KI-Agenten verändern sich leise. Vor nicht allzu langer Zeit lebten sie in Chatboxen und Demos, beantworteten Fragen oder generierten auf Anfrage Texte. Jetzt durchsuchen sie Websites, verhandeln mit APIs, planen Aufgaben, vergleichen Preise, lösen Arbeitsabläufe aus und vervollständigen in einigen Fällen sogar Käufe. Sie handeln kontinuierlich, oft schneller, als ein Mensch folgen kann. Was fehlt, ist nicht Intelligenz oder Geschwindigkeit. Was fehlt, ist ein gemeinsames System der Verantwortung.
Wenn ein Agent auf Daten zugreift, die er nicht erstellt hat, sich auf ein Modell verlässt, das er nicht trainiert hat, und Geld ausgibt, das er nicht verdient hat, wird die Frage, wer verantwortlich ist, unvermeidlich. Heute lebt diese Antwort normalerweise in einer Unternehmensdatenbank. Protokolle sind privat. Regeln sind plattformdefiniert. Attribution ist, was der Betreiber sagt, dass es ist. Das funktioniert, bis mehrere Parteien beteiligt sind, Wert über Grenzen hinweg verschoben wird oder etwas schiefgeht. Dann bricht das Vertrauen in Streitigkeiten zusammen.
Kite AI versucht, dieses versteckte Hauptbuch ins Offene zu bringen, indem es das baut, was es als Avalanches erste Layer 1 beschreibt, die speziell für KI konzipiert ist. Keine KI-Themenkette für Marketing, sondern eine souveräne, EVM-kompatible Umgebung, die darauf abgestimmt ist, wie Agenten sich tatsächlich verhalten. Plötzlicher Verkehr. Kleine, häufige Aktionen. Mikrozahlungen, die mehr wie Softwaretelemetrie als wie Einkaufswagen aussehen. Und vor allem eine Möglichkeit, aufzuzeichnen, wer was in einer von Maschinen betriebenen Wirtschaft beigetragen hat.
Die Entscheidung, auf Avalanche aufzubauen, ist hier wichtig. Das anpassbare L1-Modell von Avalanche ermöglicht es Teams, ihre eigenen Ausführungsumgebungen, Gebührenlogik und Finalitätsparameter zu definieren, ohne Einschränkungen zu erben, die für menschzentriertes DeFi entworfen wurden. KI-Agenten verhalten sich nicht wie Händler oder NFT-Sammler. Sie treffen viele kleine Entscheidungen in schneller Folge und koordinieren oft mit anderen Agenten. Eine Kette, die für gelegentliche, hochpreisige Transaktionen optimiert ist, hat unter dieser Last Schwierigkeiten. Kites Ansatz behandelt die Aktivität von Agenten als eine erstklassige Arbeitslast und nicht als Ausnahmefall.
Die interessantere Designentscheidung ist jedoch philosophischer Natur. Kite behandelt Attribution als ein Protokoll-Primitive, nicht als eine Geschäftsregel. In den meisten KI-Systemen heute erscheint Wert am Ende der Pipeline. Daten werden gesammelt und bereinigt. Modelle werden trainiert oder feinjustiert. Werkzeuge werden um sie herum gewickelt. Agenten werden in Apps bereitgestellt. Einnahmen gelangen an die Spitze, und alle darunter wollen einen Anteil. Ohne eine neutrale Möglichkeit, den Beitrag zu messen, gewinnt der stärkste Akteur normalerweise standardmäßig. Plattformen nehmen die Marge. Bauherren akzeptieren Undurchsichtigkeit als Kosten der Verteilung.
Kites vorgeschlagene Antwort ist etwas, das es Proof of Attributed Intelligence oder PoAI nennt. Anstatt dass Konsens nur über die Reihenfolge von Transaktionen geht, wird PoAI als Möglichkeit dargestellt, Beiträge über den KI-Stack hinweg zu verfolgen und zu belohnen. Datenanbieter, Modellbauer, Werkzeugerzeuger und die Agenten selbst können als Teil eines einzigen wirtschaftlichen Flusses anerkannt werden. Die Kette wird zu einem Ort, an dem Arbeit beschrieben, nicht nur abgewickelt wird. Welche Daten abgerufen wurden. Welches Modell aufgerufen wurde. Welcher Agent die Aktion ausgeführt hat. Welche Richtlinie angewendet wurde. Wie die Belohnungen aufgeteilt wurden.
Wenn sich das abstrakt anhört, liegt es daran, dass die meisten Blockchains nie dafür entworfen wurden, so zu denken. Sie zeichnen Eigentumsänderungen auf, nicht Kollaborationshistorien. Aber KI-Ökonomien sind standardmäßig kollaborativ. Fast kein Agent agiert allein. Er steht auf Schichten von Daten, Modellen und Dienstleistungen, die von anderen geschaffen wurden. Kites Wette ist, dass, wenn Sie diese Realität nicht auf Protokollebene kodieren, sie immer von zentralen Vermittlern gelöst wird.
Um diese Attributionsebene beschreibt Kite mehrere unterstützende Primitive. Eine dezentrale Datenzugriffsengine soll es Datenanbietern ermöglichen, teilzunehmen, ohne Eigentum oder Kontrolle aufzugeben. Daten können ohne permanente Übergabe abgerufen, bezahlt und geprüft werden. Eine tragbare Speicherebene soll sicherstellen, dass das Gedächtnis des Agenten sowohl prüfbar als auch datenschutzbewusst ist, damit Agenten den Kontext über Sitzungen hinweg tragen können, ohne sich in undurchsichtige schwarze Kästen zu verwandeln. Diese Ideen deuten auf eine Kette hin, die maschinelle Arbeit koordinieren möchte, nicht nur Token bewegen.
Im Laufe des Jahres 2025 weitete sich Kites Geschichte von der Koordination zu Zahlungen, und dieser Wandel machte die Vision konkreter. Im September kündigte das Unternehmen eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 18 Millionen Dollar an, die von PayPal Ventures und General Catalyst geleitet wurde, was die Gesamtfinanzierung auf 33 Millionen Dollar brachte. Neben dieser Runde hob Kite hervor, was es Kite AIR nennt, beschrieben als Agenten-Identitätsauflösung, gekoppelt mit stabilen Zahlungen und programmierbarer Durchsetzung von Richtlinien.
Hier trifft die Theorie auf die Realität. Ein Agent, der denken kann, aber nicht authentifizieren oder bezahlen kann, ist immer noch ein Spielzeug. Ein Agent, der bezahlen kann, aber nicht beweisen kann, dass er autorisiert war, wird zu einer Haftung. Kites Rahmen behandelt Identität, Ausgabenlimits und Richtlinienpfade als untrennbar. Ein Agent ist nicht nur ein Stück Code. Er ist ein delegierter Akteur mit definierter Autorität. Wenn er Transaktionen durchführt, sollte diese Autorität von Gegenparteien verifizierbar und von dem Menschen oder der Organisation, die dahinter steht, überprüfbar sein.
Agentische Zahlungen verändern den Rhythmus der Abwicklung. Menschen denken in Käufen. Agenten denken in Flüssen. Mieten von Rechenleistung pro Sekunde. Für Daten pro Abfrage bezahlen. Einnahmen automatisch auf Mitwirkende aufteilen. Diese Muster brechen, wenn jede Transaktion manuelle Genehmigung oder hohe feste Gebühren erfordert. Kites Betonung stabiler Geldabwicklungen und programmierbarer Einschränkungen geht weniger um Neuheit und mehr um die Beseitigung von Reibungen. Es ist ein Versuch, wirtschaftliche Interaktion wieder nativer für Software erscheinen zu lassen.
Der Token kam, als sich dieses Narrativ herausbildete. Binance kündigte Kite AI am 31. Oktober 2025 als sein 71. Launchpool-Projekt an, der Handel begann am 3. November. Das Gesamtangebot ist auf 10 Milliarden Token begrenzt, wobei 18 Prozent zum Start im Umlauf sind. Für Bauherren sind diese Zahlen wichtig, da sie die Governance und langfristigen Anreize formen. Für Märkte schaffen sie Volatilität. Infrastrukturprojekte stehen hier oft vor einem schwierigen Trade-off. Tokens ziehen Aufmerksamkeit an, bevor Systeme bewährt sind, und Spekulation kann die Zuverlässigkeit überholen.
Dieses Risiko ist real. Eine Kette, die für KI gebaut ist, wird nicht anhand von Diagrammen beurteilt. Sie wird daran beurteilt, ob Entwickler ihren Primitiven unter realer Last vertrauen. Können Identitäten sauber widerrufen werden? Halten Ausgabenlimits unter Druck? Sind Attributionsaufzeichnungen lesbar, wenn Streitigkeiten auftreten? Degrediert das System anmutig, wenn Agenten sich schlecht benehmen? Diese Fragen werden nur mit der Zeit und Nutzung beantwortet.
Frühe Nutzungssignale deuten darauf hin, dass die Menschen zumindest die Prämisse testen. Die Testnet-Aktivität, die bis Ende 2025 gemeldet wurde, zeigte Hunderte von Millionen von Transaktionen und Dutzende von Millionen von Adressen, die mit der Umgebung von Kite interagierten. Berichte über das Avalanche-Ökosystem beschrieben ein sehr hohes Volumen an Agentenaufrufen, gekoppelt mit Mikrozahlungen. Anreiz-Testnets können Zahlen aufblähen, und rohe Metriken erzählen nie die ganze Geschichte, aber das Muster stimmt mit Kites These überein. Agenten wollen viele kleine Dinge günstig und mit klarer Verantwortung erledigen. Sie wollen nicht, dass jede Interaktion sich wie ein zeremonielles On-Chain-Ereignis anfühlt.
Das schwierigste Problem bleibt die Attribution selbst. Der Beitrag in der KI ist rutschig. Er kann ein Datensatz, ein Etikettierungsaufwand, eine Vorlage, ein Feintuning, ein Evaluierungswerkzeug, ein Abrufindex, ein Tool-Plugin oder eine Kette von all dem sein. Jedes System, das für Intelligenz bezahlt, muss sich gegen Spam, Kollusion und synthetische Beiträge verteidigen. Es muss auch On-Chain-Aufzeichnungen mit Off-Chain-Rechenleistung verbinden, denn ernsthafte Inferenz und Training werden nicht innerhalb von Blöcken stattfinden.
Kites Herausforderung ist nicht nur technisch. Sie ist sozial und wirtschaftlich. Zu strenge Attributionsregeln machen das System unbrauchbar. Zu lockere Regeln verwandeln es in eine Subventionsfarm. Bauherren benötigen etwas, mit dem sie leben können, und Gegner sollten es teuer finden, zu manipulieren. Dieses Gleichgewicht ist der Ort, an dem die meisten ehrgeizigen Koordinationssysteme scheitern.
Wenn Kite erfolgreich ist, ist das Ergebnis keine "KI-Kette" als Kategorie. Es ist etwas näher an einer KI-Lieferkette. Ein Ort, an dem Identität, Zahlungen, Datenrechte und Gedächtnis im selben Rahmen sitzen. Ein Ort, an dem Agenten mit Maschinen-Geschwindigkeit arbeiten können, ohne alle dazu zu zwingen, einer einzigen internen Datenbank einer Plattform zu vertrauen. Verantwortung wird lesbar. Zusammenarbeit wird belohnbar, ohne Erlaubnis. Streitigkeiten haben Artefakte statt Vibes.
Diese Vision ist ruhig im Vergleich zu den Standards von Krypto. Sie verspricht keine sofortige Störung oder sofortigen Ersatz bestehender Systeme. Sie geht davon aus, dass Agenten allmählich ankommen und im Hintergrund echte Arbeit leisten, und dass die Infrastruktur, die sie unterstützen soll, langweilig, explizit und schwer manipulierbar sein muss. In einem Bereich, der süchtig nach Spektakel ist, ist diese Zurückhaltung fast radikal.
Ob Kites Avalanche L1 dieses Hauptbuch wird, ist noch eine offene Frage. Attribution in großem Maßstab hat zuvor intelligentere Systeme bescheiden gemacht. Die Regulierung wird genau hinschauen, wenn Maschinen beginnen, Geld mit minimalem menschlichen Kontakt zu verwalten. Und das Vertrauen der Entwickler wird langsam verdient und dann schnell verloren. Aber die Richtung ist schwer zu ignorieren. Wenn Agenten an der Wirtschaft teilnehmen sollen, muss jemand die Regeln für die Teilnahme definieren.
Kite wettet darauf, dass diese Regeln in einem Protokoll und nicht in einer privaten Datenbank leben sollten. Wenn diese Wette aufgeht, könnten wir zurückblicken und diesen Moment nicht als den Start einer weiteren Kette sehen, sondern als einen frühen Versuch, maschinellen Ökonomien etwas zu geben, das sie dringend benötigen: ein gemeinsames, verifizierbares Gedächtnis darüber, wer was getan hat und warum sie dafür bezahlt wurden.
