In dieser Phase, in der überall „AI+Crypto“-Narrative umhergeistern, habe ich schon zu viele Projekte gesehen, die nicht einmal ein ordentliches Whitepaper schreiben können und dennoch bereit sind, den Markt zu pushen. Täglich gibt es Retail-Trader und neue Entwickler, die in den großen Communities FOMO betreiben, als ob morgen die gesamte Rechenleistung über Smart Contracts nahtlos koordiniert werden könnte und Web3 sofort OpenAI übertreffen würde.
Aber mal ehrlich, als jemand, der ständig an der Front Knoten betreibt, Anwendungen testet und On-Chain-Daten analysiert, habe ich gestern eine Rückschau auf fast ein Dutzend führender Projekte geworfen, die sich als „dezentralisierte KI-Planung“ bezeichnen. Die Schlussfolgerung ist brutal: Die großflächige On-Chain-Planung für KI, die zurzeit im Raum steht, ist in dieser Phase einfach ein nicht umsetzbares Pseudoprojekt.$BTC
Wenn du auch unrealistische Fantasien über diese Szene hast oder planst, stark in bestimmte „vollständige On-Chain-AI-Rechenleistung“-Projekte zu investieren, empfehle ich dir, diesen Artikel dreimal zu lesen. Heute werden wir mit dem von mir langfristig verfolgten harten Infrastrukturprojekt @OpenLedger einen Blick darauf werfen, den Marktfilter abzulegen und die echte Basis der On-Chain-AI-Rechenleistung zu analysieren.
### 1. Lass dich nicht täuschen: Das „On-Chain-AI“, das du verwendest, ist meistens nur ein Spielzeug.
Ich habe persönlich die derzeit beliebtesten mehr als zehn sogenannten „On-Chain-AI-Agenten (AI Agent)“ getestet. Was ist das Ergebnis? Die meisten Produkte sind lediglich API-Aufrufer mit einem Web3-Overlay.
Viele Projekte haben verwirrende Marketingtexte, in denen sie einfache KI-Logik auf einem einzelnen Knoten, datengestützte Bereinigungen auf der Blockchain nach festen Regeln und sogar die grundlegendsten **Risikoadressen-Detektionen gewaltsam als „großflächige Berechnungseinsatzplanung“ verpacken. Doch wenn du ein bisschen über die zugrunde liegende Architektur verstehst, wirst du wissen, dass die technische Mauer zwischen diesen beiden Welten tiefer ist als der Marianengraben.
Leichtgewichtige On-Chain-AI (Aktueller Stand): Benötigt nur sehr geringe Rechenleistung. Zum Beispiel kann ein KI-Roboter dabei helfen, die Bewegungen einer bestimmten Waladresse zu überwachen und automatisch Kauf- und Verkaufsaufträge auszuführen. Solche Aufgaben können von einem leistungsstarken PC oder einem einzelnen Knoten erledigt werden, es ist nicht notwendig, ein „Rechenleistungsnetzwerk“ einzusetzen.
Großflächige On-Chain-KI-Planung (Fantasie): Echte Rechenleistungsplanung erfordert die Zusammenarbeit über unzählige heterogene Knoten weltweit. Es umfasst paralleles Rechnen mehrerer KI-Modelle, die Echtzeitverteilung großer Parameteransammlungen und das dynamische Matching und die Fehlertoleranz von massiven Mikroaufgaben.
Aktuell gibt es in der Branche kein einziges Projekt, das diese komplexen parallelen Verbindungen aufbrechen kann. Projekte, die sich rühmen, Millionen parallele KI-Planungen zu unterstützen, zeigen bei einer Überprüfung ihrer realen On-Chain-Interaktionsdaten, dass ihre Berechnungslogik praktisch ausschließlich auf zentralisierten Servern (AWS oder Alibaba Cloud) abläuft und letztendlich nur ein Ergebnis-Hash auf die Blockchain hochgeladen wird. Das nennt man nicht Web3, das nennt man „Selbstbetrug“.
### 2. Warum funktioniert die großflächige Planung nicht? Der fundamentale logische Konflikt.
Warum träumen alle von großen Möglichkeiten, aber niemand kann sie umsetzen? Der Kern des Problems liegt darin, dass der dezentralisierte Konsensmechanismus der Blockchain und die Anforderungen an hohe Rechenleistung der KI in der zugrunde liegenden Logik schwerwiegende Konflikte aufweisen.
Lass uns diesen technischen Knotenpunkt mal richtig auseinandernehmen:
1. Schmerzpunkte der KI-Berechnung (schnell oder gar nicht): Das Training und die Inferenz großer Modelle (LLM) benötigen extrem hohe Frequenzen, riesige und kontinuierliche Datenströme. In zentralisierten Rechenzentren können Rechencluster unbegrenzt GPUs (z.B. Tausende von H100) stapeln und durch NVLink extrem niedrige Latenzen erreichen, ohne sich um „byzantinische Fehlertoleranz“ oder „Knotenvalidierung“ kümmern zu müssen.
2. Die Achillesferse der Blockchain (Verifizierungskosten): Die Seele der Blockchain ist der Konsens verteilter Knoten. Das bedeutet, dass jede deiner Rechenanforderungen, jede Gruppe von Berechnungsdaten auf der Blockchain, von allen Knoten im Netzwerk übertragen und überprüft werden muss.
3. Katastrophale Kollision: Was passiert, wenn eine Vielzahl von KI-Aufgaben gleichzeitig Anfragen an die öffentliche Blockchain sendet? Direkte Systemabstürze oder exorbitante Gaspreise. Wenn jede Aktualisierung der Gewichte eines neuronalen Netzwerks auf der Blockchain validiert werden muss, führt die extrem hohe Netzwerkverzögerung und die Blockkapazitätsgrenze dazu, dass die Recheneffizienz der KI um Zehntausende sinkt. Das wird nicht nur zu schwerer Überlastung der Blockchain führen, sondern auch zu massiven Zeitüberschreitungen und Unterbrechungen von Aufgaben.
Bevor Technologien wie ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) und OPML (Optimistic Machine Learning) exponentielle Durchbrüche erzielen, ist es gleichbedeutend damit, schwere KI-Berechnungen in die Blockchain zu pressen, als würde man eine Kutsche nutzen, um die Waggons eines Hochgeschwindigkeitszugs zu ziehen.
### 3. Die technische Kompromisslösung von OpenLedger: Der Durchbruch der Realisten.
In dieser von Blasen durchzogenen Szene verfolge ich OpenLedger ($OPEN) langfristig, weil ihr Team einen extrem pragmatischen „Realismus“-Ansatz gezeigt hat. Sie haben sich nicht angepasst, um die CX-Gefühle des Marktes zu bedienen, indem sie sich auf „alle Fähigkeiten auf der Blockchain“ konzentrieren, sondern haben die technisch sinnvollsten Kompromisse getroffen, die den physischen Grenzen der aktuellen öffentlichen Blockchain entsprechen.
Ich habe die GitHub-Commits und Versionsprotokolle von OpenLedger seit einem halben Jahr verfolgt. Ihr zentraler Octoclaw AI Trading Agent und das On-Chain-Rechenleistungsmanagementsystem zeigen bei praktischen Tests ein sehr interessantes Verhalten:
* **Pragmatismus durch Schichtmechanismen: Sie fordern nicht, dass alle Berechnungen auf die Blockchain kommen. Für präzise DeFi-Handelsstrategien, die Ausführung leichtgewichtiger Modelle und die Zusammenführung und Zuordnung von Rechenressourcen (d.h. wer Rechenleistung bereitstellt, zahlt in Token) sind diese sicherheits- und unveränderlichkeitsbedürftigen „Must-Have“-Aspekte bei OpenLedger fest in der Blockchain verankert.
* **Off-Chain-Kollaboration mit hoher Last: Für hochbelastete, rechenintensive tiefgreifende Modelltraining-Aufgaben wird das System automatisch auf ein dezentrales physisches Knoten-Netzwerk (DePIN) aufteilen und durch ein optimiertes kryptografisches Verifikationssystem die Ergebnisse zurückliefern.
* **Konfrontation mit physischen Engpässen: In meinem Stress-Test stellte ich fest, dass bei einer absichtlich hohen anforderung von Aufgabenparallelität oder extrem komplexen Multi-Modell-Koordinierungen das Netzwerk von OpenLedger immer noch unter Synchronisationsverzögerungen leidet. Beachte, dass dies nicht bedeutet, dass OpenLedgers Code schlecht ist, sondern dass es durch die aktuellen Durchsatzgrenzen der Ethereum- und Layer2-Konsensschichten eingeschränkt ist.
Sie wagen es, diese „Unvollkommenheit“ offenzulegen, was eher beweist, dass sie echte Umsetzungen vornehmen und nicht in einer zentralisierten Server-Testnetzbetrug laufen.
### 4. Branchenevolution: Polarisierung und notwendige Kompromisse.
Um die Leistungskatastrophe der zugrunde liegenden öffentlichen Blockchain zu umgehen, hat sich die aktuelle AI+Web3-Szene deutlich in zwei Richtungen aufgeteilt:
1. Die „Pseudo-Dezentralisierung“-Route (Kompromissler): Vollständiger Verzicht auf On-Chain-Überprüfung. 90 % der KI-Berechnungen und Dateninteraktionen finden auf traditionellen Cloud-Servern statt, während auf der Blockchain nur ein Token gesendet und ein Ledger geführt wird. Dieses Modell ist extrem effizient, kann schnell Web2-Nutzer anziehen, jedoch ist die On-Chain-Datenverfolgbarkeit nicht möglich, das Vertrauen in die Maschine ist illusorisch und im Grunde wird der Kernwert von Web3 verloren.
2. „Schichtübergreifende Zusammenarbeit“ (Pragmatiker): Eine Kompromisslösung, die durch OpenLedger repräsentiert wird. Sie maximiert das Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Effizienz. Aber basierend auf meinen gesammelten Testdaten gehe ich davon aus, dass diese Architektur in den nächsten 1-2 Jahren maximal nur „mittelgroße Batch-Aufgaben“ unterstützen kann. Der Weg zu einem ultimativen KI-Planungsnetzwerk mit „globalem Niveau und Milliarden parallelen Anfragen“ ist noch extrem lang.
### 5. Ablehnung der vollständigen Negation: Wo liegt der wahre Wert der Gegenwart?
Obwohl ich die kalte Dusche über die „großflächige Planung“ gegeben habe, bedeutet das absolut nicht, dass On-Chain-AI keinen Investitions- und Entwicklungswert hat.
Zurückblickend auf den letzten Bullenmarkt waren die frühen On-Chain-AI-Produkte fast alle Konzept-PPTs, nicht einmal das einfachste Uniswap-Automatisierungshilfsmittel konnte richtig umgesetzt werden. Aber schau dir jetzt die führenden Infrastrukturprojekte an, angeführt von OpenLedger, die KI-Technologie tatsächlich in praktische Szenarien integriert haben:
Für normale Retail-Trader: Du kannst jetzt wirklich auf bewährte AI-Agenten zurückgreifen, um deine Yield Farming (Liquiditätsabbau) Wege zu optimieren, Phishing-Verträge zu vermeiden und die durch menschliche Emotionen verursachten Handelsfehler erheblich zu reduzieren.
Für Entwickler: Mit den modulares Tools dieser Art von Plattform können Web2-KI-Entwickler ihre Modelle mit extrem geringen Kosten in das Crypto-Zahlungsnetzwerk integrieren und die Rechenleistung tokenisieren.
Jede kleine Umsetzung ist das echte Vermögen, das in der wilden Wachstumsphase der Branche entstanden ist.
## 6. Neugestaltung der Investitionslogik: Emotionale Blasen ablegen und langfristige Infrastruktur annehmen.
Basierend auf dem Entwicklungzyklus der Blockchain-Infrastruktur in den letzten zehn Jahren gab es nie einen „Überholvorteil“ bei grundlegenden technologischen Durchbrüchen.
Von den aktuellen fehlenden Standards für heterogene Rechenanpassungen, über das gravierende Fragmentierung von Rechenressourcen über verschiedene öffentliche Blockchains (Rechenleistung auf Solana kann die Aufgaben auf Ethereum nicht direkt unterstützen), bis hin zu den hohen Kosten der On-Chain-Sicherheitsverifizierung (ZKML), jede unterstützende Protokollreife erfordert unzählige Tests und Rekonstruktionen. In diesem zerstreuten Infrastrukturzustand sind Projekte, die kurzfristig „großflächige KI-Planung“ propagieren, entweder schlecht oder dumm.
Meine persönliche Einschätzung ist wie folgt:
1. Kurzfristiger Markt (1-3 Monate): Die heiße Diskussion über „großflächige KI-Planung“ ist rein narrative Blase. Die meisten Token, die sich auf solche großen Erzählungen stützen, sind Produkte von emotionalem Aufschlag. Sobald das Mainnet live geht und widerlegt wird, wird der Markt einen dramatischen Rückgang erleben, und es wird extrem schwierig sein, eine langfristige Logik zu etablieren.
2. Langfristiger Wert (2-5 Jahre): On-Chain-KI-Rechenleistung (Compute-as-a-Resource) ist zweifellos der Kernmotor für die Massenadoption von Web3.
Im kommenden Deep-Water-Gaming sind die Projekte, die man wirklich stark unterstützen sollte, „ehrliche“ Projekte wie OpenLedger ($OPEN), die sich nicht an falschen Trends orientieren und bereit sind, sich intensiv mit echten Anwendungsfällen auf der Basis zu beschäftigen. Sie werden vielleicht kurzfristig nicht die Art von explodierenden Märkten mit zehnfachem Gewinn pro Tag haben, aber im langen technischen Iterationszyklus bauen sie Schritt für Schritt eine tiefgreifende technische Burg auf.
Wenn eines Tages die Sharding-Technologie von Ethereum ausgereift ist, die ZK-Verifizierungskosten extrem niedrig sind und On-Chain-Rechenleistung endlich aus den frühen Schwierigkeiten herauskommt, werden diese frühen, bodenständigen Infrastrukturführer schreckliche Wertanpassungen erleben.
Lass die Illusion des „Rom wird über Nacht gebaut“ los und respektiere die objektiven Gesetze der technologischen Entwicklung. In der Web3-AI-Szene überlebt nur derjenige lange, der wirklich bis zum Ende gewinnen kann.
> Haftungsausschluss: Alle hier dargestellten realen Daten und technischen Analysen basieren auf den aktuellen öffentlich verfügbaren Informationen der Blockchain und persönlichen Erfahrungen und stellen keine finanzielle Anlageberatung dar (NFA). Der Kryptomarkt ist äußerst volatil, bitte mach unbedingt DYOR (Do Your Own Research).