Die Artificial Superintelligence Alliance hat das öffentliche ASI:Chain DevNet gestartet und Entwicklern frühzeitigen Zugriff auf eine Layer-1-blockDAG-Infrastruktur verschafft, die speziell für die Koordination autonomer Agenten und Anwendungen der dezentralen Künstlichen Allgemeinen Intelligenz entwickelt wurde.
Die SingularityNET Foundation und ihre partners Fetch.ai und CUDOS haben sowohl das ASI:Chain DevNet als auch das Hyperon AGI Framework Alpha 1 vorgestellt, wie aus einer Mitteilung hervorgeht, die am Mittwoch mit Yellow.com geteilt wurde. Der Zeitpunkt zielt auf einen kritischen Wendepunkt ab, an dem autonome Agenten von Forschungsprojekten zu produktiven Systemen in Unternehmensabläufen übergehen.
Dr. Ben Goertzel, CEO von SingularityNET und der ASI Alliance, stellte die Veröffentlichung als Antwort auf grundlegende Einschränkungen bestehender Blockchain-Plattformen dar. „Die ASI:Chain-Architektur bietet einen neuartigen Ansatz zur Lösung des Blockchain-Trilemmas“, erklärte Goertzel.
Das Netzwerk erreicht Skalierbarkeit durch eine geshardete Architektur mit unterschiedlichen Konsensmechanismen, die für spezifische Zwecke optimiert sind – Shards für Hochfrequenzhandel verwenden einen Mechanismus, während Mesh-Netzwerke in Regionen mit unzuverlässiger Internetverbindung einen anderen einsetzen.
Was passiert ist
ASI:Chain unterscheidet sich durch drei zentrale technische Innovationen, die Beschränkungen adressieren, die in der KI-Infrastruktur zutage getreten sind: Rechen-Engpässe, Sicherheitslücken durch übermäßige Zentralisierung und Bedenken hinsichtlich Datensouveränität.
Die Plattform kombiniert eine blockDAG-Architektur mit MeTTa, einer über Jahre von SingularityNET im Rahmen des Hyperon AGI framework entwickelten Programmiersprache. MeTTa ermöglicht es Entwicklern, komplexe Schlussfolgerungsmuster und agentische Logik direkt on-chain zu implementieren, indem es sich auf deklarative und funktionale Berechnungen über Wissensgraphen konzentriert.
MeTTa-Smart-Contracts werden weitgehend in Rholang kompiliert, eine in der RChain-Blockchain entwickelte Sprache, die mathematisch für nebenläufige Verarbeitung und verteilte Systeme optimiert ist. Rholangs Fundament im Rho-Kalkül bietet das erste Modell der concurrent Berechnung mit Reflexion und stellt sicher, dass autonome Agenten koordinierte Aktionen im großen Maßstab ausführen können.
Die Kompilierung erzeugt außerdem großskalige Graphoperationen, die gegen MORK ausgeführt werden, den MeTTa Optimal Reduction Kernel. MORK fungiert als hochmoderne Hypergraph-Verarbeitungsengine und spezialisierte, zipper-basierte, multithreaded Virtual Machine und bietet damit nach Aussage von Entwicklern eine der effizientesten In-RAM-Graphdatenbanktechnologien, die derzeit verfügbar sind.
Die DevNet-Phase bietet frühen Entwicklerzugang, um reales Feedback zu sammeln, bevor zum Testnet übergegangen wird. Anstatt sich auf Simulationen zu verlassen, können Entwickler Anwendungen in einer Live-environment bereitstellen, das blockDAG-Konsensmodell validieren, die Infrastruktur unter echten Lasten Stresstests unterziehen und kritisches Feedback zur Verfeinerung des Ökosystems liefern.
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Warum es wichtig ist
Der Start adressiert eine wachsende Diskrepanz zwischen der Einführung autonomer Agenten in Unternehmen und der verfügbaren Blockchain-Infrastruktur. Gartner prognostiziert, dass innerhalb von 36 Monaten der Anteil von Unternehmenssoftware mit agentischer KI auf 33 Prozent steigt – von weniger als 1 Prozent im Jahr 2024. Die meisten großen Unternehmen haben bereits agentische Lösungen für produktive Workflows in Finanzen, Lieferketten und operations eingeführt.
Traditionelle Blockchains wurden für Token-Transfers und einfache Smart Contracts entworfen und verfügen nicht über native Unterstützung für leistungsstarke Agenten-Orchestrierung und dynamische Schlussfolgerungsmuster. Es fehlt ihnen außerdem an modularer Infrastruktur, die für dezentrale KI-Dienste im großen scale notwendig ist.
Die geshardete Architektur von ASI:Chain ermöglicht anpassbare Konsensmechanismen und modulare Ausführungsschichten, die auf unterschiedliche KI-Workloads zugeschnitten sind. Die Plattform stellt Entwicklern umfassende documentation, Zugriff auf ein GitHub-Repository, einen Block-Explorer für die Transaktionssichtbarkeit und einen Faucet zur Verteilung von Test-ASI-Token bereit.
Die Allianz positioniert sich als größte unabhängige Open-Source-Einheit für Forschung und Entwicklung im Bereich dezentralisierte KI. Der Technologie-Stack soll den Fortschritt hin zu dezentraler AGI und letztlich zu Artificial Superintelligence beschleunigen.
Abschließende Gedanken
Die DevNet-Veröffentlichung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem die zentralisierte KI-Entwicklung mit wachsenden Bedenken hinsichtlich der Konzentration von Rechenleistung und Entscheidungsmacht konfrontiert ist. Der dezentralisierte Ansatz von ASI:Chain bietet eine alternative Infrastruktur, in der unabhängige KI-Systeme sicher und offen kooperieren können.
Dr. Goertzel betonte, dass das Framework auf offene Intelligenz und autonome Agenten und nicht auf einfache Chatbots oder Software-Tools ausgerichtet ist. Das Hyperon AGI Framework bietet nach seiner Beschreibung „einen Ort, an dem Entwickler und Forscher experimentieren und zusammenarbeiten können, um die nächste Generation intelligenter Systeme zu bauen – mit verschiedensten Ansätzen: Deep Neural Nets, aber auch logischen Systemen, evolutionärem Lernen und allem, was ihre Vorstellungskraft sonst noch hervorbringt.“
Tools zur Einrichtung von Validatorknoten und zur Shard-Konfiguration stehen für alle zur Verfügung, die sich als Netzbetreiber beteiligen möchten. Die Allianz plant breitere Community-Tests, wenn ASI:Chain sich einer größeren öffentlichen Zugänglichkeit nähert, wobei schnelle Iterationen von Hyperon, die auf Entwicklerfeedback basieren, die Roadmap vorantreiben.
Die technischen Grundlagen beruhen auf jahrzehntelanger Forschung in mobilen Prozesskalkülen, kognitiver Architektur und Programmierung verteilter Systeme und treten nun in eine kritische Testphase mit realen Entwickler-Deployments ein.
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