Chainopera.ai glaubt, dass Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) nicht aus einem einzigen riesigen Modell wie den heutigen LLMs entstehen wird, sondern aus kollaborativer Intelligenz — einem Netzwerk vieler spezialisierter Modelle über Modalitäten und Agenten, die in komplexen Arbeitsabläufen orchestriert werden, unterstützt von verteilten Instituten und Individuen in einem dezentralen Ökosystem.
Da diese Modelle und Agenten zusammenarbeiten müssen, sind dezentrale Ökonomien und technische Architekturen die unvermeidliche Wahl. Die zugrunde liegende dezentrale KI-Infrastruktur für Training und Inferenz muss selbsttragend, transparent, kosteneffizient, resilient und vertrauenswürdig sein, angetrieben von einer Gemeinschaft, die verteilte KI-Ressourcen nutzt — einschließlich GPUs, Modelle und Daten.
Um dies zu erreichen, ist wirtschaftliche Innovation erforderlich, um Menschen zu incentivieren, spezialisierte KI-Modelle/-Agenten zu bauen, zu verteilen, zu orchestrieren und bereitzustellen, neben Produkt- und technologischer Innovation, um AGI durch kollaborative Intelligenz voranzutreiben. Hier ist ChainOpera Pionierarbeit: der Aufbau von Agenten-Routern/-Netzwerken zur Koordination spezialisierter Agenten für komplexe Workflows sowie föderiertes Lernen und Inferenz zur Ermöglichung multimodaler Modelle, die über unterschiedliche Rechen- und Datenquellen laufen.
Es gibt zunehmende Beweise: Die Architektur von OpenAI’s GPT-5 ist ein Echtzeit-Router, der einige spezialisierte Modelle koordiniert (Quelle), und die jüngsten Aussagen von Anthropic unterstreichen ebenfalls, dass Multi-Agenten-Workflows die nächste Grenze sind (Quelle).
Dies ist eine Seite unserer Vision – KI durch Dezentralisierung zu entwickeln. Aber wir glauben auch, dass dezentrale KI weitergehen muss: das Training von dedizierten LLMs und multimodalen Modellen, um agentische Anwendungen in Finanzen und Krypto zu ermöglichen. Diese Modelle vereinfachen den Zugang zu komplexen Werkzeugen, bieten intelligente Automatisierung und verbessern die Sicherheit sowohl von Geldern als auch von Systemen. Daher umfasst unser Ziel auch das Training grundlegender Modelle mit Gemeinschaftskraft; im Gegensatz zu OpenAI, das die GPT-Serie (GPT-3 bis GPT-5) auf zentralisierten GPU-Clustern entwickelt, nutzt ChainOpera AI föderiertes Lernen und dezentrales Training auf GPU DePINs – Modelle, die speziell für die Branche entwickelt wurden.
Kurz gesagt, AGI ist das Ziel, aber anstatt einem zentralisierten Riesenmodell nachzujagen, verfolgen wir kollaborative Intelligenz durch ein KI-Agentennetzwerk – gemeinsam erstellt und gemeinsam im Besitz der Gemeinschaft – mit Anwendungen, die in Krypto und FinTech beginnen.