Bittensors Intelligenzarbitragefalle: Kapital spekuliert nur auf Token, hochwertige KI bleibt ungekauft

Wall Street drängt darauf, Bittensor ETFs zu etablieren, während im Hintergrund große ökologische Ungleichgewichte lauern.

Verfasser: Thejaswini M A

Übersetzung: Chopper, Foresight News

Die Entwicklung hochwertiger, langfristig tragfähiger Produkte erfordert oft Geduld; Projekte, die nur großspurig und inhaltsleer sind, ziehen hingegen sofort Kapital an. Dies ist ein unveränderliches Gesetz des Marktes, das sich von der Tulpenblase über die Internetblase, die Kanalaktien bis hin zur NFT-Welle immer wieder wiederholt.

Derzeit wird Künstliche Intelligenz als die nächste große Blase angesehen. Ein typisches Merkmal von Blasen ist, dass die Marktteilnehmer massiv Hebel einsetzen und das gesamte Geschäftsmodell auf wackeligen Fundamenten aufbauen, während sie die systemischen Schwächen ignorieren. Letztendlich führt dies zum Zusammenbruch, wobei alle die Schuld auf die „Blasenmärkte“ schieben.

Dieser Artikel konzentriert sich auf das Bittensor-Netzwerk, das durch Token Anreize für die Entwicklung von KI durch die Allgemeinheit schafft, was eine durchdachte Absicht ist. Das gesamte Netzwerk ist in Hunderte von unabhängigen ökologischen Einheiten unterteilt, die als Subnetze bezeichnet werden. Entwickler bauen KI-bezogene Dienste auf, und das System bewertet die Ergebnisse, wobei die Entwickler sofort die Kryptowährung TAO als Belohnung erhalten.

Derzeit drängt Wall Street darauf, Bittensor ETF-Produkte zu etablieren, und Bitwise sowie Grayscale haben bereits Anträge für Bittensor ETFs bei der SEC eingereicht. Die versteckten Schwächen dieses Systems sind für alle offensichtlich.

Bittensor baut ein dezentrales KI-Netzwerk auf, das die Wettbewerbsanreizlogik von Bitcoin nutzt: Token motivieren die Teilnehmer, miteinander zu konkurrieren, und der Markt filtert qualitativ hochwertige Ergebnisse von minderwertigen Projekten. Das gesamte Netzwerk ist in etwa 128 Subnetze unterteilt, wobei jedes Subnetz einer bestimmten Nische im Bereich KI zugeordnet ist, wie z.B. Modellinferenz, großes Modelltraining und Datensammlung.

Miner sind für das Mining verantwortlich, während Validatoren für die Bewertung zuständig sind. TAO wird den Minern basierend auf der Qualität, die von den Validatoren bewertet wird, als Belohnung ausgezahlt. Die Belohnung der Validatoren hängt von der Übereinstimmung ihrer Bewertungen mit den Bewertungen anderer Validatoren ab und wird entsprechend ihrem gehaltenen Anteil gewichtet. Daher hängt das Einkommen der Validatoren davon ab, ob ihre Bewertungen mit denen anderer Validatoren übereinstimmen, und nicht davon, ob ihre Bewertungen korrekt sind.

Wie viel neues TAO jedes Subnetz erhält, wird nur durch den Preis des nativen Alpha-Token dieses Subnetzes bestimmt und hat nichts mit der Qualität der KI-Ergebnisse zu tun. Darüber hinaus zieht der Betreiber des Subnetzes zunächst 18 % der Einnahmen ab, bevor der verbleibende Teil an andere Teilnehmer verteilt wird.

TAO ist ein Token mit einem Wert von etwa 2 Milliarden USD, von denen etwa 690 Millionen USD in Subnetze gestakt sind, die entscheiden, welche KI-Projekte finanzielle Mittel erhalten.

Marktrangliste der Bittensor-Subnetz-Token, Datenquelle: coingecko.com

Jedes Subnetz gibt einen eigenen nativen Token aus, der Alpha genannt wird. Benutzer staken TAO in ein bestimmtes Subnetz, was im Wesentlichen bedeutet, dass sie den Alpha-Token dieses Subnetzes kaufen und dessen Marktpreis erhöhen. Der Anteil des Subnetzes an neuem TAO wird durch den durchschnittlichen Preis des Alpha-Tokens über einen bestimmten Zeitraum bestimmt.

Allein durch kurzfristige Preiserhöhungen kann der Anteil an Belohnungen nicht langfristig erhöht werden; es muss kontinuierlich Kapital in den Token investiert werden, um den Preis zu stützen, was einen sich selbst verstärkenden Zyklus schafft: Kauf von Alpha → Tokenpreis steigt → Subnetz erhält mehr neues TAO → neues Token wird direkt an Alpha-Token-Inhaber ausgegeben → Inhaber erhalten zusätzliches Kapital und kaufen weiter zu. Externes zusätzliches Kapital treibt den Preis nach oben, was wiederum mehr Kapital anzieht.

Der einzige limitierende Faktor dieses Zyklus ist, dass das Netzwerk weiterhin Alpha-Token ausgibt. Miner und Validatoren müssen ihre Gewinne realisieren, indem sie ständig verkaufen, was den Preis unter Druck setzt. Ein Subnetz, das weiterhin finanzielle Unterstützung erhalten möchte, muss ständig neue Käufer finden, die den Verkaufsdruck aufnehmen. Und genau das ist die absichtlich gestaltete Logik dieses Mechanismus.

Der Vorteil dieses Mechanismus liegt darin, dass Investoren durch die unabhängigen Subnetz-Token gezielt auf spezifische Nischen im KI-Bereich setzen können. Beispielsweise kann man nur in das Inferenz-Subnetz investieren, ohne am Modelltraining teilzunehmen, und umgekehrt. Kapital kann präzise in einen einzelnen Abschnitt der KI-Wertschöpfungskette eingreifen, was im traditionellen Aktienmarkt nicht möglich ist.

Aber das On-Chain-System kann nur Token-Transaktionen erkennen und kann die tatsächliche Nutzung von KI-Produkten nicht erfassen; es gibt kein klares, nachvollziehbares Buch über kommerzielle Einnahmen. Der Tokenpreis wird vollständig von den Kapitalströmen bestimmt und ist nicht an tatsächliche Einnahmen gebunden. Die Preise traditioneller Aktien werden durch echte Einnahmen gestützt, wie z.B. die Aktien von Nvidia, die durch nachweisbare Produktverkäufe untermauert sind; der Preis des Subnetz-Token wird jedoch nur durch Kaufverhalten auf dem Sekundärmarkt gestützt. Wenn Kapitalzuflüsse das einzige Maß sind, wird der Preis vollständig durch das Interesse an Kapital definiert.

Der ursprüngliche Zweck dieses Mechanismus war es, die Validatoren dazu zu bringen, objektiv und fair für die Miner zu bewerten. Das zugrunde liegende Konsensprotokoll Yuma hat auch Betrugsregeln festgelegt: Wenn die Bewertungen zu stark von dem Durchschnitt der Gruppe abweichen, wird die entsprechende Bewertung ungültig, und Validatoren können nicht durch absichtliches Hochbewerten von Projekten ihrer Bekannten profitieren. Dieses Design ist sehr raffiniert.

Aber dieses mathematische Modell zur Betrugsbekämpfung hat eine kritische Schwelle: Es ist nur wirksam, wenn die Menge des gestakten Kapitals der Betrüger unter der Hälfte des gesamten gestakten Kapitals des Subnetzes liegt. Sobald betrügerische Knoten mehr als die Hälfte der Staking-Power kontrollieren, können Miner und Validatoren privat zusammenarbeiten, um sich gegenseitig überhöhte Bewertungen zu geben und TAO-Belohnungen zu teilen, während das Netzwerk automatisch Erträge ausschüttet.

Ein weiteres großes Problem ist das „Bewertungsplagiat“: Einige Validatoren überprüfen die KI-Ergebnisse überhaupt nicht, sondern kopieren einfach die Bewertungen anderer Validatoren aus dem öffentlichen Ledger, ohne jegliche Arbeit zu leisten, um Belohnungen zu erhalten. Das Projektteam hat einen Mechanismus für „Einreichung - Offenlegung“ eingeführt, um diese Lücke zu schließen: Die Bewertungen werden für eine gewisse Zeit verschlüsselt und aufbewahrt, um sofortige Kopierhandlungen zu verhindern. Aber dieser Ansatz ist nur in Szenarien anwendbar, in denen die Qualität der KI-Ergebnisse kontinuierlich schwankt; wenn die Subnetzgeschäfte stabil sind und homogen produzieren, bleibt das Kopieren von Bewertungen profitabel.

Datenquelle: RaoFoundation Subnetz

Jetzt wollen wir uns ansehen, wie hoch die Betrugsbarriere ist und wer die Macht hat. Das Rayon Labs-Team betreibt drei der führenden Subnetze, die zusammen ein Viertel der täglich neu generierten TAO im gesamten Netzwerk abgreifen; etwa zwei Drittel des gesamten TAO im Netzwerk sind im Staking, wobei viele Anteile in den Händen weniger Akteure konzentriert sind.

Der Markt hat zwei völlig gegensätzliche Interpretationen dazu: Perspektive eins: Bittensor ist ein effizientes marktorientiertes System. Es bedarf keiner geschlossenen Kommission, um die Finanzierungsqualifikation von KI-Projekten zu bestimmen; eine Vielzahl von Marktteilnehmern wettet öffentlich auf verschiedene KI-Segmente, und das Kapital fließt natürlich in die vielversprechenden Richtungen. Der Kapitalzufluss ist oft ein Vorzeichen für das Potenzial eines Segments. Perspektive zwei: Der Tokenpreis muss an echte kommerzielle Nachfrage gebunden sein, um tatsächlich sinnvoll zu sein, wie z.B. zahlende Kunden oder nachweisbare Verkaufsumsätze. Der Wertanker von Bittensor ist extrem schwach.

Das Subnetz mit den höchsten Einnahmen im gesamten Netzwerk hat Einnahmen aus der Tokenemission, die weit über den tatsächlichen Kundenumsätzen liegen; die Anzahl der Kernbetriebsakteure, die die Belohnungsverteilung steuern können, ist sehr gering. In diesem Frühjahr hat das Projektteam die Tokenfreigaberegeln geändert und große Mengen an gehaltenen Tokens verkauft, was zu internen Konflikten führte, und der größte Betreiber im Netzwerk, Covenant AI, hat das Netzwerk direkt verlassen.

Obwohl frühe Mechanikfehler schnell behoben werden können, hat das Netzwerk bereits durch Hard Forks bedeutende Probleme behoben. Im Gegensatz dazu hat das Optimism-Ökosystem, das von der unregulierten Vorfinanzierungsmethode frustriert ist, einen rückverfolgbaren Fördermechanismus eingeführt: Gelder werden nur an bereits validierte Projekte mit echtem Wert ausgezahlt, nicht einfach an zukünftige Potenziale; die Belohnungen werden nach der Validierung der Ergebnisse ausgezahlt, nicht als vorzeitige Subventionen vor der Tokenemission. Gitcoin, Filecoin und andere haben ähnliche Ansätze in unterschiedlichen Varianten umgesetzt.

Das Kernproblem des Bittensor-Systems liegt darin, dass es den Ertrag aus dem Tokenverkehr als Maßstab für Anreize verwendet, anstatt zuverlässigere, auf realen Geschäftsergebnissen basierende Validierungsstandards.

Das Netzwerk ändert zweimal im Jahr die Regeln zur Belohnungsverteilung der Subnetze. Zunächst basierte es auf dem Preis des Subnetz-Token, wechselte im November letzten Jahres auf den Nettostaking-Kapitalfluss (Zufluss an gestaktem Kapital abzüglich Abfluss); im Juni dieses Jahres, aufgrund der verschiedenen Mängel der Kapitalflussregeln, wurde es wieder auf das Tokenpreismechanismus zurückgesetzt. Beide Regeln sind nur Ersatzindikatoren und können die entscheidenden Daten nicht messen - ob es echte zahlende Nutzer gibt, die die entsprechenden KI-Dienste nutzen.

Ein Netzwerk, das bereit ist, innerhalb kurzer Zeit zweimal seine grundlegenden Prinzipien zu revidieren und damit seine Überlebensgrundlage zu erschüttern, könnte eine stärkere Veränderungsfähigkeit haben als die meisten Netzwerke. Aber bei einer ruhigen Betrachtung der beiden Hard Forks und Regelanpassungen ignorieren alle drei Bewertungsstandards den entscheidenden Indikator: die Zahlungsbereitschaft echter Nutzer außerhalb des Subnetzes. Alle Regeln führen dazu, dass „Geld Geld nachjagt“, anstatt dass „Wert den Marktbedürfnissen folgt“.

Selbst wenn dieses System viele Ressourcenverschwendungen aufweist, trägt es objektiv zum Aufbau grundlegender Infrastrukturen bei. So wie die Internetblase das globale Glasfasernetz hervorgebracht hat, hat der Bittensor-Hype Hardware für Rechenleistung und KI-Trainingsressourcen hervorgebracht, die auch nach dem Abklingen des Hypes langfristigen Wert haben.

Der Bereich der verteilten KI hat selbst enorme Branchengewinne, und Open-Source-Lösungen sind der einzige Weg, um das Monopol der Chipgiganten zu brechen, ähnlich wie Linux das Betriebssystem-Ökosystem revolutioniert und Wikipedia das Enzyklopädie-Inhalt-Ökosystem umgestaltet hat. Dieses Netzwerk zeigt ähnliche disruptive Innovationen: Das Covexus-Team trainiert große Modelle mit 70 verteilten Geräten, die die Leistung von Meta Llama 2 übertreffen und sogar von Nvidia-CEO Jensen Huang öffentlich anerkannt werden, aber in dem Lärm der massiven Token-Spekulation untergehen.

Deshalb ist dieser ETF nicht nur ein Vorzeichen. Grayscale und Bitwise erwarten beide, dass die US Securities and Exchange Commission (SEC) später in diesem Jahr, etwa im August, eine Antwort geben wird. Sollte die Genehmigung erteilt werden, wird dieses systemisch fehlerhafte System direkt in die Altersvorsorge der amerikanischen Bürger integriert. Uninformierte Investoren werden mit erheblichen Risiken konfrontiert, aber die Einführung des ETFs bedeutet auch zwei positive Veränderungen im aufstrebenden Ökosystem: Eine große Menge traditioneller Kapitalflüsse wird eintreten, während die Branche umfassend öffentlich reguliert wird. Die regulatorische Unterstützung und die Überwachung durch Millionen neuer Aktionäre sind die effektivsten Mittel, um das Netzwerk zur Optimierung seiner Anreizmechanismen zu drängen. Die damit verbundenen strengen Prüfungen werden letztendlich das gesamte Ökosystem zur Reife führen.

Mit dieser Zuversicht möchte ich sagen, dass Sie die wirklich wichtigen Dinge im Auge behalten sollten. Wie alle jungen, fehlerhaften Systeme ist dieses System noch neu, und die Mängel müssen behoben werden. Ich möchte die dahinterstehende Potenzial betonen: Offene, multifunktionale, nicht-exklusive KI, und nicht die geschlossenen Ökosysteme, die von großen Cloud-Service-Anbietern mit den größten Serverfarmen der Welt aufgebaut werden.

Ich hoffe, dass die Subnetze in Zukunft unabhängig von den Zuschüssen der Stiftung eigenständig arbeiten können, was zeigen würde, dass die stärksten Technologien unserer Zeit nicht von wenigen Entitäten kontrolliert werden müssen.

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