Haha, tao erkennt’s etwas zu spät: AI-Agents wiederholen die alten DeFi-Schleifen mit Layer 1.
Alle zeigen nur, was ein Agent schon alles kann, aber kaum jemand fragt, welches System es dazu anreizt, auf welche Weise zu handeln. Das Problem ist nicht, wie stark die KI ist, sondern Incentives und Vertrauen.
Noch so viele zusätzliche Fähigkeiten bringen nichts, wenn Nutzer weiterhin blind einer Black-Box vertrauen müssen. Nicht entscheidend ist, dass der Agent statt dir entscheidet, sondern wie viel du überprüfen kannst.
@OpenGradient macht es anders.
Sie jagen nicht dem Trend nach, einen „ultra-intelligenten“ Agenten zu bauen, sondern fokussieren auf ein vertrauenswürdiges Systemdesign.
Mit HACA trennen sie Execution und Verification: Inferenz läuft zuerst schnell, Proof wird danach verifiziert. TEE für das LLM, ZKML für das kleine Modell.
Schon über 2 Millionen verifiable Inferences laufen lassen, 500k+ Proofs.
Das Auffällige ist, dass sie verifiable Inference zur Grundlage machen: So kann nachvollzogen werden, was der Agent entscheidet – mit Model + Input + Output.
Wie bei DeFi: vom „Team“ vertrauen hin zu „Code“ vertrauen.
Aber ich würde trotzdem widersprechen: Wenn Proof langsam ist, fliegt das Geld erst mal weg. TEE hat weiterhin Trust-Annahmen, und Nutzer sind meistens auch zu faul, selbst zu verifizieren.
Der Markt belohnt oft das „Flashyere“ statt das Sicherere.
Ich folge ihnen, weil sie wirklich trust-minimiert spielen: KI als Coprozessor, der einer Chain und den Agents hilft.
Die echte Frage ist nicht, welcher Agent am klügsten ist, sondern welches System ihn vertrauenswürdiger macht.
Das ist auch der Grund, warum ich auf #OPG geachtet habe
$OPG $SYN $BTC
Alle zeigen nur, was ein Agent schon alles kann, aber kaum jemand fragt, welches System es dazu anreizt, auf welche Weise zu handeln. Das Problem ist nicht, wie stark die KI ist, sondern Incentives und Vertrauen.
Noch so viele zusätzliche Fähigkeiten bringen nichts, wenn Nutzer weiterhin blind einer Black-Box vertrauen müssen. Nicht entscheidend ist, dass der Agent statt dir entscheidet, sondern wie viel du überprüfen kannst.
@OpenGradient macht es anders.
Sie jagen nicht dem Trend nach, einen „ultra-intelligenten“ Agenten zu bauen, sondern fokussieren auf ein vertrauenswürdiges Systemdesign.
Mit HACA trennen sie Execution und Verification: Inferenz läuft zuerst schnell, Proof wird danach verifiziert. TEE für das LLM, ZKML für das kleine Modell.
Schon über 2 Millionen verifiable Inferences laufen lassen, 500k+ Proofs.
Das Auffällige ist, dass sie verifiable Inference zur Grundlage machen: So kann nachvollzogen werden, was der Agent entscheidet – mit Model + Input + Output.
Wie bei DeFi: vom „Team“ vertrauen hin zu „Code“ vertrauen.
Aber ich würde trotzdem widersprechen: Wenn Proof langsam ist, fliegt das Geld erst mal weg. TEE hat weiterhin Trust-Annahmen, und Nutzer sind meistens auch zu faul, selbst zu verifizieren.
Der Markt belohnt oft das „Flashyere“ statt das Sicherere.
Ich folge ihnen, weil sie wirklich trust-minimiert spielen: KI als Coprozessor, der einer Chain und den Agents hilft.
Die echte Frage ist nicht, welcher Agent am klügsten ist, sondern welches System ihn vertrauenswürdiger macht.
Das ist auch der Grund, warum ich auf #OPG geachtet habe
$OPG $SYN $BTC
