Im Jahr 2025 stehen die Technologien DePIN (dezentralisierte physische Infrastrukturnetzwerke) und Künstliche Intelligenz (KI) an einem entscheidenden Wendepunkt. Lange Zeit wurden sie von zahlreichen Hypes begleitet, ohne dass sich klare, nachhaltige Anwendungen in der Praxis durchsetzten. Mittlerweile treten innovative Projekte hervor, die reale Herausforderungen adressieren und zeigen, dass der technologische Fortschritt sich von einer bloßen Idee zu marktreifen Lösungen entwickelt. Dieser Wandel bringt neue Möglichkeiten mit sich, aber auch substanzielle Veränderungen bei der Art und Weise, wie Infrastruktur, Datenschutz und Datenverarbeitung verstanden und umgesetzt werden. Dabei ist es besonders interessant zu verfolgen, wie Blockchain-Technologien innerhalb von DePIN und KI zusammenwirken, um Synergien zu schaffen und bestehende Systeme zu revolutionieren.
DePIN steht für dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke, ein noch relativ junger Begriff für Systeme, die physische Geräte oder Sensoren mit einem Blockchain-gestützten Incentivierungsmodell verbinden. Während die Theorie beeindruckend ist, standen viele Projekte lange vor der Herausforderung, ein wirklich praktisches Problem zu lösen und auf wertvolle Weise bestehende Anbieter mit traditionellen Geschäftsmodellen zu ergänzen oder zu ersetzen. Meist entstanden Netzwerke, die zwar technisch interessant waren, denen aber eine klare praktische Anwendbarkeit fehlte und die sich nicht gegen etabliertes Unternehmertum durchsetzen konnten. Ein herausragendes Beispiel für eine gelungene Umsetzung im DePIN-Bereich ist Wingbits, ein Flugverfolgungsnetzwerk, das sich vom Status eines simplen Konzeptes hin zu einem realen Anwendungsfall entwickelt hat. Die Flugverfolgung ist ein seit Jahren existierendes Problem, das durch traditionelle Web2-Anbieter gelöst wird, die teils zweistellige Millionenumsätze mit Flugverkehrsdaten generieren.
Das Besondere an Wingbits ist, dass es ein Web2-Problem mit Web3-Anreizen und einer cleveren Infrastruktur angeht. Die Daten werden von Enthusiasten mithilfe von hardwarebasierten ADS-B-Empfängern gesammelt, diese aber durch ein Anreizmodell motiviert, die beste Positionierung und Datenqualität sicherzustellen – ein wesentlicher Unterschied zu bisherigen Systemen, bei denen die Hardware oft suboptimal platziert ist, was zu Datenlücken, insbesondere in ländlichen Regionen, führt. Das System von Wingbits nutzt eine Methodik, die an das Uber-Coordinates-Prinzip erinnert und erlaubt es, die Empfänger effizienter und strategisch zu positionieren. So wird eine deutlich höhere Abdeckung bei gleichzeitig geringerer Anzahl von Stationen erreicht. Diese innovative Kombination aus Blockchain-basierten Anreizen, strategischer Infrastrukturplanung und Open-Source-Hardware verändert die Landschaft der Flugverfolgung nachhaltig.
Es zeigt sich, dass durch sinnvolle Verwendung von DePIN ein konkreter sozialer und ökonomischer Nutzen erzielt werden kann. Nicht weniger spannend sind die Entwicklungen an der Schnittstelle von KI und dezentralem Computing. Das Jahr 2025 bringt neue Dimensionen für den Einsatz von KI-Modellen, die bislang aufgrund hoher Rechen- und Speicheranforderungen vor allem in großen Rechenzentren liefen. Ein Meilenstein ist die Arbeit von Projekten wie Exo Labs, die sich auf Edge-Computing spezialisiert haben. Dieses Konzept ermöglicht es, mächtige KI-Modelle auf alltäglichen Consumer-Geräten wie privaten Laptops oder Smartphones auszuführen, ohne dass eine dauerhafte Verbindung zu einem zentralisierten Cloud-Server benötigt wird.
Exo Labs hat hierfür eine Technologie namens „pipeline parallel inference“ entwickelt, bei der ein großes Sprachmodell in mehrere Abschnitte – sogenannte Shards – aufgeteilt und auf verschiedene Geräte innerhalb eines lokalen Netzwerks verteilt wird. Der Vorteil ist offensichtlich: Die Daten bleiben lokal und unter Kontrolle der Nutzer, womit Sicherheitsrisiken durch Cloud-Anbieter minimiert werden. Darüber hinaus sinken die Kosten für Rechenleistung erheblich, da die vorhandenen Ressourcen besser genutzt werden und keine teuren GPU-Farmen gebaut oder gemietet werden müssen. Ein wichtiger Aspekt, der mit der Essenz von KI-Anwendungen zusammenhängt, ist der Schutz sensibler Daten und die Wahrung der Privatsphäre. Klassische KI-Trainingsprozesse erfordern oft die Weitergabe umfangreicher Datensätze an zentrale Instanzen, was insbesondere in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Finanzwelt oder dem Rechtssektor problematisch ist.
Hier bietet Bagel AI eine innovative Lösung mit seiner Zero-Knowledge Low-Rank Adaptation (ZKLoRA) an. Diese Technologie erlaubt ein datenschutzfreundliches Feinjustieren von Sprachmodellen, sodass Nutzer individuelle, spezialisierte KI-Modelle trainieren können, ohne dass vertrauliche Informationen offengelegt werden. Dadurch eröffnen sich für Unternehmen und Institutionen neue Anwendungsbereiche, die bislang durch Datenschutzbedenken limitiert waren. Doch mit zunehmender Verbreitung von KI-Systemen wächst auch die problematische Erscheinung sogenannter „Halluzinationen“ – die KI generiert dann fehlerhafte oder irreführende Informationen, die als Fakten präsentiert werden. Damit steigt die Notwendigkeit, die Ergebnisse von KI transparent und verifizierbar zu machen.
Genau an diesem Punkt setzt ein weiteres innovatives Projekt namens Blocksense an, das mit seiner eigenen Implementation, dem zkSchellingCoin-Konsens, eine Methode bereitstellt, die subjektive Wahrheiten aus unterschiedlichen KI-Modellen miteinander vergleicht, um ein zuverlässig verifizierbares Ergebnis zu erhalten. Dieses Prinzip lässt sich wie ein Konsensprozess verstehen. Die Idee ist, dass, wenn mehrere bekannte KI-Modelle die gleiche Anfrage verarbeiten, das statistisch höchstwahrscheinliche korrekte Ergebnis aus der Menge der verschiedenen Ausgaben extrahiert wird. Durch die Nutzung von Zero-Knowledge-Proofs wird dabei gleichzeitig gewährleistet, dass die Prozesse transparent bleiben, ohne sensible Daten offenzulegen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig, beispielsweise für die Verifizierung von Finanztransaktionen, bei denen es darum geht festzustellen, ob ein intelligenter Agent korrekt agiert hat, oder zur Validierung von sonst schwer überprüfbaren Informationen.
Die anstehende Entwicklung von DePIN und KI zeigt, dass sich der anfängliche Hype nun in nachhaltige Technologien mit echtem Mehrwert verwandelt. Insbesondere die Kombination von Blockchain-Incentives und innovativen KI-Architekturen schafft eine neue Qualität an Lösungen, die sowohl technisch effizient als auch gesellschaftlich relevant sind. Weg von reiner Experimentierfreude hin zu pragmatischen Anwendungen, die reale Probleme angehen und gleichzeitig Sicherheits-, Datenschutz- und Ökonomiekriterien erfüllen. Die Fortschritte in der DePIN-Branche zeigen, dass der Erfolg davon abhängt, wie gut ein Netzwerk den Spagat zwischen technischer Machbarkeit und wirtschaftlicher Modellierung meistert. Wingbits steht hier beispielhaft für einen innovativen Ansatz, der Nutzer, Enthusiasten und Unternehmen verbindet, um datengetriebene Dienste in der echten Welt zu verbessern.
Gleichzeitig setzen KI-Neuheiten wie bei Exo Labs oder Bagel AI neue Standards für dezentrale, sichere und kosteneffiziente KI-Anwendungen, die auf breiter Ebene skalierbar sind. Dabei ist zu erwarten, dass diese Innovationen eine Vielzahl von Branchen nachhaltig verändern werden – von der Luftfahrt über die Gesundheitsversorgung bis hin zu Finanzen und Rechtswesen. Die KI wird durch dezentrale Architekturen vertrauenswürdiger, transparenter und arbeitet gleichzeitig datenschutzfreundlicher als je zuvor. DePIN hat das Potenzial, physische Infrastrukturnetze durch Community-getriebene Modelle effizienter, demokratischer und nachhaltiger zu gestalten. Der Blick auf 2025 zeigt damit, dass sich Technologie nicht isoliert betrachtet, sondern im Zusammenspiel von mehreren Disziplinen und Innovationen entfaltet.
