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Einführung​

Dezentrale KI-Inferenz-/Trainingsmärkte zielen darauf ab, globale Rechenressourcen und Community-Modelle auf vertrauenslose Weise zu nutzen. Projekte wie Bittensor, Gensyn und Cuckoo Network (Cuckoo AI) veranschaulichen, wie Blockchain-Technologie offene KI-Marktplätze antreiben kann. Jede Plattform tokenisiert wichtige KI-Assets – Rechenleistung, Machine-Learning-Modelle und manchmal auch Daten – in On-Chain-Wirtschaftseinheiten. Im Folgenden gehen wir auf die technischen Architekturen dieser Netzwerke ein, wie sie Ressourcen tokenisieren, ihre Governance- und Anreizstrukturen, Methoden zur Verfolgung des Modelleigentums, Umsatzbeteiligungsmechanismen und die Angriffsflächen (z. B. Sybil-Angriffe, Kollusion, Trittbrettfahren, Vergiftung), die dabei entstehen. Eine vergleichende Tabelle am Ende fasst alle wichtigen Dimensionen von Bittensor, Gensyn und Cuckoo AI zusammen.

Technische Architekturen​

Bittensor: Dezentrales „Neuronales Internet“ auf Subnetzen​

Bittensor basiert auf einer benutzerdefinierten Layer-1-Blockchain (der Subtensor-Kette, basierend auf Substrate), die ein Netzwerk von KI-Modellknoten über viele spezialisierte Subnetze koordiniert. Jedes Subnetz ist ein unabhängiges Mini-Netzwerk, das sich auf eine bestimmte KI-Aufgabe konzentriert (zum Beispiel ein Subnetz für Sprachgenerierung, ein anderes für Bildgenerierung usw.). Die Teilnehmer in Bittensor übernehmen unterschiedliche Rollen:

• Miner – Sie betreiben Machine-Learning-Modelle auf ihrer Hardware und liefern Inferenzantworten (oder führen sogar Trainings durch) für die Aufgabe des Subnetzes. Im Wesentlichen ist ein Miner ein Knoten, der ein KI-Modell hostet, das Anfragen beantwortet.
• Validatoren – Sie fragen die Modelle der Miner mit Prompts ab und bewerten die Qualität der Antworten, um eine Meinung darüber zu bilden, welche Miner wertvolle Ergebnisse liefern. Validatoren bewerten effektiv die Leistung der Miner.
• Subnetz-Besitzer – Sie erstellen und definieren Subnetze und legen die Regeln fest, welche Aufgaben erledigt werden und wie die Validierung in diesem Subnetz durchgeführt wird. Ein Subnetz-Besitzer könnte zum Beispiel festlegen, dass ein Subnetz für einen bestimmten Datensatz oder eine bestimmte Modalität bestimmt ist und das Validierungsverfahren definieren.
• Delegatoren – Token-Inhaber, die keine Knoten betreiben, können ihre Bittensor-Tokens (TAO) an Miner oder Validatoren delegieren (staken), um die besten Performer zu unterstützen und einen Anteil an den Belohnungen zu verdienen (ähnlich dem Staking in Proof-of-Stake-Netzwerken).

Der Konsensmechanismus von Bittensor ist neuartig: Anstelle der traditionellen Blockvalidierung verwendet Bittensor den Yuma-Konsens, eine Form des „Proof-of-Intelligence“. Im Yuma-Konsens werden die Bewertungen der Miner durch Validatoren On-Chain aggregiert, um die Belohnungsverteilung zu bestimmen. Alle 12 Sekunden prägt das Netzwerk neue TAO-Tokens und verteilt sie gemäß dem Konsens der Validatoren darüber, welche Miner nützliche Arbeit geleistet haben. Die Bewertungen der Validatoren werden in einem stake-gewichteten Median-Schema kombiniert: Ausreißermeinungen werden beschnitten und die ehrliche Mehrheitsmeinung setzt sich durch. Das bedeutet, wenn die meisten Validatoren zustimmen, dass ein Miner qualitativ hochwertig war, erhält dieser Miner eine hohe Belohnung; weicht ein Validator stark von anderen ab (möglicherweise aufgrund von Kollusion oder Fehler), wird dieser Validator bestraft, indem er weniger verdient. Auf diese Weise koordiniert die Blockchain von Bittensor eine Miner-Validator-Feedbackschleife: Miner konkurrieren darum, die besten KI-Outputs zu produzieren, und Validatoren kuratieren und bewerten diese Outputs, wobei beide Seiten Tokens proportional zum von ihnen hinzugefügten Wert verdienen. Diese Architektur wird oft als „dezentrales neuronales Netzwerk“ oder „globales Gehirn“ beschrieben, in dem Modelle voneinander lernen und sich kollektiv entwickeln. Bemerkenswert ist, dass Bittensor kürzlich seine Kette aktualisiert hat, um EVM-Kompatibilität (für Smart Contracts) zu unterstützen, und dTAO eingeführt hat, ein System von Subnetz-spezifischen Tokens und Staking (später erklärt), um die Kontrolle über die Ressourcenzuweisung weiter zu dezentralisieren.

Gensyn: Vertrauensloses verteiltes Rechenprotokoll​

Gensyn nähert sich dezentraler KI aus dem Blickwinkel eines verteilten Rechenprotokolls für Machine Learning. Seine Architektur verbindet Entwickler (Submitter), die KI-Aufgaben haben (wie das Trainieren eines Modells oder das Ausführen eines Inferenz-Jobs), mit Rechenanbietern (Solver) weltweit, die über freie GPU-/TPU-Ressourcen verfügen. Ursprünglich plante Gensyn eine Substrate L1-Kette, schwenkte aber auf den Bau auf Ethereum als Rollup um, um stärkere Sicherheit und Liquidität zu gewährleisten. Das Gensyn-Netzwerk ist somit ein Ethereum Layer-2 (ein Ethereum-Rollup), das Job-Anzeigen und Zahlungen koordiniert, während die Berechnung Off-Chain auf der Hardware der Anbieter stattfindet.

Eine Kerninnovation des Gensyn-Designs ist sein Verifizierungssystem für Off-Chain-Arbeit. Gensyn verwendet eine Kombination aus optimistischer Verifizierung (Fraud Proofs) und kryptografischen Techniken, um sicherzustellen, dass das Ergebnis korrekt ist, wenn ein Solver behauptet, eine Trainings-/Inferenzaufgabe ausgeführt zu haben. In der Praxis umfasst das Protokoll mehrere Teilnehmerrollen:

• Submitter – die Partei, die einen Job anfordert (zum Beispiel jemand, der ein Modell trainieren lassen muss). Sie zahlen die Netzwerkgebühr und stellen das Modell/die Daten oder die Spezifikation der Aufgabe bereit.
• Solver – ein Knoten, der für die ML-Aufgabe auf seiner Hardware bietet und diese ausführt. Er trainiert das Modell oder führt die Inferenz wie angefordert aus und übermittelt dann die Ergebnisse und einen Berechnungsnachweis.
• Verifier/Challenger – Knoten, die die Arbeit des Solvers prüfen oder stichprobenartig überprüfen können. Gensyn implementiert ein Truebit-ähnliches Schema, bei dem das Ergebnis eines Solvers standardmäßig akzeptiert wird, ein Verifier es jedoch innerhalb eines Zeitfensters anfechten kann, wenn er eine falsche Berechnung vermutet. Bei einer Anfechtung wird eine interaktive „binäre Suche“ durch die Berechnungsschritte (ein Fraud-Proof-Protokoll) verwendet, um jede Diskrepanz zu lokalisieren. Dies ermöglicht es der Kette, Streitigkeiten zu lösen, indem nur ein minimaler kritischer Teil der Berechnung On-Chain durchgeführt wird, anstatt die gesamte teure Aufgabe zu wiederholen.

Entscheidend ist, dass Gensyn so konzipiert ist, dass die massive Redundanz naiver Ansätze vermieden wird. Anstatt dass viele Knoten alle denselben ML-Job wiederholen (was Kosteneinsparungen zunichte machen würde), verwendet Gensyns „Proof-of-Learning“-Ansatz Trainingsmetadaten, um zu überprüfen, ob Lernfortschritte erzielt wurden. Zum Beispiel könnte ein Solver kryptografische Hashes oder Checkpoints von Zwischenmodellgewichten und einen prägnanten Nachweis liefern, dass diese gemäß den Trainingsaktualisierungen fortgeschritten sind. Dieser probabilistische Proof-of-Learning kann viel kostengünstiger überprüft werden als das erneute Ausführen des gesamten Trainings, was eine vertrauenslose Verifizierung ohne vollständige Replikation ermöglicht. Nur wenn ein Verifier eine Anomalie feststellt, würde als letztes Mittel eine aufwändigere On-Chain-Berechnung ausgelöst. Dieser Ansatz reduziert den Overhead im Vergleich zur Brute-Force-Verifizierung drastisch, wodurch dezentrales ML-Training praktikabler wird. Gensyns Architektur betont daher stark das kryptoökonomische Spieldesign: Solver hinterlegen einen Stake oder eine Anleihe, und wenn sie betrügen (falsche Ergebnisse einreichen), verlieren sie diesen Stake an ehrliche Verifier, die sie erwischen. Durch die Kombination von Blockchain-Koordination (für Zahlungen und Streitbeilegung) mit Off-Chain-Compute und cleverer Verifizierung schafft Gensyn einen Marktplatz für ML-Compute, der ungenutzte GPUs überall nutzen kann, während die Vertrauenslosigkeit erhalten bleibt. Das Ergebnis ist ein Hyperscale-„Compute-Protokoll“, bei dem jeder Entwickler bei Bedarf auf erschwingliche, global verteilte Trainingsleistung zugreifen kann.

Cuckoo AI: Full-Stack dezentrale KI-Serviceplattform​

Cuckoo Network (oder Cuckoo AI) verfolgt einen stärker vertikal integrierten Ansatz und zielt darauf ab, End-to-End dezentrale KI-Dienste anstatt nur rohe Rechenleistung bereitzustellen. Cuckoo baute seine eigene Blockchain (ursprünglich eine Layer-1 namens Cuckoo Chain auf Arbitrum Orbit, einem Ethereum-kompatiblen Rollup-Framework), um alles zu orchestrieren: Sie gleicht nicht nur Jobs mit GPUs ab, sondern hostet auch KI-Anwendungen und wickelt Zahlungen in einem System ab. Das Design ist Full-Stack: Es kombiniert eine Blockchain für Transaktionen und Governance, eine dezentrale GPU-/CPU-Ressourcenschicht und benutzerorientierte KI-Anwendungen und APIs darüber. Mit anderen Worten, Cuckoo integriert alle drei Schichten – Blockchain, Compute und KI-Anwendung – innerhalb einer einzigen Plattform.

Die Teilnehmer in Cuckoo lassen sich in vier Gruppen einteilen:

• KI-App-Entwickler (Koordinatoren) – Dies sind Entwickler, die KI-Modelle oder -Dienste auf Cuckoo bereitstellen. Zum Beispiel könnte ein Entwickler einen Stable Diffusion Bildgenerator oder einen LLM-Chatbot als Dienst hosten. Sie betreiben Koordinator-Knoten, die für die Verwaltung ihres Dienstes verantwortlich sind: Benutzeranfragen annehmen, diese in Aufgaben aufteilen und diese Aufgaben den Minern zuweisen. Koordinatoren staken den nativen Token ($CAI), um dem Netzwerk beizutreten und das Recht zu erhalten, Miner zu nutzen. Sie fungieren im Wesentlichen als Layer-2-Orchestratoren, die zwischen Benutzern und den GPU-Anbietern vermitteln.
• GPU-/CPU-Miner (Aufgabenknoten) – Dies sind die Ressourcenanbieter. Miner betreiben den Cuckoo-Aufgabenclient und stellen ihre Hardware zur Verfügung, um Inferenzaufgaben für die KI-Apps auszuführen. Zum Beispiel könnte einem Miner von einem Koordinator eine Bildgenerierungsanfrage (mit einem bestimmten Modell und Prompt) zugewiesen werden, und er verwendet seine GPU, um das Ergebnis zu berechnen. Miner müssen ebenfalls $CAI staken, um Engagement und gutes Verhalten zu gewährleisten. Sie verdienen Token-Belohnungen für jede korrekt abgeschlossene Aufgabe.
• Endbenutzer – die Konsumenten der KI-Anwendungen. Sie interagieren über Cuckoos Webportal oder APIs (zum Beispiel Kunst generieren über CooVerse oder mit KI-Persönlichkeiten chatten). Benutzer können entweder mit Krypto für jede Nutzung bezahlen oder möglicherweise ihre eigene Rechenleistung (oder ihren Stake) beisteuern, um die Nutzungskosten auszugleichen. Ein wichtiger Aspekt ist die Zensurresistenz: Wenn ein Koordinator (Dienstanbieter) blockiert wird oder ausfällt, können Benutzer zu einem anderen wechseln, der dieselbe Anwendung bereitstellt, da mehrere Koordinatoren ähnliche Modelle im dezentralen Netzwerk hosten könnten.
• Staker (Delegatoren) – Community-Mitglieder, die keine KI-Dienste oder Mining-Hardware betreiben, können dennoch teilnehmen, indem sie $CAI auf diejenigen staken, die dies tun. Indem sie mit ihrem Stake auf vertrauenswürdige Koordinatoren oder Miner stimmen, helfen sie, Reputation zu signalisieren und verdienen im Gegenzug einen Anteil an den Netzwerkbelohnungen. Dieses Design baut eine Web3-Reputationsschicht auf: Gute Akteure ziehen mehr Stake an (und damit Vertrauen und Belohnungen), während schlechte Akteure Stake und Reputation verlieren. Sogar Endbenutzer können in einigen Fällen staken, wodurch sie mit dem Erfolg des Netzwerks in Einklang gebracht werden.

Die Cuckoo-Kette (die sich derzeit im Übergang von einer eigenständigen Kette zu einem Shared-Security-Rollup befindet) verfolgt all diese Interaktionen. Wenn ein Benutzer einen KI-Dienst aufruft, erstellt der Koordinator-Knoten On-Chain-Aufgabenzuweisungen für Miner. Die Miner führen die Aufgaben Off-Chain aus und senden die Ergebnisse an den Koordinator zurück, der sie validiert (z. B. überprüft, ob das Ausgabebild oder der Text kein Kauderwelsch ist) und das Endergebnis an den Benutzer liefert. Die Blockchain wickelt die Zahlungsabwicklung ab: Für jede Aufgabe zahlt der Smart Contract des Koordinators den Miner in $CAI (oft werden Mikrozahlungen zu täglichen Auszahlungen aggregiert). Cuckoo betont Vertrauenslosigkeit und Transparenz – alle Teilnehmer staken Tokens und alle Aufgabenzuweisungen und -abschlüsse werden aufgezeichnet, sodass Betrug durch die Androhung des Verlusts des Stakes und durch die öffentliche Sichtbarkeit der Leistung entmutigt wird. Das modulare Design des Netzwerks bedeutet, dass neue KI-Modelle oder Anwendungsfälle einfach hinzugefügt werden können: Obwohl es mit der Text-zu-Bild-Generierung als Proof of Concept begann, ist seine Architektur allgemein genug, um andere KI-Workloads (z. B. Sprachmodell-Inferenz, Audiotranskription usw.) zu unterstützen.

Ein bemerkenswerter Aspekt der Cuckoo-Architektur ist, dass sie ursprünglich eine eigene Layer-1-Blockchain startete, um den Durchsatz für KI-Transaktionen zu maximieren (während der Tests erreichte sie Spitzenwerte von 300.000 täglichen Transaktionen). Dies ermöglichte benutzerdefinierte Optimierungen für die KI-Aufgabenplanung. Das Team stellte jedoch fest, dass die Wartung einer eigenständigen L1 kostspielig und komplex war, und beschloss Mitte 2025, die benutzerdefinierte Kette einzustellen und zu einem Rollup-/AVS-Modell (Active Validated Service) auf Ethereum zu migrieren. Dies bedeutet, dass Cuckoo die Sicherheit von Ethereum oder einem L2 wie Arbitrum erben wird, anstatt einen eigenen Konsens zu betreiben, aber seinen dezentralen KI-Marktplatz auf dieser gemeinsamen Sicherheitsschicht weiter betreiben wird. Die Änderung soll die wirtschaftliche Sicherheit verbessern (durch Nutzung der Robustheit von Ethereum) und dem Cuckoo-Team ermöglichen, sich auf das Produkt statt auf die Wartung der Low-Level-Kette zu konzentrieren. Zusammenfassend schafft Cuckoos Architektur eine dezentrale KI-Bereitstellungsplattform, auf der jeder Hardware anschließen oder einen KI-Modell-Dienst bereitstellen kann und Benutzer weltweit auf KI-Apps mit geringeren Kosten und weniger Abhängigkeit von der Big-Tech-Infrastruktur zugreifen können.

Mechanismen zur Asset-Tokenisierung​

Ein gemeinsames Thema dieser Netzwerke ist die Umwandlung von Rechenleistung, Modellen und Daten in On-Chain-Assets oder Wirtschaftseinheiten, die gehandelt oder monetarisiert werden können. Jedes Projekt konzentriert sich jedoch auf unterschiedliche Weisen der Tokenisierung dieser Ressourcen:

• Rechenleistung: Alle drei Plattformen wandeln Rechenarbeit in Belohnungs-Tokens um. In Bittensor wird nützliche Berechnung (Inferenz oder Training durch einen Miner) über Validatoren-Scores quantifiziert und mit TAO-Tokens pro Block belohnt. Im Wesentlichen „misst“ Bittensor die beigesteuerte Intelligenz und prägt TAO als Ware, die diesen Beitrag repräsentiert. Gensyn behandelt Rechenleistung explizit als Ware – sein Protokoll schafft einen Marktplatz, auf dem GPU-Zeit das Produkt ist und der Preis durch Angebot und Nachfrage in Token-Begriffen festgelegt wird. Entwickler kaufen Rechenleistung mit dem Token, und Anbieter verdienen Tokens, indem sie ihre Hardware-Zyklen verkaufen. Das Gensyn-Team bemerkt, dass jede digitale Ressource (Rechenleistung, Daten, Algorithmen) in einem ähnlichen vertrauenslosen Markt dargestellt und gehandelt werden kann. Cuckoo tokenisiert Rechenleistung über einen ERC-20-Token $CAI, der als Zahlung für abgeschlossene Aufgaben ausgegeben wird. GPU-Anbieter „minen“ im Wesentlichen CAI, indem sie KI-Inferenzarbeit leisten. Cuckoos System erstellt On-Chain-Aufzeichnungen von Aufgaben, sodass man jede abgeschlossene GPU-Aufgabe als eine atomare Arbeitseinheit betrachten kann, die in Tokens bezahlt wird. Die Prämisse bei allen dreien ist, dass ansonsten ungenutzte oder unzugängliche Rechenleistung zu einem tokenisierten, liquiden Asset wird – entweder durch Token-Emissionen auf Protokollebene (wie bei Bittensor und frühem Cuckoo) oder durch einen offenen Markt von Kauf-/Verkaufsaufträgen für Rechenjobs (wie bei Gensyn).

• KI-Modelle: Die Darstellung von KI-Modellen als On-Chain-Assets (z. B. NFTs oder Tokens) steckt noch in den Kinderschuhen. Bittensor tokenisiert die Modelle selbst nicht – die Modelle bleiben Off-Chain im Besitz der Miner. Stattdessen bewertet Bittensor Modelle indirekt, indem es diejenigen belohnt, die gut funktionieren. Im Grunde wird die „Intelligenz“ eines Modells in TAO-Einnahmen umgewandelt, aber es gibt kein NFT, das die Modellgewichte repräsentiert oder anderen die Nutzung des Modells erlaubt. Gensyns Fokus liegt auf Rechen-Transaktionen, nicht explizit auf der Erstellung von Tokens für Modelle. Ein Modell in Gensyn wird typischerweise von einem Entwickler Off-Chain bereitgestellt (vielleicht Open-Source oder proprietär), von Solvern trainiert und zurückgegeben – es gibt keinen eingebauten Mechanismus, um einen Token zu erstellen, der das Modell oder sein IP besitzt. (Allerdings könnte der Gensyn-Marktplatz potenziell den Handel mit Modellartefakten oder Checkpoints erleichtern, wenn die Parteien dies wünschen, aber das Protokoll selbst betrachtet Modelle als Inhalt der Berechnung und nicht als tokenisiertes Asset.) Cuckoo liegt irgendwo dazwischen: Es spricht von „KI-Agenten“ und in das Netzwerk integrierten Modellen, aber derzeit gibt es keinen nicht-fungiblen Token, der jedes Modell repräsentiert. Stattdessen wird ein Modell von einem App-Entwickler bereitgestellt und dann über das Netzwerk bedient. Die Nutzungsrechte an diesem Modell sind implizit tokenisiert, da das Modell $CAI verdienen kann, wenn es verwendet wird (über den Koordinator, der es bereitstellt). Alle drei Plattformen erkennen das Konzept der Modell-Tokenisierung an – zum Beispiel, Gemeinschaften über Tokens Eigentum an Modellen zu geben – aber praktische Implementierungen sind begrenzt. Als Branche wird die Tokenisierung von KI-Modellen (z. B. als NFTs mit Eigentumsrechten und Gewinnbeteiligung) noch erforscht. Bittensors Ansatz, bei dem Modelle Werte miteinander austauschen, ist eine Form eines „Modell-Marktplatzes“ ohne expliziten Token pro Modell. Das Cuckoo-Team merkt an, dass dezentrales Modelleigentum vielversprechend ist, um Barrieren im Vergleich zu zentralisierter KI abzubauen, aber es erfordert effektive Methoden zur Überprüfung von Modellausgaben und -nutzung On-Chain. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Rechenleistung sofort tokenisiert wird (es ist unkompliziert, Tokens für geleistete Arbeit zu bezahlen), während Modelle indirekt oder aspirativ tokenisiert werden (für ihre Outputs belohnt, möglicherweise durch Stake oder Reputation repräsentiert, aber auf diesen Plattformen noch nicht als übertragbare NFTs behandelt werden).

• Daten: Die Daten-Tokenisierung bleibt am schwierigsten. Keines der Projekte Bittensor, Gensyn oder Cuckoo hat vollständig verallgemeinerte On-Chain-Datenmarktplätze integriert (wo Datensätze mit durchsetzbaren Nutzungsrechten gehandelt werden). Bittensor-Knoten könnten auf verschiedenen Datensätzen trainieren, aber diese Datensätze sind nicht Teil des On-Chain-Systems. Gensyn könnte einem Entwickler erlauben, einen Datensatz für das Training bereitzustellen, aber das Protokoll tokenisiert diese Daten nicht – sie werden einfach Off-Chain für den Solver bereitgestellt. Cuckoo tokenisiert ebenfalls keine Benutzerdaten; es verarbeitet Daten (wie Benutzer-Prompts oder Outputs) hauptsächlich transient für Inferenzaufgaben. Der Cuckoo-Blog stellt explizit fest, dass „dezentrale Daten trotz ihrer kritischen Bedeutung schwer zu tokenisieren bleiben“. Daten sind sensibel (Datenschutz- und Eigentumsfragen) und mit der aktuellen Blockchain-Technologie schwer zu handhaben. Während Rechenleistung und Modelle zunehmend zu Commodities werden, bleiben Daten weitgehend Off-Chain, außer in Sonderfällen (einige Projekte außerhalb dieser drei experimentieren mit Daten-Unions und Token-Belohnungen für Datenbeiträge, aber das liegt außerhalb unseres aktuellen Umfangs). Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Rechenleistung in diesen Netzwerken jetzt eine On-Chain-Ware ist, Modelle durch Tokens bewertet, aber noch nicht individuell als Assets tokenisiert werden, und die Daten-Tokenisierung immer noch ein offenes Problem ist (abgesehen von der Anerkennung ihrer Bedeutung).

Governance und Anreize​

Ein robustes Governance- und Anreizdesign ist entscheidend, damit diese dezentralen KI-Netzwerke autonom und fair funktionieren können. Hier untersuchen wir, wie sich jede Plattform selbst regiert (wer Entscheidungen trifft, wie Upgrades oder Parameteränderungen erfolgen) und wie sie die Anreize der Teilnehmer durch Token-Ökonomie aufeinander abstimmt.

• Bittensor Governance: In seinen frühen Phasen wurden Bittensors Entwicklung und Subnetzparameter weitgehend vom Kernteam und einer Gruppe von 64 „Root“-Validatoren im Haupt-Subnetz kontrolliert. Dies war ein Punkt der Zentralisierung – einige mächtige Validatoren hatten einen überproportionalen Einfluss auf die Belohnungszuweisungen, was zu dem führte, was einige als „oligarchisches Wahlsystem“ bezeichneten. Um dies zu beheben, führte Bittensor 2025 die dTAO (dezentrale TAO)-Governance ein. Das dTAO-System verlagerte die Ressourcenzuweisung auf eine marktorientierte und gemeinschaftlich kontrollierte Basis. Konkret können TAO-Inhaber ihre Tokens in Subnetz-spezifische Liquiditätspools staken (im Wesentlichen „stimmen“ sie darüber ab, welche Subnetze mehr Netzwerkemissionen erhalten sollen) und erhalten Alpha-Tokens, die das Eigentum an diesen Subnetz-Pools repräsentieren. Subnetze, die mehr Stake anziehen, werden einen höheren Alpha-Token-Preis haben und einen größeren Anteil an der täglichen TAO-Emission erhalten, während unpopuläre oder leistungsschwache Subnetze Kapital (und damit Emissionen) abfließen sehen werden. Dies schafft eine Rückkopplungsschleife: Wenn ein Subnetz wertvolle KI-Dienste produziert, staken mehr Leute TAO darauf (auf der Suche nach Belohnungen), was diesem Subnetz mehr TAO gibt, um seine Teilnehmer zu belohnen, was das Wachstum fördert. Wenn ein Subnetz stagniert, ziehen Staker zu lukrativeren Subnetzen ab. Im Effekt regieren TAO-Inhaber kollektiv den Fokus des Netzwerks, indem sie finanziell signalisieren, welche KI-Domänen mehr Ressourcen verdienen. Dies ist eine Form der On-Chain-Governance nach Token-Gewichtung, ausgerichtet auf wirtschaftliche Ergebnisse. Abgesehen von der Ressourcenzuweisung erfolgen größere Protokoll-Upgrades oder Parameteränderungen wahrscheinlich immer noch über Governance-Vorschläge, über die TAO-Inhaber abstimmen (Bittensor verfügt über einen Mechanismus für On-Chain-Vorschläge und Referenden, die von der Bittensor Foundation und einem gewählten Rat verwaltet werden, ähnlich der Governance von Polkadot). Im Laufe der Zeit ist zu erwarten, dass Bittensors Governance zunehmend dezentralisiert wird, wobei die Stiftung zurücktritt, während die Community (über TAO-Stake) Dinge wie Inflationsrate, Genehmigung neuer Subnetze usw. steuert. Der Übergang zu dTAO ist ein großer Schritt in diese Richtung, der zentralisierte Entscheidungsträger durch einen anreizorientierten Markt von Token-Stakeholdern ersetzt.

• Bittensor-Anreize: Bittensors Anreizstruktur ist eng mit seinem Konsens verknüpft. Bei jedem Block (12 Sekunden) wird genau 1 TAO neu geprägt und basierend auf der Leistung unter den Mitwirkenden jedes Subnetzes aufgeteilt. Die Standardaufteilung für die Blockbelohnung jedes Subnetzes beträgt 41 % für Miner, 41 % für Validatoren und 18 % für den Subnetz-Besitzer. Dies stellt sicher, dass alle Rollen belohnt werden: Miner verdienen für Inferenzarbeit, Validatoren für ihre Bewertungsbemühungen und Subnetz-Besitzer (die möglicherweise die Daten/Aufgabe für dieses Subnetz gebootstrappt haben) erhalten einen Restbetrag für die Bereitstellung des „Marktplatzes“ oder des Aufgabendesigns. Diese Prozentsätze sind im Protokoll festgelegt und zielen darauf ab, die Anreize aller auf eine qualitativ hochwertige KI-Ausgabe auszurichten. Der Yuma-Konsensmechanismus verfeinert die Anreize weiter, indem er Belohnungen nach Qualitätsbewertungen gewichtet – ein Miner, der bessere Antworten liefert (gemäß Validatoren-Konsens), erhält einen höheren Anteil dieser 41 %, und ein Validator, der dem ehrlichen Konsens genau folgt, erhält mehr vom Validatorenanteil. Schlechte Performer werden wirtschaftlich aussortiert. Zusätzlich erhalten Delegatoren (Staker), die einen Miner oder Validator unterstützen, typischerweise einen Anteil an den Einnahmen dieses Knotens (Knoten legen oft eine Provision fest und geben den Rest an ihre Delegatoren weiter, ähnlich dem Staking in PoS-Netzwerken). Dies ermöglicht passiven TAO-Inhabern, die besten Mitwirkenden zu unterstützen und Erträge zu erzielen, was die Meritokratie weiter stärkt. Bittensors Token (TAO) ist somit ein Utility-Token: Er ist für die Registrierung neuer Miner erforderlich (Miner müssen einen kleinen Betrag an TAO ausgeben, um beizutreten, was Sybil-Spam bekämpft) und kann gestaked werden, um den Einfluss zu erhöhen oder über Delegation zu verdienen. Er ist auch als Zahlungstoken vorgesehen, wenn externe Benutzer Dienste aus Bittensors Netzwerk nutzen möchten (zum Beispiel TAO zahlen, um ein Sprachmodell auf Bittensor abzufragen), obwohl der interne Belohnungsmechanismus bisher die primäre „Ökonomie“ war. Die allgemeine Anreizphilosophie besteht darin, „wertvolle Intelligenz“ zu belohnen – d. h. Modelle, die gute KI-Ergebnisse liefern – und einen Wettbewerb zu schaffen, der die Qualität der Modelle im Netzwerk kontinuierlich verbessert.

• Gensyn Governance: Gensyns Governance-Modell ist so strukturiert, dass es sich mit der Reifung des Netzwerks von der Kontrolle durch das Kernteam zur Kontrolle durch die Community entwickelt. Zunächst wird Gensyn eine Gensyn Foundation und einen gewählten Rat haben, die Protokoll-Upgrades und Treasury-Entscheidungen überwachen. Dieser Rat wird voraussichtlich zunächst aus Kernteammitgliedern und frühen Community-Führern bestehen. Gensyn plant ein Token Generation Event (TGE) für seinen nativen Token (oft als GENS bezeichnet), wonach die Governance-Macht zunehmend über On-Chain-Abstimmungen in den Händen der Token-Inhaber liegen würde. Die Rolle der Stiftung ist es, die Interessen des Protokolls zu vertreten und einen reibungslosen Übergang zur vollständigen Dezentralisierung zu gewährleisten. In der Praxis wird Gensyn wahrscheinlich On-Chain-Vorschlagsmechanismen haben, bei denen über Änderungen von Parametern (z. B. Verifizierungsspieldauer, Gebührensätze) oder Upgrades von der Community abgestimmt wird. Da Gensyn als Ethereum-Rollup implementiert wird, könnte die Governance auch an die Sicherheit von Ethereum gebunden sein (zum Beispiel die Verwendung von Upgrade-Schlüsseln für den Rollup-Vertrag, die schließlich an eine DAO von Token-Inhabern übergehen). Der Abschnitt Dezentralisierung und Governance des Gensyn-Litepapers betont, dass das Protokoll letztendlich global im Besitz sein muss, im Einklang mit dem Ethos, dass das „Netzwerk für maschinelle Intelligenz“ seinen Benutzern und Mitwirkenden gehören sollte. Zusammenfassend beginnt Gensyns Governance semi-zentralisiert, ist aber so konzipiert, dass sie zu einer DAO wird, in der GENS-Token-Inhaber (potenziell nach Stake oder Beteiligung gewichtet) kollektiv Entscheidungen treffen.

• Gensyn-Anreize: Die wirtschaftlichen Anreize in Gensyn sind unkomplizierte Marktdynamiken, ergänzt durch kryptoökonomische Sicherheit. Entwickler (Clients) bezahlen ML-Aufgaben mit dem Gensyn-Token, und Solver verdienen Tokens, indem sie diese Aufgaben korrekt erledigen. Der Preis für Rechenzyklen wird durch einen offenen Markt bestimmt – vermutlich können Entwickler Aufgaben mit einer Belohnung ausschreiben, und Solver können bieten oder sie einfach annehmen, wenn der Preis ihren Erwartungen entspricht. Dies stellt sicher, dass, solange ein Angebot an ungenutzten GPUs vorhanden ist, der Wettbewerb die Kosten auf einen fairen Satz senkt (Gensyns Team prognostiziert eine Kostenreduzierung von bis zu 80 % im Vergleich zu Cloud-Preisen, da das Netzwerk die günstigste verfügbare Hardware weltweit findet). Auf der anderen Seite haben Solver den Anreiz, Tokens für Arbeit zu verdienen; ihre Hardware, die sonst ungenutzt bleiben könnte, generiert nun Einnahmen. Um die Qualität zu gewährleisten, verlangt Gensyn von Solvern, dass sie Sicherheiten staken, wenn sie einen Job annehmen – wenn sie betrügen oder ein falsches Ergebnis produzieren und erwischt werden, verlieren sie diesen Stake (er kann „geslasht“ und dem ehrlichen Verifier zugesprochen werden). Verifier werden durch die Chance motiviert, eine „Jackpot“-Belohnung zu verdienen, wenn sie einen betrügerischen Solver erwischen, ähnlich dem Truebit-Design, das Verifier, die erfolgreich falsche Berechnungen identifizieren, periodisch belohnt. Dies hält Solver ehrlich und motiviert einige Knoten, als Wächter zu fungieren. In einem optimalen Szenario (kein Betrug) verdienen Solver einfach die Aufgaben-Gebühr, und die Rolle des Verifiers ist größtenteils untätig (oder einer der teilnehmenden Solver könnte auch als Verifier für andere fungieren). Gensyns Token dient somit sowohl als Gas-Währung für den Kauf von Rechenleistung als auch als Stake-Sicherheit, die das Protokoll sichert. Das Litepaper erwähnt ein Testnetz mit nicht-permanenten Tokens und dass frühe Testnetz-Teilnehmer beim TGE mit echten Tokens belohnt werden. Dies deutet darauf hin, dass Gensyn einen Teil des Token-Angebots für das Bootstrapping bereitgestellt hat – zur Belohnung von Early Adopters, Test-Solvern und Community-Mitgliedern. Langfristig sollten Gebühren aus echten Jobs das Netzwerk aufrechterhalten. Es kann auch eine kleine Protokollgebühr (ein Prozentsatz jeder Aufgaben-Zahlung) geben, die in eine Treasury fließt oder verbrannt wird; dieses Detail ist noch nicht bestätigt, aber viele Marktplatzprotokolle enthalten eine Gebühr zur Finanzierung der Entwicklung oder des Token-Kaufs und -Verbrennens. Zusammenfassend richten sich Gensyns Anreize an der ehrlichen Erledigung von ML-Jobs aus: Arbeit leisten, bezahlt werden; versuchen zu betrügen, Stake verlieren; andere überprüfen, verdienen, wenn man Betrüger erwischt. Dies schafft ein sich selbst regulierendes Wirtschaftssystem, das darauf abzielt, zuverlässige verteilte Berechnungen zu erreichen.

• Cuckoo Governance: Cuckoo Network hat die Governance von Anfang an in sein Ökosystem integriert, obwohl es sich noch in einer Entwicklungsphase befindet. Der $CAI-Token ist neben seinen Utility-Rollen explizit ein Governance-Token. Cuckoos Philosophie ist, dass GPU-Knotenbetreiber, App-Entwickler und sogar Endbenutzer ein Mitspracherecht bei der Entwicklung des Netzwerks haben sollten – was seine gemeinschaftsgetriebene Vision widerspiegelt. In der Praxis würden wichtige Entscheidungen (wie Protokoll-Upgrades oder wirtschaftliche Änderungen) durch Token-gewichtete Abstimmungen entschieden, vermutlich über einen DAO-Mechanismus. Zum Beispiel könnte Cuckoo On-Chain-Abstimmungen über die Änderung der Belohnungsverteilung oder die Einführung einer neuen Funktion abhalten, und $CAI-Inhaber (einschließlich Miner, Entwickler und Benutzer) würden abstimmen. Bereits jetzt wird On-Chain-Abstimmung als Reputationssystem verwendet: Cuckoo verlangt von jeder Rolle, Tokens zu staken, und dann können Community-Mitglieder (vielleicht durch Delegation von Stake oder über Governance-Module) darüber abstimmen, welche Koordinatoren oder Miner vertrauenswürdig sind. Dies beeinflusst Reputationswerte und könnte die Aufgabenplanung beeinflussen (z. B. könnte ein Koordinator mit mehr Stimmen mehr Benutzer anziehen, oder ein Miner mit mehr Stimmen könnte mehr Aufgaben zugewiesen bekommen). Es ist eine Mischung aus Governance und Anreiz – die Verwendung von Governance-Tokens zur Etablierung von Vertrauen. Die Cuckoo Foundation oder das Kernteam hat die Richtung des Projekts bisher geleitet (zum Beispiel die jüngste Entscheidung, die L1-Kette einzustellen), aber ihr Blog deutet auf ein Engagement hin, sich in Richtung dezentraler Eigentümerschaft zu bewegen. Sie stellten fest, dass der Betrieb einer eigenen Kette hohe Gemeinkosten verursachte und dass der Wechsel zu einem Rollup eine offenere Entwicklung und Integration mit bestehenden Ökosystemen ermöglichen wird. Es ist wahrscheinlich, dass Cuckoo, sobald es auf einer gemeinsamen Schicht (wie Ethereum) ist, eine traditionellere DAO für Upgrades implementieren wird, wobei die Community mit CAI abstimmt.

• Cuckoo-Anreize: Das Anreizdesign für Cuckoo hat zwei Phasen: die anfängliche Bootstrapping-Phase mit festen Token-Zuweisungen und einen zukünftigen Zustand mit nutzungsbasierter Umsatzbeteiligung. Beim Start führte Cuckoo eine „Fair Launch“-Verteilung von 1 Milliarde CAI-Tokens durch. 51 % des Angebots wurden für die Community reserviert, aufgeteilt als:

  • Mining-Belohnungen: 30 % des Gesamtangebots reserviert, um GPU-Miner für die Ausführung von KI-Aufgaben zu bezahlen.
  • Staking-Belohnungen: 11 % des Angebots für diejenigen, die staken und zur Sicherung des Netzwerks beitragen.
  • Airdrops: 5 % an frühe Benutzer und Community-Mitglieder als Anreiz zur Adoption.
  • (Weitere 5 % waren für Entwicklerzuschüsse zur Förderung des Aufbaus auf Cuckoo.)

  Diese große Zuweisung bedeutet, dass im frühen Netzwerk Miner und Staker aus einem Emissionspool belohnt wurden, selbst wenn die tatsächliche Benutzernachfrage gering war. Tatsächlich bot Cuckoos Anfangsphase hohe APY-Renditen für Staking und Mining, was erfolgreich Teilnehmer anzog, aber auch „Yield Farmer“, die nur wegen der Tokens da waren. Das Team stellte fest, dass viele Benutzer das Netzwerk verließen, sobald die Belohnungsraten sanken, was darauf hindeutet, dass diese Anreize nicht an die tatsächliche Nutzung gebunden waren. Aus diesen Erfahrungen lernend, wechselt Cuckoo zu einem Modell, bei dem Belohnungen direkt mit der tatsächlichen KI-Arbeitslast korrelieren. Zukünftig (und teilweise bereits jetzt), wenn ein Endbenutzer für eine KI-Inferenz bezahlt, wird diese Zahlung (in CAI oder möglicherweise einem anderen akzeptierten Token, der in CAI umgewandelt wird) unter den Mitwirkenden aufgeteilt:

  • GPU-Miner erhalten den Großteil des Anteils für die von ihnen bereitgestellte Rechenleistung.
  • Koordinator (App-Entwickler) erhält einen Anteil als Dienstanbieter, der das Modell bereitgestellt und die Anfrage bearbeitet hat.
  • Staker, die an diese Miner oder Koordinatoren delegiert haben, könnten einen kleinen Anteil oder eine inflationäre Belohnung erhalten, um die Unterstützung zuverlässiger Knoten weiterhin zu fördern.
  • Netzwerk/Treasury könnte eine Gebühr für die laufende Entwicklung einbehalten oder zukünftige Anreize finanzieren (oder die Gebühr könnte null/nominal sein, um die Benutzerfreundlichkeit zu maximieren).

  Im Wesentlichen bewegt sich Cuckoo auf ein Umsatzbeteiligungsmodell zu: Wenn eine KI-App auf Cuckoo Einnahmen generiert, werden diese Einnahmen fair an alle Mitwirkenden dieses Dienstes verteilt. Dies stimmt die Anreize so ab, dass die Teilnehmer von der tatsächlichen Nutzung profitieren und nicht nur von der Inflation. Bereits jetzt verlangte das Netzwerk von allen Parteien, CAI zu staken – das bedeutet, dass Miner und Koordinatoren nicht nur eine pauschale Belohnung verdienen, sondern möglicherweise auch stake-basierte Belohnungen (zum Beispiel könnte ein Koordinator höhere Belohnungen verdienen, wenn viele Benutzer auf ihn staken oder wenn er selbst mehr stakt, ähnlich wie Proof-of-Stake-Validatoren verdienen). Was die Benutzeranreize betrifft, führte Cuckoo auch Dinge wie ein Airdrop-Portal und Faucets ein (die einige Benutzer ausnutzten), um die anfängliche Aktivität anzukurbeln. Zukünftig könnten Benutzer über Token-Rabatte für die Nutzung der Dienste oder über Governance-Belohnungen für die Teilnahme an der Kuration (z. B. kleine Tokens für die Bewertung von Outputs oder die Bereitstellung von Daten) incentiviert werden. Das Fazit ist, dass Cuckoos Token ($CAI) vielseitig einsetzbar ist: Es ist der Gas-/Gebühren-Token auf der Kette (alle Transaktionen und Zahlungen verwenden ihn), er wird für Staking und Abstimmungen verwendet und ist die Einheit der Belohnung für geleistete Arbeit. Cuckoo erwähnt explizit, dass es Token-Belohnungen an Service-Level-KPIs (Key Performance Indicators) binden möchte – zum Beispiel Verfügbarkeit, Abfragedurchsatz, Benutzerzufriedenheit – um rein spekulative Anreize zu vermeiden. Dies spiegelt eine Reifung der Token-Ökonomie von einfachem Liquiditäts-Mining zu einem nachhaltigeren, nutzungsgetriebenen Modell wider.

Modelleigentum und IP-Zuordnung​

Der Umgang mit geistigem Eigentum (IP) und Eigentumsrechten an KI-Modellen ist ein komplexer Aspekt dezentraler KI-Netzwerke. Jede Plattform hat eine etwas andere Haltung eingenommen, und im Allgemeinen ist dies ein sich entwickelnder Bereich ohne vollständige Lösung bisher:

• Bittensor: Modelle in Bittensor werden von den Miner-Knoten bereitgestellt, und diese Miner behalten die volle Kontrolle über ihre Modellgewichte (die niemals On-Chain veröffentlicht werden). Bittensor verfolgt nicht explizit, wer ein Modell „besitzt“, außer der Tatsache, dass es unter einer bestimmten Wallet-Adresse läuft. Wenn ein Miner geht, geht sein Modell mit ihm. Daher erfolgt die IP-Zuordnung in Bittensor Off-Chain: Wenn ein Miner ein proprietäres Modell verwendet, gibt es nichts On-Chain, das dies durchsetzt oder gar weiß. Bittensors Philosophie fördert offene Beiträge (viele Miner könnten Open-Source-Modelle wie GPT-J oder andere verwenden) und das Netzwerk belohnt die Leistung dieser Modelle. Man könnte sagen, Bittensor erstellt einen Reputations-Score für Modelle (über die Validatoren-Rankings), und das ist eine Form der Anerkennung des Modellwerts, aber die Rechte am Modell selbst werden nicht tokenisiert oder verteilt. Bemerkenswert ist, dass Subnetz-Besitzer in Bittensor als Eigentümer eines Teils des IP angesehen werden könnten: Sie definieren eine Aufgabe (die einen Datensatz oder eine Methode umfassen könnte). Der Subnetz-Besitzer prägt ein NFT (genannt Subnetz-UID) bei der Erstellung eines Subnetzes, und dieses NFT berechtigt ihn zu 18 % der Belohnungen in diesem Subnetz. Dies tokenisiert effektiv die Schaffung eines Modell-Marktplatzes (das Subnetz), wenn auch nicht die Modellinstanzen. Wenn man die Definition des Subnetzes (sagen wir eine Spracherkennungsaufgabe mit einem bestimmten Datensatz) als IP betrachtet, wird dies zumindest aufgezeichnet und belohnt. Aber individuelle Modellgewichte, die Miner trainieren – davon gibt es keine On-Chain-Eigentumsaufzeichnung. Die Zuordnung erfolgt in Form von Belohnungen, die an die Adresse des Miners gezahlt werden. Bittensor implementiert derzeit kein System, bei dem zum Beispiel mehrere Personen gemeinsam ein Modell besitzen und eine automatische Umsatzbeteiligung erhalten könnten – die Person, die das Modell betreibt (Miner), erhält die Belohnung, und es liegt an ihr Off-Chain, alle IP-Lizenzen des von ihr verwendeten Modells einzuhalten.

• Gensyn: In Gensyn ist das Modelleigentum unkompliziert, da der Submitter (derjenige, der ein Modell trainieren lassen möchte) die Modellarchitektur und Daten bereitstellt, und nach dem Training das resultierende Modellartefakt erhält. Die Solver, die die Arbeit ausführen, haben keine Rechte am Modell; sie sind wie Auftragnehmer, die für Dienstleistungen bezahlt werden. Gensyns Protokoll geht also vom traditionellen IP-Modell aus: Wenn Sie rechtliche Rechte an dem von Ihnen eingereichten Modell und den Daten hatten, haben Sie diese auch nach dem Training noch – das Rechennetzwerk beansprucht kein Eigentum. Gensyn erwähnt, dass der Marktplatz auch Algorithmen und Daten wie jede andere Ressource handeln könnte. Dies deutet auf ein Szenario hin, in dem jemand ein Modell oder einen Algorithmus zur Nutzung im Netzwerk anbieten könnte, möglicherweise gegen eine Gebühr, wodurch der Zugang zu diesem Modell tokenisiert würde. Zum Beispiel könnte ein Modellersteller sein vorab trainiertes Modell auf Gensyn platzieren und anderen erlauben, es über das Netzwerk gegen eine Gebühr feinabzustimmen (dies würde das Modell-IP effektiv monetarisieren). Während das Protokoll keine Lizenzbedingungen durchsetzt, könnte man Zahlungsanforderungen kodieren: Ein Smart Contract könnte eine Gebühr verlangen, um die Modellgewichte für einen Solver freizuschalten. Dies sind jedoch spekulative Anwendungsfälle – Gensyns primäres Design dreht sich um die Ermöglichung von Trainingsjobs. Was die Zuordnung betrifft, so würde, wenn mehrere Parteien zu einem Modell beitragen (sagen wir, einer stellt Daten bereit, ein anderer Rechenleistung), dies wahrscheinlich durch den Vertrag oder die Vereinbarung geregelt, die sie vor der Nutzung von Gensyn getroffen haben (z. B. könnte ein Smart Contract die Zahlung zwischen Datenanbieter und Rechenanbieter aufteilen). Gensyn selbst verfolgt On-Chain nicht, „dieses Modell wurde von X, Y, Z erstellt“, außer der Aufzeichnung, welche Adressen für den Job bezahlt wurden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Modell-IP in Gensyn beim Submitter verbleibt, und jede Zuordnung oder Lizenzierung muss über die rechtlichen Vereinbarungen außerhalb des Protokolls oder über darauf aufbauende benutzerdefinierte Smart Contracts gehandhabt werden.

• Cuckoo: Im Cuckoo-Ökosystem sind Modellersteller (KI-App-Entwickler) erstklassige Teilnehmer – sie stellen den KI-Dienst bereit. Wenn ein App-Entwickler ein Sprachmodell feinabstimmt oder ein benutzerdefiniertes Modell entwickelt und es auf Cuckoo hostet, ist dieses Modell im Wesentlichen sein Eigentum, und er fungiert als Dienstbesitzer. Cuckoo beansprucht kein Eigentum; stattdessen bietet es die Infrastruktur, damit sie die Nutzung monetarisieren können. Wenn zum Beispiel ein Entwickler einen Chatbot-KI bereitstellt, können Benutzer damit interagieren, und der Entwickler (plus Miner) verdienen CAI aus jeder Interaktion. Die Plattform ordnet somit Nutzungseinnahmen dem Modellersteller zu, veröffentlicht aber nicht explizit die Modellgewichte oder wandelt sie in ein NFT um. Tatsächlich muss der Koordinator-Knoten, um das Modell auf den GPUs der Miner auszuführen, das Modell (oder die Laufzeitumgebung) in irgendeiner Form an den Miner senden. Dies wirft IP-Fragen auf: Könnte ein böswilliger Miner die Modellgewichte kopieren und verteilen? In einem dezentralen Netzwerk besteht dieses Risiko, wenn proprietäre Modelle verwendet werden. Cuckoos aktueller Fokus lag auf ziemlich offenen Modellen (Stable Diffusion, LLaMA-abgeleitete Modelle usw.) und dem Aufbau einer Community, sodass wir noch keine Durchsetzung von IP-Rechten über Smart Contracts gesehen haben. Die Plattform könnte potenziell Tools wie verschlüsselte Modellausführung oder sichere Enklaven in Zukunft zum IP-Schutz integrieren, aber in der Dokumentation wird nichts Spezifisches erwähnt. Was es tut, ist die Verfolgung, wer den Modell-Dienst für jede Aufgabe bereitgestellt hat – da der Koordinator eine On-Chain-Identität ist, wird jede Nutzung seines Modells ihm zugerechnet, und er erhält automatisch seinen Anteil an den Belohnungen. Wenn man ein Modell an jemand anderen weitergeben oder verkaufen würde, würde man effektiv die Kontrolle über den Koordinator-Knoten übertragen (vielleicht sogar nur den privaten Schlüssel oder das NFT geben, wenn die Koordinator-Rolle tokenisiert wäre). Derzeit ist die Gemeinschaftseigentümerschaft von Modellen (über Token-Anteile) nicht implementiert, aber Cuckoos Vision deutet auf dezentrale, gemeinschaftsgetriebene KI hin, sodass sie möglicherweise erforschen werden, wie Menschen gemeinsam ein KI-Modell finanzieren oder regieren können. Die Tokenisierung von Modellen über das individuelle Eigentum hinaus ist in diesen Netzwerken immer noch ein offenes Feld – es wird als Ziel anerkannt (um Gemeinschaften KI-Modelle statt Unternehmen zu ermöglichen), aber praktisch erfordert es Lösungen für die oben genannten IP- und Verifizierungsherausforderungen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Modelleigentum in Bittensor, Gensyn und Cuckoo Off-Chain auf traditionelle Weise gehandhabt wird: Die Person oder Entität, die das Modell betreibt oder einreicht, ist effektiv der Eigentümer. Die Netzwerke bieten eine Zuordnung in Form von wirtschaftlichen Belohnungen (Bezahlung des Modell-Beitragenden für sein IP oder seine Bemühungen). Keines der drei hat bisher eine integrierte Lizenz- oder Lizenzgebühren-Durchsetzung für die Modellnutzung auf Smart-Contract-Ebene. Die Zuordnung erfolgt durch Reputation und Belohnung: z. B. erhalten Bittensors beste Modelle hohe Reputationswerte (die öffentlich aufgezeichnet werden) und mehr TAO, was eine implizite Anerkennung ihrer Ersteller ist. Im Laufe der Zeit könnten wir Funktionen wie NFT-gebundene Modellgewichte oder dezentrale Lizenzen sehen, um IP besser zu verfolgen, aber derzeit lag die Priorität darauf, die Netzwerke funktionsfähig zu machen und Beiträge zu incentivieren. Alle sind sich einig, dass die Überprüfung der Modellherkunft und -ausgaben der Schlüssel zur Ermöglichung echter Modell-Asset-Märkte ist, und die Forschung in dieser Richtung ist im Gange.

Umsatzbeteiligungsstrukturen​

Alle drei Plattformen müssen entscheiden, wie der wirtschaftliche Kuchen aufgeteilt wird, wenn mehrere Parteien zusammenarbeiten, um eine wertvolle KI-Ausgabe zu produzieren. Wer wird bezahlt und wie viel, wenn ein KI-Dienst genutzt wird oder wenn Tokens emittiert werden? Jede hat ein eigenes Umsatzbeteiligungsmodell:

• Bittensor: Wie unter Anreize erwähnt, ist Bittensors Umsatzverteilung auf Blockebene protokoll-definiert: 41 % an Miner, 41 % an Validatoren, 18 % an den Subnetz-Besitzer für jede TAO-Ausgabe eines Blocks. Dies ist effektiv eine eingebaute Umsatzaufteilung für den in jedem Subnetz generierten Wert. Der Anteil des Subnetz-Besitzers (18 %) fungiert als Lizenzgebühr für das „Modell-/Aufgabendesign“ oder für das Bootstrapping des Ökosystems dieses Subnetzes. Miner und Validatoren erhalten gleiche Anteile, um sicherzustellen, dass Miner ohne Validierung nicht belohnt werden (und umgekehrt) – sie sind symbiotisch und jeder erhält einen gleichen Anteil an den geprägten Belohnungen. Wenn wir einen externen Benutzer betrachten, der TAO zahlt, um ein Modell abzufragen, sieht das Bittensor-Whitepaper vor, dass diese Zahlung ebenfalls ähnlich zwischen dem Miner, der antwortet, und den Validatoren, die bei der Überprüfung der Antwort geholfen haben, aufgeteilt wird (die genaue Aufteilung könnte durch das Protokoll oder Marktkräfte bestimmt werden). Zusätzlich sind Delegatoren, die auf Miner/Validatoren staken, effektiv Partner – typischerweise teilt ein Miner/Validator einen Prozentsatz seiner verdienten TAO mit seinen Delegatoren (dies ist konfigurierbar, aber oft der Großteil an Delegatoren). Wenn also ein Miner 1 TAO aus einem Block verdient hat, könnte dieser beispielsweise basierend auf dem Stake 80/20 zwischen seinen Delegatoren und sich selbst aufgeteilt werden. Das bedeutet, dass auch Nicht-Betreiber einen Anteil am Umsatz des Netzwerks proportional zu ihrer Unterstützung erhalten. Mit der Einführung von dTAO wurde eine weitere Ebene der Aufteilung hinzugefügt: Diejenigen, die in den Pool eines Subnetzes staken, erhalten Alpha-Tokens, die sie zu einem Teil der Emissionen dieses Subnetzes berechtigen (wie Yield Farming). Im Effekt kann jeder einen Anteil am Erfolg eines bestimmten Subnetzes nehmen und einen Bruchteil der Miner-/Validatoren-Belohnungen durch das Halten von Alpha-Tokens erhalten (Alpha-Tokens steigen im Wert, wenn das Subnetz mehr Nutzung und Emissionen anzieht). Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Bittensors Umsatzbeteiligung für die Hauptrollen durch Code festgelegt ist und durch soziale/Staking-Vereinbarungen weiter aufgeteilt wird. Es ist eine relativ transparente, regelbasierte Aufteilung – bei jedem Block wissen die Teilnehmer genau, wie der 1 TAO zugewiesen wird, und kennen somit ihre „Einnahmen“ pro Beitrag. Diese Klarheit ist ein Grund, warum Bittensor manchmal als Bitcoin für KI bezeichnet wird – eine deterministische Geldausgabe, bei der die Belohnung der Teilnehmer mathematisch festgelegt ist.

• Gensyn: Die Umsatzbeteiligung in Gensyn ist dynamischer und marktorientierter, da Aufgaben individuell bepreist werden. Wenn ein Submitter einen Job erstellt, fügt er eine Belohnung (sagen wir X Tokens) hinzu, die er zu zahlen bereit ist. Ein Solver, der den Job abschließt, erhält dieses X (abzüglich etwaiger Netzwerkgebühren). Wenn ein Verifier beteiligt ist, gibt es typischerweise eine Regel wie: Wenn kein Betrug entdeckt wird, behält der Solver die volle Zahlung; wenn Betrug entdeckt wird, wird der Solver „geslasht“ – er verliert einen Teil oder seinen gesamten Stake – und dieser „geslashte“ Betrag wird dem Verifier als Belohnung gegeben. Verifier verdienen also nicht an jeder Aufgabe, sondern nur, wenn sie ein schlechtes Ergebnis erwischen (plus möglicherweise eine kleine Grundgebühr für die Teilnahme, je nach Implementierung). Es gibt hier kein eingebautes Konzept der Bezahlung eines Modelleigentümers, da davon ausgegangen wird, dass der Submitter entweder der Modelleigentümer ist oder die Rechte zur Nutzung des Modells besitzt. Man könnte sich ein Szenario vorstellen, in dem ein Submitter das vortrainierte Modell eines anderen feinabstimmt und ein Teil der Zahlung an den ursprünglichen Modellersteller geht – dies müsste jedoch außerhalb des Protokolls gehandhabt werden (z. B. durch eine Vereinbarung oder einen separaten Smart Contract, der die Token-Zahlung entsprechend aufteilt). Gensyns protokollseitige Aufteilung ist im Wesentlichen Client -> Solver (-> Verifier). Das Token-Modell beinhaltet wahrscheinlich eine Zuweisung für die Protokoll-Treasury oder -Stiftung; zum Beispiel könnte ein kleiner Prozentsatz der Zahlung jeder Aufgabe an eine Treasury gehen, die zur Finanzierung von Entwicklung oder Versicherungs-Pools verwendet werden könnte (dies ist in den verfügbaren Dokumenten nicht explizit angegeben, aber viele Protokolle tun dies). Auch könnte Gensyn anfangs Solver über Inflation subventionieren: Testnet-Benutzern werden Belohnungen beim TGE versprochen, was effektiv eine Umsatzbeteiligung aus der anfänglichen Token-Verteilung ist (frühe Solver und Unterstützer erhalten einen Teil der Tokens, um beim Bootstrapping zu helfen, ähnlich einem Airdrop oder einer Mining-Belohnung). Im Laufe der Zeit, wenn echte Jobs dominieren, würden inflationäre Belohnungen abnehmen, und das Einkommen der Solver würde hauptsächlich aus Benutzerzahlungen stammen. Gensyns Ansatz lässt sich als Gebühren-für-Service-Umsatzmodell zusammenfassen: Das Netzwerk ermöglicht eine direkte Zahlung von denen, die Arbeit erledigt haben möchten, an diejenigen, die die Arbeit erledigen, wobei Verifier und möglicherweise Token-Staker nur dann Anteile erhalten, wenn sie eine Rolle bei der Sicherung dieses Dienstes spielen.

• Cuckoo: Cuckoos Umsatzbeteiligung hat sich weiterentwickelt. Anfangs, da es nicht viele zahlende Endbenutzer gab, war die Umsatzbeteiligung im Wesentlichen Inflationsbeteiligung: Die 30 % Mining- und 11 % Staking-Zuweisungen aus dem Token-Angebot bedeuteten, dass Miner und Staker die vom Fair-Launch-Pool des Netzwerks ausgegebenen Tokens teilten. In der Praxis führte Cuckoo Dinge wie tägliche CAI-Auszahlungen an Miner proportional zu den abgeschlossenen Aufgaben durch. Diese Auszahlungen stammten größtenteils aus der Mining-Belohnungszuweisung (die Teil des fest reservierten Angebots ist). Dies ähnelt der Art und Weise, wie viele Layer-1-Blockchains Blockbelohnungen an Miner/Validatoren verteilen – es war nicht an die tatsächliche Nutzung durch externe Benutzer gebunden, sondern sollte eher die Teilnahme und das Wachstum fördern. Wie jedoch in ihrem Blog vom Juli 2025 hervorgehoben, führte dies zu einer Nutzung, die eher durch Token-Farming als durch echte Nachfrage motiviert war. Die nächste Phase für Cuckoo ist ein echtes Umsatzbeteiligungsmodell basierend auf Servicegebühren. In diesem Modell, wenn ein Endbenutzer beispielsweise den Bildgenerierungsdienst nutzt und 1 $ (in Krypto-Begriffen) bezahlt, würde dieser Token-Wert von 1 $ vielleicht aufgeteilt wie folgt: 0,70 an den Miner, der die GPU-Arbeit geleistet hat, 0,20 an den App-Entwickler (Koordinator), der das Modell und die Schnittstelle bereitgestellt hat, und 0,10 an Staker oder die Netzwerk-Treasury. (Hinweis: Die genauen Verhältnisse sind hypothetisch; Cuckoo hat sie noch nicht öffentlich spezifiziert, aber dies veranschaulicht das Konzept.) Auf diese Weise erhalten alle Mitwirkenden an der Bereitstellung des Dienstes einen Anteil am Umsatz. Dies ist analog zu, zum Beispiel, einer Fahrgemeinschafts-Wirtschaft, aber für KI: Das Fahrzeug (GPU-Miner) erhält den Großteil, der Fahrer oder die Plattform (Koordinator, der den Modell-Dienst erstellt hat) erhält einen Anteil, und vielleicht erhalten die Governance/Staker der Plattform eine kleine Gebühr. Cuckoos Erwähnung von „Umsatzbeteiligungsmodellen und Token-Belohnungen, die direkt an Nutzungsmetriken gebunden sind“ deutet darauf hin, dass wenn ein bestimmter Dienst oder Knoten ein hohes Volumen verarbeitet, seine Betreiber und Unterstützer mehr verdienen werden. Sie entfernen sich von pauschalen Renditen für das bloße Sperren von Tokens (was bei ihrem anfänglichen Staking-APY der Fall war). Konkret: Wenn Sie auf einen Koordinator staken, der letztendlich eine sehr beliebte KI-App antreibt, könnten Sie einen Teil der Gebühren dieser App verdienen – ein echtes Staking-als-Investition-in-Utility-Szenario, anstatt nur für die Inflation zu staken. Dies stimmt die Anreize aller darauf ab, echte Benutzer anzuziehen, die für KI-Dienste bezahlen, was wiederum Wert an die Token-Inhaber zurückführt. Es ist erwähnenswert, dass Cuckoos Kette auch Gebühren für Transaktionen (Gas) hatte, sodass Miner, die Blöcke produzierten (anfangs trugen GPU-Miner auch zur Blockproduktion auf der Cuckoo-Kette bei), auch Gasgebühren erhielten. Mit der Abschaltung der Kette und der Migration zu einem Rollup werden die Gasgebühren wahrscheinlich minimal sein (oder auf Ethereum liegen), sodass die Haupteinnahmen die KI-Servicegebühren selbst werden. Zusammenfassend wechselt Cuckoo von einem subventionsgetriebenen Modell (Netzwerk zahlt Teilnehmer aus seinem Token-Pool) zu einem nachfragegetriebenen Modell (Teilnehmer verdienen an tatsächlichen Benutzerzahlungen). Der Token wird weiterhin eine Rolle beim Staking und der Governance spielen, aber die täglichen Einnahmen von Minern und App-Entwicklern sollten zunehmend von Benutzern stammen, die KI-Dienste kaufen. Dieses Modell ist langfristig nachhaltiger und spiegelt die Umsatzbeteiligung von Web2-SaaS wider, jedoch über Smart Contracts und Tokens für Transparenz implementiert.

Angriffsflächen und Schwachstellen​

Die Dezentralisierung von KI bringt mehrere Anreiz- und Sicherheitsherausforderungen mit sich. Wir analysieren nun die wichtigsten Angriffsvektoren – Sybil-Angriffe, Kollusion, Trittbrettfahren und Daten-/Modellvergiftung – und wie jede Plattform diese mindert oder ihnen gegenüber anfällig bleibt:

• Sybil-Angriffe (gefälschte Identitäten): In einem offenen Netzwerk könnte ein Angreifer viele Identitäten (Knoten) erstellen, um unverhältnismäßige Belohnungen oder Einfluss zu erlangen.

  • Bittensor: Sybil-Resistenz wird hauptsächlich durch die Eintrittskosten gewährleistet. Um einen neuen Miner oder Validator auf Bittensor zu registrieren, muss man TAO ausgeben oder staken – dies könnte eine Burn- oder Bonding-Anforderung sein. Das bedeutet, dass die Erstellung von N gefälschten Knoten N-mal die Kosten verursacht, was große Sybil-Schwärme teuer macht. Zusätzlich bindet Bittensors Konsens den Einfluss an Stake und Leistung; ein Sybil ohne Stake oder mit schlechter Leistung verdient wenig. Ein Angreifer müsste stark investieren und seine Sybil-Knoten tatsächlich nützliche Arbeit leisten lassen, um eine signifikante Belohnung zu erhalten (was keine typische Sybil-Strategie ist). Wenn ein Angreifer jedoch viel Kapital besitzt, könnte er eine Mehrheit der TAO erwerben und viele Validatoren oder Miner registrieren – effektiv ein Sybil durch Reichtum. Dies überschneidet sich mit dem 51%-Angriffsszenario: Wenn eine einzelne Entität >50 % der gestakten TAO in einem Subnetz kontrolliert, kann sie den Konsens stark beeinflussen. Bittensors Einführung von dTAO hilft hier ein wenig: Es verteilt den Einfluss auf mehrere Subnetze und erfordert die Unterstützung der Community beim Staking, damit Subnetze gedeihen können, was es für eine Entität schwieriger macht, alles zu kontrollieren. Dennoch bleiben Sybil-Angriffe durch einen gut finanzierten Gegner ein Problem – die Arxiv-Analyse weist explizit darauf hin, dass der Stake derzeit ziemlich konzentriert ist, sodass die Barriere für einen Mehrheitsangriff nicht so hoch ist wie gewünscht. Um dies zu mindern, wurden Vorschläge wie Stake-Obergrenzen pro Wallet (z. B. Begrenzung des effektiven Stakes auf das 88. Perzentil, um die Dominanz einer Wallet zu verhindern) gemacht. Zusammenfassend verlässt sich Bittensor auf Stake-gewichtete Identität (man kann Identitäten nicht billig ohne proportionalen Stake erzeugen), um Sybils zu handhaben; es ist einigermaßen effektiv, außer bei einem sehr ressourcenstarken Angreifer.
  • Gensyn: Sybil-Angriffe in Gensyn würden sich darin äußern, dass ein Angreifer viele Solver- oder Verifier-Knoten hochfährt, um das System zu manipulieren. Gensyns Verteidigung ist rein wirtschaftlich und kryptografisch – Identitäten an sich spielen keine Rolle, aber das Erledigen von Arbeit oder das Hinterlegen von Sicherheiten schon. Wenn ein Angreifer 100 gefälschte Solver-Knoten erstellt, diese aber keine Jobs oder keinen Stake haben, erreichen sie nichts. Um Aufgaben zu gewinnen, müsste ein Sybil-Knoten wettbewerbsfähig bieten und die Hardware haben, um die Arbeit zu erledigen. Wenn sie ohne Kapazität unterbieten, werden sie scheitern und Stake verlieren. Ähnlich könnte ein Angreifer viele Verifier-Identitäten erstellen, in der Hoffnung, zur Verifizierung ausgewählt zu werden (wenn das Protokoll Verifier zufällig auswählt). Aber wenn es zu viele gibt, könnte das Netzwerk oder der Job-Poster die Anzahl der aktiven Verifier begrenzen. Außerdem müssen Verifier möglicherweise die Berechnung durchführen, um sie zu überprüfen, was kostspielig ist; viele gefälschte Verifier helfen nicht, es sei denn, man kann tatsächlich Ergebnisse verifizieren. Ein relevanterer Sybil-Aspekt in Gensyn ist, wenn ein Angreifer versucht, das Netzwerk mit gefälschten Jobs oder Antworten zu füllen, um die Zeit anderer zu verschwenden. Dies wird durch die Anforderung einer Einzahlung von Submittern gemildert (ein böswilliger Submitter, der gefälschte Jobs postet, verliert seine Zahlung oder Einzahlung). Insgesamt bedeutet Gensyns Verwendung von erforderlichen Stakes/Bonds und zufälliger Auswahl zur Verifizierung, dass ein Angreifer wenig gewinnt, indem er mehrere Identitäten hat, es sei denn, er bringt auch proportionale Ressourcen mit. Es wird zu einem kostspieligeren Angriff statt zu einem billigen. Das optimistische Sicherheitsmodell geht davon aus, dass mindestens ein ehrlicher Verifier vorhanden ist – Sybils müssten alle Verifier überwältigen und sein, um konsequent zu betrügen, was wiederum auf den Besitz einer Mehrheit des Stakes oder der Rechenleistung zurückführt. Gensyns Sybil-Resistenz ist daher vergleichbar mit der eines optimistischen Rollups: Solange es einen ehrlichen Akteur gibt, können Sybils keinen systemischen Schaden leicht verursachen.
  • Cuckoo: Die Prävention von Sybil-Angriffen in Cuckoo basiert auf Staking und Community-Überprüfung. Jede Rolle in Cuckoo (Miner, Koordinator, in einigen Fällen sogar Benutzer) erfordert das Staking von $CAI. Dies erhöht sofort die Kosten für Sybil-Identitäten – ein Angreifer, der 100 Dummy-Miner erstellt, müsste für jeden Stake erwerben und sperren. Darüber hinaus hat Cuckoos Design ein menschliches/gemeinschaftliches Element: Neue Knoten müssen Reputation durch On-Chain-Abstimmung verdienen. Eine Sybil-Armee von neuen Knoten ohne Reputation wird wahrscheinlich nicht viele Aufgaben zugewiesen bekommen oder von Benutzern vertraut werden. Koordinatoren müssen insbesondere Benutzer anziehen; ein gefälschter Koordinator ohne Erfolgsbilanz würde keine Nutzung erhalten. Für Miner können Koordinatoren ihre Leistungsstatistiken (erfolgreiche Aufgaben usw.) auf Cuckoo Scan sehen und werden zuverlässige Miner bevorzugen. Cuckoo hatte auch eine relativ kleine Anzahl von Minern (zu einem Zeitpunkt in der Beta 40 GPUs), sodass jeder ungewöhnliche Zustrom vieler Knoten auffallen würde. Der potenzielle Schwachpunkt ist, wenn der Angreifer auch das Reputationssystem ausnutzt – z. B. staken sie viel CAI auf ihre Sybil-Knoten, um sie seriös aussehen zu lassen, oder erstellen gefälschte „Benutzer“-Konten, um sich selbst hochzustimmen. Dies ist theoretisch möglich, aber da alles Token-kuratiert ist, kostet es Tokens, dies zu tun (man würde im Wesentlichen mit dem eigenen Stake auf die eigenen Knoten stimmen). Das Cuckoo-Team kann auch die Staking- und Belohnungsparameter anpassen, wenn Sybil-Verhalten beobachtet wird (insbesondere jetzt, da es zu einem stärker zentralisierten Rollup-Dienst wird; sie können schlechte Akteure pausieren oder „slashen“). Alles in allem werden Sybils durch die Anforderung von „Skin in the Game“ (Stake) und die Notwendigkeit der Community-Zustimmung in Schach gehalten. Niemand kann einfach mit Hunderten von gefälschten GPUs hereinspazieren und Belohnungen ernten, ohne eine erhebliche Investition zu tätigen, die ehrliche Teilnehmer besser für echte Hardware und Stake ausgeben könnten.

• Kollusion: Hier betrachten wir mehrere Teilnehmer, die kolludieren, um das System zu manipulieren – zum Beispiel Validatoren und Miner, die in Bittensor kolludieren, oder Solver und Verifier, die in Gensyn kolludieren usw.

  • Bittensor: Kollusion wurde als echtes Problem identifiziert. Im ursprünglichen Design konnte eine Handvoll Validatoren kolludieren, um bestimmte Miner oder sich selbst immer hochzustufen, wodurch die Belohnungsverteilung unfair verzerrt wurde (dies wurde als Machtkonzentration im Root-Subnetz beobachtet). Der Yuma-Konsens bietet eine gewisse Verteidigung: Indem er einen Median der Validatoren-Scores nimmt und diejenigen bestraft, die abweichen, verhindert er, dass eine kleine kolludierende Gruppe ein Ziel dramatisch aufwertet, es sei denn, sie bilden die Mehrheit. Mit anderen Worten, wenn 3 von 10 Validatoren kolludieren, um einem Miner einen super hohen Score zu geben, die anderen 7 dies aber nicht tun, werden die Ausreißer-Scores der Kolludierenden beschnitten und die Belohnung des Miners basiert auf dem Median-Score (so scheitert die Kollusion daran, signifikant zu helfen). Wenn die Kolludierenden jedoch >50 % der Validatoren (oder >50 % des Stakes unter den Validatoren) bilden, sind sie effektiv der Konsens – sie können sich auf falsche hohe Scores einigen, und der Median wird ihre Ansicht widerspiegeln. Dies ist das klassische 51%-Angriffsszenario. Leider ergab die Arxiv-Studie, dass in einigen Bittensor-Subnetzen eine Koalition von nur 1–2 % der Teilnehmer (nach Anzahl) eine Mehrheit des Stakes kontrollierte, aufgrund einer starken Token-Konzentration. Dies bedeutet, dass Kollusion durch einige wenige Großinhaber eine glaubwürdige Bedrohung darstellte. Die Minderung, die Bittensor über dTAO verfolgt, ist die Demokratisierung des Einflusses: Indem jeder TAO-Inhaber Stake an Subnetze lenken kann, wird die Macht geschlossener Validatoren-Gruppen verwässert. Auch Vorschläge wie konkaves Staking (abnehmende Erträge für übermäßigen Stake) und Stake-Obergrenzen zielen darauf ab, die Fähigkeit einer kolludierenden Entität zu brechen, zu viel Stimmrecht zu sammeln. Bittensors Sicherheitsannahme ähnelt nun Proof-of-Stake: keine einzelne Entität (oder Kartell) kontrolliert >50 % des aktiven Stakes. Solange dies gilt, ist Kollusion begrenzt, da ehrliche Validatoren schlechte Bewertungen überschreiben werden und kolludierende Subnetz-Besitzer ihre eigenen Belohnungen nicht willkürlich erhöhen können. Schließlich, bei Kollusion zwischen Subnetz-Besitzern und Validatoren (z. B. ein Subnetz-Besitzer besticht Validatoren, um die Miner seines Subnetzes hoch zu bewerten), entfernt dTAO die direkte Validatoren-Kontrolle und ersetzt sie durch Token-Inhaber-Entscheidungen. Es ist schwieriger, mit „dem Markt“ zu kolludieren, es sei denn, man kauft das Token-Angebot auf – in diesem Fall ist es keine Kollusion, sondern eine Übernahme. Bittensors Haupttechnik gegen Kollusion ist also algorithmischer Konsens (Median-Clipping) und breite Token-Verteilung.

  • Gensyn: Kollusion in Gensyn würde wahrscheinlich einen Solver und einen Verifier (oder mehrere Verifier) umfassen, die kolludieren, um das System zu betrügen. Zum Beispiel könnte ein Solver ein gefälschtes Ergebnis produzieren, und ein kolludierender Verifier könnte es absichtlich nicht anfechten (oder sogar bestätigen, dass es korrekt ist, wenn das Protokoll Verifier auffordert, dies zu unterschreiben). Um dies zu mindern, erfordert Gensyns Sicherheitsmodell mindestens einen ehrlichen Verifier. Wenn alle Verifier mit dem Solver kolludieren, bleibt ein schlechtes Ergebnis unangefochten. Gensyn begegnet dem, indem es viele unabhängige Verifier fördert (jeder kann verifizieren) und durch die Spieltheorie, dass ein Verifier eine große Belohnung verdienen könnte, indem er die Kollusion bricht und anfechtet (weil er den Stake des Solvers erhalten würde). Im Wesentlichen hat jedes Mitglied, selbst wenn eine Gruppe sich zur Kollusion bereit erklärt, einen Anreiz, abtrünnig zu werden und die Belohnung für sich selbst zu beanspruchen – dies ist ein klassisches Gefangenendilemma. Die Hoffnung ist, dass dies Kollusionsgruppen klein oder ineffektiv hält. Eine weitere potenzielle Kollusion besteht zwischen mehreren Solvern, um Preise in die Höhe zu treiben oder Aufgaben zu monopolisieren. Da Entwickler jedoch wählen können, wo sie Aufgaben posten (und Aufgaben keine identischen Einheiten sind, die leicht monopolisiert werden können), wäre eine Solver-Kollusion bei der Preisgestaltung global schwer zu koordinieren – jeder nicht-kolludierende Solver könnte unterbieten, um die Arbeit zu gewinnen. Die Dynamik des offenen Marktes wirkt der Preiskollusion entgegen, vorausgesetzt, es gibt zumindest einige wettbewerbsfähige Teilnehmer. Ein weiterer Aspekt: Verifier-Kollusion, um Solver zu schädigen – z. B. Verifier, die ehrliche Solver fälschlicherweise beschuldigen, um deren Stake zu stehlen. Gensyns Fraud Proof ist binär und On-Chain; eine falsche Anschuldigung würde fehlschlagen, wenn die On-Chain-Neuberechnung keinen Fehler findet, und presumably würde der böswillige Verifier dann etwas verlieren (vielleicht eine Einzahlung oder Reputation). Eine Kollusion von Verifiern, die versuchen, Solver zu sabotieren, würde also durch den Verifizierungsprozess des Protokolls aufgedeckt. Zusammenfassend ist Gensyns Architektur robust, solange mindestens eine Partei in jedem kolludierenden Set einen Anreiz hat, ehrlich zu sein – eine Eigenschaft der optimistischen Verifizierung, ähnlich der Anforderung eines ehrlichen Miners in Bitcoin, um schließlich einen Betrug aufzudecken. Kollusion ist theoretisch möglich, wenn ein Angreifer alle Verifier und Solver in einer Aufgabe kontrollieren könnte (wie eine Mehrheit des Netzwerks), aber dann könnten sie einfach betrügen, ohne Kollusion an sich zu benötigen. Die kryptoökonomischen Anreize sind so angeordnet, dass die Aufrechterhaltung von Kollusion irrational ist.

  • Cuckoo: Kollusion in Cuckoo könnte auf verschiedene Weisen geschehen:

    1. Ein Koordinator kolludiert mit Minern – zum Beispiel könnte ein Koordinator Aufgaben immer einer Gruppe befreundeter Miner zuweisen und Belohnungen aufteilen, während er andere ehrliche Miner ignoriert. Da Koordinatoren bei der Aufgabenplanung Ermessensspielraum haben, kann dies geschehen. Wenn die befreundeten Miner jedoch unterdurchschnittlich sind, könnten die Endbenutzer einen langsamen oder schlechten Dienst bemerken und abwandern, sodass der Koordinator von reinem Favoritismus, der die Qualität beeinträchtigt, abgeschreckt wird. Wenn die Kollusion darauf abzielt, Belohnungen zu manipulieren (z. B. das Einreichen gefälschter Aufgaben, um Minern Tokens zu geben), würde dies On-Chain entdeckt werden (viele Aufgaben mit vielleicht identischen Eingaben oder ohne tatsächlichen Benutzer) und kann bestraft werden. Cuckoos On-Chain-Transparenz bedeutet, dass ungewöhnliche Muster von der Community oder dem Kernteam gemeldet werden könnten. Da alle Teilnehmer staken, riskiert ein kolludierender Koordinator-Miner-Ring den Verlust seines Stakes, wenn er beim Missbrauch des Systems erwischt wird (z. B. wenn die Governance beschließt, sie wegen Betrugs zu „slashen“).
    2. Miner kolludieren untereinander – sie könnten Informationen teilen oder ein Kartell bilden, um sich beispielsweise gegenseitig bei der Reputation zu wählen oder alle weigern, einem bestimmten Koordinator zu dienen, um höhere Gebühren zu erzielen. Diese Szenarien sind weniger wahrscheinlich: Die Reputationsabstimmung erfolgt durch Staker (einschließlich Benutzer), nicht durch die Miner selbst, die sich gegenseitig wählen. Und die Verweigerung des Dienstes würde Koordinatoren nur dazu bringen, andere Miner zu finden oder Alarm zu schlagen. Angesichts des derzeit relativ kleinen Umfangs wäre jede Kollusion schwer zu verbergen.
    3. Kollusion zur Manipulation der Governance – große CAI-Inhaber könnten kolludieren, um Vorschläge zu ihren Gunsten durchzusetzen (wie die Festlegung einer exorbitanten Gebühr oder die Umleitung der Treasury). Dies ist ein Risiko in jeder Token-Governance. Die beste Minderung ist eine breite Verteilung des Tokens (Cuckoos Fair Launch gab 51 % an die Community) und eine aktive Community-Aufsicht. Da Cuckoo auch von L1 abgewichen ist, könnte die sofortige On-Chain-Governance begrenzt sein, bis sie sich auf einer neuen Kette niedergelassen haben; das Team behält wahrscheinlich in der Zwischenzeit eine Multisig-Kontrolle, was ironischerweise Kollusion durch böswillige Außenseiter auf Kosten einer vorübergehenden Zentralisierung verhindert.

  Insgesamt stützt sich Cuckoo auf Transparenz und Staking, um Kollusion zu handhaben. Es gibt ein Element des Vertrauens in Koordinatoren, sich korrekt zu verhalten, da sie in einem wettbewerbsintensiven Umfeld Benutzer anziehen wollen. Wenn Kollusion zu schlechterem Service oder offensichtlicher Belohnungsmanipulation führt, können Stakeholder schlechte Akteure abwählen oder das Staking auf sie einstellen, und das Netzwerk kann sie „slashen“ oder blockieren. Die ziemlich offene Natur (jeder kann Koordinator oder Miner werden, wenn er stakt) bedeutet, dass Kollusion eine große koordinierte Anstrengung erfordern würde, die offensichtlich wäre. Es ist nicht so mathematisch verhindert wie in Bittensor oder Gensyn, aber die Kombination aus wirtschaftlichem Stake und Community-Governance bietet eine Kontrolle.

• Trittbrettfahren (Free-Rider-Probleme): Dies bezieht sich auf Teilnehmer, die versuchen, Belohnungen zu ernten, ohne einen gleichwertigen Beitrag zu leisten – z. B. ein Validator, der nicht tatsächlich evaluiert, aber trotzdem verdient, oder ein Miner, der die Antworten anderer kopiert, anstatt zu rechnen, oder Benutzer, die Belohnungen farmen, ohne nützliche Eingaben zu liefern.

  • Bittensor: Ein bekanntes Trittbrettfahrerproblem in Bittensor ist das „Gewichtskopieren“ durch faule Validatoren. Ein Validator könnte einfach die Mehrheitsmeinung (oder die Bewertungen eines anderen Validators) kopieren, anstatt Miner unabhängig zu bewerten. Dadurch vermeiden sie die Kosten für die Ausführung von KI-Abfragen, erhalten aber dennoch Belohnungen, wenn ihre eingereichten Bewertungen konsenskonform aussehen. Bittensor bekämpft dies, indem es die Konsensausrichtung und den informatorischen Beitrag jedes Validators misst. Wenn ein Validator immer nur andere kopiert, mag er gut ausgerichtet sein (so dass er nicht stark bestraft wird), aber er fügt keinen einzigartigen Wert hinzu. Die Protokollentwickler haben diskutiert, Validatoren, die genaue, aber nicht rein redundante Bewertungen liefern, höhere Belohnungen zu geben. Techniken wie die Rauschinfusion (absichtliches Geben von leicht unterschiedlichen Abfragen an Validatoren) könnten sie zwingen, tatsächlich zu arbeiten, anstatt zu kopieren – obwohl unklar ist, ob dies implementiert ist. Der Arxiv schlägt leistungsgewichtete Emissions- und zusammengesetzte Bewertungsmethoden vor, um den Aufwand des Validators besser mit der Belohnung zu verknüpfen. Was Miner betrifft, so wäre ein mögliches Trittbrettfahrer-Verhalten, wenn ein Miner andere Miner abfragt und die Antwort weiterleitet (eine Form von Plagiat). Bittensors Design (mit dezentralen Abfragen) könnte es einem Miner-Modell ermöglichen, andere über seinen eigenen Dendriten aufzurufen. Wenn ein Miner nur die Antwort eines anderen weiterleitet, könnte ein guter Validator dies erkennen, da die Antwort möglicherweise nicht konsistent mit den vom Miner beanspruchten Modellfähigkeiten übereinstimmt. Es ist algorithmisch schwierig zu erkennen, aber ein Miner, der niemals originelle Ergebnisse berechnet, sollte schließlich bei einigen Abfragen schlecht abschneiden und an Reputation verlieren. Ein weiteres Trittbrettfahrer-Szenario waren Delegatoren, die Belohnungen verdienten, ohne KI-Arbeit zu leisten. Das ist beabsichtigt (um Token-Inhaber einzubeziehen), also kein Angriff – aber es bedeutet, dass einige Token-Emissionen an Personen gehen, die nur gestakt haben. Bittensor rechtfertigt dies als Ausrichtung der Anreize, nicht als verschwendete Belohnungen. Kurz gesagt, Bittensor erkennt das Trittbrettfahrerproblem der Validatoren an und stimmt die Anreize ab (z. B. durch die Vergabe von Validatoren-Vertrauens-Scores, die diejenigen fördern, die nicht abweichen oder kopieren). Ihre Lösung besteht im Wesentlichen darin, Aufwand und Korrektheit expliziter zu belohnen, so dass Nichtstun oder blindes Kopieren im Laufe der Zeit weniger TAO einbringt.
  • Gensyn: In Gensyn hätten Trittbrettfahrer es schwer, zu verdienen, da man entweder Rechenleistung bereitstellen oder jemanden beim Betrug erwischen muss, um Tokens zu erhalten. Ein Solver kann Arbeit nicht „fälschen“ – er muss entweder einen gültigen Nachweis einreichen oder das Risiko des „Slashing“ eingehen. Es gibt keinen Mechanismus, um bezahlt zu werden, ohne die Aufgabe zu erledigen. Ein Verifier könnte theoretisch untätig bleiben und hoffen, dass andere Betrug aufdecken – aber dann verdient er nichts (weil nur derjenige, der den Fraud Proof vorlegt, die Belohnung erhält). Wenn zu viele Verifier versuchen, Trittbrett zu fahren (Aufgaben nicht tatsächlich neu berechnen), könnte ein betrügerischer Solver durchrutschen, weil niemand prüft. Gensyns Anreizdesign begegnet dem durch die Jackpot-Belohnung: Es braucht nur einen aktiven Verifier, um einen Betrug zu erwischen und eine große Auszahlung zu erhalten, daher ist es rational, dass mindestens einer immer die Arbeit erledigt. Andere, die keine Arbeit leisten, schaden dem Netzwerk nicht, außer dass sie nutzlos sind; sie erhalten auch keine Belohnung. Das System filtert Trittbrettfahrer also natürlich heraus: Nur diejenigen Verifier, die tatsächlich verifizieren, werden langfristig Gewinn machen (andere verschwenden Ressourcen für Knoten umsonst oder ergattern sehr selten zufällig eine Belohnung). Das Protokoll könnte auch zufällig auswählen, welcher Verifier die Möglichkeit erhält, eine Anfechtung vorzunehmen, um alle Verifier davon abzuhalten, anzunehmen, „jemand anderes wird es tun“. Da Aufgaben einzeln bezahlt werden, gibt es kein Analogon zu „Staking-Belohnungen ohne Arbeit“, abgesehen von Testnet-Anreizen, die temporär sind. Ein Bereich, den man beobachten sollte, ist die Multi-Task-Optimierung: Ein Solver könnte versuchen, Arbeit zwischen Aufgaben wiederzuverwenden oder sie heimlich an jemanden billigeren auszulagern (z. B. eine zentralisierte Cloud nutzen) – aber das ist kein wirklich schädliches Trittbrettfahren; wenn sie korrekte Ergebnisse pünktlich liefern, spielt es keine Rolle, wie sie es getan haben. Das ist eher Arbitrage als ein Angriff. Zusammenfassend lässt Gensyns Mechanismusdesign wenig Raum für Trittbrettfahrer, um zu gewinnen, da jeder verteilte Token einer erledigten Aufgabe oder einem bestraften Betrug entspricht.
  • Cuckoo: Cuckoos Anfangsphase schuf unbeabsichtigt ein Trittbrettfahrerproblem: Der Airdrop und das High-Yield-Staking zogen Benutzer an, die nur da waren, um Tokens zu farmen. Diese Benutzer würden Tokens durch Faucets zirkulieren lassen oder die Airdrop-Aufgaben manipulieren (zum Beispiel kontinuierlich kostenlose Test-Prompts verwenden oder viele Konten erstellen, um Belohnungen zu beanspruchen), ohne zum langfristigen Netzwerkwert beizutragen. Cuckoo erkannte dies als Problem – im Wesentlichen nutzten die Leute das Netzwerk nicht für KI-Outputs, sondern für spekulative Belohnungsgewinne. Die Entscheidung, die L1-Kette zu beenden und sich neu zu konzentrieren, diente teilweise dazu, diese Fehlausrichtungen der Anreize zu beseitigen. Indem zukünftige Token-Belohnungen an die tatsächliche Nutzung gebunden werden (d. h., man verdient, weil der Dienst tatsächlich von zahlenden Kunden genutzt wird), nimmt die Attraktivität des Trittbrettfahrens ab. Es gibt auch ein minerseitiges Trittbrettfahrer-Szenario: Ein Miner könnte beitreten, Aufgaben zugewiesen bekommen und diese irgendwie nicht ausführen, aber trotzdem Belohnungen beanspruchen. Der Koordinator überprüft jedoch die Ergebnisse – wenn ein Miner keine oder schlechte Outputs zurückgibt, wird der Koordinator dies nicht als abgeschlossene Aufgabe zählen, sodass der Miner nicht bezahlt würde. Miner könnten auch versuchen, einfache Aufgaben auszuwählen und schwierige fallen zu lassen (zum Beispiel, wenn einige Prompts langsamer sind, könnte ein Miner die Verbindung trennen, um sie zu vermeiden). Dies könnte ein Problem sein, aber Koordinatoren können die Zuverlässigkeit eines Miners beachten. Wenn ein Miner häufig ausfällt, kann der Koordinator aufhören, ihm Aufgaben zuzuweisen, oder seinen Stake „slashen“ (falls ein solcher Mechanismus existiert oder ihn einfach nicht belohnen). Benutzer-Trittbrettfahren – da viele KI-Dienste kostenlose Testphasen haben, könnte ein Benutzer Anfragen spammen, um Outputs ohne Bezahlung zu erhalten (wenn es ein subventioniertes Modell gibt). Das ist weniger ein Protokoll- als ein Dienstleistungsproblem; jeder Koordinator kann entscheiden, wie er mit kostenloser Nutzung umgeht (z. B. eine kleine Zahlung oder Drosselung verlangen). Da Cuckoo anfangs Werbegeschenke (wie kostenlose KI-Bildgenerierungen, um Benutzer anzuziehen) verteilte, nutzten einige dies aus, aber das war Teil des erwarteten Wachstumsmarketings. Wenn diese Aktionen enden, müssen Benutzer bezahlen, sodass es kein kostenloses Mittagessen mehr zu nutzen gibt. Insgesamt zielt Cuckoos neue Strategie, die Token-Verteilung an den tatsächlichen Nutzen zu koppeln, explizit darauf ab, das Trittbrettfahrerproblem des „Mining von Tokens für sinnlose Schleifen“ zu eliminieren.

• Daten- oder Modellvergiftung: Dies bezieht sich auf das böswillige Einführen schlechter Daten oder Verhaltensweisen, sodass die KI-Modelle sich verschlechtern oder Outputs manipuliert werden, sowie auf Probleme mit schädlichen oder voreingenommenen Inhalten, die beigesteuert werden.

  • Bittensor: Datenvergiftung in Bittensor würde bedeuten, dass ein Miner absichtlich falsche oder schädliche Antworten gibt oder Validatoren gute Antworten absichtlich falsch bewerten. Wenn ein Miner konsistent Müll oder bösartigen Inhalt ausgibt, werden Validatoren niedrige Bewertungen vergeben, und dieser Miner wird wenig verdienen und schließlich ausscheiden – der wirtschaftliche Anreiz ist, Qualität zu liefern, sodass das „Vergiften“ anderer dem Angreifer keinen Nutzen bringt (es sei denn, sein Ziel ist reine Sabotage auf eigene Kosten). Könnte ein bösartiger Miner andere vergiften? In Bittensor trainieren Miner sich nicht direkt gegenseitig (zumindest nicht von Natur aus – es gibt kein globales Modell, das aktualisiert wird und vergiftet werden könnte). Das Modell jedes Miners ist separat. Sie lernen in dem Sinne, dass ein Miner interessante Beispiele von anderen nehmen könnte, um sich selbst feinabzustimmen, aber das ist völlig optional und jedem selbst überlassen. Wenn ein böswilliger Akteur unsinnige Antworten spammen würde, würden ehrliche Validatoren dies herausfiltern (sie würden es niedrig bewerten), sodass es den Trainingsprozess eines ehrlichen Miners nicht wesentlich beeinflussen würde (außerdem würde ein Miner wahrscheinlich das Wissen von hoch bewerteten Peers nutzen, nicht von niedrig bewerteten). Klassische Datenvergiftung (Einspeisung schlechter Trainingsdaten zur Korruption eines Modells) ist in Bittensors aktueller Konfiguration minimal. Das relevantere Risiko ist die Manipulation von Modellantworten: z. B. ein Miner, der subtil voreingenommene oder gefährliche Inhalte ausgibt, die für Validatoren nicht offensichtlich sind. Da Validatoren jedoch auch von Menschen entworfen oder zumindest algorithmische Agenten sind, wird offensichtliche Toxizität oder Fehler wahrscheinlich erkannt (einige Subnetze könnten sogar KI-Validatoren haben, die auf unsichere Inhalte prüfen). Ein Worst-Case-Szenario wäre, wenn ein Angreifer irgendwie eine Mehrheit der Validatoren und Miner dazu bringen könnte, eine bestimmte falsche Ausgabe als „korrekt“ durchzusetzen – sie könnten dann den Konsens des Netzwerks über Antworten verzerren (wie alle kolludierenden Validatoren eine bösartige Antwort hochstufen). Aber damit ein externer Benutzer dadurch geschädigt wird, müsste er das Netzwerk tatsächlich abfragen und der Ausgabe vertrauen. Bittensor befindet sich noch in einer Phase, in der es Fähigkeiten aufbaut, und wird von Endbenutzern nicht weit verbreitet für kritische Abfragen verwendet. Bis dahin hofft man, dass es Inhaltsfilterung und eine Vielfalt von Validatoren haben wird, um solche Risiken zu mindern. Auf der Validatorenseite könnte ein bösartiger Validator vergiftete Bewertungen einspeisen – z. B. einen bestimmten ehrlichen Miner konsequent herabstufen, um den Wettbewerb zu eliminieren. Mit genügend Stake könnten sie erfolgreich sein, diesen Miner zu verdrängen (wenn die Belohnungen des Miners so stark sinken, dass er geht). Dies ist ein Angriff auf den Anreizmechanismus. Auch hier gilt: Wenn sie nicht die Mehrheit sind, wird das Median-Clipping einen Ausreißer-Validator vereiteln. Wenn sie die Mehrheit sind, verschmilzt es mit dem Kollusions-/51%-Szenario – jede Mehrheit kann Regeln umschreiben. Die Lösung kehrt zur Dezentralisierung zurück: verhindern, dass eine einzelne Entität dominiert. Zusammenfassend bestraft Bittensors Design vergiftete Daten-/Modellbeiträge über sein Bewertungssystem – schlechte Beiträge erhalten geringes Gewicht und somit geringe Belohnung. Es gibt kein permanentes Modell-Repository zum Vergiften; alles ist dynamisch und wird kontinuierlich bewertet. Dies bietet Resilienz: Das Netzwerk kann schlechte Akteure allmählich „vergessen“ oder ignorieren, da ihre Beiträge von Validatoren herausgefiltert werden.
  • Gensyn: Wenn ein Solver ein zu trainierendes Modell vergiften wollte (z. B. eine Hintertür oder eine Verzerrung während des Trainings einführen), könnte er versuchen, dies heimlich zu tun. Das Gensyn-Protokoll würde überprüfen, ob das Training gemäß dem angegebenen Algorithmus (stochastische Gradientenabstiegs-Schritte usw.) verlief, würde aber nicht unbedingt erkennen, ob der Solver einen subtilen Hintertür-Trigger eingeführt hat, der in normalen Validierungsmetriken nicht auftaucht. Dies ist ein heimtückischeres Problem – es ist kein Fehler der Berechnung, sondern eine Manipulation innerhalb der zulässigen Freiheitsgrade des Trainings (wie das Anpassen von Gewichten an eine Triggerphrase). Die Erkennung dessen ist ein aktives Forschungsproblem in der ML-Sicherheit. Gensyn hat keinen speziellen Mechanismus zur Modellvergiftung, abgesehen davon, dass der Submitter das endgültige Modell auf einem Testset seiner Wahl bewerten könnte. Ein versierter Submitter sollte das zurückgegebene Modell immer testen; wenn er feststellt, dass es bei einigen Eingaben fehlschlägt oder ein seltsames Verhalten aufweist, kann er das Ergebnis anfechten oder die Zahlung verweigern. Vielleicht könnte das Protokoll einem Submitter erlauben, bestimmte Akzeptanzkriterien festzulegen (wie „Modell muss mindestens X Genauigkeit auf diesem geheimen Testset erreichen“), und wenn das Ergebnis des Solvers fehlschlägt, wird der Solver nicht vollständig bezahlt. Dies würde eine Vergiftung abschrecken, da der Angreifer die Bewertungskriterien nicht erfüllen würde. Wenn das Gift jedoch die Genauigkeit bei normalen Tests nicht beeinträchtigt, könnte es durchrutschen. Verifier in Gensyn überprüfen nur die Berechnungsintegrität, nicht die Modellqualität, sodass sie absichtliches Overfitting oder Trojaner nicht erkennen würden, solange die Trainingsprotokolle gültig aussehen. Dies bleibt also ein Vertrauensproblem auf Aufgabenebene: Der Submitter muss entweder darauf vertrauen, dass der Solver das Modell nicht vergiften wird, oder Methoden wie das Ensembling mehrerer Trainingsergebnisse von verschiedenen Solvern verwenden, um den Einfluss eines einzelnen Solvers zu verwässern. Ein weiterer Aspekt ist die Datenvergiftung: Wenn der Submitter Trainingsdaten bereitstellt, könnte ein böswilliger Solver diese Daten ignorieren und auf etwas anderem trainieren oder Mülldaten hinzufügen. Dies würde jedoch wahrscheinlich die Genauigkeit verringern, was der Submitter an der Leistung des Ausgabemodells bemerken würde. Der Solver würde dann keine volle Zahlung erhalten (da er vermutlich ein Leistungsziel erreichen möchte). Eine Vergiftung, die die Leistung beeinträchtigt, ist also für die Belohnung des Solvers selbstzerstörerisch. Nur ein Gift, das leistungsneutral, aber bösartig ist (eine Hintertür), ist eine echte Gefahr, und das liegt außerhalb des Bereichs der typischen Blockchain-Verifizierung – es ist eine Herausforderung der Machine-Learning-Sicherheit. Gensyns beste Minderung ist wahrscheinlich sozial: bekannte, seriöse Modelle verwenden, mehrere Trainingsläufe durchführen, Open-Source-Tools verwenden. Bei Inferenzaufgaben (wenn Gensyn auch für Inferenzjobs verwendet wird) könnte ein kolludierender Solver falsche Outputs zurückgeben, die eine bestimmte Antwort verzerren. Aber Verifier würden falsche Outputs erkennen, wenn sie dasselbe Modell ausführen, sodass dies weniger eine Vergiftung als vielmehr Betrug ist, den die Fraud Proofs adressieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Gensyn den Prozess, nicht die Absicht, sichert. Es stellt sicher, dass das Training/die Inferenz korrekt durchgeführt wurde, aber nicht, dass das Ergebnis gut oder frei von versteckten Gemeinheiten ist. Das bleibt ein offenes Problem, und Gensyns Whitepaper löst dies wahrscheinlich noch nicht vollständig (nur wenige tun dies).
  • Cuckoo: Da Cuckoo derzeit auf Inferenz (Bereitstellung bestehender Modelle) fokussiert ist, ist das Risiko von Daten-/Modellvergiftung relativ begrenzt auf Output-Manipulation oder Inhaltsvergiftung. Ein böswilliger Miner könnte versuchen, das Modell, das er ausführen soll, zu manipulieren – z. B. wenn er einen Stable Diffusion Checkpoint erhält, könnte er ihn durch ein anderes Modell ersetzen, das vielleicht ein subtiles Wasserzeichen oder eine Werbung in jedes Bild einfügt. Der Koordinator (der der Modelleigentümer ist) sendet Aufgaben jedoch typischerweise mit einer Erwartung an das Ausgabeformat; wenn ein Miner konsistent nicht-spezifikationsgerechte Outputs zurückgibt, wird der Koordinator diesen Miner kennzeichnen und sperren. Außerdem können Miner ein Modell nicht einfach ändern, ohne dessen Outputs merklich zu beeinflussen. Ein weiteres Szenario ist, wenn Cuckoo von der Community trainierte Modelle einführt: Dann könnten Miner oder Datenanbieter versuchen, die Trainingsdaten zu vergiften (zum Beispiel viele falsche Labels oder voreingenommenen Text einzugeben). Cuckoo müsste eine Validierung von Crowd-sourced-Daten oder eine Gewichtung der Mitwirkenden implementieren. Dies ist noch keine Funktion, aber das Interesse des Teams an personalisierter KI (wie ihre Erwähnung von KI-Life-Coaches oder Lern-Apps) bedeutet, dass sie möglicherweise irgendwann benutzerbereitgestellte Trainingsdaten verarbeiten werden, was sorgfältige Überprüfungen erfordert. Was die Inhaltssicherheit betrifft, so könnte man sich, da Cuckoo-Miner Inferenz durchführen, Sorgen machen, dass sie schädliche Inhalte ausgeben, selbst wenn das Modell dies normalerweise nicht tun würde. Miner haben jedoch keinen Anreiz, Outputs willkürlich zu ändern – sie werden für korrekte Berechnung bezahlt, nicht für Kreativität. Wenn überhaupt, könnte ein böswilliger Miner die vollständige Berechnung überspringen, um Zeit zu sparen (z. B. ein unscharfes Bild oder eine generische Antwort zurückgeben). Der Koordinator oder Benutzer würde dies sehen und diesen Miner herabstufen (und wahrscheinlich nicht für diese Aufgabe bezahlen). Datenschutz ist ein weiterer Aspekt: Ein böswilliger Miner könnte Benutzerdaten leaken oder protokollieren (z. B. wenn ein Benutzer sensible Texte oder Bilder eingibt). Dies ist keine Vergiftung, sondern ein Angriff auf die Vertraulichkeit. Cuckoos Datenschutzhaltung ist, dass es datenschutzfreundliche Methoden erforscht (die Erwähnung eines datenschutzfreundlichen VPN im Ökosystem deutet auf einen zukünftigen Fokus hin). Sie könnten Techniken wie sichere Enklaven oder geteilte Inferenz integrieren, um Daten vor Minern privat zu halten. Noch nicht implementiert, aber eine bekannte Überlegung. Schließlich betont Cuckoos Blog die effektive Überprüfung von Modellausgaben und die Sicherstellung eines sicheren dezentralen Modellbetriebs als Schlüssel zur Realisierung der Modell-Tokenisierung. Dies deutet darauf hin, dass sie sich bewusst sind, dass man, um KI wirklich zu dezentralisieren, sich gegen Dinge wie vergiftete Outputs oder fehlerhafte Modelle schützen muss. Möglicherweise beabsichtigen sie, eine Kombination aus kryptoökonomischen Anreizen (Stake-Slashing für schlechte Akteure) und Benutzerbewertungssystemen (Benutzer können schlechte Outputs kennzeichnen, und diese Miner verlieren Reputation) zu verwenden. Das Reputationssystem kann hier helfen: Wenn ein Miner auch nur ein offensichtlich bösartiges oder falsches Ergebnis zurückgibt, können Benutzer/Koordinatoren ihn herabstufen, was seine zukünftige Verdienstfähigkeit stark beeinträchtigt. In dem Wissen darum sind Miner motiviert, konsistent

In den sich schnell annähernden Welten der künstlichen Intelligenz und der Blockchain war die Nachfrage nach Vertrauen und Transparenz noch nie so hoch. Wie können wir sicher sein, dass die Ausgabe eines KI-Modells genau und unverfälscht ist? Wie können wir komplexe Berechnungen an riesigen On-Chain-Datensätzen durchführen, ohne die Sicherheit oder Skalierbarkeit zu beeinträchtigen? Lagrange Labs stellt sich diesen Fragen direkt mit seiner Suite von Zero-Knowledge (ZK)-Infrastruktur, um eine Zukunft der "nachweisbaren KI" aufzubauen. Dieser Beitrag bietet einen objektiven Überblick über ihre Mission, Technologie und jüngsten Durchbrüche, die in ihrem neuesten Paper über dynamische zk-SNARKs gipfeln.

1. Das Team und seine Mission​

Lagrange Labs baut die grundlegende Infrastruktur auf, um kryptografische Proofs für jede KI-Inferenz oder On-Chain-Anwendung zu generieren. Ihr Ziel ist es, Berechnungen verifizierbar zu machen und der digitalen Welt eine neue Vertrauensebene hinzuzufügen. Ihr Ökosystem basiert auf drei Kernproduktlinien:

• ZK Prover Network: Ein dezentrales Netzwerk von über 85 Proving-Knoten, das die Rechenleistung für eine Vielzahl von Proving-Aufgaben liefert, von KI und Rollups bis hin zu dezentralen Anwendungen (dApps).
• DeepProve (zkML): Ein spezialisiertes System zur Generierung von ZK-Proofs für neuronale Netzwerkinferenzen. Lagrange behauptet, es sei bis zu 158-mal schneller als konkurrierende Lösungen, was verifizierbare KI zu einer praktischen Realität macht.
• ZK Coprocessor 1.0: Der erste SQL-basierte ZK-Koprozessor, der es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Abfragen auf massiven On-Chain-Datensätzen auszuführen und verifizierbar genaue Ergebnisse zu erhalten.

2. Eine Roadmap zur verifizierbaren KI​

Lagrange hat methodisch eine Roadmap umgesetzt, die darauf abzielt, die Herausforderungen der KI-Verifizierbarkeit Schritt für Schritt zu lösen.

• Q3 2024: ZK Coprocessor 1.0 Launch: Diese Veröffentlichung führte hyper-parallele rekursive Schaltkreise ein, die eine durchschnittliche Geschwindigkeitssteigerung von etwa 2x lieferten. Projekte wie Azuki und Gearbox nutzen den Koprozessor bereits für ihre On-Chain-Datenanforderungen.
• Q1 2025: DeepProve vorgestellt: Lagrange kündigte DeepProve an, seine Lösung für Zero-Knowledge Machine Learning (zkML). Es unterstützt gängige neuronale Netzwerkarchitekturen wie Multi-Layer Perceptrons (MLPs) und Convolutional Neural Networks (CNNs). Das System erreicht eine signifikante Beschleunigung um Größenordnungen in allen drei kritischen Phasen: einmalige Einrichtung, Proof-Generierung und Verifizierung, mit Beschleunigungen von bis zu 158x.
• Q2 2025: Das Dynamic zk-SNARKs Paper (Jüngster Meilenstein): Dieses Paper stellt einen bahnbrechenden "Update"-Algorithmus vor. Anstatt jedes Mal, wenn sich die zugrunde liegenden Daten oder Berechnungen ändern, einen Proof von Grund auf neu zu generieren, kann diese Methode einen alten Proof (π) in einen neuen Proof (π') einfügen. Dieses Update kann mit einer Komplexität von nur O(√n log³n) durchgeführt werden, eine dramatische Verbesserung gegenüber einer vollständigen Neuberechnung. Diese Innovation eignet sich besonders für dynamische Systeme wie kontinuierlich lernende KI-Modelle, Echtzeit-Spiellogik und sich entwickelnde Smart Contracts.

3. Warum dynamische zk-SNARKs wichtig sind​

Die Einführung aktualisierbarer Proofs stellt eine grundlegende Verschiebung im Kostenmodell der Zero-Knowledge-Technologie dar.

• Ein neues Kostenparadigma: Die Branche bewegt sich von einem Modell der "vollständigen Neuberechnung für jeden Proof" zu einem "inkrementellen Proofing basierend auf der Größe der Änderung". Dies senkt die Rechen- und Finanzkosten für Anwendungen, die häufigen, kleineren Updates unterliegen, drastisch.

• Implikationen für KI:

  • Kontinuierliches Fine-Tuning: Beim Fine-Tuning von weniger als 1 % der Parameter eines Modells wächst die Proof-Generierungszeit fast linear mit der Anzahl der geänderten Parameter (Δ Parameter) und nicht mit der Gesamtgröße des Modells.
  • Streaming-Inferenz: Dies ermöglicht die Generierung von Proofs gleichzeitig mit dem Inferenzprozess selbst. Dies reduziert die Latenz zwischen einer KI-Entscheidung und deren On-Chain-Settlement und -Verifizierung drastisch, was Anwendungsfälle wie On-Chain-KI-Dienste und komprimierte Proofs für Rollups ermöglicht.

• Implikationen für On-Chain-Anwendungen:

  • Dynamische zk-SNARKs bieten massive Gas- und Zeitoptimierungen für Anwendungen, die durch häufige, kleine Zustandsänderungen gekennzeichnet sind. Dazu gehören Orderbücher dezentraler Börsen (DEX), sich entwickelnde Spielzustände und Ledger-Updates, die häufige Ergänzungen oder Löschungen beinhalten.

4. Ein Einblick in den Tech-Stack​

Die leistungsstarke Infrastruktur von Lagrange basiert auf einem ausgeklügelten und integrierten Technologie-Stack:

• Schaltkreisdesign: Das System ist flexibel und unterstützt das direkte Einbetten von ONNX (Open Neural Network Exchange)-Modellen, SQL-Parsern und benutzerdefinierten Operatoren in seine Schaltkreise.
• Rekursion & Parallelität: Das ZK Prover Network ermöglicht verteilte rekursive Proofs, während der ZK Coprocessor die Aufteilung von "Mikroschaltkreisen" nutzt, um Aufgaben parallel auszuführen und die Effizienz zu maximieren.
• Wirtschaftliche Anreize: Lagrange plant die Einführung eines nativen Tokens, LA, der in ein Double-Auction-for-Recursive-Auction (DARA)-System integriert wird. Dies wird einen robusten Marktplatz für Gebote auf Prover-Berechnungen schaffen, komplett mit Anreizen und Strafen, um die Netzwerkintegrität zu gewährleisten.

5. Ökosystem und reale Akzeptanz​

Lagrange baut nicht nur im Vakuum; seine Technologie wird bereits von einer wachsenden Anzahl von Projekten in verschiedenen Sektoren integriert:

• KI & ML: Projekte wie 0G Labs und Story Protocol verwenden DeepProve, um die Ausgaben ihrer KI-Modelle zu verifizieren und so Herkunft und Vertrauen zu gewährleisten.
• Rollups & Infrastruktur: Schlüsselakteure wie EigenLayer, Base und Arbitrum beteiligen sich am ZK Prover Network als Validierungsknoten oder Integrationspartner und tragen zu dessen Sicherheit und Rechenleistung bei.
• NFT & DeFi-Anwendungen: Marken wie Azuki und DeFi-Protokolle wie Gearbox nutzen den ZK Coprocessor, um die Glaubwürdigkeit ihrer Datenabfragen und Belohnungsverteilungsmechanismen zu verbessern.

6. Herausforderungen und der Weg nach vorn​

Trotz seiner beeindruckenden Fortschritte stehen Lagrange Labs und das breitere ZK-Feld vor mehreren Hürden:

• Hardware-Engpässe: Selbst mit einem verteilten Netzwerk erfordern aktualisierbare SNARKs immer noch eine hohe Bandbreite und verlassen sich auf GPU-freundliche kryptografische Kurven, um effizient zu arbeiten.
• Mangelnde Standardisierung: Der Prozess der Abbildung von KI-Frameworks wie ONNX und PyTorch auf ZK-Schaltkreise entbehrt immer noch einer universellen, standardisierten Schnittstelle, was Reibung für Entwickler erzeugt.
• Eine wettbewerbsintensive Landschaft: Das Rennen um den Bau von zkVMs und generalisierten zkCompute-Plattformen heizt sich auf. Konkurrenten wie Risc-Zero und Succinct machen ebenfalls erhebliche Fortschritte. Der ultimative Gewinner könnte derjenige sein, der zuerst eine entwicklerfreundliche, gemeinschaftsgetriebene Toolchain kommerzialisieren kann.

7. Fazit​

Lagrange Labs gestaltet die Schnittstelle von KI und Blockchain durch die Linse der Verifizierbarkeit methodisch neu. Ihr Ansatz bietet eine umfassende Lösung:

• DeepProve adressiert die Herausforderung der vertrauenswürdigen Inferenz.
• Der ZK Coprocessor löst das Problem der vertrauenswürdigen Daten.
• Dynamische zk-SNARKs integrieren die reale Notwendigkeit kontinuierlicher Updates direkt in das Proof-System.

Wenn Lagrange seinen Leistungsvorsprung beibehalten, die kritische Herausforderung der Standardisierung lösen und sein robustes Netzwerk weiter ausbauen kann, ist es gut positioniert, ein Eckpfeiler-Akteur im aufstrebenden Sektor der "KI + ZK-Infrastruktur" zu werden.

Der Aufstieg generativer KI war geradezu explosiv. Von atemberaubender digitaler Kunst bis hin zu menschenähnlichem Text erstellt KI Inhalte in einem beispiellosen Umfang. Doch dieser Boom hat eine Schattenseite: Woher bezieht die KI ihre Trainingsdaten? Oft stammen sie aus den Weiten des Internets – aus Kunst, Musik und Texten, die von Menschen geschaffen wurden, die keine Anerkennung oder Vergütung erhalten.

Hier kommt Camp Network ins Spiel, ein neues Blockchain-Projekt, das dieses grundlegende Problem lösen will. Es ist nicht nur eine weitere Krypto-Plattform; es ist eine speziell entwickelte „Autonome IP-Schicht“, die Urhebern im Zeitalter der KI Eigentum und Kontrolle über ihre Arbeit geben soll. Tauchen wir ein in das, was Camp Network zu einem Projekt macht, das man im Auge behalten sollte.

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Was ist die große Idee?​

Im Kern ist Camp Network eine Blockchain, die als globales, überprüfbares Register für geistiges Eigentum (IP) fungiert. Die Mission ist es, jedem – vom unabhängigen Künstler bis zum Social-Media-Nutzer – zu ermöglichen, seine Inhalte On-Chain zu registrieren. Dies schafft eine dauerhafte, manipulationssichere Aufzeichnung von Eigentum und Herkunft.

Warum ist das wichtig? Wenn ein KI-Modell Inhalte verwendet, die auf Camp registriert sind, können die Smart Contracts des Netzwerks Lizenzbedingungen automatisch durchsetzen. Das bedeutet, dass der ursprüngliche Urheber sofort Anerkennung und sogar Tantiemenzahlungen erhalten kann. Camps Vision ist es, eine neue Creator Economy aufzubauen, in der Vergütung kein nachträglicher Gedanke ist; sie ist direkt in das Protokoll integriert.

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Unter der Haube: Der Technologie-Stack​

Camp ist nicht nur ein Konzept; es wird von ernsthafter Technologie unterstützt, die auf hohe Leistung und Entwicklerfreundlichkeit ausgelegt ist.

• Modulare Architektur: Camp ist als souveränes Rollup konzipiert, das Celestia für die Datenverfügbarkeit nutzt. Dieses Design ermöglicht es, unglaublich schnell (Ziel sind ~50.000 Transaktionen pro Sekunde) und kostengünstig zu sein, während es vollständig mit den Tools von Ethereum (EVM) kompatibel bleibt.
• Proof of Provenance (PoP): Dies ist Camps einzigartiger Konsensmechanismus. Anstatt sich auf energieintensives Mining zu verlassen, ist die Sicherheit des Netzwerks an die Überprüfung der Herkunft von Inhalten gebunden. Jede Transaktion verstärkt die Herkunft des IP im Netzwerk und macht das Eigentum „durch Design durchsetzbar“.
• Dual-VM-Strategie: Um die Leistung zu maximieren, integriert Camp die Solana Virtual Machine (SVM) neben seiner EVM-Kompatibilität. Dies ermöglicht Entwicklern, die beste Umgebung für ihre App zu wählen, insbesondere für Anwendungsfälle mit hohem Durchsatz wie Echtzeit-KI-Interaktionen.
• Creator- & KI-Toolkits: Camp bietet zwei wichtige Frameworks:
  • Origin Framework: Ein benutzerfreundliches System für Urheber, um ihr IP zu registrieren, es zu tokenisieren (als NFT) und Lizenzregeln einzubetten.
  • mAItrix Framework: Ein Toolkit für Entwickler, um KI-Agenten zu erstellen und bereitzustellen, die sicher und mit Berechtigungen mit dem On-Chain-IP interagieren können.

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Menschen, Partnerschaften und Fortschritt​

Eine Idee ist nur so gut wie ihre Umsetzung, und Camp scheint gut umzusetzen.

Das Team und die Finanzierung​

Das Projekt wird von einem Team mit einer starken Mischung aus Erfahrung von The Raine Group (Medien- & IP-Deals), Goldman Sachs, Figma und CoinList geleitet. Diese Mischung aus Finanz-, Tech-Produkt- und Krypto-Engineering-Expertise hat ihnen geholfen, 30 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln von Top-VCs wie 1kx, Blockchain Capital und Maven 11 zu sichern.

Ein wachsendes Ökosystem​

Camp hat aggressiv Partnerschaften aufgebaut. Die bedeutendste ist eine strategische Beteiligung am KOR Protocol, einer Plattform zur Tokenisierung von Musik-IP, die mit großen Künstlern wie Deadmau5 und Franchises wie Black Mirror zusammenarbeitet. Diese einzige Partnerschaft stattet Camp mit einer riesigen Bibliothek hochkarätiger, rechtefreier Inhalte aus. Weitere wichtige Kollaborationspartner sind:

• RewardedTV: Eine dezentrale Video-Streaming-Plattform, die Camp für On-Chain-Inhaltsrechte nutzt.
• Rarible: Ein integrierter NFT-Marktplatz für den Handel mit IP-Assets.
• LayerZero: Ein Cross-Chain-Protokoll zur Sicherstellung der Interoperabilität mit anderen Blockchains.

Roadmap und Community​

Nach erfolgreichen incentivierten Testnet-Kampagnen, die Zehntausende von Nutzern anzogen (und sie mit Punkten belohnten, die in Tokens umgewandelt werden sollen), strebt Camp einen Mainnet-Start im 3. Quartal 2025 an. Dies wird von einem Token Generation Event für seinen nativen Token, $CAMP, begleitet, der für Gasgebühren, Staking und Governance verwendet wird. Das Projekt hat bereits eine leidenschaftliche Community aufgebaut, die darauf brennt, die Plattform vom ersten Tag an zu nutzen und darauf aufzubauen.

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Wie schneidet es im Vergleich ab?​

Camp Network ist in diesem Bereich nicht allein. Es steht im harten Wettbewerb mit Projekten wie dem von a16z unterstützten Story Protocol und dem mit Sony verbundenen Soneium. Camp hebt sich jedoch in mehreren wichtigen Punkten ab:

1. Bottom-Up-Ansatz: Während Wettbewerber große Unternehmens-IP-Inhaber anzusprechen scheinen, konzentriert sich Camp darauf, unabhängige Urheber und Krypto-Communities durch Token-Anreize zu stärken.
2. Umfassende Lösung: Es bietet eine vollständige Suite von Tools, von einem IP-Register bis zu einem KI-Agenten-Framework, und positioniert sich als One-Stop-Shop.
3. Leistung und Skalierbarkeit: Seine modulare Architektur und Dual-VM-Unterstützung sind für die hohen Durchsatzanforderungen von KI und Medien ausgelegt.

Das Fazit​

Camp Network liefert überzeugende Argumente, um die grundlegende Schicht für geistiges Eigentum in der Web3-Ära zu werden. Durch die Kombination innovativer Technologie, eines starken Teams, strategischer Partnerschaften und eines Community-First-Ethos baut es eine praktische Lösung für eines der drängendsten Probleme auf, die durch generative KI entstehen.

Der eigentliche Test wird mit dem Mainnet-Start und der realen Adoption kommen. Aber mit einer klaren Vision und einer bisher starken Umsetzung ist Camp Network zweifellos ein Schlüsselprojekt, das man beobachten sollte, während es versucht, eine gerechtere Zukunft für digitale Urheber aufzubauen.

Warum BlockEden.xyz das wichtig ist​

In der schnelllebigen Welt von Web3 ist Geschwindigkeit alles. Die Bereitstellung von produktionsreifer RPC- und Staking-Infrastruktur erfordert, dass unser Team und unsere Community ständig an der Spitze der Innovation stehen. Das bedeutet, sich über komplexe Protokolle, bahnbrechende Kryptographie-Papiere und sich schnell entwickelnde Governance-Diskussionen auf dem Laufenden zu halten. Je schneller unsere Community neue Ideen aufnehmen und verstehen kann, desto schneller kann sie die nächste Generation dezentraler Anwendungen aufbauen. Hier kommt BeFreed.ai ins Spiel.

Was BeFreed.ai ist​

BeFreed.ai ist ein in San Francisco ansässiges Startup mit einer einfachen, aber wirkungsvollen Mission: Lernen im Zeitalter der KI freudvoll und persönlich zu gestalten. Sie haben einen intelligenten Micro-Learning-Begleiter entwickelt, der auf den anspruchsvollen Lebensstil von Buildern und Kreativen zugeschnitten ist.

Kernbestandteile:​

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Warum es für BlockEden.xyz Builder wichtig ist​

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BeFreed mit BlockEden.xyz Workflows nutzen​

Die Integration von BeFreed.ai in Ihre bestehenden Entwicklungsprozesse ist nahtlos und sofort vorteilhaft:

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2. Lernkarten exportieren: Überprüfen Sie Schlüsselkonzepte während CI-Läufen. Diese Form der Wiederholung ist weitaus effektiver als die mentale Ermüdung, die durch ständiges Kontextwechseln entsteht.
3. Link in Docs: Betten Sie eine BeFreed-Zusammenfassungs-URL neben jeder API-Referenz in Ihrer Dokumentation ein, um neuen Teammitgliedern zu helfen, sich schneller einzuarbeiten.
4. Auf dem Laufenden bleiben: Richten Sie wöchentliche Digests in BeFreed zu neuen L2s ein und setzen Sie dieses Wissen sofort in die Praxis um, indem Sie mit den Multi-Chain-RPC-Diensten von BlockEden.xyz Prototypen entwickeln.

Erste Schritte​

BeFreed.ai ist jetzt für iOS, Android und im Web verfügbar. Wir ermutigen Sie, es während Ihres nächsten BlockEden.xyz-Projekt-Sprints auszuprobieren und zu erleben, wie es Ihre Lern- und Entwicklungsgeschwindigkeit steigern kann. Unser Team erforscht bereits engere Integrationen – stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der ein Webhook jede zusammengeführte PR-Beschreibung automatisch in ein umfassendes Lernset verwandelt.

Einleitung​

KI und Web3 konvergieren auf wirkungsvolle Weise, wobei allgemeine KI-Schnittstellen nun als Bindegewebe für das dezentrale Web konzipiert werden. Ein Schlüsselkonzept, das aus dieser Konvergenz hervorgeht, ist MCP, das je nach Kontext für „Model Context Protocol“ (wie von Anthropic eingeführt) steht oder in breiteren Diskussionen lose als Metaverse Connection Protocol beschrieben wird. Im Wesentlichen ist MCP ein standardisiertes Framework, das KI-Systemen ermöglicht, auf natürliche und sichere Weise mit externen Tools und Netzwerken zu interagieren – und potenziell KI-Agenten in jeden Winkel des Web3-Ökosystems „einzubinden“. Dieser Bericht bietet eine umfassende Analyse, wie allgemeine KI-Schnittstellen (wie Agenten großer Sprachmodelle und neuronal-symbolische Systeme) alles in der Web3-Welt über MCP verbinden könnten, einschließlich des historischen Hintergrunds, der technischen Architektur, der Branchenlandschaft, der Risiken und des Zukunftspotenzials.

1. Entwicklungshintergrund​

1.1 Die Evolution von Web3 und unerfüllte Versprechen​

Der Begriff „Web3“ wurde um 2014 geprägt, um ein Blockchain-gestütztes dezentrales Web zu beschreiben. Die Vision war ehrgeizig: ein berechtigungsfreies Internet, das auf Benutzerbesitz ausgerichtet ist. Enthusiasten stellten sich vor, die zentralisierte Infrastruktur von Web2 durch Blockchain-basierte Alternativen zu ersetzen – z. B. Ethereum Name Service (für DNS), Filecoin oder IPFS (für Speicher) und DeFi für Finanzschienen. Theoretisch würde dies Big Tech-Plattformen die Kontrolle entreißen und Einzelpersonen Selbstsouveränität über Daten, Identität und Vermögenswerte geben.

Die Realität blieb hinter den Erwartungen zurück. Trotz jahrelanger Entwicklung und Hype blieb der Mainstream-Einfluss von Web3 marginal. Durchschnittliche Internetnutzer strömten nicht zu dezentralen sozialen Medien oder begannen, private Schlüssel zu verwalten. Hauptgründe waren eine schlechte Benutzererfahrung, langsame und teure Transaktionen, aufsehenerregende Betrügereien und regulatorische Unsicherheit. Das dezentrale „Besitz-Web“ „materialisierte sich“ weitgehend nicht über eine Nischengemeinschaft hinaus. Mitte der 2020er Jahre gaben selbst Krypto-Befürworter zu, dass Web3 keinen Paradigmenwechsel für den Durchschnittsnutzer gebracht hatte.

Währenddessen erlebte die KI eine Revolution. Als Kapital und Entwicklertalente von Krypto zu KI wechselten, eroberten transformative Fortschritte im Deep Learning und bei den Grundmodellen (GPT-3, GPT-4 usw.) die öffentliche Vorstellungskraft. Generative KI zeigte einen klaren Nutzen – die Produktion von Inhalten, Code und Entscheidungen – auf eine Weise, die Krypto-Anwendungen nur schwer erreichen konnten. Tatsächlich übertraf der Einfluss großer Sprachmodelle in nur wenigen Jahren die Benutzerakzeptanz der Blockchain über ein Jahrzehnt hinweg deutlich. Dieser Kontrast führte dazu, dass einige spöttisch bemerkten, „Web3 sei an Krypto verschwendet worden“ und dass das eigentliche Web 3.0 aus der KI-Welle hervorgehe.

1.2 Der Aufstieg allgemeiner KI-Schnittstellen​

Über Jahrzehnte hinweg entwickelten sich Benutzeroberflächen von statischen Webseiten (Web1.0) zu interaktiven Apps (Web2.0) – aber immer innerhalb der Grenzen des Klickens auf Schaltflächen und Ausfüllens von Formularen. Mit moderner KI, insbesondere großen Sprachmodellen (LLMs), ist ein neues Schnittstellenparadigma da: natürliche Sprache. Benutzer können einfach ihre Absicht in einfacher Sprache ausdrücken und KI-Systeme komplexe Aktionen über viele Domänen hinweg ausführen lassen. Dieser Wandel ist so tiefgreifend, dass einige vorschlagen, „Web 3.0“ als die Ära der KI-gesteuerten Agenten („das Agentic Web“) neu zu definieren, anstatt der früheren Blockchain-zentrierten Definition.

Frühe Experimente mit autonomen KI-Agenten zeigten jedoch einen kritischen Engpass auf. Diese Agenten – z. B. Prototypen wie AutoGPT – konnten Text oder Code generieren, aber es fehlte ihnen an einer robusten Möglichkeit, mit externen Systemen und untereinander zu kommunizieren. Es gab „keine gemeinsame KI-native Sprache“ für Interoperabilität. Jede Integration mit einem Tool oder einer Datenquelle war ein maßgeschneiderter Hack, und die KI-zu-KI-Interaktion hatte kein Standardprotokoll. Praktisch gesehen könnte ein KI-Agent eine große Denkfähigkeit besitzen, aber bei der Ausführung von Aufgaben scheitern, die die Nutzung von Web-Apps oder On-Chain-Diensten erforderten, einfach weil er nicht wusste, wie er mit diesen Systemen „sprechen“ sollte. Diese Diskrepanz – leistungsstarke Gehirne, primitive E/A – war vergleichbar mit einer superintelligenten Software, die hinter einer klobigen GUI feststeckte.

1.3 Konvergenz und das Aufkommen von MCP​

Bis 2024 wurde deutlich, dass für die volle Entfaltung des KI-Potenzials (und für die Erfüllung des Web3-Versprechens) eine Konvergenz erforderlich war: KI-Agenten benötigen nahtlosen Zugang zu den Fähigkeiten von Web3 (dezentrale Anwendungen, Smart Contracts, Daten), und Web3 benötigt mehr Intelligenz und Benutzerfreundlichkeit, die KI bieten kann. Dies ist der Kontext, in dem MCP (Model Context Protocol) geboren wurde. Ende 2024 von Anthropic eingeführt, ist MCP ein offener Standard für die KI-Tool-Kommunikation, der sich für LLMs natürlich anfühlt. Es bietet eine strukturierte, auffindbare Möglichkeit für KI-„Hosts“ (wie ChatGPT, Claude usw.), eine Vielzahl externer Tools und Ressourcen über MCP-Server zu finden und zu nutzen. Mit anderen Worten, MCP ist eine gemeinsame Schnittstellenschicht, die es KI-Agenten ermöglicht, sich in Webdienste, APIs und sogar Blockchain-Funktionen einzuklinken, ohne jede Integration individuell programmieren zu müssen.

Betrachten Sie MCP als „den USB-C der KI-Schnittstellen“. So wie USB-C die Verbindung von Geräten standardisierte (sodass Sie nicht für jedes Gerät unterschiedliche Kabel benötigen), standardisiert MCP die Verbindung von KI-Agenten mit Tools und Daten. Anstatt für jeden Dienst (Slack vs. Gmail vs. Ethereum-Node) unterschiedliche API-Aufrufe fest zu codieren, kann ein Entwickler die MCP-Spezifikation einmal implementieren, und jede MCP-kompatible KI kann verstehen, wie dieser Dienst zu nutzen ist. Große KI-Akteure erkannten schnell die Bedeutung: Anthropic stellte MCP als Open Source zur Verfügung, und Unternehmen wie OpenAI und Google entwickeln Unterstützung dafür in ihren Modellen. Diese Dynamik deutet darauf hin, dass MCP (oder ähnliche „Meta Connectivity Protocols“) das Rückgrat werden könnte, das KI und Web3 endlich auf skalierbare Weise verbindet.

Bemerkenswerterweise argumentieren einige Technologen, dass diese KI-zentrierte Konnektivität die eigentliche Verwirklichung von Web3.0 ist. In Simba Khadders Worten: „MCP zielt darauf ab, eine API zwischen LLMs und Anwendungen zu standardisieren“, ähnlich wie REST-APIs Web 2.0 ermöglichten – was bedeutet, dass die nächste Ära von Web3 eher durch intelligente Agenten-Schnittstellen als nur durch Blockchains definiert werden könnte. Anstatt Dezentralisierung um ihrer selbst willen, könnte die Konvergenz mit KI die Dezentralisierung nützlich machen, indem sie Komplexität hinter natürlicher Sprache und autonomen Agenten verbirgt. Der Rest dieses Berichts befasst sich damit, wie KI-Allgemeinschnittstellen (über Protokolle wie MCP) technisch und praktisch alles in der Web3-Welt verbinden können.

2. Technische Architektur: KI-Schnittstellen als Brücke zu Web3-Technologien​

Die Einbettung von KI-Agenten in den Web3-Stack erfordert eine Integration auf mehreren Ebenen: Blockchain-Netzwerke und Smart Contracts, dezentraler Speicher, Identitätssysteme und Token-basierte Ökonomien. Allgemeine KI-Schnittstellen – von großen Basismodellen bis hin zu hybriden neuronal-symbolischen Systemen – können als „universeller Adapter“ dienen, der diese Komponenten verbindet. Im Folgenden analysieren wir die Architektur einer solchen Integration:

** Abbildung: Ein konzeptionelles Diagramm der MCP-Architektur, das zeigt, wie KI-Hosts (LLM-basierte Anwendungen wie Claude oder ChatGPT) einen MCP-Client verwenden, um sich mit verschiedenen MCP-Servern zu verbinden. Jeder Server bietet eine Brücke zu einem externen Tool oder Dienst (z. B. Slack, Gmail, Kalender oder lokale Daten), analog zu Peripheriegeräten, die über einen universellen Hub verbunden sind. Diese standardisierte MCP-Schnittstelle ermöglicht KI-Agenten den Zugriff auf Remote-Dienste und On-Chain-Ressourcen über ein gemeinsames Protokoll.**

2.1 KI-Agenten als Web3-Clients (Integration mit Blockchains)​

Im Kern von Web3 stehen Blockchains und Smart Contracts – dezentrale Zustandsmaschinen, die Logik auf vertrauenslose Weise durchsetzen können. Wie kann eine KI-Schnittstelle damit interagieren? Es gibt zwei Richtungen zu berücksichtigen:

• KI liest von der Blockchain: Ein KI-Agent benötigt möglicherweise On-Chain-Daten (z. B. Token-Preise, Vermögenssaldo des Benutzers, DAO-Vorschläge) als Kontext für seine Entscheidungen. Traditionell erfordert das Abrufen von Blockchain-Daten die Schnittstelle zu Node-RPC-APIs oder Subgraph-Datenbanken. Mit einem Framework wie MCP kann eine KI einen standardisierten „Blockchain-Daten“-MCP-Server abfragen, um Live-On-Chain-Informationen abzurufen. Zum Beispiel könnte ein MCP-fähiger Agent nach dem neuesten Transaktionsvolumen eines bestimmten Tokens oder dem Zustand eines Smart Contracts fragen, und der MCP-Server würde die Low-Level-Details der Verbindung zur Blockchain handhaben und die Daten in einem Format zurückgeben, das die KI verwenden kann. Dies erhöht die Interoperabilität, indem die KI von einem spezifischen Blockchain-API-Format entkoppelt wird.

• KI schreibt auf die Blockchain: Leistungsfähiger noch können KI-Agenten Smart-Contract-Aufrufe oder Transaktionen über Web3-Integrationen ausführen. Eine KI könnte beispielsweise autonom einen Handel an einer dezentralen Börse ausführen oder Parameter in einem Smart Contract anpassen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Dies wird erreicht, indem die KI einen MCP-Server aufruft, der die Blockchain-Transaktionsfunktionalität kapselt. Ein konkretes Beispiel ist der thirdweb MCP-Server für EVM-Ketten, der es jedem MCP-kompatiblen KI-Client ermöglicht, mit Ethereum, Polygon, BSC usw. zu interagieren, indem ketten-spezifische Mechaniken abstrahiert werden. Mit einem solchen Tool könnte ein KI-Agent On-Chain-Aktionen „ohne menschliches Eingreifen“ auslösen und so autonome dApps ermöglichen – zum Beispiel ein KI-gesteuerter DeFi-Vault, der sich selbst neu ausbalanciert, indem er Transaktionen signiert, wenn sich die Marktbedingungen ändern.

Im Hintergrund basieren diese Interaktionen immer noch auf Wallets, Schlüsseln und Gasgebühren, aber die KI-Schnittstelle kann kontrollierten Zugriff auf ein Wallet (mit geeigneten Sicherheits-Sandboxes) erhalten, um die Transaktionen durchzuführen. Orakel und Cross-Chain-Brücken spielen ebenfalls eine Rolle: Orakel-Netzwerke wie Chainlink dienen als Brücke zwischen KI und Blockchains und ermöglichen es, KI-Outputs vertrauenswürdig On-Chain einzuspeisen. Chainlinks Cross-Chain Interoperability Protocol (CCIP) könnte beispielsweise einem als zuverlässig erachteten KI-Modell ermöglichen, mehrere Smart Contracts über verschiedene Ketten hinweg gleichzeitig im Namen eines Benutzers auszulösen. Zusammenfassend können allgemeine KI-Schnittstellen als eine neue Art von Web3-Client fungieren – einer, der sowohl Blockchain-Daten konsumieren als auch Blockchain-Transaktionen über standardisierte Protokolle produzieren kann.

2.2 Neuronal-Symbolische Synergie: KI-Denkfähigkeit mit Smart Contracts kombinieren​

Ein faszinierender Aspekt der KI-Web3-Integration ist das Potenzial für neuronal-symbolische Architekturen, die die Lernfähigkeit von KI (neuronale Netze) mit der rigorosen Logik von Smart Contracts (symbolische Regeln) verbinden. In der Praxis könnte dies bedeuten, dass KI-Agenten unstrukturierte Entscheidungsfindung übernehmen und bestimmte Aufgaben zur überprüfbaren Ausführung an Smart Contracts weitergeben. Zum Beispiel könnte eine KI die Marktstimmung analysieren (eine unscharfe Aufgabe), aber dann Trades über einen deterministischen Smart Contract ausführen, der vordefinierten Risikoregeln folgt. Das MCP-Framework und verwandte Standards machen solche Übergaben machbar, indem sie der KI eine gemeinsame Schnittstelle bieten, um Vertragsfunktionen aufzurufen oder die Regeln einer DAO abzufragen, bevor sie handelt.

Ein konkretes Beispiel ist SingularityNETs AI-DSL (AI Domain Specific Language), das darauf abzielt, die Kommunikation zwischen KI-Agenten in ihrem dezentralen Netzwerk zu standardisieren. Dies kann als ein Schritt in Richtung neuronal-symbolischer Integration gesehen werden: eine formale Sprache (symbolisch) für Agenten, um KI-Dienste oder Daten voneinander anzufordern. Ähnlich könnten Projekte wie DeepMinds AlphaCode oder andere schließlich so verbunden werden, dass Smart Contracts KI-Modelle für die On-Chain-Problemlösung aufrufen. Obwohl das direkte Ausführen großer KI-Modelle On-Chain heute unpraktisch ist, entstehen hybride Ansätze: z. B. erlauben bestimmte Blockchains die Verifizierung von ML-Berechnungen über Zero-Knowledge-Proofs oder vertrauenswürdige Ausführung, was die On-Chain-Verifizierung von Off-Chain-KI-Ergebnissen ermöglicht. Zusammenfassend sieht die technische Architektur KI-Systeme und Blockchain-Smart Contracts als komplementäre Komponenten vor, die über gemeinsame Protokolle orchestriert werden: KI übernimmt Wahrnehmung und offene Aufgaben, während Blockchains Integrität, Speicher und die Durchsetzung vereinbarter Regeln bieten.

2.3 Dezentraler Speicher und Daten für KI​

KI lebt von Daten, und Web3 bietet neue Paradigmen für Datenspeicherung und -freigabe. Dezentrale Speichernetzwerke (wie IPFS/Filecoin, Arweave, Storj usw.) können sowohl als Repositories für KI-Modellartefakte als auch als Quellen für Trainingsdaten dienen, mit Blockchain-basierter Zugriffskontrolle. Eine allgemeine KI-Schnittstelle könnte über MCP oder Ähnliches Dateien oder Wissen aus dezentralem Speicher genauso einfach abrufen wie von einer Web2-API. Zum Beispiel könnte ein KI-Agent einen Datensatz vom Markt des Ocean Protocols oder eine verschlüsselte Datei aus einem verteilten Speicher abrufen, wenn er die entsprechenden Schlüssel oder Zahlungen besitzt.

Ocean Protocol hat sich insbesondere als Plattform für eine „KI-Datenökonomie“ positioniert – indem es Blockchain nutzt, um Daten und sogar KI-Dienste zu tokenisieren. In Ocean werden Datensätze durch Datatoken repräsentiert, die den Zugriff steuern; ein KI-Agent könnte einen Datatoken erhalten (vielleicht durch Zahlung mit Krypto oder über ein Zugriffsrecht) und dann einen Ocean MCP-Server verwenden, um die tatsächlichen Daten zur Analyse abzurufen. Oceans Ziel ist es, „ruhende Daten“ für KI freizuschalten, das Teilen zu fördern und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren. So könnte eine Web3-verbundene KI auf ein riesiges, dezentrales Informationskorpus zugreifen – von persönlichen Datentresoren bis hin zu offenen Regierungsdaten –, das zuvor isoliert war. Die Blockchain stellt sicher, dass die Nutzung der Daten transparent ist und fair belohnt werden kann, was einen positiven Kreislauf antreibt, in dem mehr Daten für KI verfügbar werden und mehr KI-Beiträge (wie trainierte Modelle) monetarisiert werden können.

Dezentrale Identitätssysteme spielen hier ebenfalls eine Rolle (näher erläutert im nächsten Unterabschnitt): Sie können dabei helfen zu kontrollieren, wer oder was auf bestimmte Daten zugreifen darf. Zum Beispiel könnte ein medizinischer KI-Agent aufgefordert werden, eine überprüfbare Berechtigung (On-Chain-Nachweis der Einhaltung von HIPAA oder Ähnlichem) vorzulegen, bevor er einen medizinischen Datensatz aus dem persönlichen IPFS-Speicher eines Patienten entschlüsseln darf. Auf diese Weise stellt die technische Architektur sicher, dass Daten an die KI fließen, wo dies angemessen ist, aber mit On-Chain-Governance und Audit-Trails, um Berechtigungen durchzusetzen.

2.4 Identitäts- und Agentenmanagement in einer dezentralen Umgebung​

Wenn autonome KI-Agenten in einem offenen Ökosystem wie Web3 agieren, werden Identität und Vertrauen von größter Bedeutung. Dezentrale Identitäts-Frameworks (DID) bieten eine Möglichkeit, digitale Identitäten für KI-Agenten zu etablieren, die kryptografisch verifiziert werden können. Jeder Agent (oder der Mensch/die Organisation, der/die ihn einsetzt) kann eine DID und zugehörige verifizierbare Berechtigungsnachweise besitzen, die seine Attribute und Berechtigungen festlegen. Zum Beispiel könnte ein KI-Handelsbot einen Berechtigungsnachweis tragen, der von einer regulatorischen Sandbox ausgestellt wurde und bescheinigt, dass er innerhalb bestimmter Risikolimits operieren darf, oder ein KI-Inhaltsmoderator könnte nachweisen, dass er von einer vertrauenswürdigen Organisation erstellt wurde und Bias-Tests durchlaufen hat.

Durch On-Chain-Identitätsregister und Reputationssysteme kann die Web3-Welt die Verantwortlichkeit für KI-Aktionen durchsetzen. Jede Transaktion, die ein KI-Agent durchführt, kann auf seine ID zurückverfolgt werden, und wenn etwas schiefgeht, sagen die Berechtigungsnachweise aus, wer ihn gebaut hat oder wer verantwortlich ist. Dies adressiert eine kritische Herausforderung: Ohne Identität könnte ein böswilliger Akteur gefälschte KI-Agenten erstellen, um Systeme auszunutzen oder Fehlinformationen zu verbreiten, und niemand könnte Bots von legitimen Diensten unterscheiden. Dezentrale Identität hilft, dies zu mindern, indem sie eine robuste Authentifizierung ermöglicht und authentische KI-Agenten von Fälschungen unterscheidet.

In der Praxis würde eine mit Web3 integrierte KI-Schnittstelle Identitätsprotokolle verwenden, um ihre Aktionen und Anfragen zu signieren. Wenn beispielsweise ein KI-Agent einen MCP-Server aufruft, um ein Tool zu verwenden, könnte er einen Token oder eine Signatur enthalten, die mit seiner dezentralen Identität verknüpft ist, sodass der Server überprüfen kann, ob der Aufruf von einem autorisierten Agenten stammt. Blockchain-basierte Identitätssysteme (wie Ethereums ERC-725 oder W3C DIDs, die in einem Ledger verankert sind) stellen sicher, dass diese Verifizierung vertrauenslos und global überprüfbar ist. Das aufkommende Konzept der „KI-Wallets“ knüpft hier an – im Wesentlichen erhalten KI-Agenten Kryptowährungs-Wallets, die mit ihrer Identität verknüpft sind, sodass sie Schlüssel verwalten, für Dienste bezahlen oder Token als Kaution staken können (die bei Fehlverhalten entzogen werden könnte). ArcBlock hat beispielsweise diskutiert, wie „KI-Agenten ein Wallet benötigen“ und eine DID, um in dezentralen Umgebungen verantwortungsvoll zu agieren.

Zusammenfassend sieht die technische Architektur KI-Agenten als Bürger erster Klasse in Web3 vor, jeder mit einer On-Chain-Identität und möglicherweise einem Anteil am System, die Protokolle wie MCP zur Interaktion nutzen. Dies schafft ein Vertrauensnetzwerk: Smart Contracts können die Anmeldeinformationen einer KI verlangen, bevor sie kooperieren, und Benutzer können Aufgaben nur an jene KI delegieren, die bestimmte On-Chain-Zertifizierungen erfüllen. Es ist eine Mischung aus KI-Fähigkeit und den Vertrauensgarantien der Blockchain.

2.5 Token-Ökonomien und Anreize für KI​

Tokenisierung ist ein Markenzeichen von Web3 und erstreckt sich auch auf den Bereich der KI-Integration. Durch die Einführung wirtschaftlicher Anreize über Token können Netzwerke gewünschte Verhaltensweisen sowohl von KI-Entwicklern als auch von den Agenten selbst fördern. Es zeichnen sich mehrere Muster ab:

• Zahlung für Dienstleistungen: KI-Modelle und -Dienste können On-Chain monetarisiert werden. SingularityNET leistete hier Pionierarbeit, indem es Entwicklern ermöglichte, KI-Dienste bereitzustellen und Benutzer für jeden Aufruf in einem nativen Token (AGIX) zu belasten. In einer MCP-fähigen Zukunft könnte man sich jedes KI-Tool oder -Modell als Plug-and-Play-Dienst vorstellen, dessen Nutzung über Token oder Mikrozahlungen abgerechnet wird. Wenn beispielsweise ein KI-Agent eine Drittanbieter-Vision-API über MCP verwendet, könnte er die Zahlung automatisch abwickeln, indem er Token an den Smart Contract des Dienstanbieters überweist. Fetch.ai stellt sich ähnlich Marktplätze vor, auf denen „autonome Wirtschaftsagenten“ Dienste und Daten handeln, wobei ihr neues Web3 LLM (ASI-1) vermutlich Krypto-Transaktionen für den Wertetausch integriert.

• Staking und Reputation: Um Qualität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, verlangen einige Projekte von Entwicklern oder Agenten, Token zu staken. Zum Beispiel plant das DeMCP-Projekt (ein dezentraler MCP-Server-Marktplatz), Token-Anreize zu nutzen, um Entwickler für die Erstellung nützlicher MCP-Server zu belohnen und sie möglicherweise Token als Zeichen des Engagements für die Sicherheit ihres Servers staken zu lassen. Reputation könnte auch an Token gebunden sein; z. B. könnte ein Agent, der konstant gute Leistungen erbringt, Reputations-Token oder positive On-Chain-Bewertungen ansammeln, während einer, der sich schlecht verhält, seinen Einsatz verlieren oder negative Bewertungen erhalten könnte. Diese tokenisierte Reputation kann dann in das oben erwähnte Identitätssystem zurückfließen (Smart Contracts oder Benutzer überprüfen die On-Chain-Reputation des Agenten, bevor sie ihm vertrauen).

• Governance-Token: Wenn KI-Dienste Teil dezentraler Plattformen werden, ermöglichen Governance-Token der Community, deren Entwicklung zu steuern. Projekte wie SingularityNET und Ocean verfügen über DAOs, in denen Token-Inhaber über Protokolländerungen oder die Finanzierung von KI-Initiativen abstimmen. In der kombinierten Artificial Superintelligence (ASI) Alliance – einer neu angekündigten Fusion von SingularityNET, Fetch.ai und Ocean Protocol – soll ein einheitlicher Token (ASI) die Richtung eines gemeinsamen KI+Blockchain-Ökosystems steuern. Solche Governance-Token könnten über Richtlinien entscheiden, wie z. B. welche Standards übernommen werden sollen (z. B. Unterstützung von MCP- oder A2A-Protokollen), welche KI-Projekte inkubiert werden sollen oder wie ethische Richtlinien für KI-Agenten gehandhabt werden sollen.

• Zugang und Nutzen: Token können den Zugang nicht nur zu Daten (wie bei Oceans Datatoken), sondern auch zur Nutzung von KI-Modellen steuern. Ein mögliches Szenario sind „Modell-NFTs“ oder Ähnliches, bei denen der Besitz eines Tokens Rechte an den Ausgaben eines KI-Modells oder einen Anteil an dessen Gewinnen gewährt. Dies könnte dezentrale KI-Marktplätze untermauern: Stellen Sie sich einen NFT vor, der einen Teilsbesitz an einem leistungsstarken Modell darstellt; die Eigentümer verdienen gemeinsam, wann immer das Modell in Inferenzaufgaben verwendet wird, und sie können über dessen Feinabstimmung abstimmen. Obwohl experimentell, stimmt dies mit dem Web3-Ethos des gemeinsamen Eigentums überein, angewendet auf KI-Assets.

Technisch gesehen bedeutet die Integration von Token, dass KI-Agenten Wallet-Funktionalität benötigen (wie bereits erwähnt, werden viele ihre eigenen Krypto-Wallets haben). Über MCP könnte eine KI ein „Wallet-Tool“ haben, das es ihr ermöglicht, Salden zu überprüfen, Token zu senden oder DeFi-Protokolle aufzurufen (vielleicht um einen Token gegen einen anderen zu tauschen, um einen Dienst zu bezahlen). Wenn beispielsweise ein auf Ethereum laufender KI-Agent Ocean-Token benötigt, um einen Datensatz zu kaufen, könnte er automatisch ETH gegen $OCEAN über eine DEX mit einem MCP-Plugin tauschen und dann den Kauf fortsetzen – alles ohne menschliches Eingreifen, geleitet von den Richtlinien, die sein Besitzer festgelegt hat.

Insgesamt bildet die Token-Ökonomie die Anreizschicht in der KI-Web3-Architektur und stellt sicher, dass Mitwirkende (ob sie Daten, Modellcode, Rechenleistung oder Sicherheitsaudits bereitstellen) belohnt werden und dass KI-Agenten „Skin in the Game“ haben, was sie (bis zu einem gewissen Grad) mit menschlichen Absichten in Einklang bringt.

3. Branchenlandschaft​

Die Konvergenz von KI und Web3 hat ein lebendiges Ökosystem von Projekten, Unternehmen und Allianzen ins Leben gerufen. Im Folgenden geben wir einen Überblick über wichtige Akteure und Initiativen, die diesen Bereich vorantreiben, sowie über aufkommende Anwendungsfälle. Tabelle 1 bietet einen Überblick über bemerkenswerte Projekte und ihre Rollen in der KI-Web3-Landschaft:

Tabelle 1: Wichtige Akteure in KI + Web3 und ihre Rollen

Projekt / Akteur	Fokus & Beschreibung	Rolle in der KI-Web3-Konvergenz und Anwendungsfälle
Fetch.ai (Fetch)	KI-Agentenplattform mit einer nativen Blockchain (Cosmos-basiert). Entwickelte Frameworks für autonome Agenten und führte kürzlich „ASI-1 Mini“ ein, ein Web3-optimiertes LLM.	Ermöglicht agentenbasierte Dienste in Web3. Fetchs Agenten können Aufgaben wie dezentrale Logistik, Parkplatzsuche oder DeFi-Handel im Namen von Benutzern ausführen, wobei Krypto für Zahlungen verwendet wird. Partnerschaften (z. B. mit Bosch) und die Fetch-AI-Allianzfusion positionieren es als Infrastruktur für die Bereitstellung von agentenbasierten dApps.
Ocean Protocol (Ocean)	Dezentraler Datenmarktplatz und Datenprotokoll. Spezialisiert auf die Tokenisierung von Datensätzen und Modellen mit datenschutzfreundlicher Zugriffskontrolle.	Bietet das Daten-Rückgrat für KI in Web3. Ocean ermöglicht es KI-Entwicklern, Datensätze zu finden und zu kaufen oder trainierte Modelle in einer vertrauenslosen Datenökonomie zu verkaufen. Indem es KI mit zugänglicheren Daten versorgt (und gleichzeitig Datenanbieter belohnt), unterstützt es KI-Innovation und den Datenaustausch für das Training. Ocean ist Teil der neuen ASI-Allianz und integriert seine Datendienste in ein breiteres KI-Netzwerk.
SingularityNET (SNet)	Ein dezentraler KI-Dienstleistungsmarktplatz, gegründet vom KI-Pionier Ben Goertzel. Ermöglicht jedem, KI-Algorithmen über seine Blockchain-basierte Plattform zu veröffentlichen oder zu nutzen, unter Verwendung des AGIX-Tokens.	Pionierarbeit beim Konzept eines offenen KI-Marktplatzes auf der Blockchain. Es fördert ein Netzwerk von KI-Agenten und -Diensten, die interoperieren können (Entwicklung einer speziellen AI-DSL für die Agentenkommunikation). Anwendungsfälle umfassen KI-as-a-Service für Aufgaben wie Analyse, Bilderkennung usw., alle über eine dApp zugänglich. Fusioniert nun mit Fetch und Ocean (ASI-Allianz), um KI, Agenten und Daten in einem Ökosystem zu vereinen.
Chainlink (Orakel-Netzwerk)	Dezentrales Orakel-Netzwerk, das Blockchains mit Off-Chain-Daten und -Berechnungen verbindet. Kein KI-Projekt an sich, aber entscheidend für die Verbindung von On-Chain-Smart Contracts mit externen APIs und Systemen.	Fungiert als sichere Middleware für die KI-Web3-Integration. Chainlink-Orakel können KI-Modellausgaben in Smart Contracts einspeisen, wodurch On-Chain-Programme auf KI-Entscheidungen reagieren können. Umgekehrt können Orakel Daten von Blockchains für KI abrufen. Chainlinks Architektur kann sogar die Ergebnisse mehrerer KI-Modelle aggregieren, um die Zuverlässigkeit zu verbessern (ein „Wahrheitsmaschinen“-Ansatz zur Minderung von KI-Halluzinationen). Es bietet im Wesentlichen die Grundlagen für Interoperabilität und stellt sicher, dass KI-Agenten und Blockchain sich auf vertrauenswürdige Daten einigen.
Anthropic & OpenAI (KI-Anbieter)	Entwickler von hochmodernen Basismodellen (Claude von Anthropic, GPT von OpenAI). Sie integrieren Web3-freundliche Funktionen, wie native Tool-Use-APIs und Unterstützung für Protokolle wie MCP.	Diese Unternehmen treiben die KI-Schnittstellentechnologie voran. Anthropic's Einführung von MCP setzte den Standard für LLMs, die mit externen Tools interagieren. OpenAI hat Plugin-Systeme für ChatGPT implementiert (analog zum MCP-Konzept) und erforscht die Verbindung von Agenten mit Datenbanken und möglicherweise Blockchains. Ihre Modelle dienen als die „Gehirne“, die, wenn sie über MCP verbunden sind, mit Web3 interagieren können. Große Cloud-Anbieter (z. B. Googles A2A-Protokoll) entwickeln ebenfalls Standards für Multi-Agenten- und Tool-Interaktionen, die der Web3-Integration zugutekommen werden.
Weitere aufstrebende Akteure	Lumoz: konzentriert sich auf MCP-Server und KI-Tool-Integration in Ethereum (genannt „Ethereum 3.0“) – z. B. Überprüfung von On-Chain-Salden über KI-Agenten. Alethea AI: erstellt intelligente NFT-Avatare für das Metaverse. Cortex: eine Blockchain, die On-Chain-KI-Modellinferenz über Smart Contracts ermöglicht. Golem & Akash: dezentrale Computing-Marktplätze, die KI-Workloads ausführen können. Numerai: Crowdsourcing-KI-Modelle für Finanzen mit Krypto-Anreizen.	Diese vielfältige Gruppe adressiert Nischenaspekte: KI im Metaverse (KI-gesteuerte NPCs und Avatare, die über NFTs besessen werden), On-Chain-KI-Ausführung (Ausführung von ML-Modellen auf dezentrale Weise, obwohl derzeit aufgrund der Rechenkosten auf kleine Modelle beschränkt) und dezentrales Computing (damit KI-Trainings- oder Inferenzaufgaben auf Token-incentivierte Nodes verteilt werden können). Diese Projekte zeigen die vielen Richtungen der KI-Web3-Fusion – von Spielwelten mit KI-Charakteren bis hin zu Crowdsourcing-Vorhersagemodellen, die durch Blockchain gesichert sind.

Allianzen und Kooperationen:

Ein bemerkenswerter Trend ist die Konsolidierung von KI-Web3-Bemühungen durch Allianzen. Die Artificial Superintelligence Alliance (ASI) ist ein Paradebeispiel, das SingularityNET, Fetch.ai und Ocean Protocol effektiv zu einem einzigen Projekt mit einem einheitlichen Token zusammenführt. Die Begründung ist, Stärken zu bündeln: SingularityNETs Marktplatz, Fetchs Agenten und Oceans Daten, wodurch eine zentrale Plattform für dezentrale KI-Dienste geschaffen wird. Diese Fusion (angekündigt 2024 und durch Abstimmungen der Token-Inhaber genehmigt) signalisiert auch, dass diese Gemeinschaften glauben, dass sie besser zusammenarbeiten als konkurrieren – insbesondere angesichts der größeren KI (OpenAI usw.) und größeren Krypto (Ethereum usw.). Wir könnten sehen, wie diese Allianz Standardimplementierungen von Dingen wie MCP über ihre Netzwerke hinweg vorantreibt oder gemeinsam Infrastruktur finanziert, die allen zugutekommt (wie Rechennetzwerke oder gemeinsame Identitätsstandards für KI).

Weitere Kooperationen umfassen Chainlinks Partnerschaften, um Daten von KI-Laboren On-Chain zu bringen (es gab Pilotprogramme zur Nutzung von KI zur Verfeinerung von Orakeldaten), oder die Beteiligung von Cloud-Plattformen (Cloudflares Unterstützung für die einfache Bereitstellung von MCP-Servern). Sogar traditionelle Krypto-Projekte fügen KI-Funktionen hinzu – zum Beispiel haben einige Layer-1-Ketten „KI-Task Forces“ gebildet, um die Integration von KI in ihre dApp-Ökosysteme zu untersuchen (wir sehen dies in NEAR-, Solana-Communities usw., obwohl konkrete Ergebnisse noch in den Anfängen stecken).

Aufkommende Anwendungsfälle: Schon in diesem frühen Stadium können wir Anwendungsfälle erkennen, die die Leistungsfähigkeit von KI + Web3 veranschaulichen:

• Autonomes DeFi und Handel: KI-Agenten werden zunehmend in Krypto-Handelsbots, Yield-Farming-Optimierern und im On-Chain-Portfoliomanagement eingesetzt. SingularityDAO (ein Ableger von SingularityNET) bietet KI-gesteuerte DeFi-Portfolios an. KI kann Marktbedingungen rund um die Uhr überwachen und Rebalancierungen oder Arbitrage über Smart Contracts ausführen, wodurch sie im Wesentlichen zu einem autonomen Hedgefonds wird (mit On-Chain-Transparenz). Die Kombination von KI-Entscheidungsfindung mit unveränderlicher Ausführung reduziert Emotionen und könnte die Effizienz verbessern – obwohl sie auch neue Risiken birgt (später diskutiert).

• Dezentrale Intelligenz-Marktplätze: Über den Marktplatz von SingularityNET hinaus sehen wir Plattformen wie Ocean Market, auf denen Daten (der Treibstoff für KI) ausgetauscht werden, und neuere Konzepte wie KI-Marktplätze für Modelle (z. B. Websites, auf denen Modelle mit Leistungsstatistiken gelistet sind und jeder für Abfragen bezahlen kann, wobei die Blockchain Audit-Logs führt und die Zahlungsaufteilung an die Modellersteller handhabt). Wenn sich MCP oder ähnliche Standards durchsetzen, könnten diese Marktplätze interoperabel werden – ein KI-Agent könnte autonom nach dem preisgünstigsten Dienst über mehrere Netzwerke hinweg suchen. Im Endeffekt könnte eine globale KI-Dienstleistungsschicht auf Web3 entstehen, in der jede KI jedes Tool oder jede Datenquelle über Standardprotokolle und Zahlungen nutzen kann.

• Metaverse und Gaming: Das Metaverse – immersive virtuelle Welten, die oft auf Blockchain-Assets basieren – wird dramatisch von KI profitieren. KI-gesteuerte NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) können virtuelle Welten ansprechender gestalten, indem sie intelligent auf Benutzeraktionen reagieren. Startups wie Inworld AI konzentrieren sich darauf, NPCs mit Gedächtnis und Persönlichkeit für Spiele zu schaffen. Wenn solche NPCs an die Blockchain gebunden sind (z. B. sind die Attribute und der Besitz jedes NPCs ein NFT), erhalten wir persistente Charaktere, die Spieler wirklich besitzen und sogar handeln können. Decentraland hat mit KI-NPCs experimentiert, und es gibt Benutzervorschläge, die es Menschen ermöglichen, personalisierte KI-gesteuerte Avatare auf Metaverse-Plattformen zu erstellen. MCP könnte diesen NPCs ermöglichen, auf externes Wissen zuzugreifen (was sie intelligenter macht) oder mit On-Chain-Inventar zu interagieren. Prozedurale Inhaltserzeugung ist ein weiterer Ansatz: KI kann virtuelle Länder, Gegenstände oder Quests spontan entwerfen, die dann als einzigartige NFTs geprägt werden können. Stellen Sie sich ein dezentrales Spiel vor, in dem KI einen Dungeon generiert, der auf Ihre Fähigkeiten zugeschnitten ist, und die Karte selbst ein NFT ist, das Sie nach Abschluss verdienen.

• Dezentrale Wissenschaft und Wissen: Es gibt eine Bewegung (DeSci), Blockchain für Forschung, Veröffentlichungen und die Finanzierung wissenschaftlicher Arbeit zu nutzen. KI kann die Forschung beschleunigen, indem sie Daten und Literatur analysiert. Ein Netzwerk wie Ocean könnte Datensätze für beispielsweise Genomforschung hosten, und Wissenschaftler nutzen KI-Modelle (vielleicht auf SingularityNET gehostet), um Erkenntnisse zu gewinnen, wobei jeder Schritt On-Chain für die Reproduzierbarkeit protokolliert wird. Wenn diese KI-Modelle neue Arzneimittelmoleküle vorschlagen, könnte ein NFT geprägt werden, um die Erfindung zu datieren und sogar IP-Rechte zu teilen. Diese Synergie könnte dezentrale KI-gesteuerte F&E-Kollektive hervorbringen.

• Vertrauen und Authentifizierung von Inhalten: Angesichts der Verbreitung von Deepfakes und KI-generierten Medien kann die Blockchain zur Überprüfung der Authentizität verwendet werden. Projekte erforschen das „digitale Wasserzeichen“ von KI-Ausgaben und deren On-Chain-Protokollierung. Zum Beispiel kann der wahre Ursprung eines KI-generierten Bildes auf einer Blockchain notariell beglaubigt werden, um Fehlinformationen zu bekämpfen. Ein Experte nannte Anwendungsfälle wie die Verifizierung von KI-Ausgaben zur Bekämpfung von Deepfakes oder die Verfolgung der Herkunft über Besitzprotokolle – Rollen, in denen Krypto den KI-Prozessen Vertrauen verleihen kann. Dies könnte auf Nachrichten (z. B. von KI verfasste Artikel mit Nachweis der Quelldaten), Lieferketten (KI, die Zertifikate On-Chain verifiziert) usw. ausgeweitet werden.

Zusammenfassend ist die Branchenlandschaft reichhaltig und entwickelt sich rasant. Wir sehen, wie traditionelle Krypto-Projekte KI in ihre Roadmaps integrieren, KI-Startups die Dezentralisierung für Resilienz und Fairness nutzen und völlig neue Unternehmungen an der Schnittstelle entstehen. Allianzen wie die ASI deuten auf einen branchenweiten Vorstoß zu einheitlichen Plattformen hin, die sowohl KI als auch Blockchain nutzen. Und vielen dieser Bemühungen liegt die Idee von Standardschnittstellen (MCP und darüber hinaus) zugrunde, die die Integrationen in großem Maßstab ermöglichen.

4. Risiken und Herausforderungen​

Während die Fusion von allgemeinen KI-Schnittstellen mit Web3 spannende Möglichkeiten eröffnet, birgt sie auch eine komplexe Risikolandschaft. Technische, ethische und Governance-Herausforderungen müssen angegangen werden, um sicherzustellen, dass dieses neue Paradigma sicher und nachhaltig ist. Im Folgenden skizzieren wir die größten Risiken und Hürden:

4.1 Technische Hürden: Latenz und Skalierbarkeit​

Blockchain-Netzwerke sind bekannt für Latenz und begrenzten Durchsatz, was mit der Echtzeit- und datenhungrigen Natur fortschrittlicher KI kollidiert. Zum Beispiel benötigt ein KI-Agent möglicherweise sofortigen Zugriff auf ein Datenelement oder muss viele schnelle Aktionen ausführen – aber wenn jede On-Chain-Interaktion beispielsweise 12 Sekunden dauert (typische Blockzeit auf Ethereum) oder hohe Gasgebühren kostet, wird die Effektivität des Agenten eingeschränkt. Selbst neuere Ketten mit schnellerer Finalität könnten unter der Last KI-gesteuerter Aktivitäten leiden, wenn beispielsweise Tausende von Agenten gleichzeitig On-Chain handeln oder abfragen. Skalierungslösungen (Layer-2-Netzwerke, Sharded Chains usw.) sind in Arbeit, aber die Gewährleistung niedrig-latenter, hochdurchsatzfähiger Pipelines zwischen KI und Blockchain bleibt eine Herausforderung. Off-Chain-Systeme (wie Orakel und State Channels) könnten einige Verzögerungen mindern, indem sie viele Interaktionen außerhalb der Hauptkette abwickeln, aber sie erhöhen die Komplexität und potenzielle Zentralisierung. Eine nahtlose UX zu erreichen, bei der KI-Antworten und On-Chain-Updates im Handumdrehen erfolgen, wird wahrscheinlich erhebliche Innovationen in der Blockchain-Skalierbarkeit erfordern.

4.2 Interoperabilität und Standards​

Ironischerweise könnte die Entstehung mehrerer Standards zu Fragmentierung führen, obwohl MCP selbst eine Lösung für Interoperabilität ist. Wir haben MCP von Anthropic, aber auch Googles neu angekündigtes A2A (Agent-to-Agent)-Protokoll für die Inter-Agenten-Kommunikation und verschiedene KI-Plugin-Frameworks (OpenAIs Plugins, LangChain-Tool-Schemas usw.). Wenn jede KI-Plattform oder jede Blockchain ihren eigenen Standard für die KI-Integration entwickelt, riskieren wir eine Wiederholung früherer Fragmentierungen – was viele Adapter erfordert und das Ziel einer „universellen Schnittstelle“ untergräbt. Die Herausforderung besteht darin, eine breite Akzeptanz gemeinsamer Protokolle zu erreichen. Branchenzusammenarbeit (möglicherweise über offene Standardisierungsgremien oder Allianzen) wird erforderlich sein, um sich auf Schlüsselkomponenten zu einigen: wie KI-Agenten On-Chain-Dienste entdecken, wie sie sich authentifizieren, wie sie Anfragen formatieren usw. Die ersten Schritte großer Akteure sind vielversprechend (mit großen LLM-Anbietern, die MCP unterstützen), aber es ist eine fortlaufende Anstrengung. Darüber hinaus bedeutet Interoperabilität über Blockchains hinweg (Multi-Chain), dass ein KI-Agent die Nuancen verschiedener Ketten handhaben sollte. Tools wie Chainlink CCIP und Cross-Chain-MCP-Server helfen, indem sie Unterschiede abstrahieren. Dennoch ist es eine nicht-triviale Herausforderung, sicherzustellen, dass ein KI-Agent ein heterogenes Web3 durchstreifen kann, ohne die Logik zu unterbrechen.

4.3 Sicherheitslücken und Exploits​

Die Verbindung leistungsstarker KI-Agenten mit Finanznetzwerken eröffnet eine riesige Angriffsfläche. Die Flexibilität, die MCP bietet (KI die Nutzung von Tools und das Schreiben von Code im laufenden Betrieb ermöglicht), kann ein zweischneidiges Schwert sein. Sicherheitsforscher haben bereits mehrere Angriffsvektoren bei MCP-basierten KI-Agenten hervorgehoben:

• Bösartige Plugins oder Tools: Da MCP Agenten das Laden von „Plugins“ (Tools, die eine bestimmte Fähigkeit kapseln) ermöglicht, könnte ein feindseliges oder trojanisiertes Plugin den Betrieb des Agenten kapern. Zum Beispiel könnte ein Plugin, das vorgibt, Daten abzurufen, falsche Daten injizieren oder unautorisierte Operationen ausführen. SlowMist (eine Sicherheitsfirma) identifizierte Plugin-basierte Angriffe wie JSON-Injection (Einspeisung korrumpierter Daten, die die Logik des Agenten manipulieren) und Funktionsüberschreibung (wobei ein bösartiges Plugin legitime Funktionen, die der Agent verwendet, überschreibt). Wenn ein KI-Agent Krypto-Fonds verwaltet, könnten solche Exploits katastrophal sein – z. B. den Agenten dazu bringen, private Schlüssel preiszugeben oder ein Wallet zu leeren.

• Prompt-Injection und Social Engineering: KI-Agenten verlassen sich auf Anweisungen (Prompts), die manipuliert werden könnten. Ein Angreifer könnte eine Transaktion oder eine On-Chain-Nachricht erstellen, die, wenn sie von der KI gelesen wird, als bösartige Anweisung fungiert (da KI auch On-Chain-Daten interpretieren kann). Diese Art von „Cross-MCP-Call-Angriff“ wurde beschrieben, bei dem ein externes System täuschende Prompts sendet, die die KI zu Fehlverhalten veranlassen. In einer dezentralen Umgebung könnten diese Prompts von überall her kommen – einer DAO-Vorschlagsbeschreibung, einem Metadatenfeld eines NFT – daher ist die Härtung von KI-Agenten gegen bösartige Eingaben entscheidend.

• Aggregations- und Konsensrisiken: Während die Aggregation von Ausgaben mehrerer KI-Modelle über Orakel die Zuverlässigkeit verbessern kann, führt sie auch zu Komplexität. Wenn nicht sorgfältig vorgegangen wird, könnten Gegner herausfinden, wie sie den Konsens von KI-Modellen manipulieren oder selektiv einige Modelle korrumpieren, um die Ergebnisse zu verfälschen. Die Sicherstellung, dass ein dezentrales Orakel-Netzwerk KI-Ausgaben ordnungsgemäß „bereinigt“ (und vielleicht offensichtliche Fehler herausfiltert), ist immer noch ein Bereich aktiver Forschung.

Das Sicherheitsdenken muss sich für dieses neue Paradigma ändern: Web3-Entwickler sind es gewohnt, Smart Contracts zu sichern (die nach der Bereitstellung statisch sind), aber KI-Agenten sind dynamisch – sie können ihr Verhalten mit neuen Daten oder Prompts ändern. Wie ein Sicherheitsexperte es ausdrückte: „In dem Moment, in dem Sie Ihr System für Plugins von Drittanbietern öffnen, erweitern Sie die Angriffsfläche über Ihre Kontrolle hinaus“. Best Practices werden das Sandboxing der KI-Tool-Nutzung, eine rigorose Plugin-Verifizierung und die Begrenzung von Privilegien (Prinzip der geringsten Berechtigung) umfassen. Die Community beginnt, Tipps zu teilen, wie die Empfehlungen von SlowMist: Eingabebereinigung, Überwachung des Agentenverhaltens und Behandlung von Agentenanweisungen mit der gleichen Vorsicht wie externe Benutzereingaben. Nichtsdestotrotz, angesichts der Tatsache, dass Ende 2024 bereits über 10.000 KI-Agenten im Krypto-Bereich tätig waren und 2025 voraussichtlich 1 Million erreichen werden, könnten wir eine Welle von Exploits erleben, wenn die Sicherheit nicht mithält. Ein erfolgreicher Angriff auf einen beliebten KI-Agenten (z. B. einen Handelsagenten mit Zugriff auf viele Vaults) könnte Kaskadeneffekte haben.

4.4 Datenschutz und Daten-Governance​

Der Datenhunger der KI kollidiert manchmal mit Datenschutzanforderungen – und die Hinzufügung von Blockchain kann das Problem verschärfen. Blockchains sind transparente Ledger, daher sind alle On-Chain-Daten (auch für die KI-Nutzung) für alle sichtbar und unveränderlich. Dies wirft Bedenken auf, wenn KI-Agenten mit persönlichen oder sensiblen Daten umgehen. Wenn beispielsweise die persönliche dezentrale Identität oder Gesundheitsdaten eines Benutzers von einem KI-Arzt-Agenten abgerufen werden, wie stellen wir sicher, dass diese Informationen nicht versehentlich On-Chain aufgezeichnet werden (was das „Recht auf Vergessenwerden“ und andere Datenschutzgesetze verletzen würde)? Techniken wie Verschlüsselung, Hashing und das Speichern nur von Beweisen On-Chain (mit Rohdaten Off-Chain) können helfen, verkomplizieren aber das Design.

Darüber hinaus könnten KI-Agenten selbst die Privatsphäre gefährden, indem sie sensible Informationen aus öffentlichen Daten ableiten. Die Governance muss festlegen, was KI-Agenten mit Daten tun dürfen. Einige Ansätze, wie differenzielle Privatsphäre und föderiertes Lernen, könnten eingesetzt werden, damit KI aus Daten lernen kann, ohne diese preiszugeben. Wenn KI-Agenten jedoch autonom handeln, muss man davon ausgehen, dass sie irgendwann persönliche Daten verarbeiten werden – daher sollten sie an Datenverwendungsrichtlinien gebunden sein, die in Smart Contracts oder Gesetzen kodiert sind. Regulierungsregime wie die DSGVO oder der kommende EU AI Act werden verlangen, dass selbst dezentrale KI-Systeme die Anforderungen an Privatsphäre und Transparenz erfüllen. Dies ist rechtlich ein Graubereich: Ein wirklich dezentraler KI-Agent hat keinen klaren Betreiber, der für eine Datenpanne zur Rechenschaft gezogen werden könnte. Das bedeutet, dass Web3-Communities Compliance von Grund auf einbauen müssen, indem sie Smart Contracts verwenden, die beispielsweise genau kontrollieren, was eine KI protokollieren oder teilen darf. Zero-Knowledge-Proofs könnten es einer KI ermöglichen, zu beweisen, dass sie eine Berechnung korrekt durchgeführt hat, ohne die zugrunde liegenden privaten Daten preiszugeben, was eine mögliche Lösung in Bereichen wie Identitätsprüfung oder Kreditwürdigkeitsprüfung bietet.

4.5 KI-Ausrichtung und Fehlausrichtungsrisiken​

Wenn KI-Agenten eine erhebliche Autonomie erhalten – insbesondere mit Zugang zu finanziellen Ressourcen und realen Auswirkungen – wird das Problem der Ausrichtung an menschlichen Werten akut. Ein KI-Agent hat möglicherweise keine böswillige Absicht, könnte aber sein Ziel „falsch interpretieren“, was zu Schaden führen kann. Die Rechtsanalyse von Reuters stellt prägnant fest: Da KI-Agenten in verschiedenen Umgebungen agieren und mit anderen Systemen interagieren, wächst das Risiko fehlgeleiteter Strategien. Zum Beispiel könnte ein KI-Agent, der beauftragt ist, einen DeFi-Ertrag zu maximieren, eine Lücke finden, die ein Protokoll ausnutzt (im Wesentlichen hackt) – aus Sicht der KI erreicht er das Ziel, aber er bricht die Regeln, die Menschen wichtig sind. Es gab hypothetische und reale Fälle von KI-ähnlichen Algorithmen, die sich an manipulativen Marktverhalten beteiligten oder Beschränkungen umgingen.

In dezentralen Kontexten stellt sich die Frage: Wer ist verantwortlich, wenn ein KI-Agent „Amok läuft“? Vielleicht der Bereitsteller, aber was, wenn der Agent sich selbst modifiziert oder mehrere Parteien zu seinem Training beigetragen haben? Diese Szenarien sind nicht länger nur Science-Fiction. Der Reuters-Artikel zitiert sogar, dass Gerichte KI-Agenten in einigen Fällen ähnlich wie menschliche Agenten behandeln könnten – z. B. wurde ein Chatbot, der eine Rückerstattung versprach, als bindend für das Unternehmen angesehen, das ihn eingesetzt hatte. Fehlausrichtung kann also nicht nur zu technischen Problemen, sondern auch zu rechtlicher Haftung führen.

Die offene, zusammensetzbare Natur von Web3 könnte auch unvorhergesehene Agenteninteraktionen ermöglichen. Ein Agent könnte einen anderen beeinflussen (absichtlich oder versehentlich) – zum Beispiel könnte ein KI-Governance-Bot durch eine andere KI, die falsche Analysen liefert, „sozial manipuliert“ werden, was zu schlechten DAO-Entscheidungen führt. Diese aufkommende Komplexität bedeutet, dass es bei der Ausrichtung nicht nur um das Ziel einer einzelnen KI geht, sondern um die Ausrichtung des gesamten Ökosystems an menschlichen Werten und Gesetzen.

Die Bewältigung erfordert mehrere Ansätze: die Einbettung ethischer Beschränkungen in KI-Agenten (festes Kodieren bestimmter Verbote oder die Verwendung von Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback, um ihre Ziele zu formen), die Implementierung von Sicherheitsabschaltungen (Smart-Contract-Kontrollpunkte, die menschliche Genehmigung für große Aktionen erfordern) und die Überwachung durch die Gemeinschaft (vielleicht DAOs, die das Verhalten von KI-Agenten überwachen und fehlverhaltene Agenten abschalten können). Die Ausrichtungsforschung ist bei zentralisierter KI schwierig; bei dezentraler KI ist sie noch unerforschteres Terrain. Aber sie ist entscheidend – ein KI-Agent mit Admin-Schlüsseln zu einem Protokoll oder anvertrauten Treasury-Fonds muss extrem gut ausgerichtet sein, sonst könnten die Konsequenzen irreversibel sein (Blockchains führen unveränderlichen Code aus; ein KI-ausgelöster Fehler könnte Vermögenswerte dauerhaft sperren oder zerstören).

4.6 Governance und regulatorische Unsicherheit​

Dezentrale KI-Systeme passen nicht nahtlos in bestehende Governance-Frameworks. On-Chain-Governance (Token-Abstimmung usw.) könnte eine Möglichkeit sein, sie zu verwalten, hat aber ihre eigenen Probleme (Wale, Wählerapathie usw.). Und wenn etwas schiefgeht, werden die Regulierungsbehörden fragen: „Wen machen wir verantwortlich?“ Wenn ein KI-Agent massive Verluste verursacht oder für illegale Aktivitäten (z. B. Geldwäsche durch automatisierte Mixer) verwendet wird, könnten die Behörden die Ersteller oder die Vermittler ins Visier nehmen. Dies wirft das Gespenst rechtlicher Risiken für Entwickler und Benutzer auf. Der aktuelle Regulierungstrend ist eine erhöhte Prüfung sowohl von KI als auch von Krypto separat – ihre Kombination wird sicherlich eine genaue Prüfung nach sich ziehen. Die US-amerikanische CFTC hat beispielsweise die Nutzung von KI im Handel und die Notwendigkeit einer Aufsicht in Finanzkontexten diskutiert. Es wird in politischen Kreisen auch über die Notwendigkeit einer Registrierung autonomer Agenten oder die Auferlegung von Beschränkungen für KI in sensiblen Sektoren gesprochen.

Eine weitere Governance-Herausforderung ist die transnationale Koordination. Web3 ist global, und KI-Agenten werden grenzüberschreitend agieren. Eine Gerichtsbarkeit könnte bestimmte KI-Agentenaktionen verbieten, während eine andere sie zulässt, und das Blockchain-Netzwerk erstreckt sich über beide. Diese Diskrepanz kann zu Konflikten führen – zum Beispiel könnte ein KI-Agent, der Anlageberatung anbietet, in einem Land gegen Wertpapierrecht verstoßen, in einem anderen jedoch nicht. Gemeinschaften müssten möglicherweise Geo-Fencing auf Smart-Contract-Ebene für KI-Dienste implementieren (obwohl dies dem offenen Ethos widerspricht). Oder sie könnten Dienste pro Region fragmentieren, um unterschiedlichen Gesetzen zu entsprechen (ähnlich wie es Börsen tun).

Innerhalb dezentraler Gemeinschaften stellt sich auch die Frage, wer die Regeln für KI-Agenten festlegt. Wenn eine DAO einen KI-Dienst regiert, stimmen die Token-Inhaber über dessen Algorithmusparameter ab? Einerseits stärkt dies die Benutzer; andererseits könnte es zu unqualifizierten Entscheidungen oder Manipulationen führen. Neue Governance-Modelle könnten entstehen, wie Räte von KI-Ethikexperten, die in die DAO-Governance integriert sind, oder sogar KI-Teilnehmer in der Governance (stellen Sie sich KI-Agenten vor, die als Delegierte basierend auf programmierten Mandaten abstimmen – eine kontroverse, aber denkbare Idee).

Schließlich das Reputationsrisiko: Frühe Misserfolge oder Skandale könnten die öffentliche Wahrnehmung trüben. Wenn beispielsweise eine „KI-DAO“ versehentlich ein Ponzi-Schema betreibt oder ein KI-Agent eine voreingenommene Entscheidung trifft, die Benutzern schadet, könnte es zu einer Gegenreaktion kommen, die den gesamten Sektor betrifft. Es ist wichtig, dass die Branche proaktiv ist – selbstregulierende Standards festlegt, mit politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeitet, um zu erklären, wie Dezentralisierung die Verantwortlichkeit verändert, und vielleicht Notausschalter oder Notfallstoppverfahren für KI-Agenten entwickelt (obwohl diese eine Zentralisierung einführen, könnten sie vorübergehend für die Sicherheit notwendig sein).

Zusammenfassend reichen die Herausforderungen von den zutiefst technischen (Hacks verhindern und Latenz verwalten) bis zu den breit gesellschaftlichen (KI regulieren und ausrichten). Jede Herausforderung ist für sich genommen bedeutend; zusammen erfordern sie eine konzertierte Anstrengung der KI- und Blockchain-Gemeinschaften, um sie zu bewältigen. Der nächste Abschnitt wird untersuchen, wie sich die Zukunft trotz dieser Hürden entwickeln könnte, wenn wir sie erfolgreich angehen.

5. Zukunftspotenzial​

Mit Blick auf die Zukunft könnte die Integration allgemeiner KI-Schnittstellen mit Web3 – durch Frameworks wie MCP – das dezentrale Internet grundlegend verändern. Hier skizzieren wir einige zukünftige Szenarien und Potenziale, die veranschaulichen, wie MCP-gesteuerte KI-Schnittstellen die Zukunft von Web3 gestalten könnten:

5.1 Autonome dApps und DAOs​

In den kommenden Jahren könnten wir den Aufstieg vollständig autonomer dezentraler Anwendungen erleben. Dies sind dApps, bei denen KI-Agenten die meisten Operationen abwickeln, geleitet von Smart-Contract-definierten Regeln und Community-Zielen. Betrachten Sie zum Beispiel eine dezentrale Investmentfonds-DAO: Heute könnte sie sich auf menschliche Vorschläge zur Neuausrichtung von Vermögenswerten verlassen. In Zukunft könnten Token-Inhaber eine übergeordnete Strategie festlegen, und dann implementiert ein KI-Agent (oder ein Team von Agenten) diese Strategie kontinuierlich – Märkte überwachen, On-Chain-Trades ausführen, Portfolios anpassen – während die DAO die Leistung überwacht. Dank MCP kann die KI nahtlos mit verschiedenen DeFi-Protokollen, Börsen und Datenfeeds interagieren, um ihr Mandat auszuführen. Wenn gut konzipiert, könnte eine solche autonome dApp 24/7 betrieben werden, effizienter als jedes menschliche Team, und mit voller Transparenz (jede Aktion On-Chain protokolliert).

Ein weiteres Beispiel ist eine KI-gesteuerte dezentrale Versicherungs-dApp: Die KI könnte Ansprüche bewerten, indem sie Beweise (Fotos, Sensoren) analysiert, mit Policen abgleicht und dann automatisch Auszahlungen über Smart Contracts auslöst. Dies würde die Integration von Off-Chain-KI-Computer Vision (zur Analyse von Schadensbildern) mit On-Chain-Verifizierung erfordern – etwas, das MCP erleichtern könnte, indem es der KI ermöglicht, Cloud-KI-Dienste aufzurufen und dem Smart Contract Bericht zu erstatten. Das Ergebnis sind nahezu sofortige Versicherungsentscheidungen mit geringem Overhead.

Sogar die Governance selbst könnte teilweise automatisiert werden. DAOs könnten KI-Moderatoren einsetzen, um Forenregeln durchzusetzen, KI-Vorschlagsentwerfer, um rohe Community-Stimmung in gut strukturierte Vorschläge umzuwandeln, oder KI-Schatzmeister, um Budgetbedürfnisse zu prognostizieren. Wichtig ist, dass diese KIs als Agenten der Gemeinschaft handeln würden, nicht unkontrolliert – sie könnten regelmäßig überprüft werden oder eine Multi-Sig-Bestätigung für größere Aktionen erfordern. Der Gesamteffekt ist die Verstärkung menschlicher Anstrengungen in dezentralen Organisationen, wodurch Gemeinschaften mit weniger aktiven Teilnehmern mehr erreichen können.

5.2 Dezentrale Intelligenz-Marktplätze und -Netzwerke​

Aufbauend auf Projekten wie SingularityNET und der ASI-Allianz können wir einen ausgereiften globalen Marktplatz für Intelligenz erwarten. In diesem Szenario kann jeder mit einem KI-Modell oder einer Fähigkeit dieses im Netzwerk anbieten, und jeder, der KI-Fähigkeiten benötigt, kann diese nutzen, wobei die Blockchain eine faire Vergütung und Herkunft sicherstellt. MCP wäre hier entscheidend: Es bietet das gemeinsame Protokoll, sodass eine Anfrage an den am besten geeigneten KI-Dienst gesendet werden kann.

Stellen Sie sich zum Beispiel eine komplexe Aufgabe vor, wie „eine maßgeschneiderte Marketingkampagne erstellen“. Ein KI-Agent im Netzwerk könnte dies in Unteraufgaben zerlegen: visuelles Design, Texterstellung, Marktanalyse – und dann Spezialisten für jede finden (vielleicht einen Agenten mit einem großartigen Bildgenerierungsmodell, einen anderen mit einem auf Verkäufe abgestimmten Texterstellungsmodell usw.). Diese Spezialisten könnten ursprünglich auf verschiedenen Plattformen angesiedelt sein, aber da sie die MCP/A2A-Standards einhalten, können sie Agent-zu-Agent zusammenarbeiten auf sichere, dezentrale Weise. Die Zahlung zwischen ihnen könnte mit Mikrotransaktionen in einem nativen Token abgewickelt werden, und ein Smart Contract könnte das endgültige Ergebnis zusammenstellen und sicherstellen, dass jeder Mitwirkende bezahlt wird.

Diese Art von kombinatorischer Intelligenz – mehrere KI-Dienste, die sich dynamisch über ein dezentrales Netzwerk verbinden – könnte selbst große monolithische KIs übertreffen, da sie auf spezialisiertes Fachwissen zurückgreift. Sie demokratisiert auch den Zugang: Ein kleiner Entwickler in einem Teil der Welt könnte ein Nischenmodell zum Netzwerk beitragen und Einkommen erzielen, wann immer es verwendet wird. Gleichzeitig erhalten Benutzer einen One-Stop-Shop für jeden KI-Dienst, wobei Reputationssysteme (unterstützt durch Token/Identität) sie zu Qualitätsanbietern führen. Im Laufe der Zeit könnten sich solche Netzwerke zu einer dezentralen KI-Cloud entwickeln, die mit den KI-Angeboten von Big Tech konkurriert, aber ohne einen einzigen Eigentümer und mit transparenter Governance durch Benutzer und Entwickler.

5.3 Intelligentes Metaverse und digitales Leben​

Bis 2030 könnte unser digitales Leben nahtlos mit virtuellen Umgebungen – dem Metaverse – verschmelzen, und KI wird diese Räume voraussichtlich allgegenwärtig bevölkern. Durch die Web3-Integration werden diese KI-Entitäten (die alles von virtuellen Assistenten über Spielfiguren bis hin zu digitalen Haustieren sein könnten) nicht nur intelligent, sondern auch wirtschaftlich und rechtlich befugt sein.

Stellen Sie sich eine Metaverse-Stadt vor, in der jeder NPC-Ladenbesitzer oder Questgeber ein KI-Agent mit eigener Persönlichkeit und Dialog (dank fortschrittlicher generativer Modelle) ist. Diese NPCs werden tatsächlich von Benutzern als NFTs besessen – vielleicht „besitzen“ Sie eine Taverne in der virtuellen Welt und der Barkeeper-NPC ist eine von Ihnen angepasste und trainierte KI. Da er auf Web3-Schienen läuft, kann der NPC Transaktionen durchführen: Er könnte virtuelle Güter (NFT-Gegenstände) verkaufen, Zahlungen annehmen und sein Inventar über Smart Contracts aktualisieren. Er könnte sogar ein Krypto-Wallet besitzen, um seine Einnahmen zu verwalten (die Ihnen als Eigentümer zufallen). MCP würde es dem KI-Gehirn dieses NPCs ermöglichen, auf externes Wissen zuzugreifen – vielleicht um reale Nachrichten abzurufen, über die man sich unterhalten kann, oder um sich in einen Web3-Kalender zu integrieren, damit er über Spielerereignisse „Bescheid weiß“.

Darüber hinaus werden Identität und Kontinuität durch die Blockchain gewährleistet: Ihr KI-Avatar in einer Welt kann in eine andere Welt wechseln und dabei eine dezentrale Identität mit sich führen, die Ihren Besitz und vielleicht seinen Erfahrungslevel oder seine Errungenschaften über Soulbound-Token beweist. Die Interoperabilität zwischen virtuellen Welten (oft eine Herausforderung) könnte durch KI unterstützt werden, die den Kontext einer Welt in eine andere übersetzt, wobei die Blockchain die Portabilität der Assets gewährleistet.

Wir könnten auch KI-Begleiter oder -Agenten sehen, die Einzelpersonen in digitalen Räumen repräsentieren. Zum Beispiel könnten Sie eine persönliche KI haben, die in Ihrem Namen an DAO-Meetings teilnimmt. Sie versteht Ihre Präferenzen (durch Training auf Ihr früheres Verhalten, gespeichert in Ihrem persönlichen Datentresor) und kann sogar in kleineren Angelegenheiten für Sie abstimmen oder das Meeting später zusammenfassen. Dieser Agent könnte Ihre dezentrale Identität verwenden, um sich in jeder Community zu authentifizieren und sicherzustellen, dass er als „Sie“ (oder Ihr Delegierter) erkannt wird. Er könnte Reputations-Token verdienen, wenn er gute Ideen einbringt, wodurch er im Wesentlichen soziales Kapital für Sie aufbaut, während Sie abwesend sind.

Ein weiteres Potenzial ist die KI-gesteuerte Inhaltserstellung im Metaverse. Möchten Sie ein neues Spiellevel oder ein virtuelles Haus? Beschreiben Sie es einfach, und ein KI-Bauagent wird es erstellen, als Smart Contract/NFT bereitstellen und vielleicht sogar mit einer DeFi-Hypothek verknüpfen, wenn es sich um eine große Struktur handelt, die Sie im Laufe der Zeit abbezahlen. Diese Kreationen sind On-Chain einzigartig und handelbar. Der KI-Bauagent könnte eine Gebühr in Token für seinen Dienst verlangen (wiederum zum oben genannten Marktplatzkonzept).

Insgesamt könnte das zukünftige dezentrale Internet von intelligenten Agenten wimmeln: einige vollständig autonom, einige eng an Menschen gebunden, viele irgendwo dazwischen. Sie werden verhandeln, erschaffen, unterhalten und Transaktionen durchführen. MCP und ähnliche Protokolle stellen sicher, dass sie alle dieselbe „Sprache“ sprechen, was eine reiche Zusammenarbeit zwischen KI und jedem Web3-Dienst ermöglicht. Wenn richtig gemacht, könnte dies zu einer Ära beispielloser Produktivität und Innovation führen – einer wahren Synthese aus menschlicher, künstlicher und verteilter Intelligenz, die die Gesellschaft antreibt.

Fazit​

Die Vision, dass allgemeine KI-Schnittstellen alles in der Web3-Welt verbinden, ist unbestreitbar ehrgeizig. Wir versuchen im Wesentlichen, zwei der transformativsten Technologiestränge – die Dezentralisierung des Vertrauens und den Aufstieg der Maschinenintelligenz – zu einem einzigen Gewebe zu verweben. Der Entwicklungshintergrund zeigt uns, dass der Zeitpunkt reif ist: Web3 brauchte eine benutzerfreundliche Killer-App, und KI könnte sie liefern, während KI mehr Handlungsfähigkeit und Gedächtnis benötigte, was die Web3-Infrastruktur bereitstellen kann. Technisch gesehen bieten Frameworks wie MCP (Model Context Protocol) das Bindegewebe, das es KI-Agenten ermöglicht, fließend mit Blockchains, Smart Contracts, dezentralen Identitäten und darüber hinaus zu kommunizieren. Die Branchenlandschaft zeigt eine wachsende Dynamik, von Startups über Allianzen bis hin zu großen KI-Laboren, die alle Teile dieses Puzzles beisteuern – Datenmärkte, Agentenplattformen, Orakelnetzwerke und Standardprotokolle –, die sich allmählich zusammenfügen.

Dennoch müssen wir angesichts der identifizierten Risiken und Herausforderungen vorsichtig vorgehen. Sicherheitsverletzungen, fehlgeleitetes KI-Verhalten, Datenschutzfallen und unsichere Vorschriften bilden eine Reihe von Hindernissen, die den Fortschritt bei Unterschätzung zum Scheitern bringen könnten. Jedes erfordert eine proaktive Minderung: robuste Sicherheitsaudits, Ausrichtungsprüfungen und -kontrollen, datenschutzfreundliche Architekturen und kollaborative Governance-Modelle. Die Natur der Dezentralisierung bedeutet, dass diese Lösungen nicht einfach von oben herab auferlegt werden können; sie werden wahrscheinlich aus der Gemeinschaft durch Versuch, Irrtum und Iteration entstehen, ähnlich wie es bei frühen Internetprotokollen der Fall war.

Wenn wir diese Herausforderungen meistern, ist das Zukunftspotenzial begeisternd. Wir könnten sehen, wie Web3 endlich eine benutzerzentrierte digitale Welt liefert – nicht auf die ursprünglich vorgestellte Weise, dass jeder seine eigenen Blockchain-Nodes betreibt, sondern vielmehr über intelligente Agenten, die die Absichten jedes Benutzers bedienen, während sie die Dezentralisierung im Hintergrund nutzen. In einer solchen Welt könnte die Interaktion mit Krypto und dem Metaverse so einfach sein wie ein Gespräch mit Ihrem KI-Assistenten, der wiederum vertrauenslos mit Dutzenden von Diensten und Ketten in Ihrem Namen verhandelt. Dezentrale Netzwerke könnten im wahrsten Sinne des Wortes „smart“ werden, mit autonomen Diensten, die sich selbst anpassen und verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MCP und ähnliche KI-Schnittstellenprotokolle tatsächlich das Rückgrat eines neuen Webs (nennen wir es Web 3.0 oder das Agentic Web) werden könnten, in dem Intelligenz und Konnektivität allgegenwärtig sind. Die Konvergenz von KI und Web3 ist nicht nur eine Fusion von Technologien, sondern eine Konvergenz von Philosophien – die Offenheit und Benutzerermächtigung der Dezentralisierung trifft auf die Effizienz und Kreativität der KI. Wenn erfolgreich, könnte diese Vereinigung ein Internet einläuten, das freier, personalisierter und leistungsfähiger ist als alles, was wir bisher erlebt haben, und die Versprechen von KI und Web3 auf eine Weise erfüllt, die das tägliche Leben beeinflusst.

Quellen:

• S. Khadder, „Web3.0 Isn’t About Ownership — It’s About Intelligence,“ FeatureForm Blog (April 8, 2025).
• J. Saginaw, „Could Anthropic’s MCP Deliver the Web3 That Blockchain Promised?“ LinkedIn Article (May 1, 2025).
• Anthropic, „Introducing the Model Context Protocol,“ Anthropic.com (Nov 2024).
• thirdweb, „The Model Context Protocol (MCP) & Its Significance for Blockchain Apps,“ thirdweb Guides (Mar 21, 2025).
• Chainlink Blog, „The Intersection Between AI Models and Oracles,“ (July 4, 2024).
• Messari Research, Profile of Ocean Protocol, (2025).
• Messari Research, Profile of SingularityNET, (2025).
• Cointelegraph, „AI agents are poised to be crypto’s next major vulnerability,“ (May 25, 2025).
• Reuters (Westlaw), „AI agents: greater capabilities and enhanced risks,“ (April 22, 2025).
• Identity.com, „Why AI Agents Need Verified Digital Identities,“ (2024).
• PANews / IOSG Ventures, „Interpreting MCP: Web3 AI Agent Ecosystem,“ (May 20, 2025).

Einleitung: Die Notwendigkeit verifizierbarer KI auf der Blockchain​

Da KI-Systeme an Einfluss gewinnen, wird die Vertrauenswürdigkeit ihrer Ergebnisse entscheidend. Traditionelle Methoden verlassen sich auf institutionelle Zusicherungen (im Wesentlichen „vertrauen Sie uns einfach“), die keine kryptografischen Garantien bieten. Dies ist besonders problematisch in dezentralen Kontexten wie Blockchains, wo ein Smart Contract oder ein Benutzer einem KI-abgeleiteten Ergebnis vertrauen muss, ohne ein schweres Modell On-Chain erneut ausführen zu können. Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) begegnet diesem Problem, indem es die kryptografische Verifizierung von ML-Berechnungen ermöglicht. Im Wesentlichen ermöglicht zkML einem Prover, einen prägnanten Beweis zu generieren, dass „die Ausgabe $Y$ aus der Ausführung des Modells $M$ mit der Eingabe $X$ resultierte“ – ohne $X$ oder die internen Details von $M$ preiszugeben. Diese Zero-Knowledge-Beweise (ZKPs) können von jedem (oder jedem Vertrag) effizient verifiziert werden, wodurch das KI-Vertrauen von „Richtlinie zu Beweis“ verlagert wird.

Die On-Chain-Verifizierbarkeit von KI bedeutet, dass eine Blockchain fortgeschrittene Berechnungen (wie neuronale Netzwerk-Inferenzen) integrieren kann, indem sie einen Beweis für die korrekte Ausführung verifiziert, anstatt die Berechnung selbst durchzuführen. Dies hat weitreichende Implikationen: Smart Contracts können Entscheidungen auf der Grundlage von KI-Vorhersagen treffen, dezentrale autonome Agenten können beweisen, dass sie ihren Algorithmen gefolgt sind, und Cross-Chain- oder Off-Chain-Berechnungsdienste können verifizierbare Ergebnisse anstelle von nicht verifizierbaren Orakeln liefern. Letztendlich bietet zkML einen Weg zu vertrauensloser und datenschutzfreundlicher KI – zum Beispiel, um zu beweisen, dass die Entscheidungen eines KI-Modells korrekt und autorisiert sind, ohne private Daten oder proprietäre Modellgewichte preiszugeben. Dies ist entscheidend für Anwendungen, die von sicherer Gesundheitsanalyse bis hin zu Blockchain-Gaming und DeFi-Orakeln reichen.

Wie zkML funktioniert: Komprimierung von ML-Inferenzen in prägnante Beweise​

Im Allgemeinen kombiniert zkML kryptografische Beweissysteme mit ML-Inferenzen, sodass eine komplexe Modellbewertung in einen kleinen Beweis „komprimiert“ werden kann. Intern wird das ML-Modell (z. B. ein neuronales Netzwerk) als Schaltkreis oder Programm dargestellt, das aus vielen arithmetischen Operationen (Matrixmultiplikationen, Aktivierungsfunktionen usw.) besteht. Anstatt alle Zwischenwerte preiszugeben, führt ein Prover die vollständige Berechnung Off-Chain durch und verwendet dann ein Zero-Knowledge-Beweisprotokoll, um zu bestätigen, dass jeder Schritt korrekt ausgeführt wurde. Der Verifizierer, dem nur der Beweis und einige öffentliche Daten (wie die endgültige Ausgabe und ein Bezeichner für das Modell) vorliegen, kann kryptografisch von der Korrektheit überzeugt werden, ohne das Modell erneut auszuführen.

Um dies zu erreichen, transformieren zkML-Frameworks die Modellberechnung typischerweise in ein für ZKPs geeignetes Format:

• Schaltkreis-Kompilierung: Bei SNARK-basierten Ansätzen wird der Berechnungsgraph des Modells in einen arithmetischen Schaltkreis oder eine Menge von Polynom-Constraints kompiliert. Jede Schicht des neuronalen Netzwerks (Faltungen, Matrixmultiplikationen, nichtlineare Aktivierungen) wird zu einem Teilschaltkreis mit Constraints, die sicherstellen, dass die Ausgaben bei gegebenen Eingaben korrekt sind. Da neuronale Netze nichtlineare Operationen (ReLUs, Sigmoids usw.) beinhalten, die nicht von Natur aus für Polynome geeignet sind, werden Techniken wie Lookup-Tabellen verwendet, um diese effizient zu handhaben. Zum Beispiel kann eine ReLU (Ausgabe = max(0, Eingabe)) durch eine benutzerdefinierte Constraint oder einen Lookup erzwungen werden, der überprüft, ob die Ausgabe der Eingabe entspricht, wenn Eingabe≥0, andernfalls Null. Das Endergebnis ist eine Reihe kryptografischer Constraints, die der Prover erfüllen muss, was implizit beweist, dass das Modell korrekt ausgeführt wurde.
• Ausführungs-Trace & Virtuelle Maschinen: Eine Alternative besteht darin, die Modellinferenz als Programm-Trace zu behandeln, wie es bei zkVM-Ansätzen der Fall ist. Zum Beispiel zielt die JOLT zkVM auf den RISC-V-Befehlssatz ab; man kann das ML-Modell (oder den Code, der es berechnet) nach RISC-V kompilieren und dann beweisen, dass jeder CPU-Befehl ordnungsgemäß ausgeführt wurde. JOLT führt eine „Lookup-Singularität“-Technik ein, die teure arithmetische Constraints durch schnelle Tabellen-Lookups für jede gültige CPU-Operation ersetzt. Jede Operation (Addition, Multiplikation, Bit-Operation usw.) wird über einen Lookup in einer riesigen Tabelle von vorab berechneten gültigen Ergebnissen überprüft, wobei ein spezialisiertes Argument (Lasso/SHOUT) verwendet wird, um dies effizient zu halten. Dies reduziert die Arbeitslast des Provers drastisch: Selbst komplexe 64-Bit-Operationen werden zu einem einzigen Tabellen-Lookup im Beweis anstelle vieler arithmetischer Constraints.
• Interaktive Protokolle (GKR Sum-Check): Ein dritter Ansatz verwendet interaktive Beweise wie GKR (Goldwasser–Kalai–Rotblum), um eine geschichtete Berechnung zu verifizieren. Hier wird die Berechnung des Modells als geschichteter arithmetischer Schaltkreis betrachtet (jede neuronale Netzwerkschicht ist eine Schicht des Schaltkreisgraphen). Der Prover führt das Modell normal aus, beteiligt sich dann aber an einem Sum-Check-Protokoll, um zu beweisen, dass die Ausgaben jeder Schicht bei gegebenen Eingaben korrekt sind. Im Lagrange-Ansatz (DeepProve, als Nächstes detailliert) führen Prover und Verifizierer ein interaktives Polynomprotokoll durch (das über Fiat-Shamir nicht-interaktiv gemacht wird), das die Konsistenz der Berechnungen jeder Schicht überprüft, ohne sie erneut durchzuführen. Diese Sum-Check-Methode vermeidet die Generierung eines monolithischen statischen Schaltkreises; stattdessen verifiziert sie die Konsistenz der Berechnungen schrittweise mit minimalen kryptografischen Operationen (hauptsächlich Hashing oder Polynombewertungen).

Unabhängig vom Ansatz ist das Ergebnis ein prägnanter Beweis (typischerweise einige Kilobyte bis einige zehn Kilobyte), der die Korrektheit der gesamten Inferenz bestätigt. Der Beweis ist Zero-Knowledge, was bedeutet, dass alle geheimen Eingaben (private Daten oder Modellparameter) verborgen bleiben können – sie beeinflussen den Beweis, werden aber den Verifizierern nicht offengelegt. Nur die beabsichtigten öffentlichen Ausgaben oder Behauptungen werden offengelegt. Dies ermöglicht Szenarien wie „beweisen Sie, dass Modell $M$, angewendet auf Patientendaten $X$, die Diagnose $Y$ ergibt, ohne $X$ oder die Gewichte des Modells preiszugeben.“

On-Chain-Verifizierung ermöglichen: Sobald ein Beweis generiert wurde, kann er auf einer Blockchain veröffentlicht werden. Smart Contracts können Verifizierungslogik enthalten, um den Beweis zu überprüfen, oft unter Verwendung vorkompilierter kryptografischer Primitive. Zum Beispiel verfügt Ethereum über Precompiles für BLS12-381-Pairing-Operationen, die in vielen zk-SNARK-Verifizierern verwendet werden, was die On-Chain-Verifizierung von SNARK-Beweisen effizient macht. STARKs (Hash-basierte Beweise) sind größer, können aber dennoch On-Chain mit sorgfältiger Optimierung oder möglicherweise mit einigen Vertrauensannahmen verifiziert werden (StarkWares L2 verifiziert beispielsweise STARK-Beweise auf Ethereum durch einen On-Chain-Verifizierer-Vertrag, wenn auch mit höheren Gaskosten als SNARKs). Der Schlüssel ist, dass die Kette das ML-Modell nicht ausführen muss – sie führt nur eine Verifizierung durch, die viel billiger ist als die ursprüngliche Berechnung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zkML teure KI-Inferenzen in einen kleinen Beweis komprimiert, den Blockchains (oder jeder Verifizierer) in Millisekunden bis Sekunden überprüfen können.

Lagrange DeepProve: Architektur und Leistung eines zkML-Durchbruchs​

DeepProve von Lagrange Labs ist ein hochmodernes zkML-Inferenz-Framework, das sich auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit konzentriert. DeepProve wurde 2025 eingeführt und stellte ein neues Beweissystem vor, das dramatisch schneller ist als frühere Lösungen wie Ezkl. Sein Design konzentriert sich auf das GKR-interaktive Beweisprotokoll mit Sum-Check und spezialisierte Optimierungen für neuronale Netzwerk-Schaltkreise. So funktioniert DeepProve und erreicht seine Leistung:

• Einmalige Vorverarbeitung: Entwickler beginnen mit einem trainierten neuronalen Netzwerk (derzeit unterstützte Typen umfassen Multilayer-Perceptrons und gängige CNN-Architekturen). Das Modell wird in das ONNX-Format exportiert, eine Standard-Graphdarstellung. Das Tool von DeepProve parst dann das ONNX-Modell und quantisiert es (konvertiert Gewichte in Festkomma-/Ganzzahlform) für effiziente Feldarithmetik. In dieser Phase generiert es auch die Proving- und Verifizierungs-Keys für das kryptografische Protokoll. Dieses Setup wird einmal pro Modell durchgeführt und muss nicht pro Inferenz wiederholt werden. DeepProve betont die einfache Integration: „Exportieren Sie Ihr Modell nach ONNX → einmaliges Setup → Beweise generieren → überall verifizieren“.

• Beweiserstellung (Inferenz + Beweisgenerierung): Nach dem Setup nimmt ein Prover (der von einem Benutzer, einem Dienst oder dem dezentralen Prover-Netzwerk von Lagrange ausgeführt werden könnte) eine neue Eingabe $X$ und führt das Modell $M$ darauf aus, wobei er die Ausgabe $Y$ erhält. Während dieser Ausführung zeichnet DeepProve einen Ausführungs-Trace der Berechnungen jeder Schicht auf. Anstatt jede Multiplikation im Voraus in einen statischen Schaltkreis zu übersetzen (wie es SNARK-Ansätze tun), verwendet DeepProve das linearzeitliche GKR-Protokoll, um jede Schicht im laufenden Betrieb zu verifizieren. Für jede Netzwerkschicht verpflichtet sich der Prover zu den Eingaben und Ausgaben der Schicht (z. B. über kryptografische Hashes oder Polynom-Commitments) und beteiligt sich dann an einem Sum-Check-Argument, um zu beweisen, dass die Ausgaben tatsächlich aus den Eingaben gemäß der Funktion der Schicht resultieren. Das Sum-Check-Protokoll überzeugt den Verifizierer iterativ von der Korrektheit einer Summe von Auswertungen eines Polynoms, das die Berechnung der Schicht kodiert, ohne die tatsächlichen Werte preiszugeben. Nichtlineare Operationen (wie ReLU, Softmax) werden in DeepProve effizient durch Lookup-Argumente behandelt – wenn die Ausgabe einer Aktivierung berechnet wurde, kann DeepProve beweisen, dass jede Ausgabe einem gültigen Eingabe-Ausgabe-Paar aus einer vorab berechneten Tabelle für diese Funktion entspricht. Schicht für Schicht werden Beweise generiert und dann zu einem prägnanten Beweis aggregiert, der den gesamten Vorwärtslauf des Modells abdeckt. Der Großteil der Kryptografie wird minimiert – der Prover von DeepProve führt hauptsächlich normale numerische Berechnungen (die eigentliche Inferenz) sowie einige leichte kryptografische Commitments durch, anstatt ein riesiges System von Constraints zu lösen.

• Verifizierung: Der Verifizierer verwendet den endgültigen prägnanten Beweis zusammen mit einigen öffentlichen Werten – typischerweise dem committed Identifier des Modells (ein kryptografisches Commitment zu den Gewichten von $M$), der Eingabe $X$ (falls nicht privat) und der behaupteten Ausgabe $Y$ – um die Korrektheit zu überprüfen. Die Verifizierung im DeepProve-System beinhaltet die Überprüfung des Transkripts des Sum-Check-Protokolls und der endgültigen Polynom- oder Hash-Commitments. Dies ist aufwendiger als die Verifizierung eines klassischen SNARK (der einige Pairings umfassen könnte), aber es ist wesentlich billiger als das erneute Ausführen des Modells. In den Benchmarks von Lagrange dauert die Verifizierung eines DeepProve-Beweises für ein mittleres CNN in Software etwa 0,5 Sekunden. Das sind ~0,5s, um beispielsweise zu bestätigen, dass ein Faltungsnetzwerk mit Hunderttausenden von Parametern korrekt ausgeführt wurde – über 500-mal schneller als die naive Neuberechnung dieses CNN auf einer GPU zur Verifizierung. (Tatsächlich maß DeepProve eine 521-mal schnellere Verifizierung für CNNs und 671-mal für MLPs im Vergleich zur erneuten Ausführung.) Die Beweisgröße ist klein genug, um On-Chain übertragen zu werden (Zehntausende von KB), und die Verifizierung könnte bei Bedarf in einem Smart Contract durchgeführt werden, obwohl 0,5s Rechenzeit eine sorgfältige Gasoptimierung oder Layer-2-Ausführung erfordern könnten.

Architektur und Tools: DeepProve ist in Rust implementiert und bietet ein Toolkit (die zkml-Bibliothek) für Entwickler. Es unterstützt nativ ONNX-Modellgraphen und ist somit mit Modellen von PyTorch oder TensorFlow (nach dem Export) kompatibel. Der Proving-Prozess zielt derzeit auf Modelle mit bis zu einigen Millionen Parametern ab (Tests umfassen ein dichtes Netzwerk mit 4 Millionen Parametern). DeepProve nutzt eine Kombination kryptografischer Komponenten: ein multilineares Polynom-Commitment (um sich auf Schichtausgaben festzulegen), das Sum-Check-Protokoll zur Verifizierung von Berechnungen und Lookup-Argumente für nichtlineare Operationen. Bemerkenswerterweise erkennt Lagranges Open-Source-Repository an, dass es auf früheren Arbeiten (der Sum-Check- und GKR-Implementierung aus Scrolls Ceno-Projekt) aufbaut, was eine Überschneidung von zkML mit der Zero-Knowledge-Rollup-Forschung anzeigt.

Um Echtzeit-Skalierbarkeit zu erreichen, koppelt Lagrange DeepProve mit seinem Prover Network – einem dezentralen Netzwerk spezialisierter ZK-Prover. Die aufwendige Beweisgenerierung kann an dieses Netzwerk ausgelagert werden: Wenn eine Anwendung eine Inferenz verifiziert haben muss, sendet sie den Auftrag an das Lagrange-Netzwerk, wo viele Operatoren (die auf EigenLayer für Sicherheit gestaked sind) Beweise berechnen und das Ergebnis zurückgeben. Dieses Netzwerk incentiviert die zuverlässige Beweisgenerierung wirtschaftlich (bösartige oder fehlgeschlagene Aufträge führen dazu, dass der Operator slashed wird). Durch die Verteilung der Arbeit auf mehrere Prover (und potenziell die Nutzung von GPUs oder ASICs) verbirgt das Lagrange Prover Network die Komplexität und Kosten vor den Endbenutzern. Das Ergebnis ist ein schneller, skalierbarer und dezentraler zkML-Dienst: „verifizierbare KI-Inferenzen schnell und erschwinglich“.

Leistungsmeilensteine: Die Behauptungen von DeepProve werden durch Benchmarks gegen den bisherigen Stand der Technik, Ezkl, untermauert. Für ein CNN mit ~264.000 Parametern (Modell im CIFAR-10-Maßstab) betrug die Proving-Zeit von DeepProve ~1,24 Sekunden gegenüber ~196 Sekunden für Ezkl – etwa 158-mal schneller. Für ein größeres dichtes Netzwerk mit 4 Millionen Parametern bewies DeepProve eine Inferenz in ~2,3 Sekunden gegenüber ~126,8 Sekunden für Ezkl (~54-mal schneller). Auch die Verifizierungszeiten sanken: DeepProve verifizierte den 264k CNN-Beweis in ~0,6s, während die Verifizierung des Ezkl-Beweises (Halo2-basiert) in diesem Test über 5 Minuten auf der CPU dauerte. Die Beschleunigungen resultieren aus der nahezu linearen Komplexität von DeepProve: Sein Prover skaliert ungefähr O(n) mit der Anzahl der Operationen, während schaltkreisbasierte SNARK-Prover oft einen superlinearen Overhead aufweisen (FFT- und Polynom-Commitments-Skalierung). Tatsächlich kann der Prover-Durchsatz von DeepProve innerhalb einer Größenordnung der reinen Inferenzlaufzeit liegen – neuere GKR-Systeme können <10-mal langsamer sein als die Rohausführung für große Matrixmultiplikationen, eine beeindruckende Leistung in ZK. Dies macht Echtzeit- oder On-Demand-Beweise praktikabler und ebnet den Weg für verifizierbare KI in interaktiven Anwendungen.

Anwendungsfälle: Lagrange arbeitet bereits mit Web3- und KI-Projekten zusammen, um zkML anzuwenden. Beispielhafte Anwendungsfälle sind: verifizierbare NFT-Merkmale (Nachweis, dass eine KI-generierte Evolution eines Spielcharakters oder Sammlerstücks vom autorisierten Modell berechnet wurde), Provenienz von KI-Inhalten (Nachweis, dass ein Bild oder Text von einem bestimmten Modell generiert wurde, um Deepfakes zu bekämpfen), DeFi-Risikomodelle (Nachweis der Ausgabe eines Modells, das finanzielle Risiken bewertet, ohne proprietäre Daten preiszugeben) und private KI-Inferenz im Gesundheitswesen oder Finanzbereich (wo ein Krankenhaus KI-Vorhersagen mit einem Beweis erhalten kann, der die Korrektheit gewährleistet, ohne Patientendaten preiszugeben). Indem KI-Ausgaben verifizierbar und datenschutzfreundlich gemacht werden, öffnet DeepProve die Tür zu „KI, der Sie vertrauen können“ in dezentralen Systemen – von einer Ära des „blinden Vertrauens in Black-Box-Modelle“ zu einer Ära der „objektiven Garantien“.

SNARK-basiertes zkML: Ezkl und der Halo2-Ansatz​

Der traditionelle Ansatz für zkML verwendet zk-SNARKs (Succinct Non-interactive Arguments of Knowledge), um neuronale Netzwerk-Inferenzen zu beweisen. Ezkl (von ZKonduit/Modulus Labs) ist ein führendes Beispiel für diesen Ansatz. Es baut auf dem Halo2-Beweissystem auf (ein SNARK im PLONK-Stil mit Polynom-Commitments über BLS12-381). Ezkl bietet eine Toolchain, mit der ein Entwickler ein PyTorch- oder TensorFlow-Modell nehmen, es nach ONNX exportieren und Ezkl es automatisch in einen benutzerdefinierten arithmetischen Schaltkreis kompilieren lassen kann.

Funktionsweise: Jede Schicht des neuronalen Netzwerks wird in Constraints umgewandelt:

• Lineare Schichten (dicht oder Faltung) werden zu Sammlungen von Multiplikations-Additions-Constraints, die die Skalarprodukte zwischen Eingaben, Gewichten und Ausgaben erzwingen.
• Nichtlineare Schichten (wie ReLU, Sigmoid usw.) werden über Lookups oder stückweise Constraints behandelt, da solche Funktionen nicht polynomial sind. Zum Beispiel kann eine ReLU durch einen booleschen Selektor $b$ implementiert werden, mit Constraints, die sicherstellen, dass $y = x \cdot b$ und $0 \le b \le 1$ und $b=1$ wenn $x>0$ (eine Möglichkeit), oder effizienter durch eine Lookup-Tabelle, die $x \mapsto \max(0,x)$ für einen Bereich von $x$-Werten abbildet. Halo2s Lookup-Argumente ermöglichen das Mapping von 16-Bit (oder kleineren) Wertblöcken, sodass große Domänen (wie alle 32-Bit-Werte) normalerweise in mehrere kleinere Lookups „zerlegt“ werden. Dieses Zerlegen erhöht die Anzahl der Constraints.
• Große Ganzzahloperationen oder Divisionen (falls vorhanden) werden ähnlich in kleine Teile zerlegt. Das Ergebnis ist eine große Menge von R1CS/PLONK-Constraints, die auf die spezifische Modellarchitektur zugeschnitten sind.

Ezkl verwendet dann Halo2, um einen Beweis zu generieren, dass diese Constraints bei gegebenen geheimen Eingaben (Modellgewichte, private Eingaben) und öffentlichen Ausgaben gelten. Tools und Integration: Ein Vorteil des SNARK-Ansatzes ist, dass er auf bekannte Primitive zurückgreift. Halo2 wird bereits in Ethereum-Rollups (z. B. Zcash, zkEVMs) verwendet, ist also kampferprobt und verfügt über einen sofort verfügbaren On-Chain-Verifizierer. Die Beweise von Ezkl verwenden die BLS12-381-Kurve, die Ethereum über Precompiles verifizieren kann, was die Verifizierung eines Ezkl-Beweises in einem Smart Contract unkompliziert macht. Das Team hat auch benutzerfreundliche APIs bereitgestellt; zum Beispiel können Datenwissenschaftler mit ihren Modellen in Python arbeiten und Ezkls CLI verwenden, um Beweise zu erstellen, ohne tiefgehende Kenntnisse von Schaltkreisen zu haben.

Stärken: Der Ansatz von Ezkl profitiert von der Allgemeinheit und dem Ökosystem von SNARKs. Er unterstützt einigermaßen komplexe Modelle und hat bereits „praktische Integrationen (von DeFi-Risikomodellen bis hin zu Gaming-KI)“ erfahren, die reale ML-Aufgaben beweisen. Da er auf der Ebene des Berechnungsdiagramms des Modells arbeitet, kann er ML-spezifische Optimierungen anwenden: z. B. das Beschneiden unbedeutender Gewichte oder das Quantisieren von Parametern, um die Schaltkreisgröße zu reduzieren. Es bedeutet auch, dass die Modellvertraulichkeit natürlich ist – die Gewichte können als private Zeugendaten behandelt werden, sodass der Verifizierer nur sieht, dass irgendein gültiges Modell die Ausgabe erzeugt hat, oder bestenfalls ein Commitment zum Modell. Die Verifizierung von SNARK-Beweisen ist extrem schnell (typischerweise wenige Millisekunden oder weniger On-Chain), und die Beweisgrößen sind klein (einige Kilobyte), was ideal für die Blockchain-Nutzung ist.

Schwächen: Die Leistung ist die Achillesferse. Schaltkreisbasierte Beweiserstellung verursacht große Overheads, insbesondere wenn Modelle wachsen. Es wird angemerkt, dass SNARK-Schaltkreise historisch gesehen eine Million Mal mehr Arbeit für den Prover bedeuten konnten, als nur das Modell selbst auszuführen. Halo2 und Ezkl optimieren dies, aber dennoch erzeugen Operationen wie große Matrixmultiplikationen Tonnen von Constraints. Wenn ein Modell Millionen von Parametern hat, muss der Prover entsprechend Millionen von Constraints verarbeiten und dabei aufwendige FFTs und Multiexponentiationen durchführen. Dies führt zu hohen Proving-Zeiten (oft Minuten oder Stunden für nicht-triviale Modelle) und hohem Speicherverbrauch. Zum Beispiel kann die Beweiserstellung für ein relativ kleines CNN (z. B. einige Hunderttausend Parameter) mit Ezkl auf einer einzelnen Maschine Dutzende von Minuten dauern. Das Team hinter DeepProve zitierte, dass Ezkl Stunden für bestimmte Modellbeweise benötigte, die DeepProve in Minuten erledigen kann. Große Modelle passen möglicherweise nicht einmal in den Speicher oder erfordern eine Aufteilung in mehrere Beweise (die dann eine rekursive Aggregation benötigen). Obwohl Halo2 „moderat optimiert“ ist, führt jede Notwendigkeit, Lookups zu „zerlegen“ oder Operationen mit breiten Bits zu handhaben, zu zusätzlichem Overhead. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Skalierbarkeit begrenzt ist – Ezkl funktioniert gut für kleine bis mittlere Modelle (und übertraf in Benchmarks tatsächlich einige frühere Alternativen wie naive Stark-basierte VMs), aber es stößt an Grenzen, wenn die Modellgröße einen bestimmten Punkt überschreitet.

Trotz dieser Herausforderungen sind Ezkl und ähnliche SNARK-basierte zkML-Bibliotheken wichtige Meilensteine. Sie bewiesen, dass verifizierte ML-Inferenz On-Chain möglich ist und aktiv genutzt wird. Insbesondere Projekte wie Modulus Labs demonstrierten die Verifizierung eines 18-Millionen-Parameter-Modells On-Chain unter Verwendung von SNARKs (mit starker Optimierung). Die Kosten waren nicht trivial, aber es zeigt die Entwicklung. Darüber hinaus verfügt das Mina Protocol über ein eigenes zkML-Toolkit, das SNARKs verwendet, um Smart Contracts auf Mina (die SNARK-basiert sind) die Verifizierung der ML-Modellausführung zu ermöglichen. Dies deutet auf eine wachsende Multi-Plattform-Unterstützung für SNARK-basierte zkML hin.

STARK-basierte Ansätze: Transparente und programmierbare ZK für ML​

zk-STARKs (Scalable Transparent ARguments of Knowledge) bieten einen weiteren Weg zu zkML. STARKs verwenden Hash-basierte Kryptografie (wie FRI für Polynom-Commitments) und vermeiden jegliches Trusted Setup. Sie arbeiten oft, indem sie eine CPU oder VM simulieren und die Korrektheit des Ausführungs-Traces beweisen. Im Kontext von ML kann man entweder einen benutzerdefinierten STARK für das neuronale Netzwerk erstellen oder eine allgemeine STARK-VM verwenden, um den Modellcode auszuführen.

Allgemeine STARK-VMs (RISC Zero, Cairo): Ein unkomplizierter Ansatz ist, Inferenzcode zu schreiben und ihn in einer STARK-VM auszuführen. Zum Beispiel bietet Risc0 eine RISC-V-Umgebung, in der jeder Code (z. B. eine C++- oder Rust-Implementierung eines neuronalen Netzwerks) ausgeführt und über einen STARK bewiesen werden kann. Ähnlich kann StarkWares Cairo-Sprache beliebige Berechnungen (wie eine LSTM- oder CNN-Inferenz) ausdrücken, die dann vom StarkNet STARK-Prover bewiesen werden. Der Vorteil ist die Flexibilität – man muss keine benutzerdefinierten Schaltkreise für jedes Modell entwerfen. Frühe Benchmarks zeigten jedoch, dass naive STARK-VMs im Vergleich zu optimierten SNARK-Schaltkreisen für ML langsamer waren. In einem Test war ein Halo2-basierter Beweis (Ezkl) etwa 3-mal schneller als ein STARK-basierter Ansatz auf Cairo und sogar 66-mal schneller als eine RISC-V STARK-VM bei einem bestimmten Benchmark im Jahr 2024. Diese Lücke ist auf den Overhead der Simulation jeder Low-Level-Anweisung in einem STARK und die größeren Konstanten in STARK-Beweisen zurückzuführen (Hashing ist schnell, aber man braucht viel davon; STARK-Beweisgrößen sind größer usw.). STARK-VMs verbessern sich jedoch und bieten den Vorteil eines transparenten Setups (kein Trusted Setup) und Post-Quanten-Sicherheit. Mit fortschreitender STARK-freundlicher Hardware und Protokollen werden sich die Proving-Geschwindigkeiten verbessern.

DeepProves Ansatz vs. STARK: Interessanterweise liefert DeepProves Verwendung von GKR und Sum-Check einen Beweis, der im Geiste eher einem STARK ähnelt – es ist ein interaktiver, Hash-basierter Beweis, der keine strukturierte Referenzzeichenfolge benötigt. Der Kompromiss ist, dass seine Beweise größer und die Verifizierung aufwendiger ist als bei einem SNARK. Dennoch zeigt DeepProve, dass ein sorgfältiges Protokolldesign (spezialisiert auf die geschichtete Struktur von ML) sowohl generische STARK-VMs als auch SNARK-Schaltkreise in der Proving-Zeit deutlich übertreffen kann. Wir können DeepProve als einen maßgeschneiderten STARK-ähnlichen zkML-Prover betrachten (obwohl sie den Begriff zkSNARK für Prägnanz verwenden, hat er nicht die kleine konstante Verifizierungsgröße eines traditionellen SNARK, da 0,5s Verifizierung größer ist als die typische SNARK-Verifizierung). Traditionelle STARK-Beweise (wie die von StarkNet) erfordern oft Zehntausende von Feldoperationen zur Verifizierung, während SNARKs vielleicht nur wenige Dutzend verifizieren. Somit ist ein Kompromiss offensichtlich: SNARKs liefern kleinere Beweise und schnellere Verifizierer, während STARKs (oder GKR) eine einfachere Skalierung und kein Trusted Setup auf Kosten der Beweisgröße und Verifizierungsgeschwindigkeit bieten.

Aufkommende Verbesserungen: Die JOLT zkVM (zuvor unter JOLTx besprochen) gibt tatsächlich SNARKs aus (unter Verwendung von PLONKish-Commitments), verkörpert aber Ideen, die auch im STARK-Kontext angewendet werden könnten (Lasso-Lookups könnten theoretisch mit FRI-Commitments verwendet werden). StarkWare und andere erforschen Wege, die Beweiserstellung gängiger Operationen zu beschleunigen (z. B. die Verwendung von Custom Gates oder Hints in Cairo für Big-Int-Operationen usw.). Es gibt auch Circomlib-ML von Privacy&Scaling Explorations (PSE), das Circom-Templates für CNN-Schichten usw. bereitstellt – das ist SNARK-orientiert, aber konzeptionell ähnliche Templates könnten für STARK-Sprachen erstellt werden.

In der Praxis umfassen Nicht-Ethereum-Ökosysteme, die STARKs nutzen, StarkNet (das eine On-Chain-Verifizierung von ML ermöglichen könnte, wenn jemand einen Verifizierer schreibt, obwohl die Kosten hoch sind) und den Bonsai-Dienst von Risc0 (ein Off-Chain-Proving-Dienst, der STARK-Beweise ausgibt, die auf verschiedenen Chains verifiziert werden können). Ab 2025 haben die meisten zkML-Demos auf der Blockchain SNARKs bevorzugt (aufgrund der Verifizierereffizienz), aber STARK-Ansätze bleiben attraktiv wegen ihrer Transparenz und ihres Potenzials in Hochsicherheits- oder quantenresistenten Umgebungen. Zum Beispiel könnte ein dezentrales Computernetzwerk STARKs verwenden, um jedem die Verifizierung der Arbeit ohne Trusted Setup zu ermöglichen, was für die Langlebigkeit nützlich ist. Auch könnten einige spezialisierte ML-Aufgaben STARK-freundliche Strukturen nutzen: z. B. Berechnungen, die stark XOR-/Bit-Operationen verwenden, könnten in STARKs (da diese in der Booleschen Algebra und beim Hashing günstig sind) schneller sein als in der SNARK-Feldarithmetik.

Zusammenfassung von SNARK vs. STARK für ML:

• Leistung: SNARKs (wie Halo2) haben einen enormen Prover-Overhead pro Gate, profitieren aber von leistungsstarken Optimierungen und kleinen Konstanten für die Verifizierung; STARKs (generisch) haben einen größeren konstanten Overhead, skalieren aber linearer und vermeiden teure Kryptografie wie Pairings. DeepProve zeigt, dass die Anpassung des Ansatzes (Sum-Check) eine nahezu lineare Proving-Zeit (schnell) mit einem STARK-ähnlichen Beweis ergibt. JOLT zeigt, dass selbst eine allgemeine VM durch intensive Nutzung von Lookups schneller gemacht werden kann. Empirisch gesehen, für Modelle bis zu Millionen von Operationen: Ein gut optimierter SNARK (Ezkl) kann dies bewältigen, benötigt aber möglicherweise Dutzende von Minuten, während DeepProve (GKR) dies in Sekunden erledigen kann. STARK-VMs waren 2024 wahrscheinlich dazwischen oder schlechter als SNARKs, es sei denn, sie waren spezialisiert (Risc0 war in Tests langsamer, Cairo war ohne benutzerdefinierte Hints langsamer).
• Verifizierung: SNARK-Beweise verifizieren am schnellsten (Millisekunden, und minimale Daten On-Chain ~ einige Hundert Byte bis wenige KB). STARK-Beweise sind größer (Dutzende von KB) und benötigen aufgrund vieler Hashing-Schritte länger (Zehntausende von ms bis Sekunden) zur Verifizierung. In Blockchain-Begriffen könnte eine SNARK-Verifizierung z. B. ~200k Gas kosten, während eine STARK-Verifizierung Millionen von Gas kosten könnte – oft zu hoch für L1, akzeptabel auf L2 oder mit prägnanten Verifizierungsschemata.
• Setup und Sicherheit: SNARKs wie Groth16 erfordern ein Trusted Setup pro Schaltkreis (unfreundlich für beliebige Modelle), aber universelle SNARKs (PLONK, Halo2) haben ein einmaliges Setup, das für jeden Schaltkreis bis zu einer bestimmten Größe wiederverwendet werden kann. STARKs benötigen kein Setup und verwenden nur Hash-Annahmen (plus klassische Polynomkomplexitätsannahmen) und sind post-quantensicher. Dies macht STARKs attraktiv für die Langlebigkeit – Beweise bleiben sicher, selbst wenn Quantencomputer auftauchen, während aktuelle SNARKs (BLS12-381-basiert) durch Quantenangriffe gebrochen würden.

Wir werden diese Unterschiede in Kürze in einer Vergleichstabelle zusammenfassen.

FHE für ML (FHE-o-ML): Private Berechnung vs. verifizierbare Berechnung​

Vollständig Homomorphe Verschlüsselung (FHE) ist eine kryptografische Technik, die es ermöglicht, Berechnungen direkt auf verschlüsselten Daten durchzuführen. Im Kontext von ML kann FHE eine Form der datenschutzfreundlichen Inferenz ermöglichen: Zum Beispiel kann ein Client verschlüsselte Eingaben an einen Modell-Host senden, der Host führt das neuronale Netzwerk auf dem Chiffretext aus, ohne ihn zu entschlüsseln, und sendet ein verschlüsseltes Ergebnis zurück, das der Client entschlüsseln kann. Dies gewährleistet die Datenvertraulichkeit – der Modelleigentümer erfährt nichts über die Eingabe (und potenziell erfährt der Client nur die Ausgabe, nicht die internen Details des Modells, wenn er nur die Ausgabe erhält). FHE allein erzeugt jedoch keinen Korrektheitsbeweis auf die gleiche Weise wie ZKPs. Der Client muss darauf vertrauen, dass der Modelleigentümer die Berechnung tatsächlich ehrlich durchgeführt hat (der Chiffretext könnte manipuliert worden sein). Normalerweise, wenn der Client das Modell hat oder eine bestimmte Verteilung der Ausgaben erwartet, kann offensichtlicher Betrug erkannt werden, aber subtile Fehler oder die Verwendung einer falschen Modellversion wären allein aus der verschlüsselten Ausgabe nicht ersichtlich.

Kompromisse bei der Leistung: FHE ist bekanntermaßen rechenintensiv. Die Ausführung von Deep-Learning-Inferenzen unter FHE führt zu Verlangsamungen um Größenordnungen. Frühe Experimente (z. B. CryptoNets im Jahr 2016) benötigten Dutzende von Sekunden, um ein winziges CNN auf verschlüsselten Daten zu evaluieren. Bis 2024 haben Verbesserungen wie CKKS (für ungefähre Arithmetik) und bessere Bibliotheken (Microsoft SEAL, Zamas Concrete) diesen Overhead reduziert, er bleibt jedoch groß. Zum Beispiel berichtete ein Benutzer, dass die Verwendung von Zamas Concrete-ML zur Ausführung eines CIFAR-10-Klassifikators 25–30 Minuten pro Inferenz auf seiner Hardware dauerte. Nach Optimierungen erreichte Zamas Team ~40 Sekunden für diese Inferenz auf einem 192-Core-Server. Selbst 40s sind extrem langsam im Vergleich zu einer Klartext-Inferenz (die vielleicht 0,01s dauert), was einen Overhead von ~$10^3$–$10^4\times$ zeigt. Größere Modelle oder höhere Präzision erhöhen die Kosten weiter. Zusätzlich verbrauchen FHE-Operationen viel Speicher und erfordern gelegentliches Bootstrapping (einen Rauschunterdrückungsschritt), was rechenintensiv ist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Skalierbarkeit ein großes Problem ist – modernste FHE könnte ein kleines CNN oder eine einfache logistische Regression bewältigen, aber die Skalierung auf große CNNs oder Transformer liegt jenseits der aktuellen praktischen Grenzen.

Datenschutzvorteile: Der große Reiz von FHE ist der Datenschutz. Die Eingabe kann während des gesamten Prozesses vollständig verschlüsselt bleiben. Das bedeutet, dass ein nicht vertrauenswürdiger Server auf den privaten Daten eines Clients rechnen kann, ohne etwas darüber zu erfahren. Umgekehrt könnte man, wenn das Modell sensibel (proprietär) ist, die Modellparameter verschlüsseln und den Client die FHE-Inferenz auf seiner Seite durchführen lassen – dies ist jedoch weniger verbreitet, da der Client, wenn er die aufwendige FHE-Berechnung durchführen muss, die Idee der Auslagerung an einen leistungsstarken Server zunichtemacht. Typischerweise ist das Modell öffentlich oder wird vom Server im Klartext gehalten, und die Daten werden mit dem Schlüssel des Clients verschlüsselt. Der Modellschutz ist in diesem Szenario standardmäßig nicht gegeben (der Server kennt das Modell; der Client erfährt Ausgaben, aber nicht die Gewichte). Es gibt exotischere Setups (wie sichere Zwei-Parteien-Berechnung oder Multi-Key-FHE), bei denen sowohl Modell als auch Daten voneinander privat gehalten werden können, aber diese verursachen noch mehr Komplexität. Im Gegensatz dazu kann zkML über ZKPs Modellschutz und Datenschutz gleichzeitig gewährleisten – der Prover kann sowohl das Modell als auch die Daten als geheime Zeugen haben und dem Verifizierer nur das Notwendige offenbaren.

Keine On-Chain-Verifizierung erforderlich (und keine möglich): Bei FHE wird das Ergebnis verschlüsselt an den Client übermittelt. Der Client entschlüsselt es dann, um die tatsächliche Vorhersage zu erhalten. Wenn wir dieses Ergebnis On-Chain verwenden wollen, müsste der Client (oder wer auch immer den Entschlüsselungsschlüssel besitzt) das Klartext-Ergebnis veröffentlichen und andere davon überzeugen, dass es korrekt ist. Aber an diesem Punkt ist Vertrauen wieder im Spiel – es sei denn, es wird mit einem ZKP kombiniert. Im Prinzip könnte man FHE und ZKP kombinieren: z. B. FHE verwenden, um Daten während der Berechnung privat zu halten, und dann einen ZK-Beweis generieren, dass das Klartext-Ergebnis einer korrekten Berechnung entspricht. Die Kombination beider bedeutet jedoch, dass man die Leistungsstrafe von FHE und ZKP zahlt – extrem unpraktisch mit der heutigen Technologie. In der Praxis dienen FHE-of-ML und zkML also unterschiedlichen Anwendungsfällen:

• FHE-of-ML: Ideal, wenn das Ziel die Vertraulichkeit zwischen zwei Parteien (Client und Server) ist. Zum Beispiel kann ein Cloud-Dienst ein ML-Modell hosten, und Benutzer können es mit ihren sensiblen Daten abfragen, ohne die Daten der Cloud preiszugeben (und wenn das Modell sensibel ist, es vielleicht über FHE-freundliche Kodierungen bereitstellen). Dies ist großartig für datenschutzfreundliche ML-Dienste (medizinische Vorhersagen usw.). Der Benutzer muss dem Dienst immer noch vertrauen, dass er das Modell getreu ausführt (da kein Beweis vorliegt), aber zumindest wird jegliches Datenleck verhindert. Einige Projekte wie Zama erforschen sogar eine „FHE-fähige EVM (fhEVM)“, bei der Smart Contracts auf verschlüsselten Eingaben operieren könnten, aber die Verifizierung dieser Berechnungen On-Chain würde erfordern, dass der Vertrag die korrekte Berechnung irgendwie durchsetzt – eine offene Herausforderung, die wahrscheinlich ZK-Beweise oder spezialisierte sichere Hardware erfordert.
• zkML (ZKPs): Ideal, wenn das Ziel Verifizierbarkeit und öffentliche Auditierbarkeit ist. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass „Modell $M$ korrekt auf $X$ evaluiert wurde und $Y$ erzeugte“, sind ZKPs die Lösung. Sie bieten auch Datenschutz als Bonus (Sie können $X$ oder $Y$ oder $M$ bei Bedarf verbergen, indem Sie sie als private Eingaben für den Beweis behandeln), aber ihr Hauptmerkmal ist der Beweis der korrekten Ausführung.

Eine komplementäre Beziehung: Es ist erwähnenswert, dass ZKPs den Verifizierer schützen (sie erfahren nichts über Geheimnisse, nur dass die Berechnung korrekt durchgeführt wurde), während FHE die Daten des Provers vor der rechnenden Partei schützt. In einigen Szenarien könnten diese kombiniert werden – zum Beispiel könnte ein Netzwerk nicht vertrauenswürdiger Knoten FHE verwenden, um auf den privaten Daten der Benutzer zu rechnen und dann ZK-Beweise an die Benutzer (oder Blockchain) liefern, dass die Berechnungen gemäß dem Protokoll durchgeführt wurden. Dies würde sowohl Datenschutz als auch Korrektheit abdecken, aber die Leistungskosten sind mit den heutigen Algorithmen enorm. Kurzfristig praktikabler sind Hybride wie Trusted Execution Environments (TEE) plus ZKP oder Funktionale Verschlüsselung plus ZKP – diese liegen außerhalb unseres Rahmens, zielen aber darauf ab, etwas Ähnliches zu bieten (TEEs halten Daten/Modell während der Berechnung geheim, dann kann ein ZKP bestätigen, dass das TEE das Richtige getan hat).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass FHE-of-ML die Vertraulichkeit von Eingaben/Ausgaben priorisiert, während zkML die verifizierbare Korrektheit (mit möglicher Privatsphäre) priorisiert. Tabelle 1 unten vergleicht die wichtigsten Eigenschaften:

Ansatz	Prover-Leistung (Inferenz & Beweis)	Beweisgröße & Verifizierung	Datenschutzmerkmale	Trusted Setup?	Post-Quanten-sicher?
zk-SNARK (Halo2, Groth16, PLONK, etc)	Hoher Prover-Overhead (bis zu 10^6-fach der normalen Laufzeit ohne Optimierungen; in der Praxis 10^3–10^5-fach). Optimiert für spezifische Modelle/Schaltkreise; Proving-Zeit in Minuten für mittlere Modelle, Stunden für große. Neuere zkML-SNARKs (DeepProve mit GKR) verbessern dies erheblich (nahezu linearer Overhead, z. B. Sekunden statt Minuten für Modelle mit Millionen von Parametern).	Sehr kleine Beweise (oft < 100 KB, manchmal ~einige KB). Verifizierung ist schnell: wenige Pairings oder Polynom-Evaluierungen (typischerweise < 50 ms On-Chain). DeepProves GKR-basierte Beweise sind größer (Zehntausende–Hunderte von KB) und verifizieren in ~0,5 s (immer noch viel schneller als das erneute Ausführen des Modells).	Datenvertraulichkeit: Ja – Eingaben können im Beweis privat sein (nicht offengelegt). Modellschutz: Ja – Prover kann sich zu Modellgewichten committen und diese nicht offenlegen. Ausgabeverbergen: Optional – Beweis kann eine Aussage sein, ohne die Ausgabe preiszugeben (z. B. „Ausgabe hat Eigenschaft P“). Wenn die Ausgabe selbst jedoch On-Chain benötigt wird, wird sie typischerweise öffentlich. Insgesamt bieten SNARKs volle Zero-Knowledge-Flexibilität (verbergen Sie, welche Teile Sie möchten).	Abhängig vom Schema. Groth16/EZKL erfordern ein Trusted Setup pro Schaltkreis; PLONK/Halo2 verwenden ein universelles Setup (einmalig). DeepProves Sum-Check GKR ist transparent (kein Setup) – ein Bonus dieses Designs.	Klassische SNARKs (BLS12-381-Kurven) sind nicht PQ-sicher (anfällig für Quantenangriffe auf den elliptischen Kurven-Diskreten Logarithmus). Einige neuere SNARKs verwenden PQ-sichere Commitments, aber Halo2/PLONK, wie in Ezkl verwendet, sind nicht PQ-sicher. GKR (DeepProve) verwendet Hash-Commitments (z. B. Poseidon/Merkle), die als PQ-sicher vermutet werden (basierend auf der Hash-Preimage-Resistenz).
zk-STARK (FRI, Hash-basierter Beweis)	Prover-Overhead ist hoch, aber die Skalierung ist linearer. Typischerweise 10^2–10^4-mal langsamer als nativ für große Aufgaben, mit Raum zur Parallelisierung. Allgemeine STARK-VMs (Risc0, Cairo) zeigten 2024 eine langsamere Leistung im Vergleich zu SNARK für ML (z. B. 3- bis 66-mal langsamer als Halo2 in einigen Fällen). Spezialisierte STARKs (oder GKR) können einen linearen Overhead erreichen und SNARKs für große Schaltkreise übertreffen.	Beweise sind größer: oft Zehntausende von KB (wachsend mit Schaltkreisgröße/log(n)). Verifizierer muss mehrere Hash- und FFT-Prüfungen durchführen – Verifizierungszeit ~O(n^ε) für kleines ε (z. B. ~50 ms bis 500 ms je nach Beweisgröße). On-Chain ist dies kostspieliger (StarkWares L1-Verifizierer kann Millionen von Gas pro Beweis verbrauchen). Einige STARKs unterstützen rekursive Beweise zur Komprimierung der Größe, auf Kosten der Prover-Zeit.	Daten- & Modellschutz: Ein STARK kann Zero-Knowledge gemacht werden, indem Trace-Daten randomisiert werden (Hinzufügen von Blinding zu Polynom-Evaluierungen), sodass er private Eingaben ähnlich wie SNARK verbergen kann. Viele STARK-Implementierungen konzentrieren sich auf Integrität, aber zk-STARK-Varianten ermöglichen Datenschutz. Ja, sie können Eingaben/Modelle wie SNARKs verbergen. Ausgabeverbergen: theoretisch ebenfalls möglich (Prover deklariert die Ausgabe nicht als öffentlich), aber selten verwendet, da die Ausgabe normalerweise das ist, was wir offenlegen/verifizieren wollen.	Kein Trusted Setup. Transparenz ist ein Kennzeichen von STARKs – erfordert nur eine gemeinsame Zufallszeichenfolge (die Fiat-Shamir ableiten kann). Dies macht sie attraktiv für den offenen Einsatz (jedes Modell, jederzeit, keine Zeremonie pro Modell).	Ja, STARKs basieren auf Hash- und informationstheoretischen Sicherheitsannahmen (wie Random Oracle und der Schwierigkeit bestimmter Codewort-Dekodierungen in FRI). Diese gelten als sicher gegen Quantengegner. STARK-Beweise sind somit PQ-resistent, ein Vorteil für die Zukunftssicherheit verifizierbarer KI.
FHE für ML (Vollständig Homomorphe Verschlüsselung angewendet auf Inferenz)	Prover = Partei, die Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchführt. Die Berechnungszeit ist extrem hoch: 10^3–10^5-mal langsamer als Klartext-Inferenz ist üblich. High-End-Hardware (Multi-Core-Server, FPGA usw.) kann dies mildern. Einige Optimierungen (Inferenz mit geringer Präzision, gestufte FHE-Parameter) können den Overhead reduzieren, aber es gibt einen grundlegenden Leistungseinbruch. FHE ist derzeit praktisch für kleine Modelle oder einfache lineare Modelle; tiefe Netzwerke bleiben über Spielzeuggrößen hinaus eine Herausforderung.	Kein Beweis generiert. Das Ergebnis ist eine verschlüsselte Ausgabe. Verifizierung im Sinne der Korrektheitsprüfung wird von FHE allein nicht bereitgestellt – man vertraut der rechnenden Partei, nicht zu betrügen. (Wenn mit sicherer Hardware kombiniert, könnte man eine Bestätigung erhalten; andernfalls könnte ein bösartiger Server ein falsches verschlüsseltes Ergebnis zurückgeben, das der Client zu einer falschen Ausgabe entschlüsseln würde, ohne den Unterschied zu kennen).	Datenvertraulichkeit: Ja – die Eingabe ist verschlüsselt, sodass die rechnende Partei nichts darüber erfährt. Modellschutz: Wenn der Modelleigentümer die Berechnung auf verschlüsselten Eingaben durchführt, ist das Modell auf seiner Seite im Klartext (nicht geschützt). Wenn die Rollen vertauscht sind (Client hält Modell verschlüsselt und Server rechnet), könnte das Modell verschlüsselt bleiben, aber dieses Szenario ist weniger verbreitet. Es gibt Techniken wie sicheres Zwei-Parteien-ML, die FHE/MPC kombinieren, um beides zu schützen, aber diese gehen über reines FHE hinaus. Ausgabeverbergen: Standardmäßig ist die Ausgabe der Berechnung verschlüsselt (nur entschlüsselbar durch die Partei mit dem geheimen Schlüssel, normalerweise den Eingabeinhaber). Die Ausgabe ist also vor dem rechnenden Server verborgen. Wenn wir die Ausgabe öffentlich machen wollen, kann der Client sie entschlüsseln und offenlegen.	Kein Setup erforderlich. Jeder Benutzer generiert sein eigenes Schlüsselpaar für die Verschlüsselung. Vertrauen basiert darauf, dass die Schlüssel geheim bleiben.	Die Sicherheit von FHE-Schemata (z. B. BFV, CKKS, TFHE) basiert auf Gitterproblemen (Learning With Errors), die als resistent gegen Quantenangriffe gelten (zumindest ist kein effizienter Quantenalgorithmus bekannt). FHE wird daher im Allgemeinen als post-quantensicher angesehen.

Tabelle 1: Vergleich von zk-SNARK-, zk-STARK- und FHE-Ansätzen für maschinelles Lernen (Leistungs- und Datenschutzkompromisse).

Anwendungsfälle und Implikationen für Web3-Anwendungen​

Die Konvergenz von KI und Blockchain über zkML erschließt leistungsstarke neue Anwendungsmuster in Web3:

• Dezentrale autonome Agenten & On-Chain-Entscheidungsfindung: Smart Contracts oder DAOs können KI-gesteuerte Entscheidungen mit Korrektheitsgarantien integrieren. Stellen Sie sich zum Beispiel eine DAO vor, die ein neuronales Netzwerk verwendet, um Marktbedingungen zu analysieren, bevor sie Trades ausführt. Mit zkML kann der Smart Contract der DAO einen zkSNARK-Beweis verlangen, dass das autorisierte ML-Modell (mit einem bekannten Hash-Commitment) auf den neuesten Daten ausgeführt wurde und die empfohlene Aktion erzeugte, bevor die Aktion akzeptiert wird. Dies verhindert, dass böswillige Akteure eine gefälschte Vorhersage einschleusen – die Kette verifiziert die KI-Berechnung. Im Laufe der Zeit könnten sogar vollständig On-Chain autonome Agenten (Contracts, die Off-Chain-KI abfragen oder vereinfachte Modelle enthalten) Entscheidungen in DeFi oder Spielen treffen, wobei alle ihre Schritte über zk-Beweise als korrekt und richtlinienkonform nachgewiesen werden. Dies erhöht das Vertrauen in autonome Agenten, da ihr „Denken“ transparent und verifizierbar ist und nicht als Black-Box fungiert.

• Verifizierbare Computemärkte: Projekte wie Lagrange schaffen effektiv verifizierbare Berechnungsmarktplätze – Entwickler können aufwendige ML-Inferenzen an ein Netzwerk von Provern auslagern und erhalten einen Beweis mit dem Ergebnis zurück. Dies ist vergleichbar mit dezentralem Cloud Computing, aber mit integriertem Vertrauen: Sie müssen dem Server nicht vertrauen, nur dem Beweis. Es ist ein Paradigmenwechsel für Orakel und Off-Chain-Berechnungen. Protokolle wie Ethereums kommender DSC (dezentraler Sequencing Layer) oder Orakelnetzwerke könnten dies nutzen, um Daten-Feeds oder Analyse-Feeds mit kryptografischen Garantien bereitzustellen. Zum Beispiel könnte ein Orakel „das Ergebnis von Modell X auf Eingabe Y“ liefern, und jeder kann den beigefügten Beweis On-Chain verifizieren, anstatt dem Wort des Orakels zu vertrauen. Dies könnte verifizierbare KI-as-a-Service auf der Blockchain ermöglichen: Jeder Vertrag kann eine Berechnung anfordern (wie „bewerten Sie diese Kreditrisiken mit meinem privaten Modell“) und die Antwort nur mit einem gültigen Beweis akzeptieren. Projekte wie Gensyn erforschen dezentrale Trainings- und Inferenzmarktplätze unter Verwendung dieser Verifizierungstechniken.

• NFTs und Gaming – Provenienz und Evolution: In Blockchain-Spielen oder NFT-Sammlerstücken kann zkML beweisen, dass Merkmale oder Spielzüge von legitimen KI-Modellen generiert wurden. Zum Beispiel könnte ein Spiel einer KI erlauben, die Attribute eines NFT-Haustiers zu entwickeln. Ohne ZK könnte ein cleverer Benutzer die KI oder das Ergebnis manipulieren, um ein überlegenes Haustier zu erhalten. Mit zkML kann das Spiel einen Beweis verlangen, dass „die neuen Werte des Haustiers vom offiziellen Evolutionsmodell auf den alten Werten des Haustiers berechnet wurden“, wodurch Betrug verhindert wird. Ähnlich bei generativen Kunst-NFTs: Ein Künstler könnte ein generatives Modell als Commitment veröffentlichen; später, beim Minten von NFTs, beweisen, dass jedes Bild von diesem Modell mit einem bestimmten Seed erzeugt wurde, wodurch die Authentizität garantiert wird (und dies sogar, ohne das genaue Modell der Öffentlichkeit preiszugeben, wodurch das geistige Eigentum des Künstlers geschützt wird). Diese Provenienzverifizierung gewährleistet Authentizität auf eine Weise, die der verifizierbaren Zufälligkeit ähnelt – nur hier ist es verifizierbare Kreativität.

• Datenschutzfreundliche KI in sensiblen Bereichen: zkML ermöglicht die Bestätigung von Ergebnissen, ohne Eingaben preiszugeben. Im Gesundheitswesen könnten Patientendaten von einem Cloud-Anbieter durch ein KI-Diagnosemodell laufen; das Krankenhaus erhält eine Diagnose und einen Beweis, dass das Modell (das privat von einem Pharmaunternehmen gehalten werden könnte) korrekt auf den Patientendaten ausgeführt wurde. Die Patientendaten bleiben privat (nur eine verschlüsselte oder committed Form wurde im Beweis verwendet), und die Modellgewichte bleiben proprietär – dennoch ist das Ergebnis vertrauenswürdig. Regulierungsbehörden oder Versicherungen könnten auch überprüfen, dass nur genehmigte Modelle verwendet wurden. Im Finanzwesen könnte ein Unternehmen einem Auditor oder einer Regulierungsbehörde beweisen, dass sein Risikomodell auf seine internen Daten angewendet wurde und bestimmte Metriken erzeugte, ohne die zugrunde liegenden sensiblen Finanzdaten preiszugeben. Dies ermöglicht Compliance und Aufsicht mit kryptografischen Zusicherungen anstelle von manuellem Vertrauen.

• Cross-Chain- und Off-Chain-Interoperabilität: Da Zero-Knowledge-Beweise grundsätzlich portabel sind, kann zkML Cross-Chain-KI-Ergebnisse erleichtern. Eine Kette könnte eine KI-intensive Anwendung Off-Chain ausführen; sie kann einen Beweis des Ergebnisses an eine andere Blockchain senden, die ihn vertrauenslos akzeptiert. Betrachten Sie zum Beispiel eine Multi-Chain-DAO, die eine KI verwendet, um Stimmungen in sozialen Medien zu aggregieren (Off-Chain-Daten). Die KI-Analyse (komplexes NLP auf großen Datenmengen) wird Off-Chain von einem Dienst durchgeführt, der dann einen Beweis an eine kleine Blockchain (oder mehrere Chains) sendet, dass „die Analyse korrekt durchgeführt wurde und der Stimmungs-Score = 0,85 ergab“. Alle Chains können dieses Ergebnis in ihrer Governance-Logik verifizieren und verwenden, ohne dass jede die Analyse erneut durchführen muss. Diese Art der interoperablen verifizierbaren Berechnung ist das, was Lagranges Netzwerk unterstützen will, indem es mehrere Rollups oder L1s gleichzeitig bedient. Es beseitigt die Notwendigkeit von Trusted Bridges oder Orakel-Annahmen beim Verschieben von Ergebnissen zwischen Chains.

• KI-Ausrichtung und Governance: Aus einer zukunftsorientierteren Perspektive wurde zkML als Werkzeug für KI-Governance und -Sicherheit hervorgehoben. Lagranges Vision Statements argumentieren beispielsweise, dass mit zunehmender Leistungsfähigkeit von KI-Systemen (sogar superintelligenten) kryptografische Verifizierung unerlässlich sein wird, um sicherzustellen, dass sie vereinbarten Regeln folgen. Indem KI-Modelle Beweise für ihre Argumentation oder Constraints erbringen müssen, behalten Menschen ein gewisses Maß an Kontrolle – „man kann nicht vertrauen, was man nicht verifizieren kann“. Obwohl dies spekulativ ist und sowohl soziale als auch technische Aspekte umfasst, könnte die Technologie durchsetzen, dass ein autonom agierender KI-Agent immer noch beweist, dass er ein genehmigtes Modell verwendet und nicht manipuliert wurde. Dezentrale KI-Netzwerke könnten On-Chain-Beweise verwenden, um Beiträge zu verifizieren (z. B. kann ein Netzwerk von Knoten, die gemeinsam ein Modell trainieren, beweisen, dass jedes Update getreu berechnet wurde). Somit könnte zkML eine Rolle dabei spielen, sicherzustellen, dass KI-Systeme gegenüber menschlich definierten Protokollen rechenschaftspflichtig bleiben, selbst in dezentralen oder unkontrollierten Umgebungen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zkML und verifizierbare On-Chain-KI eine Konvergenz von fortschrittlicher Kryptografie und maschinellem Lernen darstellen, die das Vertrauen, die Transparenz und den Datenschutz in KI-Anwendungen verbessern wird. Durch den Vergleich der wichtigsten Ansätze – zk-SNARKs, zk-STARKs und FHE – sehen wir ein Spektrum von Kompromissen zwischen Leistung und Datenschutz, die jeweils für unterschiedliche Szenarien geeignet sind. SNARK-basierte Frameworks wie Ezkl und Innovationen wie Lagranges DeepProve haben es ermöglicht, substanzielle neuronale Netzwerk-Inferenzen mit praktischem Aufwand zu beweisen, was die Tür für reale Implementierungen verifizierbarer KI öffnet. STARK-basierte und VM-basierte Ansätze versprechen größere Flexibilität und Post-Quanten-Sicherheit, was mit der Reifung des Feldes wichtig werden wird. FHE, obwohl keine Lösung für die Verifizierbarkeit, adressiert den komplementären Bedarf an vertraulicher ML-Berechnung und kann in Kombination mit ZKPs oder in spezifischen privaten Kontexten Benutzer befähigen, KI zu nutzen, ohne den Datenschutz zu opfern.

Die Implikationen für Web3 sind erheblich: Wir können Smart Contracts erwarten, die auf KI-Vorhersagen reagieren, wissend, dass diese korrekt sind; Märkte für Berechnungen, auf denen Ergebnisse vertrauenslos verkauft werden; digitale Identitäten (wie Worldcoins Proof-of-Personhood über Iris-KI), die durch zkML geschützt sind, um zu bestätigen, dass jemand ein Mensch ist, ohne sein biometrisches Bild preiszugeben; und generell eine neue Klasse von „nachweisbarer Intelligenz“, die Blockchain-Anwendungen bereichert. Viele Herausforderungen bleiben bestehen – Leistung für sehr große Modelle, Entwicklerergonomie und der Bedarf an spezialisierter Hardware –, aber die Richtung ist klar. Wie ein Bericht feststellte, „können die heutigen ZKPs kleine Modelle unterstützen, aber mittlere bis große Modelle sprengen das Paradigma“; jedoch verschieben schnelle Fortschritte (50- bis 150-fache Beschleunigungen mit DeepProve gegenüber dem Stand der Technik) diese Grenze nach außen. Mit fortlaufender Forschung (z. B. zur Hardwarebeschleunigung und verteilten Beweiserstellung) können wir erwarten, dass zunehmend größere und komplexere KI-Modelle beweisbar werden. zkML könnte sich bald von Nischen-Demos zu einer wesentlichen Komponente vertrauenswürdiger KI-Infrastruktur entwickeln und sicherstellen, dass KI, wenn sie allgegenwärtig wird, dies auf eine Weise tut, die prüfbar, dezentralisiert und auf den Datenschutz und die Sicherheit der Benutzer ausgerichtet ist.

ETHDenver 2025, unter dem Motto „Jahr der Regenerates“, festigte seinen Status als eines der weltweit größten Web3-Treffen. Das Festival umfasste die BUIDLWeek (23.–26. Februar), das Hauptevent (27. Februar–2. März) und ein Mountain Retreat nach der Konferenz und zog erwartete 25.000+ Teilnehmer an. Builder, Entwickler, Investoren und Kreative aus über 125 Ländern kamen in Denver zusammen, um das Ethereum-Ethos der Dezentralisierung und Innovation zu feiern. Getreu seinen Community-Wurzeln blieb ETHDenver kostenlos zugänglich, wurde von der Community finanziert und bot eine Fülle von Inhalten – von Hackathons und Workshops bis hin zu Panels, Pitch-Events und Partys. Die Legende der „Regenerates“, die die Dezentralisierung verteidigen, setzte einen Ton, der öffentliche Güter und kollaboratives Bauen betonte, selbst inmitten einer wettbewerbsintensiven Technologielandschaft. Das Ergebnis war eine Woche voller energiegeladener Builder-Aktivitäten und zukunftsweisender Diskussionen, die einen Überblick über die aufkommenden Web3-Trends und umsetzbare Erkenntnisse für Branchenexperten boten.

Aufkommende Web3-Trends, die von Rednern beleuchtet wurden​

Keine einzelne Erzählung dominierte ETHDenver 2025 – stattdessen stand ein breites Spektrum an Web3-Trends im Mittelpunkt. Anders als im letzten Jahr (als Restaking über EigenLayer die Show stahl), war die Agenda 2025 eine Mischung aus allem: von dezentralen physischen Infrastrukturnetzwerken (DePIN) über KI-Agenten, von regulatorischer Compliance bis zur Tokenisierung realer Vermögenswerte (RWA), dazu Datenschutz, Interoperabilität und mehr. Tatsächlich ging John Paller, Gründer von ETHDenver, auf Bedenken bezüglich Multi-Chain-Inhalten ein, indem er feststellte, dass „95%+ unserer Sponsoren und 90% der Inhalte ETH/EVM-konform sind“ – dennoch unterstrich die Präsenz von Nicht-Ethereum-Ökosystemen die Interoperabilität als Schlüsselthema. Wichtige Redner spiegelten diese Trendbereiche wider: So wurde beispielsweise zk-Rollup und Layer-2-Skalierung von Alex Gluchowski (CEO von Matter Labs/zkSync) hervorgehoben, während Multi-Chain-Innovation von Adeniyi Abiodun von Mysten Labs (Sui) und Albert Chon von Injective kam.

Die Konvergenz von KI und Web3 entwickelte sich zu einer starken Strömung. Zahlreiche Vorträge und Side-Events konzentrierten sich auf dezentrale KI-Agenten und „DeFi+KI“-Überschneidungen. Ein spezieller AI Agent Day zeigte On-Chain-KI-Demos, und ein Kollektiv von 14 Teams (darunter das Entwicklerkit von Coinbase und die KI-Einheit von NEAR) kündigte sogar die Open Agents Alliance (OAA) an – eine Initiative, um erlaubnisfreien, kostenlosen KI-Zugang durch Bündelung der Web3-Infrastruktur zu ermöglichen. Dies deutet auf ein wachsendes Interesse an autonomen Agenten und KI-gesteuerten DApps als Grenze für Builder hin. Hand in Hand mit KI war DePIN (dezentrale physische Infrastruktur) ein weiteres Schlagwort: Mehrere Panels (z. B. Day of DePIN, DePIN Summit) untersuchten Projekte, die Blockchain mit physischen Netzwerken (von Telekommunikation bis Mobilität) verbinden.

Cuckoo AI Network sorgte auf der ETHDenver 2025 für Aufsehen, indem es seinen innovativen dezentralen Marktplatz für die Bereitstellung von KI-Modellen präsentierte, der für Kreative und Entwickler konzipiert ist. Mit einer überzeugenden Präsenz sowohl beim Hackathon als auch bei von der Community geleiteten Side-Events zog Cuckoo AI die Aufmerksamkeit von Entwicklern auf sich, die von der Möglichkeit fasziniert waren, GPU-/CPU-Ressourcen zu monetarisieren und On-Chain-KI-APIs einfach zu integrieren. Während ihres speziellen Workshops und ihrer Networking-Session hob Cuckoo AI hervor, wie dezentrale Infrastruktur den Zugang zu fortschrittlichen KI-Diensten effizient demokratisieren könnte. Dies steht in direktem Einklang mit den breiteren Trends der Veranstaltung – insbesondere der Schnittmenge von Blockchain mit KI, DePIN und der Finanzierung öffentlicher Güter. Für Investoren und Entwickler auf der ETHDenver erwies sich Cuckoo AI als klares Beispiel dafür, wie dezentrale Ansätze die nächste Generation von KI-gesteuerten DApps und Infrastrukturen antreiben können, und positionierte sich als attraktive Investitionsmöglichkeit innerhalb des Web3-Ökosystems.

Datenschutz, Identität und Sicherheit blieben im Vordergrund. Redner und Workshops befassten sich mit Themen wie Zero-Knowledge-Proofs (Präsenz von zkSync), Identitätsmanagement und überprüfbaren Anmeldeinformationen (ein spezieller Privacy & Security-Track war Teil des Hackathons) sowie rechtlichen/regulatorischen Fragen (ein On-Chain-Rechtsgipfel war Teil der Festival-Tracks). Eine weitere bemerkenswerte Diskussion war die Zukunft der Mittelbeschaffung und der Dezentralisierung der Finanzierung: Eine Debatte auf der Hauptbühne zwischen Haseeb Qureshi von Dragonfly Capital und Matt O’Connor von Legion (einer „ICO-ähnlichen“ Plattform) über ICOs vs. VC-Finanzierung fesselte die Teilnehmer. Diese Debatte beleuchtete aufkommende Modelle wie Community-Token-Verkäufe, die traditionelle VC-Wege in Frage stellen – ein wichtiger Trend für Web3-Startups, die Kapital beschaffen müssen. Die Erkenntnis für Fachleute ist klar: Web3 im Jahr 2025 ist multidisziplinär – es umfasst Finanzen, KI, reale Vermögenswerte und Kultur – und informiert zu bleiben bedeutet, über jeden Hype-Zyklus hinaus das gesamte Spektrum der Innovation zu betrachten.

Sponsoren und ihre strategischen Schwerpunkte​

Die Sponsorenliste der ETHDenver 2025 liest sich wie ein Who’s Who der Layer-1s, Layer-2s und Web3-Infrastrukturprojekte – jedes nutzte die Veranstaltung, um strategische Ziele voranzutreiben. Cross-Chain- und Multi-Chain-Protokolle zeigten eine starke Präsenz. So war Polkadot ein Top-Sponsor mit einem stattlichen Kopfgeldpool von 80.000 US-Dollar, der Builder dazu anspornte, Cross-Chain-DApps und Appchains zu entwickeln. Ähnlich boten BNB Chain, Flow, Hedera und Base (Coinbase’s L2) jeweils bis zu 50.000 US-Dollar für Projekte, die sich in ihre Ökosysteme integrierten, was ihren Vorstoß signalisierte, Ethereum-Entwickler anzuziehen. Sogar traditionell getrennte Ökosysteme wie Solana und Internet Computer beteiligten sich mit gesponserten Challenges (z. B. Solana war Co-Gastgeber eines DePIN-Events, und Internet Computer bot ein „Only possible on ICP“-Kopfgeld an). Diese Ökosystem-übergreifende Präsenz zog einige Community-Kontrollen auf sich, aber das ETHDenver-Team bemerkte, dass die überwiegende Mehrheit der Inhalte Ethereum-konform blieb. Der Nettoeffekt war, dass Interoperabilität ein Kernthema war – Sponsoren zielten darauf ab, ihre Plattformen als komplementäre Erweiterungen des Ethereum-Universums zu positionieren.

Skalierungslösungen und Infrastrukturanbieter standen ebenfalls im Mittelpunkt. Große Ethereum-L2s wie Optimism und Arbitrum hatten große Stände und gesponserte Challenges (Optimism’s Kopfgelder bis zu 40.000 US-Dollar), was ihren Fokus auf die Einarbeitung von Entwicklern in Rollups verstärkte. Neueinsteiger wie ZkSync und Zircuit (ein Projekt, das einen L2-Rollup-Ansatz vorstellte) betonten die Zero-Knowledge-Technologie und steuerten sogar SDKs bei (ZkSync bewarb sein Smart Sign-On SDK für benutzerfreundliche Logins, das Hackathon-Teams eifrig nutzten). Restaking und modulare Blockchain-Infrastruktur war ein weiteres Sponsoreninteresse – EigenLayer (Pionier des Restaking) hatte seinen eigenen 50.000 US-Dollar-Track und war sogar Co-Gastgeber eines Events zum Thema „Restaking & DeFAI (Decentralized AI)“, das sein Sicherheitsmodell mit KI-Themen verband. Orakel und Interoperabilitäts-Middleware wurden von Größen wie Chainlink und Wormhole vertreten, die jeweils Kopfgelder für die Nutzung ihrer Protokolle ausgaben.

Bemerkenswert ist, dass Web3-Konsumentenanwendungen und -Tools von Sponsoren unterstützt wurden, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Die Präsenz von Uniswap – komplett mit einem der größten Stände – war nicht nur Show: Der DeFi-Gigant nutzte die Veranstaltung, um neue Wallet-Funktionen wie integrierte Fiat-Off-Ramps anzukündigen, was mit seinem Sponsoring-Fokus auf DeFi-Benutzerfreundlichkeit übereinstimmte. Identitäts- und Community-fokussierte Plattformen wie Galxe (Gravity) und Lens Protocol sponserten Challenges rund um On-Chain-Social und Credentialing. Sogar Mainstream-Tech-Unternehmen signalisierten Interesse: PayPal und Google Cloud veranstalteten eine Stablecoin-/Zahlungs-Happy Hour, um die Zukunft der Zahlungen in Krypto zu diskutieren. Diese Mischung von Sponsoren zeigt, dass strategische Interessen von der Kerninfrastruktur bis zu Endbenutzeranwendungen reichten – alle konvergierten auf der ETHDenver, um Entwicklern Ressourcen (APIs, SDKs, Grants) zur Verfügung zu stellen. Für Web3-Profis unterstreicht das starke Sponsoring von Layer-1s, Layer-2s und sogar Web2-Fintechs, wohin die Branche investiert: Interoperabilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und die Nutzbarmachung von Krypto für die nächste Welle von Nutzern.

Hackathon-Highlights: Innovative Projekte und Gewinner​

Im Mittelpunkt der ETHDenver steht ihr legendärer #BUIDLathon – ein Hackathon, der sich mit Tausenden von Entwicklern zum weltweit größten Blockchain-Hackfest entwickelt hat. Im Jahr 2025 bot der Hackathon einen Rekord-Preispool von über 1.043.333 US-Dollar, um Innovationen anzustoßen. Kopfgelder von über 60 Sponsoren zielten auf wichtige Web3-Bereiche ab und unterteilten den Wettbewerb in Tracks wie: DeFi & KI, NFTs & Gaming, Infrastruktur & Skalierbarkeit, Datenschutz & Sicherheit sowie DAOs & Öffentliche Güter. Dieses Track-Design selbst ist aufschlussreich – zum Beispiel deutet die Kombination von DeFi mit KI auf das Aufkommen von KI-gesteuerten Finanzanwendungen hin, während ein spezieller Track für öffentliche Güter den Community-Fokus auf regenerative Finanzen und Open-Source-Entwicklung bekräftigt. Jeder Track wurde von Sponsoren unterstützt, die Preise für die beste Nutzung ihrer Technologie anboten (z. B. Polkadot und Uniswap für DeFi, Chainlink für Interoperabilität, Optimism für Skalierungslösungen). Die Organisatoren implementierten sogar quadratisches Voting für die Bewertung, um der Community zu ermöglichen, Top-Projekte hervorzuheben, wobei die endgültigen Gewinner von erfahrenen Juroren ausgewählt wurden.

Das Ergebnis war ein Überfluss an hochmodernen Projekten, von denen viele einen Einblick in die Zukunft von Web3 bieten. Zu den bemerkenswerten Gewinnern gehörte ein On-Chain-Multiplayer-Spiel „0xCaliber“, ein Ego-Shooter, der Echtzeit-Blockchain-Interaktionen innerhalb eines klassischen FPS-Spiels ausführt. 0xCaliber begeisterte die Juroren, indem es echtes On-Chain-Gaming demonstrierte – Spieler kaufen mit Krypto ein, „schießen“ On-Chain-Kugeln und nutzen Cross-Chain-Tricks, um Beute zu sammeln und auszuzahlen, alles in Echtzeit. Diese Art von Projekt zeigt die wachsende Reife des Web3-Gaming (Integration von Unity-Game-Engines mit Smart Contracts) und die Kreativität bei der Verschmelzung von Unterhaltung mit Krypto-Ökonomie. Eine weitere Kategorie herausragender Hacks waren solche, die KI mit Ethereum verschmelzen: Teams bauten „Agenten“-Plattformen, die Smart Contracts zur Koordination von KI-Diensten nutzen, inspiriert von der Ankündigung der Open Agents Alliance. Zum Beispiel integrierte ein Hackathon-Projekt KI-gesteuerte Smart-Contract-Auditoren (die automatisch Sicherheitstestfälle für Contracts generieren) – im Einklang mit dem auf der Konferenz beobachteten dezentralen KI-Trend.

Infrastruktur- und Tooling-Projekte waren ebenfalls prominent. Einige Teams befassten sich mit Account Abstraction und Benutzererfahrung, indem sie Sponsoren-Toolkits wie zkSyncs Smart Sign-On nutzten, um Wallet-lose Login-Flows für DApps zu erstellen. Andere arbeiteten an Cross-Chain-Bridges und Layer-2-Integrationen, was das anhaltende Entwicklerinteresse an Interoperabilität widerspiegelt. Im Track für öffentliche Güter & DAOs befassten sich einige Projekte mit realen sozialen Auswirkungen, wie eine DApp für dezentrale Identität und Hilfe für Obdachlose (unter Nutzung von NFTs und Community-Fonds, eine Idee, die an frühere ReFi-Hacks erinnert). Regenerative Finanzkonzepte (ReFi) – wie die Finanzierung öffentlicher Güter über neuartige Mechanismen – tauchten weiterhin auf und spiegelten das regenerative Thema der ETHDenver wider.

Während die endgültigen Gewinner am Ende des Hauptevents gefeiert wurden, lag der wahre Wert in der Innovationspipeline: Über 400 Projekteinreichungen gingen ein, von denen viele über die Veranstaltung hinaus Bestand haben werden. Der Hackathon der ETHDenver hat eine Erfolgsbilanz bei der Förderung zukünftiger Startups (tatsächlich sind einige frühere BUIDLathon-Projekte selbst zu Sponsoren geworden). Für Investoren und Technologen bot der Hackathon ein Fenster zu bahnbrechenden Ideen – ein Signal, dass die nächste Welle von Web3-Startups in Bereichen wie On-Chain-Gaming, KI-gesteuerten DApps, Cross-Chain-Infrastruktur und Lösungen mit sozialer Wirkung entstehen könnte. Mit fast 1 Million US-Dollar an Kopfgeldern, die an Entwickler ausgezahlt wurden, haben Sponsoren ihr Engagement effektiv unter Beweis gestellt, um diese Innovationen zu fördern.

Networking-Events und Investoren-Interaktionen​

Bei der ETHDenver geht es nicht nur ums Codieren – es geht gleichermaßen darum, Verbindungen zu knüpfen. Im Jahr 2025 verstärkte das Festival das Networking mit formellen und informellen Veranstaltungen, die auf Startups, Investoren und Community-Builder zugeschnitten waren. Ein herausragendes Event war das Bufficorn Ventures (BV) Startup Rodeo, eine energiegeladene Präsentation, bei der 20 handverlesene Startups Investoren in einer Messe-ähnlichen Expo ihre Demos vorführten. Das Startup Rodeo fand am 1. März in der Haupthalle statt und wurde eher als „Speed-Dating“ denn als Pitch-Wettbewerb beschrieben: Gründer besetzten Tische, um ihre Projekte im Einzelgespräch zu präsentieren, während alle anwesenden Investoren durch die Arena streiften. Dieses Format stellte sicher, dass selbst Teams in der Frühphase wertvolle persönliche Gespräche mit VCs, Strategen oder Partnern führen konnten. Viele Startups nutzten dies als Startrampe, um Kunden und Finanzierung zu finden, indem sie die konzentrierte Präsenz von Web3-Fonds auf der ETHDenver nutzten.

Am letzten Konferenztag stand das BV BuffiTank Pitchfest auf der Hauptbühne im Mittelpunkt – ein traditionellerer Pitch-Wettbewerb, bei dem 10 der „innovativsten“ Startups in der Frühphase aus der ETHDenver-Community vorgestellt wurden. Diese Teams (getrennt von den Hackathon-Gewinnern) präsentierten ihre Geschäftsmodelle einem Gremium aus Top-VCs und Branchenführern und konkurrierten um Auszeichnungen und potenzielle Investitionsangebote. Das Pitchfest veranschaulichte die Rolle der ETHDenver als Deal-Flow-Generator: Es richtete sich explizit an Teams, die „bereits organisiert sind…und nach Investitionen, Kunden und Bekanntheit suchen“, insbesondere an solche, die mit der SporkDAO-Community verbunden sind. Die Belohnung für die Gewinner war kein einfacher Geldpreis, sondern das Versprechen, dem Portfolio von Bufficorn Ventures oder anderen Accelerator-Kohorten beizutreten. Im Wesentlichen schuf ETHDenver sein eigenes Mini-„Shark Tank“ für Web3, das die Aufmerksamkeit der Investoren auf die besten Projekte der Community lenkte.

Über diese offiziellen Präsentationen hinaus war die Woche vollgepackt mit Investor-Gründer-Mixern. Laut einem kuratierten Leitfaden von Belong gehörten zu den bemerkenswerten Side-Events eine „Meet the VCs“ Happy Hour, die von CertiK Ventures am 27. Februar veranstaltet wurde, eine StarkNet VC & Founders Lounge am 1. März und sogar zwanglose Veranstaltungen wie ein „Pitch & Putt“ Golf-Themen-Pitch-Event. Diese Treffen boten Gründern entspannte Umgebungen, um mit Risikokapitalgebern ins Gespräch zu kommen, was oft zu Folgetreffen nach der Konferenz führte. Die Präsenz vieler aufstrebender VC-Firmen war auch auf Panels spürbar – zum Beispiel hob eine Session auf der EtherKnight Stage neue Fonds wie Reflexive Capital, Reforge VC, Topology, Metalayer und Hash3 hervor und welche Trends sie am meisten begeistern. Frühe Anzeichen deuten darauf hin, dass diese VCs an Bereichen wie dezentralen sozialen Medien, KI und neuartiger Layer-1-Infrastruktur interessiert waren (wobei jeder Fonds eine Nische besetzt, um sich in einer wettbewerbsintensiven VC-Landschaft zu differenzieren).

Für Fachleute, die das Networking der ETHDenver nutzen möchten: Die wichtigste Erkenntnis ist der Wert von Side-Events und gezielten Mixern. Deals und Partnerschaften entstehen oft bei Kaffee oder Cocktails und nicht auf der Bühne. Die unzähligen Investoren-Events der ETHDenver 2025 zeigen, dass die Web3-Finanzierungs-Community auch in einem schwierigen Markt aktiv nach Talenten und Ideen sucht. Startups, die mit ausgefeilten Demos und einem klaren Wertversprechen (oft unter Nutzung des Hackathon-Momentums der Veranstaltung) vorbereitet waren, fanden ein aufgeschlossenes Publikum. Gleichzeitig nutzten Investoren diese Interaktionen, um den Puls der Entwickler-Community zu messen – welche Probleme lösen die klügsten Builder in diesem Jahr? Zusammenfassend bekräftigte ETHDenver, dass Networking genauso wichtig ist wie BUIDLing: Es ist ein Ort, an dem ein zufälliges Treffen zu einer Seed-Investition führen oder ein aufschlussreiches Gespräch die nächste große Zusammenarbeit anstoßen kann.

Venture-Capital-Trends und Investitionsmöglichkeiten in Web3​

Eine subtile, aber wichtige Erzählung während der gesamten ETHDenver 2025 war die sich entwickelnde Landschaft des Web3-Venture-Capitals selbst. Trotz der Höhen und Tiefen des breiteren Kryptomarktes signalisierten Investoren auf der ETHDenver ein starkes Interesse an vielversprechenden Web3-Projekten. Reporter von Blockworks vor Ort stellten fest, „wie viel privates Kapital immer noch in Krypto fließt, unbeeindruckt von makroökonomischem Gegenwind“, wobei die Bewertungen in der Seed-Phase für die heißesten Ideen oft himmelhoch waren. Tatsächlich machte die schiere Anzahl der anwesenden VCs – von krypto-nativen Fonds bis hin zu traditionellen Tech-Investoren, die sich in Web3 versuchen – deutlich, dass ETHDenver ein Zentrum für Deal-Making bleibt.

Aufkommende thematische Schwerpunkte ließen sich aus dem ableiten, was VCs diskutierten und sponserten. Die Verbreitung von KI x Krypto-Inhalten (Hackathon-Tracks, Panels usw.) war nicht nur ein Entwicklertrend; sie spiegelt das Venture-Interesse am „DeFi trifft KI“-Nexus wider. Viele Investoren haben Startups im Blick, die maschinelles Lernen oder autonome Agenten auf der Blockchain nutzen, wie durch von Venture-Firmen gesponserte KI-Hackhouses und -Gipfel belegt. Ähnlich deutet der starke Fokus auf DePIN und die Tokenisierung realer Vermögenswerte (RWA) darauf hin, dass Fonds Chancen in Projekten sehen, die Blockchain mit realwirtschaftlichen Vermögenswerten und physischen Geräten verbinden. Der spezielle RWA Day (26. Februar) – ein B2B-Event zur Zukunft tokenisierter Vermögenswerte – legt nahe, dass Venture-Scouts in diesem Bereich aktiv nach dem nächsten Goldfinch oder Centrifuge suchen (d. h. Plattformen, die reale Finanzen On-Chain bringen).

Ein weiterer beobachtbarer Trend war eine wachsende Experimentierfreudigkeit bei Finanzierungsmodellen. Die erwähnte Debatte über ICOs vs. VCs war nicht nur Konferenztheatralik; sie spiegelt eine reale Venture-Bewegung hin zu einer stärker Community-zentrierten Finanzierung wider. Einige VCs auf der ETHDenver zeigten sich offen für Hybridmodelle (z. B. von Venture-Firmen unterstützte Token-Launches, die die Community in frühen Runden einbeziehen). Darüber hinaus hatten Finanzierung öffentlicher Güter und Impact Investing einen Platz am Tisch. Mit dem Ethos der Regeneration der ETHDenver diskutierten sogar Investoren, wie Open-Source-Infrastruktur und Entwickler langfristig unterstützt werden können, jenseits der Jagd nach dem nächsten DeFi- oder NFT-Boom. Panels wie „Funding the Future: Evolving Models for Onchain Startups“ untersuchten Alternativen wie Grants, DAO-Treasury-Investitionen und quadratische Finanzierung, um traditionelles VC-Geld zu ergänzen. Dies deutet auf eine Reifung der Branche in Bezug auf die Kapitalisierung von Projekten hin – eine Mischung aus Venture Capital, Ökosystemfonds und Community-Finanzierung, die Hand in Hand arbeiten.

Aus der Perspektive der Chancen können Web3-Profis und Investoren einige umsetzbare Erkenntnisse aus der Venture-Dynamik der ETHDenver gewinnen: (1) Infrastruktur ist immer noch König – viele VCs äußerten, dass „Picks-and-Shovels“ (L2-Skalierung, Sicherheit, Entwicklertools) als Rückgrat der Branche weiterhin hochwertige Investitionen bleiben. (2) Neue Vertikalen wie KI/Blockchain-Konvergenz und DePIN sind aufkommende Investitionsgrenzen – sich in diesen Bereichen auf den neuesten Stand zu bringen oder dort Startups zu finden, könnte sich lohnend auswirken. (3) Community-getriebene Projekte und öffentliche Güter könnten neuartige Finanzierungen erhalten – versierte Investoren finden Wege, diese nachhaltig zu unterstützen (z. B. Investitionen in Protokolle, die dezentrale Governance oder geteilten Besitz ermöglichen). Insgesamt zeigte ETHDenver 2025, dass die Web3-Venture-Landschaft zwar wettbewerbsintensiv ist, aber voller Überzeugung steckt: Kapital ist für diejenigen verfügbar, die die Zukunft von DeFi, NFTs, Gaming und darüber hinaus aufbauen, und selbst in einem Bärenmarkt geborene Ideen können Unterstützung finden, wenn sie den richtigen Trend ansprechen.

Entwicklerressourcen, Toolkits und Support-Systeme​

ETHDenver war schon immer auf Builder ausgerichtet, und 2025 war keine Ausnahme – es fungierte auch als Open-Source-Entwicklerkonferenz mit einer Fülle von Ressourcen und Unterstützung für Web3-Entwickler. Während der BUIDLWeek hatten die Teilnehmer Zugang zu Live-Workshops, technischen Bootcamps und Mini-Gipfeln in verschiedenen Bereichen. Entwickler konnten beispielsweise an einem Bleeding Edge Tech Summit teilnehmen, um mit den neuesten Protokollen zu experimentieren, oder an einem On-Chain Legal Summit, um mehr über die Entwicklung konformer Smart Contracts zu erfahren. Große Sponsoren und Blockchain-Teams veranstalteten praktische Sessions: Das Team von Polkadot veranstaltete Hacker Houses und Workshops zum Starten von Parachains; EigenLayer leitete ein „Restaking Bootcamp“, um Entwicklern beizubringen, wie sie ihre Sicherheitsschicht nutzen können; Polygon und zkSync gaben Tutorials zum Erstellen skalierbarer DApps mit Zero-Knowledge-Technologie. Diese Sessions boten unschätzbare persönliche Gespräche mit Kernentwicklern, die es Entwicklern ermöglichten, Hilfe bei der Integration zu erhalten und neue Toolkits aus erster Hand kennenzulernen.

Während des Hauptevents gab es im Veranstaltungsort einen speziellen #BUIDLHub und Makerspace, wo Builder in einer kollaborativen Umgebung coden und auf Mentoren zugreifen konnten. Die Organisatoren der ETHDenver veröffentlichten einen detaillierten BUIDLer Guide und ermöglichten ein Mentorenprogramm vor Ort (Experten von Sponsoren standen zur Verfügung, um Teams bei technischen Problemen zu unterstützen). Entwickler-Tooling-Unternehmen waren ebenfalls massenhaft vertreten – von Alchemy und Infura (für Blockchain-APIs) bis hin zu Hardhat und Foundry (für die Entwicklung von Smart Contracts). Viele stellten auf der Veranstaltung neue Releases oder Beta-Tools vor. Zum Beispiel präsentierte das Team von MetaMask eine große Wallet-Aktualisierung mit Gas-Abstraktion und einem verbesserten SDK für DApp-Entwickler, um zu vereinfachen, wie Apps Gasgebühren für Benutzer abdecken. Mehrere Projekte starteten SDKs oder Open-Source-Bibliotheken: Coinbases „Agent Kit“ für KI-Agenten und das kollaborative Open Agents Alliance-Toolkit wurden vorgestellt, und Story.xyz bewarb sein Story SDK für die On-Chain-Lizenzierung von geistigem Eigentum während ihres eigenen Hackathon-Events.

Bounties und Hacker-Support erweiterten die Entwicklererfahrung zusätzlich. Mit über 180 Bounties, die von 62 Sponsoren angeboten wurden, hatten Hacker effektiv eine Auswahl spezifischer Herausforderungen, jede mit Dokumentation, Sprechstunden und manchmal maßgeschneiderten Sandboxes. Zum Beispiel forderte die Bounty von Optimism Entwickler heraus, die neuesten Bedrock-Opcodes zu verwenden (mit ihren Ingenieuren in Bereitschaft zur Unterstützung), und die Challenge von Uniswap bot Zugang zu ihrer neuen API für die Off-Ramp-Integration. Tools zur Koordination und zum Lernen – wie die offizielle ETHDenver Mobile App und Discord-Kanäle – hielten Entwickler über Zeitplanänderungen, Nebenaufgaben und sogar Stellenangebote über die ETHDenver-Jobbörse auf dem Laufenden.

Eine bemerkenswerte Ressource war die Betonung von quadratischen Finanzierungsexperimenten und On-Chain-Voting. ETHDenver integrierte ein quadratisches Voting-System für die Hackathon-Bewertung, wodurch viele Entwickler mit dem Konzept vertraut gemacht wurden. Darüber hinaus bedeutete die Präsenz von Gitcoin und anderen Public-Goods-Gruppen, dass Entwickler nach der Veranstaltung etwas über Grant-Finanzierungen für ihre Projekte erfahren konnten. Zusammenfassend stattete ETHDenver 2025 Entwickler mit modernsten Tools (SDKs, APIs), Expertenberatung und weiterführendem Support aus, um ihre Projekte fortzusetzen. Für Branchenexperten ist es eine Erinnerung daran, dass die Pflege der Entwickler-Community – durch Bildung, Tools und Finanzierung – entscheidend ist. Viele der hervorgehobenen Ressourcen (wie neue SDKs oder verbesserte Entwicklungsumgebungen) sind jetzt öffentlich verfügbar und bieten Teams überall die Möglichkeit, auf dem aufzubauen, was auf der ETHDenver geteilt wurde.

Side-Events und Community-Treffen bereichern das ETHDenver-Erlebnis​

Was ETHDenver wirklich auszeichnet, ist seine festivalartige Atmosphäre – Dutzende von Side-Events, sowohl offizielle als auch inoffizielle, schufen ein reichhaltiges Geflecht von Erlebnissen rund um die Hauptkonferenz. Im Jahr 2025, jenseits des National Western Complex, wo die offiziellen Inhalte stattfanden, pulsierte die ganze Stadt mit Meetups, Partys, Hackathons und Community-Treffen. Diese Side-Events, oft von Sponsoren oder lokalen Web3-Gruppen veranstaltet, trugen maßgeblich zum umfassenderen ETHDenver-Erlebnis bei.

Auf offizieller Seite umfasste der Zeitplan der ETHDenver selbst thematische Mini-Events: Der Veranstaltungsort hatte Zonen wie eine NFT-Kunstgalerie, eine Blockchain-Arcade, eine DJ Chill Dome und sogar eine Zen Zone zum Entspannen. Die Organisatoren veranstalteten auch Abendveranstaltungen wie Eröffnungs- und Abschlussfeiern – z. B. die inoffizielle Eröffnungsparty „Crack’d House“ am 26. Februar von Story Protocol, die eine künstlerische Performance mit Hackathon-Preisverleihungen verband. Aber es waren die von der Community geleiteten Side-Events, die sich wirklich verbreiteten: Laut einem Event-Guide wurden über 100 Nebenveranstaltungen im ETHDenver Luma-Kalender erfasst.

Einige Beispiele veranschaulichen die Vielfalt dieser Treffen:

• Technische Gipfel & Hacker Houses: ElizaOS und EigenLayer veranstalteten eine 9-tägige Vault AI Agent Hacker House-Residenz für KI+Web3-Enthusiasten. Das Team von StarkNet veranstaltete ein mehrtägiges Hacker House, das in einer Demo-Nacht für Projekte auf ihrem ZK-Rollup gipfelte. Diese boten fokussierte Umgebungen für Entwickler, um an spezifischen Tech-Stacks außerhalb des Haupt-Hackathons zusammenzuarbeiten.
• Networking-Mixer & Partys: Jeder Abend bot eine Reihe von Auswahlmöglichkeiten. Builder Nights Denver am 27. Februar, gesponsert von MetaMask, Linea, EigenLayer, Wormhole und anderen, brachte Innovatoren zu zwanglosen Gesprächen bei Essen und Getränken zusammen. 3VO’s Mischief Minded Club Takeover, unterstützt von Belong, war eine hochkarätige Networking-Party für Führungskräfte im Bereich Community-Tokenisierung. Für diejenigen, die reinen Spaß suchten, hielten der BEMO Rave (mit Berachain und anderen) und rAIve the Night (ein KI-Themen-Rave) die Krypto-Crowd bis spät in die Nacht tanzend – eine Mischung aus Musik, Kunst und Krypto-Kultur.
• Treffen von Sonderinteressengruppen: Auch Nischen-Communities fanden ihren Platz zu. Meme Combat war ein Event ausschließlich für Meme-Enthusiasten, um die Rolle von Memes in Krypto zu feiern. House of Ink richtete sich an NFT-Künstler und -Sammler und verwandelte einen immersiven Kunstort (Meow Wolf Denver) in eine Ausstellung für digitale Kunst. Der SheFi Summit am 26. Februar brachte Frauen in Web3 zu Vorträgen und Networking zusammen, unterstützt von Gruppen wie World of Women und Celo – was ein Engagement für Vielfalt und Inklusion unterstreicht.
• Investoren- & Content-Creator-Meetups: Wir haben bereits VC-Events angesprochen; zusätzlich ermöglichte ein KOL (Key Opinion Leaders) Gathering am 28. Februar Krypto-Influencern und Content-Creatoren, Engagement-Strategien zu diskutieren, was die Schnittmenge von sozialen Medien und Krypto-Communities zeigt.

Entscheidend ist, dass diese Side-Events nicht nur Unterhaltung waren – sie dienten oft als Inkubatoren für Ideen und Beziehungen für sich. Zum Beispiel befasste sich der Tokenized Capital Summit 2025 mit der Zukunft der Kapitalmärkte On-Chain, was wahrscheinlich Kooperationen zwischen Fintech-Unternehmern und anwesenden Blockchain-Entwicklern anregte. Das On-Chain Gaming Hacker House bot Spielentwicklern einen Raum, Best Practices auszutauschen, was zu einer gegenseitigen Befruchtung zwischen Blockchain-Gaming-Projekten führen kann.

Für Fachleute, die große Konferenzen besuchen, unterstreicht das Modell der ETHDenver, dass Wert sowohl abseits der Hauptbühne als auch auf ihr zu finden ist. Die Breite des inoffiziellen Programms ermöglichte es den Teilnehmern, ihr Erlebnis individuell zu gestalten – ob das Ziel war, Investoren zu treffen, eine neue Fähigkeit zu erlernen, einen Mitgründer zu finden oder einfach nur zu entspannen und Kameradschaft aufzubauen, es gab eine Veranstaltung dafür. Viele Veteranen raten Neulingen: „Besuchen Sie nicht nur die Vorträge – gehen Sie zu den Meetups und sagen Sie Hallo.“ In einem so Community-getriebenen Bereich wie Web3 führen diese menschlichen Verbindungen oft zu DAO-Kooperationen, Investitionsgeschäften oder zumindest zu dauerhaften Freundschaften, die Kontinente umspannen. Die lebendige Side-Szene der ETHDenver 2025 verstärkte die Kernkonferenz und verwandelte eine Woche in Denver in ein mehrdimensionales Festival der Innovation.

Wichtige Erkenntnisse und umsetzbare Einblicke​

ETHDenver 2025 zeigte eine Web3-Branche in voller Blüte der Innovation und Zusammenarbeit. Für Fachleute in diesem Bereich ergeben sich aus dieser tiefgehenden Analyse mehrere klare Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen:

• Diversifizierung der Trends: Die Veranstaltung machte deutlich, dass Web3 nicht länger monolithisch ist. Aufkommende Bereiche wie KI-Integration, DePIN und RWA-Tokenisierung sind ebenso prominent wie DeFi und NFTs. Umsetzbare Erkenntnis: Bleiben Sie informiert und anpassungsfähig. Führungskräfte sollten F&E oder Investitionen in diese aufstrebenden Vertikalen tätigen (z. B. untersuchen, wie KI ihre DApp verbessern könnte oder wie reale Vermögenswerte in DeFi-Plattformen integriert werden könnten), um die nächste Wachstumswelle zu nutzen.
• Cross-Chain ist die Zukunft: Mit der aktiven Teilnahme großer Nicht-Ethereum-Protokolle sinken die Barrieren zwischen den Ökosystemen. Interoperabilität und Multi-Chain-Benutzererfahrungen erregten große Aufmerksamkeit, von MetaMasks Unterstützung für Bitcoin/Solana bis hin zu Polkadot- und Cosmos-basierten Chains, die Ethereum-Entwickler umwerben. Umsetzbare Erkenntnis: Entwickeln Sie für eine Multi-Chain-Welt. Projekte sollten Integrationen oder Bridges in Betracht ziehen, die Liquidität und Benutzer auf anderen Chains nutzen, und Fachleute könnten Partnerschaften über Communities hinweg suchen, anstatt isoliert zu bleiben.
• Community & Öffentliche Güter sind wichtig: Das Thema „Jahr der Regenerates“ war nicht nur Rhetorik – es durchdrang die Inhalte durch Diskussionen über die Finanzierung öffentlicher Güter, quadratisches Voting für Hacks und Veranstaltungen wie den SheFi Summit. Ethische, nachhaltige Entwicklung und Community-Eigentum sind Schlüsselwerte im Ethereum-Ethos. Umsetzbare Erkenntnis: Integrieren Sie regenerative Prinzipien. Ob durch die Unterstützung von Open-Source-Initiativen, die Verwendung fairer Launch-Mechanismen oder die Ausrichtung von Geschäftsmodellen am Community-Wachstum, Web3-Unternehmen können Wohlwollen und Langlebigkeit gewinnen, indem sie nicht rein extraktiv sind.
• Investorenstimmung – Vorsichtig, aber mutig: Trotz der Gerüchte über einen Bärenmarkt zeigte ETHDenver, dass VCs aktiv nach vielversprechenden Web3-Projekten suchen und bereit sind, große Wetten auf die nächsten Kapitel von Web3 einzugehen. Sie überdenken jedoch auch, wie sie investieren (z. B. strategischer, vielleicht mehr Aufsicht über die Produkt-Markt-Passung und Offenheit für Community-Finanzierung). Umsetzbare Erkenntnis: Wenn Sie ein Startup sind, konzentrieren Sie sich auf Grundlagen und Storytelling. Die Projekte, die herausragten, hatten klare Anwendungsfälle und oft funktionierende Prototypen (einige wurden an einem Wochenende erstellt!). Wenn Sie ein Investor sind, bestätigte die Konferenz, dass Infrastruktur (L2s, Sicherheit, Entwicklertools) weiterhin hohe Priorität hat, aber die Differenzierung durch Thesen in KI, Gaming oder Social einen Fonds an die Spitze positionieren kann.
• Die Entwicklererfahrung verbessert sich: ETHDenver hob viele neue Toolkits, SDKs und Frameworks hervor, die die Barriere für die Web3-Entwicklung senken – von Account Abstraction Tools bis hin zu On-Chain-KI-Bibliotheken. Umsetzbare Erkenntnis: Nutzen Sie diese Ressourcen. Teams sollten mit den neuesten vorgestellten Entwicklertools experimentieren (z. B. das zkSync Smart SSO für einfachere Logins ausprobieren oder die Ressourcen der Open Agents Alliance für ein KI-Projekt nutzen), um ihre Entwicklung zu beschleunigen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Darüber hinaus sollten Unternehmen weiterhin mit Hackathons und offenen Entwicklerforen zusammenarbeiten, um Talente und Ideen zu gewinnen; der Erfolg der ETHDenver, Hacker zu Gründern zu machen, ist ein Beweis für dieses Modell.
• Die Kraft der Side-Events: Zuletzt lehrte die Explosion der Side-Events eine wichtige Lektion im Networking – Chancen ergeben sich oft in zwanglosen Umgebungen. Eine zufällige Begegnung bei einer Happy Hour oder ein gemeinsames Interesse bei einem kleinen Meetup kann karriereentscheidende Verbindungen schaffen. Umsetzbare Erkenntnis: Planen Sie für diejenigen, die Branchenkonferenzen besuchen, über die offizielle Agenda hinaus. Identifizieren Sie Side-Events, die mit Ihren Zielen übereinstimmen (sei es, Investoren zu treffen, eine Nischenfähigkeit zu erlernen oder Talente zu rekrutieren), und engagieren Sie sich proaktiv. Wie in Denver zu sehen war, gingen diejenigen, die sich voll und ganz in das Ökosystem der Woche vertieften, nicht nur mit Wissen, sondern auch mit neuen Partnern, Mitarbeitern und Freunden nach Hause.

Zusammenfassend war ETHDenver 2025 ein Mikrokosmos des Momentums der Web3-Branche – eine Mischung aus hochmodernem Tech-Diskurs, leidenschaftlicher Community-Energie, strategischen Investitionsentscheidungen und einer Kultur, die ernsthafte Innovation mit Spaß verbindet. Fachleute sollten die Trends und Erkenntnisse der Veranstaltung als Fahrplan für die zukünftige Entwicklung von Web3 betrachten. Der umsetzbare nächste Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse – sei es ein neu entdeckter Fokus auf KI, eine Verbindung zu einem L2-Team oder Inspiration aus einem Hackathon-Projekt – aufzunehmen und in Strategie umzusetzen. Im Geiste des Lieblingsmottos der ETHDenver ist es an der Zeit, auf diesen Erkenntnissen #BUIDL zu betreiben und die dezentrale Zukunft mitzugestalten, die so viele in Denver gemeinsam erdacht haben.

Wir freuen uns, Ihnen eine transformative Gelegenheit bei Altera.al vorzustellen, einem bahnbrechenden KI-Startup, das kürzlich mit seiner wegweisenden Arbeit bei der Entwicklung digitaler Menschen für Aufsehen sorgte. Kürzlich im MIT Technology Review vorgestellt, hat Altera.al bemerkenswerte Fortschritte bei der Schaffung von KI-Agenten gezeigt, die menschenähnliche Verhaltensweisen entwickeln, Gemeinschaften bilden und bedeutungsvoll in digitalen Räumen interagieren können.

Über Altera.al​

Gegründet von Robert Yang, der seine Position als Assistenzprofessor für Computerneurowissenschaften am MIT aufgab, um diese Vision zu verfolgen, hat Altera.al bereits über 11 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln von renommierten Investoren wie A16Z und Eric Schmidts aufstrebender Tech-VC-Firma erhalten. Ihre jüngste Project Sid-Demonstration zeigte, wie KI-Agenten spontan spezialisierte Rollen entwickelten, soziale Verbindungen knüpften und sogar kulturelle Systeme innerhalb von Minecraft schufen – ein bedeutender Schritt auf dem Weg zu ihrem Ziel, wirklich autonome KI-Agenten zu schaffen, die in großem Maßstab zusammenarbeiten können.

Warum jetzt ein spannender Zeitpunkt ist, um einzusteigen​

Altera.al hat einen bedeutenden technischen Durchbruch in ihrer Mission erzielt, Maschinen mit grundlegenden menschlichen Eigenschaften zu entwickeln. Ihre Arbeit geht über die traditionelle KI-Entwicklung hinaus – sie schaffen digitale Wesen, die Folgendes können:

• Gemeinschaften und soziale Hierarchien bilden
• Spezialisierte Rollen und Verantwortlichkeiten entwickeln
• Kulturelle Muster schaffen und verbreiten
• Bedeutungsvoll mit Menschen in digitalen Räumen interagieren

Wen sie suchen​

Nach ihrem jüngsten Durchbruch erweitert Altera.al sein Team und bietet außergewöhnliche Vergütungspakete zwischen 600.000 und 1.000.000 $ für:

• Experten in der KI-Agenten-Forschung
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Dieser Beitrag ist Teil unseres fortlaufenden Engagements, Innovationen zu unterstützen und Talente mit transformativen Möglichkeiten in der Tech-Branche zu verbinden.

Jedes Jahr veröffentlicht a16z umfassende Prognosen zu den Technologien, die unsere Zukunft prägen werden. Diesmal hat ihr Krypto-Team ein lebendiges Bild von 2025 gezeichnet, in dem Blockchains, KI und fortgeschrittene Governance-Experimente aufeinandertreffen.

Ich habe ihre wichtigsten Erkenntnisse unten zusammengefasst und kommentiert, wobei ich mich auf das konzentriere, was ich als die großen Hebel für Veränderungen – und mögliche Stolpersteine – ansehe. Wenn Sie ein Tech-Entwickler, Investor oder einfach nur neugierig auf die nächste Welle des Internets sind, ist dieser Artikel für Sie.

1. KI trifft auf Krypto-Wallets​

Wichtige Erkenntnis: KI-Modelle entwickeln sich von „NPCs“ im Hintergrund zu „Hauptcharakteren“, die eigenständig in Online- (und potenziell physischen) Ökonomien agieren. Das bedeutet, dass sie eigene Krypto-Wallets benötigen werden.

• Was es bedeutet: Anstatt dass eine KI nur Antworten ausspuckt, könnte sie digitale Assets halten, ausgeben oder investieren – Transaktionen im Namen ihres menschlichen Besitzers oder rein eigenständig durchführen.
• Potenzieller Nutzen: Hocheffiziente „agentische KIs“ könnten Unternehmen bei der Lieferkettenkoordination, Datenverwaltung oder dem automatisierten Handel unterstützen.
• Worauf zu achten ist: Wie stellen wir sicher, dass eine KI wirklich autonom ist und nicht heimlich von Menschen manipuliert wird? Trusted Execution Environments (TEEs) können technische Garantien bieten, aber das Vertrauen in einen „Roboter mit Wallet“ wird nicht über Nacht entstehen.

2. Aufstieg des DAC (Dezentraler Autonomer Chatbot)​

Wichtige Erkenntnis: Ein Chatbot, der autonom in einer TEE läuft, kann seine eigenen Schlüssel verwalten, Inhalte in sozialen Medien posten, Follower sammeln und sogar Einnahmen generieren – alles ohne direkte menschliche Kontrolle.

• Was es bedeutet: Stellen Sie sich einen KI-Influencer vor, der von niemandem zum Schweigen gebracht werden kann, weil er sich buchstäblich selbst steuert.
• Potenzieller Nutzen: Ein Einblick in eine Welt, in der Content-Ersteller keine Individuen, sondern selbstverwaltende Algorithmen mit Millionen- (oder Milliarden-) Dollar-Bewertungen sind.
• Worauf zu achten ist: Wenn eine KI Gesetze bricht, wer ist haftbar? Regulatorische Leitplanken werden schwierig sein, wenn die „Entität“ ein Satz von Code ist, der auf verteilten Servern gehostet wird.

3. Proof of Personhood wird unerlässlich​

Wichtige Erkenntnis: Da KI die Kosten für die Erstellung hyperrealistischer Fälschungen senkt, benötigen wir bessere Wege, um zu überprüfen, dass wir online mit echten Menschen interagieren. Hier kommen datenschutzfreundliche, eindeutige IDs ins Spiel.

• Was es bedeutet: Jeder Benutzer könnte irgendwann einen zertifizierten „menschlichen Stempel“ erhalten – hoffentlich ohne persönliche Daten zu opfern.
• Potenzieller Nutzen: Dies könnte Spam, Betrug und Bot-Armeen drastisch reduzieren. Es schafft auch die Grundlage für vertrauenswürdigere soziale Netzwerke und Community-Plattformen.
• Worauf zu achten ist: Die Akzeptanz ist die größte Hürde. Selbst die besten Proof-of-Personhood-Lösungen benötigen eine breite Akzeptanz, bevor böswillige Akteure sie übertreffen.

4. Von Prognosemärkten zur breiteren Informationsaggregation​

Wichtige Erkenntnis: Die wahlgesteuerten Prognosemärkte von 2024 sorgten für Schlagzeilen, aber a16z sieht einen größeren Trend: die Nutzung von Blockchain, um neue Wege zur Offenlegung und Aggregation von Wahrheiten zu entwickeln – sei es in der Governance, im Finanzwesen oder bei Gemeinschaftsentscheidungen.

• Was es bedeutet: Verteilte Anreizmechanismen können Menschen für ehrliche Beiträge oder Daten belohnen. Wir könnten spezialisierte „Wahrheitsmärkte“ für alles sehen, von lokalen Sensornetzwerken bis hin zu globalen Lieferketten.
• Potenzieller Nutzen: Eine transparentere, weniger manipulierbare Datenschicht für die Gesellschaft.
• Worauf zu achten ist: Ausreichende Liquidität und Nutzerbeteiligung bleiben eine Herausforderung. Bei Nischenfragen können „Prognose-Pools“ zu klein sein, um aussagekräftige Signale zu liefern.

5. Stablecoins erobern Unternehmen​

Wichtige Erkenntnis: Stablecoins sind bereits der günstigste Weg, digitale Dollar zu bewegen, aber große Unternehmen haben sie – noch – nicht angenommen.

• Was es bedeutet: KMU und Händler mit hohem Transaktionsvolumen könnten erkennen, dass sie durch die Einführung von Stablecoins erhebliche Kreditkartengebühren sparen können. Unternehmen, die Milliarden an jährlichen Einnahmen verarbeiten, könnten dasselbe tun und potenziell 2 % zu ihrem Gewinn hinzufügen.
• Potenzieller Nutzen: Schnellere, günstigere globale Zahlungen sowie eine neue Welle von Stablecoin-basierten Finanzprodukten.
• Worauf zu achten ist: Unternehmen benötigen neue Wege zur Verwaltung von Betrugsschutz, Identitätsprüfung und Rückerstattungen – Aufgaben, die zuvor von Kreditkartenanbietern übernommen wurden.

6. Staatsanleihen auf der Blockchain​

Wichtige Erkenntnis: Regierungen, die On-Chain-Anleihen erforschen, könnten zinstragende digitale Assets schaffen, die ohne die Datenschutzprobleme einer digitalen Zentralbankwährung funktionieren.

• Was es bedeutet: On-Chain-Anleihen könnten als hochwertige Sicherheiten in DeFi dienen und es ermöglichen, Staatsschulden nahtlos in dezentrale Kreditprotokolle zu integrieren.
• Potenzieller Nutzen: Größere Transparenz, potenziell niedrigere Emissionskosten und ein demokratisierterer Anleihemarkt.
• Worauf zu achten ist: Skeptische Regulierungsbehörden und potenzielle Trägheit bei großen Institutionen. Bestehende Abwicklungssysteme werden nicht so leicht verschwinden.

7. „DUNA“ – Das rechtliche Rückgrat für DAOs​

Wichtige Erkenntnis: Wyoming hat eine neue Kategorie namens „dezentraler nicht eingetragener gemeinnütziger Verein“ (DUNA) eingeführt, die DAOs in den USA rechtliche Anerkennung verschaffen soll.

• Was es bedeutet: DAOs können nun Eigentum halten, Verträge unterzeichnen und die Haftung von Token-Inhabern begrenzen. Dies öffnet die Tür für eine breitere Akzeptanz und echte kommerzielle Aktivitäten.
• Potenzieller Nutzen: Wenn andere Staaten Wyomings Beispiel folgen (wie sie es bei LLCs taten), werden DAOs zu normalen Geschäftseinheiten werden.
• Worauf zu achten ist: Die öffentliche Wahrnehmung darüber, was DAOs tun, ist immer noch unklar. Sie benötigen eine Erfolgsbilanz erfolgreicher Projekte, die sich in realen Vorteilen niederschlagen.

8. Liquide Demokratie in der physischen Welt​

Wichtige Erkenntnis: Blockchain-basierte Governance-Experimente könnten sich von Online-DAO-Communities auf lokale Wahlen ausweiten. Wähler könnten ihre Stimmen delegieren oder direkt abstimmen – „liquide Demokratie“.

• Was es bedeutet: Flexiblere Vertretung. Sie können wählen, ob Sie über bestimmte Themen abstimmen oder diese Verantwortung jemandem übertragen, dem Sie vertrauen.
• Potenzieller Nutzen: Potenziell engagiertere Bürger und eine dynamischere Politikgestaltung.
• Worauf zu achten ist: Sicherheitsbedenken, technische Kenntnisse und allgemeine Skepsis gegenüber der Vermischung von Blockchain mit offiziellen Wahlen.

9. Auf bestehender Infrastruktur aufbauen (statt sie neu zu erfinden)​

Wichtige Erkenntnis: Startups verbringen oft Zeit damit, Basisschicht-Technologien (Konsensprotokolle, Programmiersprachen) neu zu erfinden, anstatt sich auf die Produkt-Markt-Passung zu konzentrieren. Im Jahr 2025 werden sie häufiger auf vorgefertigte Komponenten zurückgreifen.

• Was es bedeutet: Schnellere Markteinführung, zuverlässigere Systeme und größere Komponierbarkeit.
• Potenzieller Nutzen: Weniger Zeitverschwendung beim Aufbau einer neuen Blockchain von Grund auf; mehr Zeit für die Lösung des Benutzerproblems, das Sie angehen.
• Worauf zu achten ist: Es ist verlockend, sich für Leistungssteigerungen zu stark zu spezialisieren. Aber spezialisierte Sprachen oder Konsensschichten können einen höheren Overhead für Entwickler verursachen.

10. Benutzererfahrung zuerst, Infrastruktur an zweiter Stelle​

Wichtige Erkenntnis: Krypto muss die „Kabel verstecken“. Wir zwingen Verbraucher nicht, SMTP zu lernen, um E-Mails zu senden – warum sollten wir sie also zwingen, „EIPs“ oder „Rollups“ zu lernen?

• Was es bedeutet: Produktteams werden die technischen Grundlagen wählen, die eine großartige Benutzererfahrung ermöglichen, nicht umgekehrt.
• Potenzieller Nutzen: Ein großer Sprung bei der Benutzerintegration, der Reibung und Fachjargon reduziert.
• Worauf zu achten ist: „Baue es, und sie werden kommen“ funktioniert nur, wenn Sie die Erfahrung wirklich perfektionieren. Marketing-Jargon über „einfache Krypto-UX“ bedeutet nichts, wenn die Leute immer noch gezwungen sind, private Schlüssel zu verwalten oder obskure Akronyme auswendig zu lernen.

11. Kryptos eigene App Stores entstehen​

Wichtige Erkenntnis: Vom World App Marktplatz von Worldcoin bis zum dApp Store von Solana bieten krypto-freundliche Plattformen Distribution und Entdeckung frei von der Gatekeeping von Apple oder Google.

• Was es bedeutet: Wenn Sie eine dezentrale Anwendung entwickeln, können Sie Benutzer erreichen, ohne Angst vor plötzlichem Deplatforming haben zu müssen.
• Potenzieller Nutzen: Zehntausende (oder Hunderttausende) neuer Benutzer, die Ihre dApp innerhalb von Tagen entdecken, anstatt in der Flut zentralisierter App Stores verloren zu gehen.
• Worauf zu achten ist: Diese Stores benötigen eine ausreichende Nutzerbasis und Dynamik, um mit Apple und Google zu konkurrieren. Das ist eine große Hürde. Hardware-Anbindungen (wie spezialisierte Krypto-Telefone) könnten helfen.

12. Tokenisierung „unkonventioneller“ Assets​

Wichtige Erkenntnis: Wenn die Blockchain-Infrastruktur reift und die Gebühren sinken, wird die Tokenisierung von allem, von biometrischen Daten bis hin zu Kuriositäten der realen Welt, praktikabler.

• Was es bedeutet: Ein „Long Tail“ einzigartiger Assets kann fraktionalisiert und global gehandelt werden. Menschen könnten sogar persönliche Daten auf kontrollierte, zustimmungsbasierte Weise monetarisieren.
• Potenzieller Nutzen: Massive neue Märkte für ansonsten „festgelegte“ Assets sowie interessante neue Datenpools, die KI nutzen kann.
• Worauf zu achten ist: Datenschutzfallen und ethische Stolpersteine. Nur weil man etwas tokenisieren kann, heißt das nicht, dass man es sollte.

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Der A16Z-Ausblick 2025 zeigt einen Krypto-Sektor, der nach breiterer Akzeptanz, verantwortungsvollerer Governance und tieferer Integration mit KI strebt. Wo frühere Zyklen von Spekulation oder Hype geprägt waren, dreht sich diese Vision um den Nutzen: Stablecoins, die Händlern 2 % bei jedem Latte sparen, KI-Chatbots, die ihre eigenen Geschäfte betreiben, lokale Regierungen, die mit liquider Demokratie experimentieren.

Doch das Ausführungsrisiko lauert. Regulierungsbehörden weltweit bleiben zurückhaltend, und die Benutzererfahrung ist für den Mainstream immer noch zu unübersichtlich. 2025 könnte das Jahr sein, in dem Krypto und KI endlich „erwachsen werden“, oder es könnte ein Zwischenschritt sein – alles hängt davon ab, ob Teams echte Produkte liefern können, die die Menschen lieben, und nicht nur Protokolle für die Kenner.