Die KI funktioniert heute als eine Schicht intelligenter Verarbeitung über Daten, indem sie Modelle verwendet, die Muster lernen, um Entscheidungen zu automatisieren, Prozesse zu optimieren und Vorhersagen zu generieren; das Interessante ist, dass, wenn man sie mit Tokens in der Blockchain kombiniert, eine Art "KI-Wirtschaft" entsteht, in der die Tokens zum Bezahlen von Rechenleistung, Zugang zu Modellen, Datensätzen oder sogar zur Anreizung von Beiträgen (wie das Trainieren von Modellen oder das Bereitstellen von Daten) dienen, zusätzlich zur Ermöglichung von dezentraler Governance. In der Praxis ermöglicht dies die Schaffung von Plattformen, wo die KI nicht von einem einzigen Unternehmen abhängt, sondern zwischen Nutzern verteilt wird, die interagieren und belohnt werden; obwohl dabei auch technische und sicherheitstechnische Herausforderungen entstehen, wie Datenmanipulation, adversariale Angriffe oder der böswillige Einsatz von Modellen, weshalb das Gleichgewicht zwischen Dezentralisierung, Anreizen und Kontrolle der kritische Punkt dieser Art von Systemen ist.

Stell dir eine dezentrale Plattform wie einen "KI-Marktplatz" vor: ein Modell des maschinellen Lernens (zum Beispiel eines, das Betrug erkennt). Anstatt es auf einem eigenen Server zu betreiben, lädst du es in ein dezentrales Netzwerk hoch. Die Benutzer können Anfragen an dieses Modell stellen (z. B.: Transaktionen analysieren), und jedes Mal, wenn sie es verwenden, bezahlen sie mit Tokens des Systems. Diese Tokens werden automatisch verteilt: ein Teil für dich (den Ersteller des Modells), ein anderer für die Knoten, die Rechenleistung bereitstellen, und ein weiterer für diejenigen, die Daten zur Verfügung gestellt haben, um es zu trainieren. Darüber hinaus, wenn die Plattform Governance hat, stimmen die Token-Inhaber darüber ab, welche Modelle priorisiert werden sollen, wie Gebühren angepasst werden sollen oder welche Datensätze akzeptiert werden sollen.