Einen klaren Konvergenz in Web3 gerade jetzt bemerken: DePIN, dezentrale Berechnung und KI-Infrastruktur verschmelzen, um echte Skalierungsengpässe anzugehen, von GPU-Mangel bis hin zu Datensilos.

Projekte wie $FLT (Fluence) sind dabei, das Nadelöhr zu durchdringen – ihre dezentrale Berechungsschicht ermöglicht es Entwicklern, Edge-Funktionen ohne AWS-Abhängigkeit zu erstellen, die KI-Agenten und dApps zu einem Bruchteil zentralisierter Kosten antreiben. Es ist wie der unbesungene Kleber für On-Chain-Inferenz.

In diesem Zusammenhang formt $TAO (Bittensor) leise das maschinelle Lernen um, indem es das Modelltraining über ein Peer-to-Peer-Netzwerk crowdsourct und untätige Knoten in ein globales Gehirn verwandelt – perfekt für KI, die nicht nur Hype ist, sondern tatsächlich kollaborativ.

$RNDR (Render) verändert das Skript für Grafik-Rendering, indem es verteilte GPUs bündelt, um KI-gesteuerte 3D- und Video-Arbeitslasten zu bewältigen, was essenziell erscheint, während Metaversen und generative Tools explodieren, ohne an Cloud-Rechnungen zu ersticken.

$IO hält den Fokus auf Hardware, indem es untergenutzte Rechenzentren für kostengünstige Berechnungsstöße aggregiert – denken Sie an die Demokratisierung des Zugangs für unabhängige KI-Entwickler, die nicht sechsstellige Beträge für Server ausgeben können.

Das ist nicht isoliert; es ist der Stapel, der sich für den nächsten Aufstieg von Web3 bildet. Genau beobachten.