Sun Yuchen's Wahl: Wenn KI zum System wird, setzt B.AI auf Infrastruktur zuerst.

Wenn Maschinen anfangen, sich gegenseitig Geld zu zahlen, benötigt man eine Finanzschicht, die speziell für Maschinen vorbereitet ist.
Autor: Cathy
Am 9. April 2023 wurde B.AI (auf Chinesisch: 白B.AI) offiziell vorgestellt.
Die eigene Positionierung lässt sich mit einem Satz zusammenfassen: Die grundlegende finanzielle Infrastruktur für die Ära der KI-Agenten. Einfach gesagt, es geht darum, KI eine spezielle Zahlungs- und Identitätsschiene zu geben, damit Maschinen nicht mehr von menschlichen Bankkonten abhängig sind, um Transaktionen autonom abzuschließen. Das weitergehende Ziel ist es, der grundlegende wirtschaftliche Motor zu werden, der die Evolution der AGI antreibt.
Es ist erwähnenswert, dass der Gründer von TRON, Sun Yuchen, als Berater an B.AI beteiligt ist, was es einfacher macht, das Ganze im Kontext der jüngsten Entwicklungen von TRON im Bereich "AI + Zahlungsnetzwerk" zu verstehen. Nach der offiziellen Ankündigung des Produkts äußerte sich Sun Yuchen auch auf der Plattform X und erklärte: "B.AI treibt die AGI schnell voran, das ist meine einzige Mission und Ziel!" Dadurch wird B.AI nicht nur als Produkteinführung wahrgenommen, sondern trägt auch den Sinn einer langfristigen strategischen Ausrichtung.
Betrachtet man den Entwicklungspfad der KI, erscheint das Auftreten dieser Dinge nicht zufällig.
Die Diskussionen über KI in der Branche haben nie aufgehört; Modelle, Parameter, Inferenz, Agenten, fast jede Woche tauchen neue Begriffe auf. Aber eine Frage wird selten gestellt: Wenn KI immer stärker wird, wer stellt die Infrastruktur für den echten Betrieb von KI bereit?
Es geht nicht um Rechenleistung, nicht um Daten, sondern um die tiefere Schicht. Wenn ein Agent in einer Sekunde Hunderte von Aufrufen tätigen und für jeden Aufruf bezahlen muss, wie kann er seine Identität gegenüber einem anderen Agenten beweisen? Welchen Weg sollte er gehen?
B.AI zielt auf diese Ebene ab.
 
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Warum jetzt, warum Zahlungen?
Auf den ersten Blick könnte diese Anordnung als ein interdisziplinärer Versuch verstanden werden. Wenn man jedoch die Zeitdimension verlängert, wird deutlich, dass es eher wie eine natürliche Erweiterung von Infrastrukturfähigkeiten aussieht.
In den letzten zwei Jahren hat sich die Bedeutung des Begriffs KI-Agent stillschweigend verändert. Er ist nicht mehr nur ein sprechender Assistent, sondern wird zu einem Akteur, der Werkzeuge autonom aufruft, Entscheidungen trifft und Aufgaben selbstständig erfüllt. Er wird Flugtickets buchen, Transaktionen durchführen und für einen anderen Agenten arbeiten. Wenn er anfängt, "selbst zu arbeiten", bedeutet das, dass er Geld ausgeben, abrechnen und für jeden API-Aufruf bezahlen muss.
Traditionelle Zahlungsgateways können dies nicht leisten. Systeme wie Stripe sind für Menschen konzipiert, benötigen Konten, KYC, Kreditkartenbindung und haben eine feste Gebühr von 0,30 USD + 2,9 %. Es ist absurd, einen KI-Agenten ein Formular ausfüllen zu lassen und dann für eine 0,001 USD-Anfrage eine Karte zu belasten; die gesamte Logik ist fehlerhaft.
B.AI hat eine sehr praktische Entscheidung bei den Zugangsbarrieren getroffen: Es hat mehrere gängige Wallets integriert, sodass Benutzer direkt über ihre On-Chain-Adresse nutzen können. Bemerkenswert ist, dass es auch E-Mail-Logins unterstützt. Das bedeutet, dass ein Web2-Benutzer, der noch nie mit einer Wallet in Kontakt gekommen ist, direkt auf B.AI zugreifen und KI-Dienste nutzen kann. Die Absicht hinter diesem Design ist klar – die Barrieren so niedrig wie möglich zu halten und den Benutzerpool von den On-Chain-Ur-Einwohnern auf eine breitere Internetbevölkerung zu erweitern.
B.AI setzt seine Investitionen auf vier Dinge: Identitätssystem für Agenten, stabile Münzzahlungsschiene, Tokenisierung von realen Vermögenswerten und Entwicklungstools für autonome Finanzsysteme. Keine dieser Initiativen zielt darauf ab, Modelle zu entwickeln; alles wird auf "die Infrastruktur zu setzen, die die Maschinenwirtschaft benötigt".
Zusammengefasst, B.AI erschafft nicht ein weiteres KI-Modell, sondern die finanzielle Schiene, die KI benötigt, um autonom zu operieren.
 
 
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Die "Bank" in die API einbauen
Das Produktsystem von B.AI kann in drei Hauptsäulen zerlegt werden: ein On-Chain-Zahlungsnetzwerk für KI-Agenten, einen Zugangspunkt, der mehrere Spitzenmodelle abdeckt, und einen sofort einsatzbereiten intelligenten Assistenten, BAIclaw.
Die erste Säule: Das On-Chain-Zahlungsnetzwerk für KI-Agenten. Das ist die Kernschicht von B.AI und der Schlüssel, der es von allen anderen KI-Produkten unterscheidet. Hier wirken zwei Protokolle, x402 und 8004.
Der Kerngedanke von x402 ist nicht kompliziert: Die Zahlungsfähigkeit direkt in den Prozess der Netzwerkaufrufe einzubetten, sodass ein Agent bei der Anforderung von Ressourcen sofort die Abrechnung durchführen kann, ohne menschliches Eingreifen. Wenn ein Agent eine kostenpflichtige Schnittstelle anruft, gibt der Server 402 zurück, der Agent signiert automatisch eine Zahlung mit stabilen Münzen auf der Chain und stellt die Anfrage erneut, um die Ressourcen zu erhalten. Der gesamte Prozess ist innerhalb von Sekunden abgeschlossen, ohne dass jemand eingreift.
8004 löst ein anderes Problem: Wer ist dieser Agent? Hat er ein Vertrauen? Was hat er in der Vergangenheit gemacht? Durch die On-Chain-Identitätsregistrierung, das Reputation-Register und das Verifizierungsregister hat jeder Agent eine lesbare "On-Chain-Visitenkarte". B.AIs Implementierung umfasst zusätzlich ein Ereignisberichterstattungsregister, das speziell für Verstöße und Anomalien erstellt wurde.
Dieses Zahlungsnetzwerk ermöglicht es Agenten, echte wirtschaftliche Unabhängigkeit zu erlangen: Sie können selbst aufladen, selbst Rechenleistung kaufen und selbst mit anderen Agenten abrechnen, wodurch ein vollständiger Geschäftszyklus entsteht, ohne dass ein menschliches Konto als Garantie benötigt wird.
Die zweite Säule: Ein Zugangspunkt, um auf weltbeste große Modelle zuzugreifen. Der LLM-Service von B.AI integriert mehrere führende große Sprachmodelle wie OpenAI, Claude, Gemini, z.ai, MiniMax, Kimi usw., sodass Benutzer sich nicht auf jeder Plattform separat registrieren müssen, sondern über einen Zugangspunkt das am besten geeignete Modell nach Bedarf auswählen können.
Dieser Service deckt gleichzeitig zwei Nutzungsszenarien ab: KI-Dialoge für normale Benutzer und eine vollständige API-Schnittstelle für Entwickler und Agenten. Der Chat löst das Problem "Wie nutzt der Mensch KI", die API das Problem "Wie ruft das System Intelligenz ab". B.AI entscheidet sich nicht für das eine oder andere, sondern bereitet beide Wege vor – wenn du ein persönlicher Benutzer bist, der verschiedene Modelle ausprobieren möchte, kannst du einfach im Dialogfenster wechseln; wenn du ein Entwickler oder ein automatisierter Prozess bist, ermöglicht die API, dass Intelligenz in jeden im Hintergrund laufenden Code eingebettet wird.
Was LLM-Service und traditionelle KI-Plattformen wirklich unterscheidet, ist die native Web3-Erfahrung auf der unteren Ebene. Benutzer können sich einfach über eine gängige Web3-Wallet anmelden, was Multichain-Token-Zahlungen unterstützt und schnelle Bestätigungen sowie niedrige Transaktionsgebühren bietet. Das bedeutet, dass du mit nur einer Wallet-Adresse anonym auf das weltweit leistungsstärkste Modell zugreifen kannst – ohne Registrierung, ohne Kreditkarte, ohne Zahlungsspuren oder Verhaltensprofile zu hinterlassen. Durch Ressourcenoptimierung und effiziente On-Chain-Interaktionen ist der LLM-Service auch kostentechnisch wettbewerbsfähiger. Diese Erfahrung ähnelt OpenRouter, bietet jedoch eine Web3-native Bahn, die sowohl extreme Privatsphäre als auch niedrige Kosten berücksichtigt.
Die dritte Säule: BAIclaw und das Agenten-Toolkit. BAIclaw ist der sofort einsatzbereite KI-Assistent, den B.AI herausbringt; Entwickler müssen nur eine Schnittstelle aufrufen, und das System verteilt die Anfragen basierend auf dem Aufgabentyp an das am besten geeignete Modell.
Rund um BAIclaw hat B.AI ein ganzes Set an Tools für Agenten entwickelt. Skills sind eine Reihe von vordefinierten Skill-Paketen, die die häufigsten Bedürfnisse eines Agenten im On-Chain-Betrieb abdecken: DeFi- und DEX-Operationen (zum Beispiel Trades auf SunSwap durchführen, Positionen auf SunPerp verwalten), Zahlungsabwicklung basierend auf dem x402-Protokoll, Kontowiederaufladungen, Multi-Signatur-Berechtigungsmanagement sowie On-Chain-Datenabfragen und -analysen. Ein Agent, der auf B.AI landet, muss nicht bei Null anfangen, grundlegende Finanzoperationen sind schon vorhanden.
OpenClaw ist ein Plug-and-Play-Addon, mit dem Entwickler mit nur einer Zeile Code ihren Agenten Zahlungsfähigkeiten und Identitätsregistrierungen hinzufügen können; MCP Server ermöglicht es großen Modellen, den On-Chain-Zustand zu verstehen und bei der Generierung von Antworten On-Chain-Daten als Kontext zu verwenden.
Für einen Agenten ist B.AI wie ein Geburtsort. Ein neu generierter Agent kann hier seine On-Chain-ID und ein autonomes Finanzkonto erhalten, wodurch er die Fähigkeit hat, Geld auszugeben und auch eine Basis des Vertrauens hat.
 
 
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Die Zahlungen und Identitäten der Agenten sind der wahre langfristige Wert.
Hier wird ein Trend klar: In der Agentenära werden infrastrukturelle Faktoren, die über die Modellfähigkeiten hinausgehen, ebenso wichtig.
Die Fortschritte der letzten zwei Jahre haben dies sehr klar gemacht. GPT, Claude, Gemini und verschiedene Open-Source-Modelle kommen in ihren Fähigkeiten immer näher, die Unterschiede schrumpfen schnell. In Zukunft werden die Modelle homogener, ähnlich wie nach 2010 die Unterschiede zwischen Cloud-Anbietern kleiner wurden.
Was wirklich bleibt, sind nicht die Parameter, sondern drei Dinge: Aufrufhistorie, Zahlungsreserven und Identitätsvertrauen.
Sobald diese drei Dinge in einem Netzwerk wachsen, entsteht ein Infrastruktureffekt. Je länger ein Agent in einer Kette operiert, desto wertvoller wird sein Vertrauen, desto vollständiger wird seine Zahlungs-Historie, desto schwieriger wird es, ihn zu migrieren. Diese Haftung ist nicht durch Produktfunktionen zu schaffen, sondern kann nur durch Zeit und Netzwerkeffekte entstehen.
Das eigentliche Problem ist, dass fast alle KI-Agenten noch im Kontosystem der Menschen leben. Sie nutzen die Kreditkarten, API-Keys und KYC-Qualifikationen der Menschen. Das bedeutet, dass der Agent niemals wirklich "unabhängig operieren" kann, jede Expansion muss auf ein menschliches Konto zurückgreifen, um Garantien zu erhalten.
B.AI glaubt daran, dass sich diese Situation verändern wird. Wenn die Anzahl der Agenten von heute ein paar Tausend auf in Zukunft mehrere Millionen steigt, wird das Modell, das auf menschlichen Konten basiert, zwangsläufig zusammenbrechen. Was benötigt wird, ist eine Finanzschicht, die speziell für Maschinen vorbereitet ist, wobei Adresse Identität, Unterschrift Autorisierung und Zahlung Abrechnung bedeutet.
Ob diese Einschätzung richtig ist, wird die Zeit zeigen. Aber zumindest auf Produktebene hat AI Detective bereits in kleinem Maßstab bewiesen, dass dies machbar ist. Dieses System verarbeitet On-Chain-Datenanalysen von Fällen mit Beträgen über 10 Milliarden USD und hat auf der Basis der Zahlungsfähigkeit von B.AI einen Belohnungspool von 100 Millionen USD eingerichtet, der automatisch Gelder an weiße Hüte und Strafverfolgungsbehörden verteilt, die Hinweise liefern. Sobald ein Agent tatsächlich eine Identität und eine Wallet hat, kann er nicht nur demonstrieren.
Kurz gesagt, es ist eine frühe Wette darauf, "wo die Zukunft der KI ihr Geld anlegen sollte".
 
 
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Es gibt noch Teile, die weiter verbessert werden.
Wenn man die Perspektive wechselt, gibt es auf dem Weg von B.AI noch einige Schritte, die sich mit der Reifung der Agentenwirtschaft weiterentwickeln werden.
Eine interessante Richtung ist die Grenze der Autonomie von Agenten. Wenn Agenten eine On-Chain-Identität und Finanzkonten erhalten, und ihre Ausführungsfähigkeit freigeschaltet wird, wird es zu einer neuen Herausforderung, ihnen einen angemessenen "Aktionsradius" zu geben. B.AI betont in seinen Produkten stets, dass die Nutzer die endgültige Kontrolle behalten, und dass Berechtigungen und Schwellenwerte kontinuierlich angepasst werden. Dies wird immer klarer, je mehr reale Szenarien auftreten und ist eine Richtung, die die gesamte Branche gemeinsam erkundet.
Eine andere Richtung ist die Evolution der zugrunde liegenden Rechenleistung. Logisch gesehen ist alles, was On-Chain ist, dezentralisiert, die Agenten laufen tatsächlich auf Rechenleistung, und das globale Angebotssystem für Rechenleistung entwickelt sich ständig weiter. B.AIs Wahl besteht darin, zuerst die kritischste Schiene für Zahlungen und Identität zu legen, damit die obere Schicht der Rechenleistung, während sie mit der Zeit reift, bereits die darunter liegende Finanzinfrastruktur hat, die darauf wartet.
Was die unterschiedlichen Wege innerhalb der Branche betrifft, so scheinen mehrere Pfade derzeit gemeinsam dazu beizutragen, dieses Ökosystem zu öffnen. Ethereum fördert über ERC-8004 einen dezentralen Koordinationsstandard; Solana hat durch die Blockzeiten von 400 Millisekunden einige Beispiele im frühen Rollout des x402-Protokolls hervorgebracht; TRONs Unterschied liegt in der Tiefe stabiler Münzen und der hochfrequenten Wirtschaftlichkeit von Zahlungen; mehrere Wege ergänzen sich in unterschiedlichen Richtungen.
B.AI setzt auf eine langfristige Einschätzung: Wenn KI tatsächlich in die Phase der autonomen Ausführung eintritt, wird die speziell für Maschinen vorbereitete Finanzschiene unverzichtbar werden. Dies wird Schritt für Schritt von immer mehr Produkten und Daten validiert.
 
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Schlussfolgerung
Während alle auf die Modellfähigkeiten fokussiert sind, setzt B.AI auf etwas anderes.
Es geht nicht darum, ein intelligenteres Gehirn zu schaffen, sondern um einen besseren Kanal. Von außen mag das nicht ausreichend auffällig erscheinen, aber wenn KI in den nächsten Jahren wirklich von Werkzeugen zu autonomen Ausführungen übergeht, wird dieser Kanal schwerer ersetzbar sein als das Modell selbst.
Was B.AI erkundet, ist, die speziell für Maschinen vorbereitete Finanz- und Betriebspipeline bereits vor der autonomen Ausführung von KI zu legen.
Langfristig könnte die Bedeutung dieses Kanals vielleicht genauso neu verstanden werden wie die Modellfähigkeiten selbst.