NEAR führt Staking für die Nutzung von KI ein! Token werden nicht verbraucht, ist das wirklich wahr!?

📌 Kurze Zusammenfassung in 3 Punkten

• NEAR hat eine neue Zahlungsmethode namens "Staking-Basis" für die Nutzung von KI eingeführt!

• Durch das Sperren von NEAR-Token erhält man jeden Monat KI-Berechnungsguthaben.

• Damit wird eine Verbindung zwischen Token und der Nutzung von KI hergestellt, aber ob es wirklich populär wird, bleibt abzuwarten!

Warum ist das passiert? NEARs neue Zahlungsmethode sorgt für Aufsehen!

NEAR hat bei NEAR AI ein "Staking-basiertes Zahlungsmodell" gestartet! Damit können alle, die NEAR-Token sperren (das bedeutet, sie einzuzahlen), anstelle von herkömmlichen Cloud-Abrechnungen (normalen Internetdienstgebühren) oder Kreditkartenzahlungen jeden Monat KI-Berechnungsguthaben (eine Art Punkte für die Nutzung von KI) erhalten.

Laut offiziellen Informationen wird es mit diesem System möglich sein, 43 verschiedene KI-Modelle zu nutzen, darunter bekannte Namen wie OpenAI (ja, das mit ChatGPT!), Anthropic und Google. Das ist sehr wichtig, denn Token werden nicht verbraucht! Die Benutzer erhalten Berechnungsguthaben entsprechend der Menge der gesperrten NEAR-Token.

Das ist nicht nur eine einfache Erweiterung der Zahlungsmethoden, sondern könnte viel interessanter werden, oder?

NEAR versucht, die Nützlichkeit der Token (Utility, was man damit machen kann) direkt mit der Nutzung von KI zu verbinden. Anstatt die Leute dazu zu bringen, Token aus spekulativen Gründen zu kaufen (in der Hoffnung auf zukünftige Wertsteigerungen), gibt man den Token eine Rolle, die für die Nutzung von KI nützlich ist.

Aber ob die Leute diese Methode wirklich in großem Maßstab übernehmen werden, ist noch ungewiss. Dennoch ist diese Designrichtung auf jeden Fall bemerkenswert!

Das ist nicht nur eine Zahlungsmethode! Es ist eine neue Verwendung für Token! {#i}

Die Bezahlung für die Nutzung von KI ist tatsächlich ein sehr komplexes Problem.

Benutzer und Entwickler bezahlen normalerweise mit Cloud-Konten, Kreditkarten, monatlichen Abonnements, Rechnungen oder plattformspezifischen Credits, oder? Solche Zahlungsmethoden funktionieren problemlos für herkömmliche Software, aber sie passen nicht gut zu autonomen KI-Agenten (Programmen, die selbstständig Entscheidungen treffen), Menschen, die mit Kryptowährungen vertraut sind, oder Anwendungen, die ohne reguläre Rechnungen auf Programme zugreifen möchten.

Hier versucht das NEAR-Modell, dieses Problem zu lösen, indem es "Staking" als Zahlungsschicht verwendet.

Anstatt Token direkt zu verwenden, sperren die Benutzer einfach ihre Token (zahlen sie ein). Die Menge der gesperrten Token bestimmt das monatliche Berechnungsguthaben. Das verändert grundlegend die Beziehung zwischen dem Besitz von Token und der Nutzung des Produkts.

Benutzer zahlen nicht einfach nur Gebühren. Sie verpflichten sich, ihr Kapital im Netzwerk einzubringen (einzuzahlen und sich zu engagieren), und erhalten als Dank dafür Zugang zu KI-Berechnungen.

Das könnte für Entwickler, die bereits NEAR-Token besitzen, für Menschen, die KI-Agenten erstellen, und für diejenigen, die einen Grund suchen, Token zu verwenden, abgesehen von Staking-Renditen (Gewinne aus eingezahltem Geld) oder Governance (Teilnahme an der Netzwerkverwaltung), sehr sinnvoll sein.

Warum ist "kein Verbrauch von Token" so wichtig? Es passt perfekt zu KI-Agenten! {#_AI}

Die Tatsache, dass Token nicht verbraucht werden, ist wirklich wichtig.

Wenn das Modell so wäre, dass man NEAR jedes Mal verbraucht, wenn man ein KI-Modell nutzt, wäre das kaum anders als ein herkömmliches Abrechnungssystem (man zahlt für das, was man nutzt), oder? Aber mit dem Sperrmodell behalten die Benutzer das Eigentum (dass die Token ihnen gehören) und erhalten Credits, wodurch sich das wirtschaftliche System völlig verändert.

Das könnte dazu führen, dass die Benutzer das Gefühl haben, "es kostet nicht so viel Geld". Natürlich gibt es immer noch Opportunitätskosten (Opportunitätskosten, die während der Sperrzeit nicht für andere Dinge verwendet werden können und die potenziellen Gewinne oder Verwendungen, die verloren gehen, weil sich der Marktpreis ändert).

Deshalb ist dieses Modell eine Art Mitgliedschaft oder Zugangssystem, das durch Staking unterstützt wird.

Das ist eine neue Art der Nützlichkeit (Utility) von Token. Krypto-Netzwerke haben jahrelang nach einem Nützlichkeitsmodell gesucht, das nicht nur auf Spekulation (Gewinnabsicht) oder Inflationsbelohnungen (Belohnungen, die den Wert durch massenhaftes Verteilen von Token senken) angewiesen ist.

Und aus der Perspektive von "autonomen KI-Agenten" ist es noch zukunftsorientierter.

Wenn KI-Agenten unabhängig agieren, KI-Modelle aufrufen, Werkzeuge verwenden, für Dienstleistungen bezahlen oder in einer Softwareumgebung selbstständig Entscheidungen treffen, benötigen sie ein programmatisch steuerbares Zahlungsmittel (Payment Rail, also den Zahlungsweg). Herkömmliche Abrechnungssysteme sind gut für von Menschen verwaltete Konten, aber wenn man bedenkt, dass Software-Agenten ständig aktiv sind, sind sie sehr ungeschickt und unpraktisch.

Hier könnten Krypto-Zahlungsmittel (Crypto Rail) nützlich sein.

Mit einem Staking-basierten Berechnungsmodell könnten KI-Agenten oder Entwicklungsumgebungen auf KI-Ressourcen zugreifen, basierend auf gesperrten Mitteln, ohne auf wiederkehrende Zahlungen mit Kreditkarten oder zentralisierte Authentifizierungsinformationen (wie IDs oder Passwörter) angewiesen zu sein.

Das ist noch in der Anfangsphase. Es gibt noch viele ungelöste Probleme in Bezug auf Berechtigungen, Sicherheit, Betrugsprävention, Kostentransparenz und Benutzererfahrung. Aber diese Richtung passt perfekt zu NEARs übergeordnetem Ziel, in die Infrastruktur für KI und KI-Agenten zu investieren.

Aber man kann sich noch nicht zurücklehnen und freuen! Es gibt noch viele Herausforderungen! {#i-2}

Die Warnung ist einfach. "Gelauncht" zu sein und "angenommen zu werden" sind zwei völlig verschiedene Dinge.

NEAR könnte ein intelligentes Berechnungsguthabenmodell eingeführt haben, aber ob die Benutzer es wirklich gerne verwenden, muss der Markt noch beweisen. Entwickler werden auch verschiedene Vergleiche mit direkt über APIs (Schnittstellen zur Verbindung von Programmen) abgerechneten Methoden, Cloud-Credits, Open-Source-KI-Modellen, Unternehmensverträgen und anderen kryptowährungsbasierten Berechnungsmarktplätzen anstellen.

Außerdem muss dieses Modell verständlicher gemacht werden.

• Zum Beispiel, wie viel muss man sperren, um wie viel Guthaben zu erhalten?

• Welche KI-Modelle können zu welchem Preis genutzt werden?

• Wie viel Guthaben kann man im Laufe der Zeit voraussagen?

• Kann das Team dies nutzen, um zu entwickeln, ohne sich um die Preisvolatilität der Token zu kümmern?

• Zieht dieses System auch neue Benutzer an, die nicht bereits Teil des NEAR-Systems sind?

Ob diese Fragen gelöst werden können, entscheidet darüber, ob dies wirklich ein nützlicher Anwendungsfall wird oder ob es nur ein Nischenexperiment bleibt.

Letztendlich strebt NEAR nach "wirklich nützlichen Token".

Das Interessante am KI-Zahlungsmodell von NEAR ist, dass es den Token eine sehr praktische Rolle gibt.

Kryptowährungen hatten immer Schwierigkeiten zu erklären, warum dieser Token notwendig ist, abgesehen von Governance (Teilnahme an der Verwaltung), Gasgebühren (Transaktionsgebühren), Staking und Anreizen (Belohnungen). Aber durch die Verknüpfung des Stakings von Token mit dem Zugang zu KI-Berechnungen konnte NEAR eine konkretere Geschichte über die Nützlichkeit (Utility) von Token erzählen.

Natürlich garantiert das keinen Erfolg. Aber es ist viel hilfreicher als eine vage Markenbildung mit "KI-bezogen!".

Wenn Benutzer NEAR sperren und tatsächlich Berechnungsguthaben für die KI-Modelle erhalten, die sie nutzen, wird dieser Token Teil des Produktzyklus. Das ist genau das, was viele Netzwerke anstreben. Es geht nicht nur um die Marktzyklen (Preisschwankungen), sondern um die tatsächliche Nachfrage nach Token, die mit der Nutzung verbunden ist.

Das Staking-basierte Berechnungsmodell von NEAR hat gerade erst begonnen, aber es deutet auf ein viel praktischeres Modell für Kryptowährungen und KI hin als die meisten übertriebenen Werbeversprechen in diesem Bereich.