Grayscale: KI-Agenten werden Blockchains benötigen

KI-Agenten können bereits Code schreiben, Reisen buchen und einen Kalender verwalten. Was sie jedoch nicht können – zumindest nicht bei einem herkömmlichen Bankkonto –, ist, Geld auszugeben , ohne dass ein Mensch auf „Genehmigen“ klickt . Grayscale Research geht davon aus, dass sich diese Lücke bald schließen wird. Das Unternehmen ist der Ansicht, dass öffentliche Blockchains dafür sorgen werden.

In einer Ende Februar veröffentlichten Forschungsnotiz argumentierte Zach Pandl, Forschungsleiter bei Grayscale, dass KI und Kryptowährungen nicht wirklich in Konkurrenz zueinander stehen, auch wenn die Märkte sie bislang so behandelt haben. Softwareaktien hatten gerade aufgrund der durch KI ausgelösten Volatilität stark nachgegeben, und Kryptowährungen fielen parallel dazu ebenfalls. Pandls Argument war, dass diese Korrelation etwas anderes verschleierte: Blockchains, so sagte er, entwickeln sich zu den finanziellen Schienen, die KI-Agenten tatsächlich nutzen.

Die Logik ist ziemlich einfach. Ein Chatbot hat heute kein Bankkonto. Um eines zu eröffnen, braucht man einen Menschen, eine Sozialversicherungsnummer und eine Unterschrift. Eine Blockchain-Adresse erfordert nichts davon. Jede Software kann innerhalb von Sekunden eine solche Adresse generieren und rund um die Uhr Transaktionen durchführen, ohne zuvor die Erlaubnis einer Bank einholen zu müssen. Wenn KI-Agenten selbstständig für API-Aufrufe, Rechenleistung oder Datenabonnements bezahlen sollen, sind Wallets die naheliegende Schnittstelle, und Pandl erwartet, dass steigende Volumina kleiner, automatisierter Stablecoin-Zahlungen das erste Anzeichen dafür sein werden, dass sich diese These bewahrheitet.

Wallets, Identität und die Frage: Wer kontrolliert die Modelle?

Grayscales Argumentation gliedert sich in drei Teile, wobei der erste der konkreteste ist: der Geldfluss. Programmierbare Wallets sind bereits im Einsatz. Der ERC-4337-Standard von Ethereum ermöglicht in Kombination mit dem neueren EIP-7702-Upgrade, dass eine Wallet Ausgabenlimits, Listen genehmigter Adressen und ablaufende Sitzungsschlüssel durchsetzen kann. Theoretisch ist es genau das, was es sicher macht, einem Agenten eine Karte mit einem Ausgabenlimit an die Hand zu geben, anstatt ihm Zugriff auf das gesamte Konto zu gewähren. MetaMask hat genau diesen Ansatz verfolgt, als es im Juni den frühen Zugang zu seiner eigenen „Agent Wallet“ freischaltete und dabei einen „Guard“-Modus für streng begrenzte Handelsaktivitäten mit einem freieren „Beast“-Modus für Agenten kombinierte, der mehr Spielraum für Improvisation bietet. Das Unternehmen gab dies auf X bekannt und stellte es so dar, dass Agenten DeFi-Positionen über EVM-Chains hinweg handeln, während die Nutzer ihre Schlüssel behalten. Coinbase hatte bereits einige Monate zuvor ein ähnliches „Agentic Wallets“-Framework veröffentlicht.

Der zweite Aspekt ist komplexer: Identität und Reputation. Wenn eine Wallet einem Bot gehören kann, braucht das Internet eine zuverlässige Methode, um eine Person von einer Software zu unterscheiden. Ein Agent, der das Geld einer anderen Person verwaltet, benötigt eine Erfolgsbilanz, auf die er verweisen kann, bevor ihm jemand einen echten Kauf anvertraut. Ethereums ERC-8004, das gemeinsam mit Mitwirkenden von MetaMask, Google und Coinbase entwickelt wurde, versucht, dieses Problem zu lösen, indem die Identität und Reputation von Agenten in On-Chain-Register aufgenommen werden, anstatt dies der jeweiligen Plattform zu überlassen, auf der der Agent gerade läuft.

Der dritte Aspekt ist der, auf den Grayscale immer wieder zurückkommt: die Dezentralisierung selbst. Pandls Argument lautet, dass die Konzentration von KI-Modellgewichten, Rechenleistung und Governance auf eine Handvoll Unternehmen ein strukturelles Risiko darstellt, nicht nur ein wettbewerbliches. Er brachte dieses Argument im Juni noch pointierter vor, nachdem die US-Regierung den Zugang zu den neu veröffentlichten Modellen „Fable 5“ und „Mythos 5“ von Anthropic vorübergehend eingeschränkt hatte. Seiner Darstellung nach war dies ein Beispiel aus der Praxis dafür, was passiert, wenn eine kleine Anzahl von Unternehmen und eine einzige Regierungsentscheidung den KI-Zugang für alle nachgelagerten Nutzer unterbinden können. Netzwerke wie Bittensor existieren genau dazu, solche Engpässe zu umgehen.

Die Zahlen hinter dem Konzept

Bittensor ist einen genaueren Blick wert, denn bei dem Projekt geht es weniger um eine These als vielmehr um die Traktion, die sich bereits in der Blockchain zeigt. Das Netzwerk betreibt mittlerweile mehr als 128 aktive Subnetze, von denen jedes ein offener Marktplatz ist, der TAO an denjenigen auszahlt, der bei einer bestimmten Aufgabe die nützlichsten KI-Ergebnisse liefert: Modelltraining, Inferenz, Proteinfaltung, Betrugserkennung. Im März schloss das „Templar“-Subnetz das Training eines Sprachmodells namens „Covenant“ mit 72 Milliarden Parametern ab, das gemeinsam von mehr als 70 unabhängigen Mitwirkenden auf Standardhardware entwickelt wurde – ganz ohne Genehmigung. Der TAO-Kurs stieg nach Bekanntwerden dieser Nachricht um rund 90%. Ob sich daraus etwas entwickelt, das tatsächlich mit OpenAI oder Anthropic konkurrieren kann, ist noch offen. Ein Subnetz erzielt Berichten zufolge jährlich 52 Millionen US-Dollar an Emissionserträgen bei nur 2,4 Millionen US-Dollar an externen Einnahmen, was darauf hindeutet, dass das Anreizsystem der tatsächlichen Nachfrage derzeit weit voraus ist.

Ethereum und Solana tauchen in Grayscales Thesis aus einem einfacheren Grund auf: Dort existiert bereits die Wallet-Infrastruktur. Grayscale selbst hat die Nutznießer auf X dargelegt: kostengünstige Ketten mit hohem Durchsatz wie SOL, BASE und NEAR, Stablecoin-Emittenten wie MKR sowie DeFi-Protokolle wie UNI. Dieser Beitrag hat sich im Laufe der Zeit zu einer Art Checkliste für den Handel entwickelt.

All dies hat jedoch auch seine Kehrseite, und Grayscales eigener Bericht bestätigt dies. Die Tools, die KI-Agenten leistungsfähiger machen – Mustererkennung in großem Maßstab, automatisierte Code-Prüfung – sind ein zweischneidiges Schwert. Bessere Überwachungssoftware erschwert den Schutz der Privatsphäre in der Blockchain. Agenten, die nach Fehlern in Smart Contracts suchen, sind für Angreifer genauso nützlich wie für Verteidiger – was mit ein Grund dafür ist, dass OpenAI kürzlich EVMbench ins Leben gerufen hat, ein Projekt, das darauf abzielt, diese Schwachstellen mithilfe von KI zu finden und zu beheben, bevor es jemand anderes tut.

Letztendlich ist die Wette ganz einfach: Jede Aufgabe, die von einem Menschen an einen KI-Agenten übertragen wird, ist eine Aufgabe, die sich irgendwann selbst finanzieren muss. Grayscale ist der Ansicht, dass dies die Aufgabe der Blockchain ist. Ob sich das so reibungslos umsetzen lässt, ist nach eigener Aussage noch eine offene Frage, doch die Wallets, die Identitätsstandards und die dezentralen Rechennetzwerke werden bereits so aufgebaut, als ob die Antwort „Ja“ lauten würde.