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.
Kernkomponenten von PoI
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.
Canonical Execution Spec
Eine Task legt Datentyp, Quantisierungsformat (über 15 werden unterstützt: BF16/FP16/FP32, NF4/FP4/INT8, FP8, MXFP4, NVFP4), GPU-Architektur, Attention-Backend sowie torch/CUDA-Versionen fest. Reference Probes vergleichen den Logit-Hash des Miners mit der Referenz: entweder Bit für Bit identisch, oder die Task wird abgelehnt.
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.
Verteidigung im Training
Im verteilten Training wird jeder Schritt zugleich von vier unabhängigen Detektoren beobachtet: Aktivierungsanomalien, Loss-Trajektorie, Gradient-Korrelation und kryptografische Gewichtsbindung. Ein einzelnes Signal reicht aus, um den Schritt zu stoppen. Heute ist dies die einzige funktionsfähige Verteidigung gegen Angriffe der Klasse „Backdoor in the Middle“ auf verteiltes Training.
Proof of Intelligence in Aktion
Aufgabe definieren
Der Owner erstellt ein Neuronet und veröffentlicht die Task-Parameter: Modell-Hash, Datentyp, Quantisierungsformat, GPU-Architektur und Reference Probes. Miner registrieren sich durch eine kleine Gebühr oder ein PoW-Rätsel; ein gesperrtes Collateral wird nicht verlangt.
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.
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 bit-genauer Replay eines einzelnen Schritts erkennt Gewichts-Substitution und übersprungene Schritte - in unseren Tests wurden 15 von 15 Angriffen erkannt. Bei Convolutional Networks ist die Identität der Ergebnisse sogar zwischen verschiedenen GPUs bestätigt. Veröffentlichen Sie Ihre Trainingsläufe und verdienen Sie Emissionen für bestätigten Fortschritt.
Infrastrukturanbieter
GPUs für Workloads bereitstellen, bei denen Überprüfbarkeit zählt: Medizin, Finanzen, Verteidigung. Der optionale Confidential-Computing-Modus mit TEE-Attestierung erlaubt den Betrieb privater Modelle, ohne dem Operator vertrauen zu müssen. Im Funktionsumfang deckt AETRON den gesamten Cocoon ab und liefert verifizierbare Inferenz auch ohne TEE.
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, ohne Premine. Ein leeres Neuronet erhält nichts.
- Innerhalb eines Neuronets wird die Emission so verteilt: 80 % an die Miner, bis zu 10 % an den Owner, der Rest an die Staker. Seinen eigenen Anteil legt der Owner bei der Erstellung des Neuronets in einem Bereich von 0 bis 10 % fest und kann ihn danach nur noch senken.
- 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.