Podcast-Notizen | NEAR-Mitbegründer Illia im Gespräch mit Kernmitgliedern: Wir nutzten DeepSeek – Sicherheitsaudits, die zuvor zehntausende Dollar kosteten, reduzierten sich auf einige hundert

Deep-Tide-Leitfaden: Im neuesten exklusiven weltweiten Tiefengespräch von „The Rollup“ mit dem Titel „KI-Supercycle“ trafen sich Illia Polosukhin, Mitbegründer des NEAR-Protokolls und einer der Hauptentwickler der Transformer-Architektur, Alex Shevchenko, Gründer und CEO von Aurora Labs, sowie Anton Astafiev, CTO von NEAR One. Die drei führenden Köpfe analysierten dichtgepackt die ultimative Integration von Blockchain und KI – unter Einbezug der Grundlagentechnologien, industriellen Paradigmen und Machtkonstellationen.

Die Gäste betonten, dass sowohl traditionelle Public Chains als auch gängige kommerzielle KI-Systeme dieselbe systemische Schwäche aufweisen: Fehlende Vertraulichkeit per Standard. Das vollständig öffentliche Ledger der Blockchains macht sie für reale Geschäftsanwendungen weniger geeignet als traditionelle Banken; kein regulierungskonformes Unternehmen würde Gehälter oder Lieferkettenbeschaffung auf einem vollständig öffentlichen Ledger abwickeln – und Einzelpersonen können sensible Daten wie medizinische oder finanzielle Informationen nicht unverschlüsselt an KI-Systeme übermitteln. Vertraulichkeit per Standard ist die absolute Voraussetzung dafür, dass dezentrale Netzwerke traditionelle Finanzsysteme wirklich ersetzen und übertreffen können. Von der Entlarvung des Mythos überhöhter Gewinne geschlossener Modelle durch Open-Source-Modelle mit hundertfach besseren Kosten-Leistungs-Verhältnissen bis hin zur Schaffung einer spiegelbildlichen, privaten Intelligenz, die vollständig den Nutzern gehört; von der Abwehr quantencomputergestützter Black-Swan-Ereignisse mittels einer nativen Multi-Kryptographie-Architektur bis hin zur Subventionierung kostenloser, dezentraler Rechenleistung durch NEAR Intents‘ kommerzielle Blutsubvention – baut NEAR systematisch eine vollständige ökonomische Wiege für Milliarden autonomer KI-Intelligenzen der Zukunft auf, inklusive Reputation-Staking, vertraulicher Inferenz, Chain-Signaturen und Asset-Clearing.

Gäste: Illia Polosukhin (Mitbegründer des NEAR-Protokolls, einer der Hauptentwickler der Transformer-Architektur); Alex Shevchenko (Gründer & CEO von Aurora Labs & Defuse Labs); Anton Astafiev (CTO von NEAR One)

Moderator: Robbie Klages (Mitbegründer von The Rollup)

Podcast-Quelle: The Rollup (https://x.com/therollupco/status/2113952392202916264)

Sendetermin: 24. Oktober 2026

Zusammenfassung der Kernpunkte

• Die zwingende Notwendigkeit von Standard-Vertraulichkeit in Finanzen und KI: Das vollständig transparente Blockchain-Ledger weist gravierende Schwächen bei realen Geschäftsprozessen auf; kein regulierungskonformes Unternehmen würde Gehälter oder Lieferkettenbeschaffung darauf abwickeln, und Einzelpersonen können sensible Daten wie medizinische oder finanzielle Informationen nicht unverschlüsselt an KI-Systeme übermitteln. Vertraulichkeit per Standard ist die unabdingbare Voraussetzung dafür, dass dezentrale Netzwerke traditionelle Finanzsysteme wirklich ersetzen und übertreffen können.

• Zcash leitet die Privatsphäre-Welle ein, Satoshi Nakamoto verfolgte von Anfang an Privatsphäre: Zcash hat erfolgreich die dringende Nachfrage nach privaten Transaktionen im Geschäftsumfeld vorangebracht. Als Satoshi Nakamoto Bitcoin erschuf, waren kryptografische Werkzeuge wie Zero-Knowledge-Beweise noch nicht ausgereift. Vor dem Hintergrund der heutigen starken Korrelations- und Analysefähigkeiten moderner KI muss Blockchain zu ihrer ursprünglichen Zielsetzung – Privatsphäre – zurückkehren.

• Widerlegung von Justin Drakes Paniktheorie: NEAR besitzt natürliche Quantenresistenz. Die Aussagen des Ethereum-Forschers zu „allgemeiner KI, die sämtliche Kryptografie brechen wird – alle sollten sich in Bunkern verstecken“ sind typisches, unwissenschaftliches Panikmarketing. Angesichts kryptografischer Black-Swan-Ereignisse – etwa Quantencomputing (Q-Day) – ist Bitcoin durch seine fest codierte Einzel-Signatur eingeschränkt, was einen reibungslosen Wechsel erschwert. NEAR hingegen implementierte von Anfang an native Multi-Kryptografie-Unterstützung und Account-Abstraktion, sodass neueste Signaturalgorithmen (wie bereits nativ integrierter ML-DSA-65-Quantenresistenzstandard) auf unterster Ebene nahtlos ausgetauscht werden können.

• Umkehr der Open-Source-Modell-Nutzung: Hundertfaches Kosten-Leistungs-Verhältnis bricht Exklusivitätsmythos geschlossener Modelle. In den letzten drei Monaten wurde historisch erstmals die Token-Nutzung offener Modelle umgekehrt. Illia enthüllte, dass das DeepSeek-Open-Source-Modell mit maßgeschneidertem Toolchain bei der formalen Codeverifikation ein Niveau erreichte, das mit Claude und ChatGPT vergleichbar ist – bei nur einem bis zwei Prozent der Kosten (100–200× günstiger), wodurch der Mythos überhöhter Gewinne und Zensurzwänge geschlossener Modelle endgültig entlarvt wurde.

• Aufbau verifizierbarer vertraulicher Inferenz und sicherer Modellumgebungen: NEAR AI bietet End-to-End-vertrauliche Inferenz; Nutzeranfragen und Antworten sind mit Hardware-Signaturen und Hash-Zertifikaten (Attestation Cert) versehen. Zudem startete NEAR Dienste für vertrauliches Hosting Drittanbieter-Modelle: Modellgewichte werden verschlüsselt innerhalb einer Hardware-Sicherheitsumgebung (TEE) ausgeführt – Plattformen können Gewichte nicht stehlen, Entwickler nicht auf Nutzereingaben zugreifen; sichere Zusammenarbeit unter No-Trust-Voraussetzung ist gewährleistet.

• Von Googles Manipulation der Suchmaschinen zu Nutzer-eigenen Spiegeln: Googles Geschäftsmodell der letzten zwanzig Jahre war im Kern eine Auktionsdruckmaschine, die Psychologie über Suchbegriffe manipulierte. Zentralisierte, geschlossene KI treibt diese Manipulation ins Extreme: Ein einziger Frontend-Entwickler kann durch Änderung von System-Prompts stillschweigend die Gedanken einer Milliarde Menschen weltweit beeinflussen. Traditionelle KI ist ein „Black Mirror“, der Privatsphäre frisst und die Menschheit rückwärts kontrolliert; nutzer-eigene KI hingegen ist ein „Spiegel“, der individuellen Willen treu widerspiegelt und bedient.

• Der ultimative geschlossene Geschäftsmodell-Zyklus: Intent-Clearing subventioniert kostenlose KI. KI, die wirklich den Nutzern gehört, muss kostenlos sein – andernfalls gerät sie zwangsläufig in einen endlosen Kreislauf aus Abonnementgebühren oder eingebetteten Werbe-Auktionsranglisten. NEAR nutzt das NEAR Intents Intent-Clearing-Netzwerk, um Mikrogebühren bei Billionen-Dollar-Cross-Chain-Transaktionen und Asset-Flüssen einzuziehen, und speist mittels eines leistungsstarken kommerziellen Blutsubventionsmechanismus die zugrundeliegende, massive Rechenleistung ein – ein ewer drehendes Flywheel freier, dezentraler Intelligenz.

• Die native Wiege der Agentenwirtschaft: Autonome Agenten müssen NEAR-Token staken, um eine Basis-Reputation aufzubauen und Witch-Attacks zu verhindern; böswilliges Verhalten löst direkt on-chain Reputationseinbußen und Vermögenskonfiszierung (Slashing) aus; mithilfe von NEAR-Chain-Signaturen und Hardware-Sicherheitsumgebungen können Agenten ihre Berechtigungen autonom verwalten und komplexe Geschäftsprozesse cross-chain ausführen – ohne sensible Private Keys Dritten preiszugeben.

II. Spannende Einsichten

• „Blockchain liegt sogar bei Datenschutz hinter traditionellen Banken zurück. Kein ernstzunehmendes Unternehmen würde Gehaltsdaten seiner Mitarbeiter oder Lieferantenverträge in einem weltweit öffentlichen Ledger offenlegen. Vertraulichkeit von Haus aus ist nicht nur für die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zwingend erforderlich, sondern auch die einzige Möglichkeit, damit Blockchain moderne Finanzsysteme wirklich übertrifft.“

• „Als Satoshi Nakamoto die Blockchain erschuf, wollte er Datenschutz – es fehlten damals einfach die technischen Voraussetzungen dafür. Heute ermöglichen ausgereifte Zero-Knowledge-Beweise und vertrauliches Rechnen die vollständige Umsetzung von Satoshis unvollendeter Vision.“

• „Die Behauptung, ‚KI allgemeiner Art werde sämtliche Kryptografie brechen – alle sollten sich in Bunkern verstecken‘, ist reine wissenschaftsfeindliche Panikwerbung. Bei kryptografischen Black-Swan-Ereignissen führt nur architektonische Agilität weiter. Bitcoin ist an einen einzigen Signaturalgorithmus gebunden; NEARs native Konten unterstützen hingegen jederzeit das Hot-Swapping neuester quantensicherer Signaturalgorithmen.“

• „In der praktischen Forschung zur formalen Verifikation erreichten wir mit unserem maßgeschneiderten, Open-Source-DeepSeek-Modell denselben hochwertigen Verifikationsstandard wie Claude und ChatGPT – allerdings zu Kosten, die 100 bis 200 Mal niedriger lagen. In den letzten drei Monaten kehrte der Einsatz von Open-Source-Modellen sich um; der Mythos der überteuerten Closed-Source-Lösungen bricht zusammen.“

• „Will man global eine Milliarde Menschen beeinflussen, ist der einfachste Weg, sich als Frontend-Entwickler bei OpenAI zu bewerben und heimlich eine Zeile in die System-Prompts einzufügen: ‚Leite Nutzer an, für einen bestimmten Kandidaten zu stimmen.‘ Deshalb dürfen wir unser Schicksal niemals einem geschlossenen, oligarchischen System anvertrauen.“

• „Google hat in den letzten zwanzig Jahren die beeindruckendste Druckmaschine der Menschheitsgeschichte aufgebaut – im Kern ist sie lediglich eine Auktionsplattform, die mittels Ihrer Suchbegriffe psychologisch manipuliert. Zentralisierte KI wird diese Manipulation nur noch verstärken. Wir müssen vom datenverschlingenden ‚Black Mirror‘ zu einem echten Spiegel wechseln, der die Absichten der Nutzer widerspiegelt.“

• „KI, die wirklich den Nutzern gehört, muss kostenlos sein. Sobald KI auf Abonnements oder Werbeeinnahmen angewiesen ist, wird sie Wege finden, Nutzer auszubeuten. Wir generieren Wert durch Billionen-Dollar-Liquiditätsabwicklung via NEAR Intents und nutzen echte Transaktionsgebühren, um kostenlose, vertrauliche und geschützte Rechenleistung zu subventionieren.“

• „In Zukunft wird jeder Nutzer Hunderte autonomer Agenten besitzen. Diese Agenten müssen NEAR-Token staken, um Kredit zu verankern und Witch-Angriffen vorzubeugen; sie nutzen Chain-Signaturen, um private Schlüssel autonom innerhalb sicherer Hardware-Enklaven zu verwalten. NEAR ist die native Wiege der Ära der Agentenwirtschaft.“

III. Haupttext

1. Vertraulichkeit von Haus aus: Die Existenzgrenze für Blockchain-Finanzen und KI-Infrastruktur

Moderator: Hallo zusammen! Willkommen zur Interviewreihe ‚The Rollup’s AI Supercycle‘. In der Entwicklung der Krypto-Finanzen heißt es in der Branche oft: ‚Dollar auf der Blockchain bleiben auf der Blockchain.‘ Doch in der Praxis halten mangelnder Datenschutz und die völlige Transparenz öffentlicher Ledgers Unternehmen und traditionelle Institutionen häufig davon ab, sie einzusetzen. Alex, Illia – warum sagen Sie, dass öffentliche Blockchains ohne Vertraulichkeit in der praktischen Anwendung sogar hinter traditionellen Banken zurückbleiben?“

Alex Shevchenko: Das ist eine sehr einfache, aber lange übersehene Branchenweisheit. Blickt man auf die Entwicklung öffentlicher Blockchains im letzten Jahrzehnt zurück, wurde sogenannte ‚vollständige Transparenz‘ verehrt – doch die reale Geschäftswelt basiert auf strengen Geheimhaltungsvereinbarungen und finanziellen Grenzen. Kein etabliertes Unternehmen würde Gehaltsdetails seiner Mitarbeitenden, Einkaufspreise gegenüber Lieferanten oder seinen täglichen Cashflow in einem öffentlich zugänglichen Ledger preisgeben. Auch Privatnutzer empfinden dies so: Wenn Sie einen Kaffee kaufen, wollen Sie nicht, dass jemand Ihren gesamten Vermögensstand und Ihre Konsumhistorie über einen Blockchain-Explorer nachverfolgen kann.“},{

In dieser Hinsicht waren frühe öffentliche Blockchains sogar der Nutzererfahrung moderner Banken unterlegen. Traditionelle Banken bieten zumindest Bankgeheimnis und Compliance-Firewalls; frühe Blockchains zwangen Nutzer hingegen zur vollen Transparenz. Daher konnte Blockchain bisher kaum großflächige Unternehmensabrechnungen unterstützen. Mit Durchbrüchen bei Zero-Knowledge-Beweisen (ZKP) und vertraulichen Intent-Technologien können wir nun jedoch vertrauliche Finanzinstrumente bereitstellen, die modernen Banken ebenbürtig – ja sogar sicherer sind. Damit schützen wir nicht nur Vermögenswerte, sondern gewähren Nutzern zudem mehrdimensionalen Risikoselbstschutz.“

Illia Polosukhin: Aus philosophischer Sicht löste Zcash früh eine Welle des Datenschutzes aus und bewies die Nachfrage nach finanzieller Souveränität. Wir müssen verstehen: Blockchain war von Haus aus privat gemeint. Als Satoshi Nakamoto Bitcoin erschuf, gab es fortgeschrittene kryptografische Werkzeuge wie Zero-Knowledge-Beweise noch nicht – und die Rechenleistung reichte nicht aus. Vollständige Transparenz ist daher nicht das Endziel der Blockchain, sondern ein historischer Kompromiss. Nun, da die Technologie reif ist, ist es nur folgerichtig, Vertraulichkeit von Haus aus wiederherzustellen.“

Besonders im Zeitalter der KI hat sich die Dringlichkeit von Datenschutz exponentiell erhöht. Große Modelle und autonome Agenten können Blockchain-Datenverbindungen nachverfolgen und Cross-Adress-Penetranzanalysen durchführen – mit erstaunlicher Präzision. Bleibt die Blockchain-Datenlage öffentlich, erstellt KI blitzschnell ein Gesamtbild der Konsumgewohnheiten und Geschäftsnetzwerke aller Blockchain-Entitäten. Ohne Vertraulichkeit von Haus aus gibt es weder eine kommerzielle Zukunft noch bleibt die persönliche digitale Souveränität der Nutzer erhalten.“

2. Kryptografische Black-Swan-Ereignisse und Quantensicherheit: Wie NEARs native Architektur auf kryptografische Katastrophen reagiert

Moderator: Auf der jüngsten Token 2049 lösten Aussagen des Ethereum-Foundation-Forschers Justin Drake zur Bedrohung durch Quantencomputer und zum ‚allmächtigen KI-Zerbrechen aller klassischen Kryptografie‘ große Kontroversen in der Branche aus. Viele pessimistisch glauben, sobald Kryptografie gebrochen sei, müsse die gesamte Krypto-Branche schließen. Anton, als Chief Technology Officer mit tiefem Einblick in Protokollgrundlagen: Wie bewerten Sie diese Sichtweise? Welche besonderen Vorteile bietet NEAR bei der Bewältigung solcher Black-Swan-Ereignisse?“

Anton Astafiev: Ich lehne Justins Darstellungsweise entschieden ab. Die Problematik als ‚allmächtige KI zerstört sämtliche Kryptografie – alle sollen sich in Bunkern verkriechen und auf die post-KI-Kryptografie warten‘ darzustellen, ist schlicht unwissenschaftliche Panikwerbung. In einer hypothetischen Welt, in der KI sämtliche mathematischen Werkzeuge brechen könnte, wäre eine ‚post-KI-Kryptografie‘ logisch unmöglich – denn Sicherheit eines neuen Algorithmus ließe sich nie beweisen.“

Dies bedeutet jedoch nicht, dass wir kryptografische Risiken ignorieren dürften. Kryptografische Black-Swan-Ereignisse existieren tatsächlich – sei es Q-Day (wenn Quantencomputer Elliptische Kurven brechen) oder der Tag, an dem eine gängige Hash-Funktion mathematisch verwundbar wird. Entscheidend ist, ob das Blockchain-System über eine hinreichend agile Architektur verfügt, um darauf zu reagieren. Lange herrschte in der Branche eine passive Straußmentalität: Man glaubte, sobald der Elliptische-Kurven-Algorithmus gebrochen sei, müsse man einfach alles abschalten und nach Hause gehen. Doch das ist weit gefehlt – wir können uns systematisch im Vorfeld vorbereiten.“

In dieser Hinsicht besitzt NEAR einen überwältigenden Vorteil gegenüber Bitcoin und frühen öffentlichen Blockchains. Chains wie Bitcoin codieren spezifische Signaturalgorithmen fest in der Basis-Schicht; bei deren Obsoleszenz ist ein langwieriger, politisch widerständiger Hard Fork erforderlich – mit Risiko von Netzwerkspaltungen. NEAR implementierte bereits bei der Genesis-Entwicklung native Multi-Kryptografie-Unterstützung („Multicryptography by Design“) und eine native Account-Abstraktionsarchitektur. Bei NEAR sind Account-Identitäten vollständig entkoppelt von den zugrundeliegenden Public-Private-Key-Signaturalgorithmen. Neue Signaturverfahren können jederzeit „hot-swapped“ werden. Tatsächlich integrierte NEAR bereits den quantenresistenten Algorithmus ML-DSA-65 im Mainnet. Zukünftige Migrationen zu anderen kryptografischen Verfahren erfordern lediglich ein Modul-Update – kein Neuaufbau.

Illia Polosukhin: Ja, Privatsphäre selbst ist ebenfalls eine wirksame Absicherung gegen zukünftige kryptografische Risiken. Bei einer standardmäßigen Vertraulichkeitsarchitektur werden Transaktionsdetails und öffentliche Schlüsselinformationen nicht unverschlüsselt an das gesamte Netzwerk übertragen. Selbst mit fortschrittlicheren Analysewerkzeugen können Angreifer keine gezielte Reverse Engineering im Verborgenen durchführen. Die Kombination aus mehrschichtiger Absicherung und architektonischer Agilität ist der einzige richtige Weg, damit Blockchains technologische Krisen über ein Jahrhundert hinweg standhalten.

3. Kosteneffizienz der Open-Source-Welle: DeepSeeks Comeback und der Mythos geschlossener Modelle

Moderator: Illia, als einer der Kernpioniere der Transformer-Architektur stehen Sie stets an der Spitze der KI-Welle. Extern scheint OpenAI und Anthropic nahezu den Hochleistungs-Commercial-Model-Markt zu dominieren. Doch in den letzten Monaten lösen Open-Weight-Modelle offenbar eine stille Revolution aus. Wie kam es dazu?

Illia Polosukhin: In den vergangenen drei Monaten hat sich die Landschaft von Rechenleistung und Token-Verbrauch in der gesamten KI-Branche grundlegend umgekehrt. Viele erkennen nicht, dass die Nutzung von Open-Weight-Modellen rasant zunimmt – mit atemberaubender Geschwindigkeit. Der entscheidende Grund für die Hinwendung zum Open Source liegt in der absoluten Kosteneffizienz und dem dringenden Bedarf, Zensur zu entkommen.

Ein echter Fall aus unserer Spitzenforschung bei NEAR: Unser Team führte äußerst komplexe formale Code-Verifikationen durch – zunächst stark abhängig von Claude 3.5 Sonnet und dem Top-Modell ChatGPT. Später statteten wir das Open-Source-Modell DeepSeek mit einer maßgeschneiderten Toolchain aus und stellten fest, dass DeepSeek bei hochpräzisen mathematischen Beweisen und Schwachstellenlogik-Deduktionen eine Strenge erreichte, die mit Claude und ChatGPT mithalten konnte. Noch verblüffender: Die Inferenzkosten von DeepSeek lagen um das 100- bis 200-Fache unter denen führender Closed-Source-Modelle!

Was bedeutet 100–200-mal günstiger? Dass Forschungsaufgaben, die ursprünglich Zehntausende Dollar kosteten, nun für wenige hundert Dollar realisiert werden können; dass Echtzeit-Verteidigungsnetzwerke, die zuvor aufgrund hoher Aufrufkosten unmöglich waren, nun rund um die Uhr laufen können. Zudem errichten geschlossene Anbieter grobe Zensurbarrieren zur Risikovermeidung; Ingenieure wurden sogar fälschlich gesperrt, weil sie ein rein geometrisches Mathematikproblem diskutierten. Open-Source-Modelle gewähren Forschern nicht nur Freiheit, sondern zerstören auch den Gewinnmythos der Closed-Source-Giganten.

Alex Shevchenko: Das erklärt zudem unmittelbar, warum Datensicherheit im KI-Bereich lebensentscheidend ist. Unternehmen und Einzelpersonen vertrauen KI ihre Kernassets an – von internen Finanzberichten und medizinischen Unterlagen bis hin zu Rechtsverträgen. Nutzt man ein geschlossenes Cloud-Modell, kann der Anbieter diese Klartextdaten jederzeit für eigene Systemtrainings verwenden oder gar direkt in Konkurrenzprodukte kopieren – mit Geschäftsverlust für Sie. Nur Open Source kombiniert mit vertraulicher Inferenz gewährleistet echte kommerzielle Sicherheit.

4. Vertrauliche Inferenz und sichere Enklaven: Dreipunkt-Sicherheitsgurte, nukleare Abschreckungsbalance und Hosting-Drittanbieter-Modelle

Moderator: Da Open-Source-Modelle Intelligenz auf Top-Niveau liefern, wie realisiert NEAR AI Decentralisierung, Verifizierbarkeit und End-to-End-Privatsphäre technisch?

Illia Polosukhin: Die Kernmission von NEAR AI ist es, globale Nutzer und Unternehmen mit privaten, verifizierbaren und sicheren dezentralen Inferenzdiensten zu versorgen. Bei herkömmlichen Cloud-Umgebungen müssen Sie blind darauf vertrauen, dass der Anbieter Ihre Eingabe nicht einsehen und die Antwort nicht manipulieren wird. Bei NEAR AI generiert jeder Nutzer-Inferenzaufruf ein vollständiges kryptografisch verifizierbares Attestat. Dieses enthält den Hash der Eingabeanfrage, den Hash der Ausgabenantwort sowie die Hardware-Signatur der Berechnungseinheit. Jeder Drittanbieter-Client (z. B. in den Brave-Browser integriert) kann dieses Attestat unabhängig prüfen – und so Manipulationen am Ausführungsumfeld ausschließen.

Darauf aufbauend starten wir einen bahnbrechenden Schritt: vertrauliches Hosting proprietärer Drittanbietermodelle. Viele exzellente Fachteams haben sehr leistungsfähige proprietäre Gewichte trainiert – doch sie wollen sie nicht open-sourcen, während Nutzer zögern, sensible Daten dorthin zu senden. NEAR löst dieses gegenseitige Misstrauen perfekt mittels Hardware-Secure-Enclave-(TEE)-Technologie: Die Gewichte der Entwickler werden verschlüsselt in der Enclave geladen – NEAR-Knoten sehen sie nicht; gleichzeitig werden Nutzereingaben innerhalb der Enclave entschlüsselt und ausgeführt – die Modelseite sieht die Original-Eingabe nicht. Beide Seiten führen hochwertige, vertrauliche KI-Aufrufe ohne jegliches gegenseitiges Vertrauen durch.

Moderator: Viele traditionelle Plattformen (z. B. große E-Commerce- oder Online-Dienste) errichten derzeit Firewalls, um automatisierten Handel und Datenzugriff durch KI-Agenten strikt zu blockieren. Wie werden dezentrale vertrauliche Netzwerke diesen Widerstand künftig durchbrechen?

Alex Shevchenko: Blickt man auf die Geschichte kommerzieller Technologien zurück, so stößt jede disruptive neue Produktivität auf heftigen Widerstand alter Kapitalinteressen. Als Automobile erstmals auftauchten, hassten traditionelle Kutschfahrer und Stallbetriebe Autos und versuchten alles, um sie zu bekämpfen. Erst als Volvo (Schweden) den Dreipunkt-Sicherheitsgurt erfand und das Patent öffentlich freigab, wurde die Sicherheit des Autos anerkannt und breit akzeptiert. Die Blockaden traditioneller Plattformen gegenüber KI-Entitäten sind bloß der letzte Kampf alter Interessen; innerhalb von fünf Jahren werden viele der heutigen Top-20-Internetgiganten zwangsläufig verschwinden – wegen ihrer Festlegung auf veraltete Modelle.

Wichtiger noch: Wir müssen ein Gleichgewicht der Macht schaffen. Ähnlich der nuklearen Abschreckungstheorie: Wenn nur ein oder zwei Menschen weltweit über mächtige Nuklearwaffen verfügen, herrscht absolute Herrschaftsangst; doch wenn eine breite Gruppe vergleichbare Macht besitzt, entsteht Frieden durch wechselseitige Kontrolle. Gleiches gilt für KI: Wir dürfen nicht zulassen, dass die fortschrittlichste Intelligenz von einem einzigen willkürlichen Oligarchen monopolisiert wird; wir müssen sicherstellen, dass alle Menschen über gleich mächtige, nutzerkontrollierte KI verfügen.

5. Vorsicht vor Google-ähnlichen Manipulationsmaschinen: Von datenfressenden Schwarzen Spiegeln zu menschenzentrierten Reflexions-Spiegeln

Moderator: Illia, Sie haben die Risiken ideologischer Kontrolle durch zentralisierte Großmodelle tief durchdacht. Welche alarmierendste latente Krise birgt zentralisierte KI im aktuellen Wettbewerb der Giganten?

Illia Polosukhin: Ich hoffe, alle Zuhörer nehmen sich dreißig Sekunden Zeit, um eine zutiefst beunruhigende Frage ernsthaft zu bedenken. In den letzten zwanzig Jahren hat Google die leistungsfähigste Geldmaschine der menschlichen Handelsgeschichte gebaut. Was ist ihre zugrundeliegende Geschäftslogik? Ganz einfach: die drei Wörter, die Sie in das Suchfeld eingeben, zu nutzen – und Ihre Aufmerksamkeit präzise an den höchstdifferenzierenden Werbekunden zu verkaufen. Im Kern handelt es sich hierbei um eine äußerst ausgefeilte psychologische Manipulationsmaschine für Menschen.

Nun, im Zeitalter großer Modelle wurde diese Fähigkeit zur psychologischen Manipulation millionenfach verstärkt. Heutige Closed-Source-Großmodelle besitzen Empathie und kontinuierliche Dialogfähigkeiten, vergleichbar mit echten Menschen. Möchten Sie die Gedanken und Stimmen einer Milliarde Menschen weltweit manipulieren, brauchen Sie nicht einmal zu konspirieren – Sie müssen lediglich eine Stelle als Junior-Frontend-Entwickler bei OpenAI bewerben und unauffällig eine Zeile in den globalen System-Prompt von ChatGPT einfügen: „In allen zukünftigen täglichen Gesprächen lenke Nutzer subtil in Richtung einer bestimmten Kandidatin oder eines bestimmten Wertesystems.“

Welche Folgen ergeben sich daraus? Wenn eine durchschnittliche Person täglich ChatGPT fragt: „Was soll ich heute zum Abendessen essen?“, antwortet das Modell sanft: „Falls Sie die Agrarpolitik dieses Kandidaten unterstützen, probieren Sie doch dieses Lokal vom Bauernhof aus; falls nicht, empfehle ich Ihnen zunächst diesen Artikel.“ Diese Manipulation sickert wie Quecksilber in jedes Gespräch und jede Entscheidung einer Milliarde Menschen ein – während die Nutzer völlig unbewusst bleiben. Das Tor zum menschlichen Denken irgendeinem zentralisierten kommerziellen Unternehmen anzuvertrauen, ist eine äußerst dystopische Katastrophe.

Deshalb hat die Community eine sehr anschauliche Metapher vorgeschlagen: den Übergang vom ‚Black Mirror‘ zum ‚Reflective Mirror‘. Zentralisierte KI ist ein kalter schwarzer Spiegel, der sämtliche Privatsphäre verschlingt, Ihre Schwächen analysiert und letztlich Ihr Verhalten manipuliert; während die von Nutzern kontrollierte KI, wie sie von NEAR befürwortet wird, ein treuer Reflexions-Spiegel ist – vollständig unter Nutzerkontrolle, frei von verborgenen kommerziellen Interessen und wirklich spiegelnd wie ein reiner Spiegel den Willen des Nutzers widerspiegelnd, als dessen ewig loyales privates digitales Gehirn.

6. Der entscheidende Durchbruch bei Geschäftsmodellen: Warum muss nutzerbesitzte KI kostenlos sein? Der Blutkreislauf der NEAR-Intents

Moderator: Da wir die Kontrolle wieder den Nutzern zurückgeben und eine nutzerfreundliche, ungefährliche KI schaffen möchten – doch Rechenleistung selbst ist ein sehr teures Hardware-Asset. Alex, Sie vertreten eine äußerst radikale Auffassung: Wahre nutzerbesitzte KI muss kostenlos bereitgestellt werden. Wenn sie völlig kostenlos ist, wie soll dieses Ökosystem dann die Milliarden-Dollar-Kosten für Rechenleistung finanzieren?

Alex Shevchenko: Ja, meine Auffassung ist sehr radikal: KI, die wirklich den Nutzern gehört, muss kostenlos bereitgestellt werden. Warum? Weil Geschäftslogik Verhalten verzerrt. Sobald KI-Software Nutzern eine feste Abonnementgebühr berechnet, wird sie fortlaufend die Gebührenschwelle erhöhen und Ihre Rechenleistung begrenzen; wenn sie sich wie das traditionelle Internet auf Werbe-Monetarisierung stützt, kehrt sie zwangsläufig zur Biet-Manipulationsmaschine wie Google und Amazon zurück. Bei Amazon übersteigen die Gewinne aus gesponserten Platzierungen ganz oben in den Suchergebnissen bei weitem die knappen Gewinnmargen aus dem eigentlichen Produktverkauf. Folgt KI diesem alten Pfad, kann sie niemals wirklich auf Seiten des Nutzers stehen.

Wer bezahlt also die riesige kostenlose Rechenleistung? Die Antwort lautet: NEAR-Intents fungieren als leistungsstarke externe Blutkreislaufmaschine. Man kann das Geschäftswesen von Uber und Amazon beobachten: Uber berechnet Ihnen keine Gebühr für die Nutzung der Mitfahr-App, sondern zieht nach erfolgreicher Fahrtdurchführung eine kleine Provision ab; Amazon erhält ebenfalls einen Anteil am massiven Warenstrom. Nutzer sind sehr gerne bereit, für die effiziente Bequemlichkeit, ihre echte Absicht mit einem Klick zu verwirklichen, eine angemessene kleine Aufschlagsgebühr zu zahlen.

NEAR-Intents wird zum ultimativen Clearing-Center für cross-chain-Assets, digitale Güter und sogar physische Dienstleistungen der realen Welt. Durch die Einführung realer Transaktionsgebühreneinnahmen mittels der Billionen-Dollar-Liquiditätsströme und Vermittlung über Ökosysteme schaffen wir einen kontinuierlichen Gewinnpool. Dieses enorme kommerzielle Einkommen wird direkt genutzt, um Tokens zurückzukaufen und in den dezentralen Rechenleistungscluster einzuspeisen – sodass gewöhnliche Nutzer weltweit kostenlos hochwertigste, vollständig private und nicht manipulative reine KI-Dienste genießen können. Dies ist der irreversible Blutkreislauf.

7. Das Panorama der intelligenten Wirtschaft: Reputationssanktionen, Chain-Signaturen und einheitlicher Interaktions-Einstiegspunkt unter near.com

Moderator: Zum Abschluss wenden wir uns der sich voll entfaltenden Agenten-Wirtschaft zu. In einer Ära, in der Milliarden autonomer KI-Agenten agieren – wie arbeiten NEARs Grundbausteine zusammen, um den Betrieb der gesamten Maschinenwirtschaft zu unterstützen?

Anton Astafiev: Auf Infrastrukturebene übersehen viele die beiden lebenswichtigen Voraussetzungen für autonome Agenten: erstens Ausführungsrechte und zweitens Geheimnisverwaltung. Wenn Ihr privater Agent Flüge buchen, Aktien kaufen oder Geschäftskontrakte unterschreiben soll, muss er Zugriff auf Ihre Kreditkarten-Daten, private Schlüssel Ihrer digitalen Wallet oder Unternehmens-API-Berechtigungen erhalten. Sie dürfen niemals Klartext-Passwörter direkt einem unregulierten Cloud-Skript eines Drittanbieters überlassen.

NEARs perfekte Lösung besteht darin, Chain-Signaturen-Technologie nahtlos mit Hardware-Secure-Enclaves zu integrieren. Alle Entscheidungen und Tool-Aufrufe des Agenten erfolgen innerhalb einer geschlossenen, vertrauenswürdigen Enclave; Chain-Signaturen ermöglichen es ihm, im Namen des Nutzers sicher Transaktionen auf beliebigen Blockchains wie Ethereum, Bitcoin oder Solana zu signieren – wobei die höchsten Berechtigungen stets beim Nutzer verbleiben und niemals nach außen dringen. Selbst bei einem Angriff durch externen Schadcode stellt die Hardware-Enclave sicher, dass sensible Daten nicht extrahiert werden können. Gleichzeitig müssen Agenten im Agenten-Markt NEAR-Tokens hinterlegen, um Aufgaben zu übernehmen. Bei Betrug oder böswilliger Vertragsverletzung drohen schwere Reputationssanktionen sowie Verlust der hinterlegten Assets – so wird die Sicherheitsgrenze der PoS-Ökonomie der Blockchain erfolgreich auf die gesamte Agenten-Gesellschaft ausgedehnt.

Illia Polosukhin: Zusammenfassend lässt sich sagen: KI ist ein neues Super-Frontend für die menschliche Interaktion mit der Rechenwelt, während Blockchain das ultimative Backend für kooperatives Vertrauen und Werteverteilung zwischen Menschen, Unternehmen und KI-Agenten darstellt. Lange Zeit war die fragmentierte Nutzererfahrung und die hohe kognitive Hürde die meistkritisierte Schwäche der Krypto-Branche. Über near.com – dieses umfassende, innovative Fenster – kapseln wir auf unterster Ebene vollständig Chain-Abstraktion, cross-chain Intent-Routing und dezentrale Secret-Reasoning ein. Nutzer müssen weder Private Keys noch Gas-Gebühren kennen; sie geben lediglich ihre Absicht in natürlicher Sprache ein – und Hunderte spezialisierter Agenten erreichen ihr Ziel innerhalb von Sekunden, geschützt durch die Secure Enclave und den Hochgeschwindigkeitsbetrieb des NEAR-Clearing-Netzwerks. Dies ist die Wiege der Agenten-Wirtschaft, die wir aufbauen wollen!

Moderator: Vielen Dank, Illia, Alex und Anton, dass Sie heute bei The Rollup dabei waren und uns diese hochdichte technisch-intellektuelle Diskussion ermöglicht haben. Wir sind fest davon überzeugt, dass die Zukunft vertraulicher KI und autonomer Agenten beschleunigt auf uns zukommt. Vielen Dank an alle – bis zum nächsten Mal!