Viele Anleger denken, dass Investitionen in Projekte mit starken Fundamentaldaten das Geheimnis erfolgreicher Investoren sind, doch macht das höchstens 25% der Wahrheit aus. Viel wichtiger ist es, sich für die richtigen Narrativen zu platzieren und am besten wählt man dafür die Projekte aus, welche diese Narrativen am besten bedienen und dabei im besten Fall starke Fundamentaldaten aufweisen. AI Coins sind in dieser Hinsicht besonders interessant.
Es ist das A und O am Krypto-Markt, sich für die richtigen Narrativen richtig zu platzieren.
Daher wollen wir uns in dieser Ausgabe im Detail darüber unterhalten, wie wir uns für einen der wohl größten kommenden Trends am Krypto-Markt platzieren. Gemeint ist der Bereich rund um die künstliche Intelligenz. Dafür schauen wir uns an, welche Strategie hierfür zu präferieren ist und welche AI Coins dafür konkret in Frage kommen. Wir haben also viel vor und daher wollen wir uns auch direkt an die Arbeit machen.
Disclaimer: Alle hier entstellten Inhalte stellen keine Anlageberatung dar, sondern dienen lediglich der Wissensvermittlung. Der Autor dieses Berichts haftet nicht für Verluste, die entstehen können, wenn Kryptowährungen mit echtem Geld gehandelt werden oder wenn sonstige Schäden bei der Interaktion mit Smart Contract Protokollen entstehen.
Warum AI Coins im Bereich Krypto eine große Rolle spielen wird
Jeder, der nicht unter einem Stein lebt, hat bereits mitbekommen, dass die künstliche Intelligenz (KI) einer der heißesten Themen weltweit ist. Durch ChatGPT ist der Allgemeinheit zum ersten Mal das mögliche Potential klar geworden, das der KI innewohnt.
Bereits jetzt fließt immer mehr Kapital in diese Sparte. In der ersten Hälfte des Jahres 2023 ist mit 14,1 Milliarden US-Dollar fast 6x so viel Investitionskapital in den Bereich der generativen KI geflossen als im gesamten Vorjahr.
Sollte es in den kommenden Monaten noch einmal zu der weithin erwarteten Geldlockerung der Zentralbanken kommen, wird dieser Betrag im kommenden Jahr exorbitant ansteigen. Denn betrachten wir uns den Hype-Zyklus von Gartner, dann dürfte sich der Markt noch in einer sehr frühen Phase befinden. Mit ChatGPT und diversen Apps zur Erstellung von allen möglichen Bildern mittels KI sind die ersten Produkte bereits auf dem Markt, doch vielmehr ist noch nicht zu finden.
Im Bereich der Kryptowährungen sind die AI Coins meiner Meinung nach sogar noch in der R&D-Phase, also der ersten Phase des Hype-Zyklus. In anderen Worten sind wir aktuell noch extrem früh, was Vor- wie auch Nachteile mit sich bringt.
Der offensichtliche Vorteil überwiegt und ist unser Timing. Frage doch spaßeshalber einmal in deinem Bekanntenkreis nach, wer sich bereits im Bereich der AI Coins für das Thema KI am Markt positioniert hat. Danach stelle deinen Krypto-Freunden und -Bekannten dieselbe Frage und ich wette, dass die Antworten von beiden Gruppen kaum voneinander abweichen werden. Ganz genau – so früh sind wir!
Der einzige Nachteil ist, dass es kaum AI Coins gibt, deren Protokolle die Themen KI und Krypto miteinander sinnvoll verbinden. Man könnte also sagen, dass wir fast zu früh sind. Aber eben auch nur fast.
Die Wette auf einzelne AI Coins mit konkreten Anwendungsfällen ist grundsätzlich eine schwierige. Aktuell ist schwer abzuschätzen, welche Richtung überhaupt Sinn ergibt und welche davon sich auch wirklich durchsetzen kann. Die meisten Kandidaten tauchen zudem erst während der heißen Hype-Phase auf und sprießen dann zahlreich wie Pilze aus dem Boden.
Unter dieser Masse an Möglichkeiten, die wahren Gewinner herauszufiltern, grenzt an Lottospielen. Der kalifornische Goldrausch hat uns bereits gelehrt, dass es oft der zugrundeliegende Technologie-Layer ist, der für Investoren die viel interessantere Wette ist. Die Anzahl der möglichen Kandidaten ist signifikant geringer und sie wird von vielen Einzelprojekten gebraucht. Ähnlich wie die Schaufel von vielen, vielen Goldgräbern benötigt wurde, um ihre Unternehmung überhaupt erst zu ermöglichen.
Doch was ist die Schaufel für all die vielen AI Coins mit spezifischen Anwendungsfällen?
Die Antwort ist recht einfach. Die KI-Technologie hat zwei Kernkomponenten und diese heißen Rechenleistung und Cloud-Datenspeicherung. In beiden Fällen ist Dezentralisierung von größter Bedeutung, da eine zentrale Kontrolle existenzielle Risiken birgt und möglicherweise zu einem eingeschränkten Zugang unter externem Druck, z. B. durch staatlichen Einfluss, führt. Entsprechend passend ist die Blockchain-Technologie mit ihrer Möglichkeit der Dezentralisierung.
Die Rechenleistung und Cloud-Datenspeicherung sind quasi die Ressourcen, die der gesamte Sektor benötigt, und stellen damit die unterste Schicht in unserer Investitionsmatrix dar, auf der alles andere aufbaut.
Ebenfalls von Interesse sind für uns Plattformen, die es KI-relevanten Projekten ermöglichen, an nötige Ressourcen zu gelangen. Neben den bereits erwähnten wären das beispielsweise Launchpads, die für KI-basierte Projekte Investitionsgelder beschaffen können oder Marktplätze für verschiedene Produkte und Dienstleistungen. Zu guter Letzt gibt es natürlich auch einzelne Projekte, also AI Coins mit spezifischen Anwendungsfällen, auf die zu setzen sich lohnen könnte. Treffen wir hier einen Gewinner, dürfte durch diesen Kandidaten die beste Rendite regnen. Doch bevor wir uns jeder dieser einzelnen Schichten in der Matrix widmen, wollen wir uns kurz über die richtige Investitionsstrategie unterhalten.
Die richtige Investitionsstrategie für AI Coins
Was für dich die richtige Investitionsstrategie darstellt, ist vor allem auch von der Höhe des Kapitals abhängig, das du dieser Nische widmen möchtest. Je geringer das Kapital ist, desto weniger solltest du es zwischen diesen Schichten aufteilen.
Investoren mit einem geringeren Kapital sollten sich daher auf die Kandidaten konzentrieren, welche die beste R/R-Ratio aufweisen und die in der “Ressourcen-Schicht” zu finden sind.
Investoren mit einem größeren verfügbaren Kapital können sich überlegen, dieses über die einzelnen Schichten aufzuteilen. Dabei sollte aber dennoch der Grundsatz gelten, dass mit steigendem Wettbewerb und Risiko die Projekte verhältnismäßig weniger Kapital erhalten sollten. So sollte ein Vermögenswert der Schicht “Ressourcen” verhältnismäßig deutlich mehr Kapital zugewendet bekommen, als beispielsweise AI Coins der Schichten “Plattformen” und “Projekte”.
Wie genau dieses Verhältnis ausfallen sollte, ist von der persönlichen Risikoaffinität des Investors abhängig. Aber auch die aktuelle Marktkapitalisierung der einzelnen Vermögenswerte sollte hier berücksichtigt werden. AI Coins mit einer geringen Marktkapitalisierung sind in der Regel volatiler und damit oftmals auch risikoreicher.
AI Coins: Diese 6 Kandidaten sind etwas für mein Portfolio
Im Folgenden werde ich dir einige AI Coins vorstellen, in die ich aktuell entweder bereits investiert bin oder bei denen ich plane, kurzfristig eine Position aufzubauen.
Filecoin (FIL)
Filecoin (FIL) ist das größte dezentrale Datenspeicherprojekt in Bezug auf Speicherkapazität und insgesamt gespeicherte Bytes. Besonders interessant ist, dass Filecoin bereits seit einigen Jahren besteht und eine beträchtliche Datenmenge speichert.
Die zentrale Datenspeicherung hat einen großen Nachteil: Es ist schwer, die Integrität der gespeicherten Daten systematisch zu überprüfen. Das Filecoin-Speicher-Netzwerk ist eine Peer-to-Peer-Alternative zu Amazon S3. Es basiert auf dem InterPlanetary File System (IPFS), das als verteilte Datenspeicher- und -freigabeebene des Filecoin-Netzwerks dient. Anstelle einer festen Preisstruktur setzt Filecoin Deals ein, die den Preis für Speicherplatz dynamisch auf der Grundlage von Angebot und Nachfrage festlegen und so einen flexibleren Ansatz gewährleisten.
Im Wesentlichen ähnelt ein Speicherdeal auf Filecoin einem Vertrag mit einem Service-Level-Agreement (SLA) – Nutzer entschädigen Speicheranbieter für die Speicherung von Daten über eine bestimmte Dauer. Um die Datensicherheit zu erhöhen, setzt Filecoin ein kryptoökonomisches Anreizmodell ein, das die Speicherung routinemäßig mit Zero-Knowledge-Proofs verifiziert. Als Anreiz für Speicheranbieter, sich an Geschäften zu beteiligen, belohnt Filecoin sie mit FIL, dem netzwerkeigenen Token. Gleichzeitig werden Speicheranbieter bestraft, wenn sie keine zuverlässige Betriebszeit aufrechterhalten oder böswillige Aktivitäten gegen das Netzwerk unternehmen.
Lies auch: Was ist Filecoin? Eine Lösung für dezentrale Datenspeicherung
Laut dem Quartalsbericht von Messari erfuhr die Speichernutzung auf Filecoin in Q3’23 ein beschleunigtes Wachstum mit aktiven Speicherdeals, die um 45% im Vergleich zum vorigen Quartal und um das fast Zehnfache im Vergleich zum Vorjahr gestiegen sind.
Die Zahl der Kunden, die große Datensätze in das Filecoin-Netzwerk einspeisen, stieg ebenfalls um 25% im Quartalsvergleich.
Während die Speicherkapazität um 10% im Vergleich zum Vorquartal zurückging, stieg die Speicherauslastung von 7,6% im Q2’23 auf 12,6% im Q3’23.
Die Einnahmen aus Speichergebühren sanken in Q3’23 um 68% in FIL (73% in US-Dollar), was im Einklang mit dem allgemeinen Rückgang der Einnahmen auf der Nachfrageseite im dezentralen Cloud-Speicherbereich steht.
Aus den Daten des Berichts geht damit hervor, dass dezentrale Datenspeicherung noch am Anfang steht. Wenn es Filecoin allerdings gelingt, seine Nutzerbasis weiter auszubauen, hat es das Potenzial, zu einem führenden Anbieter von dezentraler Speicherung und Cloud-Diensten für Web3- und traditionelle Anwendungen zu werden.
Was für mich persönlich Filecoin zudem besonders interessant macht, ist die in 2023 eingeführte Filecoin Virtual Machine (FVM). Sie führte für das Netzwerk Smart Contracts im Stil von Ethereum ein und eröffnete neue Möglichkeiten wie Liquid Staking, Perpetual Storage und dezentralisierte Berechnungen. Da Filecoin kontinuierlich neue Nutzer anzieht und wertvolle Datensätze integriert, könnte es als grundlegende Plattform für die Entwicklung von monetarisierbaren FVM-aktivierten Anwendungen mit Schwerpunkt auf Daten dienen. Beispiele hierfür sind die dauerhafte Speicherung, die Bereitstellung von unterbesicherten Krediten an Speicheranbieter und die Ermöglichung von dezentralem Computing.
Filecoin (FIL) besitzt aktuell eine Marktkapitalisierung von 1,67 Milliarden US-Dollar für sein zirkulierendes Angebot und von 7,11 Milliarden US-Dollar für sein vollständiges Angebot.
Render Network (RNDR)
Render Network wurde in 2017 ins Leben gerufen und soll seinen Nutzern eine Plattform für eine breite Palette von Berechnungsaufgaben bieten. Diese erstrecken sich vom einfachen Rendering, wie es beispielsweise bei 3D-Grafiken zum Einsatz kommt, bis zur Versorgen von künstlichen Intelligenzen mit der dafür nötigen Rechenleistung, die in einem Blockchain-basierten Peer-to-Peer-Netzwerk schnell und effizient, fehler- und verzögerungsfrei durchgeführt werden und gleichzeitig sichere Eigentumsrechte gewährleisten.
Während Filecoin also sehr gut die Spate der dezentralen Datenspeicherung abdeckt, könnten Render Network und sein RNDR Token hervorragend zur Spate der dezentralisierten Rechenleistung passen. Wer allerdings meinen Bericht über das mögliche Comeback von Solana gelesen hat, der weiß, dass der RNDR Token auch aus anderen Gründen in meinen Augen einen besonderen Charme besitzt.
Das war nicht immer der Fall, denn ursprünglich war Render Network dafür gedacht, vorrangig Rendering-Aufgaben zu übernehmen. Doch kürzlich hat das Blockchain-GPU-Netzwerk sich in die Bereiche KI und maschinelles Lernen (ML) vorgewagt. Ein Umstand, der dieses Projekt damit besonders interessant macht. Leider habe ich aber noch keine Informationsquelle gefunden, die offenlegt, wie viel Rechenleistung durch das Netzwerk verfügbar ist.
Durch die Absegnung des Vorschlags RNP-004 (Open Compute Clients) zielt das Render Network nun darauf ab, die Rechenleistung seiner Nodes über die API des Netzwerks zu nutzen. Erst Ende September veröffentlichte das Team einen Bericht, in dem sie von den Fortschritten bei der vorgeschlagenen Ausweitung des Render-Netzwerks auf neue Formen von KI- und ML-Arbeitslasten berichteten. Darin schrieben sie, dass sie einen wichtigen Meilenstein erreicht hätten, als IO.net (ehemals ANTBIT) während des Ray Summit demonstrierte, dass Test-Rechenaufgaben auf echten Render-Nodes laufen.
In dieser Demo wurden reale Aufgaben im Bereich des Trainings und der Inferenz von KI verarbeitet. Diese Aufgaben wurden bei Bedarf abgerufen, was bedeutet, dass sie auf Anfrage ausgeführt wurden. Die Verarbeitung erfolgte über einen dezentralen Pool von Grafikprozessoren (GPUs). Dieser Pool umfasste eine Vielzahl von verschiedenen GPU-Modellen, angefangen bei Modellen wie dem 3090er bis hin zu leistungsstärkeren Geräten wie dem 4090er, A100er und A6000er.
In einfacheren Worten wurde in der Demonstration gezeigt, dass echte KI-Aufgaben in Echtzeit bearbeitet werden können.
Die Verwendung von Render-Network-GPUs ist eine der ersten Demonstrationen von dezentralem Computing zur Lösung des Rechenengpasses, mit dem die KI-Industrie konfrontiert ist. Dabei kann das Angebot erfolgreich aus einem massiven Pool von nicht ausgelasteten GPUs auf der ganzen Welt aggregiert werden, die von Proof-of-Work-Mining, 3D-Rendering und Cloud-Gaming-Anwendungen übrig geblieben sind.
Damit will Render Network eine interessante Spate abdecken, denn ein unmittelbares Ende des Engpasses bei der Versorgung mit Grafikprozessoren ist laut Experten nicht in Sicht. Der Marktführer Nvidia, auf den etwa 60 bis 70 Prozent des weltweiten Angebots an KI-Serverchips entfallen, gab Ende August bekannt, dass das Unternehmen im zweiten Quartal GPUs für Rechenzentren im Wert von 10,3 Milliarden US-Dollar verkauft hat. Das entspricht einem Plus von 171 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Zusätzlich, so gab das Unternehmen an, dürfte der Umsatz auch im laufenden Quartal die Erwartungen übertreffen.
Unsere Nachfrage ist enorm. (Nvidia-CEO Jensen Huang)
Laut dem Marktforscher Gartner werden die weltweiten Ausgaben für KI-Chips in diesem Jahr voraussichtlich 53 Milliarden US-Dollar erreichen und sich in den nächsten vier Jahren mehr als verdoppeln.
Doch trotz der Fortschritte von Render Network bedeutet dies noch nicht, dass der erste Compute-Client auf dem Rendering-Netzwerk live ist. Als Nächstes wird io.net damit beginnen, seine Plattform in die Render Network API zu integrieren, was sowohl das Rendering als auch neue Formen von KI- und ML-Rechenaufgaben erleichtern wird, die nahtlos vom Render Network orchestriert werden. Das Kernteam von Render Network wird auch seine APIs erweitern müssen, um das Modell von io.net zur Reservierung von Rechenleistung zu unterstützen.
Zuletzt hat die Community am 27.10. mit einer überragenden Mehrheit von 99,79% den RNP-005 abgesegnet. Darin ging es um das Onboarding von Beam als zweiten Compute-Client, der die GPU-Versorgung von Render Network für maschinelles Lernen nutzt.
Beam bietet eine Cloud-Plattform zur Beschleunigung von KI-Entwicklung und -Einsatz unter Verwendung von GPUs ohne Verwaltung der Infrastruktur. Die Integration von Beam ermöglicht es dem dezentralen GPU-Netzwerk von Render Network, ML-fokussierten Workloads zu betreiben, indem Beam-Cluster in der Lage sein werden, auf das globale Angebot an GPUs des Render-Netzwerks zuzugreifen, die für parallelisierte KI-Berechnungen zugeschnitten sind.
Der RNP-005 muss allerdings noch das “Render Network Team Review” überstehen. Wenn der Vorschlag die technische Machbarkeit besteht, wird die Stiftung die endgültige Abstimmung an diesem Mittwoch, den 1.10.23, bekannt geben.
Die aktuelle Marktkapitalisierung des zirkulierenden Angebots von RNDR beträgt 909 Millionen US-Dollar und 1,297 Milliarden US-Dollar für das Gesamtangebot.
Bittensor (TAO)
Bittensor ist eine dezentrale KI- und Machine-Learning-Trainingsplattform, die darauf abzielt, einen Peer-to-Peer-Markt für maschinelle Intelligenz zu schaffen.
Es gibt drei Arten von Teilnehmern bei Bittensor: Miner, Validierer und Nutzer.
Miner stellen dem Netzwerk Rechenleistung zur Verfügung und führen damit maschinelle Lernmodelle aus. Wenn ein Nutzer eine Anfrage hat, wird diese an einen Miner weitergeleitet, der dann eine Antwort erstellt. Das wäre so, als würde man eine Anfrage in ChatGPT eingeben, nur dass nicht das OpenAI-Modell antwortet, sondern Bittensor entscheidet, an welchen Miner die Anfrage weitergeleitet werden soll.
Validatoren sind Vermittler, die die Qualität und Genauigkeit der Antworten der Miner überprüfen.
Miner und Validatoren werden für ihre Dienste in TAO-Tokens bezahlt. Die Anreize sollen zu einem wettbewerbsorientierten System führen, bei dem die besten maschinellen Lernmodelle (für jeden Bereich, als Subnetz bezeichnet) ausgewählt werden, um relevante Nutzeranfragen zu erhalten. Subnets sind auf Bittensor seit Mitte Oktober live. Über diese wurde die Produktion von Bildern, textbasierter Intelligenz, Data Scraping und mehr verarbeitet.
Wie es funktioniert?
Der Konsensmechanismus von Bittensor ist so konzipiert, dass die wertvollsten Nodes im Netzwerk belohnt werden. Der Wert wird nach dem marginalen Beitrag eines jeden Nodes zur Gesamtgenauigkeit des Netzwerks beurteilt.
Die Nodes und ihre Modelle können interagieren und Lerndaten austauschen, um die Leistung des Netzwerks zu verbessern. Ein Scoring-Prozess bewertet die Vorhersagefähigkeiten der einzelnen Modelle und ob sie mit dem Konsens der anderen Nodes übereinstimmen. Die Nodes, die als genauer eingestuft werden, haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden, um einen neuen Block vorzuschlagen und Belohnungen in Form des nativen TAO Tokens zu erhalten.
Das Token-Design von TAO ist eine grobe Kopie von Bitcoin. Es verfügt über ein maximales Angebot in Höhe von 21 Millionen TAO, setzt eine periodische Emissionsrate, beeinflusst durch Halvings, ein und der Token wird an Miner und Validierer ausgegeben, die für das Netzwerk nützliche Arbeit leisten. Des Weiteren fand eine faire Einführung des TAO Tokens statt. Das bedeutet, dass keine Team-/Investor-Token verteilt wurden, während jeder von Anfang an TAO gleichberechtigt “minen” konnte.
Bittensor wartet also mit einem Bitcoin-ähnlichen Branding gepaart mit der AI Narrative auf, was es in meinen Augen durchaus interessant macht. Ebenfalls interessant klingt zudem, dass Bittensor auch eine dezentralisierte Expertenmischung verwenden kann, die mehrere spezialisierte maschinelle Lernmodelle nutzt, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen.
Was mir allerdings noch etwas zu denken gibt, ist, dass Polychain, GSR und die Digital Currency Group zu den wichtigsten Geldgebern gehören. Da der Code jedoch öffentlich zugänglich ist und das Token-Mining jedem offensteht, ist nicht klar, wie diese Investoren erwarten, finanziell belohnt zu werden. Laut mehreren Community-Mitgliedern handelt es sich hier allerdings um keine direkten Geldgeber, sondern lediglich frühe Käufer des TAO Tokens.
Ein weiteres Problem ist, dass mir genau wie bei Render auch hier keine Informationsquelle bekannt ist, die Auskunft darüber gibt, wie viel Rechenleistung dem Netzwerk zur Verfügung steht. Anders als bei Render ist es dir allerdings möglich, eine Chat-AI zu testen, die durch das Netzwerk von Bittensor betrieben wird. Entweder kannst du dafür die kostenlose Chat-Schnittstelle chat.bitapi.io oder die Login-geschützte Schnittstelle unter chat.bittensor.com nutzen.
Die aktuelle Marktkapitalisierung des zirkulierenden Angebots von TAO beträgt 410 Millionen US-Dollar und 1,512 Milliarden US-Dollar für das Gesamtangebot.
SingularityNet (AGIX)
SingularityNET ist ein dezentraler Marktplatz für KI, der durch Blockchain-Technologie uneingeschränkten Zugang zu Algorithmen und Anwendungen ermöglichen möchte. Das Hauptziel von SingularityNET ist die Entwicklung von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) mit breit angelegten Fähigkeiten. Gleichzeitig ermöglicht die Plattform Entwicklern, ihre Kreationen auf den Ethereum- und Cardano-Blockchains zu veröffentlichen. Smart Contracts kommen zum Einsatz, um faire Bedingungen zu schaffen. Dadurch können Entwickler individuelle Regeln festlegen und beispielsweise eine zeitliche Beschränkungen oder spezifische Aufgaben für den Zugang zu KI-Systemen festlegen.
Gegründet wurde das Projekt 2017 von Dr. Ben Goertzel und Dr. David Hanson, welcher ebenfalls der Gründer und CEO von Hanson Robotics ist. Letzteres Unternehmen ist bekannt für die Entwicklung von “Sophia”, einem humanoiden Roboter, der bereits diverse Möglichkeiten der KI demonstrierte.
Mittlerweile sind über 70 KI-Dienste, darunter mehrsprachige Übersetzer, Stimmenklonung, Sprachbefehlserkennung und neuronale Bilderzeugung, auf dem SingularityNET-Marktplatz verfügbar. Benutzerfreundliche Schnittstellen machen sie für jeden zugänglich. Zusätzlich baut SingularityNet ein Ökosystem von Organisationen auf, welche die Plattform mit KI-Diensten versorgen und den AGIX-Token nutzen werden.
Der native Token von SingularityNET, AGIX, dient zur Abwicklung von Transaktionen innerhalb der Plattform und hat verschiedene Anwendungsfälle wie Marktplatz-Transaktionen, Abstimmungen in Governance-Vorschlägen und Liquiditätserhöhungen.
Die aktuelle Marktkapitalisierung des zirkulierenden Angebots von AGIX beträgt 290 Millionen US-Dollar und 1,239 Milliarden US-Dollar für das Gesamtangebot.
Fetch AI (FET)
Fetch.AI ist eine dezentrale Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die auf einem verteilten Ledger aufbaut und den Nutzern Zugang zu KI in Form von sicheren Datensätzen gewährt. Die Macher hinter Fetch.ai stellen sich eine Zukunft vor, in der Transaktionen im Internet dezentralisiert und automatisiert sind. Anstatt beispielsweise einen Flug manuell über eine Preisvergleichsseite zu suchen und zu buchen, übernimmt Fetch.ai die Aufgabe, den Prozess zu rationalisieren.
Innerhalb des Fetch.ai-Netzwerks repräsentieren eine Reihe von Software-Agenten ihre Besitzer und handeln in deren Namen. Stelle dir einen automatischen Agenten, so wie einen “digitalen Zwilling” vor, der dich bei Verhandlungen mit Fluggesellschaften und Ticketanbietern vertritt. Er hält sich an deine Präferenzen, wie z. B. bezüglich deiner Reisedaten und deines Budgets, und holt in deinem Namen das beste Angebot ein.
Außerdem kann dein digitaler Zwilling aus den Interaktionen mit anderen digitalen Zwillingen lernen, die ähnliche Aufgaben ausgeführt haben. Dank künstlicher Intelligenz ist er in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen. So kannst du z. B. mühelos einen ähnlichen Urlaub planen wie den, den dein Freund im letzten Jahr genossen hat, ohne dass du nach bestimmten Buchungsdetails fragen musst.
Dies ist nur ein Beispiel von vielen. In anderen Bereichen ist der Agent ein wichtiger Akteur im dezentralen Finanzwesen (DeFi) innerhalb des Raums der Kryptowährungen. So kann Fetch.ai beispielsweise auch Arbitrage-Geschäfte übernehmen. So können Agenten einen Token identifizieren, der an einer Krypto-Börse zu einem niedrigeren Preis als an anderen gehandelt wird und aus diesem Unterschied automatisch Kapital schlagen.
Durch den Einsatz der Technologie von Fetch AI können Benutzer also offene Dienste durch Automatisierung und KI in verschiedenen Bereichen wie Lieferkette, Finanzen, Reisen und Prognosen entwickeln. Indem das Netzwerk Agenten in die Lage versetzt, zu lernen, Vorhersagen zu treffen und sinnvolle Aufgaben in der realen Welt auszuführen, möchte es die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, neu definieren.
FET dient als die native Kryptowährung, welche die interne Wirtschaft der Fetch.ai-Plattform antreibt. Benutzer verwenden den FET Token, um auf Dienstleistungen innerhalb der Plattform zuzugreifen. Darüber hinaus können Nutzer ihre FET staken, um an der Steuerung der Fetch.ai-Plattform teilzunehmen und deren Richtung zu bestimmen. Diejenigen, die ihr FET staken, erhalten zudem eine Rendite. Der Einsatz von FET für die Erstellung eines digitalen Zwillings dient zudem als Schutz vor potenziellem Spam und böswilligen Akteuren.
Fetch.ai, das Labor für künstliche Intelligenz hinter der Fetch.AI-Plattform, wurde 2017 gegründet und startete im März 2019 über ein Initial Exchange Offering (IEO) auf Binance. Das KI-Labor hat seinen Sitz in Cambridge und ist auf die Entwicklung von KI für Blockchains spezialisiert. Das Fetch.AI Mainnet ging im Januar 2020 live.
Die aktuelle Marktkapitalisierung des zirkulierenden Angebots von FET beträgt knapp 400 Millionen US-Dollar und 441 Millionen US-Dollar für das Gesamtangebot.
Botto (BOTTO)
Botto ist ein dezentralisierter, autonomer Künstler, der KI und ein DAO-basiertes Abstimmungssystem nutzt, um einzigartige Kunstwerke zu schaffen und sie auf SuperRare zu versteigern.
Die KI “Botto” wurde von Quasimondo, einem preisgekrönten algorithmischen Künstler, sowie ElevenYellow und Carbono gegründet. Dabei ist insbesondere Quasimondos Hintergrund als berühmter KI-Künstler besonders überzeugend.
Das Projekt arbeitet zudem eng mit SuperRare, einer der führenden NFT-Börsen, zusammen. Botto ist nämlich ein Teil der RarePass-Kampagne, wobei der Floor-Preis für einen dieser 250 Pässe selbst in dieser Marktlage noch bei rund 18 ETH liegt. Also sicherlich nicht etwas für jedermanns Brieftasche. Das Team war zudem an Dutzenden von Kunstausstellungen auf der ganzen Welt beteiligt, darunter auch die Art Basel.
Das Projekt baut also auf einem soliden Team und Partnerschaften auf und hat damit eine reelle Chance, sich mit seiner einzigartigen NFT-Kunst in dieser schillernden Welt zu positionieren. Doch kommen wir nun zu dem für mich persönlich interessantesten Teil.
Botto ist als eine KI, die einzigartige Kunstwerke erstellt. Doch das tut sie nicht allein und der Prozess hinter der Erstellung der Kunst von Botto ist neben der Tokenomics etwas, was mich besonders begeistert.
Jeden Dienstag erstellt die Botto-KI eine Liste von Kunstwerken, sogenannte Fragmente. Jeder, der mindestens 2.000 BOTTO Token besitzt und diese auf der Plattform hinterlegt, darf darüber abstimmen, welches dieser Fragmente zu einem NFT geprägt und am darauf folgenden Dienstag auf SuperRare versteigert werden soll.
Toll ist daran, dass nach jeder Abstimmungsperiode die KI ihren künstlerischen Stil anpasst, um die Vorlieben der Wähler bestmöglich widerzuspiegeln. Die KI wird also darauf trainiert, möglichst den Geschmack der Gemeinschaft an BOTTO-Stakern kennenzulernen und in ihrer Kunst widerzuspiegeln. Dieser Umstand ist für mich das Geniale an dieser gesamten Idee. Denn durch diesen Prozess, in dem die Wähler mit der KI zusammenarbeiten, um Kunstwerke zu erstellen und zukünftige Werke zu beeinflussen, wird diese Wählerschaft selbst zu Teilschöpfern dieser Kunst.
Heutzutage wird viel darüber diskutiert, welche Jobs zukünftig durch die KI ersetzt werden. Damit stellen Beobachter dieser Entwicklung den Menschen in einen ungleichen Konkurrenzkampf mit der KI. Botto hingegen bringt Menschen zusammen und schafft Kunst, die ein ganzes Kollektiv von Künstlern und Kunstbegeisterten repräsentiert. Man könnte also sagen, dass die KI von Botto uns dazu befähigt, ein Gemeinschaftsgefühl auf eine Art und Weise auszudrücken, wie es noch nie zuvor der Fall war, und ich denke, das ist, was die Kunst von Botto so wertvoll macht.
Die erfolgreichsten Stücke, gemessen am Preis, sind die Werke aus der Genesis-Periode (2021) mit den Namen Scene Precede (100 ETH), Asymmetrical Liberation (79,421 ETH) und Blossoming Cadaver (40,326 ETH).
Der Erfolg der Verkäufe ist ein entscheidender Faktor. 25% der Einnahmen fließen jede Woche direkt an die BOTTO-Staker und zwar in ETH. 25% werden am Ende von 12 Wochen verteilt, wobei die Art und Weise von der DAO bestimmt wird. Die restlichen 50% gehen an die Staatskasse der Gemeinschaft. Damit sind 100% der Einnahmen tatsächlich auch für die Halter von BOTTO gedacht, denn diese verwalten als dezentrale autonome Organisation (DAO) alle Gelder.
Doch die eben erwähnte Rendite in Form von 25% aller Verkäufe ist keine passive. Denn das Projekt benutzt einen raffinierten Mechanismus, um sogenannte Trittbrettfahrer, die zwar den Token halten, aber darüber hinaus keinen Mehrwert liefern, nicht an diesen Einnahmen zu beteiligen.
Wie bereits erwähnt, muss mindestens eine Menge von 2.000 BOTTO auf der Plattform hinterlegt, also gestakt werden. Jeder BOTTO Token generiert seinem Staker pro Woche eine Stimme in Form von Voting Power (VP). Diese VP kann zur Abstimmung über ein Kunstwerk verwendet werden.
Insgesamt wurden 100 Millionen BOTTO geprägt. Davon zirkulieren aktuell 41 Millionen Token. Der BOTTO Token weist damit eine aktuelle Marktkapitalisierung des zirkulierenden Angebots in Höhe von 11 Millionen US-Dollar und 27 Millionen US-Dollar für das Gesamtangebot auf.
Fazit
Die hier vorgestellten Projekte sind bei Weitem nicht alle, die ich mir angeschaut habe, allerdings die einzigen, deren Vermögenswerte ich aktuell interessant genug finde, um für sie Positionen in meinem Portfolio aufzubauen. Weitere Projekte, die ich weiterhin beobachten werde, aber noch nicht zu kaufen erwäge, sind Storj, SingularyDAO und NuNet. Ersteres beschäftigt sich mit dezentraler Datenspeicherung, Zweiteres ist ein Portfolio Management Protokoll inklusive AI-Launchpad, während Letzteres sich mit dezentraler Rechenleistung beschäftigt.
Schlussfolgernd sieht meine persönliche Investitionsmatrix für die Nische “KI” wie folgt aus:
Diese ist zugegebenermaßen noch etwas spärlich besetzt, doch mehr konnte aktuell nicht mein Interesse wecken. Zumindest nicht bezüglich der Vermögenswerte. Über die kommenden Monate kommt allerdings mit Sicherheit an der ein oder anderen Stelle noch ein Projekt hinzu, da ich noch viele Entwicklungen erwarte. Das gilt insbesondere für die Schicht “Projekte”.
Du denkst, dass diese Matrix noch ein Projekt vermissen lässt, das deiner Meinung nach hier nicht fehlen darf? Schreibe mir gerne an unsere Kontakt-E-Mail-Adresse, welches das ist und warum es deiner Meinung nach auf die Liste gehört.
