Ich habe gesehen, dass DePIN und dezentrale KI-Infrastruktur im Web3 ernsthaft an Schwung gewinnen, angetrieben von dem echten Bedarf an erschwinglichen, verteilten Alternativen zu großen Technologieunternehmen für Berechnung und Speicherung, während KI sich weiterentwickelt.

Fluence $FLT hebt sich hier ab - es schafft einen offenen Marktplatz für überprüfbare Berechnung, indem es unverwendete Rechenzentrumsressourcen weltweit anzapft, was effizientes KI-Training und -Inference ermöglicht, ohne auf zentralisierte Anbieter angewiesen zu sein.

Akash Network $AKT verfolgt einen ähnlichen Ansatz, konzentriert sich jedoch auf dezentrales Cloud-Computing, das es jedem ermöglicht, ungenutzte Serverressourcen zu vermieten, um Arbeitslasten zu einem Bruchteil der AWS-Preise auszuführen, was für KI-Entwickler, die flexible Skalierung benötigen, sehr attraktiv ist.

ionet $IO aggregiert GPUs aus verschiedenen Quellen in ein dezentrales Netzwerk, das auf KI- und maschinelles Lernen ausgerichtet ist, und macht Hochleistungsberechnung zugänglicher und kosteneffizienter als traditionelle Cloud-Optionen.

Internet Computer $ICP treibt das Ganze weiter voran, indem er vollwertige KI-Modelle direkt auf der Blockchain in einer vollständig dezentralen Umgebung ausführt, wodurch off-chain Abhängigkeiten beseitigt und manipulationssichere, skalierbare Inferenz ermöglicht wird.

Diese Projekte scheinen die grundlegenden Engpässe im KI-Boom anzugehen - definitiv ein Bereich, der sich bis 2026 schnell weiterentwickelt.