KI und Blockchain werden zunehmend verknüpft: KI liefert intelligentere Automatisierung und Erkenntnisse, während Blockchain Transparenz, Anreize und Dezentralisierung hinzufügt. Nachfolgend stellen wir fünf führende, KI-fokussierte Krypto-Projekte nach Marktkapitalisierung (August 2024) vor und erklären, wie jedes KI in seine Plattform integriert.
Marktkapitalisierung: $4.68 billion (as of August 2024).
NEAR ist eine Layer-1-Blockchain, die dafür gebaut wurde, hohe Transaktionsvolumina zu bewältigen, ohne die Staus zu erzeugen, die bei einigen älteren Netzwerken auftreten. Sie nutzt Sharding, um Arbeit über Validatoren zu verteilen, sodass die Kette viele Transaktionen parallel verarbeiten kann und damit eine praktische Basis für dezentrale Apps bietet.
NEAR nutzt KI, um das Netzwerkverhalten zu optimieren und Entwickler zu unterstützen. Machine-Learning-Modelle können helfen, Verkehrsprofile vorherzusagen, Ressourcen zuzuweisen und Latenzen zu reduzieren. Das Ökosystem experimentiert zudem mit KI-gestützten Entwicklerwerkzeugen, die die Erstellung und das Testen von Smart Contracts beschleunigen und damit die Hürde für das Bauen komplexer dApps senken.
Marktkapitalisierung: $3.64 billion (as of August 2024).
Der Internet Computer zielt darauf ab, komplette Webdienste direkt auf einem dezentralen Netzwerk zu hosten, anstatt auf Cloud-Anbieter angewiesen zu sein. Das ermöglicht Entwicklern, soziale Plattformen, Unternehmenssysteme, Spiele und mehr mit den Vorteilen verteilter Hosting-Modelle zu bauen.
Indem KI-Logik innerhalb von Smart Contracts und On-Chain-Diensten ausgeführt werden kann, ermöglicht Internet Computer DApps, automatisierte Entscheidungen zu treffen und rechenintensive Aufgaben ohne externe Server auszuführen. Anwendungsfälle umfassen automatisierte Handelsstrategien, Risikomanagement-Tools und andere Dienste, die von Echtzeit- und autonomer Entscheidungsfindung profitieren.
Marktkapitalisierung: $2.80 billion (as of August 2024).
Die ASI Alliance bringt mehrere Projekte zusammen, um dezentrale Forschung und Entwicklung hin zu leistungsfähigeren, allgemeinen KI-Systemen zu beschleunigen. Durch die Kombination autonomer Softwareagenten, Open-Source-KI-Initiativen und sicherer Datenfreigabe-Frameworks will die Alliance kooperative KI-Ökosysteme fördern.
Autonome Agenten, die von Machine Learning angetrieben werden, übernehmen Aufgaben wie das Aushandeln von Diensten, die Optimierung von Logistik und das Management von Ressourcen. Diese Agenten können on-chain miteinander interagieren und so einen Marktplatz für KI-gesteuerte Dienste und Daten schaffen, wobei offengelegte Tools und fairer Zugang betont werden.
Marktkapitalisierung: $2.04 billion (as of August 2024).
Render verbindet Kreative, die GPU-Compute für Rendering und Machine Learning benötigen, mit Einzelpersonen und Organisationen, die ungenutzte GPU-Kapazität haben. Die Plattform macht High-Performance-Grafik- und Rechenressourcen erschwinglicher und zugänglicher, indem sie Arbeit über viele Anbieter verteilt.
KI verbessert sowohl Matching- als auch Rendering-Workflows auf Render. Machine Learning hilft dabei, Aufgaben den besten verfügbaren GPUs zuzuweisen und Abschlusszeiten sowie Kosten zu optimieren. KI-Techniken werden auch direkt beim Rendering eingesetzt, z. B. für Upscaling, Textursynthese und die Beschleunigung von Echtzeiteffekten.
Marktkapitalisierung: $2.03 billion (as of August 2024).
Bittensor will ein globales, offenes neuronales Netzwerk schaffen, in dem Teilnehmende Rechenleistung und Daten beitragen, um gemeinsame Modelle zu trainieren. Anstatt zentraler Kontrolle werden die Beitragenden mit Token belohnt, basierend auf der Nützlichkeit ihrer Eingaben.
Das Protokoll koppelt Anreizmechaniken direkt an das Modelltraining. Beitragende (manchmal Miner genannt) führen KI-Workloads aus und liefern Daten, und das Netzwerk nutzt Bewertungsalgorithmen, um die Qualität der Beiträge zu beurteilen und Belohnungen zu verteilen. Dieses Modell fördert diverse Inputs und eine kontinuierliche Verbesserung gemeinsamer KI-Fähigkeiten.
Die Kombination von KI mit verteilten Ledgers kann die Abhängigkeit von zentralisierten Anbietern verringern, neue ökonomische Anreize für Daten- und Rechenteilen schaffen und KI-Dienste transparenter machen. Für Entwickler bedeuten sich daraus neue Optionen zum Erstellen adaptiver, sicherer und gemeinschaftsorientierter Anwendungen; für Nutzer kann es faireren Zugang und klarere Daten-Governance bedeuten.
Jedes Projekt in dieser Liste nähert sich KI unterschiedlich: Manche konzentrieren sich auf Infrastruktur, andere auf Marktplätze für Compute oder dezentrales Modelltraining. Ob Sie ein Entwickler sind, der neue Stacks erkundet, oder ein Beobachter, der Innovation verfolgt — diese Plattformen zeigen, wie KI und Blockchain sich ergänzen können, um neue Arten dezentraler Dienste zu ermöglichen.