KI verändert die Verteilung der Gewinne aus Krypto-Airdrops.
Früher konnten Studios Geld verdienen, weil sie über technische Fähigkeiten verfügten, die gewöhnlichen Menschen fehlten: Interaktionen in großem Maßstab, automatisierte Skripte, On-Chain-Datenanalysen und Kontoverwaltung.
Projekte brauchten diese Fähigkeiten, um Nutzerzahlen, Transaktionsdaten und Marktaufmerksamkeit zu erzeugen, und bezahlten dafür mit der Aussicht auf künftige Token.
Doch jetzt hat KI diese technischen Hürden gesenkt.
Auch ganz normale Menschen können mithilfe von KI Skripte, Bots und Datentools entwickeln. Studios haben nicht mehr den deutlichen Informations- und Technologievorsprung wie früher.
Das Problem ist, dass auch die Projekte von den durch KI sinkenden Kosten profitieren.
Was früher an Studios ausgelagert werden musste, können sie heute selbst erledigen. Und On-Chain-Daten, die früher durch Airdrops gewonnen werden mussten, sind nicht mehr so knapp.
Die Projekte werden daher natürlich neu kalkulieren: Sollte ein Token-Budget an Adressen gehen, die Interaktionen künstlich hochschrauben, oder sollte es lieber in Liquidität, Börsen und Kanäle investiert werden, die tatsächlich Einnahmen bringen?
Deshalb bin ich der Meinung, dass traditionelle Airdrops an Attraktivität verlieren.
Künftig könnte es sich eher lohnen, Projekte in einer frühen Phase mit echtem Gewinnpotenzial zu untersuchen – ebenso wie Produkte, die Token über öffentliche Verkäufe, Nutzerrechte und ähnliche Wege verteilen.
Eine andere Richtung sind Projekte, die halb Meme und halb Airdrop-Farming sind. Nutzer werden durch Handel, Verbreitung und Community-Aktivitäten selbst Teil des Produktökosystems.
Bei Perps und Prognosemärkten muss man jedoch die Kosten genau berechnen. Gebühren, Slippage und Handelsverluste kosten echtes Geld. Punkte sind keine Gewinne, und Handelsvolumen ist nicht gleich Profit.
Wenn KI die technischen Hürden beim Airdrop-Farming beseitigt, besteht der eigentliche Wettbewerb nicht mehr darin, wer am meisten künstliche Aktivität erzeugt, sondern darin, wer früher erkennt, welche Projekte eine Teilnahme wert sind.
Früher konnten Studios Geld verdienen, weil sie über technische Fähigkeiten verfügten, die gewöhnlichen Menschen fehlten: Interaktionen in großem Maßstab, automatisierte Skripte, On-Chain-Datenanalysen und Kontoverwaltung.
Projekte brauchten diese Fähigkeiten, um Nutzerzahlen, Transaktionsdaten und Marktaufmerksamkeit zu erzeugen, und bezahlten dafür mit der Aussicht auf künftige Token.
Doch jetzt hat KI diese technischen Hürden gesenkt.
Auch ganz normale Menschen können mithilfe von KI Skripte, Bots und Datentools entwickeln. Studios haben nicht mehr den deutlichen Informations- und Technologievorsprung wie früher.
Das Problem ist, dass auch die Projekte von den durch KI sinkenden Kosten profitieren.
Was früher an Studios ausgelagert werden musste, können sie heute selbst erledigen. Und On-Chain-Daten, die früher durch Airdrops gewonnen werden mussten, sind nicht mehr so knapp.
Die Projekte werden daher natürlich neu kalkulieren: Sollte ein Token-Budget an Adressen gehen, die Interaktionen künstlich hochschrauben, oder sollte es lieber in Liquidität, Börsen und Kanäle investiert werden, die tatsächlich Einnahmen bringen?
Deshalb bin ich der Meinung, dass traditionelle Airdrops an Attraktivität verlieren.
Künftig könnte es sich eher lohnen, Projekte in einer frühen Phase mit echtem Gewinnpotenzial zu untersuchen – ebenso wie Produkte, die Token über öffentliche Verkäufe, Nutzerrechte und ähnliche Wege verteilen.
Eine andere Richtung sind Projekte, die halb Meme und halb Airdrop-Farming sind. Nutzer werden durch Handel, Verbreitung und Community-Aktivitäten selbst Teil des Produktökosystems.
Bei Perps und Prognosemärkten muss man jedoch die Kosten genau berechnen. Gebühren, Slippage und Handelsverluste kosten echtes Geld. Punkte sind keine Gewinne, und Handelsvolumen ist nicht gleich Profit.
Wenn KI die technischen Hürden beim Airdrop-Farming beseitigt, besteht der eigentliche Wettbewerb nicht mehr darin, wer am meisten künstliche Aktivität erzeugt, sondern darin, wer früher erkennt, welche Projekte eine Teilnahme wert sind.