Singapore / 6. Juni 2024 – In den letzten Jahren hat die rasche Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und Blockchain-Technologie den Bereich KI + Krypto zu einem Anziehungspunkt für Investitionen gemacht. Die dezentralisierte, transparente, energieeffiziente und anti-monopolistische Natur von Blockchain ergänzt die zentralisierten und undurchsichtigen Eigenschaften von KI-Systemen. Die Fusion dieser Technologien eröffnet beispiellose Chancen.
Laut Vitalik Buterin, Mitbegründer von Ethereum, lassen sich die Anwendungen der Kombination von KI und Blockchain in vier Kategorien einteilen: KI als Spieler, KI als Schnittstelle, KI als Regeln und KI als Ziel. Er schlägt vor, KIs Rolle im Krypto-Bereich mehr aus einer „Anwendungs“-Perspektive zu betrachten, einschließlich der Optimierung von Rechenleistung, Algorithmen und Daten.
Das HTX Research unterscheidet die Beteiligung von Kryptotechnologie anhand der Anwendungsebenen von KI, die in grundlegende, ausführende und anwendungsbezogene Schichten unterteilt werden können. Jede Ebene bietet Möglichkeiten, die es wert sind, erkundet zu werden. Zum Beispiel bietet die Technologie des Zero-Knowledge-Machine Learning (zkML), die Zero-Knowledge-Beweise und Blockchain-Technologie kombiniert, eine sichere, verifizierbare und transparente Lösung für das Verhalten von KI-Agenten. Darüber hinaus zeigt KI großes Potenzial in der Datenverarbeitung, der Entwicklung von automatisierten dezentralen Anwendungen (dApps) und der Sicherheit von On-Chain-Transaktionen in der ausführenden Schicht. In der Anwendungsebene spielen KI-gesteuerte Handelsbots, predictive Analytics-Tools und automatisierte Market Maker (AMM)-Liquiditätsmanagement eine entscheidende Rolle im dezentralen Finanzsektor (DeFi).
Dieser Artikel untersucht die Investitionsmöglichkeiten, bei denen KI auf Krypto trifft und konzentriert sich auf Innovationen und Entwicklungen in grundlegenden und anwendungsbezogenen Ebenen. Er analysiert auch die Aussichten und Herausforderungen der Kombination von KI und Blockchain aus mittel- und langfristiger Perspektive.
## Schlüsselmöglichkeiten im KI-Sektor
Blockchain und KI unterscheiden sich grundlegend in Bezug auf Zentralisierung, Transparenz, Energieverbrauch und Monopolisierung. Basierend auf diesem Prinzip und seiner Analyse hat Vitalik Anwendungen, die KI und Blockchain kombinieren, in vier Kategorien eingeteilt: KI als Spieler in einem Spiel, KI als Schnittstelle, KI als Regeln des Spiels und KI als Ziel des Spiels.
### Gründerlayer: zkML
Die zkML-Technologie kombiniert Zero-Knowledge-Beweise mit Blockchain, um eine sichere, verifizierbare und transparente Lösung zur Überwachung und Begrenzung des Verhaltens von KI-Agenten zu bieten. Zum Beispiel verwendet das Projekt Modulus Labs zkML, um Interessengruppen nachzuweisen, dass ihre KI bestimmte Aufgaben ausgeführt hat, während gleichzeitig der Schutz der Privatsphäre und Geschäftsgeheimnisse gewährleistet wird. Als Vermittler zwischen KI und Blockchain bietet zkML eine Lösung für den Datenschutz von KI-Modellen und Eingabedaten und gewährleistet die Nachprüfbarkeit des Inferenzprozesses. Es hat eine Methode entwickelt, die die Verwendung öffentlicher Modelle zur Überprüfung privater Daten oder die Verwendung öffentlicher Daten zur Überprüfung privater Modelle ermöglicht. Durch die Integration von maschinellem Lernen wird die Autonomie und Dynamik von Smart Contracts verbessert, da sie auf Echtzeit-On-Chain-Daten anstelle von statischen Regeln basieren. Diese Innovation macht Smart Contracts flexibler und ermöglicht es ihnen, sich an eine breitere Palette von Anwendungen anzupassen, selbst solche, die zum Zeitpunkt des Vertragsabschlusses nicht absehbar waren.
### Datenverarbeitung
Dieser Bereich umfasst Durchbrüche in der Ausführungsebene von KI, insbesondere in der Datenübertragung der Blockchain und den Entwicklungsstufen. Die Kombination von KI und On-Chain-Datenanalyse ermöglicht es, tiefgehende Einblicke in Blockchain-Daten zu gewinnen und mittels großer Sprachmodelle und Deep-Learning-Algorithmen mehr Erkenntnisse zu gewinnen. Das Projekt Web3 Analytics nutzt zum Beispiel KI zur Analyse von On-Chain-Daten, um Markttrends und Benutzerverhalten zu entdecken. Es hilft Benutzern, On-Chain-Transaktionen und Marktdynamik effektiver zu verstehen.
