ETH Kan Stijgen als Ethereum Zich Positioneert als AI-afwikkelingslaag, Zeggen Experts

De Ethereum Foundation Betreedt de AI-wereld Met Nieuwe Team

De Ethereum Foundation heeft onlangs een gedecentraliseerd kunstmatige intelligentie (AI) team opgericht onder leiding van Davide Crapis om de Ethereum-blockchain te positioneren als een fundamentele afwikkelings- en coördinatielaag voor autonome AI-agenten. Deze stap weerspiegelt Ethereum’s ambitie om een centrale rol te spelen in het vormgeven van de toekomst van AI—een die open, transparant en bestand is tegen monopolisatie.

Als onderdeel van hun mandaat, zal het team een volledig gedecentraliseerde AI-stack ontwikkelen om ervoor te zorgen dat de evolutie van AI-technologieën niet onder de controle van enkele dominante entiteiten blijft. Door AI te integreren met Ethereum’s gedecentraliseerde architectuur, streeft het team ernaar nieuwe mogelijkheden te ontsluiten voor autonome systemen, waaronder on-chain besluitvorming en vertrouwenloze coördinatie tussen intelligente agenten. De lancering wordt algemeen beschouwd als een significante stap richting het democratiseren van AI-ontwikkeling en het verankeren ervan binnen de ethos van Web3.

Ethereum’s entree in de AI-ruimte wordt verwacht brede implicaties te hebben voor de crypto-industrie, met name voor AI-gerichte ketens. Gil Rosen, mede-oprichter van het Blockchain Builders Fund, beschreef de ontwikkeling als zowel welkom als opmerkelijk.

“Het onthullen van het AI-team verschuift Ethereum van een relatief neutrale afwikkelingslaag voor Layer 2’s en minder prestatiekritische Layer 1 toepassingen naar een geopinieerde Layer 1 die zich richt op specifieke sectoren met infrastructuur om hen te ondersteunen,” zei Rosen.

Het gedecentraliseerde AI-team wordt ook verwacht invloed te hebben op AI-gerichte Layer 2’s, wat de opkomst signaleert van basislaagfunctionaliteit die op hun behoeften is afgestemd.

In het hele blockchain-ecosysteem racen talrijke projecten om gedecentraliseerde en censuurbestendige AI-infrastructuur te bouwen—de basis leggend voor een transparante AI-economie vrij van gecentraliseerde controle. Deze inspanningen zijn erop gericht te verzekeren dat de toekomst van kunstmatige intelligentie wordt geregeerd door permissieloze innovatie in plaats van door poortwachters van een handvol machtige entiteiten.

Hoewel Ethereum te maken heeft met technische beperkingen die zijn concurrentievermogen ten opzichte van nieuwere protocollen kunnen hinderen, gelooft Rosen dat de wijdverspreide adoptie en interoperabiliteit van Ethereum het goed geschikt maken om te dienen als een wereldwijde verifieerbaarheid en afwikkelingslaag.

Tot nu toe hebben de meest succesvolle AI-blockchainprojecten zich gericht op Web2 gebruikscases, terwijl agentische infrastructuurketens zoals Virtuals en Sahara naar verluidt moeite hebben gehad om tractie te krijgen. Rosen schrijft hun beperkte impact toe aan de relatief kleine marktomvang van Web3 AI vergeleken met Web2 AI. Ethereum daarentegen wordt gezien als zijnde potentieel succesvol.

“Ethereum’s grootste waardepositie hier vanuit een marktbenadering is om te beginnen als een verifieerbaarheidslaag voor waarheid, iets dat Vitalik [Buterin] al lange tijd promoot via Ethereum’s attesteringsmogelijkheden,” vertelde Rosen aan Bitcoin.com News.

Technische Uitdagingen en Toekomstpotentieel

Experts stellen ondertussen dat als Ethereum erin slaagt de blockchain verifieerbaarheid en afwikkelingslaag voor Web2 te worden, de gevolgen verstrekkend kunnen zijn. Naarmate Ethereum zijn basislaagprestatie opschaalt, zou het potentieel kunnen concurreren als een AI-stack voor de “lange staart van open-source en interoperabele modellen.” Dit kan cruciaal zijn voor natiestaten die op hun hoede zijn voor te veel afhankelijkheid van techgiganten zoals OpenAI, Google en Anthropic. In zo’n scenario zou Ethereum kunnen dienen als een AI-infrastructuurstack in een markt die net zo groot is als zijn huidige totale waardering.

“AI-agenten zouden een onvoorstelbare bron van vraag kunnen zijn,” voegde Rosen toe.

Toch zal het gedecentraliseerde AI-team te maken krijgen met technische uitdagingen—twee daarvan werden geïdentificeerd door Carlo Fragni, een oplossing architect bij Cartesi: modellen trainen en ze uitvoeren voor inferentie of classificatie. Hij benadrukte het belang van determinisme.

“Als je het determinisme niet rond krijgt, heb je geen reproduceerbare modellen of inferentie/classificatie, waardoor consensus moeilijk wordt,” zei Fragni.

In schriftelijke reacties aan Bitcoin.com News legde Fragni uit dat het trainen van AI-modellen grote datasets en intensieve computatie vereist, waardoor gedecentraliseerde opslag en uitvoering moeilijk zijn. Grote taalmodellen (LLM’s), in het bijzonder, overstijgen de capaciteiten van Ethereum en de huidige zero-knowledge (ZK) oplossingen, voegde Fragni toe. Hij merkte ook op dat het herbouwen van bestaande AI-bibliotheken vanaf nul middelenintensief en langzaam is, waardoor het essentieel is om bestaande frameworks te benutten.

Sommige experts speculeren dat als Ethereum erin slaagt de afwikkelings- en coördinatielaag voor de AI-economie te worden, de waarde van ETH zou kunnen stijgen. Rosen gelooft dat zo’n transformatie uiteindelijk ETH als de voorkeursettlementvaluta zou kunnen positioneren.

“Als Ethereum de laag wordt voor een vertrouwde, vrijwel real-time gedigitaliseerde wereld waar agenten kunnen coördineren en handelen, dan zal de vraag zelfs de situatie overtreffen waar elke mens ETH gebruikt voor al hun transacties,” concludeerde Rosen.