Überblick über dezentrale KI und Überblick über die BNB-Chain-bezogene Ökologie

Im Jahr 2024 hat sich die dezentrale künstliche Intelligenz zu einem der dynamischsten und am schnellsten wachsenden Bereiche auf dem Kryptowährungsmarkt entwickelt. Laut dem von CryptoKoryo erstellten Dune-Dashboard ist künstliche Intelligenz ein führender Bereich in Bezug auf Interesse und Investitionen in der Kryptoindustrie.

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Dezentrale KI bietet erhebliche Vorteile, indem sie intelligente Verarbeitung mit dem dezentralen, benutzerzentrierten Ansatz von Web3 kombiniert. Diese Konvergenz erhöht die Transparenz, Effizienz und Anpassungsfähigkeit digitaler Plattformen. Unternehmen können die analytische Leistungsfähigkeit der KI nutzen, um das Benutzererlebnis zu optimieren und datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen.

Dieser Leitfaden untersucht die praktischen Anwendungen und die umfassenderen Auswirkungen von Web3 AI und hebt ihr transformatives Potenzial hervor. Darüber hinaus erfahren wir, wie BNB Chain Entwicklern die Plattform und das Toolset zur Erstellung wirklich leistungsstarker KI-Anwendungen bietet.

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz

Die Branche der künstlichen Intelligenz erlebt einen rasanten und transformativen Aufstieg, der erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Branchen und die Weltwirtschaft hatte. Der KI-Markt wird bis 2022 einen Wert von 136,55 Milliarden US-Dollar haben und von 2023 bis 2030 voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 37,3 % wachsen und bis 2030 voraussichtlich 1,8 Billionen US-Dollar erreichen.

Dieses exponentielle Wachstum wird durch kontinuierliche Forschung, Innovation und erhebliche Investitionen von Technologieriesen vorangetrieben und macht KI zu einer Kerntechnologie in Branchen wie Automobil, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzen und Fertigung.

Das transformative Potenzial der künstlichen Intelligenz ist enorm. Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz bis zum Jahr 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen kann, was die derzeitige Wirtschaftsleistung von China und Indien zusammen übersteigt. Dieses Wachstum wird durch Produktivitätsverbesserungen und Konsumnebeneffekte angetrieben, wobei in China und Nordamerika ein erhebliches Wirtschaftswachstum erwartet wird.

Die Integration künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen hat begonnen, Abläufe zu revolutionieren, Prozesse zu optimieren und das Benutzererlebnis zu verbessern. Von selbstfahrenden Autos und lebensrettenden medizinischen Geräten bis hin zu Marketingautomatisierung und Cybersicherheit – die Auswirkungen von KI sind überall. Da sich die KI weiterentwickelt, verspricht sie, Branchen neu zu gestalten, das Wirtschaftswachstum anzukurbeln und neue Möglichkeiten zu schaffen.

Kurz gesagt: Der Markt ist riesig und das Potenzial ist riesig. Doch schöpfen wir wirklich das volle Potenzial des KI-Marktes aus? Sind zentralisierte Ökosysteme wirklich der beste Weg, künstliche Intelligenz zu entwickeln? mal sehen.

Einschränkungen der zentralisierten KI

Zentralisierte KI-Systeme unterliegen erheblichen Einschränkungen, vor allem aufgrund ihrer Anfälligkeit für Single Points of Failure. Wenn alle Vorgänge auf einem zentralen Server basieren, kann jeder Ausfall oder jede Kompromittierung das gesamte System stören. Dieses Problem ist besonders wichtig bei geschäftskritischen Anwendungen, bei denen eine unterbrechungsfreie Funktionalität nicht verhandelbar ist. Wenn beispielsweise ein zentralisiertes KI-System, das im Gesundheitswesen oder beim autonomen Fahren eingesetzt wird, einen Serverausfall oder einen Cyberangriff erleidet, könnte dies schwerwiegende Folgen haben, einschließlich des Verlusts von Menschenleben oder erheblicher finanzieller Verluste. Die Abhängigkeit von einem einzigen Kontrollpunkt macht zentralisierte KI-Systeme von Natur aus anfällig und anfällig für Systemausfälle.

Skalierbarkeit und Effizienz sind auch die Hauptanliegen zentralisierter künstlicher Intelligenz. Da die Nachfrage nach KI-Anwendungen wächst, könnten zentralisierte Systeme Schwierigkeiten haben, die erhöhte Last zu bewältigen. Dies führt häufig zu Leistungsengpässen, Latenz und einer beeinträchtigten Benutzererfahrung. In zentralisierten KI-Architekturen liegt die Last der Verarbeitung großer Datensätze und der Ausführung komplexer Algorithmen auf einem einzelnen Kern oder einem begrenzten Satz von Ressourcen, was zu Ineffizienzen und Verlangsamungen führen kann.

Datenschutz und -sicherheit sind eine weitere wesentliche Einschränkung zentralisierter künstlicher Intelligenz. Zentralisierte Systeme erfordern eine kontinuierliche Übertragung von Daten an einen zentralen Hub zur Verarbeitung, was das Risiko eines unbefugten Zugriffs während der Übertragung und Speicherung erhöht. Diese Zentralisierung macht sie zu Hauptzielen für Cyberangriffe, da durch die Kompromittierung eines zentralen Servers große Mengen sensibler Informationen offengelegt werden könnten.

KI-Monopole können gefährlich und falsch sein

Der Aufstieg von KI-Monopolen, beispielhaft dargestellt durch die strategische Positionierung von Microsoft bei den internen Herausforderungen von OpenAI, wirft mehrere wichtige Fragen auf. Solche Monopole können Innovationen ersticken, die Zusammenarbeit behindern und zu höheren Kosten für Endbenutzer und minderwertiger Technologie führen.

Die Integration von KI-Fähigkeiten innerhalb einiger weniger großer Unternehmen kann zu Isolation führen und den technologischen Fortschritt und das Wirtschaftswachstum einschränken. Darüber hinaus kann ein monopolistisches Umfeld den Wettbewerb einschränken, den Erfolg aufstrebender Unternehmen erschweren und zu voreingenommenen Entscheidungen und begrenzter Innovation führen.

Außerdem kann ein Mangel an vielfältigen Datentrainingsquellen dazu führen, dass KI-Modelle in hohem Maße Daten verwenden, die von Natur aus voreingenommen und fehlerhaft sind. Gemini, ein von Google veröffentlichtes KI-Tool zur Generierung von Bildern von Menschen, stand aufgrund unzureichender Tests vor Herausforderungen. Kurz nach seiner Einführung wurde festgestellt, dass Gemini ungenaue historische Bilder erzeugte, etwa von gemischtrassigen und weiblichen US-Senatoren aus dem 19. Jahrhundert, was zu heftiger Kritik in den sozialen Medien führte.

Der Bedarf an dezentraler KI

Dezentrale KI kann Transparenz, Datenschutz und Widerstandsfähigkeit fördern. Durch den Wegfall der Notwendigkeit einer zentralen Behörde stellt die dezentrale KI sicher, dass Macht und Kontrolle nicht in einer einzigen Einheit konzentriert sind, wodurch das Risiko einer monopolistischen Kontrolle und eines Systemversagens verringert wird.

Dieses Modell erhöht die Sicherheit, indem es Daten über das Netzwerk verteilt und so das Risiko von unbefugtem Zugriff und Single Points of Failure minimiert. Darüber hinaus fördert die dezentrale KI Innovation und Zusammenarbeit, indem sie es verschiedenen Knoten ermöglicht, Beiträge zu leisten und zusammenzuarbeiten, kollektive Intelligenz zu nutzen und anpassungsfähigere und widerstandsfähigere KI-Systeme zu ermöglichen.

Vorteile dezentraler KI

• Sicherheit und Datenschutz: Dezentrale KI-Systeme verbessern den Datenschutz und die Sicherheit. Die Daten werden lokal verarbeitet und über das Netzwerk verteilt, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen und unbefugtem Zugriff verringert wird. Die Blockchain-Technologie fügt eine unveränderliche Sicherheitsebene hinzu und gewährleistet die Daten- und Modellintegrität.
• Skalierbarkeit und Effizienz: Dezentrale KI bietet eine höhere Skalierbarkeit. Durch die Nutzung eines Netzwerks von Knoten können diese Systeme je nach Bedarf skaliert und Aufgaben parallel verarbeitet werden, um die Gesamtkapazität und Leistung zu erhöhen, ohne einzelne Komponenten zu belasten.
• Transparenz und Rechenschaftspflicht: Dezentrale KI-Systeme, die durch Konsensmechanismen und verteilte Algorithmen gesteuert werden, fördern von Natur aus die Transparenz. Benutzer und Entwickler können KI-Prozesse hinterfragen und verifizieren und so Vertrauen und Verantwortlichkeit fördern.
• Reduzierte Voreingenommenheit und faire Ergebnisse: Durch die Nutzung verschiedener Dateneingaben und verteilter Entscheidungsfindung kann dezentrale KI Voreingenommenheit reduzieren und ausgewogenere und fairere Ergebnisse erzielen. Die kryptografische Verifizierung und Bescheinigung stellen sicher, dass die Ausgabe des KI-Modells manipulationssicher und zuverlässig ist.
• Wirtschaftliche und soziale Auswirkungen: Dezentrale KI demokratisiert den Zugang zur KI-Technologie, verringert Eintrittsbarrieren für kleinere Akteure und fördert einen gleichberechtigten Zugang. Dies schafft ein Wettbewerbsumfeld, treibt Innovationen voran und stellt sicher, dass die Vorteile der KI in der gesamten Gesellschaft weit verbreitet sind. Darüber hinaus kann dezentrale künstliche Intelligenz groß angelegte Überwachung und Manipulation durch zentralisierte Instanzen kontrollieren und persönliche Interessen schützen.
• Dezentrale Governance: Dezentrale autonome Organisationen (DAOs) kommen der dezentralen KI erheblich zugute, indem sie eine transparente und demokratische Governance-Struktur bereitstellen. In einem DAO wird die Projektsteuerung über Token verwaltet, sodass Token-Inhaber Änderungen vorschlagen, abstimmen und umsetzen können. Dadurch wird sichergestellt, dass die Entscheidungsbefugnis auf alle Beteiligten verteilt wird, was Inklusivität und Zusammenarbeit fördert. Ein integratives Ökosystem fördert die Open-Source-Entwicklung, zu der Entwickler und Forscher mit unterschiedlichem Hintergrund beitragen können, wodurch das System vollständiger und integrativer wird. Auch kleine Unternehmen und Einzelpersonen können teilnehmen, was Innovationen vorantreibt und für vielfältige Perspektiven sorgt.

Die Zukunft der dezentralen künstlichen Intelligenz

Mit der Blockchain-Technologie wird die dezentrale künstliche Intelligenz den zentralen Kontrollpunkt eliminieren, der derzeit die Entwicklung der künstlichen Intelligenz dominiert. Dieser Wandel wird den Zugang zu KI-Ressourcen demokratisieren und es einem breiteren Spektrum von Akteuren – darunter kleineren Unternehmen und einzelnen Entwicklern – ermöglichen, zur Weiterentwicklung der KI beizutragen und davon zu profitieren.

Durch die Brechung des Monopols der Technologiegiganten wird die dezentrale KI ein wettbewerbsfähigeres und vielfältigeres Ökosystem schaffen, Innovationen anregen und die Entwicklung der KI-Technologie sicherstellen, um breitere gesellschaftliche Bedürfnisse zu erfüllen.

Darüber hinaus wird dezentrale künstliche Intelligenz den Datenschutz und die Sicherheit revolutionieren. Indem sie die lokale Datenverarbeitung ermöglichen und verschlüsselte Daten für KI-Computing nutzen, werden diese Systeme die Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff erheblich reduzieren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Benutzer die Kontrolle über ihre persönlichen Daten behalten und erhöht so das Vertrauen in KI-Systeme.

Die Integration von Edge Computing ermöglicht eine Datenverarbeitung näher an der Datenquelle und verbessert so die dezentrale künstliche Intelligenz weiter. Dies reduziert die Latenz, reduziert die Bandbreitennutzung und ermöglicht Echtzeit-KI-Anwendungen, die für Szenarien wie autonomes Fahren und Smart-City-Infrastruktur von entscheidender Bedeutung sind.

Schließlich wird die dezentrale KI die kollaborative Intelligenz fördern, indem sie föderiertes Lernen und andere verteilte Lerntechniken nutzt. KI-Modelle werden in der Lage sein, aus unterschiedlichen Datensätzen auf der ganzen Welt zu lernen, was zu robusteren und unvoreingenommeneren Ergebnissen führt. Dieser kollektive Ansatz für das KI-Training wird KI-Systeme präziser und kulturbewusster machen. Darüber hinaus wird der Aufstieg von DAO einen neuen Governance-Rahmen für Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz bieten, der es den Beteiligten ermöglicht, Entscheidungen transparent und demokratisch zu treffen.

Da sich diese Trends weiterentwickeln, wird die Zukunft der dezentralen KI durch mehr Sicherheit, größere Inklusivität und eine gerechtere Verteilung der Vorteile der KI in der Gesellschaft gekennzeichnet sein.

BNB Chain

BNB Chain bietet mit seiner leistungsstarken Infrastruktur und Multi-Chain-Architektur, einschließlich BNB Smart Chain (BSC), opBNB und BNB Greenfield, eine Plattform für dezentrale künstliche Intelligenz. BSC bietet EVM-Kompatibilität, ein Proof-of-Stake-Konsensmodell und die Möglichkeit, bis zu 5.000 Transaktionen pro Sekunde bei niedrigen Transaktionskosten zu verarbeiten. Die Infrastruktur unterstützt Transaktionen mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit, die für KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind, während ihre Kompatibilität mit Ethereum-basierten DApps die Bereitstellung beschleunigt. Die schnelle Blockendgültigkeit und das Potenzial für paralleles EVM verbessern die Transaktionsausführung zusätzlich.

opBNB ist eine Layer-2-Lösung, die optimistische Aggregationstechnologie nutzt, um die Skalierbarkeit deutlich zu erhöhen und die Gaskosten zu senken. Mit Transaktionsgeschwindigkeiten von bis zu 10.000 TPS und extrem niedrigen Gebühren ist opBNB ideal für leistungsstarke Anwendungen der künstlichen Intelligenz, die eine schnelle Datenverarbeitung und geringe Latenz erfordern.

BNB Greenfield ergänzt dies durch die Bereitstellung einer dezentralen und sicheren Datenspeicherung, die für die Verwaltung großer Datenmengen und die Verbesserung von Datenschutz und Sicherheit unerlässlich ist. Sein benutzerzentriertes Modell ermöglicht eine detaillierte Kontrolle des Datenzugriffs und stellt so sicher, dass die KI-Entwicklung ethisch vertretbar ist und den Datenschutzbestimmungen entspricht. Zusammen bilden diese Komponenten der BNB-Kette eine umfassende, skalierbare und sichere Umgebung für dezentrale KI-Innovation und -Bereitstellung.

Hier ein kurzer Überblick:

• KI-Agent:
  • MyShell: Verbessert die Entdeckung, Erstellung und Absteckung von KI-nativen Anwendungen mit einer offenen Entwicklungsumgebung, die eine Vielzahl von Modellen und APIs unterstützt. Es geht auf die Bedürfnisse sowohl fortgeschrittener als auch unerfahrener Entwickler ein, bietet einen App Store für die Veröffentlichung und Verwaltung von Anwendungen für künstliche Intelligenz und bietet ein transparentes Belohnungsverteilungssystem für alle Ökosystem-Mitwirkenden.
  • ChainGPT: Bietet Tools für die Generierung intelligenter Verträge, die Erstellung von NFTs, kryptografische Transaktionsmodelle und die Analyse von On-Chain-Daten. Die Plattform bietet Echtzeit-Updates, SDK- und API-Dienste sowie den $CGPT-Token für den Zugriff auf erweiterte Tools, Staking-Pools und DAO-Voting.

• Inhaltsgenerierung:
  • NFPrompt: Eine UGC-Plattform (User Generated Content), die es Benutzern ermöglicht, ihre fantasievollen Kreationen zu erstellen, zu besitzen, zu sozialisieren und zu monetarisieren. Durch die Nutzung der Web3-Technologie verwandelt es alltägliche Benutzer in Inhaltsersteller und stellt so den überprüfbaren Besitz von KI-generierter Kunst sicher.
  • StoryChain: Eine innovative Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um immersive und interaktive Geschichten zu erstellen, die die Grenzen des digitalen Geschichtenerzählens verschieben.

• Intelligente Roboter:
  • Web3go: ein Datenintelligenznetzwerk, das eine Datenvorverarbeitungsschicht für dezentrale künstliche Intelligenz aufbaut und den Datenfluss und die Entwicklung von Agenten für künstliche Intelligenz durch Blockchain-Technologie verbessert. Web3Go zielt darauf ab, eine zugängliche Infrastruktur für die Datenerfassung und -verbreitung zu schaffen und so die Benutzerbeteiligung und Netzwerkverbesserungen zu fördern.

• Datenverwaltung und -verarbeitung:
• Glacier Network: Bietet skalierbare, modulare Blockchain-Infrastruktur für Anwendungen der künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf Datenspeicherung, Indizierung und Verarbeitung. Darüber hinaus stellt Glacier Network Tools für GameFi- und SocialFi-Entwickler bereit, um Spielmetadaten und soziale Verbindungen in Blockchain-Anwendungen zu verwalten.
• Web3go xData: Der Datenkennzeichnungsdienst auf opBNB nutzt künstliche Intelligenz, um die Datenverarbeitung zu vereinfachen und zu automatisieren und die Datenverwaltung effizienter und zuverlässiger zu machen.

• Infrastrukturdienste:
  • NetMind: NetMind nutzt inaktive GPUs, um globale Berechnungen für KI-Modelle zu erstellen Das Stromnetz bietet eine groß angelegte verteilte Computerplattform. Es kombiniert verschiedene Ressourcen mit Grid- und freiwilligen Rechenplanungs- und Lastausgleichstechnologien, um die Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz wirtschaftlicher und effizienter zu gestalten.
  • Aggregata: Ziel ist es, die KI zu revolutionieren, indem die Definition von KI-Daten um Modelle, Vektordatenbanken, Pipelines, Umgebungen und Gewichte erweitert wird. Dieser Ansatz verbessert den Datenfluss durch Geschwindigkeit, Effizienz, Einfachheit und Dezentralisierung. Aggregata unterstützt KI-Innovationen durch die Bereitstellung einer umfassenden Dateninfrastruktur.

• Entwicklertools:
  • Aspecta: Derzeit in der Inkubationsphase wird Aspecta Entwicklertools und -ressourcen revolutionieren und es Entwicklern ermöglichen, fortschrittlichere und effizientere Anwendungen für künstliche Intelligenz zu erstellen.
  • CodexField: Bietet Entwicklern die Tools, die sie zum Erstellen und Bereitstellen innovativer Lösungen für künstliche Intelligenz benötigen, und pflegt so ein lebendiges Ökosystem des technologischen Fortschritts.

• ZKML:
  • zkPass: Ein bahnbrechendes Projekt auf BSC, das wissensfreie Beweise nutzt, um den Datenschutz und die Sicherheit von KI-Modellen zu verbessern.
  • BAS: Erzeugt Beweise zur Verifizierung von Informationen innerhalb des BNB-Ökosystems und unterstützt die On-Chain- und Off-Chain-Verifizierung. Benutzer können Proofs in Greenfield speichern, um Datenschutz und Kontrolle zu gewährleisten. BAS löst die Notwendigkeit, Off-Chain-Daten zu verifizieren und ermöglicht Eigentumsnachweis, Datenschutz, Zugriffsverwaltung und Datenkapitalisierung innerhalb des Web3-Ökosystems.

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