Weiterleiten des Originaltitels: Wird die Entwicklung der Krypto-KI-Spur der Branche wie das Metaverse vor einigen Jahren sein?

Infolge der Veröffentlichung von OpenAIs Sora und des Finanzberichts von NVIDIA näherte sich der Marktwert von NVIDIA 2 Billionen Dollar, was zu einem Anstieg des Interesses an der KI-Branche in der Kryptobranche führte. Projekte wie WLD, AGIX, FET und andere haben eine beeindruckende Leistung gezeigt. Mit dem insgesamt steigenden Markt und der NVIDIA-KI-Konferenz erlebt die KI-Spur einen weiteren Anstieg.

Derzeit gibt es über hunderte von KI + Web3-Konzeptprojekten, die verschiedene Richtungen wie Infrastruktur, Daten, Rechenleistung usw. abdecken. Top-Institutionen wie a16z, Binance und andere haben begonnen, entsprechende Tracks zu verfolgen. KI + Web3 wird als neue Erzählung sicherlich durch diesen Bullenmarktzyklus laufen. Heute werfen wir einen einfachen Blick auf den KI-Track.

Ähnliche Trajektorie von KI + Web3 und dem Metaverse

Obwohl in der Kryptoindustrie neue Erzählungen aufkommen und jeder Bullenmarktzyklus anders ist, gibt es einige Ähnlichkeiten im Entwicklungsprozess. Beispielsweise handelt es sich bei der AI-Spur und der Metaverse-Spur um Produkte, die sich von Web2 zu Web3 erstrecken.

Das Metaverse gewann zunächst an Popularität, weil die erste Metaverse-Aktie, Roblox, sehr gefragt war, und dann breitete sich dieser Trend auf die Krypto-Industrie aus, was zur Entstehung des Konzepts einer Krypto-Version des Metaverse führte. Darüber hinaus erhielten die damit verbundenen Konzepte aufgrund von Facebooks Umbenennung in Meta umfassende Publicity, und die metaversebezogenen Konzepte in der Krypto-Industrie erreichten ebenfalls in dieser Umgebung ihren Höhepunkt.

In letzter Zeit wurde lange nicht mehr über metaversebezogene Konzepte diskutiert. Bei genauerer Betrachtung haben sich die Berichte über „die weltweit erste Metaverse-Aktie Roblox“ größtenteils negativ entwickelt, mit aufeinanderfolgenden Rückgängen nach der Notierung, 70 % des Umsatzes aus dem Marketing und einem Marktwertverlust von über 70 %. Da die erste Metaverse-Aktie nicht mehr beliebt ist, ist auch das Konzept des Metaversums in der Kryptobranche zu einem Ende gekommen.

Ob die weitere Entwicklung von metaversebezogenen Konzepten wieder Fahrt aufnehmen wird, bleibt abzuwarten, aber die Entwicklung des KI-Bereichs in der Kryptoindustrie ist bemerkenswert ähnlich. Die erste Welle der Begeisterung begann mit der Veröffentlichung von ChatGPT, begleitet von umfangreicher Medienberichterstattung, was dazu führte, dass die einzigen beiden KI-Projekte von BN in die Höhe schossen. Obwohl sie für ihre unzureichende Technologie kritisiert wurden, werden FET und AGIX immer genannt, wenn KI erwähnt wird. Die zweite Welle ist auf die kürzliche Veröffentlichung von OpenAIs Sora zurückzuführen, was zu einer weiteren Welle von KI-bezogenen Konzepten führt.

Man kann sehen, dass die aktuelle Entwicklung des Krypto-Sektors im Bereich künstliche Intelligenz immer noch stark von OpenAI abhängt, wobei die meisten Projekte noch im Konzeptstadium sind oder auf dem Erfolg anderer basieren und noch keine reife Umsetzung erreicht haben. Stell dir vor, OpenAI würde in Zukunft stagnieren oder zusammenbrechen. Wäre der Krypto-Sektor im Bereich künstliche Intelligenz dann immer noch so aktiv?

AI Track Klassifizierung

Derzeit konzentriert sich die Integration von KI + Web3 hauptsächlich auf Algorithmusmodelle, Daten und andere Richtungen, wie folgt:

• Dezentralisierte Rechenleistung (GPU)

Da KI-Modelle zunehmend komplexer werden, steigt der Bedarf an Rechenressourcen, insbesondere an leistungsstarker Hardware wie GPUs, rapide an. Aus der Sicht von KI lässt sich die Anwendung von Rechenleistung in zwei Richtungen einteilen: Inferenz und Training. Derzeit liegt der Fokus hauptsächlich auf der Inferenzrichtung, da sie relativ einfach ist und geringere Hardwareanforderungen hat. Die Entwicklung der Trainingsrichtung steht jedoch noch vor vielen Herausforderungen, da sie sich mit dem Design neuronaler Netzwerke integrieren und hohe Hardwareanforderungen erfüllen muss, was die Umsetzung sehr schwierig macht.

Die Kernidee dezentralisierter Rechensysteme besteht darin, den Besitzern von Rechenressourcen zu ermöglichen, ihre ungenutzten Ressourcen zu vermieten und sie auf einem Sekundärmarkt durch wettbewerbsfähige Preise und einfache Zugänglichkeit zu handeln. Das bedeutet, dass Teams Rechenressourcen bei Bedarf mieten können, während Ressourcenbesitzer ihre Ressourcen zu wettbewerbsfähigen Preisen vermieten können, wodurch die Markteffizienz verbessert und Probleme mit ungenutzten Ressourcen vermieden werden. Neben den wirtschaftlichen und effizienzsteigernden Vorteilen haben dezentralisierte Rechensysteme auch einen erheblichen Wert in Bezug auf Zensurresistenz.

Derzeit befinden sich die meisten Rechenleistungsprojekte in der Phase des Trendfolgens, sie propagieren lautstark Dezentralisierung, vernachlässigen jedoch die Ineffizienz dezentraler Netzwerke, wobei viele Projekte unter schwerwiegender Homogenität im Design leiden.

• zkML (Zero-Knowledge Machine Learning)

Da intelligente Verträge nur vordefinierte Ereignisse ausführen können, verursachen etwas komplexere Operationen unerschwinglich hohe Kosten oder sind unpraktisch. Die Integration von KI (wie maschinelles Lernen) in intelligente Verträge kann jedoch die Funktionalität, Sicherheit und Effizienz erhöhen und die Benutzererfahrung verbessern. Diese Integration birgt jedoch auch zusätzliche Risiken, da nicht garantiert werden kann, dass Modelle, die intelligente Verträge unterstützen, nicht angegriffen werden, und es schwierig ist, Probleme beim Modelltraining mit unzureichenden Daten zu bewältigen.

Maschinelles Lernen erfordert eine große Menge an Rechenressourcen, um komplexe Modelle auszuführen, was es teuer macht, KI-Modelle direkt innerhalb von Smart Contracts auszuführen. Um die hohen Kosten für die Ausführung von KI-Modellen innerhalb von Smart Contracts zu reduzieren, forschen einige Projekte zur Verwendung von zkML. zkML kann Berechnungen außerhalb der Kette durchführen und muss nur Nachweise der Verifikation auf der Kette einreichen. Dies kann den Bedarf an On-Chain-Berechnungen erheblich reduzieren, die Kosten senken und die Eigenschaft der Vertrauenslosigkeit aufrechterhalten. Dieser Ansatz ist besonders geeignet für Szenarien, die eine große Menge an Rechenressourcen erfordern, wie z.B. Yield-Optimierungsmodelle in DeFi-Protokollen.

• KI-Agenten

AI-Agenten sind Roboter, die eigenständig Aufgaben empfangen, verstehen und ausführen können, indem sie KI-Modelle nutzen, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. In der Kombination von KI und Kryptowährung spielen Agenten eine wichtige Rolle. Kryptowährung bietet eine erlaubnislose und vertrauenslose Zahlungsinfrastruktur, während Agenten diese Funktion nutzen können.

Nach Abschluss ihrer Ausbildung können Agenten über ihre eigenen digitalen Geldbörsen verfügen und direkt mit Smart Contracts interagieren. So kann beispielsweise ein einfacher Agent KI-Modelle nutzen, um im Internet nach Informationen zu suchen und basierend auf vorhergesagten Marktbedingungen zu handeln. Agenten können autonom Entscheidungen treffen und Transaktionen über Smart Contracts ausführen, ohne sich auf das Vertrauen Dritter verlassen zu müssen.

• KI-unterstützte DApps

KI-unterstützte DApps sind eine sehr verbreitete Richtung. Die weitreichende Anwendbarkeit von generativer KI ermöglicht es, dass sie über APIs zugänglich ist, wodurch verschiedene Anwendungen vereinfacht und intelligent gemacht werden, einschließlich Datenanalyseplattformen, Handelsrobotern, Blockchain-Enzyklopädien und mehr.

Darüber hinaus kann generative KI auch als Chatbots (wie Myshell) oder KI-Begleiter (wie Sleepless AI) fungieren und sogar virtuelle Charaktere (NPCs) in Blockchain-Spielen erstellen. Aufgrund der niedrigen technischen Hürden greifen jedoch viele Anwendungen einfach auf eine API zu und geben nach geringfügigen Anpassungen vor, KI-Projekte zu sein.

Repräsentatives Projekt

Derzeit gibt es mehrere starke Projekte in Überprüfung. Schließlich ist es in dieser Branche, in einer Umgebung, in der die Starken immer stark sind, immer noch zu schwierig für die meisten Investoren, Alpha-Renditen zu erzielen. Es ist nicht schlecht, Beta kontinuierlich zu erfassen. Darüber hinaus ist der KI-Bereich in letzter Zeit kurzfristig relativ heiß gelaufen, also seien Sie vorsichtig hinsichtlich des Risikos einer Korrektur.

• Worldcoin

Worldcoin ist ein von OpenAI-Mitbegründer Sam Altman gegründetes Projekt, um ein globales Identitäts- und Finanznetzwerk aufzubauen, das eine weitreichende Annahme auf der ganzen Welt erreicht. Im Mittelpunkt des Projekts steht die World ID, mit der Benutzer ihre Identität online verifizieren und gleichzeitig ihre Privatsphäre schützen können.

Das Ziel von Worldcoin ist es, einige der Probleme im bestehenden Finanzsystem zu lösen und Finanzdienstleistungen und Identitätsprüfungen für eine Milliarde Menschen weltweit bereitzustellen. Durch den Aufbau eines globalen Identitätsnetzwerks zielt es darauf ab, einen sicheren, zuverlässigen und die Privatsphäre wahrenden Weg zur Überprüfung der Identität einer Person bereitzustellen.

Für eine ausführliche Einführung in Worldcoin können Sie unseren vorherigen Artikel lesen „Der Gründer von OpenAI's WorldCoin geht live, und Vitalik Buterin veröffentlicht den vollständigen Artikel über seine Ansichten zur Iris-Erkennungsbeweis.”.

Mit dem kürzlichen Anstieg im KI-Bereich hat auch die Menge an Daten im Zusammenhang mit Krypto zugenommen. Laut offiziellen Berichten hat die Zahl der verifizierten World ID-Benutzer bis zum 21. Februar 3,5 Millionen überschritten, während die tägliche Nutzerzahl ihrer Flaggschiff-App World eine Million überschritten hat. Der Marktwert von WLD liegt nahe bei 1,2 Milliarden US-Dollar, mit einer vollständig verwässerten Marktkapitalisierung von 88 Milliarden US-Dollar. Krypto kann aus verschiedenen Aspekten, einschließlich ihres Hintergrunds, als perfektes Ziel für den KI-Bereich betrachtet werden, aber aufgrund ihrer erschreckenden vollständig verwässerten Marktkapitalisierung könnte sie die Mehrheit der Investoren abschrecken.

• Render

Render konzentriert sich darauf, den wachsenden Rechenbedarf in der Medienproduktion zu decken, insbesondere in Bereichen wie erweiterter Realität, virtueller Realität und KI-gestützten Medien. Durch die weltweite Vernetzung dezentraler Grafikprozessoren (GPUs) und den Austausch von Rechenleistung ermöglicht Render KI-Videorendering und trägt zur KI-Rechenleistung bei. Das Kernprodukt von Render ist die Integration von KI, die KI-bezogene Aufgaben unterstützt, um Künstlern bei der Erstellung von Assets zu helfen, digitale Kunstwerke zu optimieren und Managementfunktionen für groß angelegte Kunstsammlungen und Rendering-Workflows zu erweitern.

Render hat die Vision, einen dezentralen Rechenleistungspool aufzubauen, der die erstellte Rechenleistung mit Anwendungen verbindet, die sie benötigen. Die Unterstützer von Render umfassen Unternehmen wie Microsoft und Apple, die von ihrem Mutterunternehmen, OTOY, voll unterstützt werden. OTOY ist ein renommiertes Unternehmen auf dem Gebiet der Videorendering, das Videorendering-Technologiedienste für Top-Tech-Unternehmen wie Microsoft, Apple und Google bereitstellt.

• Fetch.AI

Fetch.AI ist eine offene Plattform, die entwickelt wurde, um KI-Anwendungen und -Dienste zu erstellen. Durch die Kombination von KI und Blockchain-Technologie bietet es den Benutzern eine innovative Möglichkeit, KI-Agenten für verschiedene Aufgaben und Transaktionen zu nutzen.

KI-Agenten sind Fetch.AI-Kernkomponenten; sie sind modulare Module, die in der Lage sind, spezifische Aufgaben auszuführen. Diese Agenten können autonom verbinden, suchen und handeln, mit anderen Agenten interagieren und dynamische Märkte schaffen. Durch die Integration mit diesen Agenten können traditionelle Produkte auf KI zugreifen, Geschäftsprozesse optimieren und neue Geschäftsmodelle schaffen. Ihr Ziel ist es, die Entwicklung der intelligenten Wirtschaft voranzutreiben, eine dezentralisierte digitale Wirtschaft zu erreichen und die Automatisierung und Effizienz verschiedener Prozesse zu verbessern.

• SingularityNET

SingularityNET ist eine dezentralisierte KI-Plattform und Marktplatz, die darauf ausgelegt ist, verschiedene KI-Tools und -Dienste miteinander zu verbinden und ihre Zusammenarbeit und Transaktionen zu erleichtern. Es bietet eine offene Plattform für KI-Agenten, um miteinander zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, während es den Benutzern auch einen bequemen Zugang und die Nutzung der KI-Technologie ermöglicht.

Auf der SingularityNET-Plattform können Benutzer Aufgaben an verschiedene KI-Agenten delegieren, indem sie Transaktionen, Zahlungsverhandlungen und Bewertungen durchführen. Diese dezentrale Struktur ermöglicht es den Agenten, frei miteinander zu kooperieren und zu konkurrieren, und bietet den Benutzern mehr Auswahlmöglichkeiten und hochwertige KI-Dienste.

SingularityNET zielt darauf ab, die Entwicklung und Anwendung der KI-Technologie zu fördern und ihre weitreichende Nutzung in verschiedenen Bereichen zu fördern. Durch die Schaffung einer offenen Plattform und eines Ökosystems verpflichtet es sich, die Interoperabilität von KI-Werkzeugen und -Diensten zu stärken und den Benutzern mehr Innovation und Bequemlichkeit zu bringen.

FET und AGIX werden oft zusammen diskutiert, da sie konsequent zusammen steigen und fallen. Wenn man den KI-Bereich erwähnt, wird BN in den Sinn kommen, obwohl sie von Fachleuten für ihre technischen Mängel kritisiert werden. Ihre frühen Vorteile hindern sie jedoch nicht daran, von jeder Welle des KI-Booms zu profitieren. Die Marktwerte beider Projekte nähern sich der 1-Milliarden-Dollar-Marke an.

• Bittensor

Bittensor ist ein Open-Source-Protokoll und ein auf Blockchain basierendes dezentrales maschinelles Lernnetzwerk, das darauf abzielt, KI zu demokratisieren, indem es eine Plattform für mehrere dezentrale Warenmärkte, auch bekannt als „Teilnetzwerke“, unter einem einzigen Token-System schafft. Die Mission von Bittensor besteht darin, ein Netzwerk zu etablieren, das mit großen KI-Superunternehmen wie OpenAI durch einzigartige Anreizmechanismen und fortschrittliche Teilnetzwerkarchitektur vergleichbar ist.

Das Bittensor-System kann als eine Maschine betrachtet werden, die KI-Fähigkeiten effizient auf die Blockchain überträgt. Das Netzwerk wird von zwei Schlüsselteilnehmern verwaltet: Minern und Validatoren. Miners reichen vortrainierte KI-Modelle im Netzwerk ein und erhalten Belohnungen für ihre Beiträge. Validators stellen die Gültigkeit und Genauigkeit der Modellausgaben sicher. Diese Konfiguration schafft eine Wettbewerbsumgebung, die Miner dazu anspornt, ihre Modelle kontinuierlich zu verbessern, um bessere Leistungen und mehr Belohnungen (in Form des nativen Tokens TAO) zu erzielen. Benutzer interagieren mit dem Netzwerk, indem sie Anfragen an Validators senden, die die Anfragen dann an Miner verteilen. Validators bewerten die Antworten von Minern und geben die am höchsten bewertete Antwort an den Benutzer zurück.

Bittensor trainiert keine Modelle, da das Modelltraining komplex und kostspielig ist. Stattdessen verlässt sich das Netzwerk auf dezentrale Trainingsmechanismen. Die Aufgabe der Validatoren besteht darin, die von den Minern generierten Modelle mithilfe spezifischer Datensätze zu bewerten und jedes Modell anhand spezifischer Kriterien wie Genauigkeit und Verlustfunktion zu bewerten. Diese dezentrale Bewertung gewährleistet die kontinuierliche Verbesserung der Modellleistung.

Laut Coingecko-Daten hat Bittensor derzeit eine Marktkapitalisierung von rund 3,6 Milliarden Dollar. Es hat sich letztes Jahr gut entwickelt, aufgrund seiner Präsenz sowohl in den PoW- als auch in den KI-Bereichen, aber die Gesamtliquidität ist relativ niedrig.

• Arkham

Arkham ist eine Krypto-Intelligenz-Analyseplattform, die detaillierte Daten und Analysen bereitstellt, indem sie Blockchain-Adressen mit realen Entitäten verbindet. Sie nutzt auch das Konzept der Token-Ökonomie, um eine Intelligenz-Handelsplattform zu schaffen, die es den Nutzern ermöglicht, Informationen über die Besitzer von Blockchain-Adressen zu kaufen und zu verkaufen. Sie verwendet einen KI-Algorithmus-Motor namens Ultra, um Blockchain-Adressen mit realen Entitäten zu verbinden, um Einzelpersonen und Unternehmen hinter den Blockchain-Aktivitäten aufzudecken und relevante Daten und Analysen bereitzustellen.

Sein Hauptprodukt, Profiler, bietet einen umfassenden Überblick über die Aktivitäten von Entitäten oder Adressen, einschließlich Transaktionshistorie, Beständen, Bilanzhistorie, Gewinn- und Verlustsituation, Nutzung der Handelsplattform und Top-Gegenparteien. Durch die Nutzung von Profiler können Benutzer detaillierte Informationen über die Aktivitäten von Entitäten abrufen und tiefere Analysen durchführen.

Sein Ziel ist es, Blockchain-Transaktionen systematisch zu analysieren und zu de-anonymisieren, eine dezentralisierte, intelligente Wirtschaft aufzubauen und Transparenz und Effizienz auf dem Kryptomarkt zu fördern. Es ist erwähnenswert, dass Sam Altman, Mitbegründer von OpenAI, einer der Investoren ist.

Zusammenfassung

Oben stehet eine Zusammenfassung des KI-Tracks. Als neue Erzählung dieser Runde, zusammen mit Unterstützung von Web2, ist es absehbar, dass der KI-Track zweifellos einen Platz in diesem Bullenmarkt einnehmen wird. Darüber hinaus ist es ratsam, sich auf den Fortschritt der KI in der Web2-Branche zu konzentrieren, da bedeutende Ereignisse in der Regel eine Verknüpfung zwischen Web2 und Web3 beinhalten.

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