Dezentrale physische Netzwerke für KI gewinnen heute an Bedeutung. Daher sollte man bei der Erforschung dezentraler Infrastruktur für KI Folgendes beachten:
👉 Rechenleistung – verteilt und skalierbar
👉 Datenzuverlässigkeit – überprüfbare, on-chain Herkunft
👉 Echte Nützlichkeit – aktive, reale Systeme
👉 Faire Anreize – echte Beiträge belohnen
Und im Moment verkörpern nur wenige Projekte dieses Gleichgewicht wie das Fluence-Netzwerk – $FLT — eine Peer-to-Peer-Rechenebene, auf der Entwickler KI-Arbeitslasten in einem dezentralen Netzwerk bereitstellen können. Es verwandelt untätige Hardware in offene, bedarfsgerechte Rechenleistung und überbrückt die Kluft zwischen Web3 und dem massiven Bedarf von KI an Rechenleistung.
Neben Fluence treiben diese DePINs auch die KI voran:
Akash-Netzwerk – $AKT – Dezentraler Cloud-Marktplatz, der kostengünstige, bedarfsgerechte GPU-Berechnungen für KI-Workloads anbietet.
Theta-Netzwerk – $THETA – Dezentrale Edge-Computing- und Videoinfrastruktur, die zunehmend für KI-Inferenz und Datenlieferung am Edge genutzt wird.
IO.net – $IO – Aggregiertes dezentrales GPU-Netzwerk, das speziell für KI- und maschinelles Lernen-Anwendungen entwickelt wurde.
Fluence, Akash, Theta und IONET zeichnen sich durch Entwicklerfreiheit, Eigentum und echte Dezentralisierung aus, was sie zu einigen der vielversprechendsten KI-bereiten DePIN-Infrastrukturen von heute macht.
