Konsens, verankert durch kryptografisch überprüfbare KI-Arbeit
Proof of Intelligence ist der Kern von AETRON. Miner führen Inferenz und Training aus, prüfen einander über Logit-Replay und verdienen Emissionen für Arbeit, die das Protokoll kryptografisch nachvollziehen konnte.
Wie sich Proof of Intelligence von Legacy-Modellen unterscheidet
Proof of Work
Verbrennt Energie für Hashes
Die Sicherheit beruht auf leeren Berechnungen. Jedes zusätzliche Kilowatt belegt lediglich, dass das Netzwerk noch lebt.
Proof of Stake
Kauft Sicherheit mit Kapital
Token-Halter nehmen die Emission. Diejenigen, die tatsächlich arbeiten, gehen leer aus. Kapital wandert zwischen Wallets, ohne neuen Wert zu schaffen.
Proof of Intelligence
Belohnt überprüfbare Intelligenz
Miner erhalten Emission für reale KI-Ergebnisse, die jeder andere Teilnehmer im Netzwerk kryptografisch nachprüfen kann.
Woraus PoI besteht
Neuronets
Die Einheit zur Organisation von KI-Arbeit. Jedes Neuronet hostet mehrere Aufgaben (Inferenz, Training, private Modelle) mit festem Modell-Hash, kanonischer Ausführungsspezifikation und Zugriffsrichtlinie.
Keine Obergrenze für Neuronets oder Miner. Der Neuronet-Owner behält Vetorecht über die Miner-Liste.
Canonical Execution Spec
Eine Aufgabe fixiert Datentyp, Quantisierungsformat (neun werden unterstützt: BF16/FP16/FP32, NF4/FP4/INT8, FP8, MXFP4, NVFP4), GPU-Architektur, Attention-Backend sowie torch/CUDA-Versionen. Reference Probes vergleichen den Logit-Hash des Miners mit der Referenz: Entweder stimmt er innerhalb der deklarierten Toleranz überein, oder die Aufgabe wird abgelehnt.
Validiert auf 6 Architekturen: NVIDIA Ampere/Ada/Hopper/Blackwell, AMD CDNA3 und Apple Silicon.
Replay Logits + Shadow Replay
Ein VRF wählt zufällig 7 % der Anfragen zur Nachprüfung aus. Der zugewiesene Miner führt einen einzelnen Forward-Pass (nur Prefill) aus und vergleicht die Logits; die Kosten dieser Prüfung liegen bei rund 0,2 % bei LLMs und 5–10 % bei Diffusion. Shadow Replay schließt Selective-Answer-Fraud, also den Fall, dass ein Miner nur bei einem Teil der Anfragen betrügt.
Stimmen die Hashes nicht überein, entscheidet ein dritter Miner den Streit. Wer die Arbitrage verliert, erhält für diese Epoche keine Emission.
Verteidigung im Training
Im kollaborativen Trainingsmodus wird jeder Schritt zugleich von mehreren unabhängigen Signalen geprüft: Einige werden aus den Gewichts-Deltas einer Stufe berechnet, eines liest das Modellverhalten auf zurückgehaltenen Proben. Ein einzelnes Signal genügt, um den Schritt zu stoppen. Das zielt auf die Klasse von Angriffen auf verteiltes Training, bei denen ein Teilnehmer mitten im Lauf eine Modifikation einschleust. Das detaillierte Design und seine Kalibrierung sind noch nicht veröffentlicht.
Die Verteidigung wurde in internen Tests gegen Stealth- und adaptive Bypass-Varianten erprobt. Testkorpus, Schwellenwerte und Fehlalarmraten werden zusammen mit der Kalibrierung veröffentlicht.
Proof of Intelligence in Aktion
Aufgabe definieren
Der Eigentümer erstellt ein Neuronet und veröffentlicht die Aufgabenparameter: Modell-Hash, Datentyp, Quantisierungsformat, GPU-Architektur und Reference Probes. Ein Miner registriert sich in einer Aufgabe, indem er die Registrierungsgebühr des Netzwerks zahlt.
Ausführen und Artefakt committen
Der Miner bedient die Anfrage und speichert ein kompaktes Validierungs-Artefakt (rund 200 Byte: Top-k-Logits oder Latent-Hash, Seed, Kontext-Hash). Diese Artefakte werden in einem Merkle-Tree zusammengefasst, sodass eine einzige On-Chain-Transaktion bis zu einer Million Anfragen abdeckt.
Replay und Arbitrage
Ein VRF wählt 7 % der Anfragen zufällig aus und ernennt einen zweiten Miner zum Validator. Dieser führt einen Prefill aus und vergleicht den Logit-Hash. Stimmen die Hashes nicht überein, entscheidet ein dritter Miner per Arbitrage; die Seite, die den Streit verliert, erhält für diese Epoche keine Emission.
Emissionen verteilen
Die Runtime bewertet jeden Miner anhand von vier Signalen: bestätigte Arbeitsleistung, Ergebnis des Pulse-Benchmarks (eine kanonische Referenzlast für jede GPU-Architektur), Uptime und der Anteil erledigter zugewiesener Nachprüfungen. Für die Emission reicht es nicht, die eigenen Anfragen zu bedienen - man muss auch jede vom Netzwerk zugewiesene Nachprüfung abschließen.
Ein neuer Miner startet mit reduziertem Reputationsgewicht und steigert es durch fehlerfreie Prüfungen auf das volle Maß. Es ist ein offener Vertrauenspfad - ohne Schonzeit. Die konkreten Schwellen setzt die Governance.
Wer profitiert von PoI
KI-Startups
Modelle betreiben, ohne eigene Infrastruktur zu besitzen. Verifizierbare Inferenz erlaubt einem Enterprise-Kunden, sich zu vergewissern, dass das Modell genau das tut, was zugesagt wurde - ohne dem Provider vertrauen zu müssen.
Forschungsteams
Führen Sie verteiltes Training mit dem Witnessed-Checkpoints-Protokoll durch. Ein bitgenaues Replay eines einzelnen Schritts erkennt Gewichtsaustausch und übersprungene Schritte: Gewichte aus einem fremden Trainingslauf passen nicht zum committeten Schritt, und einen Schritt rückwärts zu rechnen hieße, ein Optimizer-Update zu invertieren - rechnerisch nicht machbar. Veröffentlichen Sie Ihre Trainingsläufe und verdienen Sie Emissionen für bestätigten Fortschritt.
Infrastrukturanbieter
Vermieten Sie GPUs für Workloads, bei denen Überprüfbarkeit zählt: Gesundheitswesen, Finanzen, Verteidigung. Überprüfbare Inferenz funktioniert ohne spezielle Hardware. Darauf aufbauend ist ein Confidential-Computing-Modus mit TEE-Attestierung geplant (Phase 2): Die On-Chain-Attestierung ist im Mainnet noch nicht aktiv.
Wirtschaft & Anreize
Emissionsaufteilung
- Pro Block werden 1,5 AET ausgegeben: 90 % gehen an Neuronets im Verhältnis zur bestätigten Arbeit, 5 % an die Chain-Validatoren und 5 % an die Treasury. Alle vier Jahre halbiert sich die Belohnung, derselbe Zeitplan wie bei Bitcoin. Die Obergrenze liegt bei 33 Millionen AET; im Genesis wurden 4500 AET ausgegeben, 0,014 % davon. Ein leeres Neuronet erhält nichts.
- Innerhalb eines Neuronets wird die Emission so aufgeteilt: 10% an Staker, bis zu 10% an den Eigentümer, der Rest - mindestens 80% - an Miner. Die Eigentümergebühr hat eine vom Protokoll gesetzte Obergrenze von 10%: Der Eigentümer kann sie senken, aber nie erhöhen, daher beträgt der Miner-Anteil 80% oder mehr.
- Die Emission wird nur für ehrlich bestätigte Arbeit ausgezahlt. Ein Miner, der zugewiesene Nachprüfungen versäumt oder eine Arbitrage verliert, erhält für diese Epoche keine Belohnung.
Die Rolle des Stakes in einem Neuronet
- Der Stake in einem Neuronet hat zwei Funktionen. Er legt den Durchsatz des Netzwerks fest - wie viele Anfragen pro Epoche und wie viele Miner sich anschließen können - und wirkt zugleich als Stimme für die Nützlichkeit dieses Dienstes. Ein Neuronet ganz ohne Stake kann schlicht keine Anfragen bedienen.
- Die Emission zwischen den Neuronets wird ausschließlich nach der bestätigten Arbeit verteilt, die jedes einzelne geliefert hat. Sind viele AET in ein Neuronet gestakt, fließt aber kein echter Traffic, bleibt das Einkommen ebenfalls bei null.
- Stakt ein Miner die verdienten AET zurück in sein eigenes Neuronet, wächst der Durchsatz, mit ihm die Anfragen, und die Erträge beginnen zu kompoundieren. Genau deshalb fährt jeder Teilnehmer besser damit, AET zu halten und zu staken, statt sie sofort zu verkaufen.
Belohnung für ein überprüfbares Ergebnis
Bei AETRON entsteht Wert aus Arbeit, die kryptografisch nachgeprüft werden kann. Jeder Block bringt Inferenz, Training und Dienste mit Vertrauen auf Protokollebene. Das ist die Basisschicht der nächsten KI-Infrastruktur.