12 Geschichten, die es erwähnen. Neueste zuerst.
KAITO ist der InfoFi-Token von Kaito AI: 1 Milliarde Token, zum Start rund 20 % im Umlauf. Im Fokus stehen Aufmerksamkeit, Yap-Ranglisten und Freischaltungen.
Render und Akash verkaufen beide GPU-Leistung über einen Token. Wir vergleichen echte Nutzer, Angebotsüberhang, Staking-Rendite und zentrale Risiken.
Karpathy hat OpenAI 2015 mitgegründet, ging 2017 zu Tesla, kehrte 2023 zurück und landet nun bei Anthropic – ein direkter Talenttransfer zwischen Frontier-Labs vor dem nächsten LLM-Zyklus.
Das Startkapital ist klein und die offene LLM-Handelsarchitektur ist noch ungetestet, doch der trancheweise Rollout gibt Prophet eine saubere Baseline, um mit einsetzendem Nutzerwachstum zu skalieren.
Dass sich zwei der einflussreichsten Stimmen der Frontier-KI öffentlich beim Tempo abstimmen, ist ein bedeutsames Signal, auch wenn keine von beiden bisher einen verbindlichen Verlangsamungsmechanismus unterstützt hat.
Anthropic hat offiziell Claude Fable veröffentlicht, das leistungsfähigste KI-Modell des Unternehmens bis heute, das…
86 Validatoren betreiben nun den gepatchten Alpenglow-Build nach einem Neustart des Community-Clusters – das Upgrade, das laut Yakovenko die architektonische Kernthese von Solana bestätigt.
Cardano ist eine Proof-of-Stake-Blockchain, die auf akademischer Forschung und peer-reviewed Engineering aufbaut. So funktioniert sie, das tut ADA, und das sind die Risiken.
Avalanche ist eine hochdurchsatzfähige Blockchain-Plattform, gebaut um Custom-Subnets und schnelle Finalität. So funktioniert es und das ist abzuwägen.
HYPE ist ein Perp-DEX-Token, TAO Infrastruktur für dezentrale AI und VIRTUAL ein Launchpad für AI-Agenten. Sie teilen ein AI-Label, aber nicht dieselbe These.
ONDO-Inhaber erhalten keine Rendite aus OUSG oder USDY. Der Token gewährt Governance-Rechte, während Ondo Finance den Großteil der Gebühren behält.
Render, Akash und Filecoin werben mit dezentralem Computing, doch nur zwei rechnen wirklich. Storage, GPU und allgemeine Clouds bedienen sehr unterschiedliche Workloads.
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