Die zehn Krypto-Coins für KI-Infrastruktur im Jahr 2026 sind Bittensor, Chainlink, Render, Akash Network, Aethir, io.net, Artificial Superintelligence Alliance, Grass, OriginTrail und Filecoin. Bittensor führt als Intelligence-Markt. Chainlink führt bei der Integrationstiefe. Render führt bei der bestehenden Nutzungsbasis.

In diesem Kontext bezeichnet Infrastruktur Systeme, von denen andere Systeme abhängen, um zu funktionieren — Compute, Datenfeeds, Koordinationsschienen, Knowledge Graphs und Speicherschichten gehören dazu. Diese Analyse bewertet zehn Coins nach Rolle im Stack, Token-Funktion und Verteidigungsfähigkeit.

Die Unterscheidung ist wichtig, weil KI-Krypto-Projekte häufig dasselbe Narrativ teilen, aber sehr unterschiedliche Bereiche des Stacks besetzen. Ein Compute-Marktplatz, ein Oracle-Netzwerk, ein Knowledge Graph und eine Speicherschicht konkurrieren nicht auf derselben technischen Ebene. Der sinnvolle Vergleich ist nicht nur, ob ein Token mit KI verbunden ist, sondern ob das Netzwerk weiterhin eine notwendige Funktion erfüllen würde, wenn die KI-Marktstimmung verschwände.

Ranking-Scorecard

Jedes Projekt wird pro Kategorie mit bis zu 10 Punkten bewertet, bei einer maximal möglichen Gesamtpunktzahl von 50.

Die 10 Krypto-Coins für KI-Infrastruktur im Jahr 2026

1. Bittensor (TAO)

Bittensor nimmt eine eigene Kategorie ein, weil es nicht nur Infrastruktur ist — es ist ein Markt, der andere Infrastruktur organisiert.

Das Subnet-Verzeichnis zeigt zum Zeitpunkt der Prüfung 129 aktive Subnets, die jeweils eine eigene Aufgabe im Bereich maschineller Intelligenz ausführen: Inferenz, Embeddings, Prognosen und spezialisierte domänenspezifische Outputs. Validatoren bewerten Miner nach der Qualität ihrer Outputs, und die leistungsstärksten Subnets erhalten mehr TAO-Emissionen. Das Ergebnis ist kein einzelner KI-Dienst, sondern ein live laufender Wettbewerbsmarkt für KI-Outputs, in dem Angebot, Nachfrage und Qualitätssignale gleichzeitig wirken.

Was TAO wirklich infrastrukturtauglich macht, ist, dass der Token nicht entfernt werden kann, ohne den Koordinationsmechanismus zum Zusammenbruch zu bringen. Validatoren staken TAO, um Bewertungsgewicht zu erhalten. Subnet-Betreiber registrieren sich gegen TAO. Die Nachfrage nach Outputs bringt TAO in Umlauf. Der Token fungiert als Abwicklungsschicht für einen Markt, den es in dieser Größenordnung sonst nirgends im Kryptobereich gibt.

Das Infrastrukturrisiko ist eher intern als extern. Die Jagd nach Emissionen kann Subnets mit minderwertigen Outputs füllen, die tatsächlich niemand kauft, und die Community beginnt, sich gegen diesen Trend zu stellen. In einem Bittensor-Community-Thread auf Reddit diskutieren Nutzer, welche Subnets wirklich wertvoll sind. Dieser interne Qualitätsdruck ist gesund — ein Markt, der gute Subnets von schlechten unterscheiden kann, ist langlebiger als einer, der das nicht kann.

Es lohnt sich, Zeit im Subnet-Verzeichnis zu verbringen. Jedes Subnet hat eine aktuelle Emissionsrate, ein aktives Validator-Set und eine Aufgabenbeschreibung. Man sieht sofort, welche Aufgabenbereiche überlaufen sind und welche unterversorgt. Ein derart granularer Signalwert existiert bei keinem einzelnen KI-Infrastruktur-Dienst.

Bei den besten Bittensor-Subnets zeigt ein Blick eine Ebene tiefer zusätzliche Details. Bittensor ist der Infrastruktur-Benchmark für diese Kategorie.

2. Chainlink (LINK)

Chainlinks Infrastrukturargument hängt nicht vom KI-Narrativ ab, und genau das macht es zu Infrastruktur.

KI-Agenten, die externe Daten lesen, Onchain-Aktionen auf Basis realer Bedingungen auslösen oder Werte kettenübergreifend bewegen müssen, werden über die Art von Schienen laufen, die Chainlink bereits betreibt. Die Entwicklerdokumentation strukturiert das Produkt rund um Data Feeds, Scheduled Triggers, Functions, VRF und CCIP. Keines davon wurde speziell für KI gebaut. Alle sind Komponenten, die KI-Systeme benötigen.

LINK bezahlt Oracle-Dienste und finanziert Belohnungen für Node-Betreiber. Staking stellt die kryptökonomische Sicherheit des Netzwerks bereit. Der Token erfüllt eine echte Aufgabe innerhalb des Protokolls — er ist kein Governance-Vehikel, das ohne Neudesign des Systems ausgetauscht werden könnte.

Der Infrastrukturgraben liegt in der Integrationstiefe. Hunderte Protokolle über EVM-Chains hinweg haben bereits auf Chainlink-Datenfeeds und CCIP aufgebaut. Diese installierte Basis ist schwerer zu verdrängen als jeder einzelne technische Vorteil. Chainlink Labs wurde bei den Future of Finance Awards 2026 als Best Oracle Provider ausgezeichnet. Eine Anerkennung durch Dritte aus der Finanzbranche wiegt für die Glaubwürdigkeit von Infrastruktur schwerer als Eigenwerbung der Community.

Beim Lesen der Chainlink-Dokumentation während dieser Prüfung entstand ein anderer Eindruck als bei den meisten KI-Projektdokumentationen. Der Wortschatz dreht sich um Integrationsendpunkte, Gebührenstrukturen und Latenzspezifikationen — nicht um KI-Marktprognosen. Diese Zurückhaltung ist ein Signal dafür, wie das Team über das denkt, was es baut.

Damit Chainlink seine Infrastrukturposition verliert, müssten KI-Agenten externe Oracles vollständig umgehen. Das ist eine langfristige Möglichkeit, aber nicht die aktuelle Richtung der Builder-Tools.

3. Render (RENDER)

Render hat etwas, das den meisten KI-Compute-Token fehlt: ein Geschäft, das schon existierte, bevor das KI-Narrativ aufkam.

Die Basis der Node-Betreiber wurde für kreatives GPU-Rendering aufgebaut — Film, 3D, generative Kunst. Als die Nachfrage nach KI-Inferenz zu wachsen begann, verfügte Render bereits über eine verteilte GPU-Infrastruktur, die diese Nachfrage aufnehmen konnte. Die Materialien für Compute-Kunden führen inzwischen Training, Fine-Tuning und Inferenz neben kreativem Rendering auf. Das ist kein Rebranding. Es ist derselbe Marktplatz, der neue Workload-Typen übernimmt.

Das Burn-and-Mint-Tokenmodell ist klar: Nachfrage nach Compute verbrennt RENDER, und Betreiberbelohnungen prägen ihn. Wenn das Volumen der GPU-Jobs steigt, ist das wirtschaftliche Signal direkt. Der Infrastrukturgraben ist die installierte Basis im kreativen Rendering — ein Sockel realer Nutzung, den reine KI-Compute-Netzwerke nicht haben.

Die geteilte Identität (kreativ plus KI-Compute) kann während rein KI-getriebener Narrative mit einem Abschlag gegenüber fokussierteren Infrastrukturnamen gehandelt werden. Dieselbe Aufteilung bietet jedoch Schutz nach unten, wenn reine KI-Compute-Narrative rotieren. In einem Render-Network-Community-Thread auf Reddit zeigt sich die Community vorsichtig optimistisch, knüpft diese Einschätzung aber an das Wachstum des Jobvolumens — die richtige Kennzahl, die es zu beobachten gilt.

Bei der Prüfung der Render-Materialien fiel auf: KI-Inferenz steht in der Dokumentation inzwischen an erster Stelle, nicht mehr hinter kreativem Rendering. Diese Verschiebung der Priorität sagt mehr darüber aus, wohin die reale Nachfrage geht, als jeder Kurschart.

Render ist als KI-Infrastruktur stärker als als reiner KI-Narrativ-Trade. Der Sockel im kreativen Rendering ist real. Damit der Token als Infrastruktur scheitert, müssten die Preise zentralisierter Clouds schneller fallen, als der Vorteil des dezentralen Marktplatzes wächst.

4. Akash Network (AKT)

Die Akash Console zeigt in fünf Minuten mehr über das Netzwerk, als die Dokumentation in einer Stunde zeigt. Live-Gebote, aktive Deployments und die Verfügbarkeit von Anbietern sind alle ohne Login sichtbar. Diese Transparenz ist ein zweischneidiges Infrastruktursignal: Sie beweist, dass der Marktplatz real ist und funktioniert, legt aber zugleich offen, wie tief oder flach das Orderbuch an einem bestimmten Tag tatsächlich ist.

Akash betreibt einen Reverse-Auction-Marktplatz, auf dem GPU- und CPU-Anbieter darum bieten, Workloads zu hosten. Die Dokumentation formuliert die Kostenthese klar: Käufer erhalten Compute günstiger, indem sie ungenutzte Kapazität von Anbietern beziehen. Das Infrastrukturargument lautet, dass KI-Workloads preissensibel sind und dezentrale Compute-Märkte eine echte Alternative zur zentralisierten Cloud bieten.

Das Tokenmodell hat eine strukturelle Komplikation, die erwähnenswert ist: USDC-Zahlungsoptionen reduzieren die direkte AKT-Nachfrage aus Workloads, wodurch die Token-Utility teilweise vom Nutzungsvolumen des Netzwerks entkoppelt ist.

Ein Thread zum Cosmos-Ökosystem auf Reddit weist auf kurzfristige Integrationsunsicherheit für Teams mit Abhängigkeiten von Cosmos IBC hin. Der breitere Community-Thread auf r/CryptoCurrency bleibt auf die Kostenarbitrage-These fokussiert, die der richtige Filter bleibt: Hält die nachfrageseitige Einführung von KI-Workloads mit dem Narrativ Schritt?

Akash ist solide Infrastruktur in einem wettbewerbsintensiven Bereich. Es passt besser in einen Compute-Korb als als alleinige Infrastrukturantwort.

5. Aethir (ATH)

Das Argument, das Aethir vorbringt und andere Compute-Netzwerke nicht, ist Hardwarequalität.

Die meisten dezentralen Compute-Netzwerke aggregieren gemischte Hardware — Consumer-GPUs neben Enterprise-Chips. Die Aethir-Dokumentation positioniert das Netzwerk ausdrücklich rund um Enterprise-GPU-Angebot der H100-Klasse, mit einer Drei-Node-Architektur (Checker, Container, Indexer), die auf Zuverlässigkeit und Verantwortlichkeit auf der Hardware-Ebene ausgelegt ist, statt nur auf Marktplatzebene.

Diese Spezifizität ist die Infrastrukturthese: Enterprise-KI-Workloads haben Qualitätsanforderungen, die Netzwerke mit gemischter Hardware nicht zuverlässig erfüllen können, und ein Netzwerk mit verifizierter H100-Tier-Kapazität kann dieses Segment gezielt bedienen.

ATH koordiniert Node-Lizenzierung, Staking und Servicezahlungen über alle drei Node-Typen hinweg. Der Token erfüllt eine echte operative Aufgabe innerhalb des Netzwerks. Die Lücke liegt in der nachfrageseitigen Verifizierung — Enterprise-GPU-Verträge lassen sich öffentlich schwerer bestätigen als die Angebotsarchitektur.

Die Dokumentation liest sich wie Beschaffungsmaterial: Architekturdiagramme, SLA-Rahmen und Aufschlüsselungen nach Node-Typen. Ob das eine Stärke oder Schwäche ist, hängt vollständig davon ab, wer die tatsächlichen Käufer sind. Während der Recherche tauchte kein qualifizierender Reddit-Thread zu Aethir auf. Die Community-Diskussion ist außerhalb der eigenen Projektkanäle dünn, was selbst ein erwähnenswertes Infrastruktursignal ist.

Die Enterprise-GPU-These ist stärker differenziert als generische Compute-Infrastruktur. Die Angebotsarchitektur ist real. Die nachfrageseitige Einführung auf Enterprise-Ebene ist die Verifizierungslücke.

6. io.net (IO)

io.net hat sein Infrastrukturargument um eine Gegenthese aufgebaut: Die meisten KI-Ingenieure werden durch GPU-Zugang blockiert, nicht durch GPU-Kosten.

Die io.net-Dokumentation beschreibt das Netzwerk als System zur Cluster-Bildung — nicht nur als Marktplatz für einzelne GPUs, sondern als Schicht, die verteilte Hardware zu ML-fähigen Clustern mit konfigurierbaren Spezifikationen zusammensetzt. Der IO-Token koordiniert den Zugang über Worker hinweg und zahlt auf Basis beigetragener und verbrauchter Rechenleistung aus. Das Argument lautet, dass Builder, die Multi-GPU-Setups für Fine-Tuning oder verteilte Inferenz benötigen, über io.net schneller Kapazität beziehen können als über Warteschlangen zentralisierter Clouds.

Die Differenzierung ist auf dem Papier real. Cluster-Bildung mit Consumer-Hardware in großem Maßstab ist schwieriger zu liefern als die Vermietung einzelner GPUs, die die meisten konkurrierenden Netzwerke anbieten. Das Risiko besteht darin, dass Enterprise-Kunden mit kritischen Trainingsläufen Zuverlässigkeitsgarantien meist höher priorisieren als die Zugriffsgeschwindigkeit — und dort hat die zentralisierte Cloud einen strukturellen Vorteil.

In der unabhängigen Recherche tauchte kein qualifizierendes Community-Signal zu io.net auf. Das Engagement der Builder-Community in öffentlichen Foren ist im Verhältnis zum Infrastrukturanspruch dünn, was neben dem technischen Graben hervorgehoben werden sollte.

io.net ist die am stärksten differenzierte Compute-Option auf der Liste. Es ist in einem Compute-Korb besser positioniert als als eigenständige Infrastrukturwette.

7. Artificial Superintelligence Alliance (FET)

Die ASI Alliance besteht aus drei Projekten mit einem Token, und das ist genau so kompliziert, wie es klingt.

Fetch.ai (FET), SingularityNET (AGIX) und Ocean Protocol (OCEAN) fusionierten 2024 unter dem FET-Token zur ASI Alliance. Die Dokumentationsoberfläche spiegelt weiterhin die verteilte Natur der zugrunde liegenden Projekte wider: Agenten-Tools von Fetch.ai, ein KI-Service-Marktplatz von SingularityNET und ein Datenmarktplatz von Ocean operieren alle unter demselben Token-Dach, ohne vollständig vereinheitlichte Infrastruktur.

FET erfüllt in jedem der zugrunde liegenden Protokolle echte Aufgaben. Die Fusion sollte die Fragmentierung im KI-Krypto-Stack reduzieren, indem Käufern ein einzelner Token mit Exposure zu Agentenkoordination, KI-Diensten und Datenzugang geboten wird. Ob der vereinheitlichte Token tatsächlich auf dieser These gehandelt wird oder eher der Traktion einzelner Projekte folgt, ist weniger klar. Der Abschlag von FET gegenüber fokussierteren KI-Infrastrukturnamen ist eine anhaltende Beobachtung der Community.

Ein CryptoCurrency-Thread auf Reddit, der analysiert, warum FET hinter enger gefassten KI-Token-Rallys zurückbleibt, hebt die Community-Deutung als Portfolio-Breite ohne Portfolio-Prämie hervor, was eine plausible Lesart der strukturellen Komplexität ist.

Die ASI Alliance hält bedeutende Infrastrukturpositionen über drei Stack-Schichten hinweg. Die Komplexität, die den Token schwer zu bewerten macht, ist dieselbe Breite, die ihn schwer vollständig zu verdrängen macht.

8. Grass (GRASS)

Grass ist das einzige Projekt auf dieser Liste, bei dem die Datenbeiträger normale Internetnutzer sind.

Das Netzwerk bezahlt Teilnehmer in GRASS dafür, KI-Scraping-Traffic über ihre privaten Internetverbindungen zu routen. Die Grass-Erweiterung läuft im Hintergrund und verdient Belohnungen, indem sie Bandbreite bereitstellt, mit der KI-Unternehmen auf öffentlichen Webdaten trainieren können, ohne an Bot-Filtern zu scheitern. Für das KI-Unternehmen, das Zugang kauft: echte private IPs, geringeres Erkennungsrisiko und kein Serverfarm-Footprint.

Das Infrastrukturargument lautet, dass in großem Maßstab aggregierte private Bandbreite eine Datenerfassungsschicht schafft, die sich strukturell vom Scraping aus Rechenzentren unterscheidet — schwerer zu erkennen, geografisch vielfältiger und pro IP günstiger als der Aufbau oder die Anmietung gleichwertiger Proxy-Infrastruktur.

Ein Grass-Community-Thread auf Reddit dokumentiert einen Beiträger mit 566 aktiven Tagen und $2.96 an Belohnungen. Das Anreizdesign wird von denjenigen, die am längsten geblieben sind, ernsthaft geprüft; genau dieser Datenpunkt ist für die Bewertung von Bindung und angebotsseitiger Nachhaltigkeit am wichtigsten.

Grass befindet sich an einer ungewöhnlichen Infrastruktur-Schnittstelle. Der Mechanismus ist real, und der Use Case hat einen klaren Käufer. Langfristige Daten zur Bindung von Beiträgern sind das Signal, das es zu beobachten gilt.

9. OriginTrail (TRAC)

OriginTrail tut etwas, das unspektakulär klingt, bis man versteht, was KI-Systemen fehlt, wenn sie über die physische Welt schlussfolgern.

Das Netzwerk unterhält einen Decentralized Knowledge Graph (DKG). Strukturierte, verifizierbare, verknüpfte Daten über reale Entitäten: Lieferketten, Produkte, wissenschaftliche Daten und Enterprise-Assets. Wenn KI-Systeme über verifizierte reale Informationen schlussfolgern müssen, statt sie aus Gewichten zu generieren, stoßen sie auf genau diese Lücke einer strukturierten externen Wissensschicht. Der DKG ist darauf ausgelegt, sie zu schließen.

TRAC bezahlt das Veröffentlichen und Abrufen von Wissensassets aus dem Graphen. Node-Betreiber verdienen TRAC für das Hosten der Graph-Assets. Der Token erfüllt eine direkte operative Aufgabe. Der Graben ist nicht die Technologie — es ist das Volumen verifizierter realer Daten, das bereits im Graphen verankert ist. OriginTrail erreichte zwei Milliarden Wissensassets im Netzwerk, ein Infrastrukturvolumen, dessen Nachbildung Zeit braucht.

Ein Meilenstein-Beitrag in der OriginTrail-Community auf Reddit dokumentierte 2 Milliarden Wissensassets im DKG. Die Community-Diskussion rahmt dies als Adoptionsgeschwindigkeit statt als reines Meilensteinereignis, was für ein Infrastrukturnetzwerk die richtige Lesart ist.

OriginTrails Infrastrukturargument hält besser stand als das der meisten Knowledge-Layer-Projekte, weil der Use Case spezifisch ist und das vorhandene Datenvolumen messbar bleibt. Das Risiko besteht darin, dass KI-Reasoning schneller besser wird, als Abfragen externer Knowledge Graphs zu einem Standardmuster der Architektur werden.

10. Filecoin (FIL)

Filecoin ist die Speicherfrage, auf die die Diskussion über KI-Infrastruktur immer wieder zurückkommt.

Das Training von KI-Modellen erzeugt enorme Datenmengen: rohe Trainingssets, vorverarbeitete Datensätze, Checkpoint-Outputs und Modellgewichte. Diese Daten müssen irgendwo gespeichert werden. Filecoin ist gemessen an der Kapazität das größte dezentrale Speichernetzwerk, wobei FIL Miner für verifizierte Speicherdeals und Retrieval bezahlt. Die Filecoin-Dokumentation erklärt die Struktur der Speicherdeals klar: Kunden veröffentlichen Deals, Miner konkurrieren darum, sie zu erfüllen, und die Verifizierung erfolgt onchain.

Das Infrastrukturargument ist direkt: Permanenter, verifizierbarer, inhaltsadressierter Speicher für KI-Datensätze ist ein echter Bedarf, und Filecoin verfügt über das größte dezentrale Netzwerk, das darauf ausgerichtet ist, ihn zu bedienen. Das Risiko ist ebenso direkt. Zentralisierte Cloud — S3, GCS, Azure Blob — ist für aktive Trainingsläufe schneller und günstiger. Filecoins Vorteil liegt in Verifizierbarkeit, Permanenz und Zensurresistenz, die vor allem für Archivierungs- und Reproduzierbarkeitsanwendungen wichtig sind.

Ein Filecoin-Community-Thread auf Reddit diskutiert, ob dezentraler Speicher tatsächlich für KI-Training nützlich ist. Die Community führt die ehrliche Version dieser Debatte, und der Konsens ist nuanciert: Archivierung und Datenherkunft ja, Hot-Data-Trainingspipelines vermutlich noch nicht.

Filecoin hält eine reale Infrastrukturposition auf der Speicherschicht. Der Graben liegt in der Netzwerkgröße und der IPFS-Integration. Ob KI-Workloads tatsächlich in großem Maßstab zu dezentralem Speicher migrieren, hängt von Verifizierbarkeitsanforderungen ab, die zentralisierte Clouds nicht erfüllen können.

Entscheidungsrahmen

Kein einzelnes Projekt deckt alle vier Infrastrukturschichten ab. Ein Korbansatz, der mindestens eine Position in Compute, Daten, Wissen und Speicher hält, ist verteidigungsfähiger als eine Konzentration allein auf die Compute-Schicht, wo die Kategorieüberschneidung am höchsten ist.

Der breitere Filter ist Abhängigkeit. Die stärksten Infrastruktur-Token sind an Dienste gebunden, die Entwickler, Agenten, Datenkäufer oder Node-Betreiber nutzen müssen, damit das System funktioniert. Die schwächsten Fälle sind Token, die zwar mit plausiblen KI-Narrativen verbunden sind, aber nicht für Abwicklung, Zugang, Sicherheit oder Koordination erforderlich sind.

Häufig gestellte Fragen

Was zählt im Kryptobereich als KI-Infrastruktur?

Ein Projekt ist KI-Infrastruktur, wenn andere KI-Systeme davon abhängen, um zu funktionieren — Compute, Datenfeeds, Oracle-Dienste, Knowledge Graphs, Speicher oder Schichten zur Agentenkoordination. Projekte, die KI-Stimmung oder Narrativ-Exposure abbilden, ohne eine funktionale Rolle im Stack zu haben, sind keine Infrastruktur.

Ist Chainlink wirklich KI-Infrastruktur oder nur Krypto-Infrastruktur?

Beides, und genau deshalb hält das Argument stand. Chainlinks Schienen wurden für Krypto gebaut, bevor es Nachfrage von KI-Agenten gab. Dieselben Schienen sind das, was KI-Agenten für externe Daten, Cross-Chain-Messaging und ausgelöste Ausführung benötigen. Infrastruktur, die dem Narrativ vorausgeht, ist schwerer zu verdrängen als Infrastruktur, die um das Narrativ herum gebaut wurde.

Was ist das größte Risiko für dezentrale Compute-Netzwerke?

Nachfrageseitige Einführung in großem Maßstab. Angebotsseitige GPU-Aggregation ist erreichbar. Das schwierigere Problem ist, KI-Teams mit aktiven Trainingsläufen davon zu überzeugen, die zusätzliche operative Komplexität eines dezentralen Marktplatzes gegenüber verwaltetem Cloud-Compute zu akzeptieren.

Warum bleibt FET hinter anderen KI-Infrastruktur-Token zurück?

Die Fusion zur ASI Alliance schuf Breite ohne unmittelbar vereinheitlichte Prämie. FET bietet Exposure zu drei Stack-Schichten, aber der Markt belohnt während Narrativphasen tendenziell fokussierte Infrastrukturwetten. Das kann sich umkehren, wenn die vereinheitlichte Plattform der ASI Alliance eine Produktoberfläche findet, die Nachfrage über alle drei zugrunde liegenden Projekte hinweg anzieht.

Ist Filecoin KI-Infrastruktur oder Speicherinfrastruktur?

Beides. Filecoins Infrastrukturargument für KI bezieht sich speziell auf verifizierbaren, permanenten Speicher für Trainingsdatensätze und Modelloutputs — einen Use Case, bei dem zentralisierte Clouds keinen kryptografischen Nachweis der Datenverfügbarkeit oder Zensurresistenz bereitstellen. Für aktive Hot-Data-Trainingspipelines bleibt die zentralisierte Cloud schneller.

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