Kryptobasierte KI-Märkte und KI-Finanzanalyse – Cointelegraph Magazine

Wir stellen diese Woche jeden Tag echte Anwendungsfälle für KI und Krypto vor – einschließlich der Gründe, warum Sie dem Hype nicht unbedingt glauben sollten. Erhalten Sie heute zwei zum Preis von einem: Blockchain-basierte KI-Marktplätze und Finanzanalysen.

Es scheint vielleicht nicht der aufregendste Anwendungsfall zu sein, KI und Krypto miteinander zu verbinden, aber beides Near-Mitbegründerin Illia Polosukhin und Framework Ventures-Gründer Vance Spencer nennen als ihre erste Wahl Blockchain-basierte Marktplätze, die Daten und Berechnungen für KI beschaffen.

KI ist eine unglaublich schnell wachsende Branche, die immer mehr Rechenleistung benötigt. Berichten zufolge ist nur Microsoft dabei investieren Im Jahr 2024 werden 50 Milliarden US-Dollar in die Infrastruktur von Rechenzentren investiert, nur um die Nachfrage zu decken. KI benötigt außerdem enorme Mengen an Rohdaten und Trainingsdaten, die von Menschen in Kategorien eingeteilt werden.

Polosukhin glaubt, dass dezentrale Blockchain-basierte Marktplätze die ideale Lösung sind, um die erforderliche Hardware und Daten per Crowdsourcing zu beschaffen.

„Sie können verwenden [blockchain] um effektivere Marktplätze aufzubauen, die gleichberechtigter sind“, sagt er gegenüber Magazine und erklärt, dass KI-Projekte derzeit mit einem oder zwei großen Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services verhandeln müssen. Aufgrund des Mangels an Nvidias A100-Grafikprozessoren ist es jedoch schwierig, auf die erforderliche Kapazität zuzugreifen.

Spencer nennt außerdem Blockchain-basierte Marktplätze für KI-Ressourcen als seinen aktuellen Anwendungsfall Nummer eins.

„Die erste Möglichkeit besteht darin, echte GPU-Chips zu beschaffen“, sagt er. „Wenn es einen großen Mangel an GPU-Chips gibt, wie beschafft man diese? [without] tatsächlich ein Netzwerk zu haben, das einen Markt beschafft, bereitstellt und erschließt?“

Spencer hebt Akash Network hervor, das einen dezentralen Marktplatz für Computerressourcen auf Cosmos bietet, und Render Network, das verteiltes GPU-Rendering anbietet.

„Es gibt einige ziemlich erfolgreiche Unternehmen, die es derzeit tatsächlich tun, nämlich Protokolle.“

Ein weiteres Beispiel für einen dezentralen Marktplatz, der Cloud Computing für KI anbietet, ist Aleph.im. Token-Inhaber im Projekt können auf Rechen- und Speicherressourcen zugreifen, um Projekte auszuführen.

Libertai.io, ein dezentrales großes Sprachmodell (LLM), wird auf Aleph.im ausgeführt. Während man vielleicht denkt, dass die Dezentralisierung eine KI so weit verlangsamen würde, dass sie nicht mehr funktionieren kann, erklärt Aleph.im-Gründer Moshe Malawach, dass dies nicht der Fall ist:

„Das ist die Sache: Für einen Benutzer läuft die gesamte Inferenz (wenn Sie Daten mithilfe eines Modells generieren) auf einem einzigen Computer. Die Dezentralisierung entsteht durch die Tatsache, dass man auf zufällige Computer im Netzwerk gelangt. Aber dann ist es für die Zeit Ihrer Anfrage zentralisiert. Es kann also schnell gehen.“

Ein weiterer Blockchain-basierter KI-Marktplatz ist SingularityNET, das verschiedene KI-Dienste anbietet – von der Bildgenerierung bis zum Einfärben alter Bilder –, die Benutzer in Modelle oder Websites einbinden können.

Ein aufstrebender Blockchain-basierter KI-Marktplatz, von dem Spencer sehr begeistert ist, ist die Tokenisierung und der Handel mit KI-Modellen. Framework hat in das Super Smash Brothers-ähnliche Kampfspiel AI Arena investiert, in dem Benutzer KI-Modelle trainieren, die gegeneinander kämpfen. Die Modelle sind als nicht fungible Token tokenisiert und können gekauft, verkauft oder gemietet werden. „Ich finde das wirklich cool“, sagt er. „Es ist interessant, die native Monetarisierung von Kryptowährungen zu haben, aber auch den Besitz dieser Modelle.“

„Ich denke, eines Tages werden wahrscheinlich einige der wertvollsten Modelle – einige der wertvollsten Vermögenswerte in der Kette – tokenisierte KI-Modelle sein. Das ist zumindest meine Theorie.“

Glauben Sie dem Hype nicht: Derzeit können Sie Komponenten, Daten und Rechenleistung über herkömmliche Web2-Marktplätze beziehen.

Bonus-Anwendungsfall: Finanzanalyse

Jeder, der versucht hat, den Ozean von Daten zu interpretieren, die durch On-Chain-Finanztransaktionen entstehen, weiß, dass es zwar eine Sache ist, unveränderliche und transparente Aufzeichnungen zu haben, es aber eine ganz andere ist, sie analysieren und verstehen zu können.

KI-Analysetools eignen sich hervorragend zum Zusammenfassen und Interpretieren von Mustern, Trends und Anomalien in den Daten und können potenziell Strategien und Erkenntnisse für Marktteilnehmer vorschlagen.

Beispielsweise hat die CipherTrace Armada-Plattform von Mastercard kürzlich eine Partnerschaft mit dem KI-Unternehmen Feedzai geschlossen, um mithilfe der Technologie betrügerische oder mit Geldwäsche in Verbindung stehende Kryptotransaktionen an 6.000 Börsen zu analysieren, zu erkennen und zu blockieren.

Anderswo, GNY.ioDas Tool für maschinelles Lernen versucht, die Volatilität der Top-12-Kryptowährungen vorherzusagen, und sein Range Report verwendet ChatGPT-4, um Trends und Kauf-/Verkaufssignale zu analysieren.

Aber kann KI auch auf traditionellen Märkten helfen? Das ist die Hoffnung von Bridgewater, das im nächsten Jahr einen Fonds aus seinem neuen Artificial Investment Associate (AIA) Lab auflegen wird, der darauf abzielt, Muster auf den Finanzmärkten zu analysieren, um Vorhersagen zu treffen, aus denen Anleger Kapital schlagen können.

Frühere Versuche, dies zu tun, haben zu Ergebnissen geführt glanzlose Ergebnisse – wobei ein Eurekahedge-Index aus einem Dutzend KI-gesteuerter Fonds in den fünf Jahren bis 2022 um etwa 14 Prozentpunkte schlechter abschnitt als sein breiterer Hedgefonds-Index.

Dies ist hauptsächlich auf die Probleme zurückzuführen, die mit der Eingabe der großen Mengen an erforderlichen genauen Informationen verbunden sind.

Ralf Kubli, Vorstandsmitglied der Casper Association, glaubt, dass KI das traditionelle Finanzwesen revolutionieren kann – aber nur, wenn sie Blockchain-Datensätze mit strengen Standards kombiniert, um sicherzustellen, dass die den Modellen zugeführten Informationen umfassend und genau sind.

Seit Jahren plädiert er dafür, dass die Finanzbranche die Algorithmic Contract Types Universal Standards (ACTUS) übernimmt, die im Zuge der globalen Finanzkrise geschaffen wurden, die teilweise durch komplizierte Derivate verursacht wurde, bei denen niemand die damit verbundenen Verbindlichkeiten oder Cashflows verstand. Er glaubt, dass standardisierte On-Chain-Daten unerlässlich sein werden, um Vertrauen und Transparenz in die Modellergebnisse zu gewährleisten.

„Grundsätzlich glauben wir, dass KI ohne Blockchain völlig verloren gehen wird“, sagt er gegenüber Magazine. „Stellen Sie sich vor, Sie investieren in ein KI-Unternehmen und werden alle drei Monate über den Fortschritt seiner LLMs informiert, richtig? Wenn Sie nicht überprüfen können, was sie in das Modell eingespeist haben, haben Sie keine Möglichkeit zu wissen, ob sie Fortschritte machen.“

Er erklärt, dass Blockchain davor schützt, dass Unternehmen ihre Ergebnisse verfälschen, „und die Vergangenheit würde das zeigen.“ […] Es gibt so viel Geld, dass sie sich darüber lustig machen, was vor sich geht.“

„KI ohne diese Sicherheitsebene der Blockchain – was ist passiert, wann, wo, was wurde verwendet – wird meiner Meinung nach in Zukunft nicht effektiv sein.“

Er sagt, dass die Kombination beider zu neuen Vorhersagefähigkeiten führen wird.

„Für die Zukunft erhoffe ich mir von der KI, dass die Vorhersagemodelle viel leistungsfähiger werden und das Verhalten viel besser vorhergesagt werden kann“, sagt er und nennt als Beispiel die Bonitätsbewertung.

„Könnte KI richtig eingesetzt werden, könnten möglicherweise wesentlich leistungsfähigere Vorhersagemodelle entstehen, was bedeuten würde, dass bestimmte Personen, die derzeit keinen Kredit erhalten – aber kreditwürdig wären – einen Kredit erhalten können.“ Das ist etwas, was mir sehr am Herzen liegt.“

Glauben Sie dem Hype nicht: Bisher hat sich gezeigt, dass die Vorhersagefähigkeiten der KI bestenfalls dürftig sind, und vertrauenswürdige und zuverlässige Daten, die nicht auf der Blockchain aufgezeichnet werden, können ein nützlicher Input für die KI-Analyse sein.

Lesen Sie auch:

Echte KI-Anwendungsfälle in Krypto, Nr. 1: Das beste Geld für KI ist Krypto

Echte KI-Anwendungsfälle in Krypto, Nr. 2: KIs können DAOs ausführen

Echte KI-Anwendungsfälle in Krypto, Nr. 3: Intelligente Vertragsprüfungen und Cybersicherheit

Echte KI- und Krypto-Anwendungsfälle, Nr. 4: KI-Fälschungen mit Blockchain bekämpfen