Seit langem klang dezentrale Rechenleistung wie eine schöne Idee.
Jetzt wird sie zu einer Notwendigkeit.
Während KI und DePIN von Narrativen zu echter Infrastruktur übergehen, taucht immer wieder dasselbe Problem auf:
Die meisten Web3-Anwendungen verlassen sich weiterhin auf zentrale Cloud-Anbieter, um tatsächlich zu laufen.
Das ist ein Schwachpunkt.
Wenn Ihre Anwendung von AWS oder Google Cloud abhängt, spielt es keine Rolle, wie dezentral Ihre Smart Contracts sind. Die zentrale Ausführungs-Ebene bleibt zentralisiert.
In der DePIN-Landschaft lässt sich derselbe Wandel beobachten:
• $AKT Akash konzentriert sich auf dezentrale Cloud-Märkte, bei denen Anbieter Rechenressourcen in einer offenen, wettbewerbsfähigen Umgebung anbieten können.
•
$RENDER Render spezialisiert sich auf GPU-Rechenleistung, insbesondere für Rendering- und KI-Arbeitslasten, die massive parallele Verarbeitung erfordern.
• $FLT
@Fluence Fluence zielt auf allgemeine, lizenzfreie Rechenleistung ab, ohne sich auf zentrale Clouds oder VM-intensiven Architekturen zu verlassen.
Unterschiedliche Ansätze.
Unterschiedliche Schichten.
Derselbe Weg.
Gerade jetzt sehen wir nutzungsgetriebene Systeme, Netzwerke, die entwickelt wurden, um echte Arbeitslasten zu unterstützen:
KI-Inferenz und -Agenten
datenintensive Anwendungen
offene Dienste, die sich keinen Ausfall oder Zensur leisten können
Mit steigender Nachfrage nach KI wird Rechenleistung zu einer Engstelle.
Und wer die Rechenleistung kontrolliert, kontrolliert viel Macht.
Dezentrale Rechenleistung bietet eine Alternative: Netzwerke, die effizient, modular und zensurresistent sind, bei denen die Ausführung nicht von einem einzigen Unternehmen besitzt wird.
Wenn dieser Trend weitergeht, könnten dezentrale Rechenleitungsnetzwerke genauso entscheidend werden wie Blockchains selbst – nicht auffällig, nicht laut, aber grundlegend.
Die Anwendungen, die die Nutzer an der Oberfläche sehen, werden sich mit jeder Phase ändern.
Die Infrastruktur darunter wird nicht.
Und genau dort sammelt sich meist der langfristige Wert an.
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