Künstliche Intelligenz und Blockchain-Technologien konvergieren 2025 rasch, schaffen neue Paradigmen in mehreren Branchen und versprechen, die digitale Wirtschaft umzugestalten. Diese Fusion kombiniert die Rechenleistung der KI mit der dezentralen Struktur von Web3 und adressiert Einschränkungen beider Technologien, während sie neue Möglichkeiten für Innovationen eröffnet. Asset Manager Bitwise prognostiziert, dass die Kombination von KI und Krypto dem globalen BIP bis 2030 bis zu 20 Billionen US-Dollar hinzufügen könnte, was das enorme Potenzial unterstreicht, das viele in dieser Konvergenz sehen.
Was man wissen sollte:
- Seit 2022 hat sich die Investition in KI dramatisch erhöht, wobei 42% des US-Risikokapitals nun in KI-Unternehmen fließt, verglichen mit nur 22% zwei Jahre zuvor.
- Web3, repräsentierend die dritte Generation der Internettechnologie auf Blockchain-Basis, bietet Lösungen für das „Black-Box“-Problem der KI durch transparente, unveränderliche Aufzeichnungen.
- Branchenexperten prognostizieren, dass die Kombination von KI und Krypto das globale BIP bis 2030 trotz signifikanter Herausforderungen im Bereich Datenschutz und Governance um bis zu 20 Billionen US-Dollar erhöhen könnte.
Die Evolution von Web3
Beginnen wir mit den Grundlagen.
Web3 repräsentiert die dritte Generation der Internettechnologie, die Dezentralisierung und Benutzerbesitz durch Blockchain-Infrastruktur betont. Dies markiert einen bedeutenden Umbruch von den früheren Internet-Epochen. Web1.0 in den 1990er Jahren bot statische, nur-lesbare Websites, während Web2.0 (2000er-2010er) Interaktivität und soziale Medien einführte, aber von großen Tech-Konzernen dominiert wurden, die Benutzerdaten kontrollierten.
Der Begriff Web3 wurde 2014 vom Ethereum-Mitbegründer Gavin Wood geprägt, erlangte jedoch während des Krypto-Booms 2021 breite Aufmerksamkeit. Seine Grundlage basiert auf Open-Source-Blockchain-Netzwerken, die korporative Server ersetzen, wobei kryptografische Token digitalen Besitz und gemeinschaftliche Governance ermöglichen. Diese Systeme erlauben vertrauenslose Transaktionen und erlaubnislose Innovationen ohne zentrale Vermittler.
Schlüsseltechnologien, die Web3 untermauern, beinhalten Kryptowährungen wie Bitcoin und Ether für Peer-to-Peer-Zahlungen sowie Smart Contracts, die Vereinbarungen auf Blockchain-Plattformen automatisch durchsetzen. Die Einführung von Smart Contracts durch Ethereum im Jahr 2015 ermöglichte Anwendungen jenseits von Währungen: dezentralisierte Finanzprotokolle, nicht-fungible Token für digitalen Besitz und dezentrale autonome Organisationen für Governance.
Der anfängliche Hype-Zyklus erreichte 2021 seinen Höhepunkt, als NFT-Kunstwerke für Millionen verkauft wurden und Facebook sich in Meta umbenannte. Eine Marktbereinigung 2022 führte zu realistischeren Erwartungen. Trotz dieser volatilen Periode setzte die Weiterentwicklung der Web3-Infrastruktur mit Ethereum-Upgrades, alternativen Blockchains und Layer-2-Netzwerken, die die Transaktionsgeschwindigkeit verbessern, fort.
Bis 2025 hat sich das Ökosystem erheblich weiterentwickelt.
Wesentliche Lektionen sind aufgetaucht: Dezentralisierung entfesselt Kreativität und neuartige Geschäftsmodelle, aber Benutzererfahrung, Governance und Sicherheit erfordern erhebliche Verbesserungen. Dies bereitet den Boden für KI-Integration, da Blockchains nun erheblichen Wert und Daten sichern und Werkzeuge erforderlich werden, die diese Ressourcen zugänglicher und intelligenter machen.
Die rasante Transformation der KI seit ChatGPT
Treten Sie ein: KI, der neue König der High-Tech-Welt.
Der Start von ChatGPT Ende 2022 markierte einen Wendepunkt für künstliche Intelligenz, der oft mit dem Einfluss des iPhones auf die Mobiltechnologie verglichen wird. Innerhalb von nur zwei Jahren entwickelte sich generative KI von einer Nischentechnologie zum zentralen Innovationstreiber der Wirtschaft.
Anfang 2024 berichteten über 75 % der befragten Unternehmen, dass sie KI in mindestens einer Geschäftsbereich nutzen, wobei 65 % regelmäßig generative KI einsetzen—fast doppelt so viel wie im Vorjahr.
Diese beispiellose Abnahme wurde durch signifikante technologische Fortschritte beflügelt. Modelle wie das GPT-4 von OpenAI verbesserten die Raffinesse von KI-generierten Inhalten signifikant, während auch Wettbewerber wie Google und Anthropic in den Markt eintraten. Hardware wurde strategisch entscheidend, wobei die Grafikprozessoren von NVIDIA so stark nachgefragt wurden, dass das Unternehmen kurzzeitig eine Marktkapitalisierung in Billionenhöhe erreichte.
Traditionelle Industrien haben KI-Lösungen zusammen mit Technologieunternehmen angenommen. Finanzinstitute setzen Algorithmen zur Betrugserkennung und Portfoliomanagement ein. Hersteller nutzen KI-gesteuerte Robotik und prädiktive Wartung. Medienunternehmen setzen auf KI für die Personalisierung von Inhalten. Selbst Regierungsbehörden verwenden KI für öffentliche Dienstleistungen. Cloud Computing hat den Zugang demokratisiert, indem KI-Modelle über APIs zugänglich gemacht oder auf gemieteten Servern feinabgestimmt werden können.
Diese schnelle Expansion hat Bedenken hinsichtlich Ethik, Datenschutz und Zuverlässigkeit aufgeworfen. Vorfälle mit voreingenommenen Algorithmen oder fehlfunktionierenden Chatbots sorgten für Schlagzeilen und führten zu regulatorischen Reaktionen. Die Europäische Union entwickelte ein AI-Gesetz zur Schaffung von Leitplanken, während einige Gerichtsbarkeiten bestimmte KI-Anwendungen aus Datenschutzgründen vorübergehend verboten haben.
Wie KI und Web3 sich ergänzen
Die Integration von KI und Web3 im Jahr 2025 zeigt starke Synergien trotz offensichtlicher Widersprüche zwischen den zentralisierten Datensätzen von KI und den Dezentralisierungsprinzipien von Web3. KI verbessert die Benutzerfreundlichkeit und Intelligenz dezentralisierter Anwendungen erheblich. Blockchains kämpfen traditionell mit Benutzerfreundlichkeit und führen relativ einfache Logiken aus, aber die KI-Integration ermöglicht intelligente Smart Contracts und responsive Dienste.
KI-Algorithmen können Echtzeitdaten analysieren, um Smart Contracts unter nuancierten Bedingungen auszulösen, was bedeutet, dass Verträge Informationen verarbeiten können, bevor sie ausgeführt werden. Im dezentralen Finanzwesen bedeutet dies, dass automatisierte Kreditverträge Bedingungen basierend auf Marktbedingungen oder Kreditwürdigkeit anpassen können. KI-gestützte Schnittstellen können Benutzer durch Blockchain-Anwendungen führen, Absichten in Transaktionen übersetzen und personalisierte Unterstützung bieten. Dies behebt Usability-Barrieren, die die Mainstream-Krypto-Einführung eingeschränkt haben.
Umgekehrt bietet Web3 Lösungen für die Schwächen der KI. Die Transparenz der Blockchain kann das „Black-Box“-Problem der KI mildern, indem Trainingsdaten, Parameter und Entscheidungsprozesse auf unveränderlichen Registern aufgezeichnet und verifizierbare Prüfpfade geschaffen werden. Dies ermöglicht es Regulierern und Benutzern, zu prüfen, wie eine KI trainiert wurde, und ihre Integrität zu überprüfen. Blockchain-basierte Identitätssysteme können KI-Agenten Anmeldeinformationen zuweisen und digitale Identitäten mit nachvollziehbaren Aufzeichnungen etablieren—entscheidend, wenn autonome KI im Namen von Menschen zu agieren beginnt.
Der Ansatz von Web3 zur Dateninhaberschaft präsentiert auch eine überzeugende Alternative zu zentralisierten Modellen. Anstatt dass Technologieunternehmen Benutzerdaten horten, könnten Einzelpersonen Daten für das KI-Training bereitstellen, während sie die Kontrolle behalten und durch Token kompensiert werden.
Trotz dieser vielversprechenden Integrationen bleiben erhebliche Herausforderungen. Datenschutz stellt eine große Sorge dar, da KI riesige Datenmengen benötigt, während öffentliche Blockchains konzeptbedingt transparent sind. Techniken wie föderales Lernen oder Zero-Knowledge-Beweise könnten es KI ermöglichen, ohne Offenlegung sensibler Informationen zu arbeiten, aber diese Methoden befinden sich noch in der Entwicklung. Die regulatorische Einhaltung wirft Fragen darüber auf, wie Gesetze wie die DSGVO anzuwenden sind, wenn persönliche Daten unabänderlich auf Blockchains aufgezeichnet werden.
Reale Anwendungen der KI in Web3
Transformation der Finanzdienstleistungen
Dezentrale Finanzen stellen eine der vielversprechendsten Arenen für die Integration von KI und Web3 dar. 2025 macht KI DeFi intelligenter und zugänglicher, indem sie Kreditrisiken bewertet, Ertragsstrategien optimiert und autonome Trades ausführt.
Robo-Advisors überwachen Krypto-Märkte kontinuierlich und passen Asset-Portfolios basierend auf benutzerdefinierten Parametern und Risikotoleranzen an. Diese KI-Agenten funktionieren wie Mini-Hedgefonds, die transparent On-Chain arbeiten und anspruchsvolle Finanzstrategien für kleinere Investoren demokratisieren.
Blockchain-basierte Zahlungen profitieren ebenfalls von der KI-Integration. Stablecoins—Kryptowährungen, die an Fiat-Währungen gebunden sind—sind von $4 Milliarden im Umlauf im Jahr 2020 auf fast $200 Milliarden Ende 2024 angewachsen. KI, die auf Stablecoin-Netzwerke aufgesetzt ist, kann komplexe Finanzoperationen automatisieren. Unternehmen können Cashflows der Schatzämter auf Autopilot laufen lassen, indem KI Marktdaten analysiert und angemessene Zahlungen oder Absicherungen auslöst. Dies schafft intelligentere Finanzsysteme, in denen Routineprozesse automatisch ablaufen, wenn die Bedingungen erfüllt sind, die Effizienz verbessert und Fehler reduziert.
KI ermöglicht neue Finanzprodukte auf Web3-Plattformen. Parametrische Versicherungspolicen, die automatisch zahlen, wenn bestimmte Bedingungen eintreten, können von KI-Algorithmen angetrieben werden, die Echtzeitdaten von externen Quellen verarbeiten. Dies ermöglicht Mikroversicherung für unterversorgte Bevölkerungsgruppen, wie erschwingliche Klimaversicherung für Landwirte in aufstrebenden Märkten mit Auszahlungen, die durch KI-erkannten Dürrebedingungen ausgelöst und in Stablecoins ohne Papierkram verteilt werden.
In der realen Welt:
Die Integration von KI in dezentrale Finanzplattformen (DeFi) wie den USDC-Stablecoin von Circle ermöglicht automatisierte Finanzoperationen, einschließlich von Echtzeit-Stablecoin-Transaktionen und intelligenter Portfoliomanagement. Projekte wie Aave und MakerDAO nutzen ebenfalls KI, um die Kreditvergabe, den Handel und die Risikobewertungskapazitäten On-Chain zu verbessern.
Entwicklung der dezentralen Governance
Dezentrale autonome Organisationen beschäftigen KI, um Koordination und Entscheidungsfindung zu verbessern. Traditionelle DAO-Governance kann chaotisch sein, da Tausende von Mitgliedern an Diskussionen und Abstimmungen teilnehmen. KI hilft, indem sie das Sentiment über soziale Plattformen analysiert, bevor formelle Abstimmungen stattfinden und lange Diskussionen in prägnante Zusammenfassungen erhebt. AI-Agenten selbst werden zu Teilnehmern in DAO-Ökosystemen. Experimente beinhalten, dass AI-Agenten Zuschüsse erhalten, um Anlagestrategien zu entwickeln und im Wesentlichen als Fondsmanager unter der Aufsicht von DAOs fungieren. In anderen Fällen kümmern sich Bots um Routineaufgaben wie die Neuausrichtung der Kassen oder die Moderation der Community gemäß den von menschlichen Mitgliedern festgelegten Richtlinien.
Das Treasury-Management stellt eine konkrete Anwendung dar, bei der AI ihren Wert demonstriert. Viele DAOs kontrollieren erhebliche Geldmittel, die manchmal 100 Millionen Dollar an Krypto-Vermögenswerten übersteigen. AI-basierte Portfoliomanagement-Tools können automatisch Vermögenswerte diversifizieren oder Erträge durch DeFi-Protokolle generieren, während sie sich an gemeinschaftlich definierte Risikoparameter halten.
Diese Agenten befolgen kodierte Regeln, wobei alle Transaktionen on-chain protokolliert werden und so vollständige Transparenz bieten.
Organisationen gehen die Integration von AI vorsichtig an und halten in der Regel Menschen in überwachenden Rollen. Vertrauen entsteht, indem AI Strategien ausführen lässt, während Menschen die Richtlinien festlegen und Override-Fähigkeiten behalten. Die Transparenz von Web3 macht AI-Aktionen nachvollziehbar in einer Weise, die traditionelle Unternehmens-AI oft nicht ist—jede on-chain Aktion einer DAO-AI kann von Mitgliedern in Echtzeit geprüft werden.
In der realen Welt:
Dezentrale Autonome Organisationen (DAOs), wie Aragon und Compound, setzen zunehmend AI-Tools für das Treasury-Management, die Governance-Analyse und die Community-Moderation ein. DAOstack experimentierte bemerkenswerterweise mit AI-gesteuerter Stimmungsanalyse und automatisierten Entscheidungsprozessen, um Governance-Prozesse zu rationalisieren und die organisatorische Effizienz zu verbessern.
Kreative Wirtschaftsinnovationen
Die kreative Wirtschaft rund um Web3 erlebt durch die Integration von AI einen Wandel. Künstler und Entwickler nutzen zunehmend AI-Tools, um Inhalte zu erstellen, die im Blockchain-Netzwerk besessen, gehandelt oder erlebt werden. Dies umfasst visuelle Kunst, Sammelbilder, Musik, literarische Werke und Metaverse-Umgebungen.
Generative Kunst-NFTs stellen eine bemerkenswerte Manifestation dar. Künstler schulen AI-Modelle auf bestimmte Stile oder Konzepte, um endlose Variationen zu produzieren, die als einzigartige Tokens geprägt werden können.
Große Auktionshäuser haben diesen Trend validiert, indem Christie's seine erste Auktion für AI-generierte Kunst Anfang 2025 abhielt und über 700.000 Dollar Umsatz erzielte, trotz gemischter Ergebnisse.
Interaktive NFTs entstehen mit eingebetteter AI-Funktionalität. Beispiele umfassen virtuelle Haustiere oder Avatare mit AI-Persönlichkeiten, mit denen Besitzer interagieren und die sich im Laufe der Zeit entwickeln können. Dies macht NFTs zu dynamischen Erlebnissen anstelle von statischen Sammlerstücken. Web3-Spiele integrieren ähnlich AI, um realistischere Nicht-Spieler-Charaktere zu schaffen, die imstande sind, Dialoge zu improvisieren und sich an das Verhalten der Spieler anzupassen.
AI-generierte Content-Marktplätze entwickeln sich auf Web3-Plattformen, die es Kreatoren ermöglichen, AI-generierte Musik als NFTs zu prägen, mit automatischer Tantiemenverteilung sowohl an Modelle-Ersteller als auch an Musiker. Einige DAOs beauftragen AI-Modelle zur Erzeugung von geistigem Eigentum, das von Gemeinschaftsmitgliedern gemeinsam verwaltet und über Medienformate hinweg lizenziert wird, wobei Einnahmen durch Tokens geteilt werden.
Die Grenzen zwischen Ersteller, Werkzeug und Eigentümer verwischen auf faszinierende Weise. Web3 kann Beiträge zu kreativen Werken aufzeichnen und Smart Contracts nutzen, um geeignete Einnahmenanteile zuzuweisen. Dies könnte potenziell Kontroversen um AI-Kunst adressieren, indem Künstler, deren Stile AI-Ergebnisse beeinflussen, automatisch entschädigt werden.
In der realen Welt:
AI-generierte Kunst sorgt im NFT-Markt für Furore, hervorgehoben durch Christie’s erste AI-Kunst-Auktion, bei der Künstler wie Refik Anadol und Plattformen wie Art Blocks präsentiert werden. Interaktive NFT-Projekte, darunter Altered State Machine (ASM), integrieren AI in NFTs und ermöglichen dynamische Interaktionen und sich entwickelnde digitale Sammlerstücke.
Fortschritte im Gaming-Ökosystem
Web3-Gaming erfährt durch AI-Integration signifikante Verbesserungen, sowohl innerhalb der Spielwelten als auch in den Entwicklungsprozessen. Innerhalb der Spiele treibt AI Nicht-Spieler-Charaktere und Content-Generierung an, um reichhaltigere Erlebnisse zu schaffen. Charaktere in Blockchain-Spielen können sich an Spielerinteraktionen erinnern und sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln, wobei Erinnerungen als Daten an NFTs angehängt werden, was personalisierte Gameplay-Erzählungen schafft.
Spieleentwicklungsstudios nutzen generative AI für die prozedurale Inhaltserstellung und produzieren schnell unterschiedliche Landschaften, Gegenstände und Dialoge. Industriestandard-Gaming-Engines beinhalten mittlerweile eingebaute AI-Tools zur Generierung von Texturen und zur Simulation von Physik, wodurch Web3-Spiele eine visuelle und narrative Tiefe erreichen, die mit Mainstream-Titeln vergleichbar ist.
AI reduziert die Entwicklungszeit und -kosten für Blockchain-Spiele dramatisch. Laut Branchenführern hat AI-unterstützte Entwicklung—die Code-Snippets generiert, Kunstwerke konzipiert, nach Fehlern testet—die Produktionszeitpläne im letzten Jahr um etwa 65% verkürzt. Dies ermöglicht es kleineren Studios, effektiv zu konkurrieren, indem AI für arbeitsintensive Aufgaben wie Charakteranimation oder Wirtschaftsausgleich genutzt wird. Ein mobiler Entwickler beschrieb die Nutzung von AI zur Simulation von Tausenden von Spielerstrategien über Nacht, um Token-Belohnungssysteme zu optimieren—Arbeiten, die traditionell umfangreiche Testteams erfordern würden.
AI verbessert auch die Wirtschaftssysteme in Spielen, bei denen man echtes Geld verdienen kann. Das Ausbalancieren von Ökonomien, in denen Spieler echten Wert erzielen, stellt komplexe Herausforderungen dar—AI-Modelle prognostizieren, wie virtuelle Ökonomien auf Änderungen reagieren, indem sie Spielerdata analysieren und Designern helfen, Stabilität zu gewähren.
AI kann finanzielle Erfahrungen personalisieren, indem sie neueren Spielern zugängliche Quests mit angemessenen Belohnungen bieten, während Veteranen zu Community-Events geleitet werden, die die Beteiligung aufrechterhalten.
In der realen Welt:
Web3-Gaming-Plattformen wie Illuvium und Immutable nutzen AI, um das Gameplay mit anpassungsfähigen NPCs und prozedural generierten Inhalten zu verbessern. Axie Infinity und kommende blockchain-basierte Spiele von Studios, die Unreal Engine 5 verwenden, integrieren fortschrittliche AI-Tools für reichhaltigere, persönlichere Spielerlebnisse.
Infrastruktur- und Sicherheitsentwicklungen
Hinter den Kulissen repräsentiert die Infrastruktur einen fundamentalen Bereich, in dem AI und Web3 konvergieren. Dies beinhaltet die Verbesserung von Blockchain-Netzwerken und die Nutzung der Prinzipien von Web3, um die AI-Entwicklung selbst zu dezentralisieren. Rechenleistung illustriert diese Synergie. Das Training von AI-Modellen erfordert immense Rechenressourcen, die traditionell auf große Technologieunternehmen beschränkt sind. Gleichzeitig hat das Krypto-Mining global verteilte leistungsstarke Computernetzwerke geschaffen, die oft unterfordert sind.
Dezentralisierte Rechenmarktplätze sind entstanden, um diese Kluft zu überbrücken. Netzwerke erlauben Krypto-Minern und Rechenzentren, überschüssige GPU-Kapazität an AI-Forscher zu vermieten, wobei blockchain-basierte Systeme die Zahlungen abwickeln. Dies schafft verteilte "Supercomputer" ohne Abhängigkeit von einzelnen Anbietern, in Einklang mit der Anti-Monopol-Philosophie von Web3, während es Minern alternative Einnahmeströme bietet.
Eine ähnliche Dezentralisierung erfolgt bei Datensätzen. Web3-Datenmarktplätze ermöglichen Anbietern den Verkauf von Zugangsrechten zu Datensätzen für das AI-Training, wobei alle Transaktionen auf der Blockchain protokolliert werden. Dies schafft überprüfbare Pfade, die zeigen, welche Daten spezifische AI-Modelle trainiert haben, und adressiert Transparenzbedenken. Mehrere Organisationen erkunden "Modell-Herkunft" auf der Blockchain, wobei jedes AI-Modell-Update wie ein Software-Repository-Commit aufgezeichnet wird.
Die Sicherheit innerhalb der Krypto-Infrastruktur profitiert von der Implementierung von AI. Die anonyme, irreversible Natur von Blockchain-Transaktionen hat betrügerische Aktivitäten angezogen, die traditionelle Überwachungen nicht erkennen können. Börsen und Protokolle verwenden maschinelles Lernen, um Transaktionen in Echtzeit zu analysieren und Anomalien und verdächtige Muster zu erkennen. Diese Systeme können potenzielle Kontenkompromisse identifizieren oder Angriffe wie Flash-Kredite verhindern, indem sie die Auswirkungen von Transaktionen vor der Ausführung simulieren.
Die Blockchain sichert ähnlich AI-Systeme. Da Modelle wertvolles geistiges Eigentum werden, wird die Verifizierung ihrer Integrität entscheidend. Blockchain kann Zeitstempel und Hashes von Modellparametern erstellen, um so effektiv manipulationssichere Fingerabdrücke zu schaffen. Dies hat experimentelle "AI-Modell-NFTs" hervorgebracht, die das Eigentum an spezifischen AI-Versionen darstellen, möglicherweise inklusive Smart Contracts, die die ursprünglichen Ersteller automatisch durch Tantiemen entschädigen.
In der realen Welt:
Projekte wie Render Network, Bittensor und Ocean Protocol veranschaulichen dezentralisierte Marktplätze, die GPU-Rechenleistung und AI-Datenfreigabedienste auf der Blockchain bereitstellen. Unterdessen nutzen Börsen wie Binance maschinelles Lernen, um die Blockchain-Sicherheit, Betrugserkennung und Infrastrukturbeständigkeit zu stärken, wodurch der Schutz der Nutzer im Krypto-Ökosystem verbessert wird.
Die Zukunft der AI-Web3-Konvergenz
Da sich die Schnittstelle zwischen AI und Web3 bis 2025 weiterentwickelt, wandelt sich der anfängliche Hype in praktische Implementierung um. Die untersuchten Anwendungsfälle zeigen greifbare Fortschritte in den Bereichen Finanzen, Governance, Kreativität, Gaming und Infrastruktur.
Institutionelle Beteiligung formt die Entwicklungsrichtungen. Finanzorganisationen, die zunächst bei beiden Technologien vorsichtig waren, untersuchen kombinierte Anwendungen für langjährige Probleme. Beratungsunternehmen beraten Kunden über integrierte Strategien für Lieferketten und Identitätsmanagement. Sogar Regierungen nutzen die Blockchain, um öffentliche Daten für die AI-Analyse zu sichern. Regulierungsansätze werden ganzheitlicher und erkennen, dass AI-Web3-Anwendungen mehrere Domänen gleichzeitig abdecken.
Industriestandards und Kooperationen entstehen an dieser Schnittstelle. Technische Gemeinschaften, die historisch getrennt operierten, kombinieren zunehmend ihr Fachwissen, wobei interdisziplinäre Forschungsthemen wie Blockchain-Anreize für föderales Lernen oder AI-optimierte Konsensalgorithmen erkundet werden.
Mit Blick auf die nächsten 3-5 Jahre erscheinen mehrere Szenarien plausibel. Verbraucher-Anwendungen, die Web3 und AI kombinieren, könnten Mainstream-Anwendung erreichen.Vielleicht als persönliche Assistenten, die digitale Vermögenswerte und Identität verwalten und gleichzeitig den Datenbesitz wahren. Die Einführung in Unternehmen könnte dazu führen, dass bedeutende Teile der globalen Lieferketten auf der Blockchain verfolgt und durch KI-Systeme optimiert werden. Die Finanzinfrastruktur könnte digitale Zentralbankwährungen mit dezentralen Finanzen durch KI-Integration kombinieren.