Die Nachfrage nach Trainingsdaten und leistungsfähiger Rechenhardware für Künstliche Intelligenz (KI) nimmt zu. In einem am 23. Oktober veröffentlichten Research-Bericht nennt Zach Pandl, Forschungschef von Grayscale, DATA Network (DATA), USD.AI (CHIP) und Pearl (PEARL) als Projekte für unterschiedliche Bereiche der KI-Infrastruktur. An den Märkten haben sich die drei Token zuletzt jedoch deutlich unterschiedlich entwickelt. Das zeigt, wie weit fundamentale Ansätze und die jeweilige Marktbewertung auseinanderliegen können.
DATA Network setzt auf Lizenzen für Trainingsdaten
KI-Modelle benötigen für ihr Training große Mengen an Bildern, Videos und Sprachaufnahmen. DATA Network will diese Inhalte mit den erforderlichen Genehmigungen sammeln, an KI-Entwickler lizenzieren und die Datenlieferanten dafür vergüten. Das Modell verbindet die Erfassung und Lizenzierung von Daten mit tokenbasierten Anreizen.
Am 12. Oktober gab die Sui Foundation eine Investition von 30 Millionen US-Dollar in das Netzwerk bekannt. DATA plant zudem den Wechsel auf die Sui-Blockchain. Die bestehenden Token sollen dabei im Verhältnis eins zu eins übertragen werden. Der Schritt verschafft dem Projekt zusätzliche Finanzierung und eine neue On-Chain-Infrastruktur, hat sich im Tokenkurs bislang aber nicht klar niedergeschlagen.
Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung wurde DATA bei $0.15243 gehandelt. Auf Sicht von 90 Tagen lag der Token 42.07 % im Minus, im Monatsvergleich betrug der Rückgang 34.65 %. Die Kursentwicklung deutet darauf hin, dass Anleger weiterhin prüfen, ob die Finanzierung, der Blockchain-Wechsel und das zugrunde liegende Datengeschäft den Wert des Tokens dauerhaft stützen können.
USD.AI verbindet Blockchain-Kredite mit GPU-Käufen
Für das Training und die Ausführung von KI-Modellen werden große Mengen an Grafikprozessoren (GPUs) benötigt. Die Hardware ist teuer und veraltet vergleichsweise schnell, sodass Anbieter von Rechenleistung häufig auf umfangreiche Finanzierung angewiesen sind. USD.AI soll es Computing-Unternehmen ermöglichen, über blockchainbasierte Kreditpools Kapital aufzunehmen. Als Grundlage dienen die entsprechende Hardware und künftige Einnahmen.
Im August kündigte Bullish eine Finanzierungsfazilität über 100 Millionen US-Dollar an, um die GPU-Kreditgeschäfte von USD.AI zu unterstützen. Damit werden Finanzierungsinstrumente für digitale Vermögenswerte mit dem Kapitalbedarf der KI-Recheninfrastruktur verknüpft. Zugleich geriet der CHIP-Token stärker in den Blick des Marktes.
CHIP notierte bei $0.04386 und lag damit auf Sicht von 90 Tagen 47.98 % höher. Vom April-Hoch war der Token allerdings noch rund 69 % entfernt. Der jüngste Anstieg hat den vorherigen Kursrückgang daher nicht vollständig ausgeglichen. Wie sich der Markt künftig entwickelt, dürfte unter anderem davon abhängen, wie er den Umfang der GPU-besicherten Kredite, die Qualität der Vermögenswerte und die Fähigkeit des Projekts zur Umsatzgenerierung bewertet.
Pearl will Einnahmen aus Rechenleistung erfassen
Das dritte von Grayscale hervorgehobene Projekt ist Pearl (PEARL). DATA konzentriert sich auf Trainingsdaten, USD.AI auf die Finanzierung von GPUs, während Pearl Einnahmen aus Rechenkapazität erzielen will. Das Modell zielt darauf, die wirtschaftlichen Aktivitäten abzubilden, die durch die Nachfrage nach KI-Rechenleistung auf der Blockchain entstehen.
Die bisher bekannten Informationen ordnen die drei Token unterschiedlichen Stufen der Infrastrukturkette zu: dem Datenangebot, der Hardware-Finanzierung und den Einnahmen aus Rechenleistung. Zwar sind alle drei Projekte mit der KI-Infrastruktur verbunden, ihre Geschäftsmodelle unterscheiden sich jedoch deutlich. Auch die Tokenkurse haben sich bereits in verschiedene Richtungen bewegt.
Für Marktteilnehmer ist daher entscheidend, ob die einzelnen Projekte die KI-Nachfrage in überprüfbare Aktivitäten bei der Datenlizenzierung, im Kreditgeschäft oder bei den Einnahmen aus Rechenleistung umsetzen können. Das KI-Thema allein erklärt die unterschiedlichen Kursentwicklungen der drei Token nicht.