Unternehmen und öffentliche Organisationen stehen zunehmend unter Druck, Künstliche Intelligenz produktiv einzusetzen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenschutz, Compliance und Sicherheit. Besonders bei sensiblen Daten – etwa im Gesundheitswesen, in der Forschung oder in industriellen Datenräumen – stellt sich eine zentrale Frage: Wie lassen sich Daten nutzen, ohne ihre Kontrolle zu verlieren?
Genau hier setzt Confidential Computing an. Doch während Hardware-basierte Schutzmechanismen und Cloud-Lösungen inzwischen weit verbreitet sind, wird ein entscheidender Punkt im Markt häufig übersehen: Die eigentliche Herausforderung liegt nicht nur in der Infrastruktur, sondern im Verfahren, das die sichere Verarbeitung sensibler Daten und KI-Modelle ermöglicht.
Christian G. Junger, Gründer und CEO der Encryptiq GmbH, beschäftigt sich seit vielen Jahren mit genau dieser Frage.
Christian G. Junger ist seit 2017 im Confidential-Computing-Ökosystem aktiv und zählt zu den frühen Gestaltern dieses Technologiefeldes in Deutschland. In dieser Rolle arbeitete er früh mit führenden Strategieberatungen wie Capgemini, McKinsey und Accenture zusammen und beriet staatliche Akteure, unter anderem im Umfeld von Gaia-X und der elektronischen Patientenakte.
Als Gründer mehrerer Confidential-Computing-Ventures verantwortete er zudem den erfolgreichen Exit eines Cybersecurity-Unternehmens in diesem Bereich. Gemeinsam mit seinen Teams entwickelte und patentierte er bereits 2017 ein technologisches Verfahren zur sicheren Daten- und KI-Verarbeitung im Kontext von Confidential Computing und Confidential AI – auch bekannt als Privacy-Preserving Machine Learning (PPML). Das Patent wurde 2019 vom Deutschen Patent- und Markenamt (DPMA) erteilt.
Mit Encryptiq verfolgt Junger heute einen klar europäischen Ansatz zur digitalen Souveränität – auf Basis eigener Technologien und mit dem Anspruch, verlässliche Strukturen für vertrauliche Daten- und KI-Verarbeitung zu schaffen.
Im Markt wird Confidential Computing häufig mit verfügbaren Hardwarefunktionen oder Trusted Execution Environments (TEE) gleichgesetzt. Doch diese Sicht greift zu kurz. Entscheidend ist nicht allein, dass geschützte Ausführungsumgebungen existieren, sondern welches Verfahren die Verarbeitung sensibler Daten, die Zusammenarbeit mehrerer Akteure und die rechtssichere Nutzung von KI tatsächlich ermöglicht. Das von Encryptiq entwickelte Patent schützt genau diesen Kernprozess: das Zusammenspiel aus verschlüsselter Datenverarbeitung, KI-Ausführung und Multi-Stakeholder-Kollaboration in geschützten Rechenumgebungen.
Für Entscheider ist das keine juristische Randnotiz, sondern eine strategische Frage: Wie entsteht Rechts-, Investitions- und Compliance-Sicherheit in einem Markt, der häufig als „allgemein verfügbar“ missverstanden wird?
Ein zentraler Vorteil des patentierten Verfahrens liegt in seiner Fähigkeit, mehrere Akteure sicher zusammenarbeiten zu lassen, ohne dass eine zentrale Vertrauensinstanz erforderlich ist. Daten verbleiben dabei beim jeweiligen Eigentümer, während die Verarbeitung in abgeschotteten Ausführungsumgebungen stattfindet. Modelle reisen – nicht Rohdaten. Gerade in sensiblen Bereichen wie Gesundheitsdatenräumen, Forschungskooperationen, industriellen Datenökosystemen oder staatlichen Infrastrukturen ist diese Fähigkeit entscheidend. Zusammenarbeit scheitert dort selten an Technologie, sondern an Haftungsfragen, Kontrollverlust oder fehlender rechtlicher Klarheit.
Das Verfahren schafft hier eine technische und rechtliche Grundlage, die Kooperation ermöglicht, ohne neue Vertrauensannahmen einzuführen.
Viele Secure-Cloud- oder Datentreuhandmodelle beruhen weiterhin auf organisatorischem Vertrauen – etwa in Betreiber, Administratoren oder vertragliche Zusicherungen. Für hochsensible Daten- und KI-Anwendungen reicht das zunehmend nicht mehr aus.
Das von Encryptiq entwickelte Verfahren verlagert Sicherheit direkt in die Rechenoperation selbst. Die Verarbeitung erfolgt hardwarebasiert isoliert und verifizierbar – unabhängig von Cloud-Anbieter, Hardware-Hersteller oder Betriebsmodell. Ob Cloud, Edge, On-Premises oder Multi-Cloud: Die Schutzlogik bleibt konsistent. Gerade im europäischen Kontext wird diese Unabhängigkeit zu einem zentralen Baustein digitaler Souveränität.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Integration: Das Verfahren erfordert keine grundlegende Neugestaltung bestehender IT- oder Prozesslandschaften. Stattdessen fungiert es als Schutzschicht unter bestehenden Cloud-, Daten- und KI-Plattformen. Sensible Prozesse müssen nicht neu aufgebaut, sondern technisch abgesichert werden. Damit wird Sicherheit zu einer Infrastrukturfrage – und nicht zu einem isolierten Sonderprojekt.
Ab 2026 plant Encryptiq, das patentierte Verfahren über einen strukturierten Lizenzmarkt zugänglich zu machen. Das Unternehmen positioniert sich dabei bewusst nicht als Plattformbetreiber, sondern als Infrastrukturanbieter und Lizenzgeber. Zielgruppe sind Softwarehersteller, Cloud-Plattformen, Forschungseinrichtungen sowie öffentliche Organisationen. Das Patent soll dabei nicht als Abschottung dienen, sondern als Grundlage für Konformität, Skalierbarkeit und Investitionssicherheit in einem wachsenden Markt für vertrauliche Daten- und KI-Verarbeitung.
Die zentrale Erkenntnis ist klar: Verschlüsselung und vertrauliche Ausführung werden zur Grundvoraussetzung digitaler Wertschöpfung. In einem Markt, der Confidential Computing häufig als Open-Source-Commodity interpretiert, können verfahrensbasierte Patente eine wichtige Rolle spielen. Sie schaffen die strukturellen Voraussetzungen, um Zusammenarbeit, Innovation und regulatorische Anforderungen miteinander zu verbinden.
Gerade für europäische Daten- und KI-Ökosysteme wird diese Kombination aus Technologie, Verfahren und Rechtsklarheit zunehmend zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
