In den meisten Gesprächen über künstliche Intelligenz im Crypto-Bereich gibt es eine stille Annahme, die meiner Meinung nach mehr Aufmerksamkeit verdient. Wir reden endlos über Rechenleistung, Modelle, Inferenzgeschwindigkeit und Skalierung, aber wir halten selten inne, um zu fragen, wer diese Systeme im Alltag tatsächlich unterstützt. Nach meiner Einschätzung ist die unbequeme Antwort Menschen, und zwar nicht im symbolischen Sinne, sondern als strukturelle Abhängigkeit, die echte wirtschaftliche Belastungen mit sich bringt. Als ich aufkommende KI-Infrastrukturprojekte analysierte, stach Kite hervor, weil es diese Abhängigkeit nicht feiert, sondern ihre Kosten offenlegt.
Die meisten KI-Systeme, die heute mit Krypto-Märkten in Berührung kommen, sind auf irgendeine Form von menschlichem Feedback angewiesen, sei es Datenlabeling, Prompt-Engineering, Moderation oder korrigierende Aufsicht. Meine Forschung legt nahe, dass diese Abhängigkeit zu einem der am wenigsten diskutierten Engpässe in der Skalierbarkeit von KI wird. Je autonomer wir behaupten, dass diese Systeme sind, desto unsichtbarer wird die menschliche Arbeit hinter ihnen. Kites These zwingt uns, uns zu fragen, ob dieses Modell nachhaltig ist, während die KI-native Finanzwirtschaft beschleunigt.
Warum KI mit menschlicher Intervention teurer ist, als es aussieht
Das erste, was mir beim Studium von Kites Positionierung auffiel, ist, wie direkt es die vorherrschende Erzählung der menschlichen Intervention herausfordert. Menschliches Feedback klingt beruhigend wie ein Sicherheitsnetz, funktioniert aber auch wie eine Mautstelle bei jeder bedeutenden Iteration. Laut einem Bericht des Stanford AI Index aus dem Jahr 2023 sind die Trainingskosten für Grenz-KI-Modelle seit 2018 um mehr als das 7-fache gestiegen, wobei ein erheblicher Teil der Kosten auf Datenkuratierung und menschliche Überwachung zurückzuführen ist. Diese Kosten verschwinden nicht, wenn KI-Systeme On-Chain bereitgestellt werden; sie summieren sich.
In Krypto wird dieses Problem noch schärfer. Blockchains sind deterministische, kombinierbare Systeme, während Menschen es nicht sind. Wenn KI-Agenten auf manueller Korrektur oder kuratierten Datensätzen basieren, erben sie Latenz, Vorurteile und Kostenunvorhersehbarkeit. OpenAI selbst erkannte in einem öffentlichen Forschungsblog an, dass das Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback Tausende von Arbeitsstunden pro Modelliteration erfordern kann. Wenn ich das in DeFi-Begriffen übersetze, fühlt es sich an, als würde man laufende Governance-Kosten zahlen, nur um ein Protokoll funktionsfähig zu halten.
Kites zentrale Erkenntnis, wie ich sie verstehe, ist, dass die KI-Infrastruktur menschliche Abhängigkeit minimieren muss, genauso wie DeFi vertrauenswürdige Intermediäre minimiert hat. Chainlink-Daten zeigen, dass Oracle-Netzwerke jetzt über 20 Milliarden Dollar an On-Chain-Werten sichern, Stand Mitte 2024, hauptsächlich weil sie manuelle Preisaktualisierungen durch kryptowirtschaftliche Garantien ersetzt haben. Kite scheint eine ähnliche Philosophie auf das Verhalten und die Validierung von KI anzuwenden, indem die Verantwortung in überprüfbare Systeme und nicht in menschliche Entscheidungen zurückgegeben wird.
Es gibt auch einen Arbeitsmarkt-Aspekt, den viele Trader übersehen. Ein Bericht von Scale AI aus dem Jahr 2024 schätzte, dass qualitativ hochwertiges menschliches Datenlabeling zwischen 3 und 15 Dollar pro Aufgabe je nach Komplexität kosten kann. Multipliziert man das mit Millionen von Aufgaben, wird plötzlich billige KI strukturell teuer. Nach meiner Einschätzung haben die Märkte dies noch nicht vollständig eingepreist, insbesondere für KI-Token, die endlose Anpassungsfähigkeit versprechen, ohne zu erklären, wer die Kosten für die Menschen in der Schleife trägt.
Wie Kite die KI-Infrastruktur auf eine Krypto-native Weise umformuliert
Was Kite interessant macht, ist nicht, dass es Menschen vollständig ablehnt, sondern dass es menschliche Eingaben als knappe Ressource behandelt, anstatt als Standardstütze. Als ich seine Architektur konzeptionell analysierte, erinnerte es mich an frühe Debatten über Ethereum-Gasgebühren. Gas zwang die Entwickler dazu, sorgfältig über Berechnungen nachzudenken, und Kite scheint die KI-Entwickler dazu zu zwingen, sorgfältig über menschliche Interventionen nachzudenken.
Aus einer systemischen Perspektive positioniert Kite Autonomie als wirtschaftliche Notwendigkeit und nicht als philosophisches Ideal. Meine Forschung zu den Trends der dezentralen KI zeigt, dass Projekte, die stark auf Off-Chain-Menschenprozesse angewiesen sind, mit Kombinierbarkeit kämpfen. Man kann nicht einfach eine menschliche Moderationsschicht in einen automatisierten Handelsagenten einfügen, ohne Verzögerungen einzuführen. In schnellen Märkten ist Verzögerung Risiko.
Der Gewinnbericht von NVIDIA für 2024 unterstreicht einen Wandel: Die Nachfrage nach KI-Inferenzhardware wird zunehmend von Echtzeitanwendungen angetrieben, anstatt von Batch-Training. Dieser Trend deutet darauf hin, dass Geschwindigkeit und Autonomie schnell zu den Hauptwerttreibern werden. Kite passt in diese Entwicklung, indem es KI-Agenten weniger als Assistenten, die auf Genehmigung warten, und mehr wie selbst ausführende Smart Contracts umformuliert. Es ist einfach ein Unterschied zwischen einem Verkaufsautomaten und einem Ladenangestellten. Der eine skaliert mühelos, der andere nicht.
Wie ich es handeln würde
Keine ernsthafte Analyse ist vollständig, ohne die Risiken zu berücksichtigen. Die größte Unsicherheit, die ich bei Kite sehe, ist, ob vollständige Autonomie mit regulatorischem Druck koexistieren kann. Das Weltwirtschaftsforum bemerkte in einem Papier zur KI-Governance von 2024, dass die Regulierungsbehörden weiterhin menschliche Verantwortung in Entscheidungssystemen bevorzugen. Wenn die Politik gegen autonome Agenten vorgeht, könnte Kites These auf Widerstand stoßen.
Es gibt auch das Risiko der Ausführung. Vertrauenslose KI-Validierung zu bauen, ist schwieriger als es klingt. Wir haben gesehen, wie lange es gedauert hat, bis Ethereum wirtschaftlich sichere Smart Contracts entwickelt hat. Nach meiner Einschätzung wird Kite Zeit benötigen, um zu beweisen, dass die Reduzierung menschlicher Eingaben das systemische Risiko nicht erhöht. Eine Überkorrektur könnte ebenso gefährlich sein wie eine übermäßige Abhängigkeit von Menschen.
Aus einer Handels-Perspektive betrachte ich Kite eher als Infrastruktur-Wette denn als Hype-Handel. Basierend auf vergleichbaren KI-Infrastruktur-Token. Meine Forschung zeigt, dass starke Akkumulationszonen oft nach anfänglichen, narrativ getriebenen Rallyes entstehen. Wenn Kite in einen Bereich handelt, in dem die Marktkapitalisierung mit frühen Infrastrukturkollegen übereinstimmt, würde ich nach Bestätigung in einer Schlüsselunterstützungszone suchen, zum Beispiel in der Nähe des vorherigen Konsolidierungstiefs, bevor ich die Position vergrößere. Auf der Oberseite erscheinen Widerstände oft in der Nähe von psychologisch runden Bewertungen, wo frühe Investoren Gewinne mitnehmen.
Ich würde Einträge in Tranchen strukturieren, anstatt einen einzigen Kauf zu tätigen, und Volatilität als Information und nicht als Lärm zu betrachten. Nach meiner Erfahrung benötigen Infrastruktur-Narrative länger, um sich auszuzahlen, sind aber tendenziell stabiler, sobald die Akzeptanz beginnt. Risikomanagement ist hier wichtig, denn wenn der Markt entscheidet, dass KI mit menschlicher Intervention gut genug ist, könnte Kites These länger als erwartet unterbewertet bleiben.
Letztendlich stellt Kite eine Frage, von der ich denke, dass Krypto einzigartig positioniert ist, um sie zu beantworten. Wenn wir vertrauenswürdige Intermediäre aus der Finanzwirtschaft entfernen, warum sollten wir sie dann innerhalb von KI wieder aufbauen? Meine Analyse lässt mich glauben, dass die versteckten Kosten von menschlich abhängiger KI sichtbarer werden, da die Märkte Geschwindigkeit, Kombinierbarkeit und Skalierung verlangen. Ob Kite diesen Wert erfasst, bleibt abzuwarten, aber das Gespräch, das es erzwingt, ist bereits überfällig.
