Der strategische Einstieg der BitTorrent Chain in den Bereich der Künstlichen Intelligenz mit dem BTTInferGrid – mit Fokus auf dezentrale Inferenz und Edge-Computing – verändert vollständig seine Positionierung auf dem Markt.
Obwohl sich die Umsetzung noch in einer frühen Phase befindet – Phase 1 (Network Bootstrapping) – verfügt das BTTInferGrid über strukturelle Ressourcen, die in diesem Übergang der Positionierung einen gewissen Vorteil bieten, zum Beispiel die Tatsache, dass das Projekt nicht bei null beginnt, sondern die bereits validierte Infrastruktur des BitTorrent File System (BTFS) nutzt.
Es ist richtig, dass die Tatsache, dass das BitTorrent-Netzwerk bereits über 100 Millionen aktive Nutzer und ein massives globales Netzwerk an Speicher-Knoten verfügt, ein gewisses Sicherheitsgefühl bei dieser Verschiebung der Marktpositionierung vermittelt.
Mit dieser Basis an DePIN-Knoten würde der Übergang von Speicheranbietern zu Anbietern von Rechenleistung über die verfügbaren, ausgelasteten GPU-Ressourcen erleichtert.
Darüber hinaus gibt es auch andere wertvolle Assets, die als Ausgangspunkt für diese neue Phase des Projekts dienen, insbesondere die Tatsache, dass das BTTInferGrid – zumindest theoretisch – die wichtigsten Open-Source-Modelle unterstützt: Llama (von META) und Qwen (von Alibaba).
Daher könnten externe Entwickler ihre Anwendungen in das BTTInferGrid migrieren oder dort testen, ohne komplexe Codes von Grund auf neu schreiben zu müssen.
Dennoch bleibt die wichtigste strategische Partnerschaft des Projekts weiterhin der eigene Konzern, dem es angehört – das TRON-NETZWERK. Das kann als Vorteil und gleichzeitig als Nachteil gesehen werden, da die Unterstützung des Netzwerks und des CEO Justin Sun sich in anderen Gelegenheiten als nicht ausreichend erwiesen hat. Das heißt, das Projekt muss auch seine reputationsbezogene Schwäche mindern, denn nur diese Unterstützung – ohne klaren Kurs und eine konsolidierte Expansionsstrategie – könnte als opportunistischer und spekulativer Übergang interpretiert werden, um lediglich den Krypto+KI-Hype zu reiten, ohne solide Grundlagen.
Unten listen wir die größten Rivalen in diesem Markt auf, in den das BTTInferGrid eintreten möchte; sie sind:
Render Network (RNDR / RENDER)
Wer ist heute der absolute Marktführer bei der dezentralen Bereitstellung von leistungsstarken GPUs.
Es ist historisch auf 3D-Rendering und visuelle Effekte ausgerichtet, wird aber aggressiv in die Unternehmens-KI-Landschaft migriert.
Das Render-Projekt hat eine starke institutionelle Unterstützung, Partnerschaften mit Gewichtigen aus der Technologiewelt und eine riesige Community aus Content-Erstellern sowie digitalen Studios.
io.net
Dieses Projekt nutzt ein dezentrales Rechennetzwerk, das speziell für Machine-Learning-Lerncluster (Machine Learning) und KI in extrem großem Maßstab aufgebaut wurde.
Kann nicht nur die Kapazität unabhängiger Miner bündeln, sondern auch unabhängige Rechenzentren auf der ganzen Welt hinzufügen.
Dies ist der direkteste Wettbewerber des BTTInferGrid in Bezug auf die Architektur von GPU-Clustern für Inferenz.
Akash Network (AKT)
Das Projekt Akash, auch bekannt als „Airbnb der Cloud-Computing“, arbeitet als offener und dezentraler Marktplatz für Rechenleistung (CPU, Speicher und, neuerdings, unternehmensfähige GPUs wie H100s und A100s).
Ist stark in das Cosmos-Ökosystem integriert, verfügt über ein ausgereiftes, stabiles Produkt und bietet Entwicklern von Web3 aggressiv niedrigere Preise als AWS oder Google Cloud.
Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (ASI)
Dieses Projekt konzentriert sich auf die Schicht autonomer KI-Agenten und die Datenökonomie. Es geht nicht rein um Hardware (GPU), sondern darum, die Intelligenz zu schaffen, die oben auf diesen Netzwerken läuft.
Es hat die Narrative vom praktischen Nutzen von KI im Krypto-Ökosystem angeführt und automatisierte Services sowie Smart Contracts verknüpft.
Obwohl das BTTInferGrid über einen gewissen technischen Vorteil verfügt, wie den Mechanismus für dezentrale Konsensbildung Trustless Yuma Consensus (zur Überprüfung der Integrität der KI-Berechnung) und flexibles Billing, bräuchte das Projekt unserer Ansicht nach, um die Rivalen zu schlagen, die bereits etablierte Marken und eine hohe Akzeptanz haben, Allianzen in drei wesentlichen Bereichen. Diese wären:
1. Globale Anbieter von KI-Hardware (die Seite des Angebots)
Um mit den Rechenzentren von io.net und den High-End-GPUs von Akash zu konkurrieren, bräuchte das BTTInferGrid Knoten, die mehr liefern als nur Haushalts-Gaming-GPUs.
Hier muss das Projekt unserer Meinung nach nach Bitcoin-Mining-Unternehmen suchen, die ihre Anlagen auf HPC (High Performance Computing) und unabhängige Rechenzentren der Tier-3-Stufe umstellen.
Mit solchen Partnern wäre die ständige Bereitstellung von Unternehmens-GPUs (NVIDIA H100, A100, B200) gesichert, um komplexe Modelle wie Llama und Qwen mit geringer Latenz zu verarbeiten.
2. Große Repositories und Open-Source-Model-Hubs (die Seite der Nachfrage)
An diesem strategischen Punkt werden Entwickler unserer Meinung nach Zugriff im Plug-and-Play-Stil benötigen. Das bedeutet: Das BTTInferGrid müsste dort integriert sein, wo KI-Ingenieure bereits arbeiten.
Daher wären die Ziele für strategische Partnerschaften Unternehmen wie Hugging Face oder MLOps-Plattformen (Machine-Learning-Operations), die in der traditionellen Wirtschaft weit verbreitet sind.
Eine solche Art von Partnerschaft würde es aus unserer Sicht ermöglichen, dass ein Entwickler ein Sprach- oder Bildmodell von Hugging Face extrahiert und es dann mit nur einem Klick oder einer Codezeile die Inferenz mithilfe des Netzwerks vom BTTInferGrid transparent und kostengünstig ausführt.
3. KI-Agentennetzwerke und verbraucherorientierte Web3-Protokolle (Anwendungen)
An diesem Punkt wird das BTTInferGrid ein organisches Transaktionsvolumen benötigen, das von KI-Anwendungen erzeugt wird, die kontinuierliche Inferenz in Echtzeit erfordern.
Daher sollte das Projekt unserer Perspektive nach Partnerschaften mit KI-Agenten-Protokollen anstreben (z. B. das eigene Fetch.ai / ASI oder Bittensor) sowie mit Projekten für dApps von Web3, die KI nutzen (Kunstgeneratoren für NFTs, automatisierte Trading-Assistenten oder NPCs in Blockchain-Spielen).
Damit würde das BTTInferGrid als der „unsichtbare Rechenmotor“ hinter den Ökosystemen Dritter fungieren.
Wenn die Ökonomie von KI-Agenten aus anderen Netzwerken auf der Hardware von BitTorrent läuft, weil das Kosten-Nutzen-Verhältnis stimmt, erhält das BTT-Token einen massiven Nutzen-Flow über sein Buyback-and-Burn-Programm.
Wir werden abwarten, welche nächsten Schritte die Entwickler unternehmen werden.
Was müsste Ihrer Meinung nach getan werden, um eine bessere Aufwertung und eine stärkere Nutzung in der realen Welt zu erreichen?
Wird das Projekt diesmal abheben?
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Der Artikel stellt keine Finanzberatung dar. Jeder Investor hat sein eigenes Risikoprofil. Informieren Sie sich, suchen Sie sichere Quellen und viel Glück auf Ihrer Krypto-Reise!