Dezentrales KI-Training à la Bittensor hat es auf den Radar der Frontier-Labs geschafft. In seinem Newsletter “Import AI” griff Jack Clark, Co-Founder von Anthropic und ehemaliger Policy Director bei OpenAI, kürzlich eine Analyse von Epoch AI auf.
Die Zahlen: Dezentrale Trainingsläufe wachsen mit 20-facher Rate pro Jahr, verglichen mit fünffachem Wachstum bei zentralisierten Frontier-Modellen wie GPT oder Claude. Seit 2020 hat sich die Rechenleistung dezentraler Projekte um den Faktor 600.000 erhöht.
Bittensor auf den Weg in den KI-Olymp?
Klingt nach Aufholjagd. Die Realität ist leider etwas nüchterner. Aktuelle dezentrale Runs sind noch etwa 1.000-mal kleiner als Frontier-Modelle. Templar, nach eigenen Angaben das größte aktive dezentrale Trainingsnetzwerk und betrieben vom Bittensor-Subnet Covenant AI, erreicht laut Epoch etwa 300-mal weniger Durchsatz als heutige Frontier-Rechenzentren. “Obwohl technisch machbar, erfordert es enorme Ressourcen, zur Frontier aufzuschließen”, schreiben die Forscher.
Was bleibt also? Ein asymmetrisches Szenario. Dezentrales Training wird die großen Labs wohl nicht morgen einholen. Aber die Wachstumsraten deuten darauf hin, dass die Lücke schrumpft.
Clark selbst argumentiert, dezentrales Training sei eine “political technology”: eine Möglichkeit für Akteure außerhalb von Big Tech, am KI-Rennen teilzunehmen. Für TAO-Investoren übersetzt sich das in eine Long-Term-These. Wer glaubt, dass dezentrale Infrastruktur in fünf Jahren relevant wird, positioniert sich jetzt. Wer kurzfristigere Katalysatoren sucht, muss vielleicht woanders hinschauen.
Post-Halving: Darwinismus per Protokoll
Bittensor hat im Dezember 2025 sein erstes Halving durchlaufen. Die täglichen TAO-Emissionen sanken von 7.200 auf 3.600 Token. Für TAO selbst ist die Mechanik Bitcoin-artig simpel: weniger Angebot, potenziell steigende Nachfrage.
Für die Subnets – spezialisierte Netzwerke innerhalb von Bittensor, die jeweils eigene Alpha-Tokens ausgeben – sieht die Rechnung komplizierter aus. Seit dem TaoFlow-Upgrade hängen Emissionen nicht mehr am Tokenpreis, sondern an Netto-Kapitalzuflüssen. Nur Subnets mit positiven Zuflüssen erhalten überhaupt Emissionen. Wer Kapital verliert, geht leer aus.
Das Halving verschärft diesen Selektionsdruck. Weniger TAO im System bedeutet dünnere Liquidität in den Subnet-Pools, höhere Volatilität und eine steigende Hürde für Neulinge. Was bleibt, sind Netzwerke mit echter Nutzung und konsistenten Zuflüssen.
Die Emissionen konzentrieren sich bereits auf die Top-Performer: Chutes, Ridges, Vanta, Templar – überwiegend Compute- und Inferenz-Anbieter. In der vergangenen Woche legten Bittensor-Subnets im Schnitt um 30 Prozent zu, getrieben von der TAO-Erholung und dem Post-Halving-Angebotsschock. Die Zahl der Subnets hat sich 2025 von 64 auf 128 verdoppelt, die kombinierte Marktkapitalisierung liegt mittlerweile über einer Milliarde US-Dollar.
Subnets liefern
Die spannende Frage: Welche Subnets überleben diesen Filter – und welche liefern bereits?
Grayscale hat in einem aktuellen Research-Report einige hervorgehoben. Chutes, ein Subnet für serverlose Inferenz, rangiert laut dem Vermögensverwalter mittlerweile als führender Inferenz-Anbieter auf OpenRouter – vor zentralisierten Konkurrenten. Ridges, spezialisiert auf Agentenentwicklung, soll einen Agenten produziert haben, der Anthropics Claude 4 in Benchmark-Coding-Tests übertrifft.
Konkreter wird es bei Synthdata, einem Subnet des Layer-2-Projekts Mode. Das Netzwerk modelliert Preisbewegungen über Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Miner generieren tausende mögliche Preispfade, Validatoren bewerten im Nachhinein, wie akkurat die Unsicherheit modelliert wurde. Kein einzelnes Modell, sondern ein offener Wettbewerb um die beste Vorhersage.
Der Proof of Concept läuft öffentlich auf Polymarket. Synthdata handelt dort den stündlichen Bitcoin-Up/Down-Markt, indem es Diskrepanzen zwischen eigenen Wahrscheinlichkeiten und Marktpreisen ausnutzt. Das Ergebnis: aus 3.000 US-Dollar wurden 73.000 US-Dollar. Natürlich bleiben Fragen. Die Sample Size ist begrenzt und was in einem Marktregime funktioniert, kann im nächsten scheitern.
Japan öffnet die Tür
Parallel zur technischen Reifung kommt institutionelle Legitimierung. Binance Japan hat TAO vor wenigen Tagen gelistet – als eines von weniger als 40 Assets, die den regulatorischen Filter passieren. Japan gilt als einer der restriktivsten Krypto-Märkte weltweit. Was dort zugelassen wird, durchläuft einen anspruchsvollen regulatorischen Test.
Für das Bittensor-Ökosystem bedeutet das mehr als einen neuen Handelsplatz. Der japanische Markt bevorzugt Spot-Volumen, niedrigere Hebelwirkung und geduldiges Kapital – ein Profil, das tiefere Liquidität und resilientere Halter unterstützt.
Investment-Perspektive
TAO handelt derweil bei einer Marktkapitalisierung von rund 2,8 Milliarden US-Dollar. Die Investment-These hängt davon ab, welchen Zeithorizont man anlegt.
Kurzfristig wirken Post-Halving-Dynamik, Subnet-Traktion bei den Top-Performern und das Japan-Listing als Katalysatoren. Die Konzentration der Emissionen auf funktionierende Subnets könnte einen positiven Flywheel-Effekt auslösen: Bessere Netzwerke ziehen mehr Kapital an, mehr Kapital bedeutet mehr Emissionen, mehr Emissionen ermöglichen bessere Entwicklung.
Langfristig bleibt die Frage, ob dezentrales KI-Training jemals relevant wird. Die Epoch-Daten zeigen: Der Abstand zum Frontier ist gewaltig, aber er schrumpft. Wer an die Aufholjagd glaubt, findet in TAO eine exzellente Chance. Wer skeptisch bleibt, sieht ein Protokoll, das sich erst noch beweisen muss – auch wenn einzelne Subnets bereits überraschende Erfolge liefern.
Quellen
