Huaweis Chip-Wissenschaftler warnt: Das Skalieren von KI-Hardware nähert sich einem „Lawinen“-Punkt – was das für die Krypto-Infrastruktur bedeutet

Der nächste Engpass in der Krypto-Welt könnte nicht Blockspace, Liquidität oder Regulierung sein. Es könnte Silizium sein.

Eine jüngste Warnung von Liao Heng, Huaweis leitendem Halbleiterwissenschaftler und einer der Schlüsselfiguren hinter der Ascend-KI-Chip-Initiative, hat weit über die KI-Branche hinaus für Diskussionen gesorgt. Seine Kernaussage ist einfach, aber weitreichend: Der dominante Weg, KI-Compute zu skalieren, indem man immer mehr Prozessoren und immer mehr High-Bandwidth-Memory stapelt, lässt sich nicht unbegrenzt fortsetzen. Irgendwann werden physikalische Grenzen zu wirtschaftlichen Grenzen, und wirtschaftliche Grenzen werden zu systemweiten Beschränkungen.

Für die Blockchain- und Kryptowährungsbranche ist das nicht nur eine Geschichte über KI-Hardware. Es ist ein Vorgeschmack auf den infrastrukturellen Druck, der die Erzeugung von Zero-Knowledge-Proofs, dezentrale Compute-Märkte, KI-Agenten auf der Blockchain, Validator-Betrieb, Data Availability und die nächste Generation von Krypto-Sicherheit prägen wird.

Das Ende von „einfach mehr GPUs hinzufügen“

Im vergangenen Jahrzehnt hat die KI-Branche stark auf rohe Skalierung gesetzt: mehr Chips, größere Cluster, schnellere Verbindungen und mehr Speicherbandbreite. Das GPU-Ökosystem von NVIDIA wurde zur Standardgrundlage für großes KI-Training, Inferenz und zunehmend auch für angrenzende Workloads wie kryptografische Beweise und Simulationen. Die eigenen Materialien des Unternehmens betonen beschleunigtes Rechnen als Full-Stack-Ansatz über Hardware, Netzwerke, Software und Entwickler-Tools hinweg über die NVIDIA-Rechenzentrumsplattform.

Liaos Warnung stellt die Annahme infrage, dass sich diese Skalierungsstrategie problemlos fortsetzen lässt. Sein Punkt ist nicht, dass der Bedarf an KI-Compute verschwinden wird. Vielmehr geht es darum, dass das wiederholte Erhöhen von Chip-Anzahl und Speicherkapazität irgendwann auf Grenzen stößt: Leistungsdichte, Wärmeabfuhr, Komplexität des Packaging, Latenz der Interconnects, Konzentration in der Lieferkette und Kosten.

Für Krypto ist das relevant, weil viele entstehende Blockchain-Workloads eher rechenintensiver werden als weniger.

Zero-Knowledge-Rollups brauchen Proof-Generierung. Experimente mit Fully Homomorphic Encryption brauchen spezialisierte Beschleunigung. On-Chain-KI-Anwendungen sind auf Inferenz-Schichten angewiesen. Dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke benötigen Verifikation. Restaking und Shared-Security-Designs bringen mehr Monitoring, Simulation und Automatisierung mit sich. Kurz gesagt: Krypto bewegt sich von einer transaktionszentrierten in eine berechnungszentrierte Ära.

Wenn die Hardware-Kurve der KI teurer oder weniger vorhersehbar wird, werden Infrastruktur-Builder in Krypto das zu spüren bekommen.

Warum Chip-Grenzen bei KI für Blockchains wichtig sind

Blockchain-Systeme wurden schon immer von Hardware-Realitäten geprägt.

Bitcoin-Mining wurde durch ASICs grundlegend verändert. Ethereums Übergang zu Proof of Stake reduzierte energieintensives Mining, ein Wandel, der in der Forschung der Ethereum Foundation zum Energieverbrauch dokumentiert ist. Das Design von Solana mit hohem Durchsatz setzt voraus, dass Validatoren anspruchsvolle Hardware- und Netzwerkstandards einhalten können. Zero-Knowledge-Netzwerke hängen von Provern ab, die häufig leistungsstarke CPUs, GPUs, FPGAs oder maßgeschneiderte Beschleuniger benötigen.

Die Branche beschreibt Krypto manchmal als „Software, die Finanzen frisst“, aber in der Praxis hängt jede Blockchain von physischer Infrastruktur ab:

• Validator-Hardware und Netzwerklatenz
• Rechenzentren und Cloud-Anbieter
• Sichere Geräte zur Schlüsselaufbewahrung
• Maschinen zur Proof-Generierung
• RPC-Infrastruktur
• Indexer und Archivknoten
• KI-Inferenz-Endpunkte für automatisierte Agenten
• Energieversorgung und geografische Verteilung

Eine Verlangsamung der klassischen Chip-Skalierung könnte Blockchain-Teams dazu zwingen, ihre Architektur neu zu überdenken – ähnlich wie KI-Forscher gezwungen sind, Modelldesigns zu hinterfragen.

Statt unbegrenzte Rechenleistung vorauszusetzen, müssen Protokolle möglicherweise stärker auf Effizienz, Spezialisierung und Lokalisierung optimieren.

Die „18-stöckige Pagode“ der KI-Infrastruktur

Liao soll die KI-Wertschöpfungskette als eine „18-stöckige Pagode“ beschrieben haben, im Kontrast zu Jensen Huangs bekannter Schichtung des KI-Stacks. Die Metapher ist auch für Krypto nützlich.

Eine moderne Blockchain-Anwendung ist nicht einfach nur ein Smart Contract. Sie sitzt auf vielen voneinander abhängigen Schichten:

1. Chip-Design und -Fertigung
2. Speicher und Packaging
3. Rechenzentren und Stromversorgung
4. Betriebssysteme und Treiber
5. Kryptografische Bibliotheken
6. Virtuelle Maschinen
7. Konsensmechanismen
8. Execution Clients
9. Data-Availability-Schichten
10. Oracles
11. Indexer
12. Wallets
13. Frontends
14. Sicherheitsüberwachung
15. Governance-Systeme
16. Compliance-Tools
17. KI-Automatisierung
18. Nutzervertrauen und Verwahrung

Die Lehre daraus ist, dass Wettbewerbsfähigkeit nicht von einer einzelnen Schicht abhängt. Sie entsteht durch Koordination über den gesamten Stack.

Das ist besonders relevant für die Zero-Knowledge-Infrastruktur. Ein schnelleres Proving-System ist nicht nur ein besserer Algorithmus; es hängt auch von Speicherzugriffsmustern, Parallelisierung, Compiler-Design, Schaltungsarchitektur und Hardware-Beschleunigung ab. Dasselbe gilt für dezentrale KI-Netzwerke, bei denen Token-Anreize allein ineffizientes Compute-Routing oder unzuverlässige Inferenzleistung nicht ausgleichen können.

Krypto-Protokolle, die Infrastruktur als Full-Stack-Problem begreifen, werden wahrscheinlich besser positioniert sein als jene, die davon ausgehen, dass allgemeine Cloud-Compute immer günstig und im Überfluss verfügbar sein wird.

Das Tau Scaling Law und der Wandel von Miniaturisierung zu Datenbewegung

Eine der interessantesten Ideen im Zusammenhang mit Huaweis Chip-Strategie ist das Tau Scaling Law. Das Konzept, wie Liao es beschreibt, besagt, dass sich Systemdesigner, sobald die traditionellen Vorteile kleinerer Transistoren nachlassen, noch stärker auf die Verbesserung des Datentransfers zwischen Komponenten konzentrieren sollten.

Das ist für Blockchain hochrelevant.

Viele Krypto-Workloads sind nicht nur durch rohe Rechenleistung begrenzt. Sie sind durch Speicherbewegungen, Kommunikationsaufwand und Koordinationskosten eingeschränkt. Zum Beispiel:

• ZK-Proof-Generierung umfasst oft große Zwischendatenstrukturen.
• Die Leistung von Validatoren kann von State-Zugriffen und Netzwerkausbreitung abhängen.
• Rollup-Sequencer müssen Reihenfolge, Ausführung und Abrechnung koordinieren.
• KI-Agenten, die mit Blockchain-Systemen interagieren, brauchen schnelle Inferenz und zugleich verlässliche Signing-Flows.
• Dezentrale Speicher- und Compute-Netzwerke müssen Daten effizient durch nicht vertrauenswürdige Umgebungen bewegen.

Mit anderen Worten: Der Engpass ist oft nicht „können wir das berechnen?“, sondern „können wir die benötigten Daten schnell genug bewegen, verifizieren und koordinieren?“

Darum überschneiden sich Denken auf Chip-Ebene und Denken auf Protokollebene immer stärker. Eine Blockchain-Skalierungs-Roadmap, die Hardware-Realitäten ignoriert, mag in der Theorie elegant wirken, scheitert in der Produktion aber womöglich an der Praxis.

Die DeepSeek-Lehre: Effizienz als strategischer Vorteil

Liao lobte zudem DeepSeek-Gründer Liang Wenfeng und argumentierte, der Durchbruch des Unternehmens sei nicht bloß darauf zurückzuführen, mit weniger Ressourcen auszukommen, sondern darauf, Modellarchitekturen zu entwerfen, die die begrenzte Rechenleistung besser nutzen.

Die breitere Lehre für Krypto ist klar: Effizienz kann ein Burggraben sein.

Im Jahr 2025 wurde DeepSeek zu einem globalen Bezugspunkt für kostensensible KI-Entwicklung, als Forschung und Modelle durch Veröffentlichungen des Unternehmens auf arXiv und offene Modellveröffentlichungen Aufmerksamkeit erhielten. Die Bedeutung lag nicht nur darin, dass ein Modell günstiger sein konnte. Entscheidend war, dass architektonische Innovation die Lücke zu Wettbewerbern mit größeren Hardware-Budgets verkleinern konnte.

Krypto weist eine ähnliche Dynamik auf.

Ein Protokoll mit geringeren Ressourcen kann dennoch konkurrenzfähig sein, wenn es Verifizierungskosten senkt, den State effizienter komprimiert, die Prover-Effizienz verbessert oder Anreizsysteme entwirft, die Verschwendung minimieren. Das zeigt sich bereits im Rollup-Ökosystem, wo Teams mit effizienteren Proof-Systemen, alternativen virtuellen Maschinen und modularen Data-Availability-Designs experimentieren.

Der nächste Zyklus könnte Protokolle belohnen, die mit weniger mehr erreichen.

Dezentrales Compute wird einen Realitätscheck erleben

Die Debatte um Chip-Skalierung betrifft auch eines der populärsten Krypto-Narrative: dezentrales Compute.

Die Idee ist attraktiv. Statt sich auf wenige Hyperscaler-Cloud-Anbieter zu verlassen, können Netzwerke ungenutzte GPUs, spezialisierte Hardware und verteilte Rechenzentren über Token-Anreize koordinieren. Das könnte KI-Inferenz, Rendering, wissenschaftliches Rechnen oder kryptografische Beweise unterstützen.

Aber Hardwareknappheit lässt sich nicht allein mit Tokenomics lösen.

Ein dezentrales Compute-Netzwerk muss schwierige Fragen beantworten:

• Sind die verfügbaren Chips für den Workload überhaupt geeignet?
• Lässt sich die Leistung ohne übermäßigen Overhead verifizieren?
• Ist der Datentransfer schnell genug?
• Können Nutzer sich auf Verfügbarkeit und vorhersehbare Preise verlassen?
• Wie geht das Netzwerk mit datenschutzsensiblen Workloads um?
• Sind die Anreize auf langfristige Infrastrukturinvestitionen ausgerichtet?

Wenn High-End-Chips stärker begrenzt werden, könnten dezentrale Compute-Märkte zwar wertvoller werden, aber auch anspruchsvoller. Nutzer wollen dann nicht einfach nur Zugang zu „einer GPU“. Sie wollen verifizierte Leistung, sichere Ausführung, vorhersehbare Latenz und transparente Preise.

Genau hier kann Blockchain Mehrwert schaffen: Abwicklung, Reputation, Treuhand, Zugriffskontrolle und nachvollziehbare Nutzungsprotokolle. Doch die zugrunde liegende Hardware-Schicht bleibt entscheidend.

ZK, KI und die kommende Nachfrage nach spezialisierter Hardware

Zero-Knowledge-Technologie ist einer der klarsten Bereiche, in denen sich Chip-Grenzen und Blockchain-Strategie überschneiden.

ZK-Proofs versprechen skalierbare Verifikation: Eine Blockchain kann einen kompakten Beweis prüfen, statt eine große Berechnung erneut auszuführen. Das ist zentral für viele Rollup-Designs und für Ethereums langfristige Skalierungs-Roadmap, einschließlich der breiteren Verlagerung hin zu rollup-zentrierter Ausführung, wie sie in Ethereum-Fachdiskussionen und auf Ethereums Roadmap beschrieben wird.

Allerdings kann die Proof-Generierung rechnerisch sehr teuer sein. Wenn die KI-Nachfrage weiterhin fortgeschrittene GPU-Kapazitäten absorbiert, könnte ZK-Infrastruktur mit höheren Kosten oder längeren Einführungszeiträumen konfrontiert sein.

Das könnte drei Trends beschleunigen:

1. ASICs für Proving
   Maßgeschneiderte Chips könnten für die Proof-Generierung mit hohem Volumen attraktiv werden.

2. Mehr Proof-Effizienz auf Protokollebene
   Teams könnten Schaltungskomplexität reduzieren, State-Zugriffe optimieren oder hybride Proof-Systeme verwenden.

3. Prover-Marktplätze
   Netzwerke könnten spezialisierte Betreiber koordinieren, die über Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Kosten konkurrieren.

Gewinnen könnten jene Designs, die Kryptografie und Hardware als gemeinsames Co-Design-Problem behandeln – und nicht als getrennte Disziplinen.

Krypto-Sicherheit in einer computebeschränkten Welt

Eine Welt teurer Rechenleistung verändert auch die Sicherheitsannahmen der Nutzer.

Da KI-Agenten in Krypto immer häufiger werden, könnten Nutzer Aufgaben wie Portfolio-Überwachung, DeFi-Ausführung, Cross-Chain-Routing, Steuerklassifizierung und Governance-Teilnahme delegieren. Diese Systeme könnten auf zentralisierten Servern, dezentralen Compute-Netzwerken oder persönlichen Geräten laufen.

Doch je automatisierter das Krypto-Erlebnis wird, desto wichtiger wird die Isolation privater Schlüssel.

KI kann helfen, Risiken zu erkennen, Transaktionen zusammenzufassen und Workflows zu automatisieren. Sie sollte aber kein unkontrollierter Signierer werden.

Genau hier bleiben Hardware-Wallets relevant. Ein sicheres Signiergerät trennt Entscheidungsfindung von der Verwahrung des Schlüssels. Selbst wenn ein KI-Agent, eine Browser-Erweiterung oder ein Cloud-Dienst kompromittiert wird, sollte der private Schlüssel von der internetverbundenen Umgebung isoliert bleiben.

Für Nutzer, die langfristige Vermögenswerte verwalten, mit DeFi interagieren oder mit KI-gestützten Krypto-Tools experimentieren, ist das Grundprinzip einfach: Automatisierung kann unterstützen, aber die Signierhoheit sollte beim Nutzer bleiben.

Worauf Builder 2025 und darüber hinaus achten sollten

Die Schnittstelle zwischen KI-Chips und Blockchain-Infrastruktur dürfte in den kommenden Jahren noch wichtiger werden. Builder und Investoren sollten mehrere Signale im Blick behalten.

1. Kosten der Proof-Generierung

Wenn ZK-Proving günstiger wird, lassen sich Rollups und datenschutzfreundliche Anwendungen einfacher skalieren. Wenn Hardwareknappheit die Kosten hoch hält, könnte sich die Adoption auf besser finanzierte Teams konzentrieren.

2. Wachstum von Prover-Netzwerken

Ein reifer Prover-Markt könnte für Rollups ähnlich wichtig werden wie Validatoren für Base-Layer-Chains.

3. KI-Inferenz auf Krypto-Schienen

On-Chain-KI-Agenten brauchen sichere Ausführung, verlässliche Inferenz und kontrollierte Signierung. Die Wallet-Schicht könnte zum Policy-Engine des Nutzers werden.

4. Diversifizierung der Hardware-Lieferkette

Die Branche wird Chip-Design, Packaging, Speicherbandbreite und geografische Konzentration stärker beachten. Compute-Souveränität wird sowohl für KI als auch für Krypto zu einem ernsthaften Thema.

5. Protokolldesign mit Effizienz als Priorität

Projekte, die Rechenverschwendung reduzieren, könnten gegenüber solchen im Vorteil sein, die von unbegrenztem Hardwarezugang ausgehen.

Das größere Bild: Von roher Kraft zu Co-Design

Liaos Warnung vor einer möglichen „Lawine“ sollte nicht als Vorhersage verstanden werden, dass der Fortschritt der KI zum Stillstand kommt. Treffender ist sie als Hinweis darauf, dass das alte Skalierungsrezept weniger verlässlich wird.

Für Krypto ist diese Botschaft besonders wichtig. Die Branche tritt in eine Phase ein, in der Blockchains, KI-Systeme, kryptografische Beweise und Hardware-Infrastruktur eng miteinander verflochten sind. Die Gewinner der Zukunft werden womöglich nicht die Projekte mit den lautesten Narrativen sein, sondern diejenigen, die über mehrere Schichten hinweg designen: Protokoll, Kryptografie, Compute, Sicherheit und User Experience.

Die nächste Grenze ist nicht einfach nur ein größerer Chip oder ein größeres Modell. Es ist bessere Koordination.

Und für einzelne Nutzer sollte diese Koordination auch sichere Selbstverwahrung einschließen. Da Krypto-Anwendungen immer automatisierter und stärker von KI geprägt werden, wird der Schutz privater Schlüssel noch wichtiger. OneKey-Hardware-Wallets sind darauf ausgelegt, das Signieren von Online-Umgebungen zu isolieren und Nutzern zu helfen, die Kontrolle zu behalten, während sie mit einer immer komplexeren On-Chain-Welt interagieren.