In einem Online-Austausch mit dem Titel „Trench Talk“ versammelten sich mehrere Gäste, die sich intensiv mit KI, Spielen und Web3 beschäftigen, um aus verschiedenen Perspektiven zu diskutieren, wie die von KI (Artificial Intelligence) getriebene „Agentic Economy“ unsere Welt neu formen wird. In der Diskussion waren sowohl erfahrene Entwickler aus der traditionellen Spielebranche als auch Unternehmer und Investoren, die an der Spitze von KI und Web3 stehen. Durch ihre Beiträge konnten wir ein besseres Verständnis für den Wert von KI in den Bereichen Spiele, Inhalte und Daten sowie den enormen Gestaltungsspielraum, den sie für das gesamte Web3-Ökosystem bietet, entwickeln.
1. KI und Agentenwirtschaft: Von „vollständiger Automatisierung“ zu „Mensch-Maschine-Kollaboration“.
1. Nicht nur NPCs: Agenten spielen die Rollen von „Teamkollegen“ und „Kreatoren“.
Anders als in der Vergangenheit, wo sie nur als „intelligente NPCs“ in Spielen auftraten, sind KI-Agenten jetzt einen Schritt weiter gegangen: Sie sind nicht mehr nur Werkzeuge, die „Gespräche führen“ oder „nach Skript handeln“, sondern können Gedächtnis, Persönlichkeit und sogar Verständnis besitzen. Einige Teams versuchen, Agenten in Spiele wie Poker oder RPG-Kämpfe zu integrieren, sodass KI nicht mehr nur ein „Requisit“ im Hintergrund ist, sondern ein echter „Teamkollege“, der mit Spielern interagiert, kommuniziert und sogar voneinander lernt.
Echte Spieler simulieren: Diese KIs haben Gedächtnis und Schlussfolgerungsfähigkeiten, können taktisch denken, emotionale Ausdrücke zeigen und sogar im Spiel „blödeln“ oder „verhandeln“ lernen.
„Trainer“ und „Spieler“ koexistieren: Menschliche Spieler entwickeln sich von der direkten Steuerung der Charaktere hin zu „Kommandieren“ oder „Zusammenarbeiten“, ähnlich wie ein Trainer eines Sportteams oder ein Dirigent, der durch Feedback und Anleitung die KI-Agenten dazu bringt, Dinge zu erledigen, die sie nicht gut können oder für die sie zu faul sind.
2. Nicht vollständige Ersetzung, sondern Mensch-Maschine-Kooperation.
Obwohl viele Menschen befürchten, dass der Aufstieg der KI menschliche Arbeit in verschiedenen Bereichen ersetzen wird, sind sich die Teilnehmer einig, dass die endgültige Form dieser „Agentenwirtschaft“ nicht darin besteht, dass KI alles vollständig übernimmt. Vielmehr geht es darum, KI zu nutzen, um Menschen von langweiligen oder mühsamen Aufgaben zu entlasten, damit sie sich mehr auf Kreativität und höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
Kreative Explosion: In den Bereichen Musik, Malerei, Videoproduktion usw. kann KI bereits verschiedene beeindruckende Werke generieren, während echte Künstler mit KI zusammenarbeiten können, um neue Dimensionen zu erkunden, die für Menschen schwer zu erreichen sind.
Wertschichtung: Wenn gewöhnliche Kreatoren möglicherweise von KI ersetzt werden, werden diejenigen mit einzigartigem Stil oder flexiblerer Integration von KI als „Spitzenkräfte“ umso mehr ihren unverzichtbaren Wert unter Beweis stellen.
2. Auf dem Weg zu einer agentenbasierten Welt: Die zentralen Elemente.
1. Hochwertige Daten: Unentbehrlich wie Blut.
Viele Gäste verglichen Daten mit dem „Blut“ der KI-Agenten. Damit KI funktionieren kann, muss sie aus diesen Daten schöpfen und kontinuierlich trainiert und iteriert werden. Ohne präzise und ausreichende Daten kann sich KI nicht weiterentwickeln oder zuverlässige Entscheidungen treffen.
Vorteile großer Unternehmen: Technologieriesen (wie Meta, Google, Amazon) verfügen über eine riesige Menge an Daten zu Nutzerverhalten und Inhalten, was ihnen einen erheblichen Vorsprung im KI-Bereich verschafft.
Synthese und vertikale Daten: In der Unterhaltungsbranche (Spiele, soziale Plattformen) wird die allgegenwärtige Interaktion der Benutzer und die Verhaltensdaten der 3D-Welt der Schlüssel zur Ausbildung von KI, die realistischer und flexibler wird. Gleichzeitig könnten in Zukunft viele „vertikale Datenaggregationsplattformen“ entstehen, die KI-Agenten hochpräzise, spezialisierte Trainingsmaterialien liefern.
2. Der Erfolg von KI-Agenten: Das Gleichgewicht zwischen Vertikalisierung, Personalisierung und allgemeinen Fähigkeiten.
Vertikalisierung: Große Modelle, die den Anforderungen an „Breite“ gerecht werden, kompromittieren oft Geschwindigkeit, Kosten oder Genauigkeit; im Gegensatz dazu können gezielte Optimierungen für spezifische Bereiche oder Szenarien wie Finanztransaktionen, Spielrunden, Textproduktion usw. oft die besten Ergebnisse erzielen.
Personalisierung: Egal, ob Agenten zu „virtuellen Moderatoren“ oder „Internet-Stars“ werden oder sich auf die Durchführung bestimmter Verwaltungs- oder Datenanalyseaufgaben konzentrieren, die Zuweisung einer bestimmten „Identität“ oder „Persönlichkeit“ an die Agenten und die Sichtbarkeit des Wertzuwachses für die Nutzer werden die Wirkung und Bindung der Agenten erhöhen.
„Plug-in“-Fähigkeiten-Baum: Ein Gast wies darauf hin, dass wenn Agenten in der Lage sind, spezifische Fähigkeiten zu „lernen“ oder „herunterzuladen“, sie flexibel in verschiedenen Bereichen spezialisiert werden können und sogar „Fähigkeiten bündeln“ können, um auf unterschiedliche geschäftliche Anforderungen zu reagieren, sodass Agenten in verschiedenen Szenarien nützlich sind.
3. Vaporware und Innovation: Unterscheidung zwischen „Hype“ und „Realität“.
Wie bei allen neuen Dingen gibt es im Bereich der KI-Agenten neben dem großen Enthusiasmus auch viele konzeptionell überladene oder kurzfristig schwer umsetzbare „Luftschlösser“-Projekte. Es erfordert das Auge der Investoren und Nutzer, echte, praktikable technologische Entwicklungen von reiner Werbe-Show zu unterscheiden.
Bewertungskriterien: Ob das Projekt eine praktische Demonstration oder umsetzbare Ergebnisse (z. B. ob KI-Kämpfe oder -Gespräche im Spiel gezeigt werden können), den Hintergrund des Teams und frühere Erfolge, ob eine ehrliche Kommunikation über den Zeitrahmen und technische Einschränkungen für die Produktimplementierung erfolgt.
Nicht pauschal ablehnen: Manchmal benötigt Innovation Zeit zur Reifung; ein zu frühes Anbringen des Etiketts „Betrug“ oder „Hülle“ könnte dazu führen, dass man echte potenzielle Wachstumsaktien verpasst. Man sollte jedoch auch rational bleiben und vorsichtig sein bei Projekten, die nur „coole Videos“ produzieren, aber keine funktionierende Version vorweisen können.
3. Der Wettbewerb der Chatbots und die Konkurrenz mehrerer Modelle.
1. ChatGPT, Grok, Claude… Wie viele dialogbasierte Modelle brauchen wir?
Für den normalen Benutzer ist der direkteste Zugang zu KI oft über Chatbots. Derzeit gibt es Produkte wie ChatGPT, Grok, Claude, DeepSeek usw., warum entstehen sie in so großer Zahl, aber dennoch in Vielfalt?
Unterschiede in der Anwendbarkeit: Einige Modelle sind besser im Schließen von Schlussfolgerungen und Berechnungen, jedoch nicht unbedingt für natürliche Gespräche optimiert; andere sind geschickter in kreativer Zusammenarbeit, jedoch etwas schwächer in der strengen Datensammlung und numerischen Berechnung.
Aufrufgeschwindigkeit und Kosten: Verschiedene Modelle unterscheiden sich auch in Bezug auf Preis, Reaktionsgeschwindigkeit und Fehlertoleranz; für persönliche Nutzer, Unternehmensnutzer oder sogar Echtzeit-Spielinteraktionen müssen oft die Kosten-Nutzen-Überlegungen in Betracht gezogen werden.
2. Warum ist „ein GPT genug“ nicht zutreffend?
Ähnlich wie der Suchmaschinenmarkt von Google lange dominiert wird, denken viele, dass Dialogmodelle ebenfalls monopolartig sein könnten. Die Teilnehmer wiesen jedoch darauf hin, dass universelle große Modelle als „Alleskönner“ zwangsläufig an Präzision oder Effizienz verlieren, während viele Branchen spezifisches Wissen oder spezialisierte Funktionen in Form von „vertikalen Modellen“ benötigen.
Spezielle Szenarien fordern spezielle Werkzeuge: Beispielsweise kann KI im Finanzbereich schnell multi-quellen Märkte lesen, makro- und on-chain Daten analysieren; Gaming-KI benötigt visuelle Erkennung und komplexe Umgebungslogik; kreative KI muss in der Lage sein, multimodale Inhalte zu generieren und Stilwechsel durchzuführen.
Integration und Kombination: Die zukünftige Dialogmodell-Ökologie könnte multipolar werden, sogar Branchenstandards für „Modellbau“ entwickeln: Ein KI-Modell könnte mehrere spezialisierte Submodelle für verschiedene Aufgaben ansprechen, sodass jeder Schritt optimiert wird.
4. Chancen und Herausforderungen im KI-Zeitalter: Welche Rolle spielt der Mensch?
1. Wie finden kreative Arbeiter ihren Platz?
KI nutzen, um „Mittelmäßigkeit“ zu bekämpfen.
KI kann schnell eine große Menge an mittelmäßigen oder über dem Durchschnitt liegenden Inhalten erzeugen, wodurch die bereits „unauffälligen“ Werke auf dem Markt noch häufiger werden.
Wirklich originelle oder tiefgründig „kulturell geprägte“ Autoren, Maler oder Musiker haben oft aufgrund ihrer Einzigartigkeit einen höheren Wert.
Mit KI „Partner“ und nicht „Gegner“ sein.
KI soll die wiederholte Arbeit, die Menschen nur schwer oder in Bereichen mit extrem niedriger Effizienz erledigen können, übernehmen, um den Menschen mehr Zeit und kreative Inspiration zu geben.
Menschen können durch das „Symphonie-Modell“ der Zusammenarbeit mit KI-Kollegen Kunst oder Produkte schaffen, die rein menschlich unerreichbar sind.
2. Die Auswirkungen der Agentenwirtschaft auf den Arbeitsplatz: Arbeitslosigkeit oder Aufstieg?
Passive Widerständler: Menschen, die nur wiederholende, grundlegende Arbeiten ohne Kreativität erledigen oder keine Bereitschaft zeigen, neue Fähigkeiten zu erlernen, sind fast dazu bestimmt, ersetzt zu werden.
Aktive Umarmende: Wer versteht, wie man KI als seinen „Erweiterungscontainer“ nutzt, wird die Effizienz vervielfachen und in der Konkurrenz um Effizienz hervorstechen.
5. Zukunftsvisionen: Von der globalen Perspektive bis zur individuellen Anwendung.
1. Globales Datenwettrüsten: Von Internetgiganten bis Blockchain „Dezentralisierung“.
Die großen Technologieunternehmen (Meta, Google, Amazon, Microsoft usw.) verfügen über riesige Datenmengen zu Benutzerverhalten, Suchanfragen, sozialen Interaktionen usw., die sie in jahrelanger Arbeit angesammelt haben und die ihnen eine dominierende Position verschaffen. Doch die dezentralisierte Blockchain-Welt erkundet ebenfalls neue Modelle, die „Datenrechte an die Benutzer zurückzugeben und es ihnen zu ermöglichen, gemeinsam zu profitieren“, was möglicherweise Durchbrüche im Bereich Datenschutz und Anreizsysteme bringen könnte.
2. Branche und Regulierung: KI benötigt sowohl „Schub“ als auch „Sicherheitsmechanismen“.
Einige Gäste erwähnten, dass KI-Agenten sich noch in der Entwicklungsphase ohne Grenzen befinden, viele Open-Source-Modelle „Halluzinationen“ oder potenzielle Risiken aufweisen, weshalb es notwendig ist, menschliche Prüfmechanismen in kritische Anwendungen einzubeziehen. In Zukunft könnte es strengere Vorschriften und technische Standards geben, die eine stabile Implementierung von KI in sensiblen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Verteidigung ermöglichen.
3. KI → AGI? Kurzfristig nicht zu erwarten, langfristig unbegrenzt.
Vollständige allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) ist weitaus komplexer als die derzeitige Kombination mehrerer Modelle, während das, was derzeit als „AGI“ bezeichnet wird, oft nur auf der Marketingebene übertrieben wird. Dennoch machen die rasanten Fortschritte der KI in Text-, Bild-, Sprach- und 3D-Interaktionen die Branche und die Öffentlichkeit weiterhin für „starke KI“ neugierig, die möglicherweise in 10 Jahren oder länger erscheinen könnte.
6. Fazit: Der Zug in die Richtung einer „Agentic“ Zukunft, in den jeder einsteigen kann.
Dieses „Trench Talk“ präsentierte die vielfältigen Möglichkeiten, die moderne KI in den Bereichen Spiele, Kreativität, soziale Interaktion und Daten eröffnet. Von Spieleentwicklern, die KI als kämpfende, kooperierende virtuelle Spieler gestalten, über Inhaltsersteller, die Agenten zur Erstellung von Musik und visueller Kunst einsetzen, bis hin zu Blockchain-Ökosystemen, die möglicherweise Tokenisierung verwenden, um verstreute Datenbeiträge zu integrieren…
Ob in der Gaming-Welt oder im Web3-Universum, „KI-Agenten“ sind kein bloßes Konzept mehr, sondern entwickeln sich zunehmend zu einem zentralen Anwendungsbereich. Insbesondere Projekte, die das Potenzial von KI voll ausschöpfen, die spezifische vertikale Szenarien finden und effektiv mit menschlicher Intelligenz komplementieren, haben die besten Chancen, in der bevorstehenden Marktreorganisation aufzusteigen.
Natürlich müssen wir auch die „Blase des Übermaßes an Vorstellungskraft“ im Auge behalten. Der Aufbau einer wirklich wertvollen Agentenwirtschaft erfordert eine solide Datenbasis, sorgfältig ausgearbeitete technische Details und ein rationales, pragmatisches Team. Für gewöhnliche Praktiker oder Benutzer ist es vielleicht am wichtigsten, nicht nur aus Angst ersetzt zu werden, sondern zu lernen, KI zu nutzen und durch Zusammenarbeit mit Agenten sich selbst zu verbessern und die Grenzen zu erweitern.
Wie die Gäste immer wieder betonen: KI soll den Menschen nicht vollständig ersetzen, sondern in vielen Bereichen unsere Fähigkeiten erweitern. Wenn mehr „intelligente Partner“ in Spielen, kreativen Bereichen und Büros die gewöhnlichen, trivialen oder stark wiederholenden Aufgaben übernehmen, könnten die Menschen vielleicht freier werden, Inspiration zu erkunden, Unterhaltung zu genießen und Werke mit mehr Seele zu schaffen. Und das ist die faszinierendste Aussicht, die die Agentenwirtschaft uns bietet.
Mehr Informationen:
Gaming Public Chain Xai: Binance Plaza Datenbank
