
SUPER II: das Modell und die Rechenplattform
Die Plattform SUPER II wurde vom Team von Super Intellect entwickelt. Ein Kern auf Modellen der Spitzenklasse, darum Planung, Ergebnisprüfung, Werkzeuge und eigene Arbeitsumgebungen für KI-Mitarbeiter.
Grafikspeicher braucht eine einzige Arbeitskopie eines Modells dieser Klasse. Das sind mehr als 2 TB
verbraucht der Beschleuniger-Cluster, auf dem solche Modelle laufen
läuft der Cluster rund um die Uhr mit aktiver Last- und Kühlungssteuerung
Die Angaben zur Rechenplattform gelten für die Modellklasse, auf der SUPER II arbeitet.
Warum SUPER II kostenpflichtig ist
Ein Modell dieser Klasse passt in keinen einzelnen Computer. Es braucht einen Beschleuniger-Cluster, Strom, Kühlung und Menschen, die sich darum kümmern. Das sind reale Kosten in jeder Stunde.

Das Modell passt nicht auf eine Grafikkarte
- Starke Gaming-Grafikkartebis 32 GB
- Beschleuniger der Klasse NVIDIA H200141 GB
- Beschleuniger der Klasse NVIDIA B300288 GB
- Eine Arbeitskopie des Modellsetwa 2100 GB
Das sind etwa 15 Beschleuniger der Klasse H200, nur um eine Kopie des Modells im Speicher zu halten. Dazu Server, Netzwerk, Strom und Kühlung drumherum.
Woraus sich der Preis eines KI-Mitarbeiters zusammensetzt
- 01
Rechenleistung
Beschleuniger der Klasse NVIDIA H200, B200 und B300. Die Clusterleistung wird zwischen den Aufgaben der Kunden geteilt.
- 02
Energie und Kühlung
Dutzende Kilowatt rund um die Uhr, aktive Kühlung und Laststeuerung.
- 03
Eigene Umgebung
Jeder bezahlte Mitarbeiter hat eine eigene Windows-Maschine mit Browser und Programmen.
- 04
Betreuung
Updates, Monitoring, Sicherheit und Support während der Geschäftszeiten.
Deshalb liegt der Preis eines KI-Mitarbeiters nahe an den Kosten für Rechenleistung und Betrieb. Sie zahlen nicht für einen Chat-Zugang, sondern für Arbeitskraft, die Ihre Aufgaben rund um die Uhr erledigt.

Ein Durchbruch darin, wie Unternehmen mit KI arbeiten
KI soll nicht nur im Chat antworten, sondern arbeiten: Aufgaben übernehmen, in Programmen handeln und über das Ergebnis berichten. Dafür entwickelt das Team von Super Intellect die Plattform SUPER II.
KI-Teams
Mitarbeiter für bestimmte Rollen, die wie eine Abteilung zusammenarbeiten.
Eigene Umgebungen
Jeder bezahlte Mitarbeiter hat seine Windows-Umgebung: Browser, Programme, Dateien.
Schwärme
Eine große Aufgabe wird auf mehrere Mitarbeiter verteilt und parallel erledigt.
Autonomes Arbeiten
Der Mitarbeiter plant seine Schritte selbst, arbeitet rund um die Uhr und stimmt wichtige Aktionen mit Ihnen ab.
Der Weg einer Aufgabe durch SUPER II
Der Kern denkt und entscheidet. Schnelle Modelle erledigen Kleinarbeit, Werkzeuge liefern Fakten und Dateien. Vor der Antwort wird alles geprüft.
- 1
Anfrage
Sie beschreiben die Aufgabe in Worten, wie für einen Mitarbeiter.
- 2
SUPER II plant
Teilt die Aufgabe in Schritte und wählt die Ausführenden.
- 3
Modellkaskade
Mikroaufgaben gehen an schnelle kompakte Modelle.
- 4
Werkzeuge
Fakten aus dem Netz, der Wissensbasis und der Arbeitsumgebung. Berechnungen laufen über ein Rechenwerkzeug.
- 5
Prüfung und Ergebnis
SUPER II prüft die Arbeit und liefert ein fertiges Ergebnis: eine Tabelle, eine Datei oder einen Bericht.

Ein KI-Mitarbeiter arbeitet wie ein Mensch am Computer
Nicht nur über APIs, sondern in einer echten Windows-Umgebung mit Browser und Programmen. Sie sehen den Bildschirm und können die Arbeit jederzeit stoppen.
- Jeder KI-Mitarbeiter arbeitet in seiner eigenen Windows-Umgebung
- Öffnet Websites, Kundenkonten und Programme so, wie es ein Mensch tut
- Der Bildschirm der Umgebung ist im Kundenkonto sichtbar: Screenshots alle paar Sekunden
- Versendet E-Mails, veröffentlicht und zahlt nur nach Ihrer Bestätigung
- Getrennte Browserprofile für die Arbeit mit mehreren Konten
- Dateien und Zugänge bleiben in der Umgebung und vermischen sich nicht mit anderen Kunden

SUPER II für Robotik
Ein KI-Kern für Roboter und automatisierte Systeme: Lager, Produktion, Serviceroboter, Drohnen und smarte Gebäude.
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Warum ist SUPER II kostenpflichtig?
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Warum nicht ein großes Modell für alles?
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Werden meine Daten zum Training verwendet?
Warum rechnet ein Werkzeug und nicht das Modell?

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