Brüder, heute reden wir nicht über diese hohlen, großen Erzählungen, sondern setzen uns ganz entspannt hin, als würden wir in einer Izakaya ein Bier trinken, und quatschen über einen heißen Scheiß, der zurzeit in der Szene läuft – OpenLedger!
Ihr wisst ja, dass ich ein alter Hase bin, der seit dem Bärenmarkt 2017 durch die Gegend geschlagen wurde. Außerdem sitze ich jeden Tag in diesem kleinen Loft in Tokio und kämpfe mit Code und Datenpanels. Ich bin extrem realistisch, wenn es um Projekte geht – diese schnöden, bunten Whitepapers und PPT-Präsentationen schau ich mir nur kurz an und schmeiße sie dann weg. Denn in dieser Szene kann man viel blasen, aber das Geld, das in Smart Contracts fließt, lügt definitiv nicht. Wenn du herausfinden willst, ob ein Projekt wirklich harte, unerschütterliche Infrastruktur hat oder ob es nur ein Spiel von heißer Kartoffel ist, dann folge einfach dem Buch der Tokenverteilung, und du wirst die Wahrheit finden!
Kürzlich habe ich mit Python einige Datenanalyseskripte für heiße AI-Datenprojekte laufen lassen und mir OpenLedger genauer angesehen. Dabei fiel mir ein sehr interessantes, und extrem leicht übersehenes Detail im Tokenomics-Modell auf, das entscheidend dafür ist, ob dieses Projekt in Zukunft überleben kann!
#### Das scheinbar schöne „passive Einkommen“ Flugrad
Lass uns zunächst die Geschichte von OpenLedger durchgehen, die sie uns erzählen – sie klingt wirklich aufregend! Sie haben etwas namens PoA (Proof of Asset) ins Leben gerufen, was bedeutet, dass wenn du hochwertige Daten für das Training oder die Inferenz eines großen Modells beisteuerst, das System dir automatisch eine Rechnung schreibt, sobald die AI deine Daten verwendet. Das ist wie wenn du einen Hit-Song schreibst und für jeden Stream auf der ganzen Welt, bekommst du eine Lizenzgebühr – das klingt doch verlockend, oder?
Was ist die Grundlage dieser Logik? Es ist das „echt entstandene Bedürfnis des Marktes“! In dieser schönen Vorstellung sind die Beitragszahler bereit, mühsam die trockenen Daten zu sammeln, zu reinigen und auf die Kette zu bringen, weil es im Markt tatsächlich AI-Entwicklungsteams gibt, die hungrig nach diesem Material suchen und bereit sind, dafür zu bezahlen. Nur so kann das Datenflugrad in Bewegung kommen! Die Seele dieser Argumentation liegt in den Worten „selbstentstehend“ und „echt“!
Aber Brüder, als ich die Details des Wirtschaftsmodells durchging, fand ich einen Riss in diesem scheinbar perfekten Flugrad!
#### Unterströmungen: Warum Geld für 'Selbstentstehung' ausgeben?
In ihrem Verteilungspool steht eine nicht unerhebliche Summe für spezielle Zuschüsse (Grants), die dafür gedacht sind, Teams zu fördern, die hochqualitative Datensätze sammeln, verarbeiten und veröffentlichen. Außerdem hat die Stiftung ein spezielles Inkubatorprogramm ins Leben gerufen, das Geld an Entwicklungsteams verteilt, die Modelle in ihrem Netzwerk aufbauen!
Auf den ersten Blick sieht dieser Ansatz einwandfrei aus. Heute, welches neue öffentliche Chain oder Protokoll geht nicht mit etwas ökologischen Zuschüssen online? Aber wenn du diese Handlung mit ihrer Kernargumentation über „selbstentstandene Nachfrage“ vergleichst, schmeckt das besonders schief!
Lass uns das in klareren Worten ausdrücken – wenn das Beitragen von Daten in diesem Netzwerk wirklich dazu führen könnte, dass man durch das großartige PoA-Mechanismus kontinuierlich Geld von AI-Unternehmen verdient, dann wäre die Stiftung nicht gezwungen, Geld auszugeben, um Zuschüsse zu geben! Das ist wie wenn im Wasser wirklich große Fische schwimmen und sie hungrig auf den Haken beißen, würden erfahrene Angler selbst mit ihren Ruten kommen, um die besten Angelplätze zu sichern, warum sollte der Teichbesitzer dann Geld ausgeben, um Leute zum Fischen zu bringen?
Die Notwendigkeit, dass die Stiftung Geld ausgibt, um Grants zu vergeben, um die Datenproduktion anzuregen, zeigt ein extrem knallhartes Realität: Die Druckmaschine, die durch „echte AI-Rechenleistung“ angetrieben wird, läuft derzeit nicht!
Die Teams, die gerade massenhaft Daten in ihr Netzwerk pumpen, haben als Hauptantrieb nicht etwa „Oh, meine Daten sind so wertvoll, dass AI dafür bezahlen wird“, sondern eher „Solange ich die Daten wie gefordert liefere, kann ich mir diesen Zuschuss von der Stiftung sichern“ – das ist ein typisches künstliches Angebot, das durch Token-Zuschüsse erzwungen wird, und nicht durch echtes kommerzielles Interesse. Obwohl beide auf der Kette ähnlich aktiv erscheinen, ist die wirtschaftliche Natur grundlegend verschieden!
#### Entschlüsselung des Zaubers: Ein Spiel von Geld, das von linker Hand in die rechte Hand fließt
Noch warnender ist das Muster, das noch kommt. Ich bin in meinem quantitativen Risikomanagement besonders sensibel für solche Datenstrukturen. Lasst uns gemeinsam diesen geschlossenen Geldfluss durchdenken:
Angenommen, du bist ein datengestütztes Team, das durch Grants finanziert wird. Du nimmst das Geld der Stiftung und produzierst einen Satz von Datensätzen, die du ins Netzwerk einspeist. Diese Daten werden dann im Netzwerk abgerufen, aktivieren den PoA-Verteilungsmechanismus und das System vergibt dir eine Token-Belohnung – aber woher stammt diese sogenannte „Nutzungsgebühr“? In dieser Phase kommt sie sehr wahrscheinlich nicht von externen AI-Firmen, die echtes Geld für Token ausgeben, sondern wird weiterhin aus dem Anreizpool des Projekts entnommen!
Hast du diesen Zauber verstanden, Brüder? Die Stiftung zieht zuerst Geld aus der linken Tasche, um dich bei der Datensammlung zu unterstützen. Dann steigert dein Datenbeitrag die Aktivität im System, und schließlich zieht das System Geld aus der rechten Tasche der Stiftung und zahlt es dir als „Ertrag“ – das Geld dreht sich in diesem geschlossenen System einmal im Kreis und hinterlässt auf dem Blockchain-Explorer eine Reihe äußerst schicker, attraktiver On-Chain-Daten: „Wow, bestimmte hochwerte Daten wurden von der AI häufig abgerufen und haben enorme Einnahmen generiert“!
Ich will nicht sagen, dass OpenLedger ein Ponzi-Schema oder absichtlich Daten fälscht – das ist absolut nicht meine Absicht. Als jemand aus der Branche weiß ich genau, dass jedes Netzwerk, das ein zweiseitiger Markt ist (egal ob du eine Taxi-App oder eine Web3-Infrastruktur machst), in der kalten Startphase ohne Zuschüsse nicht auskommt, sonst ist der erste Tag ein leerer Ort, wo nicht einmal Geister vorbeikommen. Es ist ein notwendiger und unvermeidlicher Branchenbrauch, Zuschüsse für frühe Blüte zu verwenden!
#### Überlebensregeln der alten Angler: Verwechsle „Futter streuen“ nicht mit „vielen Fischen fangen“
Was ich euch ehrlich sagen möchte: In der Phase, in der das Projektteam verrückt umherwirft, um Token zu verteilen, solltet ihr die hübschen On-Chain-Ertragsdaten auf keinen Fall als „Beweis für eine echte Explosion der AI-Marktnachfrage“ missinterpretieren! Es ist wie wenn du siehst, dass es an der Wasseroberfläche viel Aufregung gibt – du musst herausfinden, ob das nur Spritzer von dem Futter sind, das gerade ins Wasser geworfen wurde, oder ob da wirklich hungrige Riesen unter Wasser um Futter kämpfen! Wenn diese beiden Kräfte gemischt werden, ist der anfängliche Glanz der Ertragsdaten weit weniger wert, als es scheint!
Deshalb bewerte ich solche dezentralen Infrastrukturprojekte, die unter dem Banner „Beitrag gleich Mining“ laufen, längst nicht mehr nach der Komplexität der in ihrem Whitepaper beschriebenen Algorithmen. Ich konzentriere mich nur auf einen extrem harten Indikator: Wie viel Prozent der täglichen Erträge, die on-chain generiert werden, stammen von externen realen Kunden (zum Beispiel einem Unternehmen, das Roboter entwickelt oder einer großen Forschungseinrichtung), die echtes Geld zahlen, um Daten abzurufen, und wie viel Prozent sind Zuschüsse, die vom Projektteam selbst ausgegeben und dann über Verträge zurückgeflossen sind?
Ersteres steht für die Tatsache, dass dieses Protokoll tatsächlich in die industriellen Zahnräder der realen Welt eingreift und ein selbsttragendes perpetuum mobile ist; das Letztere ist im Wesentlichen eine Flasche Glukose, die im Intensivpflegebereich hängt – an dem Tag, an dem die Flüssigkeit im ökologischen Pool aufgebraucht ist und es keine echte externe Zahlungsnachfrage gibt, die einspringt, könnte dieses scheinbar florierende Ökosystem sofort in eine ausweglose Situation geraten!
Brüder, ich habe das heute so detailliert erklärt, nicht um euch zu überzeugen, es zu shorten oder schlechtzureden – als frühe Erforscher der Brancheninfrastruktur verdient es, dass wir etwas Geduld und Zeit aufbringen. Ich hoffe nur, dass wir, bevor wir echtes Geld investieren, einen klaren Maßstab im Kopf haben! Solange die „echte externe Ertragsquote“ nicht sichtbar ansteigt, egal wie sehr die Leute draußen behaupten, „wir haben bereits viel verdient“, sollten wir in unserem Kopf einen Rabatt darauf geben und wie geduldige alte Fischer unsere Chips festhalten. Wenn wir keinen echten Fisch sehen, sollten wir auf keinen Fall große Netze auswerfen!
