Analyse: Das Wachstum der KI-Daten überholt die Compute-Planung, und Storage wird zum neuen Engpass für Krypto-Infrastrukturen

In den vergangenen zwei Jahren wurde die Debatte um KI-Infrastruktur von einer Kennzahl dominiert: der GPU-Kapazität. Sowohl in Web2 als auch in Web3 konkurrierten Teams um Zugang zu Beschleunigern, optimierten Trainingspipelines für Modelle und suchten nach günstigeren Inferenzlösungen. Doch ein leiserer Engpass wird immer schwerer zu ignorieren: die Datenspeicherung.

Eine aktuelle Analyse von Western Digital argumentiert, dass sich die Planung von KI-Rechenzentren von einem reinen Compute-Rennen hin zu einem umfassenderen Infrastrukturproblem verschiebt, bei dem Speicherkapazität, Performance, Energieverbrauch und Lebenszyklusmanagement genauso wichtig sind wie GPUs. Auch IDC hat prognostiziert, dass die weltweite jährliche Datenerzeugung bis 2030 auf 718 ZB anwachsen könnte, was verdeutlicht, wie schnell der KI-Datenfußabdruck wächst.

Für die Blockchain- und Krypto-Branche ist das nicht nur ein Thema der Cloud-Infrastruktur. KI-Agenten, On-Chain-Analytik, dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke, dezentrale Speicherung, Data-Availability-Layer und Compliance-Tools hängen alle von einem stetig wachsenden Universum maschinell erzeugter Daten ab. Wenn Storage zum limitierenden Faktor für KI wird, verändert das auch, wie Krypto-Anwendungen gebaut, bepreist, abgesichert und gesteuert werden.

Warum KI-Daten nach der Berechnung nicht einfach verschwinden

Traditionelle Compute-Planung geht oft davon aus, dass Daten verarbeitet, Ergebnisse erzeugt und die Sache dann abgeschlossen ist. Bei KI funktioniert das nicht so.

Ein modernes KI-System sammelt fortlaufend:

• Rohdaten für das Training
• Bereinigte und gelabelte Daten
• Modell-Checkpoints
• Embedding-Datenbanken
• Vektorindizes
• Protokolle von Prompts und Antworten
• Auswertungs- und Evaluierungsdaten
• Datensätze für Fine-Tuning
• Inferenz-Logs
• Sicherheits- und Compliance-Audit-Protokolle

In Krypto-Anwendungen kann diese Datenmenge noch komplexer werden. Ein KI-Handelsassistent braucht möglicherweise historische Marktdaten, Muster von Wallet-Aktivitäten, Snapshots von Orderbüchern, Token-Metadaten, Governance-Diskussionen, Risikosignale und Aufzeichnungen von Smart-Contract-Interaktionen. Ein On-Chain-Sicherheitssystem kann Transaktionsgraphen, Exploit-Signaturen, Phishing-Domains, Contract-Bytecode und forensische Daten nach Vorfällen archivieren.

Wichtig ist: Diese Informationen sind nicht nur vorübergehend. Sie werden Teil des Feedback-Loops für Modellverbesserung, Risikoprüfung, regulatorische Berichte und Nutzerschutz. Sobald KI-Systeme in Finanzumgebungen eingesetzt werden, kann zu aggressives Löschen betrieblicher Daten die Nachvollziehbarkeit schwächen und die Modellqualität senken. Alles zu behalten kann jedoch schnell wirtschaftlich untragbar werden.

Deshalb wandert die Planung von KI-Storage von einem Backoffice-Thema hin zu einer strategischen Infrastrukturentscheidung.

Die Krypto-Branche hat ihre eigene Version des KI-Storage-Problems

Krypto-Builders wissen längst, dass Data Availability und Persistenz keine abstrakten Themen sind. Öffentliche Blockchains sind in gewisser Weise Datensysteme mit strengen Regeln für Replikation, Verifikation und Zustandsübergänge. KI bringt jedoch neue Datenkategorien mit sich: größer, unstrukturierter und oft schwerer zu verifizieren.

Einige schnell wachsende Bereiche zeigen das besonders deutlich.

KI-Agenten brauchen Gedächtnis, nicht nur Wallet-Zugriff

KI-Agenten werden zunehmend als zukünftige Teilnehmer an Kryptomärkten diskutiert. Sie könnten DeFi-Positionen überwachen, Portfolios neu ausbalancieren, verdächtige Transaktionen erkennen oder mit Smart Contracts auf Basis nutzerdefinierter Richtlinien interagieren.

Doch ein KI-Agent ohne Gedächtnis ist eingeschränkt. Er braucht Kontext: frühere Anweisungen, Risikopräferenzen, vergangene Transaktionen, Ausführungsergebnisse, gescheiterte Versuche und Nutzerfeedback. Daraus entsteht persistente Datenhaltung, die sicher gespeichert und gezielt abrufbar sein muss.

Die Herausforderung ist nicht nur, wo dieses Gedächtnis gespeichert wird, sondern auch, wer es kontrolliert. Wenn die Betriebshistorie des Agenten in einem zentralisierten Dienst eingeschlossen ist, verlieren Nutzer möglicherweise Portabilität und Transparenz. Wird sie unvorsichtig gespeichert, steigen Datenschutzrisiken. Wird sie vollständig on-chain abgelegt, werden Kosten und Datenoffenlegung schnell unzumutbar.

On-Chain-Analytik wird immer datenintensiver

Blockchain-Analytik erfordert ohnehin das Indexieren riesiger Mengen an Transaktionen, Adressen, Verträgen und Ereignissen. Kommt KI hinzu, steigen die Speicheranforderungen erneut. Modelle können Embeddings für Adressen erzeugen, Wallet-Verhalten clustern, Smart Contracts klassifizieren und historische Labels zur Betrugserkennung vorhalten.

Das ist besonders relevant, da Regulierungsbehörden und Institutionen stärkere Überwachung digitaler Vermögensflüsse verlangen. Rahmenwerke wie die FATF-Richtlinien zu virtuellen Vermögenswerten haben Dienstleister dazu gedrängt, ihre Compliance-Kontrollen zu verbessern, während Nutzer weiterhin Privatsphäre und Self-Custody erwarten. Diese Ziele in Einklang zu bringen, erfordert eine durchdachte Datenarchitektur — nicht nur mehr Compute.

Dezentrale Speicherung und DePIN könnten profitieren, aber nur wenn die Wirtschaftlichkeit stimmt

Das Wachstum von KI-Daten könnte die Nachfrage nach dezentraler Speicherung und DePIN-Systemen stärken, insbesondere für Archivdatensätze, offene Modellressourcen, Forschungsaufzeichnungen und öffentliche KI-Evaluierungsdaten. Netzwerke mit Fokus auf Storage, Retrieval und Data Availability könnten neue Anwendungsfälle erschließen, während KI-Teams nach Alternativen zur zentralisierten Cloud-Abhängigkeit suchen.

Allerdings ist KI-Storage kein einheitlicher Markt. Heiße Trainingsdaten, Echtzeit-Inferenz-Logs, Langzeitarchive und öffentliche Datensätze haben unterschiedliche Anforderungen. Manche brauchen niedrige Latenz. Andere geringe Kosten pro TB. Wieder andere erfordern kryptografische Verifikation oder strenge Zugriffskontrolle und Löschrichtlinien.

Das bedeutet: Dezentrale Infrastruktur muss mit mehr als nur einer Ideologie überzeugen. Sie muss glaubwürdige Performance, Preisgestaltung, Zuverlässigkeit und ein gutes Entwicklererlebnis bieten.

Data-Availability-Layer sind Teil derselben Diskussion

Beim Skalieren von Blockchains ist Data Availability zu einem zentralen Designfokus geworden. Ethereums Proto-Danksharding-Upgrade, eingeführt durch EIP-4844, senkte die Kosten für das Veröffentlichen von Rollup-Daten, indem es ein dediziertes Blob-Transaktionsformat einführte. Auch modulare Blockchain-Projekte haben Data Availability zu einer Kernschicht gemacht, statt zu einem bloßen Implementierungsdetail.

KI-Infrastruktur unterscheidet sich von Rollup-Infrastruktur, doch die zugrunde liegende Lehre ist ähnlich: Kosten für Datenbewegung und -aufbewahrung können das Systemdesign dominieren.

Bei Rollups lautet die Frage: Können Transaktionsdaten günstig genug verfügbar gemacht werden, um Verifikation zu ermöglichen?

Bei KI lautet die Frage: Können Trainingsdaten, Inferenz-Logs, Embeddings und Audit-Trails effizient genug gespeichert und abgerufen werden, um kontinuierliche Modellverbesserung zu ermöglichen?

In beiden Fällen scheitern Systeme, wenn Daten als Nebensache behandelt werden.

Der Wandel von GPU-Zahl zu den Gesamtkosten des Datenlebenszyklus

Ein enger Fokus auf GPU-Auslastung kann die langfristigen Kosten des KI-Betriebs verdecken. Die reifere Kennzahl lautet nicht einfach „Wie viele GPUs sind verfügbar?“, sondern wie effizient eine Organisation jede Phase des Datenlebenszyklus verwaltet.

Für Krypto-Unternehmen, die KI-gestützte Produkte entwickeln, sind relevante Metriken unter anderem:

• Kosten pro PB gespeicherter Daten
• Energieverbrauch des Speichers
• Wiederherstellungszeit nach Ausfällen
• Latenz bei Training und Inferenz
• Garantien zur Datenintegrität
• Aufbewahrungs- und Löschrichtlinien
• Verschlüsselung und Zugriffskontrolle
• Nachvollziehbarkeit sensibler Finanzprozesse

Eine DeFi-Risiko-Engine kann sich etwa nicht nur auf schnelle Inferenz verlassen. Sie benötigt auch historische Marktdaten, Liquidationsaufzeichnungen, Oracle-Updates, Änderungen an Protokollparametern und Muster des Wallet-Verhaltens. Wenn der Abruf dieser Daten langsam oder teuer wird, ist das System selbst dann weniger nützlich, wenn das Modell leistungsstark ist.

Ebenso muss eine Börse oder Custody-Plattform, die KI zur Betrugserkennung nutzt, genügend Belege aufbewahren, um Warnungen zu erklären und frühere Entscheidungen zu überprüfen. Das Speicherdesign wirkt sich direkt auf die Qualität von Ermittlungen und Nutzerschutz aus.

Warum Tiered Storage für KI und Web3 wichtig wird

Wenn KI-Datensätze von TB- auf PB- und schließlich EB-Skalierung anwachsen, kann eine einzige Speicherarchitektur nicht alles leisten. Unternehmen werden voraussichtlich zunehmend auf mehrstufige Speicherstrategien setzen.

Ein praktischer KI- und Krypto-Daten-Stack könnte so aussehen:

• Hochperformanter Flash-Speicher für aktives Modelltraining, Feature-Generierung und Echtzeit-Inferenz
• HDD-Systeme mit hoher Kapazität für große historische Datensätze und weniger häufige Zugriffe
• Objektspeicher für Logs, Archive, Modell-Artefakte und Compliance-Aufzeichnungen
• Dezentrale Speicherung für öffentliche Datensätze, verifizierbare Archive oder zensurresistente Ressourcen
• On-Chain-Commitments für Beweise, Hashes, Berechtigungen oder Settlement-Logik statt Rohdaten

Dieser mehrschichtige Ansatz ist wichtig, weil Blockchains nicht dafür ausgelegt sind, große KI-Datensätze direkt zu speichern. In vielen Fällen ist es besser, umfangreiche Daten off-chain zu halten und lediglich Integritätsnachweise oder Zugriffsrechte on-chain zu verankern.

Diese Architektur ermöglicht Verifizierbarkeit, ohne dass jeder Node unnötige Speicherlast tragen muss.

Der Sicherheitsaspekt: KI-Daten sind auch eine Angriffsfläche

Je mehr Daten KI-Systeme speichern, desto attraktiver werden sie für Angreifer.

Für Krypto-Nutzer ist das relevant, weil KI-Infrastrukturen sensible Informationen enthalten können, etwa zu Wallet-Verhalten, Transaktionsabsichten, Identitätsprüfungen, Portfoliodaten und Sicherheitswarnungen. Bei einer Kompromittierung können diese Daten für Phishing, Social Engineering, gezielte Betrugsversuche oder Marktmanipulation verwendet werden.

KI-Agenten, die mit Wallets interagieren, bringen ein weiteres Risiko mit sich. Wenn ein Agent Prompts, Berechtigungen und Transaktionshistorie unsicher speichert, könnten Angreifer ableiten, wie man das System dazu bringt, schädliche Transaktionen zu signieren.

Hier bleiben Self-Custody-Prinzipien unverzichtbar. KI kann Entscheidungsprozesse unterstützen, aber private Schlüssel sollten unter der Kontrolle des Nutzers bleiben. Eine Hardware-Wallet wie OneKey hilft dabei, die Signierberechtigung von Online-KI-Tools und Anwendungen zu trennen. Diese Trennung wird besonders wichtig, wenn immer mehr Nutzer automatisierte Workflows, DeFi-Dashboards und KI-gestützte Transaktionsassistenten ausprobieren.

Verifizierbare KI braucht verifizierbare Daten

Eine der wichtigsten Schnittmengen zwischen KI und Krypto ist die Verifizierbarkeit. Nutzer möchten vielleicht wissen, ob ein KI-Modell tatsächlich den angegebenen Datensatz verwendet hat, ob ein Inferenzresultat von einem bestimmten Modell erzeugt wurde oder ob ein Trading-Agent vordefinierten Regeln gefolgt ist.

Hier könnten kryptografische Verfahren, Zero-Knowledge-Proofs, Trusted Execution Environments und dezentrale Identitäten relevant werden. Doch keine dieser Methoden funktioniert gut, wenn die zugrunde liegenden Daten schlecht verwaltet werden.

Das NIST AI Risk Management Framework betont Governance, Messung und Risikokontrollen für KI-Systeme. In Krypto werden diese Themen durch irreversible Transaktionen und adversariale Marktbedingungen noch verstärkt. Eine bessere Speicherarchitektur ist daher nicht nur eine Frage der Kosten, sondern der Verantwortlichkeit.

Ein zukünftiges KI-gestütztes DeFi-Protokoll könnte nachweisen müssen:

• Welche Modellversion eine Empfehlung erzeugt hat
• Welcher Datensatz für Training oder Evaluierung verwendet wurde
• Ob historische Logs verändert wurden
• Ob Nutzerberechtigungen eingehalten wurden
• Ob eine automatisierte Aktion mit einer signierten Richtlinie übereinstimmte

All das hängt von zuverlässiger Datenaufbewahrung, Integritätsprüfungen und Zugriffsmanagement ab.

Was Builder jetzt tun sollten

Krypto-Teams, die KI integrieren, sollten Storage nicht als spätere Optimierung behandeln. Früh getroffene Entscheidungen können darüber bestimmen, ob das Produkt skalierbar und vertrauenswürdig bleibt.

Eine praktische Checkliste umfasst:

1. Den gesamten KI-Datenlebenszyklus vor der Skalierung der GPU-Nutzung abbilden
   Erfassen, welche Daten beim Training, bei der Inferenz, im Monitoring und bei der Nutzerinteraktion entstehen.

2. Hot, Warm und Cold Data trennen
   Nicht jeder Datensatz braucht Hochgeschwindigkeitszugriff. Performance-Storage nur dort einsetzen, wo er messbaren Nutzen bringt.

3. Integrität verankern, ohne Blockspace zu verschwenden
   Große Daten off-chain speichern, aber bei Bedarf On-Chain-Hashes, Attestierungen oder Commitments nutzen, wenn Verifizierbarkeit wichtig ist.

4. Datenschutz von Anfang an mitdenken
   Prompt-Logs, Wallet-Metadaten und Verhaltensdaten können sensibel sein. Die Datenerhebung möglichst minimieren.

5. Signierberechtigungen schützen
   KI-Systeme können Handlungen vorschlagen, aber private Schlüssel sollten nicht für Online-Agenten oder Cloud-Umgebungen offengelegt werden.

6. Speicherökonomie als Produktkennzahl verfolgen
   Kosten pro aufbewahrtem Datensatz, Abruflatenz und Wiederherstellungseffizienz sollten ebenso überwacht werden wie die Compute-Auslastung.

Fazit: Der nächste KI-Engpass ist eine Chance für Krypto

Die KI-Infrastruktur tritt in eine neue Phase ein. Der Markt erkennt, dass GPUs allein nicht über Leistungsfähigkeit entscheiden. Datenspeicherung, Abruf, Energieeffizienz, Nachvollziehbarkeit und Lebenszyklusmanagement werden zu zentralen Wettbewerbsfaktoren.

Für die Krypto-Branche ist dieser Wandel besonders relevant. Blockchains sind auf verifizierbare Daten ausgerichtet, doch KI erzeugt enorme Mengen an Off-Chain-Kontext, der intelligent gespeichert, gesichert und mit On-Chain-Systemen verbunden werden muss. Die Gewinner werden nicht einfach die Teams mit dem meisten Compute sein. Es werden die Teams sein, die Daten als langfristigen Vermögenswert managen können.

Während sich KI-Agenten, DePIN-Storage, On-Chain-Analytik und verifizierbare Berechnung weiterentwickeln, sollten Nutzer auch eine grundlegende Sicherheitsregel nicht vergessen: Automatisierung darf die Kontrolle über Schlüssel nicht ersetzen. Wenn KI-Tools Teil Ihres Krypto-Workflows werden, kann das Offline-Halten privater Schlüssel mit einer Hardware-Wallet wie OneKey dazu beitragen, die Grenze zwischen intelligenter Unterstützung und unwiderruflicher Autorisierung zu wahren.