Top 5 KI-Coins: Diese Krypto-Projekte sollte man im Auge behalten

Der Hype um künstliche Intelligenz (KI) macht auch vor dem Krypto-Space nicht Halt. Mittlerweile gibt es eine Reihe von Krypto-Projekten, die Blockchain-Technologie und KI kombinieren – sogenannte KI-Coins. Die Projekte versuchen, die robusten und transparenten Eigenschaften der Blockchain-Technologie mit der leistungsstarken Datenverarbeitung und der Lernfähigkeit künstlicher Intelligenz in Einklang zu bringen. Welches Investment-Potenzial bieten KI-Coins? Wir haben uns The Graph, Fetch.ai und Co. angeschaut – im Folgenden die Chancen und Risiken der Token. KI trifft Blockchain: ein Duett mit Potenzial Die Blockchain ermöglicht das sicherere und unveränderliche Speichern von Daten, was eine solide Grundlage für KI-Algorithmen darstellt. Diese benötigen nämlich derartige Daten, um effizient zu lernen und fundierte Analysen durchzuführen. Beispielsweise könnte in einem dezentralisierten Gesundheitsdatennetzwerk eine Blockchain die Authentizität von Patientendaten gewährleisten, während künstliche Intelligenz auf diese Daten zugreift, um präzise Diagnosen und passend Behandlungsempfehlungen abzugeben. Darüber hinaus können durch Smart Contracts automatisierte und selbstausführende Vereinbarungen geschaffen werden, die, wenn sie mit KI kombiniert werden, intelligente Entscheidungen in Echtzeit treffen können. Dadruch könnten in einem Supply-Chain-Netzwerk autonome KI-Programme Bestellungen basierend auf Echtzeit-Daten automatisch auslösen, sobald die Lagerbestände unter ein bestimmtes Niveau fallen. Eine Blockchain könnte dabei als eine vertrauenswürdige und sichere Grundlage dienen, auf der derartige Transaktionen transparent und nachvollziehbar abgebildet werden. Diese Synergie ermöglicht es, sowohl die Transparenz und Sicherheit der Blockchain als auch die Intelligenz und Automatisierungsfähigkeiten der KI zu nutzen, um robustere, effizientere und transparentere Systeme zu schaffen. Welches Potenzial haben KI-Coins? KI-Coins fungieren als Finanzierungsmechanismus und Anreizsystem in dezentralisierten KI-Projekten. Sie ermöglichen den Zugang zu speziellen Dienstleistungen der Plattform und fördern eine Token-basierte Ökonomie, die den Wertefluss innerhalb der KI-Ökosysteme erleichtert. Doch haben diese Coins wirklich einen sinnvollen Use Case oder ist alles nur heiße Luft? Wir haben fünf Projekte unter die Lupe genommen und erklären euch, wie deren Anwendungsfälle in der Praxis aussehen. 1. The Graph (GRT): Die Brücke zwischen Daten und Blockchain The Graph ist ähnlich wie Chainlink ein Orakel-Protokoll, das die Indizierung und Abfrage von Daten auf Blockchains und aus der echten Welt erleichtert. Das Projekt ermöglicht das effiziente Abrufen und Nutzen derartiger Daten durch intelligente Indizierung und Abfragefunktionen. Die Folgen dieser Funktionen sind weitreichend. Mit The Graph können KI-Entwickler auf eine breite Palette von Daten zugreifen, die in verschiedenen Blockchains gespeichert sind oder aus der echten Welt stammen, um dezentrale Anwendungen zu programmieren. Praktischer Anwendungsfall: Nehmen wir an, ein Entwickler möchte eine dezentrale Anwendung (dApp) erstellen, die Nutzern ermöglicht, die neuesten Aktienkurse oder Zinssätze in Echtzeit zu sehen und Token zu kaufen, die an den Kurs dieser Aktien gebunden sind. The Graph ermöglicht Entwicklern, eine Abfrage zu erstellen, die automatisch die benötigten Daten aus den entsprechenden Quellen extrahiert und sie an die Smart Contracts einer dezentralen Anwendung weiterleitet. 2. Akash Network (AKT): Die Supercloud für KI-Anwendungen Akash Network stellt Rechenkapazität für diverse Aufgaben bereit, einschließlich des Trainings von Künstlicher Intelligenz. Insbesondere KI-Anwendungen können hier ihre Modelle trainieren. Dabei ist keine Abhängigkeit von zentralen Cloud-Anbietern wie Amazon oder Microsoft notwendig. Der Vorteil dabei ist, dass die Nutzung von Rechenressourcen in einer dezentralisierten Umgebung nicht nur die Kosten für Entwickler senken, sondern auch die Sicherheit, Unabhängigkeit und Privatsphäre ihrer Anwendungen erhöhen können. In den letzten Monaten verzeichnete Akash ein beachtliches Wachstum und gehört nun zu den wenigen Anbietern, die hochspezialisierte Chipsets wie die NVIDIA H100s, A100s und V100s zur Verfügung stellen. CPU-Kapazität des Akash Network im zeitlichen Verlauf. Quelle: Cloudmos.io Praktischer Anwendungsfall: Ein Start-up, das eine KI-basierte Bilderkennungssoftware entwickelt hat, benötigt Rechenressourcen, um sein Modell zu trainieren. Statt teure Rechenleistung von zentralisierten Cloud-Anbietern zu mieten, könnte das Start-up das Akash Network nutzen, um auf günstige, dezentrale Cloud-Ressourcen zuzugreifen. 3. Render Network (RNDR): Rendering und KI in der Cloud Render Network ist ähnlich wie Akash Network ein Krypto-Projekt, dass sich auf das Bereitstellen von CPU-Rechenleistung spezialisiert. Im Gegensatz zum Akash Network, das eine breitere Anwendung findet, fokussiert das Render Network auf die spezielle GPU-Leistung, die für Rendering und KI-Training benötigt wird. Beide Netzwerke bieten unterschiedliche Lösungen und adressieren verschiedene Aspekte des dezentralisierten Cloud-Computings. Render richtet sich somit vorwiegend an digitale Künstler und KI-Entwickler, die Dinge in einer dezentralen Umgebung rendern möchten. Rendering ist essenziell, um aus Modellen Grafiken oder Animationen zu erzeugen, etwa für Videospiele oder animierte Filme. Praktischer Anwendungsfall: Ein freiberuflicher 3D-Künstler möchte ein komplexes 3D-Modell rendern, hat aber keinen Zugang zu einer leistungsstarken GPU. Durch das Render Network könnte er auf dezentralisierte GPU-Ressourcen zugreifen und sein Projekt fristgerecht und kostengünstig fertigstellen. 4. SingularityNET (AGIX): Der Marktplatz für KI-Dienste SingularityNET ermöglicht den Kauf und Verkauf von KI-Diensten über eine dezentrale Plattform. Angenommen, es wird eine spezielle KI-Lösung für eine Firma benötigt. Anstatt diese von Grund auf neu zu entwickeln, kann auf SingularityNET die benötigte KI-Dienstleistung erworben oder eine eigene KI-Dienstleistung anderen zur Verfügung gestellt und monetarisiert werden. Praktischer Anwendungsfall: Ein kleines Unternehmen benötigt eine KI-Lösung für die Kundenbetreuung. Anstatt eine eigene Lösung zu entwickeln, könnte es auf SingularityNET zurückgreifen und einen bereits vorhandenen KI-Dienst erwerben, der seinen Anforderungen entspricht. 5. Fetch.ai (FET): Autonome AI-Programme für die digitale Wirtschaft Fetch.ai integriert autonome KI-Programme in Blockchain-Netzwerke. Durch die Kombination von Blockchain und KI ermöglicht Fetch.ai die Entstehung eines Netzwerks autonomer KI-Programme, die verschiedene Aufgaben für ihre Nutzer ausführen können. Benutzer von Fetch.ai können KI-Programme erstellen und monetarisieren, die im Namen von Einzelpersonen, Organisationen, Geräten und Diensten handeln. Praktischer Anwendungsfall: Ein Nutzer sucht ein günstiges Flugticket. Er hat jedoch keine Zeit für ständige Preischecks. Ein autonomes KI-Programm auf Fetch.ai überwacht die Preise. Es bucht das Ticket, sobald der Preis auf ein gewünschtes Niveau fällt. Eine Kombination aus KI und Blockchain-Technologie birgt zweifellos ein enormes Potenzial. Sie eröffnet neue Horizonte für Innovationen und könnte in Zukunft eine dezentrale Alternative zu zentralisierten Diensten wie ChatGPT darstellen. Außerdem erwähnenswert: Die meisten KI-Krypto-Projekte sind derzeit vorrangig Infrastruktur-Protokolle. Das bedeutet, sie stellen einem künftigen KI-Ökosystem Daten, Rechenleistung und Marktplätze zu Verfügung, auf denen dann KI-Applikationen aufbauen können. Risiken bei Investments in KI-Coins Obwohl die Fusion von künstlicher Intelligenz und Blockchain erhebliche Potenziale birgt, gehen auch Risiken mit ihr einher. Besonders bei der Wertbeständigkeit der Krypto-Token dieser Projekte. In der Krypto-Szene ist die Einführung eigener Tokens gängig. Doch ihre Nachhaltigkeit und ihre Wertentwicklung sind oft ungewiss. Hier sind vor allem die Tokenomics kritisch zu betrachten. Diese ökonomischen Modelle regulieren den Wert und die Nachfrage eines Tokens im Ökosystem. Viele Projekte tun sich schwer, ein tragfähiges Tokenomics-Modell zu etablieren. Die Frage nach der Notwendigkeit eines eigenen Tokens für die Funktionalität und den Erfolg eines KI-Blockchain-Projekts bleibt offen. Es ist möglich, dass einige der angebotenen Dienste und Funktionen auch ohne einen nativen Token effektiv umgesetzt werden könnten. Darüber hinaus bleibt die Frage der Investition in diese Tokens ein hochspekulatives Unterfangen, das von vielen Faktoren beeinflusst wird, einschließlich der allgemeinen Akzeptanz der Plattform, der Konkurrenz durch andere Projekte und der Entwicklung regulatorischer Rahmenbedingungen.

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