Untertitel — Gemeinsam ein dezentrales Netzwerk intelligenter Beiträge aufbauen

Wenn KI eine Phase der Generalisierung erreicht, steht die Menschheit am Beginn einer vierten industriellen Revolution. In der Geschichte wurde jede industrielle Revolution von einem Sprung in den Produktivkräften angetrieben – und heute wird KI zur nächsten grundlegenden Form der Produktivität.

Bis 2026 ist der Wettbewerb in der Halbleiterindustrie nicht mehr allein auf Spitzenleistung ausgerichtet, sondern darauf, ob Rechenleistung intelligente Systeme zu niedrigeren Kosten, höherer Energieeffizienz und engerer Anpassung an realweltliche Szenarien unterstützen kann. Von sinkenden Kosten für Cloud-Inferenz bis hin zur Ausweitung von KI-PCs und Robotik in Richtung Edge Computing und die physische Welt entsteht ein klares Konsens: KI entwickelt sich in Richtung AGI.

Dennoch bedeutet die Verbreitung von Rechenleistung nicht die Befreiung von Intelligenz.

Da der Informationszugang von „Suche“ zu „Schnittstellen“ wechselt, übernehmen Modelle zunehmend die Rolle der Interpretation der Realität. Algorithmen entwickeln sich von Werkzeugen zu Filtermechanismen - und diejenigen, die die Modelle kontrollieren, gewinnen unverhältnismäßigen Einfluss darauf, wie die Welt erklärt wird.

Dennoch, wenn Rechenleistung, Daten und interpretative Fähigkeiten gleichzeitig zentralisiert werden, werden kognitive Monopole und undurchsichtige Datenblackboxes unvermeidbare strukturelle Risiken in der AGI-Ära.

Das PoW-Rechenparadox

Im heutigen Web3-Ökosystem werden massive GPU-Ressourcen immer noch durch traditionelles Proof-of-Work (PoW)-Hashing verbraucht - das ausschließlich dazu verwendet wird, Bücher zu sichern, während es keinen realen Wert erzeugt.

Zehntausende von Mining-Maschinen „suchen kontinuierlich nach Zufallszahlen“, verbrauchen enorme Mengen an Energie, ohne irgendeinen sozialen oder produktiven Output zu erzeugen.

Vor dem Hintergrund der steigenden Kosten des KI-Modelltrainings bleiben die Kosten hoch und effektive Rechenleistung ist kritisch knapp, hat sich diese strukturelle Verschwendung von Berechnungen zu einem systemischen Problem entwickelt, das die Entwicklung der Intelligenz selbst einschränkt.

PoAC-Konsens: Rechenleistung in intelligente Beiträge umwandeln

Um diese Ineffizienz zu adressieren, führt Noos einen neuen Konsensmechanismus ein:
PoAC (Proof of Agentic Contribution).

Im Gegensatz zu traditionellem PoW lenkt Noos die für die Wartung des Blockchain-Netzwerks erforderliche Rechenleistung in Richtung "intelligente Beiträge", die dem Training von KI-Modellen und der Wissensschaffung zugutekommen. Miner führen nicht mehr bedeutungslose Brute-Force-Hashing durch. Stattdessen nehmen GPUs am verteilten KI-Training innerhalb eines globalen föderierten Lernrahmens teil.

Jede Einheit Elektrizität wird genau als computergestützte und wissensbasierte Beitrag quantifiziert, was direkt die Evolution von KI-Systemen vorantreibt.

Schlüsselmerkmale von PoAC

1. Verifiable und abgerechneter intelligenter Beitrag
Noos standardisiert die Messung von Trainingsaufgaben und Datenbeiträgen, um sicherzustellen, dass jede Einheit von Rechenleistung und Wissensinput genau quantifiziert und unabhängig verifiziert werden kann.
Jeder Trainingszyklus und jedes hochwertige Datenset erzeugt transparente Beitragsaufzeichnungen und deterministische Belohnungszuweisungen, die eine nachhaltige Anreizschleife bilden.

2. Fairer Launch-Modell
Noos hält sich an ein 100% faires Launch-Modell - kein Pre-Mining und keine VC-Allokation. Alle $NOOS-Token werden ausschließlich durch PoAC-Mining geprägt.
Diese Struktur beseitigt Risiken des Kapitaldumpings in der Frühphase, verhindert finanzielle Monopolisierung und stellt sicher, dass alle Teilnehmer gerecht an den Dividenden des KI-Fortschritts teilhaben können.

Das Noema-Modell: Sensorneuronen, die IoT verbinden

Noos baut Noema, ein Open-Source-Grundlagenmodell, das von der Gemeinschaft geteilt wird und als Grundstein für AGI konzipiert ist.

Durch föderiertes Lernen, datenschutzfreundliche Berechnungen und Edge-Computing aggregiert Noema-Modelle global verteilte Rechenleistung und Daten und verwandelt jedes intelligente Terminal in eine native Datenquelle.

In diesem Rahmen generieren intelligente tragbare Geräte, intelligente Häuser und IoT-Geräte kontinuierlich authentische, hochfrequente, kontextuelle Datenströme. Diese Daten werden lokal vorverarbeitet, bevor sie am Training teilnehmen, wobei die Privatsphäre der Benutzer gewahrt bleibt, während Noema mit reichhaltigen Wissensinputs versorgt wird.

Wie biologische Neuronen verbindet Noema Geräte weltweit, ermöglicht Echtzeit-Agenten-Zusammenarbeit und kontinuierliche Modellentwicklung.

Durch dieses Design etabliert Noos eine einheitliche AGI-Grundlage, die sich auf Noema konzentriert. Darüber hinaus entsteht ein dezentrales KI-Anwendungsökosystem: Entwickler können Agenten veröffentlichen und zusammenstellen, Aufgaben autonom ausgeführt werden, Dienstleistungen nativ im Netzwerk betrieben werden und der Wert automatisch gemäß dem Beitrag abgerechnet wird - was eine sich selbst verstärkende intelligente wirtschaftliche Schleife bildet.

KI an die Gemeinschaft zurückgeben: Noos‘ dezentrale Gestaltung

Wenn KI eine neue Form produktiver Kraft wird, dann dürfen ihre Betriebsregeln nicht von einer ausgewählten Gruppe kontrolliert werden.
Noos beginnt mit dieser Prämisse und gestaltet die institutionellen Grundlagen der AGI-Ära neu.

1. Dezentralisierung der KI-Ausführung und Wertschöpfung

Im Noos-Netzwerk läuft KI nicht auf zentralisierten Servern oder gehört einzelnen Unternehmen. Stattdessen wird sie kollaborativ von verteilten Agenten ausgeführt.
Aufrufe, Inferenz und Aufgabenausführungen zwischen Agenten werden direkt über den A2A (Agent-to-Agent)-Mechanismus abgeschlossen, wodurch die Notwendigkeit zentraler Vermittler und versteckter Regeln wie „Plattformprovision“ entfällt.

2. Echte Messung des intelligenten Beitrags

Durch das AgentPoint / IntelliPoint-System bewertet Noos Rechenleistung, Trainingsergebnisse, Datenqualität und langfristige Stabilität ganzheitlich.
Belohnungen und Netzwerkrechte fließen an diejenigen, die echten intelligenten Wert liefern - nicht an diejenigen mit dem meisten Kapital oder den meisten Knoten.

3. Benutzersouveränität über Daten und Rechenleistung

Daten bleiben lokal. Rechenleistung wird nicht monopolisiert.
Föderiertes Training und verteilte Zusammenarbeit ermöglichen es Daten, Modelle ohne zentrale Aggregation weiterzuentwickeln, während GPU-Ressourcen zu einer gemeinsamen öffentlichen Intelligenzinfrastruktur für das gemeinschaftlich besessene Noema-Modell werden.

4. Gemeinschaftsgestützte Governance

Um kurzfristige Kapitalaufnahme zu vermeiden, nimmt Noos Governance-Mechanismen wie veNOOS (stimmrechtsgesicherte Token) an, die langfristigen Beitragsleistenden ein größeres Gewicht bei Entscheidungen einräumen und sicherstellen, dass sich das Netzwerk gemäß dem kollektiven Willen und nicht engen Interessen weiterentwickelt.

Durch dieses integrierte Design zielt Noos darauf ab, KI an ihren rechtmäßigen Platz zurückzugeben - als öffentliches Intelligenzsystem, das von der Gemeinschaft gebaut, genutzt und geteilt wird. Intelligenz ist nicht länger eine Black Box oder ein Privileg der wenigen, sondern eine produktive Kraft, die für alle Teilnehmer zugänglich ist.

Agent Economic Operating System: Ein geschlossenes AI-Ökosystem

Noos sieht ein langfristiges Wirtschaftssystem für silikonbasierte Intelligenz vor - das Anwendungen, Protokolle und Hardware in einen einheitlichen Rahmen integriert, der die Datengenerierung, das Modelltraining und die Wertverteilung verbindet.

Anwendungsschicht
KI-native DApps, Agentenökosysteme und das Noema-Grundlagenmodell unterstützen die Veröffentlichung, Zusammensetzung, den Handel und die kollaborative Ausführung von Agenten.
KI-Agenten werden zu sich entwickelnden Produktionseinheiten, während IoT-Geräte als native Daten-Gateways dienen, die reale Kontextinformationen liefern.

Blockchain-Schicht
Das Noos-Netzwerk bietet Infrastruktur für Abrechnung und Koordination. PoAC fungiert als Wertverteilungsmotor, der Rechenleistung, Daten und intelligente Ausgaben präzise erfasst.
Föderiertes Lernen und datenschutzfreundliche Berechnungen bewahren die Datensouveränität und ermöglichen kontinuierliche Modellverbesserungen.

Hardware-Schicht
Verteilte Rechenknoten, DePIN-Netzwerke und Edge-Geräte bilden das physische Substrat - und ermöglichen es der Hardware, direkt am Training und an der Inferenz teilzunehmen, wodurch der Ressourcenverbrauch mit intelligentem Output in Einklang gebracht wird.

Kerninnovation
Noos wandelt Berechnungen in verifiable Intelligenz durch PoAC um, verankert den Wert von Rechenleistung und Daten durch Hardware-Software-Integration und durchbricht Datensilos mit datenschutzorientiertem kollaborativem Training - was die Intelligenzproduktion in globalem Maßstab ermöglicht.

Gemeinsam eine verifiable intelligente Zukunft aufbauen

Noos ist mehr als ein Protokoll - es ist ein neues Kollaborationsparadigma für die AGI-Ära.
Es macht den KI-Beitrag verifiable und abwickelbar, indem es Algorithmen von undurchsichtigen monopolistischen Vermögenswerten in eine gemeinsame öffentliche Intelligenz verwandelt.

Mit dem Beschleunigen der AGI-Welle benötigen wir eine verifiable wirtschaftliche Infrastruktur, die Rechenleistung, Daten und kollektive Intelligenz in Richtung einer gerechteren globalen Koordination lenkt.

Derzeit ist das Noos-Netzwerk nun für Entwickler, Rechenanbieter und Agentenbauer weltweit geöffnet - und lädt alle Teilnehmer ein, gemeinsam eine dezentrale intelligente wirtschaftliche Infrastruktur zu schaffen, die der gesamten Menschheit dient.