Der kombinierte Wert von KI-bezogenen Krypto-Token hat sich in den letzten zwei Jahren vervierfacht und nähert sich nun einer Marktkapitalisierung von $20 Milliarden.
Obwohl es noch ein kleiner Teil - nur 0,67 % - des gesamten Krypto-Markts von $3,55 Billionen ist, spiegelt das Wachstum steigende Erwartungen an die Rolle von dezentraler KI-Infrastruktur, programmierbarem Geld und auf Stablecoins basierende Zahlungssysteme wider.
Laut Grayscale Investments erklärt die relative Unreife des KI-Krypto-Sektors seine bescheidene aktuelle Größe im Vergleich zu dominanten Bereichen wie dezentralen Finanzen und tokenisierten Finanzdienstleistungen, die Hunderte von Milliarden im Wert darstellen. Dennoch deutet die Firma an, dass sich dieses Ungleichgewicht verringern könnte, wenn KI-native Krypto-Modelle reifen und institutionelle Anwendungsfälle klarer werden.
Ende Mai 2025 umfasst der KI-Krypto-Bereich rund 20 Token. Der größte nach Umlaufmarktkapitalisierung ist TAO, der native Vermögenswert des dezentralen maschinellen Lernprotokolls Bittensor. Trotz eines insgesamt optimistischen Jahres für Krypto hat der KI-Token-Sektor gemischte individuelle Leistungen erlebt. TAO ist um 2 % im Jahresvergleich gestiegen, während ElizaOS um 80 % gefallen ist, was die Volatilität und das frühe Stadium des Sektors unterstreicht.
Dennoch war die allgemeine Entwicklung steil nach oben. Im Jahr 2023 betrug der Gesamtmarktwert des KI-Krypto-Sektors nur $4,5 Milliarden. Heute nähert er sich $20 Milliarden, was darauf hindeutet, dass das Interesse der Investoren an KI-nativer Infrastruktur, dezentralem Training und blockchainbasierter Agentenkoordination zunimmt.
Stablecoins als Schlüsselbefähiger für KI-Agenten
Einer der bedeutendsten aufkommenden Trends ist die Konvergenz von KI mit der Stablecoin-Infrastruktur. Ein aktueller Grayscale-Bericht von den Forschungsleitern Zach Pandl und Will Ogden Moore hebt hervor, wie Stablecoins - blockchain-basierte digitale Dollar - grundlegende Werkzeuge für KI-Agenten werden könnten, die schnelle, grenzenlose und programmierbare Zahlungssysteme benötigen.
Die Integration von Stablecoins in KI-Anwendungsfälle erfolgt angesichts eines wachsenden Interesses von großen Fintech- und Technologiekonzernen. Stripe hat kürzlich seine Stablecoin-Auszahlungsfunktionen auf über 150 Länder ausgeweitet. Meta experimentiert mit blockchain-basierten Zahlungsnetzwerken, und große US-Banken sollen auch tokenisierte Einlagenrahmen prüfen, die mit KI-Tools kompatibel sind.
Unterdessen hat Coinbase eine „Smart Wallet“ und einen programmierbaren Zahlungsstapel lanciert, der darauf abzielt, KI- und Internet-der-Dinge-Agenten in die Lage zu versetzen, Mikrotransaktionen in Stablecoins durchzuführen. Diese Entwicklungen werden von regulatorischen Fortschritten geprägt, wie dem US-Kryptomarktstrukturgesetz und dem vorgeschlagenen GENIUS Act - ein Gesetz, das sich auf Lizenzierung und Governance für fiat-gesicherte Stablecoins konzentriert. Wenn solche Gesetzgebungen verabschiedet werden, könnten sie klarere rechtliche Voraussetzungen für KI-gesteuerte Zahlungsströme schaffen.
Bittensor: Halving, Subnetze und dezentrale Rechenleistung
Bittensor bleibt das bisher am weitesten entwickelte dezentrale KI-Protokoll. Locker an Bitcoin angelehnt, hat TAO ein festes Limit von 21 Millionen Token und erfährt alle vier Jahre ein Halving. Das erste solche Ereignis wird später in diesem Jahr erwartet und könnte die Ausgabe reduzieren und möglicherweise die Angebotsdynamik des Tokens beeinflussen.
Im Februar startete Bittensor das dTAO-Upgrade, das die Bildung von investierbaren Subnetzen ermöglicht - maßgeschneiderte Mini-Netzwerke, die für spezifische maschinelle Lernaufgaben optimiert sind. Seit dem Start wurden über 7 % des umlaufenden Angebots von TAO diesen Subnetzen gewidmet, was auf wachsendes Entwicklerengagement in dezentralen Trainingsumgebungen hindeutet.
Subnetze fungieren sowohl als wirtschaftliche als auch technische Primitive und ermöglichen es Teilnehmern, unabhängig verwaltete neuronale Netzwerke zu finanzieren, zu kuratieren und Wert daraus zu ziehen. Grayscales Analysten sehen diese modulare Architektur als Schlüsselfaktoren für die Skalierung von KI in dezentralisierten Systemen ohne Abhängigkeit von zentralisierten Rechenanbietern wie Amazon Web Services.
Verteiltes Training und GPU-Marktplätze
Neben Bittensor erkunden mehrere andere KI-fokussierte Krypto-Protokolle verteilte Trainingsmechanismen. Ein Beispiel ist Prime Intellect, das Modelle mit über 30 Milliarden Parametern unter Nutzung von nicht genutzten GPUs globaler Teilnehmer trainiert hat.
Sollte sich dieser Ansatz als skalierbar erweisen, könnte er die hohen Kosten im Zusammenhang mit zentralem KI-Modelltraining reduzieren und die Abhängigkeit von den großen Tech-Infrastrukturen verringern.
Andere Projekte wie Gensyn und Nous Research arbeiten ebenfalls an der Schaffung dezentraler GPU-Marktplätze und könnten später im Jahr Token einführen. Diese Plattformen zielen darauf ab, die KI-Modellentwicklung in Umgebungen zu unterstützen, in denen Beitragende für Rechenleistung oder Datenaustausch in Krypto belohnt werden, anstatt sich auf zentralisierte Unternehmensinfrastrukturen zu verlassen.
Datenmonetarisierung und nicht-finanzielle Anwendungsfälle
Ein weiteres aufkommendes Vertikale im Zusammenspiel von KI und Krypto ist die Datenmonetarisierung. Grass, ein Protokoll, das Web-Scraping-Daten an KI-Labore verkauft, hat Berichten zufolge einen Jahresumsatz im zweistelligen Millionen-Dollar-Bereich erreicht - ohne einen Token anzubieten. Das Projekt zeigt, wie dezentrale Netzwerke auf bestehende Nachfrage von KI-Entwicklern zugreifen und reale Einnahmen aus nicht-finanziellen Quellen generieren können.
Die Datenwirtschaft wird immer wichtiger, da KI-Systeme große, vielfältige und regelmäßig aktualisierte Datensätze benötigen, um Modelle effektiv zu trainieren. Die Entwicklung von Grass zeigt, dass datenbasierte Monetarisierungswerkzeuge, die auf Krypto basieren, neben traditionellen Datenvermittlern koexistieren können, und potenziell neue Märkte für die Beteiligung des Einzelhandels am KI-Trainingskreislauf eröffnen.
Ebenso hat Virtuals - eine Plattform, die tokenisierten Zugang zu KI-Agenten bietet - $30 Millionen an jährlichen Handelsgebühren verzeichnet. Solche Traktion zeigt die frühe Nachfrage nach agentenbasierten Volkswirtschaften an, in denen KI-Modelle autonom handeln und Handel mit digitalen Tokens treiben.
Schlussgedanken
Trotz des Optimismus ist der Sektor mit klaren Risiken konfrontiert, einschließlich regulatorischer Unsicherheit, technischer Ausführungsschwierigkeiten und überhitzten Narrativen. Ein Großteil der aktuellen Marktkapitalisierung ist spekulativ und mit zukünftigen Erwartungen an das Wachstum des Protokolls oder die Nützlichkeit von Tokens verbunden.
Dennoch scheint die Konvergenz von KI, Krypto und programmierbarem Geld strukturell mit langfristigen technologischen Trends im Einklang zu stehen. Wenn neue regulatorische Rahmenbedingungen wie der GENIUS Act oder ein abgeschlossenes Kryptomarktstrukturgesetz klarere Leitlinien für KI-Krypto-Operationen bieten, könnte eine institutionelle Übernahme folgen.
Zurzeit bleibt der KI-Krypto-Sektor experimentell und volatil - aber zunehmend sichtbar. Mit zunehmendem Wachstum von Anwendungen in der realen Welt und fortschreitender Infrastruktur könnte die nächste Phase den Übergang von einer Nischenkategorie zu einem stärker integrierten Bestandteil sowohl des Krypto- als auch des KI-Ökosystems durchlaufen.