Dezentrale KI: Bittensor vs. Sahara AI im Rennen um Open Intelligence
Was wäre, wenn die Zukunft der künstlichen Intelligenz nicht von einer Handvoll Billionen-Dollar-Unternehmen kontrolliert würde, sondern von Millionen von Mitwirkenden, die Token für das Training von Modellen und das Teilen von Daten verdienen? Zwei Projekte liefern sich ein Wettrennen, um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen — und sie könnten in ihrem Ansatz nicht unterschiedlicher sein.
Bittensor hat mit seiner von Bitcoin inspirierten Tokenomics und dem Proof-of-Intelligence-Mining ein Ökosystem im Wert von 2,9 Milliarden von Pantera und Binance Labs, baut eine Full-Stack-Blockchain auf, bei der Dateneigentum und Urheberrechtsschutz an erster Stelle stehen. Das eine belohnt den Output an roher Intelligenz; das andere schützt die Menschen hinter den Daten.
Während zentralisierte KI-Giganten wie OpenAI und Google dem Ziel der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) entgegenstürmen, setzen diese dezentralen Alternativen darauf, dass die Zukunft offenen, erlaubnisfreien Systemen gehört. Doch welche Vision wird sich durchsetzen?
Das Zentralisierungsproblem der KI
Die KI-Branche steht vor einer massiven Machtkonzentration. Das Training von Frontier-Modellen erfordert eine Recheninfrastruktur in Milliardenhöhe, wobei Cluster aus Tausenden von GPUs monatelang laufen. Nur eine Handvoll Unternehmen — OpenAI, Google, Anthropic, Meta — können sich diesen Umfang leisten. DeepMind-CEO Demis Hassabis beschrieb dies kürzlich als "das intensivste Wettbewerbsumfeld", das erfahrene Technologen je gesehen haben.
Diese Konzentration schafft kaskadierende Probleme. Datenlieferanten — die Künstler, Autoren und Programmierer, deren Arbeit diese Modelle trainiert — erhalten weder Vergütung noch Namensnennung. Kleine Entwickler können nicht gegen proprietäre Barrieren konkurrieren. Und die Nutzer haben keine andere Wahl, als darauf zu vertrauen, dass zentralisierte Anbieter verantwortungsvoll mit ihren Daten und Ergebnissen umgehen.
Dezentrale KI-Protokolle bieten eine alternative Architektur. Durch die Verteilung von Rechenleistung, Daten und Belohnungen über globale Netzwerke zielen sie darauf ab, den Zugang zu demokratisieren und gleichzeitig eine faire Vergütung zu gewährleisten. Aber der Gestaltungsraum ist riesig, und zwei führende Projekte haben radikal unterschiedliche Wege gewählt.
Bittensor: Das Proof-of-Intelligence-Mining-Netzwerk
Bittensor funktioniert wie ein "Bitcoin für KI" — ein erlaubnisfreies Netzwerk, in dem Teilnehmer TAO-Token verdienen, indem sie wertvolle Machine-Learning-Ergebnisse beisteuern. Anstatt willkürliche kryptografische Rätsel zu lösen, betreiben Miner KI-Modelle und beantworten Anfragen. Je besser ihre Antworten sind, desto mehr verdienen sie.
Wie es funktioniert
Das Netzwerk besteht aus spezialisierten Subnetzen (Subnets), von denen sich jedes auf eine bestimmte KI-Aufgabe konzentriert: Textgenerierung, Bildsynthese, Handelssignale, Proteinfaltung, Code-Vervollständigung. Bis Anfang 2026 beherbergt Bittensor über 129 aktive Subnetze, gegenüber 32 in der Anfangsphase.
Innerhalb jedes Subnetzes interagieren drei Rollen:
- Miner betreiben KI-Modelle und beantworten Anfragen, wobei sie TAO basierend auf der Output-Qualität verdienen.
- Validatoren bewerten die Antworten der Miner und vergeben Punkte unter Verwendung des Yuma-Konsens-Algorithmus.
- Subnet-Besitzer kuratieren die Aufgabenspezifikationen und erhalten einen Teil der Emissionen.
Die Aufteilung der Emissionen beträgt 41 % an Miner, 41 % an Validatoren und 18 % an Subnet-Besitzer. Dies schafft ein marktgetriebenes System, in dem die besten KI-Beiträge die höchsten Belohnungen verdienen — eine Meritokratie, die durch kryptografischen Konsens statt durch unternehmenseigene Hierarchien durchgesetzt wird.
Die TAO-Token-Ökonomie
TAO spiegelt die Tokenomics von Bitcoin wider: eine feste Obergrenze von 21 Millionen Token, regelmäßige Halving-Ereignisse und kein Pre-Mine oder ICO. Am 12. Dezember 2025 schloss Bittensor sein erstes Halving ab, wodurch die täglichen Emissionen von 7.200 auf 3.600 TAO gesenkt wurden.
Das Upgrade auf dynamisches TAO (dTAO) im Februar 2025 führte eine marktgetriebene Preisgestaltung für Subnetze ein. Wenn Staker in den Alpha-Token eines Subnetzes investieren, stimmen sie mit ihrem TAO über den Wert dieses Subnetzes ab. Höhere Nachfrage bedeutet höhere Emissionen — ein Preisfindungsmechanismus für KI-Fähigkeiten.
Derzeit sind rund 73 % des TAO-Angebots gestakt, was eine starke langfristige Überzeugung signalisiert. Der GTAO-Trust von Grayscale beantragte im Dezember 2025 die Umwandlung an der NYSE, was potenziell die Tür für einen TAO-ETF und einen breiteren institutionellen Zugang öffnet.
Netzwerkskalierung und Akzeptanz
Die Zahlen erzählen eine Geschichte von schnellem Wachstum:
- 121.567 einzigartige Wallets über alle Subnetze hinweg
- 106.839 Miner und 37.642 Validatoren
- Marktkapitalisierung von etwa 2,9 Milliarden $
- EVM-Kompatibilität ermöglicht Smart Contracts auf Subnetzen
Die These von Bittensor ist einfach: Wenn man die richtigen Anreize schafft, wird Intelligenz aus dem Netzwerk entstehen. Kein zentraler Koordinator erforderlich.
Sahara AI: Die Full-Stack-Plattform für Datensouveränität
Während sich Bittensor auf die Incentivierung von KI-Outputs konzentriert, befasst sich Sahara AI mit dem Input-Problem: Wem gehören die Daten, mit denen diese Modelle trainiert werden, und wie werden die Mitwirkenden bezahlt?
Gegründet von Forschern des MIT und der USC, hat Sahara in Finanzierungsrunden unter der Leitung von Pantera Capital, Binance Labs und Polychain Capital 49 Millionen ein — wobei 79 % in der USD1-Stablecoin von World Liberty Financial gezahlt wurden.
Die drei Säulen
Sahara AI basiert auf drei grundlegenden Prinzipien:
1. Souveränität und Provenienz: Jeder Datenbeitrag wird On-Chain mit unveränderlicher Zuordnung aufgezeichnet. Selbst nachdem Daten während des Trainings in KI-Modelle eingespeist wurden, behalten die Mitwirkenden das verifizierbare Eigentum. Die Plattform ist SOC2-zertifiziert für Sicherheit und Compliance.
2. KI-Nutzen: Der Sahara-Marktplatz ( gestartet in der offenen Beta im Juni 2025 ) ermöglicht es Nutzern, KI-Modelle, Datensätze und Rechenressourcen zu kaufen, zu verkaufen und zu lizenzieren. Jede Transaktion wird auf der Blockchain mit transparenter Umsatzbeteiligung aufgezeichnet.
3. Kollaborative Ökonomie: Hochwertige Mitwirkende erhalten Soulbound-Token ( nicht übertragbare Reputationsmarker ), die Premium-Rollen und Governance-Rechte freischalten. Token-Inhaber stimmen über Plattform-Upgrades und Mittelzuweisungen ab.
Datendienste-Plattform
Saharas Datendienste-Plattform, die im Dezember 2024 gestartet wurde, ermöglicht es jedem, Geld durch das Erstellen von Datensätzen für das KI-Training zu verdienen. Über 200.000 globale KI-Trainer und 35 Unternehmenskunden nutzen die Plattform, wobei mehr als 3 Millionen Datenannotationen verarbeitet wurden.
Dies adressiert eine grundlegende Asymmetrie in der KI-Entwicklung: Unternehmen wie OpenAI durchsuchen das Internet nach Trainingsdaten, aber die ursprünglichen Ersteller gehen leer aus. Sahara stellt sicher, dass Datenmitwirkende – ob sie nun Bilder beschriften, Code schreiben oder Texte annotieren – eine direkte Vergütung durch SAHARA-Token-Zahlungen erhalten.
Technische Architektur
Sahara Chain verwendet CometBFT ( ein Fork von Tendermint Core ) für den byzantinisch-fehlertoleranten Konsens. Das Design priorisiert Datenschutz, Provenienz und Leistung für KI-Anwendungen, die eine sichere Datenhandhabung erfordern.
Die Token-Ökonomie umfasst:
- Zahlungen pro Inferenz in SAHARA
- Proof-of-Stake-Validierung mit Staking-Belohnungen
- Dezentrale Governance für Protokollentscheidungen
- 10 Milliarden maximale Versorgungsmenge mit TGE im Juni 2025
Der Mainnet-Launch erfolgte im 3. Quartal 2025, wobei das Team 1,4 Millionen täglich aktive Konten im Testnet und Partnerschaften mit Microsoft, AWS und Google Cloud meldete.
Im direkten Vergleich: Die Visionen gegenübergestellt
| Dimension | Bittensor | Sahara AI |
|---|---|---|
| Hauptfokus | Qualität des KI-Outputs | Souveränität des Dateneingangs |
| Konsens | Proof of Intelligence ( Yuma ) | Proof of Stake ( CometBFT ) |
| Token-Angebot | 21 Mio. Hard Cap | 10 Mrd. Maximum |
| Mining-Modell | Kompetitiv ( beste Ergebnisse gewinnen ) | Kollaborativ ( alle Mitwirkenden werden bezahlt ) |
| Schlüsselkennzahl | Intelligenz pro Token | Datenprovenienz pro Transaktion |
| Marktkapitalisierung ( Jan. 2026 ) | ~ 2,9 Mrd. $ | ~ 71 Mio. $ |
| Institutionelles Signal | Grayscale ETF-Antrag | Unterstützung durch Binance / Pantera |
| Hauptunterscheidungsmerkmal | Subnet-Vielfalt | Urheberschutz |
Unterschiedliche Probleme, unterschiedliche Lösungen
Bittensor fragt: Wie incentivieren wir die Produktion der besten KI-Ergebnisse? Die Antwort ist Marktwettbewerb – Miner kämpfen um Belohnungen, und Qualität wird entstehen.
Sahara AI fragt: Wie vergüten wir jeden fair, der zu KI beiträgt? Die Antwort ist Provenienz – jeder Beitrag wird On-Chain verfolgt, um sicherzustellen, dass die Ersteller bezahlt werden.
Dies sind keine widersprüchlichen Visionen; sie sind komplementäre Schichten eines potenziellen dezentralen KI-Stacks. Bittensor optimiert die Modellqualität durch Wettbewerb. Sahara optimiert die Datenqualität durch faire Vergütung.
Die Urheberrechtsfrage
Eines der umstrittensten Themen der KI sind die Rechte an Trainingsdaten. Große Klagen von Künstlern, Autoren und Verlagen argumentieren, dass das Scrapen von urheberrechtlich geschützten Inhalten für das Training eine Verletzung darstellt.
Sahara adressiert dies direkt mit On-Chain-Provenienz. Wenn ein Datensatz in das System gelangt, wird das Eigentum des Mitwirkenden kryptografisch aufgezeichnet. Wenn diese Daten zum Trainieren eines Modells verwendet werden, bleibt die Zuordnung bestehen – und Lizenzzahlungen können automatisch fließen.
Bittensor hingegen ist agnostisch gegenüber der Herkunft der Trainingsdaten der Miner. Das Netzwerk belohnt die Output-Qualität, nicht die Input-Provenienz. Dies macht es flexibler, aber auch anfälliger für dieselben Urheberrechtsprobleme, mit denen zentralisierte KI konfrontiert ist.
Skalierung und Adoptionsverlauf
Die Marktkapitalisierung von Bittensor in Höhe von 2,9 Milliarden in den Schatten, was einen mehrjährigen Vorsprung und das Narrativ des TAO-Halvings widerspiegelt. Mit 129 Subnets und dem ETF-Antrag von Grayscale hat Bittensor eine bedeutende institutionelle Validierung erreicht.
Sahara befindet sich in einem früheren Stadium seines Lebenszyklus, wächst aber schnell. Das 74 Millionen $ IDO zeigt die Nachfrage im Privatkundensektor, und Unternehmenspartnerschaften mit AWS und Google Cloud deuten auf ein Potenzial für eine reale Einführung hin. Der Mainnet-Launch im 3. Quartal 2025 bringt das Projekt auf Kurs für den vollen Produktionsbetrieb im Jahr 2026.
Der Ausblick für 2026: Zeigen Sie mir den ROI
Wie Venky Ganesan, Partner bei Menlo Ventures, feststellte: „2026 ist das Jahr der Wahrheit für KI ('Show me the money')“. Unternehmen verlangen echten ROI, und Länder benötigen Produktivitätssteigerungen, um Infrastrukturausgaben zu rechtfertigen.
Dezentrale KI muss beweisen, dass sie mit zentralisierten Alternativen konkurrieren kann – nicht nur philosophisch, sondern auch praktisch. Können Bittensor-Subnets Modelle produzieren, die mit GPT-5 konkurrieren? Kann der Datenmarktplatz von Sahara genügend Mitwirkende anziehen, um erstklassige Trainingssets aufzubauen?
Die gesamte Marktkapitalisierung von KI-Kryptowährungen liegt bei 24 bis 27 Milliarden gering ist. Aber dezentrale Projekte bieten etwas, das zentralisierte Giganten nicht bieten können: erlaubnisfreie Teilnahme, transparente Ökonomie und Widerstandsfähigkeit gegen Single Points of Failure.
Was man im Auge behalten sollte
Für Bittensor:
- Angebotsdynamik nach dem Halving und Preisbildung
- Qualitätsmetriken der Subnetze im Vergleich zu Benchmarks zentralisierter Modelle
- Zeitplan für die Genehmigung des Grayscale-ETFs
Für Sahara AI:
- Mainnet-Stabilität und Transaktionsvolumen
- Einführung in Unternehmen über Pilotprogramme hinaus
- Regulatorische Akzeptanz der On-Chain-Urheberrechtsprovenienz
Die Konvergenz-These
Das wahrscheinlichste Ergebnis ist nicht, dass ein Projekt gewinnt, während das andere verliert. Die KI-Infrastruktur ist groß genug für mehrere Gewinner, die unterschiedliche Probleme lösen.
Bittensor zeichnet sich durch die Koordinierung der Produktion verteilter Intelligenz aus. Sahara überzeugt bei der Koordinierung einer fairen Datenvergütung. Ein reifes dezentrales KI-Ökosystem könnte beide nutzen: Sahara für die Beschaffung hochwertiger, ethisch einwandfreier Trainingsdaten und Bittensor für die wettbewerbsorientierte Verbesserung von Modellen, die auf diesen Daten trainiert wurden.
Der eigentliche Wettbewerb findet nicht zwischen Bittensor und Sahara statt — er findet zwischen dezentraler KI als Kategorie und den zentralisierten Giganten statt, die derzeit dominieren. Wenn dezentrale Netzwerke auch nur einen Bruchteil der Fähigkeiten von Frontier-Modellen erreichen und gleichzeitig eine überlegene Ökonomie für Mitwirkende bieten, werden sie einen enormen Wert abschöpfen, während sich die KI-Ausgaben beschleunigen.
Zwei Visionen. Zwei Architekturen. Eine Frage: Kann dezentrale KI Intelligenz ohne zentrale Kontrolle liefern?
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