Interview mit dem Gründer eines auf KI spezialisierten Investmentfonds: Vergessen Sie den Mythos vom schnellen Reichwerden mit 100-facher Rendite und sehen Sie, welche Krypto-KI-Assets vielversprechend sind?

Gast: Austin Barack, Gründer von Relayer Capital (einem auf KI spezialisierten Investmentfonds für digitale Vermögenswerte).

Moderator: Andy

Podcastquelle: The Rollup

Originaltitel: Austin Barack: Meine These zum Thema KI-Bullshit (...Und was ich davon halte)

Ausstrahlungstermin: 23. Mai 2026

Zusammenfassung der wichtigsten Punkte

In dieser Folge von AI Supercycle spricht Austin Barack, Gründer von Relayer Capital, über Venice, Grass, NEAR, Akash und das breitere Spektrum an Krypto-KI-Assets. Austins Hauptargument ist, dass KI das Volumen der Nutzerdaten auf ein für frühere Internetprodukte unvorstellbares Niveau ansteigen lässt. Daher werden datenschutzfreundliche KI, Datenversorgung, Inferenzleistung, dezentrales Training und Agenteninfrastruktur zu Schlüsselbereichen. Er ist der Ansicht, dass ein erhebliches Missverhältnis zwischen dem Umsatz- und Nutzerwachstum von Venice und Grass und ihren Bewertungen besteht, während NEARs Position im Bereich Cross-Chain-Intents und Agenteninfrastruktur unterschätzt wird. Bezüglich des breiteren Kryptomarktes betont Austin, dass sich Investoren auf den „Netto-Token-Wertstrom“ konzentrieren sollten, anstatt sich mechanisch auf Rückkauf- und Verbrennungsmechanismen zu verlassen, um wirklich beurteilen zu können, ob Token-Inhaber den vom Unternehmen geschaffenen Wert realisieren.

Zusammenfassung der wichtigsten Standpunkte

Venedig und der wahre Wert der Datenschutz-KI

• „Datenschutz ist im Bereich der KI wichtiger als in jedem anderen Szenario. Denn Sie teilen Gesundheitsdaten, Finanzdaten, Sie verknüpfen all Ihre Dateien und geben Ihr gesamtes Leben auf eine Weise preis, wie es sie noch nie zuvor gegeben hat.“
• „Das sind nicht nur 10-mal mehr Daten als in sozialen Medien, sondern 100-mal mehr Daten.“
• „Das wirklich Tolle an Venice ist, dass es einem nicht nur ermöglicht, KI in einer privaten Umgebung einzusetzen, sondern dies auch tut, ohne die Benutzererfahrung in irgendeiner Weise zu beeinträchtigen, sondern sie sogar verbessert.“
• „Tokens können ein sehr wichtiger Bestandteil sein und das Nutzererlebnis erheblich verbessern, aber die meisten Nutzer müssen Tokens nicht verstehen, um das Produkt als nützlich zu empfinden.“

Ökonomische Modelle von VVV, DM und Venedig

• „Der Zweck von DM ist folgender: Für jeden DM-Token, den Sie besitzen, erhalten Sie täglich 1 US-Dollar kostenloses Inferenz-Rechenguthaben auf der Venice-Plattform. Man kann es sich als dauerhaften Vorteil vorstellen, der einem Rechenguthaben von 365 US-Dollar pro Jahr entspricht.“
• „Das Kreditlimit verfällt, wenn es nicht genutzt wird, und erhöht sich nicht mit der Zeit. Wenn Sie an einem Tag nur 50 Cent ausgeben, werden daraus am nächsten Tag nicht 1,50 Dollar; Sie beginnen wieder bei 1 Dollar.“
• „Wenn alle DMs gesperrt und für Inferenzberechnungen verwendet werden, belaufen sich die maximalen Kosten für Venedig auf 38.000 US-Dollar pro Tag bzw. auf etwa 10 Millionen US-Dollar jährlich, und diese Kosten werden diesen Wert nicht überschreiten.“
• „Ich bin der Ansicht, dass DM ähnlich wie Unternehmensanleihen bewertet werden sollte, anstatt einen übermäßig hohen Diskontsatz zu verwenden, um seinen Wert zu drücken.“

Gras- und KI-Datenbedarf

• „Grass sammelt Datensätze und verkauft diese dann an innovative KI-Labore, die Daten zum Trainieren neuer Modelle benötigen.“
• „Das ist kein zufälliges Internet-Scraping; es muss hochspezialisiert sein, sehr spezifische Datensätze umfassen und von sehr hoher Qualität sein.“
• „Das Investitionsvolumen in Modelle ist enorm, und Grass profitiert von diesem Trend. Je mehr in ein Modell investiert wird, desto größer ist die Nachfrage nach Daten.“
• „Laut kürzlich veröffentlichten Daten beläuft sich der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) dieses Projekts auf etwa 50 Millionen US-Dollar. Derzeit wird es mit rund 400 Millionen US-Dollar bewertet. Für ein Projekt, das so schnell wächst, erscheint mir eine Bewertung mit dem Fünffachen seines Umsatzes völlig unangemessen.“

NEAR, Akash und KI-Stacking

• „EAR Intents ist sehr praxisnah und bietet möglicherweise eines der besten Cross-Chain-Swap-Erlebnisse, die derzeit verfügbar sind. Es spielt auch eine sehr wichtige Rolle im Bereich der Agenten (intelligente Agenten).“
• „Ich finde, NEAR leistet im Bereich der Intents wirklich gute Arbeit. Sie beschäftigen sich auch mit vielen anderen Dingen, wie zum Beispiel Datenschutz-Intents und anderen Aspekten rund um den Einsatz von KI. Es ist eines der wenigen L1-Projekte, das sich wirklich eine einzigartige Nische geschaffen hat.“
• „Akash. Sie begannen im Markt für dezentrale CPUs und stiegen später in den GPU-Markt ein.“
• „Meine Hauptschwerpunkte sind: dezentrales Training, Inferenz- und Rechenleistungsmärkte, Agenteninfrastruktur, Daten und verbraucherorientierte Modellanwendungen.“

Wertschöpfung durch Token und Marktdifferenzierung

• „Hyperliquid ist in erster Linie ein sehr erfolgreiches Geschäftsmodell, weshalb der zugehörige Token so beliebt ist. Rückkäufe sind lediglich eine Möglichkeit für das Unternehmen, den Token-Inhabern Wertzuwachs zu verschaffen. Wäre es kein gut funktionierendes Geschäftsmodell, würde der Token-Preis selbst mit einem Rückkaufmechanismus nicht von selbst steigen.“
• „Die Kernfrage ist nicht, wie der Mechanismus heißt, sondern ob die Token-Inhaber den Wert, der durch das von Ihnen Erschaffene generiert wird, bestmöglich realisieren können.“
• „Jedes Projekt und jeder Mechanismus erfordert eine spezifische Analyse. Die Kernfrage lautet jedoch: Können Token-Inhaber von dem durch das System generierten Wert profitieren?“
• „Investoren können aus einem kleineren Pool hochwertiger Projekte wählen. Derzeit fließen Gelder in Projekte wie Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR und Zcash.“
• „Für Anleger, die eine 5- bis 10-fache, oder sogar 3-fache Rendite anstreben, ist dies ein vielversprechender Zeitpunkt für Erfolg als je zuvor. Auch wenn man letztendlich eine 100-fache Rendite erzielen kann, gibt es meiner Meinung nach derzeit eine Reihe von Projekten, die sehr interessante Dinge tun, und in diese Anlagen würde ich investieren.“

Datenschutzübersicht für Venedig

Moderator Andy: Ich habe Venice vor Kurzem zum ersten Mal benutzt. Ich habe in Venice eingegeben: „Ist das wirklich privat?“ Die Antwort lautete: „Ja, der Denkprozess ist privat“, und dann wurden mir einige Dinge erklärt. Ich fügte hinzu: „Das ist ja cool!“ Daraufhin kam sofort die Antwort: „Ja, das ist wirklich cool, nicht wahr? Mit Venice kann man…“

Wenn man Venice zum ersten Mal nutzt, erlebt man einen sehr interessanten Moment: Man merkt plötzlich, dass all die Chat-Inhalte, die man in der Vergangenheit bei typischen KI-Dienstleistern eingegeben hat, zwar nicht unbedingt öffentlich waren, aber dennoch an große Anbieter geflossen sind. Die intimsten Tagebücher, Geschäftsgeheimnisse, Pläne und so weiter werden ihnen ausgehändigt.

Was sind Ihre Gedanken zu Private AI und Venice aus einer übergeordneten Perspektive, unter Berücksichtigung der Marktstruktur, der Investitionslogik und des Gründerteams?

Austin:

Venice ist interessant, weil es viele verschiedene Entwicklungsphasen durchlaufen hat. Ich bin im Januar letzten Jahres zum ersten Mal auf das Projekt gestoßen. Damals interessierte ich mich sehr für Virtuals und AIXBT, und ein Großteil der frühen Airdrops von Venice ging an Token-Inhaber dieser Ökosysteme. Daher bin ich dort zum ersten Mal darauf aufmerksam geworden.

Es war schon damals ein sehr interessantes Produkt. Erstaunlicherweise war KI, obwohl erst etwa 16 Monate vergangen waren, noch lange nicht so allgegenwärtig wie heute und auch noch kein unverzichtbarer Bestandteil des Alltags. Damals schien KI – sei es bei Claude, ChatGPT oder anderen Diensten – zunächst die Google-Suche zu ersetzen. Man sagte: „Ich suche nicht mehr bei Google nach einer Antwort, sondern nutze direkt die KI-Plattform und frage mit LLM.“ Mittlerweile hat KI jedoch die Phase der Aufgabenerstellung, der Problemlösung und sogar ganzer Teams und Agenten erreicht, die für einen arbeiten.

Künstliche Intelligenz nutzt 100-mal mehr Daten als früher.

Austin:

Ich glaube, den Menschen wird allmählich bewusst, dass Datenschutz im Bereich der KI wichtiger ist als in jedem anderen Kontext. Denn man teilt Gesundheitsdaten, Finanzdaten, verknüpft alle seine Dateien und gibt sein gesamtes Leben auf nie dagewesene Weise preis.

Früher bezog sich die Diskussion um Datenschutz hauptsächlich auf soziale Medien, etwa darauf, ob mein Konto öffentlich oder privat ist und ob Facebook zu viele Informationen über mich besitzt. Künstliche Intelligenz hingegen verarbeitet nicht nur zehnmal so viele Daten, sondern hundertmal so viele.

Das wirklich Geniale an Venice ist, dass es nicht nur die Nutzung von KI in einer privaten Umgebung ermöglicht, sondern dies auch ohne Einbußen beim Nutzererlebnis tut – im Gegenteil, es wird sogar verbessert. Denn man ist nicht an ein bestimmtes Modell gebunden. Nutzt man beispielsweise ChatGPT, kann man nur mit OpenAI-Modellen aktualisieren; bei Anthropic verfolgt man die Entwicklung verschiedener Anthropic-Modelle; und bei Gemini oder Open-Source-Modellen hat jedes seine eigenen Einschränkungen.

In Venedig können Sie für jede Aufgabe das am besten geeignete Modell auswählen oder sogar die gewünschten Modelle selbst bestimmen. Dadurch bietet es einen hohen Grad an Individualisierung. Was sie ursprünglich entwickelt haben, war ein sehr gutes Konsumprodukt, und die meisten Nutzer wussten nicht einmal, was ein Token ist.

Der Token bringt eine sehr interessante Komponente ins Spiel. Ich bin sehr optimistisch, was ihre Vorgehensweise angeht. Der entscheidende Punkt ist, dass sich Krypto-Konsumprodukte meiner Meinung nach so entwickeln werden, dass der Token eine wichtige Rolle spielt und das Nutzererlebnis deutlich verbessert. Die meisten Nutzer werden den Token aber nicht verstehen müssen, um das Produkt als nützlich zu empfinden.

Moderator Andy: Das scheint ein Durchbruch bei Konsumprodukten zu sein: Es basiert auf Kryptowährung, aber die Nutzer müssen diese nicht erst verstehen. Außerdem bietet es eine sehr interessante Token-Struktur. Manche vergleichen es mit Luna: Nach dem Staking von VVV erhält man DM-Token, und durch festgelegte Limits entsteht dann eine Art Schuldenstruktur.

3 Millionen Nutzer

Moderator Andy: Wie sind die VVV- und DM-Token im Venice-Flywheel zu verstehen? Könnten Sie auch auf die Einnahmenseite von Venice eingehen, da dort ja tatsächlich Token-Rückkäufe stattfinden, allerdings in relativ kleinem Umfang? Wie genau funktionieren diese beiden Token? Warum ähneln sie nicht Luna?

Austin:

Sie haben gerade bekannt gegeben, dass sie 3 Millionen Nutzer haben, und das Wachstum ist rasant. In den letzten 3 Monaten kamen rund 1 Million Nutzer hinzu, während es für die vorherige Million etwa 7 Monate gedauert hatte. Das Wachstum beschleunigt sich also.

VVV- und DM-Token-Schwungrad

Austin:

Sie verwenden zwei Token. Der erste ist VVV, dessen Erlöse aus dem Protokoll verwendet werden. Nutzer können VVV staken und dadurch kostenlose Mitgliedschaften erhalten. Besonders interessant ist jedoch, dass Nutzer VVV staken und sperren können, um einen Token namens DM zu prägen. DM kann zwar auch auf dem freien Markt gekauft werden, der Kernmechanismus besteht aber im Staking von VVV und der Prägung von DM.

Die Funktion von DM ist folgende: Für jeden DM-Token, den Sie besitzen, erhalten Sie täglich 1 US-Dollar kostenloses Guthaben für Inferenzberechnungen auf der Venice-Plattform. Dies entspricht einem dauerhaften Vorteil von 365 US-Dollar Guthaben pro Jahr.

Der nicht verwendete Betrag verfällt jedoch und wird nicht angesammelt. Wenn Sie beispielsweise an einem Tag nur 50 Cent ausgeben, werden daraus am nächsten Tag nicht 1,50 Dollar; Sie beginnen wieder bei 1 Dollar. Ich halte diesen Mechanismus für sehr interessant, ähnlich einem Instrument zur Kundengewinnung zu einem sehr günstigen Preis. Dies unterscheidet sich von Luna, das es auf die Spitze trieb und eine enorme Anzahl an Token ausgab, wodurch der Stablecoin-Markt Milliarden, wenn nicht gar Dutzende Milliarden Dollar erreichte. Venice verfolgte hier eine klare Strategie: Die potenziellen Kosten blieben in einem definierten Rahmen.

Aktuell sinkt die Anzahl der DM-Token, die mit jedem Venice-Token erzeugt werden können, mit steigender Anzahl im Umlauf befindlicher DM-Token. Dadurch ergibt sich effektiv eine Obergrenze von etwa 38.000 DM-Token. Würden unter den gegebenen Umständen alle DM-Token gesperrt und für Berechnungen verwendet, beliefen sich die maximalen Kosten für Venice auf 38.000 US-Dollar pro Tag bzw. etwa 10 Millionen US-Dollar jährlich. Diese Kosten würden diesen Wert nicht überschreiten.

Aktuell werden täglich etwa 10.000 Data Models (DMs) für Inferenzberechnungen genutzt, was jährliche Kosten von ca. 3,5 Millionen US-Dollar verursacht. Diese Kosten werden durch die Betriebseinnahmen gedeckt. Es werden Pro- und Premium-Abonnements angeboten, deren Preise zwischen 18 und 68 US-Dollar pro Monat oder sogar höher liegen. Nutzer können außerdem Token oder zusätzliche Punkte erwerben, um während der Nutzung der Plattform auf die Modelle zuzugreifen.

Es ist bemerkenswert, dass ihr täglicher Tokenverbrauch von anfänglich mehreren Milliarden auf zuletzt rund 70 Milliarden gestiegen ist – eine Steigerung um das 15-Fache in den letzten Monaten. Der Unterschied zu Luna liegt meiner Meinung nach darin, dass das Unternehmen das größte Kostenpotenzial hat und DM-Nutzer neben DM auch Abonnementdienste in Anspruch nehmen. Benötigen sie mehr als 1 US-Dollar pro Token und Tag, werden sie zusätzlich andere Token erwerben. Diese Kosten werden durch die Geschäftseinnahmen, die sie bereits deutlich übersteigen, problemlos gedeckt.

DM sollte wie Unternehmensanleihen bewertet werden.

Austin:

Das Beste an DM ist hingegen, dass es Ihnen auch zukünftig Zugriff auf Rechenressourcen garantiert. Derzeit wird es am Markt mit einem Abschlag von etwa 20 % bewertet und kostet aktuell rund 1800 US-Dollar.

Ich bin der Ansicht, dass dieses Asset ähnlich wie Unternehmensanleihen bewertet werden sollte, beispielsweise mit einem Diskontsatz von 8 % bis 12 %. Bei einem Diskontsatz von 10 % läge der Preis bei etwa 3650 US-Dollar. Als ich mich erstmals damit befasste, lag der Preis beispielsweise bei etwa 200 US-Dollar.

Moderator Andy: Ich dachte dasselbe. Wie kann ein Vermögenswert, der jährlich 365 Dollar Eigenkapital erwirtschaftet, nur 200 Dollar wert sein? Es sei denn, der Markt glaubt, dass Venedig diesen Mechanismus einfach nicht aufrechterhalten kann.

Austin:

Ganz genau. Bei diesem Preis war es für mich als Investitionsmöglichkeit praktisch ein Selbstläufer. Auch jetzt bin ich überzeugt, dass der Kurs noch steigen kann.

Betrachtet man jedoch nicht nur Digital Mastercard, sondern die gesamte wirtschaftliche Lage Venedigs, sind die Zahlen erstaunlich. Darüber hinaus unterscheidet sich das Wachstumsmodell grundlegend von den meisten Projekten der Kryptoindustrie. Es ähnelt eher dem Wachstumstempo, das sonst nur im Bereich der Künstlichen Intelligenz möglich ist, und genau das macht es so attraktiv.

Ist die 20-Dollar-Venedig-Münze immer noch unterbewertet?

Moderator Andy: Sie sind also der festen Überzeugung, dass die Vermögenswerte von VVV in Venice derzeit mit fast 20 Dollar bewertet sind. Halten Sie eine Bewertung von 1,5 bis 2 Milliarden Dollar für VVV immer noch für deutlich unterbewertet?

Austin:

Ja. Als ich im Januar zum ersten Mal kaufte, lag der Kurs bei etwa 2,50 Dollar. Damals wurden nur wenige Milliarden Token pro Tag verarbeitet. Jetzt ist es etwa 15-mal so viel.

Anfangs verarbeiteten sie nur wenige Milliarden Token-Transaktionen täglich, doch dieses Volumen hat sich mittlerweile verfünfzehnfacht. Ihre Nutzerbasis ist von 1,5 Millionen auf 3 Millionen gewachsen. Meinen Schätzungen zufolge hat sich ihr Umsatz mindestens verdreifacht.

Venice wird aktuell mit dem 20- bis 30-Fachen seines Jahresumsatzes bewertet und wächst weiterhin monatlich um 20 %. Aus dieser Perspektive erscheint mir die Bewertung immer noch sehr niedrig. Man könnte Venice sogar mit OpenRouter vergleichen. Obwohl OpenRouters Bewertung ähnlich ist wie die von Venice, dürfte der Umsatz etwas niedriger und die Wachstumsrate nicht ganz so hoch sein.

Der entscheidende Unterschied liegt darin, dass Venice über direkte Kundenressourcen verfügt. Es handelt sich nicht nur um eine Infrastruktur, die Backend-Dienste bereitstellt, sondern um eine Plattform, die von Nutzern aktiv im Alltag eingesetzt wird. Ich persönlich nutze KI derzeit ausschließlich über Venice.

Daher glaube ich, dass es noch großes Potenzial hat. Selbstverständlich handelt es sich hierbei lediglich um meine persönliche Meinung und sie stellt keine Anlageberatung dar.

Wie Gras Geld verdient

Moderator Andy: Ich kenne Grass nicht so gut. Sie haben das Projekt schon öfter erwähnt, und es scheint vor einem rasanten Wachstum zu stehen. Der Kurs ist heute vielleicht etwas gefallen. Ich habe gehört, dass der Jahresumsatz 50 Millionen Dollar übersteigt und die Wachstumsrate dreistellig ist. Könnten Sie kurz das Kerngeschäftsmodell von Grass erläutern? Wie verdient das Unternehmen Geld? Und warum ist es so attraktiv?

Austin:

Grass sammelt Datensätze und verkauft sie an innovative KI-Labore, die Daten zum Trainieren neuer Modelle benötigen. Diese Labore entwickeln in rasantem Tempo neue Modelle, benötigen dafür aber noch mehr Daten. Dabei handelt es sich nicht um wahlloses Internet-Scraping; es muss hochspezialisiert sein und sehr spezifische Datensätze von hoher Qualität umfassen.

Hier kommt Grass ins Spiel: Da der Investitionsaufwand für den Aufbau dieser Modelle enorm ist, profitiert Grass von diesem Trend. Je höher die Investitionen in ein Modell sind, desto größer ist auch der Datenbedarf.

Graswachstum im dreistelligen Bereich

Austin:

Das Grass-Team gibt es schon seit vielen Jahren. Ich erinnere mich, dass sie letztes Jahr in einem Quartal etwa 3 Millionen Dollar Umsatz gemacht haben. Am Ende des Jahres waren es dann schon 12 Millionen oder fast 13 Millionen Dollar in einem einzigen Quartal. Meinen Schätzungen zufolge wachsen sie jetzt sogar noch schneller. Sie werden in den nächsten ein bis sechs Wochen eine Telefonkonferenz für Token-Inhaber abhalten, und dann werden wir mehr erfahren.

Dieses Projekt verzeichnet jedoch ein dreistelliges Wachstum. Laut kürzlich veröffentlichten Daten betrug der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) rund 50 Millionen US-Dollar. Ich schätze ihn mittlerweile auf etwa 80 Millionen US-Dollar. Derzeit liegt die Unternehmensbewertung bei rund 400 Millionen US-Dollar. Daher erscheint mir eine Bewertung mit dem Fünffachen des Umsatzes völlig unangemessen; es handelt sich hier um einen vielversprechenden Kandidaten für eine Neubewertung.

Moderator Andy: Besteht irgendeine Arbeitsbeziehung zwischen Grass und Venice?

Austin:

Im Moment nicht. Venedig entwickelt üblicherweise keine eigenen Modelle. Daher spielt es jetzt keine Rolle. Wer weiß, was die Zukunft bringt? Ich betrachte sie jedoch als zwei Seiten derselben Medaille. Die eine Frage lautet: Wie setzt man KI ein, und wie nutzt man KI auf private Weise? Die andere Frage lautet: Wie wurde das Modell ursprünglich erstellt? Grass und Venedig beschäftigen sich jeweils mit diesen beiden Aspekten.

Ist Grass' Bewertung von 400 Millionen Dollar zu niedrig?

Moderator Andy: Grass erzielte also eine Rendite von etwa dem Fünffachen. In der Kryptobranche können manche Dinge eine Rendite von 20, 30, 40 oder sogar 50x erzielen. Halten Sie rund 400 Millionen Dollar für eine realistische Schätzung?

Austin:

Ja. Ich denke, es ist wichtig, dass es in der Kryptoindustrie auch andere Dinge gibt, die mit relativ niedrigen Multiplikatoren gehandelt werden, aber kein Wachstum verzeichnen. Menschen investieren in die Kryptoindustrie, weil sie in Wachstum investieren wollen.

Daher halte ich viele Unternehmen mit niedrigem Multiplikator für nicht unbedingt rentabel, da kein Cashflow generiert wird. Grass hingegen ist eines der besten Beispiele für extrem schnelles Wachstum. Allein das macht das Unternehmen meiner Meinung nach sehenswert, ganz abgesehen davon, dass es mir recht günstig erscheint.

NEAR Cross-Chain-Swap

Moderator Andy: Haben Sie irgendwelche Anlageideen zu NEAR? Verfolgen Sie NEAR?

Austin:

Ich verfolge NEAR schon länger. Selbst wenn man die KI-Komponenten außer Acht lässt, ist NEAR ein sehr interessantes Projekt, da es als Grundlage für zahlreiche Cross-Chain-Swaps dient. NEAR erregte in diesem Zusammenhang im vergangenen Oktober und November viel Aufmerksamkeit, als viele Nutzer in Zcash ein- und ausstiegen.

NEAR Intents ist äußerst praxisorientiert und bietet wohl eine der besten Möglichkeiten für Cross-Chain-Swaps, die derzeit verfügbar sind. Es spielt auch eine entscheidende Rolle im Bereich der Agenten (intelligente Agenten). Meiner Meinung nach ist NEAR eine der geeignetsten Infrastrukturen für Cross-Chain-Swaps und vermeidet die Abhängigkeitsprobleme vieler anderer Projekte.

Sie sind in diesem Bereich sehr schnell gewachsen. Wenn Sie ein L1-Entwickler sind, müssen Sie meiner Meinung nach eines von wenigen Kriterien erfüllen: Entweder Sie verfügen über Erfahrung mit vertikal integrierten Anwendungen, oder Sie sind in etwas zehnmal besser, oder Sie sind in einem bestimmten Anwendungsbereich extrem stark.

Ich finde, NEAR leistet im Bereich der Intents wirklich gute Arbeit. Sie beschäftigen sich auch mit vielen anderen Dingen, wie zum Beispiel Datenschutz-Intents und anderen Aspekten der KI-Nutzung. Es ist eines der wenigen L1-Projekte, das sich eine ganz eigene Nische geschaffen hat.

Das erinnert mich an die Klassifizierung von NBA-Spielern. Es gibt derzeit viele neue L1- und L2-Programme auf dem Markt, die wie vielversprechende Rookies sind. Einige werden sich mit der Zeit zu Superstars entwickeln, während andere allmählich in der Versenkung verschwinden. Aber es gibt noch einen anderen Spielertyp: den „Rollenspieler“, der in seiner Rolle herausragende Leistungen erbringt. Beispiele hierfür sind Lu Dort oder Alex Caruso von OKC.

NEAR vermittelt mir dieses Gefühl. Er ist zwar nicht LeBron James, aber er ist sehr wichtig, weil er in dem, was er tut, unglaublich stark ist.

Akash GPU Markt-Update

Moderator Andy: Ein weiteres Projekt, das immer unterschätzt wurde und das Robbie mir immer wieder betont, ist Akash. Schade, dass er heute nicht hier ist. Akash hat sich doch schon recht früh mit verteilter Inferenz, verteilten Modellen und dezentralem Training beschäftigt, nicht wahr?

Das klingt nach der ersten Geschichte von Crypto AI. Danach kamen diese Fake-Agent-Projekte mit Meme-Tokens. Jetzt scheinen wir in die nächste Phase der dezentralen Inferenz und des Modelltrainings eingetreten zu sein, nur dass die Produkte diesmal deutlich leistungsfähiger sind. Haben Sie gesehen, was Akash macht? Haben Sie eine Meinung zu diesem Projekt und einer möglichen Investition?

Austin:

Ich verfolge Akash. Sie begannen im Markt für dezentrale CPUs und expandierten später in den GPU-Markt. Man kann heute sehen, wie viele Daten über OpenRouter fließen. Ein erheblicher Teil dieser Daten läuft über Akash, insbesondere über Akash ML, was wirklich beeindruckend ist. Und diese Daten sind öffentlich; jeder kann sie einsehen.

Ich muss allerdings zugeben, dass Akash nicht zu den Projekten gehört, die ich am intensivsten verfolge. Aber für ein so etabliertes und iterativ arbeitendes Team ist es wirklich toll zu sehen, dass sie endlich die perfekte Produkt-Markt-Passung gefunden haben und diese Entwicklung sich sogar zu beschleunigen scheint.

KI-Stacking-Disassemblierung

Moderator Andy: Auf Base gibt es ein Projekt namens GitLab mit geringer Marktkapitalisierung, das aber täglich eine große Anzahl an Token generiert. Nun sind auf Base zahlreiche hochspekulative KI-Token aufgetaucht, und es gibt viele Nischenmärkte in diesem komplexen Gefüge, die es zu verstehen gilt.

Ich möchte aus einer allgemeineren Perspektive fragen: Gibt es in diesem KI-Stack bestimmte Komponenten, die sich nach der Integration mit Blockchain besonders gut für ein starkes Wachstum eignen? Wir haben bereits Unternehmen wie Venice gesehen, die private Inferenz und das zensurfreie ChatGPT anbieten; NEAR, das als Infrastruktur für den Agentenmarktplatz fungiert; Akash mit Akash ML; und Grass, das sich auf Datensätze konzentriert.

Welche Schlüsselkomponenten im KI-Stack lassen sich Ihrer Meinung nach am ehesten durch Blockchain-Technologie ersetzen oder eignen sich am besten für den Einsatz auf der Blockchain?

Austin:

Ich denke, der erste Aspekt ist der Datenschutz, einschließlich der privaten und zensurfreien Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs). Hinzu kommt die Datenerfassung, die zum Trainieren des Modells benötigt wird, und genau das tut Grass.

Als Nächstes kommen Inferenzberechnungen und der von dir, Akash, erwähnte Marktplatz für Rechenleistung. Es entstehen auch weitere Marktplätze für Inferenzberechnungen. Außerdem gibt es ein Projekt namens AnC, das auf DM basiert und weitere Dienste anbietet, darunter die Möglichkeit für Nutzer, ihre ungenutzte Rechenleistung zu verkaufen. Ich verfolge dieses interessante Projekt schon länger. Obwohl es noch keinen Token gibt, denke ich, dass sie bereits einige wirklich spannende Dinge tun, insbesondere im Hinblick auf die Integration mit Venice und DM.

Ich glaube, ein weiterer wichtiger Ansatzpunkt ist das dezentrale Modelltraining. Die Herausforderung besteht darin, Open-Source-Modelle zu entwickeln und gleichzeitig Eigentumsrechte und Monetarisierungsmöglichkeiten durch private Gewichte zu wahren. Mehrere Teams erforschen diesen Bereich derzeit. Pluralis ist beispielsweise eines der interessantesten Projekte. Auch Nous Research leistet mit Hermes sehr interessante Arbeit. Darüber hinaus sind Prime Intellect und einige andere Teams ebenfalls in diesem Bereich aktiv.

Meine Hauptaugenmerke liegen daher auf folgenden Bereichen: dezentrales Training, Inferenz- und Rechenleistungsmärkte, Agenteninfrastruktur, Daten und verbraucherorientierte Modellnutzungsanwendungen.

Net Token Value Stream Framework

Moderator Andy: Sie haben in letzter Zeit einen weiteren Punkt betont: Wir müssen Token-Modelle und deren Ökonomie neu verstehen. Sie haben Projekte wie Aerodrome und Hyperliquid sehr unterstützt.

Bevor ich zum Schluss komme, möchte ich den KI-Kontext beiseitelassen und eine allgemeinere Frage stellen: Wie betrachten Sie den Netto-Tokenwertfluss? Anders gefragt: Wie analysieren Sie den Wert eines Krypto-Assets mithilfe eines Gutschrift- (Einnahmen) und Belastungs- (Ausgaben) Ansatzes, vergleichbar mit einer Additions- und Subtraktionstabelle? Welche Veränderungen beobachten Sie in der Denkweise der Branche hinsichtlich der Token-Ökonomie? Welches Rahmenwerk nutzen Sie aktuell? Sind Sie der Meinung, dass Investoren den Netto-Tokenwertfluss eines Assets wie eine Plus-Minus-Tabelle verstehen sollten?

Austin:

Ich denke, es gibt mehrere verschiedene Herangehensweisen an dieses Thema, und es gibt keine Einheitslösung.

Wir können mit übergeordneten Mechanismen wie Rückkäufen und Token-Verbrennungen beginnen. Hyperliquid hat diesen Mechanismus sehr populär gemacht, und viele sagten: „Seht, wie gut Hyperliquid das macht, es gibt Rückkäufe und Token-Verbrennungen.“ Doch auf jeden erfolgreichen Hyperliquid-Token kommen neun andere, die denselben Rückkauf- und Verbrennungsmechanismus versuchen, und deren Kursentwicklung ist sehr schwach.

Die Lehre daraus ist, dass Hyperliquid in erster Linie ein sehr erfolgreiches Geschäftsmodell verfolgt, weshalb der Token beliebt ist. Rückkäufe sind lediglich eine Möglichkeit für das Unternehmen, den Token-Inhabern einen Mehrwert zu bieten. Wäre das Geschäftsmodell nicht gut funktionierend, würde der Token-Preis selbst bei Einführung eines Rückkaufmechanismus nicht automatisch steigen.

Das ist die erste Frage, die meiner Meinung nach oft zu Verwirrung führt.

Die zweite Frage ist, ob Sie tatsächlich Wert für Token-Inhaber schaffen. Ob Sie Rückkäufe und Token-Verbrennungen, Rückkäufe und Ausschüttungen nutzen, Gelder im Unternehmen reinvestieren oder Gelder auf ein Bankkonto einzahlen, um die Bilanzflexibilität zu verbessern – die Kernfrage lautet: Können Token-Inhaber den maximalen Wert realisieren, der durch Ihr Unternehmen generiert wird?

Hyperliquid und Aerodrome funktionieren beispielsweise so. Viele hoffen bei Grass auf weitere Token-Rückkäufe, doch es ist klar, dass alle Verträge mit der Stiftung bestehen, alle Einnahmen auf deren Konto fließen und die Vermögenswerte von den Token-Inhabern kontrolliert werden.

Daher bin ich der Ansicht, dass es viele verschiedene Wege gibt, dies zu verstehen.

Rückkauf und Vernichtung sind nur unter bestimmten Umständen wirksam.

Austin:

Als Nächstes stellt sich die Frage der Token-Liquidität. Nehmen wir Hyperliquid als Beispiel: Theoretisch gibt es ein maximales monatliches Freigabevolumen, in der Praxis werden jedoch nur 200.000 bis 300.000 Token freigegeben. Gleichzeitig ist das Kaufvolumen von ETFs, DAT und Hilfsfonds deutlich höher. Daher ist es naheliegend, dass es mehr Käufer als Verkäufer gibt.

Schauen wir uns nun Aerodrome an. Wenn Sie Ihre AERO als veAERO sperren, werden sie nach der Erweiterung auf das Ethereum-Mainnet im Juli in sAERO umbenannt. Inhaber können nicht nur an den gesamten Plattformeinnahmen beteiligt werden, sondern auch Token-Emissionen gezielt den Liquiditätspools zuweisen, die am dringendsten Liquidität benötigen und die höchsten Einnahmen generieren.

Manche mögen argumentieren, dass ein Zeitraum, in dem der Wert der Token-Emissionen den Umsatz übersteigt, einen Nettoverlust darstellt. Ich halte diese Ansicht jedoch für völlig falsch.

Die korrekte Analyse sollte lauten: Welche Einnahmen generierte das System in diesem Zeitraum? Um wie viel Prozent des im Umlauf befindlichen Tokens stieg das Angebot, ohne dass dieser tatsächlich verkauft wurde? Aerodrome hat beispielsweise kürzlich einen seiner Mechanismen in Momentum Fund umbenannt, der im Wesentlichen einer Stiftung ähnelt, die kontinuierlich Tokens zurückkauft. Darüber hinaus entscheiden sich viele AERO-Nutzer dafür, ihre Tokens als veAERO zu sperren und zu staken, um zusätzliche Einnahmen zu erzielen. Und manche Nutzer sind schlichtweg von der Zukunft des Tokens überzeugt und haben von vornherein nicht die Absicht, ihn zu verkaufen.

Aus dieser Perspektive betrachtet, ist die Anzahl der Token, die in jedem Zyklus oder jede Woche tatsächlich auf den öffentlichen Markt gelangen, weit geringer als die Einnahmen, die die Plattform im selben Zyklus generiert.

In Verbindung mit den jüngsten Produkteinführungen wie Atlas, Aura und anderen Projekten hat Aerodrome seine Einnahmen deutlich gesteigert. Ich beziehe mich hier auf die Gewinne, die Token-Inhaber von der Plattform erhalten und die den tatsächlichen Wert der emittierten Token deutlich übersteigen.

Daher erfordert jedes Projekt und jeder Mechanismus eine spezifische Analyse. Die Kernfrage lautet jedoch: Können Token-Inhaber vom Wert des Systems profitieren? Dies ist der entscheidende Analysepunkt. Darauf aufbauend können Sie die Analyse aus dieser Perspektive vertiefen.

Zwei neue Gruppen auf dem Markt für digitale Vermögenswerte

Moderator Andy: Ich glaube, die gesamte Branche bewegt sich in Richtung eines ähnlichen, wenn auch sehr ausgefeilten Denkmodells. Es scheinen sich zwei Typen herauszubilden: Zum einen Unternehmen mit Umsatz und soliden Fundamentaldaten; zum anderen Projekte, die sich stärker auf die Story konzentrieren, Nischen bedienen, deren Technologie aber extrem nützlich ist, wie beispielsweise Zcash, Venice und NEAR – KI-basierte Assets im Bereich Datenschutz. Darüber hinaus gibt es einige Projekte, die ausschließlich auf On-Chain-Geschäften basieren, während der Mittelweg derzeit eher ruhig zu sein scheint.

Austin:

Ich stimme Ihnen zu. Das Interessante an diesem Markt ist, dass die Anzahl der wirklich relevanten Token kleiner geworden ist. Das liegt daran, dass Anleger heute besser einschätzen können, welche Projekte tatsächlich Marktpotenzial haben und welche seriös sind und nicht nur auf Hype basieren. Aktuell gibt es wohl nur noch 10 bis 20 Token mit sehr soliden Fundamentaldaten.

Daher sehen wir, dass diese Token den Markt deutlich übertreffen. Erstmals seit Langem haben Anleger die Möglichkeit, aus einem kleineren Pool hochwertiger Projekte zu wählen. Aktuell fließen Gelder in Projekte wie Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR und Zcash.

Zcash ist ein weiteres Projekt mit Fokus auf Datenschutz. Manche befürchten, dass Bitcoin zunehmend von Michael Saylor beeinflusst wird (das ist ein anderes Thema), während Zcash den ursprünglichen Geist von Bitcoin verkörpert und eine sehr ähnliche Struktur aufweist.

Obwohl Zcash aktuell keine Einnahmen generiert, bleibt es ein interessantes Asset. Je höher der Preis, desto größer der tatsächliche Nutzen. Ein höherer Preis erhöht zudem die Wahrscheinlichkeit einer Konsolidierung, was zu einem stärkeren Konsens und einem höheren Community-Wert führt.

Ich denke, wir befinden uns gerade in einer sehr interessanten Phase: Die Wahl des richtigen Tokens ist deutlich einfacher geworden. Es bedarf lediglich gezielterer Recherche, um zwischen seriösen Projekten und bloßem Hype zu unterscheiden.

Für Anleger, die eine Rendite von 5 bis 10, oder sogar 300 % anstreben, stehen die Erfolgsaussichten jetzt besser denn je. Zwar ist es durchaus möglich, letztendlich das Hundertfache des ursprünglichen Investments zu erzielen, doch ich sehe derzeit eine Reihe vielversprechender Projekte, die ich im Auge behalten und in die ich investieren würde.