Künstliche Intelligenz und Blockchain-Technologien konvergieren rasant im Jahr 2025 und schaffen neue Paradigmen in mehreren Branchen und versprechen eine Umgestaltung der digitalen Wirtschaft. Diese Fusion kombiniert die Rechenleistung der KI mit dem dezentralen Rahmenwerk von Web3 und geht auf die Einschränkungen beider Technologien ein, während neue Möglichkeiten für Innovationen eröffnet werden. Der Vermögensverwalter Bitwise sagt voraus dass die Kombination von KI und Krypto bis 2030 bis zu 20 Billionen Dollar zum weltweiten BIP hinzufügen könnte, was das enorme Potenzial unterstreicht, das viele in dieser Konvergenz sehen.
Was man wissen sollte:
- Seit 2022 ist die Investition in KI dramatisch gestiegen, wobei jetzt 42% des US-Wagniskapitals in KI-Firmen fließt, verglichen mit nur 22% zwei Jahre zuvor.
- Web3, die dritte Generation der Internet-Technologie, die auf Blockchain basiert, bietet Lösungen für das "Black Box"-Problem der KI durch transparente, unveränderliche Aufzeichnungen.
- Branchenexperten sagen voraus, dass die Kombination aus KI und Krypto bis 2030 bis zu 20 Billionen Dollar zum globalen BIP beitragen könnte, trotz erheblicher Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Governance.
Die Evolution von Web3
Beginnen wir mit den Grundlagen.
Web3 repräsentiert die dritte Generation der Internet-Technologie und betont die Dezentralisierung und das Nutzereigentum durch Blockchain-Infrastruktur. Dies stellt eine bedeutende Abweichung von früheren Internet-Äras dar. Das Web1.0 in den 1990er Jahren bot statische, nur-lesen Webseiten, während Web2.0 (2000er-2010er Jahre) Interaktivität und soziale Medien einführte, jedoch von großen Technologieunternehmen dominiert wurde, die Nutzer-Daten kontrollieren.
Der Begriff Web3 wurde 2014 von Ethereum-Mitbegründer Gavin Wood geprägt, erlangte jedoch während des Krypto-Booms 2021 breite Aufmerksamkeit. Seine Grundlage liegt in Open-Source-Blockchain-Netzwerken, die Unternehmensserver ersetzen, wobei kryptografische Token den digitalen Asset-Besitz und die gemeinschaftliche Verwaltung ermöglichen. Diese Systeme ermöglichen vertrauenslose Transaktionen und erlaubnisfreie Innovationen ohne zentrale Vermittler.
Zu den Schlüsseltechnologien, die Web3 unterstützen, gehören Kryptowährungen wie Bitcoin und Ether für Peer-to-Peer-Zahlungen und intelligente Verträge, die automatisch Vereinbarungen auf Blockchain-Plattformen durchsetzen. Die Einführung der intelligenten Verträge durch Ethereum im Jahr 2015 ermöglichte Anwendungen, die über Währungen hinausgehen: dezentrale Finanzprotokolle, nicht-fungible Token für den digitalen Besitz und dezentrale autonome Organisationen für Governance.
Der anfängliche Hype-Zyklus erreichte 2021 seinen Höhepunkt, als NFT-Kunstwerke Millionen wert waren und Facebook als Meta umbenannt wurde. Eine Marktkorrektur im Jahr 2022 brachte jedoch realistischere Erwartungen. Durch diese volatile Phase entwickelte sich die Web3-Infrastruktur weiter mit Ethereum-Upgrades, alternative Blockchains gewannen an Zugkraft und Layer-2-Netzwerke verbesserten die Transaktionsgeschwindigkeit.
Bis 2025 hat sich das Ökosystem erheblich weiterentwickelt.
Wichtige Lektionen sind entstanden: Dezentralisierung eröffnet Kreativität und neue Geschäftsmodelle, aber die Benutzererfahrung, Governance und Sicherheit erfordern erhebliche Verbesserungen. Dies legt den Grundstein für die KI-Integration, da Blockchains nun erheblichen Wert und Daten sichern und Werkzeuge schaffen, die diese Ressourcen zugänglicher und intelligenter machen.
Der schnelle Wandel der KI seit ChatGPT
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Die Markteinführung von ChatGPT Ende 2022 markierte einen transformativen Moment für die künstliche Intelligenz, oft verglichen mit dem Einfluss des iPhones auf die Mobiltechnologie. In nur zwei Jahren entwickelte sich die generative KI von einer Nischentechnologie zu einem zentralen Treiber für Geschäftsinnoverung.
Anfang 2024 gaben über 75% der befragten Unternehmen an, KI in mindestens einer Geschäftsfunktions zu verwenden, wobei 65% regelmäßig generative KI einsetzen - fast doppelt so viel wie im Vorjahr.
Diese beispiellose Verbreitung wurde durch erhebliche technologische Fortschritte angetrieben. Modelle wie das GPT-4 von OpenAI verbesserten die Raffinesse von KI-generierten Inhalten erheblich, während Wettbewerber wie Google und Anthropic in den Markt eintraten. Hardware wurde strategisch bedeutend, wobei die Grafikkarten von NVIDIA so gefragt waren, dass das Unternehmen kurzzeitig eine Marktkapitalisierung von einer Billion Dollar erreichte.
Traditionelle Branchen haben KI-Lösungen ebenso übernommen wie Technologieunternehmen. Finanzinstitute nutzen Algorithmen zur Betrugserkennung und Portfoliomanagement. Hersteller verwenden KI-gesteuerte Robotik und prädiktive Wartung. Medienunternehmen verlassen sich auf KI für die Personalisierung von Inhalten. Selbst Regierungsbehörden setzen KI für öffentliche Dienste ein. Cloud Computing hat den Zugang demokratisiert und es ermöglicht, KI-Modelle über APIs zu nutzen oder auf gemieteten Servern feinabzustimmen.
Diese rasche Ausbreitung hat Bedenken über Ethik, Datenschutz und Zuverlässigkeit aufgeworfen. Vorkommnisse mit voreingenommenen Algorithmen oder fehlerhaften Chatbots machten Schlagzeilen und führten zu Regulierungsreaktionen. Die Europäische Union entwickelte ein KI-Gesetz, um Kontrollmechanismen zu schaffen, während einige Gerichtsbarkeiten bestimmte KI-Anwendungen vorübergehend verboten haben, um Datenschutzfragen zu klären.
Wie KI und Web3 sich ergänzen
Die Integration von KI und Web3 im Jahr 2025 offenbart mächtige Synergien, trotz anscheinender Widersprüche zwischen zentralisierten Datensätzen von KI und den Dezentralisierungsprinzipien von Web3. KI verbessert erheblich die Benutzerfreundlichkeit und Intelligenz von dezentralen Anwendungen. Blockchains haben traditionell mit Benutzerfreundlichkeit zu kämpfen und führen relativ einfache Logik aus, aber die Integration von KI ermöglicht intelligente Smart Contracts und reaktionsfähige Dienste.
KI-Algorithmen können Echtzeitdaten analysieren, um Smart Contracts unter nuancierten Bedingungen auszulösen, wodurch Vertragsinformationen vor der Ausführung verarbeitet werden können. Im dezentralen Finanzwesen bedeutet dies, dass automatisierte Darlehensverträge Konditionen basierend auf Marktbedingungen oder Kreditwürdigkeit anpassen können. KI-gestützte Schnittstellen können Nutzer durch Blockchain-Anwendungen führen, Absichten in Transaktionen umwandeln und personalisierte Unterstützung bieten. Dies adressiert Benutzerbarrieren, die die Mainstream-Kryptoübernahme bislang eingeschränkt haben.
Im Gegenzug bietet Web3 Lösungen für die Schwächen der KI. Die Transparenz von Blockchains kann das "Black Box"-Problem der KI mildern, indem Trainingsdaten, Parameter und Entscheidungsprozesse auf unveränderlichen Ledgern aufgezeichnet werden, um verifizierbare Prüfpfade zu schaffen. Dies ermöglicht es Regulierungsbehörden und Nutzern, zu inspizieren, wie eine KI trainiert wurde und ihre Integrität zu überprüfen. Blockchain-basierte Identitätssysteme können Anmeldeinformationen an KI-Agenten anhängen, digitale Identitäten mit verfolgbaren Aufzeichnungen schaffen - entscheidend, da autonome KI beginnt, im Namen von Menschen zu transagieren.
Der Ansatz von Web3 zur Datenhoheit stellt ebenfalls eine überzeugende Alternative zu zentralisierten Modellen dar. Anstatt dass Technologieunternehmen Benutzerdaten horten, könnten Einzelpersonen Daten für KI-Training bereitstellen, während sie die Kontrolle behalten und durch Token kompensiert werden.
Trotz dieser vielversprechenden Integrationen bleiben erhebliche Herausforderungen bestehen. Datenschutz stellt eine große Sorge dar, da KI enorme Datenmengen benötigt, während öffentliche Blockchains aus Transparenzgründen gestaltet sind. Techniken wie föderiertes Lernen oder Null-Wissen-Beweise können ermöglichen, dass KI funktioniert, ohne sensible Informationen offenzulegen, aber diese Methoden befinden sich noch in der Entwicklung. Die regulatorische Compliance wirft Fragen darüber auf, wie Gesetze wie die DSGVO anwendbar sind, wenn persönliche Daten unveränderlich auf Blockchains aufgezeichnet werden.
Reale Anwendungen von KI in Web3
Die Transformation von Finanzdienstleistungen
Dezentrale Finanzen stellen eine der vielversprechendsten Bereiche für die Integration von KI-Web3 dar. Im Jahr 2025 macht KI DeFi schlauer und zugänglicher, indem sie das Kreditrisiko beurteilt, Renditestrategien optimiert und autonome Geschäfte ausführt.
Robo-Berater überwachen kontinuierlich Krypto-Märkte und passen Asset-Portfolios basierend auf benutzerdefinierten Parametern und Risikotoleranz an. Diese KI-Agenten funktionieren wie Miniatur-Hedgefonds, die transparent auf der Blockchain arbeiten und anspruchsvolle Finanzstrategien für kleinere Investoren demokratisieren.
Auch Blockchain-basierte Zahlungen profitieren von der Integration von KI. Stablecoins - Kryptowährungen, die an Fiat-Währungen gebunden sind - haben zugenommen von 4 Milliarden US-Dollar im Umlauf im Jahr 2020 auf fast 200 Milliarden US-Dollar Ende 2024. KI, die in Stablecoin-Netzwerke integriert ist, kann komplexe Finanzabläufe automatisieren. Unternehmen können Treasury-Cashflows auf Autopilot setzen, während KI Marktdaten analysiert und entsprechende Zahlungen oder Hedging-Maßnahmen auslöst. Dies schafft intelligentere Finanzsysteme, in denen Routineprozesse automatisch ausgeführt werden, wenn Bedingungen erfüllt sind, was die Effizienz erhöht und Fehler reduziert.
KI ermöglicht neuartige Finanzprodukte auf Web3-Plattformen. Parametrische Versicherungspolicen, die automatisch ausgezahlt werden, wenn bestimmte Bedingungen eintreten, können von KI-Algorithmen betrieben werden, die Echtzeitdaten aus externen Quellen verarbeiten. Dies ermöglicht Mikroversicherungen für unterversorgte Bevölkerungsgruppen, wie kostengünstige Klima-Versicherungen für Landwirte in Schwellenländern, bei denen die Auszahlungen durch von KI erkannte Dürrebedingungen ausgelöst und in Stablecoins ohne Papierkram verteilt werden.
In der realen Welt:
Die Integration von KI in dezentrale Finanz (DeFi)-Plattformen, wie z. B. Circles USDC-Stablecoin, ermöglicht automatisierte Finanzoperationen einschließlich Echtzeit, KI-gesteuerter Stablecoin-Transaktionen und intelligentem Portfoliomanagement. Projekte wie Aave und MakerDAO nutzen ebenfalls KI, um Kreditvergabe, Handel und Risikobewertungsschätzungen zu verbessern.
Die Weiterentwicklung der dezentralen Governance
Dezentrale autonome Organisationen nutzen KI, um Koordination und Entscheidungsfindung zu verbessern. Traditionelle DAO-Governance kann chaotisch sein, mit Tausenden von Mitgliedern, die an Diskussionen und Abstimmungen teilnehmen. KI hilft, indem sie Sentiment-Analysen über soziale Plattformen vor formellen Abstimmungen durchführt und lange Diskussionen in prägnante Zusammenfassungen verwandelt. Skip translation for markdown links.
Inhalt: Reduzierung von Teilnahmeschranken.
KI-Agenten werden selbst Teilnehmer in DAO-Ökosystemen. Experimente umfassen KI-Agenten, die Zuschüsse erhalten, um Anlagestrategien zu entwickeln und im Wesentlichen als Fondsmanager unter der Aufsicht von DAOs zu fungieren. In anderen Fällen übernehmen Bots Routineaufgaben wie das Neuausbalancieren des Schatzamtes oder die Moderation der Gemeinschaft gemäß den von menschlichen Mitgliedern festgelegten Richtlinien.
Schatzverwaltung stellt eine konkrete Anwendung dar, bei der KI ihren Wert zeigt. Viele DAOs kontrollieren bedeutende Mittel, die manchmal über 100 Millionen US-Dollar in Krypto-Assets übersteigen. KI-basierte Portfoliomanagement-Tools können automatisch Vermögenswerte diversifizieren oder Renditen durch DeFi-Protokolle generieren, während sie sich an von der Gemeinschaft definierte Risikoparameter halten.
Diese Agenten folgen kodierten Regeln, wobei alle Transaktionen on-chain protokolliert werden, was vollständige Transparenz bietet.
Organisationen nähern sich der KI-Integration mit Vorsicht und behalten typischerweise Menschen in Aufsichtsrollen. Vertrauen entwickelt sich, indem man der KI erlaubt, Strategien auszuführen, während Menschen die Autorität zur Richtlinienfestlegung und zum Überschreiben behalten. Die Transparenz von Web3 macht KI-Aktionen nachvollziehbar auf eine Art und Weise, wie es oft bei herkömmlicher Unternehmens-KI nicht der Fall ist—jede Aktion einer DAO-KI on-chain kann von Mitgliedern in Echtzeit geprüft werden.
In der realen Welt:
Dezentrale Autonome Organisationen (DAOs), wie Aragon und Compound, setzen zunehmend KI-Tools für die Schatzverwaltung, Governance-Analysen und Community-Moderation ein. Besonders auffällig ist, dass DAOstack mit KI-gestützter Sentimentanalyse und automatisierter Entscheidungsfindung experimentiert hat, um Governance-Prozesse zu straffen und die Effizienz der Organisation zu verbessern.
Kreativwirtschaftsinnovationen
Die Kreativwirtschaft, die sich um Web3 gebildet hat, erfährt durch die Integration von KI einen Wandel. Künstler und Entwickler nutzen zunehmend KI-Tools, um Inhalte zu erzeugen, die auf Blockchain-Netzwerken gehandelt oder erlebt werden. Dies umfasst visuelle Kunst, Profilbildsammlungen, Musik, literarische Werke und Metaverse-Umgebungen.
Generative Kunst-NFTs sind eine bemerkenswerte Manifestation. Künstler trainieren KI-Modelle auf spezifischen Stilen oder Konzepten und produzieren unendliche Variationen, die als einzigartige Tokens geprägt werden können.
Große Auktionshäuser haben diesen Trend validiert, wobei Christie's sein erstes Auktionshaus, das sich der KI-generierten Kunst widmet, Anfang 2025 über 700.000 USD Umsatz erzielt hat, trotz gemischter Ergebnisse.
Interaktive NFTs entstehen mit eingebetteter KI-Funktionalität. Beispiele sind virtuelle Haustiere oder Avatare mit KI-Persönlichkeiten, mit denen die Besitzer interagieren können, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Dies macht NFTs zu dynamischen Erfahrungen anstelle von statischen Sammlerstücken. Web3-Spiele integrieren ähnlich KI, um realistischere nicht-spielbare Charaktere zu schaffen, die improvisierten Dialog führen und auf Spieleraktionen reagieren können.
KI-generierte Inhaltsmärkte entwickeln sich auf Web3-Plattformen und ermöglichen es Schöpfern, KI-generierte Musik als NFTs zu prägen, mit automatischer Tantiemenverteilung sowohl an die Modellschöpfer als auch an Musiker. Einige DAOs beauftragen KI-Modelle, um geistiges Eigentum zu erzeugen, das von Gemeinschaftsmitgliedern kollektiv verwaltet und über Medienformate lizenziert wird, mit Umsatzbeteiligungen durch Tokens.
Die Grenzen zwischen Schöpfer, Werkzeug und Besitzer verschwimmen auf faszinierende Weise. Web3 kann Beiträge zu kreativen Werken aufzeichnen und intelligente Verträge nutzen, um angemessene Umsatzanteile zuzuteilen. Dies könnte Kontroversen um KI-Kunst ansprechen, indem es Künstler, deren Stile KI-Ergebnisse beeinflussen, automatisch entschädigt.
In der realen Welt:
KI-generierte Kunst sorgt im NFT-Markt für Aufsehen, hervorgehoben durch Christie’s erste Auktion dedizierter KI-Kunst mit Künstlern wie Refik Anadol und Plattformen wie Art Blocks. Interaktive NFT-Projekte, darunter Altered State Machine (ASM), integrieren KI in NFTs, was dynamische Interaktionen und sich entwickelnde digitale Sammlerstücke ermöglicht.
Spielökosystem-Fortschritt
Web3-Gaming erfährt durch die Integration von KI erhebliche Verbesserungen, sowohl innerhalb der Spielwelten als auch in den Entwicklungsprozessen. Innerhalb der Spiele treibt KI nicht-spielbare Charaktere und die Inhaltsgenerierung an, was reichhaltigere Erfahrungen schafft. Charaktere in Blockchain-Spielen können sich an Spielerinteraktionen erinnern und im Laufe der Zeit weiterentwickeln, wobei Erinnerungen als Daten an NFTs angehängt werden, um personalisierte Spielerzählungen zu schaffen.
Spielstudios nutzen generative KI zur prozeduralen Inhaltserstellung und produzieren schnell vielfältige Landschaften, Gegenstände und Dialoge. Branchenübliche Spiel-Engines beinhalten jetzt integrierte KI-Tools zur Erzeugung von Texturen und zur Simulation von Physik, was Web3-Spielen ermöglicht, visuelle und narrative Tiefe zu erreichen, die mit Mainstream-Titeln vergleichbar ist.
KI verringert drastisch die Entwicklungszeit und -kosten für Blockchain-Spiele. Laut Branchenführern hat die KI-gestützte Entwicklung, das Erzeugen von Code-Snippets, das Entwerfen von Kunstwerken und das Testen auf Fehler, die Produktionszeitleisten im vergangenen Jahr um etwa 65 % verkürzt. Dies ermöglicht es kleineren Studios, effektiv zu konkurrieren, indem sie KI für arbeitsintensive Aufgaben wie Charakteranimation oder Wirtschaftsausgleich verwenden. Ein mobiler Entwickler beschrieb die Verwendung von KI zur Simulation von Tausenden von Spielerstrategien über Nacht, um Token-Belohnungssysteme zu optimieren, eine Arbeit, die traditionell umfangreiche Testteams erfordern würde.
KI verbessert auch die wirtschaftlichen Systeme innerhalb von Play-to-Earn-Spielen. Das Ausbalancieren von Ökonomien, in denen Spieler realen Wert verdienen, stellt komplexe Herausforderungen dar—KI-Modellierung sagt voraus, wie virtuelle Ökonomien auf Veränderungen reagieren, indem sie Spieler*innendaten analysieren, was Designern hilft, Stabilität zu gewährleisten.
KI kann finanzielle Erfahrungen personalisieren, indem sie neuen Spielern zugängliche Quests mit angemessenen Belohnungen bietet, während sie Veteranen zu Gemeinschaftsveranstaltungen leitet, die das Engagement aufrechterhalten.
In der realen Welt:
Web3-Gaming-Plattformen wie Illuvium und Immutable nutzen KI zur Verbesserung des Gameplays mit adaptiven NPCs und prozedural generierten Inhalten. Axie Infinity und kommende blockchainbasierte Spiele von Studios, die die Unreal Engine 5 verwenden, integrieren fortschrittliche KI-Tools, um reichhaltigere, persönlichere Spielerfahrungen zu schaffen.
Infrastruktur- und Sicherheitsentwicklungen
Hinter den Kulissen stellt die Infrastruktur einen grundlegenden Bereich dar, in dem sich KI und Web3 konvergieren. Dazu gehört die Verbesserung von Blockchain-Netzwerken und die Nutzung von Web3-Prinzipien zur Dezentralisierung der KI-Entwicklung selbst. Rechenleistung veranschaulicht diese Synergie. KI-Modelltraining erfordert immense Rechenressourcen, die traditionell auf große Technologieunternehmen beschränkt sind. In der Zwischenzeit hat das Kryptowährungs-Mining weltweit verteilte, leistungsstarke Computernetzwerke geschaffen, die oft ungenutzt bleiben.
Dezentrale Rechenmärkte sind entstanden, um diese Lücke zu schließen. Netzwerke ermöglichen es Krypto-Minerinnen und Rechenzentren, überschüssige GPU-Kapazität an KI-Forscherinnen zu vermieten, wobei blockchainbasierte Systeme Zahlungen abwickeln. Dadurch entstehen verteilte "Supercomputer", ohne sich auf einzelne Anbieter zu verlassen, was mit der Anti-Monopol-Philosophie von Web3 übereinstimmt, während es Miner*innen alternative Einkommensquellen bietet.
Ähnliche Dezentralisierung findet bei Datensätzen statt. Web3-Datenmärkte ermöglichen Anbietern den Verkauf von Zugängen zu Datensätzen für das KI-Training, wobei alle Transaktionen auf der Blockchain aufgezeichnet werden. Dies schafft prüfbare Spuren, die zeigen, welche Daten spezifische KI-Modelle trainiert haben, und adressiert Transparenzbedenken. Mehrere Organisationen erkunden "Modellherkunft" auf der Blockchain, bei der jedes KI-Modell-Update wie ein Software-Repository-Commit aufgezeichnet wird.
Die Sicherheit innerhalb der Krypto-Infrastruktur profitiert vom Einsatz von KI. Die anonyme, irreversible Natur von Blockchain-Transaktionen hat betrügerische Aktivitäten angezogen, die mit herkömmlicher Überwachung schwer zu erkennen sind. Börsen und Protokolle nutzen maschinelle Lernmodelle, um Transaktionen in Echtzeit zu analysieren, Anomalien und verdächtige Muster zu kennzeichnen. Diese Systeme können potenzielle Kontokompromittierungen identifizieren oder Angriffe wie Flash Loans verhindern, indem sie die Auswirkungen von Transaktionen vor der Ausführung simulieren.
Blockchain sichert ähnlich KI-Systeme. Da Modelle wertvolles geistiges Eigentum werden, wird die Verifizierung ihrer Integrität entscheidend. Blockchain kann Modellparameter mit Zeitstempel und Hash versehen und so manipulationssichere Fingerabdrücke erstellen. Dies hat experimentelle "AI-Modell-NFTs" hervorgebracht, die das Eigentum an bestimmten KI-Versionen darstellen und möglicherweise intelligente Verträge umfassen, die ursprüngliche Schöpfer*innen automatisch durch Tantiemen entschädigen.
In der realen Welt:
Projekte wie Render Network, Bittensor und Ocean Protocol veranschaulichen dezentrale Marktplätze, die GPU-Rechenleistung und KI-Daten-Teildienste auf der Blockchain bieten. In der Zwischenzeit nutzen Börsen wie Binance maschinelles Lernen, um die Blockchainsicherheit, Betrugserkennung und Infrastrukturresilienz zu stärken und den Schutz der Nutzer*innen in Krypto-Ökosystemen zu verbessern.
Die Zukunft der KI-Web3-Konvergenz
Während sich die KI-Web3-Schnittstelle bis 2025 weiterentwickelt, wird der anfängliche Hype in Richtung praktischer Umsetzung verlagert. Die untersuchten Anwendungsfälle zeigen greifbare Fortschritte in den Bereichen Finanzen, Governance, Kreativität, Gaming und Infrastruktur.
Institutionelle Beteiligung prägt die Entwicklungspfade. Finanzorganisationen, die anfänglich vorsichtig mit beiden Technologien umgingen, erforschen kombinierte Anwendungen für langjährige Probleme. Beratungsfirmen beraten Kund*innen zu integrierten Strategien für Lieferketten und Identitätsmanagement. Sogar Regierungen nutzen die Blockchain, um öffentliche Daten für die KI-Analyse zu sichern. Regulatorische Ansätze werden ganzheitlicher und erkennen, dass KI-Web3-Anwendungen mehrere Bereiche gleichzeitig umfassen.
Industriestandards und -kooperationen entstehen an dieser Schnittstelle. Technische Gemeinschaften, die historisch separat operierten, kombinieren zunehmend ihre Expertise, wobei interdisziplinäre Forschungen Themen wie Blockchain-Anreize für föderiertes Lernen oder KI-optimierte Konsensalgorithmen erkunden.
Im Hinblick auf die nächsten 3–5 Jahre erscheinen mehrere Szenarien plausibel. Verbraucher*innenanwendungen, die Web3 und KI kombinieren, könnten eine breite Anerkennung erreichen.Vielleicht als persönliche Assistenten, die digitale Vermögenswerte und Identität verwalten, während sie den Besitz von Daten bewahren. Die Einführung in Unternehmen könnte dazu führen, dass bedeutende Teile der globalen Lieferketten auf Blockchain nachverfolgt und von KI-Systemen optimiert werden. Finanzinfrastrukturen könnten Zentralbank-Digitalwährungen mit dezentraler Finanzierung durch KI-Integration verbinden.