Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz (KI) und Blockchain-Technologie hat das Potenzial, Branchen umzugestalten und die Art und Weise, wie wir mit digitalen Systemen interagieren, neu zu definieren. Während KI Automatisierung, Effizienz und personalisierte Erlebnisse verspricht, steht sie vor Herausforderungen in Bezug auf Vertrauen, Transparenz und Datenintegrität.
Blockchain bietet mit seiner inhärenten Sicherheit und Unveränderlichkeit eine leistungsstarke Lösung. Covalent steht an der Spitze dieser Revolution und stellt die Dateninfrastruktur und Tools bereit, die für den Aufbau einer Zukunft mit vertrauenswürdiger, dezentraler KI erforderlich sind.
Die wichtigsten Trends, die KI und Blockchain in Richtung Konvergenz treiben
Mehrere Schlüsseltrends treiben die Konvergenz zwischen KI und Blockchain voran. Erstens besteht ein wachsender Bedarf an Vertrauen und Transparenz in KI-Systemen. Benutzer möchten wissen, wie KI-Algorithmen Entscheidungen treffen, und benötigen die Gewissheit, dass die zum Training dieser Modelle verwendeten Daten korrekt und unvoreingenommen sind.
Zweitens schafft der Aufstieg der dezentralen KI neue Möglichkeiten für Innovation und Zusammenarbeit. Blockchain ermöglicht den sicheren Austausch von Daten und Algorithmen und fördert so ein demokratischeres und integrativeres Ökosystem für künstliche Intelligenz. Drittens bietet die wachsende Verfügbarkeit von On-Chain-Daten eine reichhaltige Informationsquelle für KI-Modelle.
„KI-gesteuerte Systeme sind auf vollständige und genaue Daten angewiesen, aber die meisten Blockchains sind isoliert. Covalent löst dieses Problem, indem es einen einheitlichen Zugriff auf über 100 Ketten bietet und es KI-Agenten ermöglicht, Ressourcen über die Kette zu verschieben und fundierte Entscheidungen ohne Fragmentierungsprobleme zu treffen“, sagte Ganesh Swami, CEO und Mitbegründer von Covalent.
Das Strukturdatenproblem in der künstlichen Intelligenz von Web3
Trotz des immensen Potenzials stellt die Integration von KI und Blockchain erhebliche Herausforderungen dar. Datenfragmentierung und eingeschränkte Interoperabilität zwischen Blockchains behindern die Entwicklung wirklich integrierter KI-Systeme. Skalierbarkeit, Sicherheit und die Notwendigkeit überprüfbarer Daten sind ebenfalls wichtige Überlegungen. Allerdings stellen diese Herausforderungen auch erhebliche Chancen für Innovationen dar.
KI lebt von strukturierten, hochintegrierten Datensätzen. In Branchen wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen werden Daten sorgfältig organisiert, um sicherzustellen, dass KI-Modelle effizient funktionieren. Im Gegensatz dazu ist Web3 eine fragmentierte Landschaft. On-Chain-Daten sind reichlich vorhanden, aber unstrukturiert, und ihre Zuverlässigkeit ist oft fraglich. Dieser Mangel an sauberen, zusammensetzbaren Datenschichten hat den Einfluss von KI auf Blockchain-Anwendungen erheblich behindert.
KI und Blockchain verbinden: Die Rolle von Covalent und GoldRush in dieser Entwicklung
Covalent erkannte diese Lücke und erstellte Blockchain-Daten-APIs namens GoldRush, um diese Lücke zu schließen. Durch die Strukturierung von Blockchain-Daten ermöglicht Covalent KI-Agenten, Arbeitsabläufe dynamisch zu begründen, zu automatisieren und zu optimieren, ohne die Ineffizienz fragmentierter Datenquellen. Mit in Echtzeit überprüfbaren Daten über mehr als 100 Blockchains können KI-Agenten jetzt komplexe, autonome Entscheidungsaufgaben ausführen, von kettenübergreifenden Vorgängen bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Für Unternehmen bedeutet dies, dass KI-Agenten nun Interaktionen zwischen dezentralen, auf Smart Contracts basierenden Protokollen automatisieren können, die ihrerseits als Finanzautomatisierungssysteme dienen. Anstatt Daten in der Kette zu verifizieren, nutzen diese Agenten strukturierte, kryptografisch geprüfte Daten aus Quellen wie der Ethereum Wayback Machine, um fundierte Entscheidungen über Protokolle hinweg zu treffen, da die Blockchain bereits von Natur aus überprüfbar ist.
Dies ermöglicht kettenübergreifende Vermögensbewegungen, automatisiertes Treasury-Management, Governance-Ausführung und nahtlose Koordination zwischen dezentralen Finanzanwendungen (DeFi), wodurch Reibungsverluste reduziert und Arbeitsabläufe ohne direktes menschliches Eingreifen optimiert werden.
Diese Auswirkungen sind nicht nur theoretisch. Unternehmen wie Rainbow, CoinLedger und EY nutzen bereits die strukturierten Blockchain-Daten von GoldRush, um Compliance, Sicherheit und KI-gesteuerte Finanzautomatisierung zu verbessern. Auch andere Unternehmen wie Entender Finance und Awaken Tax profitieren von den Vorteilen von GoldRush.
„Wir nutzen die strukturierten On-Chain-Daten und die künstliche Intelligenz von GoldRush, um die Blockchain-Buchhaltung zu automatisieren und Finanzberichte in Echtzeit für Web3-Unternehmen bereitzustellen“, sagte Omar Khattab, Gründungsingenieur von Entender Finance.
Auch Andrew Duca, Mitbegründer von Awaken Tax, zeigte sich zufrieden mit der GoldRush-Integration.
„Ohne GoldRush hätten wir unser Steuerprodukt für den einfachen Zugriff auf große, umfangreiche Multichain-Daten nicht entwickeln können“, fügte Duca hinzu.
Die Zukunft: Zero Employee Enterprises (ZEE) und KI-gestützte Web3-Operationen
Die Erweiterung der KI-fähigen Datensätze durch GoldRush legt den Grundstein für vollständig autonome, KI-gesteuerte Geschäftsmodelle, ein Konzept, das als Zero-Employee Enterprises (ZEE) bekannt ist.
AWZs stellen einen Paradigmenwechsel dar, bei dem KI-Agenten autonom Geschäftsfunktionen mit minimalem menschlichen Eingriff ausführen. Dies geht über die einfache Automatisierung hinaus. Es umfasst ein KI-gestütztes Finanzmanagement, eine Finanzüberwachung in Echtzeit und eine dezentralisierte autonome Organisation (DAO)-Governance, die alle effizient und ohne die Verzögerungen ablaufen, die oft mit der menschlichen Verarbeitung einhergehen.
„Unternehmen, die auf von Google genehmigte Produkte beschränkt sind, können jetzt KI-Agenten erstellen, die On-Chain-Daten nutzen, dank der Verfügbarkeit von Covalent und darüber hinaus der auf dem Google-Marktplatz angebotenen GoldRush-APIs, die in die KI-bezogenen Produktangebote von Covalent integriert sind. Das bedeutet, dass es jetzt möglich ist, Agentenschwarmsysteme oder Zero Employee Enterprises (ZEE) zu entwickeln, um die Effizienz in Kerngeschäftsabläufen zu verbessern“, bemerkte Ganesh.
Auch die Einführung des AI Agent Software Development Kit (SDK) 0.2.0 markiert einen bedeutenden Meilenstein. Dieses Tool gibt KI-Agenten die Möglichkeit, programmgesteuert und nahtlos mit Blockchain-Daten zu interagieren. Das SDK ist darauf ausgelegt:
- DeFi-Positionsmanagement: KI-Agenten können Liquiditätspositionen autonom verwalten und Yield-Farming-Strategien optimieren.
- DAO-Governance-Automatisierung: KI kann Vorschläge ausführen, Treasury-Operationen verwalten und Anreize koordinieren.
- Kettenübergreifende Operationen: KI-Agenten können problemlos Vermögenswerte verbinden, Trades ausführen und Multi-Chain-Wallets verwalten.
- KI-Workflows für Unternehmen: Automatisieren Sie mehrstufige Geschäftsprozesse mit strukturierten, KI-optimierten On-Chain-Daten.
Warum die Kryptowährungsbranche ihre KI-Strategie überdenken muss
Während die künstliche Intelligenz rasant voranschreitet, haben Kryptowährungen immer noch Schwierigkeiten, mitzuhalten. Trotz der erwarteten Integration der Blockchain-Technologie bleiben Kryptowährungen bei der Einführung von KI noch einige Schritte zurück. „Vieles von dem, was heute in der Krypto-KI passiert, wurde bereits vor zwei Jahren in Mainstream-KI-Bereichen gemacht“, sagte Ganesh.
Laut Ganesh Swami ist das Problem nicht nur technischer Natur, es ist auch zyklischer Natur. „Der aktuelle KI-Zyklus wurde 2023 von OpenAI mit ChatGPT als verbraucherorientiertem Produkt gestartet, während sich Kryptowährungen in einem Bärenmarkt befanden und gerade erst anfingen, nicht verbraucherorientierte Projekte und dezentrale KI-Infrastrukturen wie BitTensor zur Kenntnis zu nehmen“, erklärte er.
Der Sektor ist nun einem zeitlichen Risiko ausgesetzt. Wird die KI-Entwicklung von Web3 aufholen, bevor die Nachfrage eine schnelle (und reaktionsfähige) Transformation erzwingt? Damit Blockchain-basierte KI in der breiten Masse Einzug halten kann, müssen die Probleme, die sie löst, so dringlich werden, dass eine Änderung erforderlich ist.
„Nehmen Sie zum Beispiel Deep Fakes: Niemand wird auf eine groß angelegte Blockchain-Verifizierung drängen, bis die Krise nicht mehr zu leugnen ist. Daraus ergibt sich ein zeitliches Risiko: Wird es in zwei Jahren zur Priorität? Fünf? „Schwer vorherzusagen“, bemerkte Ganesh.
Die nächste Phase der KI-gesteuerten Blockchain-Innovation wird dadurch definiert, wie schnell Unternehmen den Bedarf an strukturierten, überprüfbaren Daten erkennen und darauf reagieren. Ohne präzise und organisierte Informationen in der Blockchain können KI-Agenten nicht effektiv funktionieren.
Damit Web3 KI wirklich nutzen kann, muss es über fragmentierte und unzuverlässige Datensätze hinaus zu einer zusammensetzbaren und strukturierten Datenökonomie übergehen. Die Frage ist nicht, ob KI Web3 verändern wird: Das hat sie bereits getan. Die eigentliche Frage ist: Wird Web3 der KI die Daten liefern, die sie für den Erfolg benötigt? Die Zukunft der Branche hängt von der Antwort ab.
Der Beitrag „The Truth About AI in Web3: Covalent Explains What's Missing“ erschien zuerst auf BeInCrypto .