, etwas, das fast jede und jeder im Publikum täglich nutzt, ohne es zu kennen. Im Zentrum steht die EUV-Lithografie und die Maschine dahinter, die laut Fouquet das Wall Street Journal im Dezember 2024 „die unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. Sie überträgt mit Licht feinste Strukturen auf den Wafer, die runde Siliziumscheibe, aus der später die einzelnen Chips geschnitten werden.
ASML ist der einzige Hersteller dieser Anlagen weltweit. Ohne sie entsteht kein einziger der fortschrittlichsten Chips, und ohne diese Chips läuft keine der KI-Anwendungen, über die in Paris vier Tage lang geredet wurde. „KI braucht Chips, und Chips brauchen EUV“, brachte es Fouquet auf der Bühne auf die einfachste Formel. So weit, so beeindruckend. Doch der Satz, der hängen blieb, war ein anderer.
Billionen fließen, aber nicht hierher
Fouquet skizzierte, was viele in der Branche längst als Gewissheit handeln: In den kommenden zwei bis drei Jahren werden Billionen in KI-Infrastruktur investiert, in Rechenzentren, Beschleuniger, Wafer. Es ist die erste Runde eines Aufbaus, der KI in jede Industrie tragen soll. Und dieser Aufbau hat eine klare Geografie. Laut BloombergNEF entstanden Ende September 2025 rund drei Viertel der weltweit im Bau befindlichen Rechenzentrumskapazität in den USA. Allein die fünf größten US-Hyperscaler, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle, haben für 2026 zusammen zwischen 660 und 690 Milliarden Dollar an Investitionen angekündigt, fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr. Fouquets Stegreifzahl von 80 Prozent steht also auf solidem Grund, und sein „Europa ein bisschen“ ebenso.
ASML-CEO Christophe Fouquet (links) und Siemens-Chef Roland Busch bei der VivaTech in Paris, wo beide über KI, Industrie und Europas technologische Wettbewerbsfähigkeit sprachen. (c) LinkedIn Christophe Fouquet / VivaTech
Man muss sich das auf der Zunge zergehen lassen. Der Chef von Europas strategisch wertvollstem Technologiekonzern, auf einer europäischen Bühne, vor einem europäischen Publikum, rechnet vor, dass der Kontinent beim wichtigsten Infrastrukturaufbau dieses Jahrzehnts eine Randnotiz ist. Das ist keine Klage eines Subventionsempfängers. Es ist die nüchterne Buchführung dessen, der die Maschinen liefert und daher genau weiß, wohin sie gehen.
Genau hier wird aus einem Technik-Vortrag eine Standortfrage.
Warum ausgerechnet ASML der Hebel ist
Die Wucht der Zahlen, die Fouquet auffuhr, macht klar, worum es geht. Jensen Huangs These „Moore’s Law is dead“ bedeutet in der Praxis: Statt einer Verdopplung der Transistoren alle zwei Jahre verlangt das KI-Zeitalter eine Verzehnfachung. Schon ein einzelner Blackwell-Chip von NVIDIA vereint 208 Milliarden Transistoren. Und der Hunger nach Silizium wächst rasant: Laut ASML beansprucht ein komplettes Blackwell-System heute die Kapazität von rund 50 Wafern, das für 2027 geplante Rubin-Ultra-System soll die fünffache Menge benötigen, also rund 250 Wafer pro System.
(c) ASML
Diese Explosion der Nachfrage trifft auf ein Nadelöhr, und das Nadelöhr heißt ASML. Die Komplexität der Technik ist dabei kein Marketing: Um das nötige EUV-Licht zu erzeugen, beschießt ASML laut Fouquet 60.000 Mal pro Sekunde ein winziges Zinntröpfchen mit Lasern und erzeugt ein Plasma von 220.000 Grad Celsius. Die Spiegel, die das Licht lenken, seien, so Fouquet, tausendmal präziser als jene des Hubble-Teleskops, präzise genug, um vom Boden aus eine Münze auf dem Mond anzupeilen. Vierzig Jahre Entwicklung, 1984 aus einem Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen hervorgegangen, stecken in diesem Vorsprung. Genau deshalb kann ihn so schnell niemand kopieren, und genau deshalb hängt die Welt an einem einzigen europäischen Unternehmen.
1984 als Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen gestartet, ist ASML heute Europas wertvollster Technologiekonzern. Im Bild der Hauptsitz im niederländischen Veldhoven. (c) ASML
Das ist die paradoxe Ausgangslage Europas: Es kontrolliert den unverzichtbaren Engpass der KI-Revolution, partizipiert am Wertzuwachs darüber aber nur am Rand.
Die europäische Gegenwette
Dass ASML diese Lücke kennt, zeigt sein eigener Schritt. Im September 2025 führte der Konzern mit 1,3 Milliarden Euro die Series-C-Runde von Mistral an, sicherte sich rund elf Prozent am Pariser KI-Champion und einen Sitz im Strategieausschuss. Bewertung der Runde: 11,7 Milliarden Euro. In Paris erklärte Fouquet die Logik dahinter mit einer These, die man sich merken sollte: Der eigentliche Wert von KI liege nicht im Modell, sondern in den Daten. ASML sitzt auf einem Datenschatz von rund 120 Petabyte, allein in den Fabs der Kund:innen entstehen 15 Terabyte pro Stunde. Mistral bekommt Zugang und bettet eigene Leute bei ASML ein, ASML bekommt maßgeschneiderte Modelle für Design, Fertigung und Forschung.
Im Reinraum von ASML im niederländischen Veldhoven entsteht die EUV-Lithografie, jene Maschine, die laut Fouquet das Wall Street Journal die „unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. (c) ASML
Es ist, auf dem Papier, die europäische Idealgeschichte: Der Engpass-Monopolist und der Hoffnungsträger der europäischen KI verbünden sich, statt das Geld nach Kalifornien zu tragen. Eine Wette auf Souveränität entlang der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.
Nur sollte man sich diese Wette ehrlich ansehen. Mistral ist gegenüber OpenAI und Anthropic weiterhin der kleinere Player, dessen Modelle ihren industriellen Mehrwert erst beweisen müssen. Und die Hardware, auf der am Ende alles läuft, kommt weiterhin von NVIDIA. Europa kontrolliert den Anfang der Kette, die Lithografie, und versucht nun, sich ein Stück der Mitte, die Modelle, zu sichern. Das Ende der Kette, die Beschleuniger und Rechenzentren, in denen das eigentliche Geld verdient wird, liegt anderswo.
Was Fouquets Rechnung für uns bedeutet
Die Botschaft aus Paris ist damit zweischneidig. Europa ist nicht abgehängt, im Gegenteil: Es hält mit ASML den einen Hebel, ohne den die gesamte KI-Welt stillstünde. Aber Hebel und Vorsprung sind nicht dasselbe wie Teilhabe am Wachstum. Solange der Großteil des Geldes anderswo investiert wird, bleibt der Kontinent der unverzichtbare Zulieferer einer Revolution, die anderswo zu Geld gemacht wird.
Die ehrliche Frage, die Fouquets Nebensatz aufwirft, ist nicht, ob Europa mitspielen kann. Es spielt längst mit, an der entscheidendsten Stelle. Die Frage ist, ob es bereit ist, aus einer Position der technologischen Unverzichtbarkeit endlich auch eine Position der wirtschaftlichen Stärke zu machen. Die Antwort darauf wird nicht in Veldhoven oder Paris gegeben, sondern in den Budgets der nächsten zwei, drei Jahre.
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