Vitalik Buterin hat gerade einen Forschungsvorschlag veröffentlicht, der die Frage umgeht, die jeder immer wieder stellt: Können Blockchains KI-Modelle ausführen?
Stattdessen behauptet die Studie, dass Ethereum die datenschutzschützende Abwicklungsschicht für die dosierte KI- und API-Nutzung ist. Der gemeinsam mit Davide Crapis verfasste Beitrag über Ethereum Research argumentiert, dass die wirkliche Chance nicht darin besteht, LLMs in die Kette zu integrieren.
Die wahre Chance liegt darin Aufbau der Infrastruktur Dadurch können Agenten und Benutzer für Tausende von API-Aufrufen bezahlen, ohne die Identität zu gefährden oder Überwachungsspuren durch Abrechnungsdaten zu erstellen.
Der Zeitpunkt ist von entscheidender Bedeutung, da die Agenten-KI von Demonstrationen zu Unternehmens-Roadmaps übergeht. Gartner prognostiziert das 40 % der Unternehmensanwendungen wird bis Ende 2026 aufgabenspezifische KI-Agenten umfassen, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025.
Dieser Wandel impliziert eine Welt, in der Software autonom riesige Mengen an API-Aufrufen generiert, wodurch die Abrechnung zu einer strategischen Infrastruktur und nicht zu Backoffice-Installationen wird.
Aktuelle Messsysteme zwingen zur Wahl zwischen der Web2-Identitätsabrechnung, die auf API-Schlüsseln und Kreditkarten basiert und Profilierungsdaten preisgibt, und On-Chain-Pay-per-Call-Modellen, die zu langsam und zu teuer sind und Aktivitäten durch transparente Transaktionsdiagramme verknüpfen.
Der Vorschlag führt ZK-API-Nutzungsgutschriften ein, ein Zahlungs- und Antimissbrauchsprimitiv, das auf ratenbegrenzenden Nullifiern basiert.
RLN ist ein Zero-Knowledge-Gadget, das Spam in anonymen Systemen verhindern soll, und die Forschung nutzt es für einen gebührenpflichtigen Zugriff auf Dienste.
Der Ablauf läuft wie folgt ab: Benutzer zahlen einmal Geld in einen Smart Contract ein und ihr Engagement wird einem Merkle-Baum in der Kette hinzugefügt.
Jede API-Anfrage enthält einen wissensfreien Nachweis, der zeigt, dass der Benutzer ein gültiger Einzahler mit ausreichender Bonität für den angeforderten Index ist.
Wenn ein Benutzer versucht, einen Ticketindex wiederzuverwenden und dabei sein Kontingent doppelt ausgibt, ermöglicht RLN dem System, sein Geheimnis wiederherzustellen und seinen Einsatz als wirtschaftliche Strafe zu kürzen.
Der Beitrag enthält konkrete Beispiele. Ein Benutzer zahlt 100 USDC ein und führt 500 gehostete LLM-Abfragen durch. Ein anderer zahlt 10 USDC für 10.000 Ethereum-RPC-Aufrufe ein.
Die Architektur ist ausdrücklich auf „viele Anrufe pro Einzahlung“ ausgelegt, was bedeutet, dass die Aktivität in der Kette mit der Anzahl der Konten und der Abrechnungshäufigkeit und nicht mit dem reinen Inferenzvolumen skaliert.
Der Support mit variablen Kosten erhöht die Flexibilität: Benutzer zahlen einen Höchstpreis pro Anruf im Voraus, Server geben unterschriebene Rückerstattungstickets für ungenutzte Beträge zurück und Benutzer sammeln privat Rückerstattungen, um weitere Anrufe ohne zusätzliche Einzahlungen freizuschalten.
Die Infrastruktur ist bereits vorhanden
Der Vorschlag kommt, wenn das Zahlungssubstrat für Nutzungsgutschriften bereits in großem Umfang vorhanden ist.
Stablecoins haben eine zirkulierende Marktkapitalisierung von etwa 307,6 Milliarden US-Dollarso DefiLlama, was darauf hindeutet, dass die On-Chain-Dollar-Schicht ausreichend liquide ist, um die einzahlungsbasierte Abrechnung von Hochfrequenzdiensten zu unterstützen.
Ethereums Der Skalierungsstapel ist so weit ausgereift, dass Rollups weitaus mehr Aktivitäten verarbeiten als Schicht 1, wobei L2Beat einen etwa 100-fachen Skalierungsfaktor aufweist, wobei Rollups Tausende von Vorgängen pro Sekunde verarbeiten, verglichen mit Dutzenden im Ethereum-Mainnet.
Durchschnittliche Ethereum-Transaktionsgebühren in letzter Zeit lag am 7. Februar bei rund 0,21 US-Dollarwas darauf hindeutet, dass gelegentliche Messungen und Abrechnungsströme in der Kette ohne übermäßige Kosten möglich sind.
Das Design vermeidet ausdrücklich die Einbindung von LLMs in die Kette. Ethereum konkurriert mit neutraler Abwicklung, programmierbarem Treuhandkonto und überprüfbarer Durchsetzung, nicht mit TPU-Zyklen oder Inferenzgeschwindigkeit.
Die Architektur behandelt Inferenz als Off-Chain-Dienst und die Blockchain als die Schicht, die Zahlung, Messung und Streitbeilegung glaubwürdig macht, ohne dass Benutzer einzelnen Anbietern vertrauen oder ihre Identität preisgeben müssen.
Wenn KI-Dienstleister Einzahlungen akzeptieren und sich auf Ethereum oder Layer-2-Smart-Contracts verlassen, um über Kürzungen, Rückerstattungen und Streitigkeiten zu entscheiden, wird Ethereum zur Durchsetzungsebene für den KI-Handel.
Das Modell ähnelt der Art und Weise, wie Ethereum zur Abwicklungsschicht für Stablecoins und DeFi wurde, nicht indem es den gesamten Anwendungsstapel in der Kette hostete, sondern indem es ein neutrales Substrat bereitstellte, auf dem wirtschaftliche Vereinbarungen programmatisch durchgesetzt werden.
Szenarien ohne Hype
Der Fußabdruck in der Kette wird durch die Abwicklungsfrequenz begrenzt, nicht durch das reine Anrufvolumen.
Nehmen wir an, dass in einem krypto-nativen Wedge-Szenario, das auf RPC und Infrastruktur-APIs abzielt, 250.000 Hauptbenutzer oder Agenten Nutzungsgutschriften übernehmen.
Wenn jeder zwei On-Chain-Aktionen pro Monat durchführt, eine Einzahlung oder Aufladung plus eine Auszahlung, generiert das etwa 500.000 monatliche Transaktionen, die der Schiene zuzuordnen sind.
Stellen Sie sich in einem Szenario zur Einführung eines KI-Anbieters vor, dass eine Million Benutzer datenschutzrechtlich geschützte Credits für gehostete LLM-Dienste nutzen, aber dennoch nur ein bis drei Aktionen in der Kette pro Monat durchführen.
Das bedeutet, dass eine Million bis drei Millionen Transaktionen pro Monat an KI-Commerce-Schienen gebunden sind und sich wahrscheinlich auf Layer 2 konzentrieren, wo die Ausführung günstiger ist.
Unternehmen Agentenszenarien erhöhen die Einlagengrößewodurch der Einsatz für eine glaubwürdige Durchsetzung erhöht und die Kürzungsmechanismen konsequenter gestaltet werden.
Das Metadatenproblem
Der Vorschlag versucht, die Verknüpfung von Zahlungen aufzuheben, aber der Forschungsthread selbst weist auf eine potenzielle Schwachstelle hin.
Ein Kommentator argumentiert, dass Server Benutzer durch inferenzbasierte Metadaten wie Zeitmuster, Token-Anzahl und Cache-Treffer korrelieren können, selbst wenn Nullifier kryptografisch nicht verknüpfbar sind.
Die Kritik schlägt eine gestaffelte Preisgestaltung mit festen Input- und Output-Klassen vor, um Leckagen zu reduzieren. Diese Spannung zwischen kryptografischem Datenschutz und Verhaltensmetadaten ist von zentraler Bedeutung dafür, ob das Design seine Anonymitätsziele tatsächlich erreicht.
Die Umsetzungsrealität stellt eine weitere Hürde dar. Der Vorschlag verwendet RLN als Grundelement, aber auf der Projektseite „Privacy and Scaling Explorations“ wird darauf hingewiesen, dass RLN inaktiv ist oder eingestellt wurde.
Die Produktion von ZK-API-Nutzungsgutschriften erfordert wahrscheinlich die Wartung von Forks oder die Implementierung neuer Lösungen, anstatt sich auf vorhandene Tools zu verlassen.
RLNJS-Benchmarks geben etwa 800 Millisekunden für die Proof-Erstellung und 130 Millisekunden für die Verifizierung auf einem M2-Mac an, was eine frühe Leistungsprüfung ermöglicht, aber offene Fragen zu mobilen Einschränkungen und produktionstauglichen Schaltkreisen im Maßstab offen lässt.
Der Vorschlag geht außerdem davon aus, dass Anbieter den Deposit-and-Proof-Flow integrieren, Stablecoin-Abrechnungen akzeptieren und Ethereum- oder Layer-2-Verträge zur Streitbeilegung übernehmen.
Das ist ein Koordinationsproblem, nicht nur ein technisches. Web2-API-Anbieter verfügen über eine bestehende Abrechnungsinfrastruktur und regulatorische Klarheit in Bezug auf identitätsbezogene Transaktionen.
Überzeugen Sie sie, ein zu adoptieren ZK-basierte Alternative erfordert den Nachweis entweder eines überzeugenden Kostenvorteils oder eines differenzierten Marktsegments, in dem durch die datenschutzrechtliche Abrechnung Umsätze erschlossen werden, die andernfalls nicht erzielt werden könnten.
| Modell | Wie es abgerechnet wird | Was es ausläuft/kaputt macht | Wem es passt |
|---|---|---|---|
| Web2-Identitätsabrechnung (API-Schlüssel + Karten) | Kontobasierte Abrechnung, die an die Identität gebunden ist (API-Schlüssel + Zahlungsmethode); Anbieter messen Anfragen und Rechnungen zentral | Lecks: Identitätsverknüpfung + Profiling-Trails über Anfragen hinweg. Pausen: Pseudonymität/Selbstverwaltungsnormen. Risiko: zentralisierte Kontrolle (Suspendierung/Zensur, Single-Provider-Trust) | Mainstream-SaaS/API-Anbieter; Unternehmen legen Wert auf Compliance, Einfachheit und bestehende Abrechnungssysteme |
| On-Chain-Pay-per-Call | Jede Anfrage (oder jeder Stapel) zahlt in der Kette pro Anruf über Transaktionen/Smart Contracts | Pausen: Kosten/Latenz für Hochfrequenzanrufe. Lecks: On-Chain-Verknüpfbarkeit (Transaktionsdiagramm verknüpft die Nutzung miteinander). Reibung: UX-Overhead für wiederholte Sendungen | Krypto-native Dienste mit geringer Anruffrequenz; Fälle, in denen Transparenz/Überprüfbarkeit wichtiger ist als Datenschutz/Durchsatz |
| ZK-API-Nutzungsguthaben (einmalige Einzahlung, viele Aufrufe) | Benutzer zahlt einmalig ein; jeder Anfrage liegt ein ZK-Mitgliedsnachweis + Restguthaben bei; Schlitzung zur doppelten Verwendung; optionale Rückerstattungstickets für variable Kosten | Risiko: Metadatenkorrelation (Timing-/Token-Muster können erneut verknüpft werden). Last: Anbieterintegration + Koordination. Reife: ZK-Werkzeug-/Betriebskomplexität, Schaltungswartung | Hochfrequenz-APIs (LLMs, RPC, Daten), bei denen Datenschutz ein Verkaufsargument ist; Agent-Toolchains; Benutzer, die eine Messung ohne identitätsbasierte Überwachung benötigen |
Was das für Ethereum bedeutet
Wenn das Design an Zugkraft gewinnt, verschiebt sich das Wertversprechen von Ethereum weiter dahingehend, dass es als neutrale Durchsetzungsebene für den digitalen Handel und nicht mehr als Allzweck-Computing-Plattform dient.
Der Vorschlag behandelt die Blockchain als Abwicklungssubstrat, auf dem wirtschaftliche Regeln glaubwürdig durchgesetzt werden, und nicht als den Ort, an dem Anwendungen ausgeführt werden.
Die Stablecoin-Geschwindigkeit könnte steigen, wenn Einlagen in Nutzungskreditverträge fließen, wodurch eine neue Kategorie von On-Chain-Wirtschaftsaktivitäten entsteht, die sich von DeFi-Spekulationen oder NFT-Handel unterscheidet.
Die Auslastung der Schicht 2 könnte zunehmen, wenn Anbieter und Benutzer Streitigkeiten beilegen, Rückerstattungen verarbeiten und Kürzungsereignisse in durchsatzoptimierten Ketten bewältigen.
Die Frage ist, ob ein paralleles Ökosystem entsteht, in dem eine datenschutzwahrende Abrechnung für bestimmte Nutzersegmente zur Voraussetzung wird.
Zu den potenziellen Erstanwendern gehören Unternehmen, die über Datenlecks durch Abrechnungsprotokolle besorgt sind, Entwickler, die Agent-Toolchains entwickeln, die eine überprüfbare Messung ohne Überwachung erfordern, und Power-User, die Wert auf einen pseudonymen Zugriff auf Hochfrequenzdienste legen.
Die Chance von Ethereum besteht darin, als Ebene zu dienen, auf der sich die KI-Dienstleistungsmärkte niederlassen, ohne dass die Teilnehmer einzelnen Plattformen vertrauen oder die Privatsphäre der Abrechnungsinfrastruktur opfern müssen.
Der Vorschlag behauptet, dass Ethereum Zahlungsvereinbarungen durchsetzen, Streitigkeiten entscheiden und einen gebührenpflichtigen Zugang ohne Identitätsverknüpfung ermöglichen kann, was bei herkömmlichen Systemen strukturell nicht möglich ist.
Ob diese Behauptung zutrifft, hängt von der Lösung des Metadatenkorrelationsproblems, der Aufrechterhaltung robuster ZK-Implementierungen und der Überzeugung der Anbieter ab, dass der Markt die damit verbundenen Integrationskosten rechtfertigt.
