AI-Zentralisierung vs. Dezentralisierung: Was lohnt sich zu spielen? Stellen Sie sich zwei Arenen vor: Eine wird von Technologiegiganten dominiert, die massive Rechenzentren betreiben, fortschrittliche Modelle trainieren und die Regeln festlegen. Die andere verteilt Rechenleistung, Daten und Entscheidungsfindung über Millionen von Minern, Edge-Geräten und offenen Gemeinschaften. Wo Sie wählen, zu bauen oder zu investieren, hängt davon ab, welche Arena Ihrer Meinung nach die nächste Welle von Wert erfassen wird oder ob die wahre Gelegenheit darin liegt, beide zu verbinden. --- Was Zentralisierung und Dezentralisierung in der KI bedeuten Zentralisierte KI findet sich hauptsächlich in hyperskalierenden Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud, die die Mehrheit der GPU-Cluster kontrollieren und einen Marktanteil von 68 % am globalen Cloud-Markt halten. Diese Anbieter trainieren große Modelle, halten Gewichte geschlossen oder unter restriktiven Lizenzen (wie bei OpenAI und Anthropic zu sehen) und verwenden proprietäre Datensätze und exklusive Datenpartnerschaften. Die Governance ist typischerweise unternehmerisch, gelenkt von Vorständen, Aktionären und nationalen Regulierungsbehörden. Auf der anderen Seite verteilt dezentrale KI die Berechnung über Peer-to-Peer-GPU-Märkte, wie @akashnet_ und @rendernetwork, sowie über On-Chain-Inferenznetzwerke wie @bittensor_. Diese Netzwerke zielen darauf ab, sowohl das Training als auch die Inferenz zu dezentralisieren. --- Warum die Zentralisierung weiterhin dominiert Es gibt strukturelle Gründe, warum zentralisierte KI weiterhin führend ist. Das Training eines fortschrittlichen Modells, sagen wir, eines multilingualen Modells mit 2 Billionen Parametern, erfordert über 500 Millionen Dollar an Hardware, Strom und Humankapital. Nur sehr wenige Entitäten können solche Vorhaben finanzieren und umsetzen. Darüber hinaus stellen regulatorische Verpflichtungen wie die US-Erlass zur KI und das EU-KI-Gesetz strenge Anforderungen an Red-Teaming, Sicherheitsberichte und Transparenz. Die Erfüllung dieser Anforderungen schafft einen Compliance-Schutz, der gut ausgestattete Marktteilnehmer begünstigt. Zentralisierung ermöglicht auch eine engere Sicherheitsüberwachung und Lebenszyklusmanagement über Trainings- und Bereitstellungsphasen hinweg. --- Risse im zentralisierten Modell Doch diese Dominanz hat Schwachstellen. Es gibt zunehmende Bedenken hinsichtlich des Konzentrationsrisikos. In Europa haben Führungskräfte von 44 großen Unternehmen die Regulierungsbehörden gewarnt, dass das EU-KI-Gesetz unbeabsichtigt US-Cloud-Monopole verstärken und die regionale KI-Entwicklung einschränken könnte. Exportkontrollen, insbesondere von den USA geführte GPU-Beschränkungen, schränken ein, wer auf hochmoderne Rechenleistung zugreifen kann, und ermutigen Länder und Entwickler, nach dezentralen oder offenen Alternativen zu suchen. Darüber hinaus hat die API-Preisgestaltung für proprietäre Modelle seit 2024 mehrfach zugenommen. Diese Monopolrenten motivieren Entwickler, kostengünstigere, offene Gewichts- oder dezentrale Lösungen in Betracht zu ziehen. --- Dezentrale KI Wir haben On-Chain-Computermärkte wie Akash, Render und @ionet, die es GPU-Besitzern ermöglichen, ungenutzte Kapazitäten für KI-Arbeitslasten zu vermieten. Diese Plattformen erweitern sich nun, um AMD-GPUs zu unterstützen, und arbeiten an arbeitslastspezifischen Nachweisen, um die Leistung zu garantieren. Bittensor incentiviert Validatoren und Modellbetreiber durch den $TAO-Token. Föderiertes Lernen gewinnt an Akzeptanz, hauptsächlich im Gesundheitswesen und in der Finanzwirtschaft, indem es kollaboratives Training ermöglicht, ohne sensible Rohdaten zu bewegen. Proof-of-Inference und Zero-Knowledge-Maschinenlernen ermöglichen überprüfbare Modellausgaben, selbst wenn sie auf untrusted Hardware ausgeführt werden. Dies sind grundlegende Schritte für dezentrale, vertrauenslose KI-APIs. --- Wo die wirtschaftliche Gelegenheit liegt Kurzfristig (heute bis 18 Monate) liegt der Fokus auf der Infrastruktur der Anwendungsschicht. Werkzeuge, die es Unternehmen ermöglichen, einfach zwischen OpenAI, Anthropic, Mistral oder lokalen offenen Gewichtsmodellen zu wechseln, werden wertvoll sein. Ebenso gewinnen fein abgestimmte Studios, die regulatorisch konforme Versionen offener Modelle unter Unternehmens-SLAs anbieten, an Bedeutung. Mittelfristig (18 Monate bis 5 Jahre) würden dezentrale GPU-Netzwerke an Bedeutung gewinnen, da ihre Tokenpreise die tatsächliche Nutzung widerspiegeln. In der Zwischenzeit werden Bittensor-ähnliche Subnetzwerke, die sich auf spezialisierte Aufgaben wie Risikobewertung oder Protein-Faltung konzentrieren, effizient durch Netzwerkeffekte skalieren. Langfristig (5+ Jahre) wird Edge-KI voraussichtlich dominieren. Telefone, Autos und IoT-Geräte werden lokale LLMs ausführen, die durch föderiertes Lernen trainiert werden, wodurch Latenz und Abhängigkeit von der Cloud verringert werden. Datenbesitzprotokolle werden ebenfalls entstehen, die es Benutzern ermöglichen, Mikro-Tantiemen zu verdienen, während ihre Geräte Gradienten zu globalen Modellaktualisierungen beitragen. --- Wie man die Gewinner identifiziert Projekte, die wahrscheinlich erfolgreich sein werden, haben einen starken technischen Schutz, der Probleme rund um Bandbreite, Verifizierung oder Privatsphäre auf eine Weise löst, die Verbesserungen um Größenordnungen liefert. Wirtschaftliche Flywheels müssen gut gestaltet sein. Höhere Nutzung sollte bessere Infrastruktur und Mitwirkende finanzieren, nicht nur kostenlose Mitfahrer subventionieren. Governance ist entscheidend. Tokenabstimmungen allein sind fragil, suchen Sie stattdessen nach Multi-Stakeholder-Räten, progressiven Dezentralisierungswegen oder Dual-Token-Modellen. Schließlich ist der Ecosystem-Pull wichtig. Protokolle, die frühzeitig mit Entwickler-Toolchains integriert werden, werden die Akzeptanz schneller steigern. --- Strategische Spielzüge Für Investoren kann es klug sein, sich abzusichern, indem sie sowohl zentrale APIs (für stabile Renditen) als auch dezentrale Tokens (für asymmetrische Aufwärtsbewegungen) halten. Für Entwickler ist es eine hochgradige Gelegenheit, Abstraktionsschichten zu schaffen, die einen Echtzeitswitch zwischen zentralen und dezentralen Endpunkten basierend auf Latenz, Kosten oder Compliance ermöglichen. Die wertvollsten Gelegenheiten liegen möglicherweise nicht an den Polen, sondern im verbindenden Gewebe: Protokolle, Orchestrierungsebenen und kryptografische Nachweise, die es Arbeitslasten ermöglichen, frei innerhalb sowohl zentralisierter als auch dezentralisierter Systeme zu navigieren. Danke fürs Lesen!