Titel: „KI kommt – Krypto kann helfen, es richtig zu machen“

Autor: Grayscale Research

Zusammengestellt von: Felix, PANews

Grayscale gab gestern die Einführung des Grayscale Decentralized AI Fund LLC bekannt, eines neuen Fonds, der sich auf dezentrale KI konzentriert. Zu den ersten Projekten des Fonds gehören Bittensor (TAO), Filecoin (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) und Render (RNDR), wobei Near, Filecoin und Render die Vermögenswerte mit dem höchsten Gewicht im Fonds sind. Betroffen von dieser Nachricht stiegen die damit verbundenen Token stark an. Anschließend veröffentlichte Grayscale einen Artikel, in dem KI und dezentrale KI erläutert und die Gründe erläutert werden, warum man ihr Bedeutung beimisst. Im Folgenden finden Sie den vollständigen Text des Inhalts.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der vielversprechendsten neuen Technologien dieses Jahrhunderts mit dem Potenzial, die menschliche Produktivität exponentiell zu steigern und medizinische Durchbrüche voranzutreiben. Auch wenn KI heute wichtig sein mag, wird ihre Wirkung nur noch zunehmen. PwC schätzt, dass KI bis 2030 zu einer 15-Billionen-Dollar-Industrie heranwachsen wird.

Allerdings steht diese vielversprechende Technologie auch vor Herausforderungen. Da die KI-Technologie immer leistungsfähiger wird, konzentriert sich die Macht der KI-Branche in den Händen einiger weniger Unternehmen, was potenziell schädlich für die Gesellschaft ist. Dies hat auch zu ernsthaften Bedenken hinsichtlich Deep Fakes, eingebetteter Voreingenommenheit und Datenschutzrisiken geführt. Glücklicherweise bietet die Kryptographie mit ihren Eigenschaften der Dezentralisierung und Transparenz potenzielle Lösungen für einige dieser Probleme.

In diesem Artikel werden die durch die Zentralisierung verursachten Probleme untersucht und wie dezentrale KI zur Lösung einiger dieser Nachteile beitragen kann. Auch die Schnittstelle zwischen Krypto und KI wird erörtert, wobei Kryptoanwendungen in diesem Bereich hervorgehoben werden, die Anzeichen einer frühen Einführung zeigen.

Das Problem mit zentralisierter KI

Die aktuelle Entwicklung der KI steht vor gewissen Risiken und Herausforderungen. Die Netzwerkeffekte und der hohe Kapitalbedarf von KI sind so bedeutend, dass viele KI-Entwickler außerhalb großer Technologieunternehmen, wie z. B. kleine Unternehmen oder akademische Forscher, entweder Schwierigkeiten haben, die für die KI-Entwicklung erforderlichen Ressourcen zu erhalten, oder nicht in der Lage sind, ihre Arbeit zu monetarisieren. Dies schränkt den allgemeinen Wettbewerb und die Innovation in der KI ein.

Infolgedessen liegt der Einfluss auf diese kritische Technologie weitgehend in den Händen einiger weniger Unternehmen wie OpenAI und Google, was ernsthafte Fragen zur KI-Governance aufwirft. So war beispielsweise Googles KI-Bildgenerator Gemini im Februar dieses Jahres Rassendiskriminierung und historischen Fehlern ausgesetzt und wurde der Modellmanipulation verdächtigt. Darüber hinaus beschloss im vergangenen November ein sechsköpfiger Vorstand, den CEO von OpenAI, Sam Altman, zu entlassen, was die Tatsache offenlegte, dass eine Handvoll Leute die Unternehmen kontrollieren, die diese Modelle entwickeln.

Da KI an Einfluss und Bedeutung zunimmt, befürchten viele, dass ein Unternehmen die Entscheidungsmacht über ein KI-Modell erlangen könnte, das enorme Auswirkungen auf die Gesellschaft haben könnte. Sie errichten möglicherweise sogar Barrieren, um hinter verschlossenen Türen auf Kosten anderer zu arbeiten, oder manipulieren Modelle zum persönlichen Vorteil.

Wie dezentrale KI helfen kann

Unter dezentraler KI versteht man KI-Dienste, die die Blockchain-Technologie nutzen, um den Besitz und die Verwaltung von KI so zu verteilen, dass Transparenz und Zugänglichkeit erhöht werden. Grayscale Research glaubt, dass dezentrale KI das Potenzial hat, diese wichtigen Entscheidungen aus geschlossenen Umgebungen zu befreien und der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.

Die Blockchain-Technologie kann Entwicklern dabei helfen, den Zugang zu KI zu verbessern und die Hürde für unabhängige Entwickler zu senken, ihre Arbeit aufzubauen und zu monetarisieren. Dies wird dazu beitragen, die KI-Innovation und den Wettbewerb insgesamt zu steigern und das Gleichgewicht mit den von Technologiegiganten entwickelten Modellen aufrechtzuerhalten.

Darüber hinaus kann dezentrale KI dazu beitragen, Investitionen in KI zu demokratisieren. Derzeit gibt es nur wenige Möglichkeiten, Gewinne im Zusammenhang mit der KI-Entwicklung zu erzielen, außer durch ein paar Technologieaktien. Gleichzeitig wurden erhebliche Mengen an privatem Kapital für KI-Startups und private Unternehmen bereitgestellt (47 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022, 42 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023). Daher hat nur eine kleine Gruppe von Risikokapitalgebern und akkreditierten Investoren Zugang zu den Erlösen dieser Unternehmen. Im Gegensatz dazu stehen dezentrale KI-Kryptoassets allen offen und jeder kann an der Zukunft der KI teilhaben.

Wie entwickelt sich das Kreuzungsfeld heute?

Die Schnittstelle zwischen Krypto und KI befindet sich hinsichtlich ihrer Reife noch in einem frühen Stadium, aber die Marktreaktion ist ermutigend. Im Mai 2024 hat der KI-Bereich für Krypto-Assets eine Rendite von 20 % erzielt und damit die überwiegende Mehrheit der Krypto-Tracks übertroffen. Darüber hinaus hat der KI-Track laut Kaito-Daten im Vergleich zu anderen Tracks wie DeFi, Layer2, Meme und RWA derzeit den höchsten „narrative mind share“ auf sozialen Plattformen (die höchste Marktaufmerksamkeit).

In letzter Zeit haben einige große Namen begonnen, sich diesem aufstrebenden Bereich zuzuwenden und daran zu arbeiten, die Mängel der zentralisierten KI zu beheben. Im März dieses Jahres verließ Emad Mostaque, Gründer des KI-Unternehmens Stability AI, das Unternehmen, um sich der dezentralen KI zu widmen. Er sagte: „Jetzt ist es an der Zeit, sicherzustellen, dass die KI offen und dezentral bleibt.“ Darüber hinaus hat ShapeShift-Gründer Erik Vorhees kürzlich Venice.ai gestartet, einen datenschutzorientierten KI-Dienst mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung.

Abbildung 1: AI Universe hat in diesem Jahr bisher fast jeden Krypto-Track übertroffen

Die Schnittstelle zwischen Krypto und KI kann in drei Hauptunterkategorien unterteilt werden:

• Infrastrukturschicht: Netzwerk, das eine Plattform für die KI-Entwicklung bereitstellt (z. B. NEAR, TAO, FET)

• Für KI erforderliche Ressourcen: Assets (wie RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA), die wichtige Ressourcen (Rechner, Speicher, Daten) bereitstellen, die für die KI-Entwicklung erforderlich sind

• KI-Probleme lösen: Assets, die versuchen, KI-bezogene Probleme zu lösen, wie etwa die Zunahme von Bots und Deepfakes sowie die Modellvalidierung (z. B. WLD, TRAC, NUM)

Abbildung 2: Marktkarte für KI und Krypto

Quelle: Grayscale Investments. Die enthaltenen Protokolle sind anschauliche Beispiele

Ein Netzwerk, das Infrastruktur für die KI-Entwicklung bereitstellt

Das erste ist ein Netzwerk, das eine erlaubnislose, offene Architektur bereitstellt, die speziell für die Gesamtentwicklung von KI-Diensten entwickelt wurde. Diese Vermögenswerte konzentrieren sich nicht auf eine Art von KI-Produkten oder -Diensten, sondern auf die Schaffung der zugrunde liegenden Infrastruktur und Anreizmechanismen für verschiedene KI-Anwendungen.

NEAR sticht in dieser Kategorie als Mitschöpfer der „Transformer“-Architektur heraus, die KI-Systeme wie ChatGPT antreibt. Im Mai dieses Jahres gab NEAR bekannt, dass es sich auf den Aufbau eines benutzereigenen KI-Ökosystems konzentrieren und sich um die Optimierung der Privatsphäre und Souveränität der Benutzer bemühen werde. Ende Juni startete NEAR sein KI-Inkubatorprogramm zur Entwicklung nativer NEAR-Basismodelle, einer Datenplattform für KI-Anwendungen, eines KI-Agenten-Frameworks und eines Computermarktplatzes.

Bittensor ist eine Plattform, die TAO-Token nutzt, um die Entwicklung von KI wirtschaftlich zu fördern. Bittensor dient als zugrunde liegende Plattform für 38 Subnetze mit jeweils unterschiedlichen Anwendungsfällen, wie z. B. Chatbots, Bildgenerierung, Finanzprognosen, Sprachübersetzung, Modelltraining, Speicherung und Datenverarbeitung. Das Bittensor-Netzwerk belohnt die leistungsstärksten Miner und Validatoren in jedem Subnetz mit TAO-Tokens und stellt Entwicklern eine erlaubnislose API zum Erstellen spezifischer KI-Anwendungen durch Abfragen von Minern im Bittensor-Subnetz zur Verfügung.

Zu dieser Kategorie gehören auch andere Protokolle wie Fetch.ai und Allora Network. Fetch.ai, eine Plattform für Entwickler zur Erstellung komplexer KI-Assistenten (bekannt als „KI-Agenten“), fusionierte kürzlich mit AGIX und OCEAN und hat eine gemeinsame Marktkapitalisierung von etwa 7,5 Milliarden US-Dollar. Das andere ist das Allora Network, eine Plattform, die sich auf die Anwendung von KI auf Finanzanwendungen konzentriert, einschließlich automatisierter Handelsstrategien für DEXs und Prognosemärkte. Allora, das noch keinen Token ausgegeben hat, hat im Juni eine strategische Finanzierungsrunde im Gesamtumfang von 35 Millionen US-Dollar an privater Finanzierung abgeschlossen.

Für die KI-Entwicklung benötigte Ressourcen

Die zweite Kategorie umfasst Vermögenswerte, die die für die KI-Entwicklung erforderlichen Ressourcen in Form von Computern, Speicher oder Daten bereitstellen.

Der Aufstieg der KI hat zu einer enormen Nachfrage nach Rechenressourcen in Form von GPUs geführt. Dezentrale GPU-Marktplätze wie Render (RNDR), Akash (AKT) und Livepeer (LPT) stellen Entwicklern einen Vorrat an ungenutzten GPUs für Modelltraining, Modellinferenz oder das Rendern generativer 3D-KI zur Verfügung. Render bietet schätzungsweise rund 10.000 GPUs, die sich auf Künstler und generative KI konzentrieren, während Akash 400 GPUs anbietet, die sich auf KI-Entwickler und -Forscher konzentrieren. Unterdessen hat Livepeer kürzlich Pläne für ein neues KI-Subnetz angekündigt, das darauf abzielt, bis August 2024 KI-Inferenzaufgaben wie Text-zu-Bild, Text-zu-Video und Bild-zu-Video durchzuführen.

KI-Modelle erfordern nicht nur große Mengen an Rechenressourcen, sondern auch große Datenmengen. Dadurch ist der Bedarf an Datenspeicherung deutlich gestiegen. Datenspeicherlösungen wie Filecoin (FIL) und Arweave (AR) können als dezentrale und sichere Webalternativen für die Speicherung von KI-Daten auf zentralen AWS-Servern dienen. Diese Lösungen bieten nicht nur kostengünstige und skalierbare Speicherung, sondern verbessern auch die Datensicherheit und -integrität, indem sie Single Points of Failure eliminieren und das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern.

Schließlich bieten bestehende KI-Dienste wie OpenAI und Gemini kontinuierlichen Zugriff auf Echtzeitdaten über Bing bzw. Google Search. Dies benachteiligt alle anderen KI-Modellentwickler außer Technologieunternehmen. Daten-Scraping-Dienste wie Grass und Masa können jedoch dazu beitragen, gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen, indem sie es Einzelpersonen ermöglichen, Geld zu verdienen, indem sie Anwendungsdaten für das Training von KI-Modellen bereitstellen und gleichzeitig die Kontrolle und den Datenschutz über ihre persönlichen Daten behalten.

Vermögenswerte, die versuchen, KI-bezogene Probleme zu lösen

Die dritte Kategorie umfasst Vermögenswerte, die versuchen, KI-bezogene Probleme zu lösen, einschließlich der Zunahme von Bots, Deepfakes und der Herkunft von Inhalten.

Ein weiteres großes Problem der KI ist die Verbreitung von Bots und Fehlinformationen. KI-generierte Deepfakes hatten bereits Auswirkungen auf Präsidentschaftswahlen in Indien und Europa, und Experten haben „große Angst“ davor, dass der bevorstehende US-Präsidentschaftswahlkampf mit „Desinformation“ überschwemmt wird, die stark durch Deepfakes vorangetrieben wird. Zu den Ressourcen, die zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Deepfakes durch die Etablierung überprüfbarer Inhaltsquellen beitragen sollen, gehören Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) und Story Protocol. Darüber hinaus versucht Worldcoin (WLD), das Bot-Problem zu lösen, indem es es mit einer eindeutigen biometrischen Kennung verifiziert.

Ein weiteres Risiko bei KI besteht darin, das Vertrauen in das Modell selbst sicherzustellen. Wie können Sie darauf vertrauen, dass die KI-Ergebnisse, die Sie erhalten, nicht manipuliert oder manipuliert wurden? Derzeit gibt es mehrere Protokolle, die zur Lösung dieses Problems durch Kryptografie, wissensfreie Beweise und vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) beitragen, beispielsweise Modulus Labs und Zama.

abschließend

Obwohl diese dezentralen KI-Assets bereits erste Ergebnisse erzielt haben, befinden sie sich noch in einem frühen Stadium. Zu Beginn dieses Jahres sagte der Risikokapitalgeber Fred Wilson, dass KI und Krypto „zwei Seiten derselben Medaille“ seien und „Web3 uns helfen wird, KI zu vertrauen.“ Da die KI-Branche immer weiter reift, geht Grayscale Research davon aus, dass diese KI-bezogenen Krypto-Anwendungsfälle immer wichtiger werden und dass diese beiden sich schnell entwickelnden Technologien das Potenzial haben, sich gegenseitig zu ergänzen.

Es gibt viele Anzeichen dafür, dass die KI-Ära naht und weitreichende Auswirkungen haben wird, sowohl positive als auch negative. Man geht davon aus, dass Krypto durch die Nutzung der Eigenschaften der Blockchain-Technologie letztendlich dazu beitragen kann, einige der Gefahren der KI zu mindern.