Die unsichtbare Steuer: Wie KI die Transparenz der Blockchain ausnutzt
Jede Sekunde sammeln KI-Systeme weltweit Terabytes an öffentlich zugänglichen Blockchain-Daten — Transaktionshistorien, Smart-Contract-Interaktionen, Wallet-Verhaltensweisen, DeFi-Protokoll-Flüsse — und verwandeln diese Rohinformationen in milliardenschwere Intelligenzprodukte. Die Ironie ist frappierend: Die grundlegende Verpflichtung von Web3 zu Transparenz und offenen Daten ist genau zu dem Mechanismus geworden, der es KI-Unternehmen ermöglicht, massiven Wert zu extrahieren, ohne im Gegenzug eine einzige Gas-Gebühr zu zahlen.
Dies ist die unsichtbare Steuer, die KI dem Krypto-Ökosystem auferlegt, und sie gestaltet die Ökonomie der Dezentralisierung auf eine Weise um, die die meisten Entwickler noch nicht erkannt haben.
Das Problem der asymmetrischen Extraktion
Öffentliche Blockchains basieren auf einer einfachen Prämisse: Jede Transaktion, jeder Smart-Contract-Aufruf, jeder Token-Transfer ist für jeden sichtbar, der hinsehen möchte. Diese Transparenz wurde entwickelt, um eine vertrauenslose Verifizierung und gemeinschaftliche Aufsicht zu ermöglichen. Aber KI-Unternehmen haben etwas entdeckt, das die ursprünglichen Cypherpunks nie vorhergesehen haben — diese offenen Daten sind auch das perfekte Trainingsgelände für Machine-Learning-Modelle im Wert von Milliarden.
Betrachten wir das Ausmaß: Nansen, eine führende On-Chain-Analytik-Plattform, hat über 500 Millionen Wallet-Adressen mit Verhaltensmustern gekennzeichnet. Messari bietet KI-gestützte Sentiment-Analysen für das gesamte DeFi-Ökosystem an. Chainalysis und Elliptic haben milliardenschwere Unternehmen auf Basis von Blockchain-Überwachung aufgebaut. Diese Unternehmen — und die von ihnen trainierten KI-Modelle — extrahieren immensen Wert aus Daten, die Nutzer und Protokolle durch ihre eigenen Transaktionsgebühren und Rechenressourcen generiert haben.
Die Zahlen sprechen für sich. Der Blockchain-KI-Markt wuchs von 570 Millionen im Jahr 2025, wobei Prognosen bis 2029 bei einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 23 % 1,88 Milliarden erreicht. Ein Großteil dieses Wachstums wird durch frei zugängliche Blockchain-Daten gespeist, deren Erwerb die Extraktoren nichts gekostet hat.
Was KI Web3 tatsächlich wegnimmt
Die Wertextraktion findet in mehreren Dimensionen statt, die die meisten Krypto-Nutzer nie zu Gesicht bekommen.
Transaktionsmuster-Intelligenz: Jeder Swap auf Uniswap, jede Hebelanpassung auf GMX, jedes NFT-Gebot auf OpenSea trägt zu Verhaltensdatensätzen bei, die KI-Modelle verwenden, um Marktbewegungen vorherzusagen. Wenn ein Analyseunternehmen ein „Smart Money“-Wallet identifiziert, das einen bestimmten Token akkumuliert, monetarisieren sie Erkenntnisse, die aus der kollektiven Transaktionshistorie abgeleitet wurden, für deren Erstellung die Nutzer Gas bezahlt haben.
DeFi-Protokolldynamik: Machine-Learning-Modelle, die auf Änderungen des Protokoll-TVL, Liquidationsmustern und Yield-Farming-Strategien trainiert wurden, erstellen prädiktive Tools, für deren Zugang institutionelle Händler beachtliche Summen zahlen. DeFiLlama aggregiert umfassende Daten über fast alle relevanten Chains hinweg — Daten, deren Generierung Milliarden von Dollar an Protokollentwicklung gekostet hat.
Smart-Contract-Verhalten: KI-Systeme analysieren Smart-Contract-Interaktionen, um Schwachstellen zu identifizieren, Möglichkeiten zur Gas-Optimierung vorherzusagen und Nutzerverhaltensmuster zu modellieren. Diese Intelligenz fließt in MEV-Extraktionsstrategien ein, die direkt Wert von alltäglichen Nutzern extrahieren.
Wallet-Clustering und Identität: Trotz der pseudonymen Natur der Blockchain kann KI-gestützte Entitätsauflösung Adressen verknüpfen, institutionelle Akteure identifizieren und Profil-Datenbanken erstellen, die von Handelsfirmen und Compliance-Unternehmen ausgiebig monetarisiert werden.
Das Tokenomics-Paradoxon
Hier wird es für die Krypto-Gläubigen philosophisch unangenehm. Blockchain-Netzwerke basieren auf Tokenomics — sorgfältig entworfenen Anreizstrukturen, die darauf abzielen, Wert für Teilnehmer zu erfassen, die zum Netzwerk beitragen. Validatoren staken Token und verdienen Belohnungen. Liquiditätsanbieter hinterlegen Vermögenswerte und verdienen Gebühren. Nutzer zahlen Gas und erhalten den Nutzen vertrauensloser Transaktionen.
Doch die KI-Datenextraktion findet vollständig außerhalb dieser Wirtschaftskreisläufe statt. Wenn ein KI-Unternehmen jahrelange Ethereum-Transaktionshistorien ausliest, um ein Handelsmodell zu trainieren, tragen sie nichts zum Sicherheitsbudget des Netzwerks bei. Wenn Analyseplattformen jeden Solana-Block indexieren, um ihre Produkte zu betreiben, fließt kein SOL an Validatoren oder Staker zurück.
Dies schafft ein Trittbrettfahrer-Problem in großem Ausmaß. KI-Systeme profitieren von der Sicherheit, der Datenintegrität und den Netzwerkeffekten, die Token-Halter und Validatoren aufrechterhalten — ohne an den wirtschaftlichen Mechanismen teilzunehmen, die zu deren Erhalt konzipiert wurden. Es ist das Äquivalent dazu, ein Einkaufszentrum in einem Viertel zu bauen und sich zu weigern, Grundsteuern zu zahlen, während man von den Straßen, der Polizei und der Infrastruktur profitiert, die durch Steuern finanziert werden.
Die Asymmetrie verschärft sich mit der Zeit. Da KI-Modelle immer ausgefeilter darin werden, Alpha aus Blockchain-Daten zu extrahieren, erstellen sie Handelsstrategien, die oft Wert von weniger informierten Teilnehmern extrahieren. Die reine Transparenz, die die Blockchain vertrauenswürdig macht, wird zu einer Waffe, die gegen die Community eingesetzt wird, die sie geschaffen hat.
Das rechtliche Vakuum und die Urheberrechtsfrage
Traditionelle Rahmenbedingungen für geistiges Eigentum bieten hier wenig Schutz. Wer „besitzt“ einen Transaktionsdatensatz? Der Absender? Der Empfänger? Die Validatoren, die ihn verarbeitet haben? Das Protokoll, das ihn ermöglicht hat?
Die Antwort lautet rechtlich gesehen meist: niemand – oder alle, was auf dasselbe hinausläuft. Im Gegensatz zu Fotografien, Artikeln oder Softwarecode wurden Blockchain-Transaktionen nicht von einem einzelnen Autor mit kreativer Absicht erstellt. Es handelt sich um operative Aufzeichnungen, und operative Aufzeichnungen sind im Allgemeinen nicht urheberrechtlich geschützt.
Dies steht in krassem Gegensatz zu den Kämpfen, die in der traditionellen Technologiebranche ausgetragen werden. Die New York Times verklagte OpenAI und Microsoft wegen des Trainings mit Zeitungsartikeln ohne Genehmigung. Reddit schloss einen kostenpflichtigen Deal mit Google ab, um Inhalte für das Modelltraining bereitzustellen. Stack Overflow ging eine Partnerschaft mit OpenAI ein, um Entwicklerwissen in KI-Dienste zu integrieren. Diese Inhaltsersteller haben rechtliche Druckmittel, die Blockchain-Datengeneratoren schlichtweg nicht besitzen.
Einige Projekte versuchen, blockchainbasierte Lösungen zu entwickeln. Fox Corp. startete Verify, eine Plattform zur Verfolgung der Nutzung von Online-Inhalten. Das IBIS-Framework schlägt Dataset Metadata Registries für die Einhaltung des KI-Urheberrechts vor. Aber diese Systeme erfordern eine freiwillige Teilnahme und Durchsetzungsmechanismen, die für bereits öffentliche Blockchain-Daten nicht existieren.
Aufkommende Lösungen: Projekte zur Datensouveränität
Das Krypto-Ökosystem ist gegenüber diesem Problem nicht völlig blind gewesen. Mehrere Projekte bauen eine Infrastruktur auf, die speziell darauf ausgelegt ist, Nutzern die Kontrolle und Monetarisierung ihrer Daten zu ermöglichen.
Vana hat sich als führende Lösung herauskristallisiert und verarbeitet Daten von über 1 Million Mitwirkenden durch seine MIT-Spin-off-Technologie. Nutzer laden Daten in verschlüsselte digitale Wallets hoch und behalten ein proportionales Eigentum an allen KI-Modellen, die mit ihren Beiträgen trainiert wurden. Jedes Mal, wenn ein Modell verwendet wird, erhalten die Mitwirkenden Belohnungen basierend darauf, wie sehr ihre Daten beim Training geholfen haben.
Ocean Protocol betreibt einen dezentralen Datenaustausch auf Ethereum, auf dem Konsumenten und Datenanbieter Datensätze ohne Datenschutzbedenken handeln können. Der native Token des Protokolls erleichtert Transaktionen in einem offenen Marktplatz für Daten-Assets.
Sahara positioniert sich als „KI-native Blockchain“, die Datensätze, Modelle und Agenten mit Metadaten für Attribuierung, Versionierung, Lizenzierung und Zugriffsregeln kodiert – alles on-chain verankert für prüfbare Ansprüche im Zeitverlauf.
CARV Protocol und ähnliche Projekte ermöglichen es Nutzern, Eigentümer ihrer eigenen Daten zu werden und Erträge über „Datentokenisierung“ zu erzielen, wodurch ökonomische Kreisläufe geschaffen werden, die der Blockchain-Datenextraktion derzeit fehlen.
Diese Lösungen teilen eine gemeinsame Architektur: Identität, Berechtigungen und Lizenzierung sind on-chain verankert, während rechenintensive Prozesse off-chain unter verifizierbaren Protokollen stattfinden. Es ist eine pragmatische Erkenntnis, dass man Transformer-Inferenz nicht auf einer Blockchain ausführen kann, aber man kann verfolgen, wer was beigesteuert hat, und eine faire Vergütung sicherstellen.
Die Infrastrukturlücke
Das tieferliegende Problem ist architektonischer Natur. Öffentliche Blockchains wurden für die Verifizierung konzipiert, nicht für die Zugriffskontrolle. Jeder Full Node speichert eine vollständige Kopie der Historie der Chain. Jeder Block-Explorer macht diese Historie durchsuchbar. Jeder RPC-Endpunkt bietet programmatischen Zugriff auf die Daten.
Man kann das Rad nicht zurückdrehen. Selbst wenn zukünftige Blockchain-Designs Mechanismen zur Datenlizenzierung enthalten, bleiben die vorhandenen Terabytes der Transaktionshistorie von Ethereum, Bitcoin und Solana dauerhaft zugänglich. Jedes KI-Unternehmen mit ausreichend Speicher und Rechenleistung kann mit diesen Daten trainieren, unabhängig davon, welche neuen Protokolle die Community entwickelt.
Dies führt zu einem interessanten strategischen Kalkül für Blockchain-Entwickler. Zukünftige Chains könnten datenschutzfreundliche Standardeinstellungen implementieren, bei denen Transaktionsdetails standardmäßig verschlüsselt sind und selektiv für Compliance oder Analysen offengelegt werden. Dies steht jedoch in direktem Konflikt mit den Transparenzwerten, die Blockchain überhaupt erst vertrauenswürdig gemacht haben.
Einige Projekte erkunden Mittelwege. Oasis Network und ähnliche Confidential-Computing-Plattformen nutzen TEEs (Trusted Execution Environments), um verschlüsselte Daten zu verarbeiten, ohne sie den Betreibern preiszugeben. Zero-Knowledge-Proofs können die Gültigkeit von Transaktionen verifizieren, ohne Transaktionsdetails preiszugeben. Diese Technologien könnten theoretisch Blockchains schaffen, bei denen die Datenextraktion technisch schwierig wird – allerdings auf Kosten der offenen Auditierbarkeit, die das Wertversprechen von Krypto definiert.
Was dies für das Tokenomics-Design bedeutet
Zukunftsorientierte Protokolldesigner beginnen damit, Datenökonomie von Anfang an in ihre Tokenomics einzubeziehen.
Das Konzept des „Data-Shapley-Werts“ – eine Technik zur Messung des Beitrags einzelner Datenpunkte zur Leistung eines Modells – könnte on-chain implementiert werden, um faire Vergütungsmechanismen zu schaffen. Protokolle könnten von KI-Systemen verlangen, Token proportional zu den Daten, auf die sie zugreifen, zu staken, mit Slashing-Bedingungen für extraktives Verhalten.
Radikaler schlagen einige Theoretiker vor, dass Blockchain-Netzwerke ihre aggregierten Daten als gemeinschaftliches Eigentum behandeln sollten, wobei jede kommerzielle Nutzung Lizenzgebühren erfordert, die an Validatoren, Staker und aktive Nutzer zurückfließen. Dies würde die „unsichtbare Steuer“ in einen expliziten Einnahmestrom verwandeln.
Die Herausforderungen sind erheblich. Eine Durchsetzung über verschiedene Gerichtsbarkeiten hinweg ist fast unmöglich. Die Zuordnung des Wertes zu spezifischen Datenpunkten bleibt rechenintensiv. Und alle Zugriffsbeschränkungen riskieren, das offene Ökosystem zu fragmentieren, das Blockchain-Daten überhaupt erst ihren analytischen Wert verleiht.
Die kommende Abrechnung
Die Spannung zwischen der Web3-Philosophie der offenen Daten und der extraktiven Ökonomie der KI verschwindet nicht – sie verschärft sich. Da KI-Modelle immer leistungsfähiger und Daten wertvoller werden, wird die wirtschaftliche Asymmetrie nur noch weiter zunehmen.
Die Finanzierung für dezentrale KI-Startups stieg im Jahresvergleich um 162 % auf 8,78 Milliarden $, wobei Web3-KI-Projekte 11 % der gesamten Blockchain-VC-Investitionen auf sich vereinten. Diese Projekte stellen den Versuch des Krypto-Ökosystems dar, Alternativen zu schaffen – Systeme, in denen Datenbeitragende an dem Wert teilhaben, den ihre Beiträge generieren.
Aber die Uhr tickt. Jeder verstrichene Tag fügt der öffentlichen Aufzeichnung mehr Transaktionshistorie hinzu – mehr Trainingsdaten für KI-Systeme, die nichts zurückgeben. Die Protokolle, die es versäumen, diese Extraktion zu adressieren, werden zusehen, wie ihre Netzwerkeffekte die Produkte von Wettbewerbern befeuern, während ihre eigenen Token-Inhaber die Kosten tragen.
Die unsichtbare Steuer mag unsichtbar sein, aber ihre Auswirkungen werden immer realer. Die Frage ist nicht, ob Krypto sie adressieren wird, sondern ob dies geschieht, bevor die Extraktion zu einer dauerhaften Infrastruktur in der KI-Wirtschaft wird.
Die Konvergenz von KI und Blockchain wirft grundlegende Fragen zu Dateneigentum, Werterfassung und der Ökonomie offener Systeme auf. Für Entwickler, die sich in dieser Landschaft bewegen, ist die Wahl der Infrastruktur wichtiger denn je. BlockEden.xyz bietet zuverlässigen Blockchain-API-Zugang für Entwickler, die die nächste Generation datenbewusster Web3-Anwendungen entwickeln.