Hongkong, 8. Juli 2026 — AxBlade, die Verantwortlichkeitsschicht für autonome KI, war Co‑Gastgeber des exklusiven Side-Events „Von Agentic AI zu Physical AI: Was wird nach der Model-Welle finanziert?“ im Rahmen der AWS Summit Hong Kong Week. Im Hopewell Hotel zusammengekommen, vereinte die Einladung-only‑Veranstaltung über 100 Gründer, Forscher, Unternehmenslenker und Investoren von AWS, NVIDIA, Y Combinator, Crypto.com, Roche, Pfizer, SNZ und der City University of Hong Kong, um die kritische Infrastrukturlücke zwischen KI-Demos und dem Einsatz in der realen Welt zu beleuchten.
Von Modellen zu Verantwortlichkeit: Der Konsens
Die Veranstaltung wurde mit einer Keynote von Nick Hau, Gründer von AxBlade, eröffnet. Er argumentierte, dass die nächste Welle der KI-Finanzierung nicht in noch größere Sprachmodelle fließen wird, sondern in die Infrastruktur, die autonome KI in physischen Umgebungen rechenschaftspflichtig macht. Es folgte eine Keynote von Ian Holtz, Head of Agentic AI bei AWS, zu den Anforderungen von Unternehmen für den Einsatz agentischer Systeme im großen Maßstab.
Über drei Panels hinweg zeichnete sich ein klarer Konsens ab: Ohne verifizierbare Identität, Trusted Execution und kryptografisch nachweisbare Verhaltensaufzeichnungen kann Physical AI nicht vom Labor in die Produktion übergehen.
- Panel 1 — „Was wird nach der Model-Welle finanziert?“ beleuchtete die Investoren-Nachfrage nach Infrastruktur statt Modellen. Die Teilnehmer stellten fest, dass Kapital zunehmend in compliance-native Stacks und Tools für den Einsatz in der realen Welt fließt.
- Panel 2 — „AI wird real“ befasste sich mit Haftungs-, Sicherheits- und Governance-Herausforderungen, wenn KI-Agenten mit physischen Systemen interagieren – von robotergestützter Prozessautomatisierung bis zu autonomen Diagnosen.
- Panel 3 — „Vom Demo zur Produktion“ schloss die Sitzung mit einem technischen Deep Dive in das fehlende Middleware-Layer zwischen Proof-of-Concept und Unternehmensadoption ab und betonte Prüfbarkeit als Voraussetzung für regulierte Branchen.
Kuratiertes Networking und institutioneller Zugang
Am Nachmittag ging die Veranstaltung in eine Session „Curated Networking & Demo Matching“ über, die Entwickler von KI-Infrastruktur mit Enterprise‑Betreibern und institutionellen Investoren zusammenbrachte. Der Abend endete mit einem Private Dinner Reception, das vertrauliche Gespräche über Partnerschaftsmöglichkeiten in den Bereichen KI, Gesundheitswesen, Web3 und Cloud-Infrastruktur förderte.
Warum AxBlade
Als einzige blockchain-native Infrastrukturschicht, die auf dem Summit vertreten war, zeigte AxBlade, wie seine compliance-native Layer‑2‑Public-Blockchain – die native KI-Identität (DID), Trusted Execution Environments (TEE) und Zero-Knowledge Proof of Behavior (PoB) kombiniert – die von allen Panels identifizierte Verantwortlichkeitslücke direkt adressiert.
„Wir bauen keine KI-Modelle. Wir bauen die Vertrauensinfrastruktur, die sie prüfbar macht“, sagte Nick Hau. „Veranstaltungen wie diese beweisen, dass die Branche bereit ist, von ‚Was KI kann‘ zu ‚Wer verantwortlich ist, wenn sie es tut‘ zu wechseln.“
Teilnehmende Institutionen
An der Veranstaltung nahmen Vertreter von AWS, NVIDIA, Y Combinator, Crypto.com, Roche, Pfizer, SNZ, City University of Hong Kong, BitRock Capital, Gaorong Capital, HongShan, Beyond Ventures, CTFS, Foresee, Savior of Health, ETHHub, PRIMIT, OpenBuild, INFINI, Publish0x, UpHonest Scouts, YOOV und weiteren führenden Organisationen aus den Bereichen KI, Gesundheitswesen und Web3 teil.
Die Medienberichterstattung wurde unterstützt von Techub News, Monster Block, BlockBeats, Foresight News, TinTin, ChainCatcher, TechFlow, CoinMarketCap, FINBOLD und weiteren Partnern.
Über AxBlade
AxBlade ist die Verantwortlichkeitsschicht für KI-Agenten, World Models und Physical AI. Als compliance-native Layer‑2‑Public-Blockchain ermöglicht AxBlade verifizierbare Identität, Trusted Execution und verantwortliche Entscheidungsfindung durch die Kombination von Blockchain, Zero-Knowledge-Proofs (ZK) und Trusted Execution Environments (TEE). Jede reale KI‑Aktion wird erfasst, strukturiert und on‑chain verankert – und macht autonome Systeme damit in großem Maßstab prüfbar, nachverfolgbar und compliant.
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