Warum KI Vertrauen, Kernenergie und kryptonative Agenten braucht In dieser Episode von DROPS setze ich mich mit Ben Frigon zusammen, um zu besprechen, warum KI bald große Teile deines Lebens automatisieren könnte, aber nur, wenn wir drei schwierige Probleme gleichzeitig lösen: Vertrauen, Energie und Infrastruktur. Von Kernenergie und Datenbesitz bis hin zu KI-Agenten, die Geld bewegen, während du schläfst, skizziert @ben_frigon eine Zukunft, die ehrgeizig und doch seltsam praktisch erscheint. Von DeFi-Sommer zu @TalusNetwork Bens Geschichte beginnt an der Brown University während des DeFi-Sommers, als Ethereum und frühe DeFi-Apps explodierten. Er wurde Präsident des Blockchain-Clubs und entwarf gemeinsam, was er als "den ersten kredittragenden Kurs zu NFTs an irgendeiner Hochschule überall" bezeichnet, der genau zur Zeit des NFT-Wahns unterrichtet wurde. Nach dem Abschluss trat er dem Krypto-VC Distributed Global bei und verbrachte seine Tage damit, "jede erdenkliche Ecke von Krypto zu erforschen." Diese Gewohnheit obsessiver Neugier ist eines der wenigen Merkmale, die er denkt, dass gute Gründer und gute Investoren wirklich teilen. Der Wendepunkt kam, als er seinen Mitgründer Mike traf, der von Polychain inkubiert wurde. @polychain und @SuiNetwork unterstützten später das Talus Network, und Ben wechselte von Investor zu Betreiber. Als Gründer sagt er: "Du musst wirklich, wirklich optimistisch sein, fast naiv, töricht optimistisch," während es die Aufgabe eines VCs ist, sich jede Möglichkeit vorzustellen, wie etwas scheitern könnte. Beide Rollen zu leben, hilft ihm, ehrgeizig zu bauen, aber mit einem realistischen Risikobewusstsein. Gibt es eine KI-Blase? Als er gefragt wurde, ob wir uns in einer KI-Blase befinden, sagte Ben: "Ich denke nicht, dass es eine KI-Blase gibt. Ich denke, dass die Multiplikatoren sinken könnten, aber eine Blase würde implizieren, dass die Investition eine Verschwendung ist. Ich denke nicht, dass es eine Verschwendung im Verhältnis zu der Gelegenheit ist, die wir haben." Das eigentliche Problem, sagt er, ist, dass KI nicht in die klassischen Venture-Ökonomien passt. Wettbewerbsfähige Modelle zu trainieren bedeutet enorme Hardware-Ausgaben am ersten Tag, was das Gegenteil der "zwei Personen in einer Garage"-Geschichte ist, die für VC gedacht war. Deshalb geschieht ein Großteil des Fortschritts in großen Technologieunternehmen mit tiefen Bilanzen. Für Ben überwiegt die richtige Rahmung die Finanzen. "Die Menge an Gutem, die dies für die Welt tun kann, ist ohnegleichen." Wenn wir es richtig machen, verändert KI, wie wir arbeiten, lernen, Entscheidungen treffen und sogar miteinander umgehen. Aber dieser Vorteil zählt nur, wenn wir zwei große Risiken direkt angehen. Große Risiken: Falsche Modelle und nicht genug Energie Das erste Risiko ist das Modell-Design. Die heutigen großen Sprachmodelle sind beeindruckend, aber eng: großartig im Umgang mit Text, schwach im Zeitreihen-Denken und in verkörperten Aufgaben wie Handel oder Robotik. Ben glaubt, dass wir schließlich "Weltmodelle" benötigen werden, die mehr wie Menschen lernen, wenn wir Agenten wollen, die mit der Komplexität der realen Welt umgehen können. Wenn wir im aktuellen LLM-Paradigma gefangen bleiben, könnten die auffälligen Demos lange bevor wir die Anwendungsfälle erreichen, von denen die Leute träumen, stagnieren. Das zweite Risiko ist Energie. Das Trainieren und Ausführen von Grenzmodellen ist brutal energiehungrig, und die Netze sind bereits überlastet, wo sich Rechenzentren konzentrieren. Ben ist hier direkt: Die Vereinigten Staaten brauchen einen "nuklearen New Deal." Moderne kleine modulare Reaktoren sind sicherer und günstiger, aber der Brennstoff, die Lieferkette und das Fachwissen darum sind verwelkt. Den Wiederaufbau, argumentiert er, sollte eine oberste nationale Priorität sein: "Es gibt keine Option außer Kernenergie", wenn Amerika ernsthaft das volle Potenzial von KI realisieren will. Warum KI und Blockchain tatsächlich passen Es ist einfach, "KI + Krypto" als Marketing abzutun, aber Ben unterteilt die Schnittstelle in drei klare Schichten: Rechenleistung, Daten und Agenten. ...