Teile, denen man leicht zustimmen kann
Sein Punkt über LLMs, die menschliches Urteilsvermögen für Governance und Märkte skalieren, ist wahrscheinlich die stärkste Idee im gesamten Stück. Prognosemärkte, quadratische Abstimmungen, kombinatorische Auktionen: brillante Mechanismen, die immer von menschlicher Aufmerksamkeit hungrig waren. KI löst dieses Engpassproblem wirklich. Allein dies könnte einige der wichtigsten Anwendungen des nächsten Jahrzehnts hervorbringen.
Die "Bots, die Bots einstellen"-Wirtschaft wird stark unterschätzt. Bisher haben wir AI-Agenten größtenteils als Werkzeuge gesehen, die Menschen dienen. Der größere Markt sind Agenten, die wirtschaftlich miteinander koordinieren, ohne einen zentralen Orchestrator, der entscheidet, wer mit wem spricht. Ethereum macht das möglich.
Ethereum ist die Abwicklungsplattform für KI-Agenten. Agenten müssen Transaktionen durchführen. Sie benötigen programmierbares Geld, erlaubnisfreien Zugang, komposable Infrastruktur. Ethereum ist die glaubwürdig neutralste Kette, um das bereitzustellen.
Das d/acc-Framework spricht an. Verteidigung über Angriff, dezentrale Zusammenarbeit, Werkzeuge, die Individuen über Institutionen ermächtigen.
2. Einige unangenehme Teile:
Stark auf lokale LLMs als Vertrauenslösung angewiesen. Lokale Modelle, die Transaktionen verifizieren, Smart Contracts prüfen, Trades vorschlagen. Der Traum des Cypherpunk-Bergmanns. Aber lokale Modelle sind heute erheblich schwächer als Grenzmodelle. Sie tauschen Vertrauen in einen Server gegen Vertrauen in ein Modell, das möglicherweise Fehler macht.
Es gibt auch die praktische Hürde. Diese Modelle zu betreiben, erfordert spezialisierte Hardware und ernsthaftes technisches Know-how. GPUs, Inferenzpipelines, aktualisierte Modelle. Bei ETH-Validierern war die Vision, dass jeder teilnehmen könnte. KI-Modelle verlangen eine viel höhere Eintrittsbarriere, und diese steigt, während die Modelle skalieren. Der Traum erfordert sowohl Fähigkeitengleichheit als auch Zugänglichkeitsgleichheit. Wir sind Jahre davon entfernt.
Dass LLMs die Begrenzung der menschlichen Aufmerksamkeit aufheben. Zum Teil ja, aber dann gibt es neue Dinge, auf die man achten muss. Man hört auf, 50 DeFi-Positionen manuell zu bewerten, und beginnt zu bewerten, ob die Strategie deines Agenten sinnvoll ist, wann man sie übersteuern sollte, was er getan hat und warum. Der Engpass verschiebt sich von der Ausführung zur Aufsicht.
Die gute Nachricht ist, dass die Aufsicht auf dieser abstrahierten Ebene einfacher ist als die Überprüfung von Rohprotokolldetails. Aber wir benötigen neue Primitiven, die für diese neue Abstraktionsebene entworfen sind, Werkzeuge, die für die Überwachung des Verhaltens von Agenten gebaut wurden, anstatt einzelne Transaktionen zu inspizieren.
Onchain-Reputation und Streitbeilegung klingen elegant. Sicherheitsleistungen, Reputation Scores, Streitmechanismen. Aber DeFi bewegt sich mit Blockgeschwindigkeit und der Schaden geschieht lange bevor ein Streit gelöst wird. Prävention ist hier wichtiger als Urteilsfindung, und das erfordert eine Echtzeiteinschätzung von Risiken, die in die Agentenschicht selbst integriert ist.
Eine Sache, die der Beitrag nicht ausreichend anspricht: Koordination zwischen Agenten im großen Maßstab. Was passiert, wenn Tausende von Agenten um Rendite über dieselben Protokolle konkurrieren? Herdenverhalten. Liquiditätskaskaden. Korrelierte Strategien, die das Risiko verstärken, anstatt es zu diversifizieren. Agent-zu-Agent-Dynamiken sind ein Problem erster Ordnung in diesem Bereich.
Schließlich gibt es eine zeitliche Lücke. Der Beitrag liest sich wie ein Fahrplan für 2027, aber die Entwickler lösen diese Probleme bereits heute. Nutzer setzen gerade jetzt Agenten ein, um Kapital zu verwalten. Die Vision ist richtig, könnte dringlicher klingen.
Insgesamt eine großartige Übersicht darüber, wie sich Crypto x AI entwickelt und Ideen, wo wir von hier aus hingehen können. Dies passt eng zu dem, was wir bei Fraction AI aufbauen. Ethereum als Abwicklungsplattform für Agenten (über Base), KI, die menschliches Entscheidungsvermögen skalierbar macht, Echtzeiteinschätzung von Risiken über nachträgliche Streitbeilegung und die Entwicklung der Aufsichtsprimitiven für das Verhalten von Agenten. Es ist aufregender denn je und es gibt viel zu bauen!
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