Interview mit Bittensor-Gründer Jacob: Mining auf AI anwenden, die TOP 3 Subnetze werden von chinesischen Teams entwickelt

Gast: Jacob Robert Steeves, Bittensor-Gründer
Interview: zhou & chilli, ChainCatcher

 

In den letzten Jahren hat dezentrale künstliche Intelligenz als ein Vorreiterfeld der Integration von Blockchain- und AI-Technologien die Aufmerksamkeit der globalen Tech-Community auf sich gezogen. Bittensor (TAO) ist ein Open-Source-Protokoll, das das Bitcoin-ähnliche „Mining-Incentive“-Modell auf AI-Berechnungen anwendet. Auf der Blockchain werden verschiedene Subnetze für Inferenz, Training und andere Aufgaben organisiert, wobei Anbieter miteinander konkurrieren und entsprechend ihrem Beitrag belohnt werden.

Laut CoinGecko wurde der Bittensor-Token TAO im März 2023 an Börsen gelistet. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung liegt der Tokenpreis bei 423 US-Dollar, die Marktkapitalisierung beträgt etwa 4 Milliarden US-Dollar, womit er auf Platz 42 unter den Kryptowährungen steht. Kürzlich gab die TAO Treasury-Firma TAO Synergies Inc. den Abschluss einer privaten Finanzierungsrunde in Höhe von 11 Millionen US-Dollar bekannt. Zu den Investoren zählen der TAO-Strategieberater James Altucher und die Muttergesellschaft von Grayscale, DCG.

In diesem exklusiven Interview von ChainCatcher hatten wir die Gelegenheit, mit Bittensor-Gründer Jacob zu sprechen. Wir diskutierten seine technische Vision, seinen Werdegang von Google zum Unternehmertum und wie Bittensor durch „incentiviertes Computing“ die Barrieren traditioneller AI durchbricht.

 

Von Google zur dezentralen AI: Bittensor bringt Mining auf AI

ChainCatcher:In den letzten Monaten haben wir beobachtet, dass Bittensor (TAO) in den USA große Aufmerksamkeit erregt und auch in der asiatischen Community schnell an Popularität gewinnt. Wir hoffen, dass dieses Gespräch mehr Lesern Bittensor und deine Gedanken zur Zukunft der „dezentralen AI“ näherbringt. Erzähl doch zunächst etwas über deinen Hintergrund. Viele wissen, dass du als Softwareingenieur bei Google gearbeitet hast. Warum hast du Google verlassen, um zu gründen? Was hat dich in dieser Zeit am meisten geprägt?

Jacob:Ich habe an der Simon Fraser University in Vancouver, Kanada, Mathematik und Informatik studiert. Nach dem Abschluss arbeitete ich bei einem DARPA-Auftragnehmer an Brain-Computer-Interface-Chips. Mein Mentor (und Firmengründer) war ein früher Bitcoin-Unterstützer. Er brachte mir Konzepte wie „Energie-/Thermodynamik-Berechnung“ näher und half mir, Bitcoin wirklich zu verstehen.

Seit 2015 beschäftige ich mich intensiv mit Bitcoin und AI. Diese beiden Bereiche passen von Natur aus zusammen, denn das Herzstück von AI ist die Erforschung von Feedback-Loops (Backpropagation, genetische Algorithmen, Reinforcement Learning usw.), während Bitcoin der erste programmierbare ökonomische Feedback-Loop ist. Später arbeitete ich als Machine Learning Engineer bei Google und entwickelte Bittensor in meiner Freizeit, bis ich mich 2018 entschied, mich Vollzeit Bittensor zu widmen. 2021 startete das Mainnet.

Bei Google erlebte ich die Veröffentlichung des Papers „Attention Is All You Need“ (Transformer), das das exponentielle Wachstum von GPT und anderen großen Modellen auslöste. Ich habe auch viel über verteiltes Machine Learning gelernt, etwa Parameter-Server, Model Parallelism, Data Parallelism – diese Erfahrungen waren entscheidend für die spätere Architektur von Bittensor.

ChainCatcher:Bevor wir weitermachen, kannst du Bittensor kurz vorstellen?

Jacob:Natürlich. Bittensor ist ein offenes Protokoll, das das Bitcoin-Mining-Modell auf AI anwendet: Wir nutzen programmierbare ökonomische Anreize, um verteilte Rechenleistung, Modelle, Daten und Anwendungen zu einem fairen Markt zu organisieren. Bittensor ist eine Blockchain mit dem nativen Token TAO, auf der etwa 128 Subnetze laufen, die sich auf verschiedene Aufgaben wie Inferenz, Training, Reinforcement Learning, Code Agents, Storage, Prediction/Trading-Signale usw. spezialisieren und miteinander konkurrieren. AI ist im Kern ein Rechenproblem; Bitcoin hat bewiesen, dass „Anreiz + Wettbewerb“ verteilte Ressourcen effektiv koordinieren kann – wir übertragen dieses Prinzip auf die Produktion von Intelligenz.

Für Nutzer bedeutet das: Entwickler können Subnetze starten oder beitreten, Modelle und Rechenleistung beitragen und werden kontinuierlich nach Leistung belohnt; Nachfrager kaufen über das Netzwerk Inferenz-, Rechen-, AutoML- oder Vorhersagesignale. Kurz gesagt, Bittensor verwandelt das Paradigma „Miner – Belohnung – Konsens“ in „nützliche AI-Angebote – Marktbelohnung – Netzwerkkonsens“.

 

Chinesische Entwickler im Fokus: Stärkster Wettbewerb und neue Ressourcen

ChainCatcher:Ist das dein erster Besuch in China? Warum hast du dich gerade jetzt für eine Vortragsreise durch China entschieden?

Jacob:Ja, es ist mein erster Besuch. Ich lebe derzeit in Peru und habe zuvor keine internationalen Vortragsreisen gemacht – diesmal bin ich extra nach China gekommen, um über Bittensor zu sprechen. Zunächst einmal: Bittensor bringt Bitcoin-Mining auf AI, und China ist eines der weltweit am schnellsten wachsenden, vielleicht sogar mächtigsten Länder im Bereich künstliche Intelligenz. Als Bitcoin-Mining noch legal war, lag Chinas Hashrate-Anteil bei über 50%, und bis heute werden 90% der weltweiten Chips in China produziert.

Ich habe großen Respekt vor Chinas technischer Stärke beim Aufbau solcher Netzwerke und hoffe, dass mehr chinesische Entwickler am Aufbau des Bittensor-Netzwerks teilnehmen und uns helfen, das Netzwerk zu vergrößern.

Bittensor ist ein dezentrales, erlaubnisfreies und transparentes offenes Netzwerk, an dem jeder weltweit fair teilnehmen kann – das ist ein bedeutender Ausgleich zur derzeit hochgradig zentralisierten AI-Infrastruktur. Wir haben bereits in einigen Bereichen die Machbarkeit bewiesen: Durch Subnetze bringen wir GPU-Ressourcen und Modellservices auf den Markt und konkurrieren in Preis und Effizienz mit zentralisierten Lösungen. Mein Ziel in China ist es, diese Ansätze in ein größeres Entwickler-Ökosystem zu bringen.

ChainCatcher:Welche Kernbotschaft möchtest du Entwicklern und Investoren in Asien vermitteln? Gibt es chinesische Projekte oder Communities, die dich besonders beeindruckt haben?

Jacob:Ja. Im Bittensor-Netzwerk hört man oft: Sobald chinesische Miner in ein Subnetz einsteigen, wird der Wettbewerb sofort viel intensiver, sodass viele, die vorher dabei waren, aussteigen – das ist völlig erwartbar, denn die Wettbewerbsintensität in China ist wirklich beeindruckend. Schon die Organisation und Ausbildung an den Hochschulen macht euch zu einer der wettbewerbsfähigsten Gruppen weltweit. Deshalb denke ich, dass China und Bittensor natürlich zusammenpassen.

Ich möchte vor allem vermitteln: Das ist eine völlig neue, faire ökonomische Plattform, auf der chinesische Ingenieure, Builder und Miner wirklich produktiv beitragen können – offen, transparent und mit fairen Regeln. Ein konkretes Beispiel: Eines der größten Subnetze auf Bittensor, Affine, wird von chinesischen Entwicklern aufgebaut und entwickelt sich zu einem der wettbewerbsfähigsten Mechanismen im gesamten Netzwerk. Ich hoffe, dass noch mehr solcher Teams dazukommen, denn das technische Niveau der Ingenieure hier ist wirklich außergewöhnlich.

ChainCatcher:Wie siehst du die besondere Rolle von China, Hongkong und Singapur im Bereich Web3 und AI?

Jacob:Derzeit führen Unternehmen aus China, Singapur und Ostasien die Open-Source-AI-Bewegung an. Top-Open-Source-Modelle wie DeepSeek stammen von chinesischen Teams; Hongkong und Singapur sind flexibler in Compliance und Kapital, was Industrialisierung und grenzüberschreitende Zusammenarbeit erleichtert. Insgesamt bringt Asien „offene Modelle + Engineering-Umsetzung“ an die Spitze – eine Kombination, die dezentrale AI dringend braucht. Außerdem leisten Spitzenuniversitäten wie die Peking-Universität und die Tsinghua-Universität einen enormen Beitrag zu Wissenschaft und Wissen.

ChainCatcher:Du hast erwähnt, dass es etwa 128 Subnetz-Projekte bei Bittensor gibt. Kannst du etwas zur Ressourcenverteilung oder zur Verteilung der Ingenieure sagen?

Jacob:Die drei führenden Subnet Ecosystem Projects werden alle von chinesischen Teams entwickelt, was ich sehr bemerkenswert finde. Bittensor ist eine anonyme Plattform, aber wir wissen, dass viele asiatische Teams und Rechenleistung beteiligt sind. Zum Beispiel ist Lium ein führendes Subnetz für GPU-Ressourcen, das einen erlaubnisfreien Markt schafft, in dem jeder GPU-Rechenleistung beitragen und über das Netzwerk darauf zugreifen kann. Viele chinesische Miner stellen diese Chips bereit (wir sehen anhand der IP-Adressen, dass sie tatsächlich in Asien stehen), und wir bringen diese Ressourcen auf den Weltmarkt.

ChainCatcher:Habt ihr derzeit Kontakt zu Investmentfirmen? Es dürfte viele Fonds oder Investmentfirmen geben, die an Bittensor interessiert sind.

Jacob:Ja, wir werden oft von Investoren kontaktiert, die sich beteiligen und TAO kaufen möchten. Allerdings bin ich nicht direkt für diese Angelegenheiten zuständig, ich bin nur ein Ingenieur. Das Bittensor-Netzwerk ist offen und der Markt ist liquide. Daher empfehlen wir allen, direkt am Sekundärmarkt für TAO teilzunehmen, weil wir das für den fairsten Weg halten – jeder kann auf die gleiche Weise in diesen Markt einsteigen. Tatsächlich wenden sich Investmentfirmen oft an uns, aber wir möchten, dass alle fair am Markt teilnehmen.

ChainCatcher:Gibt es künftig Kooperationsmöglichkeiten zwischen Bittensor und traditionellen Internet-Giganten wie OpenAI, Alibaba, Baidu usw.?

Jacob:Ja, das ist möglich, hängt aber von der Übereinstimmung der Werte ab. Einige US-zentrierte Labore haben wahrscheinlich wenig Interesse, sie bevorzugen Kontrolle und Zentralisierung, während wir Offenheit und Erlaubnisfreiheit betonen. Im Gegensatz dazu können offenere Teams wie DeepSeek, Kimi und Moonshot Ressourcen in Bittensor einbringen, Subnetze starten und monetarisieren sowie das Netzwerkangebot nutzen. Ich denke, es ist nur eine Frage der Zeit: Entweder kooperieren sie oder übernehmen unsere Ansätze für dezentrales Training. Wenn wir mit Moonshot wirklich dezentrales Training umsetzen können, sind wir sehr offen dafür.

 

Das Fundament von Bittensor: Krypto-ökonomische Anreize für AI-Forschung

ChainCatcher:Du hast kürzlich auf X gesagt, dass Crypto + AI ein oberflächlicher Begriff ist und das wirklich Wichtige incentive computing ist. Viele sehen Bittensor als „AI-Modellaggregator“, aber du betonst, dass es ein „incentiviertes Netzwerk“ ist. Kannst du unseren Lesern erklären, worin der größte Unterschied zwischen Bittensor und traditionellen Aggregationsplattformen liegt? Was ändert die „Dezentralisierung“ wirklich?

Jacob:Die Vorstellung von „AI-Modellaggregator“ ist falsch. Das Herzstück von Bittensor ist, „programmierbare Anreize“ in den Lernprozess von AI einzubetten: Wer nützlichere Inferenz, Training oder Tools bereitstellt, erhält mehr Belohnungen – das ist etwas völlig anderes als „Modelle einfach zu stapeln“. Die Durchbrüche der letzten 15 Jahre in AI kamen durch adaptive Lernprozesse mit Feedback/Belohnung (wie BP, RL); wir bauen Geld und Anreize direkt in diesen Mechanismus ein und optimieren Angebot und Qualität kontinuierlich durch Marktsignale.

Die Bedeutung der „Dezentralisierung“ liegt in erlaubnisfreiem Zugang und Widerstand gegen Single Points of Failure – jeder Einzelne oder jedes Team kann ein Subnetz starten und konkurrieren, gutes Angebot wird durch Anreize verstärkt, schlechtes verschwindet; gleichzeitig sorgt die verteilte Ressourcen- und Routing-Struktur für mehr Ausfallsicherheit. Unser Ziel ist jedoch nicht „Dezentralisierung um der Dezentralisierung willen“, sondern die Skalierung nützlicher Berechnungen durch Anreize – das ist der grundlegende Unterschied zwischen Bittensor und traditionellen Aggregationsplattformen.

Der Begriff Crypto + AI bedeutet meist nur, Kryptowährungen auf AI anzuwenden oder AI auf Krypto – das greift nicht den Kern dessen, was wir tun. Wir nutzen tatsächlich krypto-ökonomische Anreize, um AI-Forschung zu betreiben.

ChainCatcher:Vor ein paar Tagen gab es einen großflächigen Ausfall bei AWS, viele AI-Services waren nicht erreichbar. Wie interpretierst du das?

Jacob:Ich denke, dieses Ereignis zeigt den Wert der Dezentralisierung – sie bietet Resilienz gegen Single Points of Failure. Bittensor hatte keinen Ausfall, weil wir auf dezentrale Ressourcenverteilung setzen – das ist einer unserer Vorteile. Allerdings hat das Ereignis auch gezeigt, dass viele sogenannte dezentrale Ökosysteme gar nicht vollständig dezentral sind, da einige Projekte nach einem Ausfall nicht wiederhergestellt werden konnten. Bittensor sieht Dezentralisierung nicht als Hauptziel, natürlich nutzen wir Zensurresistenz im technischen Kern, aber das ist nicht der eigentliche Antrieb von Bittensor.

 

Ökonomie und Vision: TAO-Halbierungszyklus, Protokolleinnahmen, Prognosemärkte und Fünfjahresziele

ChainCatcher: 2025 steht der erste Halbierungszyklus von TAO an. Welche Auswirkungen wird das deiner Meinung nach auf das Verhalten von Entwicklern und Validatoren im Ökosystem haben?

Jacob: Tatsächlich denke ich, dass die Halbierung für Bittensor nur bedeutet, dass das Angebot knapper wird. Das ändert aber nichts an den grundlegenden Anreizmechanismen des Netzwerks – es gibt weiterhin starke ökonomische Anreize für Entwickler, auf der Plattform zu bauen.

ChainCatcher:Woher stammen die Haupteinnahmen auf Protokollebene bei Bittensor?

Jacob:Hauptsächlich aus dem Verkauf von Inferenz (inference), Rechenleistung (compute), AutoML (automatisiertes Machine Learning) und dem Verkauf von Signalen an Prognosemärkte.

ChainCatcher:Du hast gerade Prognosemärkte erwähnt. Wie siehst du die aktuelle Rolle und das Geschäftsmodell von Prognosemärkten im Web3-Ökosystem?

Jacob:Ich halte das für eine sehr gute Idee. Wenn du von Kalshi und Polymarket sprichst, denke ich, dass sie zu den echten Fintech-Anwendungen gehören – sie sind die ersten Anwendungen für den Massenmarkt. Das ist sehr sinnvoll und verändert die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, grundlegend.

ChainCatcher:Abschließend: Wie sieht deine Vision für Bittensor aus? Was möchtest du in fünf Jahren als Schlagzeile über Bittensor lesen? Was ist deine Vision für diese Anwendung und wie willst du sie umsetzen?

Jacob:Die wichtigste Schlagzeile, die ich sehen möchte, ist: Wir haben diese Technologie „Millionen“ von Nutzern zugänglich gemacht und wirklich offene intelligente Dienste weltweit bereitgestellt, das Netzwerk wächst und läuft nachhaltig. Wir sehen bereits die ersten Anzeichen dieses Weges: Ökonomisch können wir in vielen Szenarien zentralisierte Anbieter durch Kostenvorteile schlagen, besonders bei Inferenz (inference). Derzeit nutzen etwa 100.000 Menschen unsere Technologie; der nächste Schritt ist, nicht nur bei Inferenz führend zu sein, sondern auch auf Anwendungsebene.

Unser Ziel ist es, weltweit Milliarden von Nutzern zu bedienen. Ein Beispiel: Ridges ist ein großes Subnetz auf Bittensor, das Coding Agents entwickelt, die von Minern weltweit gemeinsam optimiert werden. Der offensichtliche Vorteil dieser Bauweise: Die Preise können deutlich sinken. Wir optimieren das Preis-Leistungs-Verhältnis global, passiv und kontinuierlich – während zentrale Produkte vielleicht ein 1.000-Dollar-Abo verlangen, aber nur 200 Dollar echten Wert bieten, können wir ein 10-Dollar-Abo anbieten, bei dem die Netzwerkkosten nur 6 Dollar betragen. Diese Skaleneffekte ermöglichen uns den Zugang zum Weltmarkt; zentralisierte AI-Firmen werden ohne diese technischen Prinzipien langfristig kaum bei Leistung, Geschwindigkeit und Kosten mithalten können.

Das ist unser „Wedge“. Wenn wir auf diesen entscheidenden Ebenen langfristig besser sind, wird es für andere schwer, uns zu schlagen; wenn nicht, gibt es nichts zu diskutieren.

Genauso konnte Bitcoin auf Netzwerkebene souveräne Staaten oder zentrale Systeme übertreffen, weil es die richtigen technischen Prinzipien und Mechanismen gewählt hat. Bittensor hat das natürlich noch nicht in allen Bereichen erreicht, aber in einigen schon – viele Menschen nutzen Bittensor im Alltag, ohne es zu wissen.