Dezentralisierte KI als öffentliches Gut

Wie kann KI ein öffentliches Gut sein und trotzdem ein Geschäftsmodell tragen?

Kevin Wavect, das Web3-Softwareunternehmen, das versteht, was du willst. Hallo zusammen, heute werde ich mit Michael Heinrich, CEO von 0G Labs, sprechen. Und sie bauen im Grunde eine KI-native Layer 1 auf, mit der du hochskalierbare und datenschutzschonende KI-Anwendungen erstellen kannst. Und es ist eine super spannende Folge. Ich würde mich auf jeden Fall über dein Feedback zu dieser Sitzung freuen. Und ja, ohne weitere Umschweife, viel Spaß mit der Folge. Du hast gesagt, du willst KI zu einem öffentlichen Gut machen. Wie lässt sich das aus geschäftlicher Sicht mit dem Aufbau eines profitablen und zugleich Venture-finanzierten Unternehmens vereinbaren?

Michael Natürlich geht die Umwandlung von KI in ein öffentliches Gut, bei dem jeder zu KI beitragen kann, nicht auf Kosten des Aufbaus eines riesigen Unternehmens. Denn sonst wäre ein Unternehmen wie Ethereum oder Solana nicht so groß wie sie. Denn auf ähnliche Weise haben sie im Grunde genommen einen Weg gefunden, eine dezentrale Umgebung zu schaffen. Ein dezentrales Netzwerk, das eine Menge Mehrwert für die Teilnehmer schafft und diese Teilnehmer dann tatsächlich Eigentümer ihrer Vermögenswerte sind. Aus 0G-Sicht ist es hier also nicht anders. Nur weil Menschen ihre Rechenleistung und ihre Daten bereitstellen und dann beispielsweise neue Modelle trainieren können, die tokenisiert werden können, und sie dann daraus Gewinne erzielen und tatsächliche Belohnungen erhalten können, wenn das Modell verwendet wird, heißt das nicht, dass die Plattform nicht einen Teil des Werts erfassen kann. Wenn du also konsequent an eine Win-Win-Situation denkst, musst du bei der Nutzung dieser Rechenressourcen natürlich für Rechenleistung, Speicher und Gasgebühren für die Kette ausgeben. Und so summieren sich diese kleinen Gebühren im Laufe der Zeit zu etwas sehr Bedeutsamem, da immer mehr Menschen es nutzen. Und vielleicht sind es in Zukunft nicht einmal Menschen, die die Kette benutzen. Es werden KI-Agenten sein. Und so werden wir möglicherweise nicht nur Milliarden von Agenten haben, sondern irgendwann vielleicht sogar Billionen. Wer weiß? Aus dieser Perspektive stehen sie also nicht im Widerspruch zueinander.

Wie schützt 0G Privatsphäre und Dateneigentum?

Kevin Okay. Ich meine, wenn wir über Datenschutz, Dateneigentum und all diese Dinge sprechen, handelt es sich normalerweise um ein Spektrum, oder? Natürlich befindest du dich möglicherweise am [unklaren] Ende des Spektrums, was den Datenschutz und die Eigentumsverhältnisse betrifft. Aber in welchem ​​Ausmaß, oder? Weil man normalerweise so etwas wie ein Basismodell hat und darauf beispielsweise die besitzbaren Daten, vielleicht als Teil eines RAG. Okay. So funktioniert es also. Könntest du das ein wenig beleuchten, etwa wie es mit deinem Unternehmen funktioniert und was du anders machst?

Michael Unsere Philosophie ist also, dass wir uns, wenn du so willst, als eine Art modularen Stapel bezeichnen. Und so lautet unsere Philosophie eigentlich: Es sollte dem Entwickler oder dem Endbenutzer überlassen bleiben, was ihm gefällt. Wenn der Endbenutzer also absolute Privatsphäre benötigt und irgendeine Art von persönlich identifizierbaren Informationen preisgibt, sagen wir biometrische Daten oder DNA-Daten, dann möchte ich natürlich, dass diese vollständig privat sind, und ich möchte, dass sie in einer Art Sicherheitstresor oder wo auch immer du sie aufbewahren möchtest, gespeichert werden. Und so aktivieren wir diese Optionen. Um noch einmal auf diese modulare Philosophie zurückzukommen: Wenn du umfassende Privatsphäre brauchst, kannst du, anstatt sie einfach direkt in unserem Speichernetzwerk zu speichern, tatsächlich etwas wie das Beacon Protocol verwenden, das auf unserer Plattform aufbaut und alles vollständig verschlüsselt hält. Der andere Vorteil besteht also auch darin, dass wir beispielsweise durch die Zugehörigkeit zum dezentralen Speichernetzwerk die Daten nicht sehen, es sei denn, wir versuchen aktiv, die Daten tatsächlich zu extrahieren. Es gibt also eine Art „Privacy by Design“ in diesem System. Und du kannst wiederum das Spektrum auswählen, das du möchtest. Das Gleiche gilt beispielsweise für das Training. Du kannst entscheiden, okay, nun ja, es macht mir nichts aus, dieses Modell öffentlich zu erstellen, deshalb möchte ich alles vollständig Open Source zur Verfügung stellen. Ich möchte die Trainingsdaten Open Source zur Verfügung stellen. Ich möchte die Gewichtungen und Vorurteile vollständig als Open Source zur Verfügung stellen. Das ist eine Designentscheidung für dich. Aber wenn du wiederum einige wirklich sensible Daten hast, ich weiß nicht, vielleicht sind es wie nukleare Zugangscodes, und du möchtest daraus ein Modell trainieren, ohne zu sagen, dass das eine gute Idee ist, aber nehmen wir an, dass das der Fall ist, dann könntest du etwas wie Balkeum Labs verwenden, das dezentralisiertes föderiertes Lernen ist, bei dem wiederum die Daten selbst vollständig privat bleiben und niemand in sie eingreifen kann, das Modell aber trotzdem mit anderen Teilnehmern erstellt werden kann. Und so ermöglichen wir das gesamte Spektrum. Das ist also sozusagen beabsichtigt.

Für welche Entwickler ist 0G gedacht?

Kevin Okay, interessant. Wenn ich mit Gründern über das Produkt spreche, gibt es normalerweise so etwas wie eine Benutzerlücke in Bezug darauf, welche Art von Benutzern oder Kunden sie haben und welche Art von Benutzern und Kunden sie gerne haben möchten. Könntest du beides teilen?

Michael Ja, da wir noch ein relativ junges Protokoll sind, wir sind etwa zwei Jahre alt, sind viele unserer Erstbenutzer mit der Schnittstelle zwischen Web3 und KI besser vertraut. Daher sind sie von Natur aus tendenziell eher krypto-nativ. Es bauen also viele Leute in diesem Raum. Es könnte also beispielsweise jemand sein, der einen DEX aufbaut, der KI zum Neuausgleich von LP-Positionen nutzt. Das ist also beispielsweise nichts, was ein normaler KI-Entwickler verwenden würde, es sei denn, es handelt sich um einen geheimen Degen. Und LP in ihrer Freizeit. Aber das sind sozusagen die Early Adopters, würde ich sagen. Aber im Laufe der Zeit denke ich, dass die erste Mehrheit, die wir ansprechen wollen, KI-Entwickler sind, die umfangreiche KI-Anwendungen entwickeln. Nun gibt es ein paar Komponenten, die Teil davon sein müssen. Erstens muss die Plattform absolut skalierbar sein. Es sollte also keine oder nur sehr geringe Leistungseinbußen geben. Und es muss noch mehr hinzugefügt werden. Was bei Y Combinator der Fall ist, wird als 10-facher Unterschied bezeichnet. Und das muss in Form von Kosten in Form bestimmter Superkräfte wie Überprüfbarkeit sowie einer Art eingebauter KI-Ausrichtung und Sicherheitsfunktionen erfolgen. Angesichts unseres aktuellen Entwicklungsstadiums sind wir also noch nicht ganz so weit, dass wir diese frühe Mehrheit tatsächlich erreichen und sagen können: „Hey, wir haben einen Killer-Anwendungsfall für dich.“ Es ist super einfach zu bedienen. Du kannst es in jede Art von Workflow integrieren, den du erstellst. Aber wir kommen ziemlich nah dran. Ich würde sagen, gib es noch sechs Monate. Und ich denke, wir können mit der Infrastruktur beginnen, die wir aufgebaut haben, um dorthin zu gelangen. Ob es darum geht, sehr große Modelle trainieren zu können. Beispielsweise haben wir kürzlich eine Forschungsarbeit erstellt, in der es uns zum ersten Mal gelang, ein vollständig dezentralisiertes Modell mit 107 Milliarden Parametern zu trainieren. Wir nähern uns also effektiv der Parität. Und schließlich brauchen wir auch einen Web2-Wrapper, den du heute etwa Lovable, Replit oder eines dieser Systeme verwenden kannst, und sie finden alle APIs für dich, um das System für dich zu erstellen. Wir müssen ein Stadium erreichen, in dem es so einfach ist wie ein einfacher API-Aufruf und du die gesamte Infrastruktur von 0G nutzen kannst. Ich denke also, dass es noch weitere sechs, vielleicht höchstens zwölf Monate dauern wird, bis diese Reife erreicht ist.

Wie baut 0G dauerhafte Netzwerkeffekte auf?

Kevin Okay, die Zugänglichkeit für Entwickler ist im Grunde auch ein Hauptbaustein oder Hindernis auf der anderen Straßenseite.

Michael Genau.

Kevin Ich meine, es ist im Allgemeinen, oder? Entwickler sind normalerweise eine gute Idee für solche Anwendungen, oder? Oder Ökosysteme, weil sie Produkte bauen und diese Produkte dann im Grunde einen Echoeffekt oder einen exponentiellen Wachstums-Hack erzeugen.

Michael Ja, so sehe ich es irgendwie. Im Grunde ist es so etwas wie Netzwerkeffekte. Du musst also über eine grundlegende Liquiditätsschicht verfügen, damit Entwickler dazu angehalten werden, auf deiner Kette aufzubauen. Sobald sie kommen und dann eine großartige Anwendung erstellen, kommen die Benutzer. Du bringst mehr Liquidität und erzeugen effektiv eine solche positive Dynamik.

Kevin Ja, 100 %. Ich meine, wenn wir über Netzwerkketten sprechen, gibt es grundsätzlich zwei Arten von Netzwerkeffekten. Starke Netzwerkeffekte, die im Grunde so etwas wie einen Lock-In haben, oder? Und wir haben diese schwächeren Netzwerkeffekte, denen typischerweise EVM-kompatible Netzwerke unterliegen, oder? Weil es sehr einfach ist, das Netzwerk zu wechseln. Aber ich tausche nur die RPCs aus. Wie versucht man das anzugehen, wenn man weiß, dass es sich um ein wirklich, wirklich herausforderndes und einigermaßen ungelöstes Problem handelt?

Michael Das ist ein guter Punkt im Zusammenhang mit diesen Netzwerkeffekten. Und ich denke, es gibt auch einseitige und zweiseitige Netzwerkeffekte, und sie bestimmen auch gewissermaßen die Stärke. Aber um die Frage einfach zu beantworten: Ich würde sagen, dass wir nicht nur eine erste Schicht aufbauen. Es ist ein ganzer Ansatz für KI. Und die bloße Bereitstellung auf der ersten Ebene reicht nicht aus, um KI-Anwendungen im großen Maßstab zu erstellen. Du brauchst wiederum ein wirklich leistungsstarkes Speichernetzwerk. Du brauchst ein Rechennetzwerk mit hoher Leistung. Und angesichts dessen, was wir heute erreicht haben, kannst du das nirgendwo anders finden. Und so kannst du jede einzelne Komponente nutzen. Aber ähnlich wie bei der Verwendung eines iPhones ist es großartig, es alleine zu verwenden. Aber wenn man sich im gesamten Ökosystem befindet, funktioniert einfach alles zusammen. Mein MacBook lässt sich problemlos koppeln. Ich kann problemlos mit meinem iPhone arbeiten. Und dann, weißt du, kann ich ganz einfach Übertragungen per AirDrop an andere iPhones durchführen. Und das ist so eine Art Netzwerkeffekt, den wir anstreben, indem wir ein ganzes Ökosystem plus einen Stack aufbauen, der nicht nur eine Schicht eins ist.

Kevin Okay.

Warum dezentralisierte KI statt eines Cloud-Anbieters?

Kevin Okay, cool. Ich möchte hier ganz schnell so etwas wie ein Rollenspiel machen. Stellen wir uns vor, ich bin CIO, etwa Chief Information Officer oder Datenwissenschaftler oder was auch immer. Okay. Und ich überlege, ob ich mich für deine Kette, dein Ökosystem entscheiden sollte, im Grunde genommen für ein dezentrales KI-Modell im Vergleich zu einem zentralisierten, oder ob ich einfach mit Cloud-Anbietern arbeiten und dort mein eigenes Modell trainieren sollte. Was sollte zum Beispiel meine Motivation sein, deinen Ansatz zu verfolgen?

Michael Die entscheidende Frage ist: Wo soll der Ort des Vertrauens liegen? Möchtest du einem Unternehmen vertrauen, dass es alles für dich erledigt? Oder möchtest du dich auf einem System befinden, auf dem du die Vertrauenswürdigkeit überprüfen kannst? Und was ich mit der Überprüfung des Vertrauens meine: Interessierst du dich für die Art der Werte, die das Modell aufweist? Ist dir die Art der Trainingsdaten wichtig, die du dem Modell gibst? Müssen deine Daten beispielsweise vertraulich sein? Hast du zum Beispiel sensible Kundendaten? Wenn du so etwas wie OpenAI verwendest, kannst du beruhigt sein. Und jedes Mal, wenn die Daten auf ihren Server gelangen, sehen sie sich die Daten an. Es ist zum Beispiel sehr schwierig, das komplett durch eine Firewall zu deaktivieren. Es gibt also immer Sicherheitsbedenken. Und deshalb haben viele große Unternehmen den Einsatz von OpenAI insbesondere zu diesem Zweck in den Büros verboten. Ist Privatsphäre also ein wichtiges Anliegen? Und wie sieht es dann mit Kosten und Effizienz aus? Einige dieser KI-Systeme sind pro Sitzplatz sehr teuer, insbesondere wenn du einige der erweiterten Funktionen nutzt, z. B. 200 US-Dollar pro Monat usw. Kann sich dein Unternehmen das leisten, oder möchtest du eine Lösung, die 90 % günstiger ist, damit du jedes gewünschte Modell anhand der vorhandenen Daten trainieren kannst? Und musst du dabei in deine eigene Infrastruktur investieren oder möchtest du tatsächlich eine gemeinsam genutzte Infrastruktur nutzen, die zwar alles völlig privat und sicher hält, aber mit einem erheblichen Kostenunterschied verbunden ist? Keine CapEx und bis zu 95 % weniger OpEx für dich. Das sind also die Arten von Fragen, die ich stellen würde. Und wenn es dann noch andere Sicherheitsbedenken gibt, etwa wenn sich das Modell schlecht verhält, was kannst du dagegen tun? Möchtest du bestimmte Leitplanken einrichten, damit du im Falle eines negativen Ereignisses schnell Ressourcen aus diesem Modell entfernen können? Oder vertraust du einer einzelnen Instanz, dass sie das für dich erledigt?

Kevin Ja, hoffentlich werden wir nie erleben, dass diese KIs wirklich abtrünnig werden, oder? Mit all dem... Ja. ...Sicherheit, sagen wir, Umfragen oder im Grunde genommen Szenarien, die sie durchgespielt haben und weiterhin durchspielen, oder?

Wie gewinnt 0G Entwickler und Projekte?

Kevin Lasst uns etwas Web3-nativer vorgehen, oder? Weil du erwähnt hast, dass deine ersten Benutzer tatsächlich eher krypto-nativ sind. Es ist kein Geheimnis, dass Alt-L1s und L2s, wie praktisch jedes Ökosystem, normalerweise eine Menge Aufwand erfordern, um tatsächlich etwas zu tun. Es ist also nicht so, dass man von Null auf Eins gehen muss, oder? Es ist ein Ökosystem. Das ist einfach ein Teil des Spiels. Wie sieht hier beispielsweise deine Go-to-Market-Strategie aus? Denn wir haben gehört, dass der Vertrieb der neueste Engpass ist, oder? Auch das ist allgemein bekannt. Was machst du hier, abgesehen natürlich von Podcasts?

Michael Es sind ständig nur Podcasts und Events. So rollen wir.

Kevin Ja. Ja.

Michael Nein, ich würde sagen, es spielen drei Aspekte eine Rolle: Anreize, Geschäftsentwicklung und dann sozusagen die Marketing-Schlüsselelemente. Und als Teil des Marketings werde ich irgendwie einen Rückschritt machen. Es ist sehr wichtig, eine differenzierte Position einzunehmen. Wir sind also ganz klar. Wir sind eine KI-Kette. Wir sind für extreme Anwendungsfälle konzipiert. Erstellen du die KI-Anwendung, die du möchtest. Und es ist einfach so, dass wir glauben, dass KI-Agenten mit der Zeit nicht nur uns ersetzen werden, so wie es bei den meisten Transaktionen der Fall ist, sondern auch, dass die meisten Unternehmen im Laufe der Zeit zu KI-Unternehmen werden. Es ist also wirklich eine Wette auf die längerfristige Zukunft. Und indem wir differenziert sind, sind wir in der Lage, die Bauträger anzuziehen, denen das wirklich am Herzen liegt und die dann starten wollen, weil sie sehen, oh, es gibt so etwas wie ein Ökosystem anderer KI-Bauherren. Ich kann sie einige wirklich interessante Dinge fragen, anstatt zu einer anderen Kette zu gehen, die vielleicht allgemeiner ist und wo ich nicht die gleichen Antworten bekomme oder wo ich viele fehlgeschlagene Transaktionen habe, was nicht möglich ist. Und ich denke, das ist ein wirklich gutes Beispiel für meine Anwendung, weil ich 100-prozentige Garantien dafür haben muss, dass, wenn dieser spezielle, du weißt schon, dezentrale Inferenzaufruf eingeht, er tatsächlich auch durchkommt, weil meine Anwendung wirklich geschäftskritisch ist. Das Marketing dreht sich also wirklich darum. Es geht darum, die Marke zu prägen und die Marke konsequent zu wiederholen, was ein Versprechen ist. Und dann ist es möglich, die richtigen Entwickler anzuziehen, indem man an Podcasts, Veranstaltungen und, wie du weißt, tollen Blogs und sozialen Auftritten teilnimmt und, du weißt schon, durch Influencer-Engagement und all das. Das muss also natürlich vorhanden sein. Dann ist der Bereich der Geschäftsentwicklung interessant, da wir dort auch sehr strategisch vorgehen können. Unser Leiter der Geschäftsentwicklung kommt also von Chainlink. Er war dort einer der besten Verkäufer und hat ein gutes Gespür sowohl für die institutionelle als auch für die Degen-Seite, wenn man so will. Und so kennt er im Grunde jeden im Raum. Und deshalb werden wir zum Beispiel am ersten Tag von Mainnet eine große Ankündigung machen. Wir werden über 100 Startpartner und einige sehr bekannte Namen haben. Wir werden zum Beispiel wahrscheinlich am ersten Tag eine der beeindruckendsten Wallet-Listen aller Layer-1-Wallet-Partner haben, die jemals auf den Markt kamen. Das ist also auch eine große Stärke und ein großer Vorteil, den wir haben. Und wir gehen einfach sehr strategisch vor, wen wir anziehen wollen, und können sie sehr, sehr schnell erreichen. Und tatsächlich erhalten wir viel Inbound, weil wir auch die Marketingelemente richtig verstanden haben. Und wir erhalten Inbound nicht nur von Projekten, sondern auch von Partnern, die uns dann andere Projekte vorstellen möchten. Egal, ob es darum geht, die Liquiditätskampagne richtig zu strukturieren oder Agenten zu haben, die sich darum kümmern, wer sich in der Kette befindet. Ob es sich um ein neues Reisebüro handelt, das einen KI-Agenten aufbaut und mit 0G in Verbindung gebracht werden möchte, oder um ein Unternehmen, das Biometrie betreibt, wie Dormint AI. Und dir Empfehlungen geben. Und der beste Ort zum Bauen ist 0G, weil wir über die Full-Stack-KI-Erfahrung verfügen. Es gibt einem also einen kleinen Eindruck von der BD-Seite. Und dann natürlich Anreize, denn jedes Ökosystem muss auf irgendeine Weise gesät werden. Und so haben wir ein Ökosystemprogramm im Wert von 88,88 Millionen US-Dollar, wie wir es nennen. Und die beiden Schlüsselaspekte davon, eigentlich drei Schlüsselaspekte, sind sozusagen der gesamte Lebenszyklus des Entwicklers. Alles von Deep Hackathons, die wir in der APAC-Region häufig durchgeführt haben. Ja. Und dann haben wir noch den dritten Beschleuniger, den wir in letzter Zeit durchgeführt haben, um Beschleuniger wirklich praxisnah zu nutzen. Wir hatten drei Accelerator-Kohorten. Als erster Beschleuniger hatten wir CARV, das daraus hervorging, was auf dem Höhepunkt ein etwa eine Milliarde Dollar teures Projekt war. Als zweiten Beschleuniger hatten wir den Start von PlaysOut, bei dem es sich meiner Meinung nach derzeit um ein 300-Millionen-Dollar-Projekt handelt, das auf Binance gestartet wurde. Und den dritten Beschleuniger haben wir gerade fertiggestellt. Hoffen wir also, dass dabei auch eine ganz tolle Erfolgsgeschichte entsteht. Und schließlich haben wir noch das Guild on 0G-Programm, bei dem es eher um eine maßgeschneiderte Lösung geht. Wenn du also ein Entwickler in einer späteren Phase bist und nur Hilfe dabei benötigen, wie ich mit diesen Market Makern umgehe? Nun, wir haben zwei Leute in unserem Team, die [unklar] sind und dir bei der Bewältigung dieses Problems helfen können. Und ein anderer Mann, der 12 Jahre lang bei Merrill Lynch gearbeitet hat und dann die letzten drei Jahre im Kryptobereich tätig war und einen Market Maker leitet. So können wir im Rahmen dieses Programms die richtigen Ressourcen für dich bindest. Und deshalb glauben wir daran. Mit 0G verschaffst du dir einen Wettbewerbsvorteil. Es gibt ein solches Agenturmodell. Und das ist ein weiterer großer Differenzierungsfaktor. Ich mache sogar Sprechstunden für viele Gründer, weil ich einfach so fest an den Aufbau von Ökosystemen glaube. Du brauchst die persönliche Note. Vielleicht brauchen sie nur diese eine Vorstellung bei einem Investor, die sie wirklich abschließen möchten. Und ja, die Anreizschicht gehört unbedingt dazu. Also wahrscheinlich eine längere Antwort, als du gesucht hast.

Wie macht 0G aus Entwickler-Akquise echte Bindung?

Kevin Nein, das liebe ich. Danke. Ich habe Tiefe, oder? Also nicht so oberflächliches, oberflächliches Zeug. Also, das ist alles großartig. Für mich hört es sich so an, als ob du dich im Grunde ganz gut mit der Nutzerakquise auskennen. Was viele Projekte ein wenig vernachlässigen, ist der Teil der Benutzerbindung. Wie sieht deine Strategie oder dein Ansatz hier aus?

Michael Es ist also etwas schwierig, wenn wir uns nur im Testnetz befinden. Sobald wir also im Mainnet sind, ist es viel einfacher. Das sehe ich irgendwie. Aber was wir, zumindest im Moment, eingerichtet haben, ist eine Kundenerfahrungsebene, sodass wir jemanden haben, der kontinuierlich nachverfolgt und versucht zu verstehen, wo du dich gerade auf dieser Reise befindest. Wo stehst du aus Projektsicht? Aber wo stehst du im Hinblick auf die Nutzung der Ressourcen des 0G-Ökosystems und der verschiedenen Angebote, die wir haben? Und gibt es Möglichkeiten, wie wir dein Geschäftsmodell oder dein Benutzerwachstum mit den verschiedenen Ressourcen, die uns zur Verfügung stehen, ermöglichen können? Deshalb haben wir stark in diese Art von Kundenerlebnisschicht für diesen Teil der Kundenbindung investiert. Und so wie ich darüber denke, ähnelt es den Aspekten „Bekommen, Behalten, Wachsen“. Bei get geht es also, wie ich bereits erwähnt habe, um Aspekte der Geschäftsentwicklung oder um Marketingaspekte. Keep stellt sicher, dass die Plattform konstant funktioniert und die Infrastruktur tatsächlich funktioniert. Und dann dreht sich beim Wachstum alles um die Ebene des Kundenerlebnisses. Okay.

Kevin Im Grunde geht es also darum, dass ich es in diesem Sinne nicht als PLG-Ansatz bezeichnen würde, oder? Weil du BD, Marketing und alles Weitere hast. Aber was die Bindung angeht, versucht man im Grunde einfach, ein wirklich zentrales, starkes und benutzerfreundliches Ökosystem aufzubauen und Gründer im Grunde ausreichend oder gut genug zu unterstützen, damit sie tatsächlich Benutzer anziehen, oder? Das ist also sozusagen die Hauptplanung. Okay.

Michael Genau. Und außerdem müssen wir den Menschen zuhören, die unsere Kette aufbauen. Und deshalb müssen wir auch konsequent innovativ sein. Wenn wir einfach nur stagnieren, dann wird meiner Meinung nach auch Abwanderung zu beobachten sein.

Wie vermeidet 0G die Falle kurzfristiger Token-Anreize?

Kevin Ja. Ja. Ich meine, wenn man nicht wächst, schrumpft man. Das ist die harte Wahrheit im Geschäftsleben. Ich meine, du bist nur im Testnet, oder? Aber viele Projekte nutzen Token auch zur Nutzerakquise, oder? Mit Airdrops und all diesen anderen Mechaniken, die wir haben. Wie vermeidet man es, in diese Falle zu tappen oder was ist dein... Weil es im Allgemeinen als etwas Negatives angesehen wird, oder? Die meisten dieser Token sehen die Leute so, wie wir heutzutage Token sehen. Was ist dein Ansatz und deine Perspektive dazu?

Michael Wir versuchen zum Beispiel, keine Zuschüsse zu vergeben. Wir versuchen, es aus Investitionssicht zu betrachten. Das Wichtigste, was wir sehen wollen, ist also nicht nur, jedem, der in die Kette kommt, einen großen Anreiz zu bieten, sondern ihm auch das Gefühl zu geben, dass dies das richtige Zuhause für mich ist, und ihn dann auf diesem Weg zu unterstützen. Wir wollen also sicherstellen, dass nicht nur jemand hierherkommt, weil ich zum Beispiel drei Zuschüsse von anderen Ketten bekommen habe und ich noch einen von 0G bekommen werde. Es geht vielmehr darum, hey, das hat die richtige Infrastruktur, die ich brauche, um erfolgreich zu sein. Als Gründer. Und sobald das soweit ist, unterstützen wir diese Gründer voll und ganz. Und so denken wir darüber. Anstatt viele Vorabzuschüsse zu gewähren, würden wir also eher rückwirkende Airdrops durchführen. Und verfolgst du einen Ansatz, der eher auf Meilensteinen basiert, denn dann lernen wir uns kennen. Und dann siehst du, wie du als Gründer mit 0G interagierst und was du zur Community beiträgst. Und dann, weißt du, stehen wir dir Schritt für Schritt zur Seite. Während du diese Erfahrung machst. Und ich denke, so baut man eher eine Sekte auf, nicht nur eine Kette. Deshalb denken wir mehr aus dieser Perspektive darüber nach. Bei meiner vorherigen Firma habe ich mich also für Y Combinator entschieden. Und Alexis Ohanian war einer unserer Investoren. Und er hat einfach die Idee verwurzelt, dass er der Mitbegründer von Reddit ist. Und so hat er in mir die Idee verwurzelt, eine Sekte aufzubauen. Baust du einen Kult auf. Das ist es, was du brauchst. Durch großartige Erlebnisse baut man Kult auf. Aber auch durch diese persönliche Note und einfach durch die Obsession mit der Art von Entwicklern und Endbenutzern.

Warum reicht starke Technik allein nicht aus?

Kevin Ich meine, das ist doch das, was man heutzutage braucht, oder? Seien wir ehrlich. Aber es gibt einfach so viel Konkurrenz, oder? Software lässt sich bis zu einem gewissen Grad einfacher erstellen. Aber am Ende kommt es doch darauf an, wer es nutzt und warum, oder? Und viele der Gründe dafür sind, wie du sagtest. Kommt zur Gemeinschaft. Und natürlich muss es auch ein tolles Produkt sein, oder? Also Zuverlässigkeit, Privatsphäre und all die Dinge, die du erwähnt hast. Ja.

Michael Es ist nicht zu unterschätzen, großartige Technologie zu entwickeln. Ich meine, es ist sehr schwer. Zum Beispiel, um 11.000 TPS pro Sekunde pro Shard zu erreichen und dann unendlich skalierbar zu sein. Ich meine, das ist ein wirklich schwieriges technisches Problem. Es gibt vielleicht 1.000 Menschen auf der Welt, die wissen, wie man das mit Blockzeiten von weniger als 400 Millisekunden löst. Ich meine, das ist verdammt schwer. Und so ist es auf keinen Fall zu unterschätzen. Aber wenn du es nicht kommunizieren und nicht erklären kannst, warum du existierst und warum das, was wir bauen, wichtig ist, dann ist es am Ende einfach ungenutzte Technologie.

Kevin 100 %, oder? Das ist etwas, was viele Gründer tatsächlich falsch machen, oder? Du baust etwas. Und sozusagen nur der TPS-Teil, oder? Ich stimme voll und ganz zu. Das ist super herausfordernd. Aber zum Beispiel als kleines Unternehmen. Eine Unternehmensanwendung mit geringem Volumen benötigt möglicherweise nicht die tausend TPS, oder? Zum Beispiel. Obwohl du natürlich das Problem mit lauten Nachbarn hast. Wenn es also andere Spiele gibt, die dich beeinflussen, gibt es natürlich jede Menge Dinge zu beachten. Aus technischer Sicht ist es also eine große Herausforderung, oder? Wie du schon sagtest.

Warum dauert der Einstieg in die Web3-Entwicklung so lange?

Kevin Betrachten wir es aus der Entwicklerperspektive. Was ist deiner Meinung nach der schwierigste Aspekt? Wir sind zum Beispiel eine Softwareagentur, oder? Wenn wir mit einem neuen Netzwerk arbeiten, besteht die größte Herausforderung oft darin, welche besonderen Optimierungen du vornehmen musst, um mithilfe der verfügbaren Tools und Technologien sichere und auch native Anwendungen für dieses Netzwerk zu erstellen. Was ist zum Beispiel die größte Herausforderung?

Michael Ich denke, im Web3.0 im Allgemeinen ist es die Startzeit. Nehmen wir an, du kommst aus einer Web2.0-Umgebung und sind es gewohnt, hey, ich habe das Frontend-Framework verwendet. Und dann verwende ich im Backend vielleicht LangChain und noch eine Reihe anderer Dinge. Und jetzt muss ich herausfinden, dass es vielleicht ein paar Dienste sind, die du nutzt. Und vielleicht musst du Vercel sehr schnell bereitstellen. Was Web3.0 betrifft, fragst du dich: „Okay, wo soll ich denn hingehen, um Rückschlüsse zu ziehen?“ Und wo soll ich dann für eine Sicherheitsschicht hingehen? Und wie mache ich das dann? Wie ein RPC-Aufruf? Und wann verwende ich einen intelligenten Vertrag im Vergleich zu einem zentralisierten? Es gibt also im Grunde nur all diese Anlaufkosten. Wie stelle ich sicher, dass ich so schnell wie möglich von der Idee zur Produktion komme? Deshalb möchten wir diese Latenz so weit wie möglich verringern. Daran denken wir im Allgemeinen. Wie können wir die Startkosten so gering halten, dass jeder Web2.0-Entwickler auf der Kette aufbauen möchte? Und von den Vorteilen profitieren? Ich denke, das ist ein besonders herausforderndes Problem. Denn es kommen einfach viele neue Konzepte ins Spiel. Ich glaube also, dass wir noch nicht ganz da sind, wo wir sein wollen. Im Idealfall würde ich einfach einen Docker-Container starten. Du hast deine gesamte Umgebung. Und du kannst buchstäblich einfach einen Smart Contract oder einen KI-Agenten in unserer Kette bereitstellen. Ich meine, das wäre erstaunlich. Ich denke, das ist eine Schlüsselsache, mit der wir uns befassen. Die andere Sache besteht darin, sicherzustellen, dass die Entwickler über genügend Wissen verfügen, um zu verstehen, warum Dinge wie Überprüfbarkeit wichtig sind. Es gibt also auch eine Bildungskomponente, die die Leute berücksichtigen müssen, wenn sie unsere Entwicklerdokumentationen durchsehen. Weil es ganz anders ist. Wenn du es beispielsweise gewohnt bist, einer Entität für deine KI zu vertrauen, ist die Überprüfbarkeit für dich nicht so wichtig. Aber für mich muss es ein erstklassiger Bürger sein. Und deshalb gibt es überhaupt dezentrale KI. Das ganze Ethos hat also eine ganze Bildungskomponente. Ich denke also, dass damit wiederum ein gewisser Startaufwand verbunden ist. Ich denke, das sind die beiden wichtigsten Dinge, über die wir nachdenken. Und drittens ist es so: Da es in Web3 viel Aufregung gibt, kann man leicht in die Falle tappen und sagen: „Oh, ich gehe einfach zu allen Konferenzen und bin auf Twitter aktiv und vergesse die Produkt-Markt-Passform.“ Eigentlich muss man immer noch etwas bauen, das die Leute nutzen und das die Leute lieben. Und ich denke, das ist eine Schlüsselsache. Und ich denke, dass es in diesem Raum manchmal zu viel Lärm gibt. Und es ist manchmal eine weitere Herausforderung, Gründer dabei zu unterstützen.

Wann zählt Product-Market Fit mehr als Skalierung?

Kevin Okay. Ich liebe das. Ich meine, das hört sich ein bisschen so an, als würdest du persönlich die größte Herausforderung vor allem auf der Seite des Produktmanagements sehen, wenn ich das richtig verstehe. Das bedeutet natürlich, dass unsere Entwicklungsgeschwindigkeit, die Zeit bis zur Wertschöpfung, wie schnell sie sich bewegen kann. Im Grunde genommen ist es der Plug-and-Play-Faktor. Ja. Aber begleitest du sie gleichzeitig auch ein wenig auf der geschäftlichen Seite, um autarke Unternehmer in dein Netzwerk zu integrieren. Das ist also im Grunde eine Art Inkubationsansatz. Verstehe ich das richtig?

Michael Okay. Ja, das würde ich sagen, weil andere Leute vielleicht mit mir streiten und sagen: Na ja, infrastrukturell sind wir nicht da. Und du weißt, die Technologie ist noch nicht bereit und so weiter.

Kevin Sicher.

Michael Aber es wird in 12 Monaten sein. Ich meine, 11.000 TPS, du kannst eine mittelgroße Web-2-Anwendung in einem Shard erstellen. Kannst du in dieser Umgebung mit mehr als einer Milliarde Nutzern ein WhatsApp aufbauen? Nein. Aber bei 100.000 TPS wäre das möglich. Und so werden wir das in einem Jahr effektiv lösen. Irgendwann geht es also nicht mehr um Skalierungsherausforderungen. Es geht viel mehr darum, Dinge zu bauen, die wirklich wichtig sind. Und ja, Web3 passt immer noch in gewisser Weise zum Produktmarkt. Ich meine, es gibt viele Aspekte der Marktanpassung, bei denen bestimmte Dinge definitiv zum Produktmarkt passen, wie Spekulation, Handel, Stablecoins jetzt noch mehr. Und hoffentlich werden es im Laufe der Zeit immer mehr Anwendungsfälle wie Krankengeschichte, Daten und, wie du weißt, der Aufbau tatsächlicher KI-Modelle als Gemeinschaft, damit wir alle gemeinsam erfolgreich sein können. Wir bauen kleinere Expertenmodelle auf, die wir aneinanderreihen können und die unser Leben verbessern können. Vielleicht sogar die Robotik ausrichten. Damit es für den menschlichen Verzehr tatsächlich sicher ist. Ich mache mir große Sorgen, wenn große Unternehmen versuchen, Robotik ohne Sicherheitsschalter und Ausrichtungspraktiken einzuführen. Und ja, das sind die Arten von Problemen, die ich möchte, dass die Leute sie lösen.

Welche Anwendungsfälle für dezentralisierte KI zählen heute und morgen?

Kevin Das höre ich gerne. Cool. Vielleicht noch eine letzte Frage. Was ist deiner Meinung nach einer der besten Anwendungsfälle, beispielsweise tatsächliche Anwendungsfälle? Für deine Infrastruktur. Kurzfristig. Um es einfacher zu machen. Kurzfristig.

Michael Okay. Ich meine, kurzfristig, da wir uns immer noch in einer Web-3-Umgebung befinden, wird es definitiv um eine Art Handelsliquidität und all diese Aspekte gehen. Im Grunde geht es um Dinge wie: Wie vereinfache ich komplexe Vorgänge, damit ich davon profitieren kann? Nehmen wir also an, du bist ein marktneutraler Hedgefonds. Und du hast eine Möglichkeit für eine tolle Looping-Strategie entdeckt. Es erfordert viel menschliches Engagement. Nehmen wir an, du machst ein Spiel, bei dem du einen Vermögenswert einsetzt. Im Gegenzug erhältst du einen liquiden Staking-Token. Du leihst sich dann USDC dafür aus. Und dann wiederholst du es mehrmals. Oder du hältst einen Token, der tatsächlich eine Rendite aus einem marktneutralen Hedgefonds oder einem Long-Basis-Trade darstellt. Und das wiederholst du mehrmals. Und es erfordert dauerhaft viel Sichtbarkeit. Denn wenn dein Kreditzins höher ist als dein Renditezins. Dann musst du diesen Handel sehr schnell abwickeln und einen anderen Handel abschließen. Warum kann ein KI-Agent das nicht konsequent für mich überwachen und den höchsten Ertrag und dann konsequent die besten Chancen finden? Daher halte ich Aspekte wie diesen kurzfristig für sehr, sehr nützlich. Denn sie können Unternehmen gezielt ansprechen und ihnen beispielsweise dabei helfen, ihr Treasury einfacher zu verwalten. Oder erwirtschaftest du die Rendite, die diese Art von marktneutralen Hedgefonds anstrebt, und gib diese dann effektiv an ihre Kunden weiter. Kurzfristig gesehen sehe ich also viele starke Anwendungen dieser Art durch die Zusammenarbeit mit uns. Mittelfristig sehe ich genau das, was ich erwähnt habe. Wie zum Beispiel, dass die Community zusammenkommt und Expertenmodelle entwickelt, die modernste Modelle übertreffen. Nehmen wir an, ich kenne 20 Leute, die erfahrene Solidity-Entwickler sind. Wir kommen alle zusammen. Wir teilen unseren Code. Wir steuern Rechenleistung bei. Wir gehen das 0G-Launchpad durch. Wir tokenisieren dieses spezielle Modell. Das Modell übertrifft diesen bestimmten Benchmark. Es wird in der Produktion verwendet. Ich werde für meine Beiträge über den Token bezahlt. Das ist es, was ich sehen möchte. Dann wird dezentrale KI auf der Karte stehen. Und dann wird uns die zentralisierte KI sehr ernst nehmen. Und wenn wir dann auch sozusagen Infinite Computing haben, gebe ich dir ein Beispiel dazu. Also habe ich vor ein paar Tagen eine Berechnung durchgeführt. Grundsätzlich wurde Grok mit 200.000 H200 trainiert. Mittlerweile schaffen sie jeweils etwa 60 Teraflops. dein iPhone 16 schafft etwa 2 Teraflops. Es handelt sich also um einen 30-fachen Unterschied. Man könnte also sagen, dass Grok mit 6 Millionen iPhones trainiert wurde. Stell dir vor, du hättest 6 Milliarden iPhones zur Verfügung, von denen du Rechenleistung beziehen könntest. Was kann man damit bauen? Und es wird verteilt. Du musst also nicht alles an einem zentralen Ort haben, z. B. eine enorme Energieversorgung. Es könnte sich um die ganze Welt handeln, während du diese verschiedenen Modelle trainierst. Du gibst im Grunde genommen die Macht an den Endbenutzer und kleinere Unternehmen und andere Unternehmen zurück, die an der KI teilhaben und nicht nur dadurch gestört werden möchten. Und das ist es, was ich mittelfristig sehen möchte, diese Art von Anwendungen, denn das ist es, was unsere Mission ausmachen wird, KI öffentlich zugänglich zu machen und wirklich für alle und nicht nur für einige wenige Auserwählte in großem Umfang zur Verfügung zu stellen. Und dann gibt es zum Beispiel eine Art universelles Grundeinkommen.

Wo findest du Michael Heinrich und 0G?

Kevin Super interessant. Danke, Michael. Wirklich viel. Super interessant. Und ja, ich meine, gibt es von deiner Seite noch etwas zu sagen? Gibt es einen Aufruf zum Handeln für unser Publikum?

Michael Nun, folge mir auf jeden Fall auf X. Ich bin nur michaelh_0g. Wir lieben es immer, mit unserer Community zu interagieren, tolle Ideen zu hören, neue Geschäftsideen zu diskutieren und so weiter. Also folge mir bitte dorthin. Und dann alle Ressourcen drumherum. 0G sind nur auf unserer Website. Es ist sehr gut organisiert. Alle unsere Ökosystemprogramme sind dort aufgeführt. 0G.ai. Es ist also die Ziffer 0G, genau wie michaelh_0g ist auch die Ziffer. Es ist also sehr einfach, uns zu finden, uns zu folgen und mit uns in Kontakt zu treten.

Kevin Cooles Zeug. Nochmals vielen Dank, Michael. Und vielen Dank an alle fürs Zuschauen.

Michael Danke schön.

Kevin Wavect, das Web3-Softwareunternehmen, das versteht, was du willst.