Autor: Will Ogden Moore

Zusammengestellt von: Deep Wave TechFlow

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der vielversprechendsten neuen Technologien dieses Jahrhunderts mit dem Potenzial, die menschliche Produktivität dramatisch zu steigern und medizinische Durchbrüche voranzutreiben. Obwohl KI heute wichtig ist, wächst ihr Einfluss weiter. PwC schätzt, dass KI bis 2030 eine 15-Billionen-Dollar-Industrie sein wird.

Allerdings steht diese vielversprechende Technologie auch vor Herausforderungen. Mit zunehmender KI-Technologie kommt es zu einer starken Konzentration der KI-Branche, wobei die Macht in den Händen einiger weniger Unternehmen konzentriert ist, was negative Auswirkungen auf die Gesellschaft haben kann. Dies wirft auch ernsthafte Bedenken hinsichtlich Deepfakes, eingebetteter Voreingenommenheit und Datenschutzrisiken auf. Glücklicherweise bietet die dezentrale und transparente Natur von Kryptowährungen mögliche Lösungen.

Im Folgenden untersuchen wir die durch die Zentralisierung aufgeworfenen Probleme und wie dezentrale KI zur Lösung dieser Probleme beitragen kann. Außerdem diskutieren wir die Schnittstelle zwischen Kryptowährung und KI und heben einige Kryptoanwendungen hervor, die Anzeichen einer frühen Einführung zeigen.

Das Problem mit zentralisierter KI

Derzeit steht die KI-Entwicklung vor mehreren Herausforderungen und Risiken. Die Netzwerkeffekte und der hohe Kapitalbedarf von KI machen es für viele KI-Entwickler außerhalb großer Technologieunternehmen, wie etwa kleinere Unternehmen oder akademische Forscher, schwierig, die benötigten Ressourcen zu erhalten oder ihre Arbeit zu monetarisieren. Dies schränkt den Wettbewerb und die Innovation in der gesamten KI ein.

Infolgedessen liegt der Einfluss auf diese kritische Technologie weitgehend in den Händen einiger weniger Unternehmen wie OpenAI und Google, was zu ernsthaften Fragen zur KI-Governance führt. Im Februar beispielsweise deckte Googles KI-Bildgenerator Gemini rassistische Vorurteile und historische Ungenauigkeiten auf und verdeutlichte damit, dass Unternehmen ihre Modelle manipulieren können. Darüber hinaus hat die Entscheidung des sechsköpfigen Vorstands, OpenAI-CEO Sam Altman im vergangenen November zu entlassen, die Kontrolle offengelegt, die eine Handvoll Leute über das Unternehmen haben, das diese Modelle entwickelt.

Da der Einfluss und die Bedeutung von KI immer größer werden, befürchten viele, dass ein Unternehmen Entscheidungsbefugnis über ein KI-Modell haben könnte, das enorme Auswirkungen auf die Gesellschaft haben könnte, indem es möglicherweise hinter den Kulissen agiert, Schutzmaßnahmen einrichtet oder das Modell manipuliert zum eigenen Vorteil – aber doch auf Kosten der übrigen Gesellschaft.

Wie dezentrale KI helfen kann

Unter dezentraler KI versteht man den Einsatz der Blockchain-Technologie zur Verteilung des Eigentums und der Steuerung von KI und damit zur Erhöhung der Transparenz und Zugänglichkeit. Grayscale Research glaubt, dass dezentrale KI das Potenzial hat, diese wichtigen Entscheidungen aus geschlossenen Gärten in die Hände der Öffentlichkeit zu bringen.

Die Blockchain-Technologie kann dazu beitragen, den Zugang von Entwicklern zu KI zu verbessern und die Hürden für unabhängige Entwickler zu senken, ihre Arbeit aufzubauen und zu monetarisieren. Wir glauben, dass dies dazu beitragen kann, die KI-Innovation und den Wettbewerb insgesamt zu verbessern und ein Gleichgewicht mit den von Technologiegiganten entwickelten Modellen herzustellen.

Darüber hinaus kann dezentrale KI dazu beitragen, den Zugang zu KI-Investitionen zu demokratisieren. Derzeit gibt es kaum andere Möglichkeiten, im Zusammenhang mit der KI-Entwicklung finanzielle Gewinne zu erzielen, als durch eine Handvoll 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 stehen die finanziellen Vorteile dieser Unternehmen nur einer Handvoll Risikokapitalgebern und akkreditierten Investoren zur Verfügung. Im Gegensatz dazu stehen dezentrale KI-Kryptoassets allen offen, sodass jeder einen Teil der KI-Zukunft besitzen kann.

Der aktuelle Zustand dieser Kreuzung

Derzeit befindet sich die Schnittstelle zwischen Kryptowährung und KI noch in einem frühen Reifestadium, aber die Marktreaktion ist ermutigend. Im Mai 2024 beträgt die Rendite von KI-Krypto-Assets 20 % (KI-Universum definiert von Grayscale Research, der Mindestmarktwert für Vermögenswerte beträgt 500 Millionen US-Dollar und die vierteljährliche Neuausrichtung findet am 1. April 2024 statt. Zu den Vermögenswerten im Universum gehören NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM und LTP) übertreffen alle Kryptosektoren außer dem Währungssektor (siehe Abbildung 1). Darüber hinaus hat das KI-Thema laut Datenanbieter Kaito derzeit den größten „narrativen Mindshare“ auf sozialen Plattformen und übertrifft andere Themen wie dezentrale Finanzen, Layer 2, Memes und reale Vermögenswerte.

In jüngster Zeit haben sich eine Reihe prominenter Persönlichkeiten dieser entstehenden Schnittstelle angenommen und sich darauf konzentriert, die Mängel der zentralisierten KI anzugehen. Im März dieses Jahres verließ Emad Mostaque, der Gründer des bekannten KI-Unternehmens Stability AI, das Unternehmen, um sich der dezentralen KI zu widmen, mit der Begründung: „Es ist an der Zeit, dafür zu sorgen, dass die KI offen und dezentral bleibt.“ Unternehmer Erik Vorhees hat kürzlich Venice.ai gestartet, einen datenschutzorientierten KI-Dienst mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung.

Abbildung 1: KI-Krypto-Assets übertreffen seit Jahresbeginn fast alle Krypto-Sektoren

Heute können wir die Schnittstelle zwischen Kryptowährungen und KI in drei Hauptunterkategorien einteilen (Vermögenswerte sind anschauliche Beispiele, aufgelistet vom größten zum kleinsten nach Marktkapitalisierung):

1. Infrastrukturschicht: Netzwerk, das eine KI-Entwicklungsplattform bereitstellt (z. B. NEAR, TAO, FET)

2. KI-Ressourcen: Ressourcen, die wichtige Ressourcen (Rechner, Speicher, Daten) bereitstellen, die für die KI-Entwicklung erforderlich sind (z. B. RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)

3. KI-Probleme lösen: Assets (z. B. WLD, TRAC, NUM), die versuchen, KI-bezogene Probleme zu lösen (z. B. Bots, Deepfakes und Modellvalidierung)

Abbildung 2: Marktkarte für KI und Kryptowährungen

Quelle: Grayscale Investments. Bei den aufgeführten Protokollen handelt es sich um anschauliche Beispiele.

Ein Netzwerk, das eine KI-Entwicklungsinfrastruktur bereitstellt

Zu dieser Kategorie gehören Netzwerke, die erlaubnisfreie, offene Architekturen anbieten, die speziell für die allgemeine Entwicklung von KI-Diensten entwickelt wurden. Diese Vermögenswerte konzentrieren sich nicht auf ein bestimmtes KI-Produkt oder eine bestimmte KI-Dienstleistung, sondern dienen der Schaffung der zugrunde liegenden Infrastruktur und Anreizmechanismen für verschiedene KI-Anwendungen.

Near sticht in dieser Kategorie heraus, gegründet von den Mitentwicklern der „Transformer“-Architektur, die KI-Systeme wie ChatGPT antreibt. Das Unternehmen nutzte kürzlich seine KI-Expertise, um Pläne zur Entwicklung „benutzereigener KI“ durch seine Forschungs- und Entwicklungsabteilung zu starten, die von einem ehemaligen OpenAI-Forschungsingenieur und Berater geleitet wird. Ende Juni 2024 startete Near sein KI-Inkubatorprogramm zur Entwicklung des nativen Basismodells, der Datenplattform für KI-Anwendungen, des KI-Agenten-Frameworks und des Computermarkts von Near.

Bittensor ist ein weiteres überzeugendes Beispiel. Bittensor ist eine Plattform, die TAO-Token nutzt, um Anreize für die KI-Entwicklung zu schaffen. Bittensor dient als zugrunde liegende Plattform für 38 Subnetze (ein Subnetz ist ein kleiner segmentierter Teil eines größeren Netzwerks, der die Effizienz und Sicherheit verbessern soll, indem Teile des Netzwerks für bestimmte Zwecke oder Benutzergruppen isoliert werden. Stand: 23. Juni 2024). Jedes Subnetzwerk verfügt über unterschiedliche Anwendungsfälle wie Chatbots, Bildgenerierung, Finanzprognosen, Sprachübersetzung, Modelltraining, Speicherung und Berechnung. Das Bittensor-Netzwerk belohnt die leistungsstärksten Miner und Validatoren in jedem Subnetzwerk mit TAO-Tokens und stellt Entwicklern eine erlaubnislose API zum Erstellen spezifischer KI-Anwendungen durch Abfragen von Minern im Bittensor-Subnetzwerk zur Verfügung.

Zu dieser Kategorie gehören auch andere Protokolle wie Fetch.ai und Allora Network. Fetch.ai, eine Plattform für Entwickler zur Entwicklung hochentwickelter KI-Assistenten (d. h. „KI-Agenten“), fusionierte kürzlich mit AGIX und OCEAN und bewertete das kombinierte Unternehmen mit 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 und Prognosemärkte für dezentrale Börsen. Allora hat noch keinen Token eingeführt und im Juni in einer strategischen Finanzierungsrunde insgesamt 35 Millionen US-Dollar an privatem Kapital eingesammelt.

Für die KI-Entwicklung benötigte Ressourcen

Diese Kategorie umfasst Assets, die die für die KI-Entwicklung erforderlichen Ressourcen (Rechenleistung, Speicher oder Daten) bereitstellen.

Der Aufstieg der KI hat zu einer beispiellosen Nachfrage nach Rechenressourcen wie GPUs geführt. Dezentrale GPU-Marktplätze wie Render (RNDR), Akash (AKT) und Livepeer (LPT) stellen ungenutzte GPUs für Entwickler bereit, die Rechenressourcen für Modelltraining, Modellinferenz oder 3D-generierte KI benötigen. Heute bietet Render etwa 10.000 GPUs an, hauptsächlich für Künstler und generative KI, während Akash 400 GPUs anbietet, hauptsächlich für KI-Entwickler und Forscher. Unterdessen kündigte Livepeer kürzlich Pläne an, im August 2024 ein neues KI-Subnetzwerk für Aufgaben wie Text-zu-Bild, Text-zu-Video und Bild-zu-Video zu starten.

KI-Modelle erfordern nicht nur große Mengen an Rechenressourcen, sondern auch riesige Datenmengen. Dadurch ist der Bedarf an Datenspeicherung deutlich gestiegen. Datenspeicherlösungen wie Filecoin (FIL) und Arweave (AR) können als dezentrale und sichere Netzwerkalternativen zur Speicherung von KI-Daten anstelle zentraler AWS-Server 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.

Darüber hinaus erfassen bestehende KI-Dienste wie OpenAI und Gemini kontinuierlich Echtzeitdaten über Bing- und Google-Suchen. Dies benachteiligt andere KI-Modellentwickler. Daten-Scraping-Dienste wie Grass und Masa (MASA) können jedoch dazu beitragen, gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen, da sie es Einzelpersonen ermöglichen, ihre Daten zu monetarisieren, indem sie Anwendungsdaten für das Training von KI-Modellen bereitstellen und gleichzeitig die Kontrolle und den Datenschutz über ihre persönlichen Daten behalten.

Assets, die KI-bezogene Probleme lösen

Die dritte Kategorie umfasst Assets, die versuchen, KI-bezogene Probleme zu lösen, wie etwa Bots, Deepfakes und die Herkunft von Inhalten.

KI treibt die Verbreitung von Bots und Desinformation voran. KI-generierte Deepfakes haben bereits Präsidentschaftswahlen in Indien und Europa beeinflusst, und Experten befürchten, dass der bevorstehende Präsidentschaftswahlkampf eine Flut von Deepfake-gesteuerten Desinformationen mit sich bringen wird. Zu den Assets, die versuchen, das Deepfakes-Problem durch die Etablierung einer überprüfbaren Herkunft von Inhalten zu lösen, gehören Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) und Story Protocol. Darüber hinaus löst Worldcoin (WLD) das Problem von Bots, indem es die Identität einer Person durch eindeutige biometrische Identifizierung nachweist.

Ein weiteres Risiko bei KI besteht darin, das Vertrauen in das Modell selbst sicherzustellen. Wie können wir darauf vertrauen, dass die KI-Ergebnisse, die wir erhalten, nicht manipuliert oder manipuliert wurden? Derzeit helfen mehrere Protokolle, dieses Problem durch Kryptografie, wissensfreie Beweise und vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) zu lösen, darunter Modulus Labs und Zama.

abschließend

Obwohl bei diesen dezentralen KI-Ressourcen erste Fortschritte erzielt wurden, befinden wir uns noch im Anfangsstadium dieses Konvergenzpunkts. Zu Beginn dieses Jahres sagte der bekannte Risikokapitalgeber Fred Wilson, dass KI und Kryptowährung „zwei Seiten derselben Medaille“ seien und „web3 uns helfen wird, KI zu vertrauen.“ Grayscale Research geht davon aus, dass diese KI-bezogenen Krypto-Anwendungsfälle mit zunehmender Reife der KI-Branche immer wichtiger werden, da sich die beiden sich schnell entwickelnden Technologien wahrscheinlich gegenseitig in ihrem Wachstum unterstützen werden.

Es gibt viele Anzeichen dafür, dass KI auf dem Vormarsch ist und tiefgreifende Auswirkungen haben wird, sowohl positive als auch negative. Durch die Nutzung der Eigenschaften der Blockchain-Technologie glauben wir, dass Kryptowährungen letztendlich dazu beitragen können, einige der von KI ausgehenden Gefahren zu mindern.