Blockchain in Künstlicher Intelligenz und Data Science: 3 geprüfte Use Cases
In Künstlicher Intelligenz und Data Science sind 3 geprüfte Blockchain-Use-Cases dokumentiert, darunter KI-Agenten autonom handeln lassen, KI-Trainingsdaten dezentral handeln, Datenmarktplätze für KI aufbauen. 2 davon sind produktiv im Einsatz. Alle Cases sind quellenbelegt (insgesamt 10 Quellen) und redaktionell geprüft (Stand: 17.07.2026).
| Use Case | Unternehmen | Reifegrad | Quellen |
|---|---|---|---|
| KI-Agenten autonom handeln lassen | Fetch.ai (seit 2024 Teil der Artificial Superintelligence Alliance) | Produktiv | 3 |
| KI-Trainingsdaten dezentral handeln | Ocean Protocol | Produktiv | 2 |
| Datenmarktplätze für KI aufbauen | Konrad-Adenauer-Stiftung | Konzept | 5 |
Die Use Cases im Detail
KI-Agenten autonom handeln lassen
Fetch.ai entwickelt autonome KI-Agenten auf Cosmos-basierter Blockchain, die selbstständig verhandeln und Transaktionen ausführen. 2024: Fusion mit Ocean und SingularityNET zur ASI Alliance — grundlegende Änderungen bei Marke, Token und Architektur.
KI-Trainingsdaten dezentral handeln
Ocean Protocol tokenisiert Datensätze als Data NFTs und monetarisiert sie über Datatokens. Compute-to-Data ermöglicht KI-Training auf privaten Daten ohne Exfiltration. 2024: Fusion mit SingularityNET und Fetch.ai zur ASI Alliance — mit erheblichen Änderungen bei Token-Struktur und Governance.
Datenmarktplätze für KI aufbauen
Blockchain-basierte Datenmarktplätze ermöglichen es, Daten sicher und dezentral zu teilen, sodass sie für Machine-Learning-Anwendungen genutzt werden können, ohne sensible Informationen zentral preiszugeben. Durch den Einsatz von föderiertem Lernen und sogenannten Data Exchanges können Unternehmen, Behörden und Forschungseinrichtungen Daten kontrolliert zugänglich machen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, ein souveränes europäisches KI-Ökosystem zu fördern und gleichzeitig Datenschutz sowie Datensouveränität zu wahren.