LONDON (IT BOLTWISE) – Während die Kryptoindustrie weiterhin auf Dezentralisierung setzt, haben KI-Unternehmen wie OpenAI und Google Datenmonopole geschaffen, die die Landschaft der Technologiebranche nachhaltig verändern könnten. Diese Monopole basieren auf riesigen Datensätzen, die für das Training von KI-Modellen unerlässlich sind, und stellen eine Herausforderung dar, die die Kryptoindustrie nicht ignorieren kann.
Die Kryptoindustrie hat sich über ein Jahrzehnt hinweg auf die Evangelisierung der Dezentralisierung konzentriert. Gleichzeitig haben KI-Unternehmen wie OpenAI und Google die wertvollsten Monopole seit Standard Oil geschaffen. Diese Datenmonopole machen die Dominanz von Protokollen im Vergleich trivial. Die KI-Branche wird bis 2025 voraussichtlich über 300 Milliarden US-Dollar Umsatz generieren, hauptsächlich durch das Training von Modellen mit Billionen von Tokens, die von Forschern, Autoren und Fachexperten gesammelt wurden.
Während Bitcoin-Enthusiasten über Blockgrößenkriege stritten und Ethereum über die Extraktion von MEV debattierte, haben Unternehmen wie OpenAI, Google und Anthropic das gesamte Wissen der Menschheit gesammelt, es in proprietäre Trainingsläufe eingeschlossen und Gräben geschaffen, die kein Kapital oder Talent überwinden kann. Die Kryptoindustrie reagierte darauf, indem sie den zehntausendsten DeFi-Fork startete, während die bedeutendste Infrastruktur-Schlacht des Jahrzehnts außerhalb der Blockchain stattfand.
Die Kryptoindustrie benötigt einen Weckruf. Sie verschwendet katastrophal ihre Aufmerksamkeit, während KI-Unternehmen die zentrale Kontrolle über die Intelligenz selbst perfektionieren, den ultimativen Netzwerkeffekt, der Liquiditätspools wie Kinderspiel erscheinen lässt. Datenmonopole sind ohne Intervention dauerhaft. DeFi hat gezeigt, dass Finanzinfrastruktur transparent neu aufgebaut werden kann. Finanzielle Schienen sind jedoch im Vergleich zu Wissensmonopolen standardisiert und portabel.
KI-Datensätze sind nicht portabel. Sie sind in Trainingsläufen eingeschlossen, die 100 Millionen US-Dollar kosten und Monate dauern. Sobald ein Foundation-Modell eine kritische Masse erreicht, wird es unerschwinglich teuer, es zu replizieren. Der erste Mover, der das Trainingskorpus zusammenstellt, gewinnt dauerhaft, es sei denn, neue Infrastrukturen ändern die Regeln. Google hat 20 Jahre Suchanfragedaten, Meta 15 Jahre soziale Interaktionsdaten, und OpenAI hat sich mit Verlagen zusammengetan, die denselben Inhalt niemals an Konkurrenten lizenzieren werden.
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