LONDON (IT BOLTWISE) – Ghost geht aus dem Stealth-Modus und bringt mit „Core“ einen KI-Agenten-PC an den Start. Das Gerät bündelt eine NVIDIA-Rahmenkomponente der RTX-Pro-4000-Reihe, kostet 3.499 US-Dollar und soll KI dauerhaft ohne ständiges Nachfragen ausführen. Kernversprechen sind lokale Ausführung, verschlüsselte persönliche Daten und ein Schutzkonzept, das Netzwerkzugriffe prüft. Vorbestellungen starten, die Auslieferung ist für die letzte Oktoberwoche geplant.
Ghost, ein Startup um den 19-jährigen Gründer Zain Javaid, setzt beim Thema „Personal AI“ nicht auf eine neue App, sondern auf ein eigenständiges Hardware-Produkt: „Core“. Nach einem Jahr Entwicklungsarbeit ist das System aus dem Stealth-Modus heraus und erhält laut Ankündigung eine Seed-Finanzierung in Höhe von 11 Millionen US-Dollar, angeführt von Andreessen Horowitz. Für die Zielsetzung ist entscheidend, wie Core die Nutzerpersönlichkeit technisch in den Griff bekommen will: Statt KI-Workloads über die Cloud permanent neu anzustoßen, soll das Gerät als zentrale Schaltstelle für dauerhaft laufende KI-Agenten dienen, die Aufgaben erledigen und den Kontext des eigenen Lebens verstehen.
Im Kern adressiert Ghost damit ein Praxisproblem aus der „Modell aufrufen“-Logik vieler heutiger KI-Setups. Javaid beschreibt den typischen Umgang mit KI-Tools auf allgemeiner Hardware als „terrible experience on many levels“ und nennt als Gegenentwurf ein System, das vom Start weg auf Agenten ausgelegt ist. Core wird dafür mit einem Nvidia RTX Pro 4000 SFF Blackwell GPU-Typ ausgeliefert; laut Gründer ist die GPU im Preis eingepreist, sodass Käufer keine separate Grafikkarte nachrüsten müssen. Das Gerät kommt ohne Bildschirm; der Zugriff erfolgt über ein Smartphone oder eine App. Für die Interaktion gibt es zusätzlich Voice-Modus, allerdings mit der Einschränkung, dass Nutzer in die Core-App sprechen und nicht direkt in das Gerät.
Ghost positioniert Core ausdrücklich als „brain in a box“ ohne permanente Cloud-Abhängigkeit. Javaid sagt: „All of the source code, logic, and model weights live on the device, not the services.“ Genau diese Trennung wird in der Produktbeschreibung zum Sicherheits- und Kontrollversprechen verdichtet: Die persönlichen Informationen sollen lokal verarbeitet werden, und laut Javaid sei „all personal information encrypted“, sodass weder ein Cloud-Provider noch Dritte – einschließlich Ghost – sinnvoll auf Inhalte zugreifen könnten. Zudem will das Startup die Autonomie der Agenten konfigurierbar machen: Nutzer sollen steuern können, wie weit die Systeme eigenständig handeln dürfen. Auch für den Betrieb ohne Anbieter-Support formuliert Ghost eine technische Kontinuität, indem Core „programmed to keep working“ sein soll, selbst wenn Ghost abgeschaltet würde.
Für die konkrete Umsetzung setzt Ghost auf eine Kombination aus vorinstallierten Modellen, einem lokalen Software-Stack und Update-Mechaniken. Core startet mit drei Modellen, die bereits auf dem Gerät installiert sind: Qwen-3.8-Next, Qwen-3.8-27B und Gemma-4-31B. Wer zusätzliche Modelle nutzen möchte, soll diese entweder aus dem Hugging-Face-Ökosystem übernehmen oder eigene trainierte Modelle laden können. Beim Vergleich mit einem Mac Mini macht Javaid den Unterschied klar: Core sei „built specifically for running AI agents“, während der Mac Mini ein allgemeines System ist, das sich für KI-Zwecke konfigurieren lässt. Das Startup will außerdem Over-the-Air-Updates bereitstellen; Javaid vergleicht das Prinzip mit Tesla und ergänzt, dass es bei einem Wechsel neuer Modellgenerationen eine Nutzerabfrage geben werde. Optional sollen Auto-Updates aktivierbar sein, damit stets die aktuellste Generation eines gewählten Modells läuft.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Sicherheit im Sinne von „least privilege“ für Agentenaktionen. Ghost arbeitet laut Javaid an einer Firewall, die die Nutzung von Zugangsdaten wie Logins und Passwörtern begrenzen soll. Der Ansatz klingt dabei eher prozess- als produktgebunden: Die Firewall überwacht laut Aussage jede ausgehende Netzwerkanforderung und lehnt Anfragen ab, wenn der Agent eine „sanctioned action“ ausführt oder Daten exfiltriert, die er nicht herausgeben dürfte. Solche Prüfungen sollen nicht im Stillen passieren, sondern die Ereignisse für eine spätere Kontrolle durch den Nutzer markieren. Gerade bei Personal-AI ist das relevant: Agenten greifen typischerweise in mehrere Konten, Systeme und Kontexte ein, wodurch Fehler oder zu breite Berechtigungen schnell zu Datenschutzproblemen führen können.
Was Core von einem „KI-PC“ zu einem Agenten-Computer machen soll, zeigt Ghost auch über ein konkretes Nutzungsszenario. Javaid beschreibt, wie Core proaktiv eine Benachrichtigung senden könnte: Das System erkenne anhand eines erhöhten Ruhepulses und aus Computer-Historien, dass der Nutzer länger wach war, und kombiniere das zusätzlich mit saisonalem Kontext – etwa der Einordnung, dass in San Francisco gerade Grippesaison ist. Die technische Idee dahinter ist weniger die einzelne Diagnose, sondern die Orchestrierung mehrerer Informationsquellen über Zeit hinweg. Genau dafür spricht auch das Datenmodell, das Ghost als „centralize a person’s data“ über Desktop, Apps und Smart-Home-Geräte hinweg in einer Hardware-Welt zusammenführen will. Gleichzeitig will das Startup verhindern, dass die Nutzerdaten zu einem beliebig teilbaren Rohstoff werden: Wenn Logik, Modelle und Gewichte auf dem Gerät liegen, sinkt die Angriffsfläche für klassische Cloud-Datenabflüsse.
Marktseitig ist die Mischung aus Finanzierung, Preispunkt und konkreter Hardware-Integration bemerkenswert. Core kostet 3.499 US-Dollar; Vorbestellungen sollen ab dem Montag der Ankündigung starten, geliefert wird nach Aussage des Gründers in der letzten Oktoberwoche. Damit tritt Ghost in ein Feld ein, in dem etablierte Player längst eigene KI-Ökosysteme bauen, allerdings meist als Software-Layer auf vorhandener Hardware. Javaid zeigt sich entsprechend gelassen: Er räumt zwar ein, dass „incumbents“ bereits Teile der Zutaten besitzen, betont aber, dass Core vor allem Software-Komponenten adressiert – etwa „the model reasons over your life“, die Art, wie das System sich erinnert, wann es sich meldet und wie es Aktionen auslöst. Für Unternehmen und technische Entscheider ist das weniger eine Story über ein einzelnes Gerät als ein Signal: Der nächste Wettbewerb könnte sich von Modellzugriffen hin zu agentenfähigen Laufzeitumgebungen verlagern, die lokale Sicherheit, Aktualisierung und kontrollierte Autonomie zusammenbringen.
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