Dezentralisierte KI ist kein Feinschliff für die Cloud, sie ist ein Jailbreak. Verbinde untätige GPUs weltweit, senke die Kosten um das 10-fache, beseitige Einzelpunktfehler. Intelligenz sollte sich so skalieren wie Bitcoin: genehmigungsfrei, grenzenlos, unaufhaltbar.

DeAI könnte der größte Anwendungsfall + Marktchance sein, die unsere Branche bisher gesehen hat. Wir sprechen hier von Billionen. Warum? Dezentralisierte Infrastruktur ist in so vielen Schichten des KI-Stacks wichtig: - Wirtschaftliche Anreizsysteme für Beiträge zur Open-Source-KI-Entwicklung, z.B. Optimierung von Modellen in offenen Innovationsnetzwerken wie Bittensor oder @tigfoundation oder Bereitstellung (nachvollziehbarer) Daten für Trainings-/Feinabstimmungsdatensätze auf @OpenledgerHQ. - Verifizierbare Inferenz zur Schaffung echter Verantwortlichkeit, Bekämpfung von Halluzinationen und Ermöglichung agentischer Systeme mit vollständig prüfbarer On-Chain-Rückverfolgbarkeit mit Lösungen, die von speziell entwickelten Netzwerken wie @Mira_Network bis hin zu @OpacityNetwork's zkTLS oder @wardenprotocol's Werkzeugen reichen, um Apps zu erstellen, die verifizierbare KI-Modelle nutzen, unter anderem. - Dezentralisierte Trainingsinfrastruktur, die es ermöglicht, große Open-Source-Modelle kollektiv zu trainieren, was genau das ist, wofür Bittensor und @tigfoundation gebaut wurden, ebenso wie @AlloraNetwork (eng auf prädiktive Intelligenz fokussiert) oder spezialisierte Subnetze auf Bittensor wie @tplr_ai, das bereits zu Templar I geführt hat. - MPC-basierte private Compute-Netzwerke, die vertrauliches Modelltraining & Inferenz ermöglichen, wie @nillionnetwork, @ArciumHQ oder @LitProtocol, sind entscheidende Ermöglicher für alle KI-gesteuerten Anwendungsfälle, die sensible/persönliche Daten aus Sektoren wie Gesundheitswesen, Versicherungen und Finanzen oder sogar (verschiedene Formen von) personalisierten KI-Begleitern beinhalten. - Dezentralisierte GPU-Netzwerke wie @ionet, die eine geo-verteilte Clusterung von ansonsten ungenutzten GPUs weltweit ermöglichen, demokratisieren den Zugang zu Rechenleistung und verbessern die Effizienz bei der Ressourcenzuteilung, indem sie nicht nur eine kostengünstige Alternative zu zentralisierten Anbietern bieten, sondern aktiv das globale GPU-Engpassproblem angehen und die Tatsache, dass die GPU-Produktion mit der schnell wachsenden Nachfrage nicht Schritt halten kann. - Benutzerbesessene Open-Source-KI-Modelle sind wichtig, und Eigentum + Governance über den gesamten Stack, aber insbesondere auf Modellebene, sollten ein zentrales öffentliches Interesse sein, angesichts der Bedeutung und der zunehmenden Dominanz, die KI in unserem Leben zeigt. Im zentralisierten KI-Paradigma sind Sie das Produkt, während Unternehmensgiganten, die geschlossene Modelle entwickeln und Ihre Daten hinter ihren Unternehmensmauern horten, immer mächtiger werden. In der Zwischenzeit sind alle Benutzer und Integratoren Änderungen unterworfen, die die kontrollierende Entität auf dem Modell implementieren möchte. Um Manipulationen zu vermeiden, Sicherheit zu gewährleisten und die Leistung zu maximieren, wird es zunehmend wichtig sein, einerseits leistungsstarke, offene und demokratisch verwaltete Modelle und andererseits kleine, spezialisierte Modelle, die aus offenen Basis-Modellen für verschiedene Anwendungsfälle abgeleitet sind, zu haben. Beides wird durch Krypto möglich. Sicherlich ein sehr breiter Punkt, aber dennoch erwähnenswert ist hier @NEARProtocol für seine Bemühungen im Bereich der benutzerbesessenen KI (insbesondere mit @near_ai, aber auch angesichts der Bemühungen, das größte Open-Source-LLM auf dem Markt zu entwickeln) oder @OpenledgerHQ für die Ermöglichung (no-code) Feinabstimmung von Open-Source-KI-Modellen auf nachvollziehbaren und verifizierbaren Datensätzen. - Öffentliche Blockchains bieten die deterministische, programmierbare, finanzielle Infrastruktur, damit KI-Agenten an wirtschaftlichen Aktivitäten teilnehmen und gedeihen können. Während Agenten in der "realen Welt" sich nicht für eine Kreditkarte anmelden können und möglicherweise Tage auf eine Banküberweisung warten müssen (vorausgesetzt, sie können auf ein Konto zugreifen), bietet DeFi ein riesiges Ökosystem finanzieller Primitiven, die Agenten nutzen können, wenn sie eine Wallet zur Verfügung haben. Angesichts seiner Positionierung als KI-native Blockchain ist es erneut erwähnenswert, @NEARProtocol, das aufgrund seiner nativ kettenabstrakten Konten, NEAR-Intents, seiner niedrigen Kosten/hohen Leistung und einer Vielzahl von umgebenden Infrastrukturen/Werkzeugen für KI-Entwickler in einer großartigen Position ist, um viele agentische Aktivitäten zu erfassen. - VLAs (Vision-Language-Action-Modelle) fehlen ein Langchain-ähnliches Framework, das autonome Betreiber befähigt, komplexe Aufgaben auszuführen, die von desktopbasierten Workflow-Automatisierungen bis hin zu KI-gesteuerten Spielbegleitern oder sogar der nahtlosen Bedienung von Robotersystemen innerhalb komplexer Umgebungen (denken Sie an eine Fabrik) in vollständig nachvollziehbarer und verifizierbarer Weise reichen. Doch genau das baut @codecopenflow auf, mit einem integrierten, tokenisierten Marktplatz für Betreiber, no-code VLA-Training und intelligenter Compute-Aggregation aus dezentralen Netzwerken, die Entwicklern nahtlose Werkzeuge und Rechenzugang bieten. In der Zwischenzeit kann jeder Workflow-Schritt von Betreibern (die auch auf privater und/oder proprietärer Infrastruktur laufen können) optional auf Solana aufgezeichnet werden, um vollständige Verifizierbarkeit mit einer prüfbaren On-Chain-Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Absolut riesig, meiner Meinung nach, und ein entscheidender Ermöglicher in verschiedenen Sektoren, die VLAs nutzen (die bald das gleiche Maß an Prominenz erreichen werden, das LLMs bereits erreicht haben). Sicherlich gibt es noch mehr, aber ich denke, das oben Genannte zeigt bereits ziemlich beeindruckend, warum und wie DeAI in einem Markt von Bedeutung ist, der Billionen wert sein wird, während das Wachstum in der breiteren KI-Industrie weiterhin schnell beschleunigt.