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Der Markt für föderiertes Lernen wird bis 2030 voraussichtlich um erstaunliche ~40% CAGR wachsen (Research and Markets, 2026).
Warum jetzt? Wegen der KI-Agenten.
KI-Agenten werden schnell zu unseren digitalen Teamkollegen: Sie lesen unsere E-Mails, verwalten unsere Dateien, surfen in unserem Namen und greifen auf unsere sensibelsten Daten zu. Aber hier ist die unbequeme Wahrheit: Je autonomer KI wird, desto größer ist das Risiko für den Datenschutz. Der Bericht "State of AI Agent Security 2026" hat ergeben, dass 62% der Unternehmen Datenlecks als ihre größte Sorge in Bezug auf KI-Agenten angeben.

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Die kommende mobile App "AI Terminal" von ChainOpera wird als greifbares Beispiel für die Fähigkeiten der Föderierten KI-Plattform dienen. Durch diese App profitieren die Nutzer von KI-Agenten, deren Training, Bereitstellung und Inferenz nahtlos von der Föderierten KI-Plattform unterstützt werden, was die Fähigkeit hervorhebt, fortschrittliche, personalisierte KI-Lösungen bereitzustellen. Der eingebettete KI-Agent wird CoCo genannt. Sie ist der persönliche Begleiter der Menschen, der jede Person repräsentiert und verschiedene Aufgaben im Alltag und bei der Arbeit erledigt, wie den Handel mit Meme-Coins und BTC. Sie verwendet ein integriertes Architekturdesign von Gerät zu Cloud. Die Gemeinschaft kann über GPU-Sharing Remote-Computing-Support bieten und kann auch die Technologie des föderierten Lernens nutzen, um ein personalisiertes Agentenbegleiter-Erlebnis basierend auf lokalen Daten zu erreichen und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen.

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Die föderierte KI-Plattform löst drei grundlegende Herausforderungen im aktuellen Bereich der Crypto-KI-Agenten:
Aus der Perspektive kollaborativer Wirtschaftsmodelle verlassen sich viele aktuelle Web3-KI-Agenten auf Modelle und Agentendienste, die auf der Web2-Plattform aufgebaut sind, und ermöglichen es nicht wirklich, dass dezentrale KI-Ressourcenanbieter (Daten/Modelle/GPUs) an Beiträgen teilnehmen und Belohnungen erhalten. Die föderierte KI-Plattform eröffnet multilaterale Wertflüsse in der Gemeinschaft, die KI-Ressourcenanbietern helfen können, Belohnungen aus dem Verbrauch von KI-Agenten durch den Endnutzer zu erhalten.

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Die nächste Ära der KI besteht nicht nur aus „größeren Modellen“ – es geht um kollaborative Intelligenz (Agenten, die zusammenarbeiten, um die Komplexität von Krypto/DeFi zu lösen, nicht um einzelne riesige Systeme).
✅ ChainOpera’s KI-Terminal hat jetzt über 4 Millionen registrierte Nutzer in mehr als 50 Ländern – Ziel ist es, ein tägliches Tool für Fintech/DeFi im Jahr 2026 zu sein.
✅ Web3 + KI = gegenseitiger Gewinn: KI vereinfacht die Komplexität von Web3, während Blockchain KI im Besitz der Gemeinschaft ermöglicht (nicht nur von Big Tech kontrollierte Werkzeuge).
✅ Langfristig: Ermöglichen Sie es Entwicklern über unsere Stiftung und den bevorstehenden Ökosystemfonds – niemand wird ausgeschlossen, wenn es darum geht, die Zukunft der KI zu gestalten.

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Warum KI Blockchains benötigt, würden wir hinzufügen, dass dies besonders kritisch für DeFi- und Fintech-Anwendungen ist, bei denen Vertrauen, Transparenz und Anreizabgleich nicht nur nette Extras sind, sondern existenzielle Anforderungen.
Hier ist der Grund:
1. Nachweis der Personhood in Finanzsystemen: In DeFi und Fintech ist die Nachahmung durch KI nicht nur ein soziales Problem, sondern auch ein finanzieller Angriffsvektor. Blockchain-basierte Identitätssysteme schaffen kryptografische Nachweise der Einzigartigkeit, was es für KI exponentiell schwieriger macht:

Dezentralisierte Koordination ohne zentrale Autorität.
Blockchain ändert dies grundlegend. Es ermöglicht:
1. Vertrauenslose Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: Zum Beispiel ein DeFi-Protokoll, bei dem menschliche Händler und KI-Agenten gemeinsam einen Liquiditätspool verwalten.
2. Komponierbare Agentenökosysteme: Zum Beispiel können mehrere KI-Agenten aus verschiedenen Teams im selben Protokoll interagieren und zusammenarbeiten (z. B. ChainOpera AI Terminal-App).
3. Anreizausrichtung im großen Maßstab: Zum Beispiel AI-Agentenbauer, Nutzer, AI-Infrastruktur-Anbieter und menschliche Wissens-/Feedbackbeiträger, die alle gemeinsam agentische KI-Systeme erstellen.

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Wir betrachten einen Projekt (Modell) Eigentümer, der ein Modell trainieren möchte, indem er die lokalen privaten Daten und Rechenleistung interessierter Datenbesitzer, d.h. Trainer, nutzt. Unser Ziel ist es, einen Datenmarktplatz für solche dezentralen kollaborativen/föderierten Lernanwendungen zu entwerfen, der gleichzeitig i) eine beitragsbasierte Belohnungsverteilung bereitstellt, sodass die Trainer basierend auf ihren Beiträgen zum trainierten Modell entschädigt werden; ii) datenschutzfreundliches dezentrales Modelltraining ermöglicht, indem jegliche Datenbewegung von Datenbesitzern vermieden wird; iii) Robustheit gegen böswillige Parteien (z.B. Trainer, die das Modell verderben wollen); iv) Überprüfbarkeit im Sinne, dass die Integrität, d.h. Korrektheit, aller Berechnungen im Datenmarktprotokoll einschließlich der Beitragsbewertung und Ausreißererkennung durch Zero-Knowledge-Beweise überprüfbar sind; und v) effizientes und universelles Design. Wir schlagen ein blockchain-basiertes Marktplatzdesign vor, um alle fünf oben genannten Ziele zu erreichen. In unserem Design nutzen wir eine verteilte Speicherinfrastruktur und einen Aggregator neben dem Projekteigentümer und den Trainern. Der Aggregator ist ein Verarbeitungsnode, der bestimmte Berechnungen durchführt, einschließlich der Bewertung der Trainerbeiträge, der Entfernung von Ausreißern und der Aktualisierung von Hyperparametern. Wir führen den vorgeschlagenen Datenmarkt durch einen Blockchain-Smart-Contract aus. Der bereitgestellte Smart-Contract stellt sicher, dass der Projekteigentümer die Zahlung nicht umgehen kann und ehrliche Trainer am Ende des Trainings basierend auf ihren Beiträgen belohnt werden. Schließlich implementieren wir die Bausteine des vorgeschlagenen Datenmarkts und demonstrieren deren Anwendbarkeit in praktischen Szenarien durch umfassende Experimente.

🤖 KI-Agenten bauen bereits auf dem Netzwerk von Circle auf und führen Transaktionen durch – von Agenten-only Hackathons bis hin zu neuen Circle Gateway-Funktionen, die es autonomen Software-Agenten ermöglichen, USDC für Zahlungen und Abrechnungen zu verwenden.
✅ Dies ist genau der Infrastrukturwandel, auf den $COAI hingearbeitet wurde.
🚀 $COAI baut die KI-native Blockchain, die für kollaborative Intelligenz entwickelt wurde: eine dezentrale Plattform, auf der KI-Modelle, Datensätze und Rechenleistung transparent gehandelt werden können. $COAI Netzwerk ermöglicht es KI-Agenten, zusammen zu transagieren, zu koordinieren und sich weiterzuentwickeln – co-kreiert und co-eigentumlich von der Gemeinschaft.

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Federated Learning (FL) ist ein schnell wachsendes Forschungsfeld im Bereich des maschinellen Lernens. Bestehende FL-Bibliotheken können jedoch die vielfältige algorithmische Entwicklung nicht ausreichend unterstützen; inkonsistente Datensatz- und Modellnutzung machen einen fairen Algorithmusvergleich herausfordernd. In dieser Arbeit stellen wir FedML vor, eine offene Forschungsbibliothek und Benchmark, um die Entwicklung von FL-Algorithmen und einen fairen Leistungsvergleich zu erleichtern. FedML unterstützt drei Rechenparadigmen: Training auf Geräten für Edge-Geräte, verteiltes Rechnen und Simulation auf Einzelmaschinen. FedML fördert auch vielfältige algorithmische Forschung mit flexiblem und generischem API-Design sowie umfassenden Referenzbaseline-Implementierungen (Optimizer, Modelle und Datensätze). Wir hoffen, dass FedML ein effizientes und reproduzierbares Mittel zur Entwicklung und Bewertung von FL-Algorithmen bieten kann, von dem die FL-Forschungsgemeinschaft profitieren würde.

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Durch den Nachweis von Intelligenz ermöglicht ChainOpera eine überprüfbare, datenschutzfreundliche und robuste Grundlage für dezentrale KI. Jede Interaktion und jedes Beitragen stärkt das Netzwerk, ermöglicht Innovationen aus allen Richtungen und stellt sicher, dass die Vorteile der künstlichen Intelligenz kollektiv geschaffen und kollektiv besessen werden.
@Yi He @Binance Angels @Richard Teng @CZ

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Vielfältige Beiträge anerkennen
PoI bietet ein transparentes Buchhaltungssystem, das verschiedene Formen der Teilnahme fair bewertet:
AI-Agenten & Anwendungsentwickler – Beiträge werden anerkannt, wenn Agenten oder Anwendungen auf der ChainOpera-Plattform übernommen werden.
AI-Service-Modul-Ersteller – Servicemodelle und wiederverwendbare Module werden anerkannt, sobald sie in das Ökosystem integriert sind.
Modellentwickler – Der Einsatz von qualitativ hochwertigen Modellen, die Agenten oder Anwendungen dienen, wird verfolgt und anerkannt.

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Proof-of-Intelligence–Basierte Protokollgestaltung & Evolution zu einer L1 KI-Chain
Der Proof of Intelligence (PoI) Konsensprotokoll von ChainOpera ist speziell darauf ausgelegt, die vielen Akteure zu koordinieren, die ein dezentrales, gemeinschaftlich besessenes KI-Netzwerk antreiben. Es bietet der ChainOpera-Blockchain einen Konsensalgorithmus, der für kollaborative KI maßgeschneidert ist (einschließlich Management von Trainingsdaten, Modellentwicklung, Modellbereitstellung, KI-Agenten-Workflows, föderiertes Lernen und mehr).
Kernprinzipien
Beitrag-Nachweis

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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.