Gedecentraliseerde AI: voordelen, uitdagingen en topprojecten uitgelegd

Kunstmatige intelligentie wordt steeds krachtiger, maar de ontwikkeling ervan wordt grotendeels gecontroleerd door een klein aantal technologiebedrijven. Dit roept vragen op over transparantie, data-eigendom, toegang en wie profiteert van de groei van AI.

De meeste geavanceerde AI-ontwikkelingen worden tegenwoordig echter nog steeds gecontroleerd door een klein aantal grote technologiebedrijven. Belangrijke AI-modellen zijn vaak gesloten systemen, wat betekent dat gebruikers beperkt inzicht hebben in hoe ze worden getraind, welke gegevens ze gebruiken en hoe beslissingen worden genomen. 

Dit roept zorgen op over transparantie, data-eigendom, censuur en wie profiteert van de groeiende economische waarde van AI.

Gedecentraliseerde AI wil hier verandering in brengen door kunstmatige intelligentie te combineren met blockchainprincipes. In plaats van te vertrouwen op gesloten systemen, creëert het netwerken waar ontwikkelaars, onderzoekers, gebruikers en bijdragers kunnen deelnemen, middelen kunnen delen en meer controle hebben over hoe AI wordt ontwikkeld en gebruikt.

Dit heeft geleid tot de opkomst van gedecentraliseerde AI-projecten die zich richten op rekenkracht, het delen van gegevens, AI-agenten en open intelligentienetwerken.

Sleutel afhaalmaaltijden 

• Gedecentraliseerde AI maakt kunstmatige intelligentie toegankelijker doordat mensen, buiten grote technologiebedrijven om, data, rekenkracht en modellen kunnen bijdragen.
• Blockchain verbetert de transparantie en het eigenaarschap van AI door activiteiten gemakkelijker te verifiëren en gebruikers meer controle over hun gegevens te geven.
• Verschillende projecten lossen verschillende AI-problemen op; Bittensor richt zich op AI-netwerken, Render en Akash op rekenkracht en Ocean Protocol op gegevensprivacy.
• De sector staat nog steeds voor uitdagingen zoals veiligheidsrisico's, governancekwesties, regelgeving en het opschalen van gedecentraliseerde netwerken.
• Gedecentraliseerde AI staat nog steeds voor grote uitdagingen, waaronder veiligheidsrisico's, conflicten over bestuur, onzekerheid over regelgeving en de moeilijkheid om grote wereldwijde netwerken te coördineren zonder een centrale autoriteit.

Wat is gedecentraliseerde AI in de wereld van cryptocurrency?

Gedecentraliseerde AI in cryptocurrency verwijst naar AI-systemen die gebouwd zijn op blockchainnetwerken, waarbij rekenkracht, data, modellen en besluitvorming verdeeld zijn over meerdere onafhankelijke deelnemers in plaats van te worden beheerd door één enkel bedrijf.

Het combineert kunstmatige intelligentie met crypto-infrastructuur om open AI-netwerken te creëren waar gebruikers middelen kunnen bijdragen, activiteiten kunnen verifiëren en beloningen kunnen ontvangen via tokens. Deze systemen zijn erop gericht om AI transparanter, toegankelijker en meer gemeenschapsgericht te maken.

De drie componenten uitgelegd

Gedecentraliseerde AI in cryptocurrency combineert drie hoofdideeën: decentralisatie, kunstmatige intelligentie en blockchaintechnologie.

Gedecentraliseerde netwerken

De traditionele ontwikkeling van AI wordt vaak gecontroleerd door grote technologiebedrijven die beschikken over enorme datacenters, de hardware bezitten, grote datasets verzamelen en de toegang tot hun AI-modellen beheren. 

Gedecentraliseerde AI hanteert een andere aanpak door deze resources te verdelen over vele onafhankelijke deelnemers. Een gespecialiseerde techniek die wordt gebruikt in netwerken zoals Fetch.ai is federatief leren (bijvoorbeeld CoLearn), waarmee modellen kunnen worden getraind op basis van meerdere databronnen zonder de ruwe data ooit te centraliseren. Dit waarborgt de privacy en maakt tegelijkertijd gebruik van gedistribueerde kennis.

In plaats van afhankelijk te zijn van de infrastructuur van één bedrijf, kunnen gedecentraliseerde AI-netwerken individuen en organisaties over de hele wereld de mogelijkheid bieden om rekenkracht, data of AI-modellen bij te dragen. Deelnemers kunnen ongebruikte GPU-capaciteit beschikbaar stellen, helpen bij het trainen van modellen of netwerkactiviteiten ondersteunen.

Artificial Intelligence

Het AI-gedeelte van gedecentraliseerde AI verwijst naar systemen die gegevens kunnen analyseren , patronen kunnen herkennen, voorspellingen kunnen doen en taken kunnen uitvoeren.

In de cryptowereld kan AI activiteiten ondersteunen zoals marktanalyse, handelstools, portfoliobeheer, blockchainmonitoring, governancebeslissingen en AI-agenten die communiceren met wallets en gedecentraliseerde applicaties. In combinatie met blockchain kunnen deze AI-systemen taken zelfstandiger uitvoeren via slimme contracten en geautomatiseerde betalingen.

Blockchain-integratie

Blockchain biedt de infrastructuur die gedecentraliseerde AI-netwerken verbindt en coördineert. In plaats van dat één bedrijf het systeem beheert, maakt blockchain het mogelijk dat meerdere deelnemers middelen inbrengen en samenwerken.

Het maakt functies mogelijk zoals tokenbeloningen voor bijdragers, slimme contracten voor geautomatiseerde overeenkomsten, transparante registratie voor verificatie en open deelname zonder dat goedkeuring van een centrale autoriteit nodig is.

AI en blockchain vormen samen een systeem waarin de ontwikkeling en het beheer van AI gedeeld worden over een netwerk, in plaats van gecontroleerd te worden door een paar bedrijven.

Waarom gedecentraliseerde AI belangrijk is in de cryptowereld

Gedecentraliseerde AI sluit aan bij een van de belangrijkste ideeën achter cryptocurrency: het verminderen van de afhankelijkheid van gecentraliseerde systemen. Terwijl crypto zich richt op het creëren van meer open financiële netwerken, past gedecentraliseerde AI een vergelijkbare aanpak toe op kunstmatige intelligentie door eigendom, toegang en participatie te spreiden over een breder netwerk.

Praktische voordelen van gedecentraliseerde AI

• Een belangrijk voordeel is dat blockchain nieuwe, door AI aangedreven economieën kan ondersteunen. AI-agenten moeten mogelijk regelmatig kleine transacties uitvoeren, zoals betalen voor data, computerbronnen of diensten. Cryptobetalingen kunnen deze geautomatiseerde interacties gemakkelijker te beheren maken.

• Gedecentraliseerde AI kan ook de transparantie verbeteren. In plaats van alleen te vertrouwen op gesloten AI-systemen die door bedrijven worden beheerd, kunnen gebruikers via gedecentraliseerde netwerken controleren hoe modellen, data en transacties worden verwerkt.

• Een ander voordeel is de open deelname. Ontwikkelaars, onderzoekers en particulieren kunnen rekenkracht, data of modellen bijdragen zonder toestemming van één enkele organisatie nodig te hebben.

Marktgroei en uitbreiding van het ecosysteem

De sector voor gedecentraliseerde AI is gegroeid rondom verschillende gebieden, waaronder gedecentraliseerde computerverwerking, AI-modelnetwerken, datamarktplaatsen en AI-agentplatformen. 

Projecten zoals Render Network en Akash Network richten zich op gedistribueerde computerbronnen, terwijl platforms zoals Ocean Protocol gedecentraliseerde gegevensdeling onderzoeken. AI-netwerken zoals Bittensor richten zich op het creëren van open ecosystemen voor AI-modellen.

Let op: De marktkapitalisatie van tokens in de gedecentraliseerde AI-sector loopt vaak voor op het daadwerkelijke netwerkgebruik, wat wijst op aanzienlijke speculatieve interesse naast de voortdurende ontwikkelingsvooruitgang.

Naarmate de acceptatie toeneemt, onderzoeken deze netwerken nieuwe manieren om AI-infrastructuur te leveren buiten de traditionele gecentraliseerde aanbieders. De sector is echter nog in ontwikkeling en de omvang van de markt verandert naarmate de tokenprijzen en projecten evolueren.

Gecentraliseerde AI versus gedecentraliseerde AI: een complete vergelijking

Gecentraliseerde en gedecentraliseerde AI hanteren verschillende benaderingen voor het bouwen en beheren van kunstmatige intelligentiesystemen. Traditionele gecentraliseerde AI is afhankelijk van grote organisaties die de infrastructuur, data en modellen beheren, terwijl gedecentraliseerde AI deze resources verdeelt over meerdere deelnemers met behulp van technologieën zoals blockchain.

Aspect	Gecentraliseerde AI	Gedecentraliseerde AI	Winnaar & Waarom
Controleer:	AI-systemen worden voornamelijk beheerd door een paar grote technologiebedrijven die de infrastructuur en modellen bezitten.	AI-bronnen worden verdeeld over meerdere onafhankelijke deelnemers met open deelname.	Gedecentraliseerde AI – Vermindert de concentratie van controle en stimuleert bredere participatie.
Transparantie	Veel modellen functioneren als gesloten systemen met beperkt inzicht in trainingsgegevens en besluitvormingsprocessen.	Open-source modellen en verifieerbare gegevens kunnen het controleren van AI-processen vereenvoudigen.	Gedecentraliseerde AI – Verbetert transparantie en verantwoording
Data Privacy	Gebruikersgegevens worden vaak opgeslagen en verwerkt via servers die door het bedrijf worden beheerd.	Maakt gebruik van benaderingen zoals federated learning en gedistribueerde verwerking om gebruikers meer controle over gegevens te geven.	Gedecentraliseerde AI – Ondersteunt meer data-eigendom
Toegang	Toegang kan afhankelijk zijn van bedrijfsbeleid, API-beperkingen, prijsstelling of locatie.	Maakt bredere participatie mogelijk via open netwerken en systemen zonder voorafgaande toestemming.	Gedecentraliseerde AI – Verlaagt de drempels voor deelname
Prestaties	Grote bedrijven beschikken momenteel over de middelen om enkele van de meest geavanceerde AI-modellen te bouwen.	Gedecentraliseerde systemen verbeteren weliswaar, maar lopen mogelijk nog steeds achter op toonaangevende gecentraliseerde modellen.	Gecentraliseerde AI – Betere prestaties in veel huidige modellen
Kosten	Gebruikers kunnen gebruikmaken van abonnementen, API-kosten of zakelijke prijzen.	Maakt gebruik van marktgebaseerde systemen waarbij gebruikers via gedecentraliseerde netwerken toegang hebben tot AI-bronnen.	Dat hangt ervan af – Gedecentraliseerde modellen kunnen concurrerende prijzen bieden.
Censuur	Bedrijven bepalen het gebruiksbeleid en kunnen de toegang tot bepaalde diensten beperken.	Op blockchain gebaseerde systemen zijn mogelijk beter bestand tegen gecentraliseerde controle.	Gedecentraliseerde AI – Biedt gebruikers meer controle, hoewel governance een uitdaging blijft.
Snelheid en latentie	Geoptimaliseerde datacenters bieden vaak snellere reactietijden.	De prestaties zijn afhankelijk van de netwerkdeelnemers en de infrastructuurverdeling.	Gecentraliseerde AI – Meestal sneller op dit moment
Innovatie	Het onderzoek vindt grotendeels plaats in particuliere laboratoria met gecontroleerde toegang.	Open-sourcegemeenschappen en wereldwijde bijdragers kunnen systemen bouwen en verbeteren.	Gedecentraliseerde AI – Stimuleert bredere samenwerking
Economisch model	De waarde komt voornamelijk terecht bij de eigenaren en aandeelhouders van het bedrijf.	Waarde kan onder netwerkdeelnemers worden verdeeld via tokens of incentives.	Gedecentraliseerde AI – Maakt bredere waardecreatie mogelijk
Betrouwbaarheid:	Er kunnen zwakke punten in de infrastructuur van een bedrijf ontstaan ​​als er problemen optreden.	Gedistribueerde netwerken verminderen de afhankelijkheid van één enkele provider.	Gedecentraliseerde AI – mogelijk veerkrachtiger
Schaalbaarheid	Grote bedrijven beschikken over aanzienlijke middelen voor het trainen van omvangrijke AI-modellen.	Opschaling vereist coördinatie tussen veel deelnemers.	Gecentraliseerde AI – Momenteel gemakkelijker schaalbaar
AI-agentondersteuning	AI-agenten zijn vaak afhankelijk van door bedrijven beheerde platforms en API's.	Kan AI-agenten ondersteunen met blockchain-wallets en autonome transacties.	Gedecentraliseerde AI – Beter geschikt voor open agent-ecosystemen
Regulatie	Duidelijke eigendomsstructuren maken regulering en verantwoording eenvoudiger.	Gedistribueerd eigendom brengt uitdagingen met zich mee op het gebied van verantwoordelijkheid en juridisch toezicht.	Gecentraliseerde AI – Vereenvoudigde regelgeving

De realiteit van de prestatiekloof

Gecentraliseerde AI heeft momenteel een voordeel als het gaat om pure prestaties. Grote modellen van bedrijven zoals OpenAI, Anthropic en Google zijn getraind met behulp van enorme datasets, krachtige computerinfrastructuur en teams van gespecialiseerde onderzoekers. Dit geeft hen een voorsprong op gebieden zoals redeneren, taalbegrip en algemene taken.

Gedecentraliseerde AI-netwerken worden echter steeds beter. Projecten op dit gebied experimenteren met open AI-modellen, gedistribueerde computerverwerking en door de gemeenschap gedreven trainingssystemen. 

Sommige netwerken richten zich op het verbeteren van de modelprestaties, terwijl andere prioriteit geven aan gespecialiseerde toepassingen zoals blockchain-analyse, handelstools, AI-agenten en gedecentraliseerde applicaties.

De belangrijkste afweging is dat gedecentraliseerde AI zich op meer richt dan alleen prestaties. Het streeft naar meer transparantie, open participatie, zeggenschap van de gebruiker en een verminderde afhankelijkheid van een paar bedrijven.

Voor veel toepassingen, zoals marktanalyse, automatisering, governance-tools en AI-gestuurde blockchain-diensten, kan gedecentraliseerde AI al nuttige oplossingen bieden. De uitdaging is om de kloof te dichten op het gebied van grootschalige modeltraining, betrouwbaarheid en infrastructuur.

Wanneer te kiezen voor gedecentraliseerde AI?

Gedecentraliseerde AI kan een betere optie zijn wanneer het doel is om meer open, door gebruikers beheerde en gedistribueerde AI-systemen te creëren.

Beste gebruiksscenario's:

• Autonome handel en DeFi-activiteiten: AI-agenten kunnen helpen bij het analyseren van markten, het beheren van strategieën en de interactie met gedecentraliseerde applicaties.
• Privacygerichte data-analyse: Nuttig wanneer gebruikers meer controle willen over hoe hun gegevens worden gedeeld en verwerkt.
• Gedistribueerde GPU-computing: Hiermee kunnen mensen en organisaties ongebruikte computerbronnen inzetten voor AI-taken.
• AI-agentnetwerken: Ondersteuning van AI-systemen die kunnen interageren met blockchain-applicaties, wallets en digitale activa.
• Open-source AI-ontwikkeling: stimuleert ontwikkelaars om samen te werken en AI-modellen openlijk te verbeteren.
• Gedecentraliseerde datamarktplaatsen: stellen gebruikers in staat om via blockchain-gebaseerde systemen data bij te dragen, te delen of te raadplegen.

Wanneer gecentraliseerde AI wellicht beter is

Gecentraliseerde AI is wellicht nog steeds de betere keuze voor toepassingen die een sterk geoptimaliseerde infrastructuur vereisen.

• Geavanceerde taalmodellen: Toonaangevende gecentraliseerde modellen presteren momenteel beter op veel complexe AI-taken.
• Complexe redeneertaken: Grootschalige, gecentraliseerde systemen beschikken vaak over meer rekenkracht voor veeleisende taken.
• Compliancebehoeften binnen de onderneming: bedrijven geven mogelijk de voorkeur aan systemen met duidelijke eigendoms-, ondersteunings- en regelgevingsstructuren.
• Snelheidsgevoelige toepassingen: Een gecentraliseerde infrastructuur kan snellere en voorspelbaardere reactietijden bieden.
• Gangbare consumententoepassingen: Grote platformen beschikken vaak over de middelen om miljoenen gebruikers te ondersteunen.

Hoe gedecentraliseerde AI werkt: de complete technologie-stack

Gedecentraliseerde AI werkt door verschillende technologielagen te combineren, waardoor rekenkracht, data, AI-modellen en applicaties via een netwerk kunnen opereren in plaats van door één enkel bedrijf te worden beheerd.

Rekenlaag: Gedecentraliseerde GPU-netwerken

AI-modellen hebben veel rekenkracht nodig om te trainen en te draaien. Bij traditionele AI komt die rekenkracht meestal van grote cloudproviders met enorme datacenters.

De rekenlaag in gedecentraliseerde AI stelt individuen en organisaties in staat om ongebruikte computerbronnen, zoals GPU's, beschikbaar te stellen en daarvoor beloningen te ontvangen.

Netwerken zoals Render Network stellen GPU-bezitters bijvoorbeeld in staat om rekenkracht bij te dragen en beloningen te ontvangen voor hun hulp bij het verwerken van taken. Andere gedecentraliseerde rekennetwerken richten zich specifiek op AI-taken zoals modeltraining, het uitvoeren van AI-applicaties en gegevensverwerking.

Datalaag: Privacy: Bescherming van AI-training

AI is afhankelijk van data, maar het verzamelen en gebruiken van data kan privacyproblemen met zich meebrengen.

De datalaag helpt gebruikers om informatie op een meer gecontroleerde manier te delen. In plaats van ruwe data over te dragen, gebruiken sommige gedecentraliseerde systemen methoden waarmee AI-modellen van data kunnen leren, terwijl de oorspronkelijke informatie beschermd blijft.

Een voorbeeld hiervan is Compute-to-Data, een methode die door Ocean Protocol wordt gebruikt. In plaats van gevoelige data naar een AI-model te sturen, wordt het AI-algoritme naar de locatie gestuurd waar de data is opgeslagen. Het systeem verwerkt de informatie en retourneert alleen de nuttige resultaten.

Modellaag: Gedecentraliseerde AI-ontwikkeling

De modellaag richt zich op het creëren en verbeteren van AI-modellen.

Traditionele AI-modellen worden doorgaans ontwikkeld in particuliere onderzoekslaboratoria. Gedecentraliseerde AI verkent een andere aanpak waarbij ontwikkelaars, onderzoekers en gemeenschappen modellen kunnen bijdragen, de prestaties kunnen verbeteren en kunnen samenwerken via open netwerken.

Bittensor creëert bijvoorbeeld een netwerk waaraan verschillende AI-modellen kunnen deelnemen en worden beloond op basis van de kwaliteit van hun bijdragen.

In plaats van dat één bedrijf één model bouwt, kunnen meerdere medewerkers samenwerken aan gespecialiseerde AI-taken zoals tekstgeneratie, voorspelling of data-analyse.

Applicatielaag: AI-agenten en gebruikerstools

De applicatielaag is de laag waar gebruikers interactie hebben met gedecentraliseerde AI-systemen.

Dit omvat AI-agenten die taken kunnen uitvoeren zoals het analyseren van informatie, het beheren van workflows, het communiceren met blockchain-applicaties en het uitvoeren van transacties.

Omdat deze agenten verbinding kunnen maken met cryptowallets en smart contracts, kunnen ze potentieel acties uitvoeren zoals:

• Het uitvoeren van blockchaintransacties.
• Het beheren van digitale activa.
• Interactie met gedecentraliseerde applicaties.
• Het automatiseren van specifieke taken op basis van gebruikersinstructies.

Belangrijkste gedecentraliseerde AI-projecten: een diepgaande analyse

Verschillende projecten leggen de basis voor gedecentraliseerde AI, met de nadruk op gebieden als rekenkracht, data-eigendom, AI-modellen en autonome agenten. In dit gedeelte worden de belangrijkste projecten besproken, hoe ze werken, hun voordelen en de uitdagingen waar ze voor staan.

Bittensor (TAO): Gedecentraliseerd machine learning-netwerk

Bittensor streeft ernaar een open netwerk te creëren waar AI-modellen kunnen samenwerken in plaats van alleen in particuliere onderzoekslaboratoria te worden ontwikkeld. Het doel is een "internet van intelligentie" te bouwen waar verschillende AI-systemen hun capaciteiten inbrengen en worden beloond op basis van de waarde die ze leveren.

In plaats van één groot AI-model te creëren, organiseert Bittensor de deelnemers in gespecialiseerde netwerken, subnetwerken genaamd. Elk subnetwerk richt zich op een specifieke taak, zoals tekstgeneratie, data-analyse, voorspelling of andere machine learning-toepassingen.

Pro

• Gespecialiseerde AI-systemen: Subnetwerken kunnen zich richten op specifieke taken in plaats van te proberen alles op te lossen met één algemeen model.
• Open deelname: ontwikkelaars kunnen bijdragen zonder goedkeuring van een centraal AI-bedrijf.
• Stimulerende verbetering: Modellen die beter presteren, hebben een grotere kans op beloningen.
• Combineerbare intelligentie: Applicaties kunnen potentieel meerdere gespecialiseerde AI-systemen samen gebruiken.

NADELEN

• Bittensor staat nog steeds voor uitdagingen op het gebied van kwaliteitsbehoud naarmate het netwerk groeit. 
• Het moet ook een evenwicht vinden tussen efficiëntie en decentralisatie. Meer gecentraliseerde controle kan soms de coördinatie verbeteren, terwijl te veel controle juist het doel van het netwerk ondermijnt.

DICHTBIJ Protocol (DICHTBIJ) 

NEAR is een Layer-1 blockchain die is ontworpen om schaalbare, gedecentraliseerde applicaties te ondersteunen. Hoewel het niet uitsluitend voor AI is ontwikkeld, maakt de architectuur het aantrekkelijk voor ontwikkelaars die AI-gestuurde applicaties bouwen die snelle transacties en lagere kosten vereisen.

Het idee is dat toekomstige AI-systemen mogelijk blockchain-infrastructuur nodig hebben om betalingen, eigendom, identiteit en interacties tussen autonome agenten te beheren.

NEAR vertegenwoordigt de infrastructuurkant van gedecentraliseerde AI en biedt een blockchain-fundament waarop AI-gestuurde applicaties en autonome systemen kunnen functioneren.

VOORDELEN

• Schaalbaarheid: Sharding helpt NEAR om meer activiteit te verwerken in vergelijking met sommige traditionele blockchain-ontwerpen.
• Lagere kosten: Betaalbare transacties maken het gemakkelijker om applicaties te bouwen die frequente interactie vereisen.
• Ontwikkelaarsvriendelijk ecosysteem: tools en subsidies stimuleren experimenten met AI- en Web3-toepassingen.
• Potentieel van AI-agenten: De infrastructuur zou toepassingen kunnen ondersteunen waarbij AI-agenten interageren met blockchainnetwerken.

NADELEN

• NEAR concurreert nog steeds met vele andere blockchainplatforms die AI-ontwikkelaars proberen aan te trekken. Het opbouwen van een sterk AI-ecosysteem vereist meer dan alleen technische infrastructuur. 
• Er is ook concurrentie van traditionele cloudinfrastructuren, die momenteel over krachtigere AI-rekenkracht beschikken.

Renderen (RENDER)

Render begon als een gedecentraliseerd netwerk voor het leveren van GPU-kracht voor 3D-rendering. Naarmate de vraag naar AI toenam, breidde de rol zich uit naar het ondersteunen van machine learning-workloads die grote hoeveelheden rekenkracht vereisen.

Het project pakt een van de grootste uitdagingen in de AI-ontwikkeling aan: toegang tot betaalbare GPU-bronnen. Naarmate AI-ontwikkeling rekenintensiever wordt, onderzoeken projecten zoals Render of gedistribueerde GPU-netwerken een alternatieve manier kunnen bieden om toegang te krijgen tot de resources die nodig zijn om AI-systemen te bouwen.

VOORDELEN

• Maakt gebruik van bestaande resources: zet ongebruikte GPU-capaciteit om in bruikbare rekenkracht.
• Vermindert de afhankelijkheid van grote cloudproviders: ontwikkelaars hebben een alternatief voor traditionele cloudbedrijven.
• Een gevestigde naam: Render is al jaren actief in de renderingindustrie voordat het zich uitbreidde naar AI.
• Toenemende vraag naar AI: Meer AI-toepassingen zorgen voor een grotere vraag naar computerbronnen.

NADELEN

• Gedecentraliseerde GPU-netwerken kampen nog steeds met uitdagingen op het gebied van betrouwbaarheid en prestaties in vergelijking met grote cloudproviders.
• AI-workloads vereisen vaak een consistente, krachtige infrastructuur, en het coördineren van duizenden verschillende machines kan lastig zijn.

Virtueel protocol (VIRTUAL)

Virtuals Protocol richt zich op het groeiende gebied van AI-agenten: softwaresystemen die taken kunnen uitvoeren, met gebruikers kunnen communiceren en op verschillende digitale platforms kunnen functioneren.

Het belangrijkste idee is dat AI-agenten niet alleen door bedrijven moeten worden ontwikkeld. In plaats daarvan kunnen gemeenschappen en ontwikkelaars AI-agenten creëren, bezitten en bijdragen aan de groei ervan via op tokens gebaseerde ecosystemen.

Virtualisatie vertegenwoordigt een verschuiving van AI als een instrument in handen van bedrijven naar AI-toepassingen die door gemeenschappen kunnen worden ontwikkeld, ondersteund en waarmee ze kunnen interageren.

VOORDELEN

• Lagere drempel voor het creëren van AI-agenten: ontwikkelaars kunnen experimenteren met AI-toepassingen zonder alles helemaal vanaf nul te hoeven opbouwen.
• Model van gemeenschapsbezit: Gebruikers kunnen deelnemen aan de ontwikkeling van AI-agenten in plaats van ze alleen maar te consumeren.
• Blockchain-integratie: Agenten kunnen communiceren met wallets, smart contracts en digitale activa.
• Snelle experimenten: Open ecosystemen maken het mogelijk om veel verschillende agentideeën te testen.

NADELEN

• De grootste uitdaging is kwaliteitscontrole. Wanneer veel AI-agenten snel achter elkaar worden gelanceerd, kunnen sommige beperkt bruikbaar zijn of voornamelijk voor speculatie dienen.
• Er bestaan ​​ook vragen over de duurzaamheid van de verdienmodellen voor AI-agenten en hoe regelgeving om zal gaan met AI-agenten die met tokens werken.

Alliantie voor kunstmatige superinlichtingen (FET)

De Artificial Superintelligence Alliance bundelt verschillende AI-gerichte projecten met als doel een gedecentraliseerde AI-infrastructuur op te bouwen.

De focus ligt op het creëren van systemen waarin AI-agenten, datanetwerken en AI-diensten in een meer open omgeving kunnen opereren. De alliantie omvat technologieën van projecten zoals Fetch.ai en SingularityNET, die zich richten op autonome agenten en gedecentraliseerde AI-diensten.

De alliantie is een poging om een ​​gedecentraliseerd AI-ecosysteem te creëren waarin AI-diensten kunnen worden uitgewisseld en verbeterd zonder uitsluitend afhankelijk te zijn van grote technologiebedrijven.

VOORDELEN

• Ontwikkeling van AI-agenten: Biedt tools voor het bouwen van autonome softwareagenten.
• Open AI-marktplaatsbenadering: stimuleert ontwikkelaars om AI-diensten te delen en er geld mee te verdienen.
• Meerdere AI-toepassingen: mogelijke gebruiksscenario's zijn onder andere financiën, logistiek, automatisering en bedrijfsvoering.
• Langetermijnvisie voor AI: gericht op het opbouwen van een bredere, gedecentraliseerde AI-infrastructuur.

NADELEN

• Het project heeft te maken gehad met uitdagingen op het gebied van bestuur en coördinatie, omdat het samenvoegen van meerdere gedecentraliseerde projecten complex is.
• Er is ook concurrentie van zowel gecentraliseerde AI-bedrijven als andere op blockchain gebaseerde AI-netwerken.

Internetcomputer (ICP) 

Internet Computer kiest een andere benadering van gedecentraliseerde AI door te onderzoeken of AI-modellen en -toepassingen direct op blockchain-infrastructuur kunnen draaien.

In plaats van blockchain alleen te gebruiken voor betalingen of eigendom, wil ICP meer onderdelen van de AI-stack on-chain brengen.

ICP onderzoekt een belangrijke vraag: kan AI, in plaats van rondom blockchain te worden ingezet, zelf onderdeel worden van een gedecentraliseerde basis?

VOORDELEN

• On-chain computing: Slimme contracten, ook wel canisters genoemd, kunnen volledige applicaties uitvoeren en webcontent rechtstreeks vanaf de blockchain leveren.
• Reverse-gas model: Projecten betalen de rekenkosten vooraf, zodat mensen een app kunnen gebruiken zonder tokens te hoeven bewaren of voor elke transactie te hoeven betalen.
• Websnelheidsprestaties: query's worden binnen milliseconden beantwoord, waardoor on-chain applicaties bijna net zo snel aanvoelen als gewone webdiensten.
• Ambities voor AI op de blockchain: Het netwerk werkt eraan om AI-modellen op de blockchain zelf uit te voeren in plaats van op externe servers.

NADELEN

• Het volledig on-chain uitvoeren van complexe AI-modellen bevindt zich nog in een vroeg stadium, en het ondersteunen van grote modellen is momenteel lastig.
• Het concurreert met gevestigde cloudproviders en andere layer-1 blockchains, wat de adoptie bemoeilijkt.

ElizaOS (voorheen ai16z)

ElizaOS richt zich op het creëren van tools voor ontwikkelaars die AI-agenten willen bouwen die op verschillende platformen kunnen werken.

Het begon als een experimenteel AI-agentproject en ontwikkelde zich tot een open-source framework voor het bouwen van aanpasbare AI-toepassingen.

VOORDELEN

• Open source-ontwikkeling: ontwikkelaars kunnen het framework inspecteren en verbeteren.
• Flexibel ontwerp: Plug-ins stellen agents in staat nieuwe mogelijkheden te verkrijgen.
• Ondersteuning voor meerdere platforms: Agenten kunnen in verschillende digitale omgevingen werken.
• Toenemende interesse van ontwikkelaars: maakt het creëren van AI-agenten toegankelijker.

NADELEN

• AI-agenten kampen nog steeds met problemen op het gebied van betrouwbaarheid, beveiliging en besluitvorming.

Ocean Protocol (OCEAN)

Ocean Protocol richt zich op een van de belangrijkste onderdelen van AI-ontwikkeling: data. AI-modellen vereisen grote hoeveelheden informatie, maar het delen van data brengt zorgen met zich mee over privacy en eigendom.

Ocean streeft ernaar systemen te creëren waarin data gebruikt kan worden voor AI, terwijl eigenaren de controle behouden. Ocean pakt een belangrijk probleem in AI aan: hoe creëer je krachtige modellen zonder de controle over persoonlijke en waardevolle data uit handen te geven?

VOORDELEN

• Gegevenseigendom: Gebruikers en organisaties behouden de controle over hun informatie.
• AI met focus op privacy: gevoelige gegevens kunnen worden gebruikt zonder onnodige openbaarmaking.
• Model voor een datamarktplaats: Creëert mogelijkheden voor data-aanbieders om deel te nemen aan de ontwikkeling van AI.
• Verbeterde transparantie: houdt bij hoe gegevens worden geraadpleegd.

NADELEN

• Om een ​​bruikbare datamarktplaats te creëren, zijn voldoende hoogwaardige data-aanbieders en -gebruikers nodig.
• Er spelen ook juridische vragen rondom gegevensrechten, privacyregelgeving en eigendom.

Lees ook: Wat is cloudmining? Jouw gids voor het minen van crypto zonder hardware

Voordelen van gedecentraliseerde AI

Democratisering en open toegang

De meeste geavanceerde AI-ontwikkelingen worden momenteel gedreven door grote technologiebedrijven met toegang tot computerbronnen, privédatasets en onderzoeksteams. Dit maakt het voor kleinere ontwikkelaars, onderzoekers en onafhankelijke organisaties moeilijk om te concurreren.

Hoe gedecentraliseerde AI helpt:

• Deelname zonder toestemming:

Gedecentraliseerde AI-netwerken stellen mensen in staat om middelen bij te dragen zonder goedkeuring van een groot bedrijf. Render Network en Akash Network laten gebruikers bijvoorbeeld rekenkracht leveren, Ocean Protocol richt zich op het delen van data en Bittensor laat bijdragers deelnemen aan AI-modelnetwerken.

• Wereldwijde samenwerking:

In plaats van dat AI-ontwikkeling alleen plaatsvindt in gesloten onderzoekslaboratoria, maken gedecentraliseerde netwerken het mogelijk voor ontwikkelaars en onderzoekers uit verschillende regio's om modellen, data en computerbronnen bij te dragen.

• Lagere toetredingsdrempels:

Het bouwen van AI-modellen vereist traditioneel een dure infrastructuur. Gedecentraliseerde computernetwerken stellen kleinere teams in staat om toegang te krijgen tot computerbronnen zonder dat ze hun eigen grote datacenters hoeven te bouwen.

Transparantie en controleerbaarheid

Veel gecentraliseerde AI-systemen maken hun trainingsgegevens, interne processen of de manier waarop bepaalde resultaten worden gegenereerd niet openbaar. Dit maakt het voor gebruikers en onderzoekers moeilijk om ze volledig te begrijpen of te evalueren.

Hoe gedecentraliseerde AI helpt:

• Open source modellen:

Sommige gedecentraliseerde AI-projecten publiceren hun code openbaar, waardoor ontwikkelaars kunnen bekijken hoe systemen werken en mogelijke zwakke punten kunnen identificeren.

• Records in de keten:

Blockchainnetwerken kunnen activiteiten op een transparante manier vastleggen. Internet Computer (ICP) onderzoekt bijvoorbeeld hoe AI-toepassingen kunnen werken met blockchain-gebaseerde gegevens die de verificatie verbeteren.

• Gegevensregistratie en eigendomsgegevens:

Projecten zoals Ocean Protocol gebruiken blockchain-gebaseerde systemen om bij te houden hoe gegevens worden gedeeld en geraadpleegd.

Weerstand tegen censuur

Gecentraliseerde AI-platforms worden beheerd door specifieke bedrijven, wat betekent dat de toegang, het beleid en de beschikbare functies kunnen veranderen op basis van bedrijfsbeslissingen, regelgeving of regionale beperkingen.

Hoe gedecentraliseerde AI helpt:

• Geen centraal controlepunt:
• Gedecentraliseerde netwerken verdelen de activiteiten over meerdere deelnemers, waardoor de afhankelijkheid van één organisatie afneemt.
• Toegang zonder toestemming:
• Gebruikers kunnen met gedecentraliseerde AI-systemen communiceren zonder afhankelijk te zijn van één enkel bedrijf dat de toegang goedkeurt.
• Gemeenschapsbestuur:
• Sommige gedecentraliseerde netwerken geven deelnemers de mogelijkheid om te stemmen over wijzigingen en systeemregels.

Economische waardecreatie voor bijdragers

Bij traditionele AI-ontwikkeling strijken bedrijven die de infrastructuur, modellen en platforms bezitten meestal het grootste deel van de financiële voordelen op. Mensen die data, rekenkracht of onderzoek bijdragen, profiteren daar mogelijk niet direct van.

Hoe gedecentraliseerde AI helpt:

• Tokenbeloningen:

Deelnemers kunnen tokens ontvangen voor het bijdragen van nuttige middelen aan AI-netwerken.

• Directe vergoeding voor computergebruik:

Projecten zoals Render Network stellen GPU-bezitters in staat beloningen te verdienen door computerbronnen ter beschikking te stellen.

• Inkomsten genereren met gegevens:

Ocean Protocol stelt data-aanbieders in staat deel te nemen aan AI-datamarkten.

Risico's en uitdagingen van gedecentraliseerde AI

Coördinatie- en bestuursuitdagingen

Gedecentraliseerde AI-projecten kampen vaak met een lastig coördinatieprobleem, omdat ze meerdere ontwikkelaars, gemeenschappen, tokenhouders en organisaties met verschillende doelstellingen omvatten. 

Een opmerkelijk voorbeeld van grootschalige coördinatie is de Artificial Superintelligence Alliance, die Fetch.ai, SingularityNET en CUDOS samenbracht onder één FET-token om middelen, onderzoek en infrastructuur te bundelen voor een sterker en concurrerender open alternatief voor gecentraliseerde AI-giganten. Ocean Protocol sloot zich aan bij de alliantie toen deze in 2024 van start ging, maar trok zich eind 2025 terug, en OCEAN wordt nu weer zelfstandig verhandeld.

Door de autonome agenten van Fetch.ai, de data-uitwisselingsframeworks van Ocean Protocol en het AGI-onderzoek van SingularityNET te integreren, wil de alliantie de moeilijkheid van het coördineren van onafhankelijke projecten overwinnen. Dergelijke grootschalige fusies vereisen echter nog steeds geavanceerde bestuursstructuren om de specifieke prioriteiten van elke oprichtende gemeenschap in evenwicht te brengen binnen de gezamenlijke visie.

Beveiligingslekken en aanvalsvectoren

Gedecentraliseerde AI-netwerken zijn afhankelijk van vele onafhankelijke deelnemers die data, modellen, rekenkracht en infrastructuur bijdragen. Hoewel dit openheid creëert, brengt het ook nieuwe veiligheidsrisico's met zich mee. Een belangrijke bedreiging is het vergiftigen van een AI-model of data, waarbij kwaadwillende actoren onjuiste of schadelijke informatie in het systeem introduceren. 

In een gedecentraliseerde datamarktplaats kan een aanvaller bijvoorbeeld datasets van lage kwaliteit of gemanipuleerde datasets aanbieden die de training van AI beïnvloeden. Deze risico's vereisen robuuste validatiesystemen, reputatiemechanismen en methoden om ongebruikelijk gedrag te detecteren.

Onzekerheid over regelgeving

Gedecentraliseerde AI bevindt zich op het snijvlak van kunstmatige intelligentie, blockchain en digitale activa, wat een dynamische regelgeving creëert. Vanaf 2026 is de regelgeving zich gaan richten op specifieke toepassingen. Zo introduceerden de wijzigingen in de Indiase IT-wetgeving van februari 2026 strengere eisen voor door AI gegenereerde content en deepfakes om de digitale verantwoordingsplicht te verbeteren.

Daarnaast beginnen juridische precedenten de sector vorm te geven; de uitspraak van het Amerikaanse hof in februari 2026 in de zaak United States v. Heppner verduidelijkte de toepassing van het beroepsgeheim tussen advocaat en cliënt op door AI gegenereerde documenten, waarmee de noodzaak van duidelijke eigendomsstructuren in gedecentraliseerde systemen werd benadrukt.

Gedecentraliseerde netwerken roepen echter een lastige vraag op: als duizenden onafhankelijke deelnemers bijdragen aan een AI-model, wie is dan wettelijk verantwoordelijk als er iets misgaat? In tegenstelling tot traditionele AI-bedrijven met een duidelijke operationele structuur, hebben gedecentraliseerde projecten mogelijk geen enkele organisatie die door toezichthouders ter verantwoording kan worden geroepen.

Lees ook: Crypto-investeringsstrategieën voor 2026: Hoe te investeren voor maximaal rendement

Hoe te investeren in gedecentraliseerde AI: een eenvoudige stappenplan

Investeren in gedecentraliseerde AI vereist meer dan alleen het kopen van tokens omdat een project populair is. De sector combineert kunstmatige intelligentie, blockchaintechnologie en cryptomarkten, wat betekent dat zowel de kansen als de risico's aanzienlijk kunnen zijn. 

Een goede aanpak begint met inzicht in waarin u investeert, waarom het project bestaat en hoe het past binnen uw risicobereidheid.

Stap 1: Begrijp uw beleggingsdoelen en risiconiveau

Voordat u investeert, bepaal welke rol gedecentraliseerde AI in uw portefeuille speelt. Verschillende investeerders zullen verschillende benaderingen hanteren, afhankelijk van hoeveel risico ze bereid zijn te nemen.

Een meer conservatieve belegger kan zich richten op grotere en meer gevestigde projecten zoals Bittensor (TAO), NEAR Protocol (NEAR), Render (RENDER) en Internet Computer (ICP). Deze projecten hebben wellicht een sterker trackrecord dan nieuwere tokens, maar ze kunnen nog steeds aanzienlijke prijsdalingen ervaren tijdens marktdalingen. 

Een veelgebruikte methode is dollar-cost averaging, waarbij je kleinere bedragen over meerdere maanden investeert in plaats van alles in één keer te kopen.

Stap 2: Onderzoek het project voordat u het koopt.

De populariteit van een project betekent niet altijd dat het over sterke technologie beschikt. Kijk voordat u investeert verder dan de prijsgrafieken en begrijp wat het project daadwerkelijk doet.

Bittensor (TAO) richt zich bijvoorbeeld op gedecentraliseerde machine learning-netwerken waar verschillende AI-modellen met elkaar concurreren en elkaar verbeteren. Ocean Protocol (OCEAN) richt zich op het delen van data voor AI, waarbij gebruikers de controle over hun informatie behouden.

Stap 3: Koop tokens met zorg.

Na het onderzoeken van een project is de volgende stap het kiezen van waar en hoe je de aankoop wilt doen.

Gedecentraliseerde AI-tokens kunnen doorgaans worden gekocht via grote beurzen zoals Binance, Coinbase, Kraken en andere ondersteunde platforms, afhankelijk van uw locatie. 

Een veiligere aankoopmethode is dollar-cost averaging (DCA). In plaats van direct $5,000 te investeren, kunt u dit bedrag spreiden over kleinere aankopen, verspreid over weken of maanden. Dit verkleint het risico van een aankoop tijdens een tijdelijke prijsstijging.

Stap 4: Bewaar uw tokens veilig.

Waar je je tokens bewaart, hangt af van de hoogte van je investering. Voor kleine bedragen kan het handig zijn om tokens op een vertrouwde exchange te bewaren. Bij grotere bedragen is het echter wellicht voordeliger om je tokens in een zelfbeheerde wallet te bewaren, waarbij je zelf de controle over je privésleutels hebt.

Veel verliezen in de cryptomarkt worden niet veroorzaakt door het project zelf, maar door slechte beveiligingsgewoonten. Vermijd het om al je geld in één project te stoppen. Een evenwichtige portefeuille kan verschillende categorieën omvatten. 

Geleidelijk winst nemen kan helpen om emotionele beslissingen te verminderen. In plaats van te wachten op de "perfecte top", verkopen sommige beleggers delen van hun posities naarmate de prijzen stijgen.

Conclusie: Investeren in de toekomst van gedecentraliseerde AI

Gedecentraliseerde AI vertegenwoordigt een opkomende verschuiving in de manier waarop kunstmatige intelligentie kan worden ontwikkeld, beheerd en gebruikt. In plaats van alleen te vertrouwen op een paar grote technologiebedrijven, streven gedecentraliseerde AI-projecten ernaar de toegang tot rekenkracht, data, AI-modellen en toepassingen te verspreiden over een breder netwerk van deelnemers.

Conclusie

Gedecentraliseerde AI vertegenwoordigt een opkomende verschuiving in de manier waarop kunstmatige intelligentie kan worden ontwikkeld, beheerd en gebruikt. In plaats van alleen te vertrouwen op een paar grote technologiebedrijven, streven gedecentraliseerde AI-projecten ernaar de toegang tot rekenkracht, data, AI-modellen en toepassingen te verspreiden over een breder netwerk van deelnemers.

Voor investeerders zou het doel niet moeten zijn om achter elke nieuwe AI-token aan te jagen, maar om de technologie te begrijpen, concrete toepassingsmogelijkheden te evalueren en een strategie te ontwikkelen die aansluit bij hun risicobereidheid. 

Een sterke aanpak houdt in dat projecten worden onderzocht, dat er gediversifieerd wordt over verschillende gebieden van gedecentraliseerde AI, dat activa goed worden beveiligd en dat realistische verwachtingen worden gehanteerd.

Gedecentraliseerde AI heeft een aanzienlijk potentieel, maar het blijft een experiment op de lange termijn. Zorgvuldig onderzoek en gedisciplineerd investeren zullen belangrijker zijn dan kortetermijnhypes.

Veelgestelde vragen

Is gedecentraliseerde AI een goede investering?

Gedecentraliseerde AI is een snelgroeiende, maar ook risicovolle sector. Het combineert AI-technologie met blockchainnetwerken en creëert kansen op gebieden zoals gedecentraliseerde computing, data-eigendom, AI-modellen en autonome agenten. 

Veel projecten bevinden zich echter nog in de ontwikkelingsfase en de tokenprijzen kunnen zeer volatiel zijn. Beleggers dienen elk project zorgvuldig te onderzoeken en te voorkomen dat ze meer investeren dan ze zich kunnen veroorloven te verliezen.

Wat zijn de belangrijkste soorten gedecentraliseerde AI-projecten waarin het de moeite waard is om te investeren?

Gedecentraliseerde AI-projecten vallen over het algemeen in verschillende categorieën. Sommige richten zich op AI-rekenkracht, zoals Render (RENDER) en Akash Network (AKT), die gedecentraliseerde GPU-bronnen leveren. Andere richten zich op de ontwikkeling van AI-modellen, zoals Bittensor (TAO), terwijl projecten zoals Ocean Protocol (OCEAN) zich richten op het delen van gegevens en privacy.

Hoe kies ik een gedecentraliseerd AI-project?

Kijk verder dan de hype en de prijsbewegingen. Controleer de technologie van het project, de concrete toepassingen, de ontwikkelingsactiviteiten, de achtergrond van het team, de tokeneconomie, partnerschappen en de bestuursstructuur. Een sterk project moet een echt probleem oplossen, actief in ontwikkeling zijn en duidelijk uitleggen hoe de token binnen het netwerk wordt gebruikt.

Moet ik alle gedecentraliseerde AI-tokens in één keer kopen of geleidelijk?

Veel beleggers geven de voorkeur aan dollar-cost averaging (DCA), wat inhoudt dat ze kleinere bedragen over een langere periode kopen in plaats van alles in één keer te investeren. Omdat AI- en cryptomarkten grote prijsschommelingen kunnen vertonen, kan het spreiden van aankopen over weken of maanden het risico verkleinen om te kopen tijdens een tijdelijke prijspiek.

Waar kan ik gedecentraliseerde AI-tokens kopen?

Veel gevestigde gedecentraliseerde AI-tokens zijn beschikbaar op grote beurzen zoals Binance, Coinbase en Kraken. Sommige nieuwere tokens zijn mogelijk alleen verkrijgbaar via gedecentraliseerde beurzen zoals Uniswap of andere blockchain-specifieke platforms. Controleer altijd het contractadres van het token voordat u het koopt.

Wat zijn de grootste risico's van investeren in gedecentraliseerde AI?

De grootste risico's zijn onder meer prijsvolatiliteit, zwakke projectfundamentals, beveiligingsproblemen, onzekerheid over regelgeving en mislukte acceptatie. Sommige projecten zullen ondanks sterke marketing mogelijk geen langdurig gebruik bereiken. Beleggers moeten zorgvuldig onderzoek doen, hun portefeuille diversifiëren, hun geld veiligstellen en gedecentraliseerde AI beschouwen als een opkomende beleggingscategorie in plaats van een gegarandeerde kans.