Ein Research-Bericht von Bitwise positioniert NEAR Protocol als Settlement-Engine für KI-Anwendungen und charakterisiert die hochdurchsatzige Architektur des Netzwerks mit niedriger Latenz als Infrastruktur, die in der Lage ist, das von autonomen On-Chain-KI-Systemen erzeugte Transaktionsvolumen aufzunehmen.

Die zentrale These des Berichts behandelt Settlement als eigenständige Infrastrukturfunktion, getrennt von Computing oder Speicherung. In dieser Betrachtungsweise ist eine Settlement-Schicht das Substrat, das Transaktionen finalisiert, Vereinbarungen zwischen Parteien durchsetzt und eine überprüfbare, unveränderliche Aufzeichnung jeder Interaktion erzeugt – unabhängig davon, ob die Interaktion von einem Menschen oder einem KI-Agenten initiiert wurde.

Was die These für On-Chain-KI-Aktivitäten bedeutet

KI-Anwendungen, die Ressourcen koordinieren, Inferenz bezahlen oder Servicevereinbarungen zwischen Agenten aushandeln, benötigen einen zuverlässigen Mechanismus, um diese Interaktionen mit Finalität abzuschließen. Settlement-Infrastruktur stellt drei Fähigkeiten bereit: Transaktionsfinalität, überprüfbare Aufzeichnungen, die jedem Teilnehmer zugänglich sind, und eine Koordinationsebene für Maschine-zu-Maschine-Aktivitäten, die nicht von einem vertrauenswürdigen Intermediär zur Schlichtung von Ergebnissen abhängt.

Die Bitwise-Betrachtungsweise nennt NEARs Kontomodell und sharded Ausführungsumgebung als Eigenschaften, die mit den Durchsatzanforderungen KI-getriebener Workloads übereinstimmen. NEAR ist eine Proof-of-Stake-Layer-1-Blockchain, deren Nightshade-Sharding-Design die Transaktionsverarbeitung auf parallele Shards aufteilt, um den Durchsatz zu erhöhen, und dessen Kontosystem bereichsbezogene Zugriffsschlüssel unterstützt, die Transaktionsbefugnisse im Rahmen vordefinierter Grenzen an Anwendungen delegieren – ein Mechanismus, der für Agenten relevant ist, die transagieren müssen, ohne dass ein Mensch jede Operation genehmigt. Im Gegensatz zu menschlichem Transaktionstempo können KI-Agenten große Mengen kleiner, vinander abhängiger Operationen erzeugen, und eine Settlement-Schicht muss diese verarbeiten, ohne dass Überlastung die Finalitätsgarantien beeinträchtigt.

NEAR Protocol hat seine KI-Infrastruktur für Unternehmen ausgebaut, einschließlich Confidential-Computing-Funktionen, die den Verifizierungsanforderungen sensibler KI-Workloads gerecht werden. Das Konzept der Settlement-Engine überschneidet sich auch mit der AI-Cloud-Ausrichtung des Netzwerks: NEAR hat begonnen, Modellinferenz und Agenten-Koordination nativ zu unterstützen, wie sich in der Integration von Frontier-Modell-APIs in seine AI-Cloud-Schicht zeigt. Eine Settlement-Schicht unterhalb dieser Inferenzaufrufe würde KI-Agenten einen konsistenten Mechanismus zur Kostenverteilung und Aufzeichnung von Ergebnissen über Aufgaben hinweg bieten.

Settlement als Infrastruktur, nicht als Produktfunktion

Die Positionierung von NEAR als Settlement-Infrastruktur für KI ordnet das Netzwerk in eine Kategorie neben Blockchains ein, die für institutionelle Transaktionsfinalität evaluiert werden. Andere Projekte haben ähnliche Positionierungen verfolgt: Solana und JPMorgan haben schnelleres institutionelles Settlement zum Ziel gesetzt, während Lloyds und Visa USDC-denominiertes Settlement auf Canton getestet haben. Der Bitwise-Bericht wendet vergleichbare Settlement-Logik auf die KI-Anwendungsschicht anstatt auf das traditionelle Finanzwesen an.

Für KI-Entwickler bedeutet dies in der Praxis, dass On-Chain-Settlement die Off-Chain-Abrechnung zwischen Agenten ersetzen, den Bedarf an zentralisiertem Escrow verringern könnte, wenn KI-Systeme Werte austauschen, und überprüfbare Protokolle von Agenten-zu-Agenten-Vereinbarungen schaffen könnte. Diese Eigenschaften sind in Multi-Agenten-Architekturen am wichtigsten, in denen kein einzelner Betreiber alle Teilnehmer kontrolliert und Vertrauen durch Protokollgarantien anstelle vertraglicher Beziehungen hergestellt werden muss.

Die Betrachtungsweise signalisiert zudem eine wachsende Analystenaufmerksamkeit dafür, welche Settlement-Schichten positioniert sind, um Aktivitäten autonomer KI-Systeme zu erfassen, während diese Systeme von experimentellen Bereitstellungen zu Produktionsinfrastruktur übergehen, die realen wirtschaftlichen Wert durch On-Chain-Settlement-Schienen leitet. Die offene Frage in dieser Phase ist empirischer Natur: ob agenteninitiierte Transaktionen – darunter Inferenzzahlungen und Maschine-zu-Maschine-Servicevereinbarungen – in Volumina durch eine Settlement-Schicht geleitet werden, die die Durchsatzangaben in der Praxis auf die Probe stellen. NEARs AI-Cloud-Nutzung und das Tempo der auf seinen Schienen aufgebauten Agenten-Bereitstellungen sind die konkreten Signale, die zu beobachten sind, während sich die These von der Research-Betrachtung zu messbarer Netzwerkaktivität entwickelt.

Quelle: AI Crypto Core

Haftungsausschluss: Dieser Artikel dient ausschließlich Informationszwecken und stellt keine Finanz- oder Anlageberatung dar. Kryptowährungs- und digitale Asset-Märkte bergen erhebliche Risiken. Führen Sie stets eigene Recherchen durch, bevor Sie Entscheidungen treffen.