Warum sollte man sich auf Token konzentrieren? Weil sie KI in eine messbare, bewertbare und handelbare Ressource verwandeln – genau wie „Kilowattstunden“ den Strompreis bestimmen und „Fässer“ den Öl-Futures-Markt geschaffen haben. Mit Token hat die KI-Ökonomie Einheiten, die man bilanzieren kann. Rund um diese Einheit bildet sich derzeit eine ganz neue wirtschaftliche Logik: es gibt Preise, Angebot und Nachfrage, Lieferketten, internationalen Wettbewerb und institutionelle Herausforderungen, die gelöst werden müssen.
Das ist das, worüber die Token-Ökonomie spricht. Was sind die Unterschiede zwischen Token-Ökonomie und der Tokenomics in der Krypto-Welt?
Zwei Tokens, zwei Welten.
Wenn man darüber spricht, gibt es in dieser Welt nicht viele wirklich chaotische Dinge; zwei Dinge, die denselben Namen tragen, aber völlig unterschiedliche sind, zählen dazu. Die Tokens der KI und die Tokens der Kryptowährungen sind wie zwei Personen mit dem Namen 'Liu Wei', einer betreibt ein Restaurant in Peking und der andere handelt in Futures in Shanghai; wenn sie sich treffen, gibt es nichts zu besprechen. Unterschied zwischen Lei Feng und dem Lei Feng-Turm!
Aber diese beiden Tokens sind in letzter Zeit sehr lebhaft. So lebhaft, dass viele Leute denken, sie seien dasselbe.
Ist das Wort Token wirklich ein neues Marketingwort?
Man muss zugeben, dass das Wort Token tatsächlich das Potenzial zur Übernutzung hat. Alle paar Jahre erfindet die Tech-Welt eine Reihe neuer Begriffe, die den Eindruck erwecken, dass sich die Zeiten geändert haben, während sich in Wirklichkeit nichts Grundlegendes geändert hat. Als „Big Data“ populär wurde, schloss sich alles dem Big Data an; als „Cloud Computing“ populär wurde, gingen alle in die Cloud; jetzt ist es die Runde des Tokens.
Diesmal ist es jedoch etwas anders. Der Token ist nicht nur ein Marketingbegriff; es gibt eine echte Messlogik dahinter, die das Ganze unterstützt.
So wie 'Kilowattstunden' den Strompreis festlegten, und 'Fass' den Öl-Futures-Markt einführte, tut der AI-Token dasselbe: Er verwandelt die ursprünglich unsichtbare und greifbare 'intelligente Rechenleistung' in eine Rechnungseinheit. Nur mit dieser Einheit kann man Preise festlegen, vergleichen und eine Wertschöpfungskette aufbauen, um international zu konkurrieren.
Daher ist der Token nicht nur ein Marketingbegriff, sondern ein Maßstab. Das Problem ist, dass dieser Maßstab von KI und der Maßstab von Kryptowährungen völlig unterschiedliche Dinge messen.
AI Token: eine Maßeinheit, die vom technischen Hintergrund ins Rampenlicht tritt.
Das Konzept des Tokens gibt es in der Informatik schon lange. Compiler machen eine lexikalische Analyse und haben schon längst den Text in einzelne Tokens zerlegt. In der Netzwerksicherheit werden Authentifizierungs-Token auch als Tokens bezeichnet. Das sind alles Hintergrundarbeiten, und niemand denkt, dass sie einen wirtschaftlichen Wert haben.
Der Wendepunkt war 2017, als Google das berühmte Papier (Attention Is All You Need) veröffentlichte, das die Transformer-Architektur einführte. Nach diesem Papier wurde die Art und Weise, wie alle großen Sprachmodelle Informationen verarbeiten, vereinheitlicht: Der eingegebene Text wird zuerst in eine Token-Sequenz zerlegt, das Modell verarbeitet sie einzeln und gibt dann die Token-Sequenz aus. Token wurden zu den grundlegenden Partikeln des 'Denkens' von KI.
Aber zu diesem Zeitpunkt hatte der Token noch keine wirtschaftlichen Eigenschaften, er war nur ein technischer Begriff innerhalb der Ingenieure.
Im November 2022 tauchte ChatGPT auf. Dies ist ein Wendepunkt.
Im März 2023 führte OpenAI die API von GPT-3.5 ein und verwendete erstmals eine Abrechnung pro Token. Wie viele Tokens eingegeben werden, so viele Tokens werden ausgegeben, mit separaten Preisen. Zu dieser Zeit betrug der Preis für GPT-4 30 Dollar pro Million Input-Tokens und 60 Dollar pro Output-Token, was im heutigen Maßstab wie ein Vermögen aussieht.
Von diesem Moment an wurde der Token von einer technischen Einheit zu einer wirtschaftlichen Einheit. Anthropic zieht nach, Google zieht nach, die heimischen Baidu, Alibaba und Tencent ziehen alle nach, die gesamte Branche hat sich darauf geeinigt, dieses Abrechnungsmodell zu übernehmen. Der Token wurde zur universellen Währungseinheit für KI-Dienste.
Die Preise sind in den letzten drei Jahren erstaunlich gefallen. Als GPT-4 gerade veröffentlicht wurde, kostete jede Million Input-Tokens 30 Dollar. Von Ende 2022 bis jetzt sank die Nutzungskosten für Modelle auf dem Niveau von GPT-3.5 von etwa 20 Dollar pro Million Tokens auf 0,07 Dollar, also um das 280-fache. Bei diesem Tempo zeigen die von a16z aufgezeichneten Daten, dass die Kosten für LLM-Inferenz jährlich um etwa das 10-fache sinken, was als Wiedergeburt des Moore'schen Gesetzes gilt.
Was sind die Folgen, wenn es billiger wird? Die Folge ist ein Anstieg der Nutzung.
Hier gibt es eine alte Geschichte aus der Wirtschaftswissenschaft, die als Jevons-Paradox bekannt ist. Der britische Ökonom Jevons stellte 1865 fest, dass je effizienter die Dampfmaschine war, desto mehr Kohlen wurden verbraucht, da die Effizienz die Hürde senkte und mehr Menschen sie benutzten. AI Tokens spielen diese Geschichte gerade wieder.
Je billiger, desto mehr Nutzung. Je mehr genutzt wird, desto höher die Rechnung insgesamt.
Hinter all dem steckt ein Treiber namens Agent. Früher stellte ein Mensch Fragen an die KI, und die KI antwortete, eine Frage, eine Antwort, der Tokenverbrauch war begrenzt. Jetzt ist der Agent aufgetaucht, die KI führt automatisch Aufgaben aus und ruft sich selbst auf, eine Aufgabe kann Dutzende von Tausenden oder sogar Millionen von Tokens verbrauchen. Das ist kein lineares Wachstum, sondern eine exponentielle Explosion.
Im März 2026 sprach Jensen Huang auf der GTC-Konferenz von Nvidia mehr als 70 Mal über das Wort 'Token', definierte Rechenzentren neu als 'Token-Produktionsfabriken' und änderte die zentralen Indikatoren zur Bewertung der Rechenleistung von FLOPS auf 'Token pro Watt'. Am selben Tag integrierte Alibaba die Bereiche Tongyi, Qianwen und MaaS und gründete die Alibaba TokenHub Business Group. Die Token-Ökonomie wurde 2026 offiziell von der Mainstream-Wirtschaft anerkannt.
Die Wertschöpfungskette von AI Tokens: eine neue Industrie.
Das Interessante an der AI-Token-Wirtschaft ist, dass sie die Logik der gesamten Wertschöpfungskette neu gestaltet.
Upstream sind Energie und Chips. Um einen Token zu produzieren, muss echte Energie und Rechenleistung verbraucht werden. Nvidias GPUs sind derzeit die Hauptgeräte zur Token-Produktion; Jensen Huang verkauft sie an Rechenzentren weltweit, was im Wesentlichen den Verkauf von 'Token Produktionskapazität' bedeutet. Die Energiekosten beeinflussen direkt die Token-Kosten, was die KI-Wirtschaft und die Energiewirtschaft miteinander verknüpft.
In der Mitte sind die großen Modellfirmen. OpenAI, Anthropic, Google und die heimischen Baidu, Alibaba, Tencent sind alle an dieser Stelle. Sie bündeln Rechenleistung und Modelle und verkaufen sie pro Token an Entwickler. Der Wettbewerb auf dieser Ebene ist extrem hart, die Preiskämpfe sind erbarmungslos, aber die Gesamtmenge steigt, also überleben alle.
Downstream ist die Anwendungsebene. Verschiedene SaaS-Produkte, Unternehmenswerkzeuge und Verbraucherprodukte integrieren die Kosten des Tokens in ihre Preisgestaltung und verkaufen sie dann an die Endbenutzer. Die Token-Kosten sind in der Unternehmensfinanzierung bereits feste Ausgaben, die zusammen mit Miete und Personal in der Kostenrechnung stehen.
Das unterscheidet sich von der Logik der traditionellen Softwarewirtschaft. Früher, nachdem Software verkauft wurde, tendierten die Grenzkosten gegen null, je mehr Nutzer, desto mehr Gewinn. AI-Dienste sind nicht so, jede Nutzerinteraktion hat echte Token-Verluste, und je größer das Volumen, desto höher die Kosten. Dies ist ein völlig neues Geschäftsmodell, und die gesamte Branche ist noch dabei, herauszufinden, wie man es richtig berechnen kann.
Die Tokens der Kryptowährungen: die Geschichte, die mit einem Coin begann.
Um die Tokenomics von Kryptowährungen klar zu machen, muss man weiter zurückgehen.
Die Finanzkrise von 2008 ließ das globale Vertrauen in das Bankensystem auf den Tiefpunkt sinken. In diesem Kontext veröffentlichte eine mysteriöse Person namens Satoshi Nakamoto das Whitepaper zu Bitcoin, und 2009 ging das Bitcoin-Netzwerk offiziell online. Am 22. Mai 2010 tauschte der Programmierer Laszlo Hanyecz 10.000 BTC gegen zwei Pizzen, was die erste echte Warenhandels-Transaktion in der Geschichte von Bitcoin ist. Diese Transaktion wird heute als Bitcoin Pizza Day bezeichnet; die 10.000 BTC sind heute fast eine Milliarde Dollar wert.
Bitcoin ist ein Coin, hat seine eigene Blockchain, die Regeln sind im Code festgelegt, die Gesamtsumme beträgt 21 Millionen Stück, und er wird durch Mining erzeugt, alle vier Jahre halbiert sich die Belohnung. Das ist die früheste Logik der Kryptowährung: Mathematik schafft Knappheit, Konsens schafft Wert.
Das Konzept des Tokens aus der Coin-Ära ist einfach: Es ist eine Art digitale Währung, die zur Wertspeicherung und für Überweisungen verwendet wird. Bitcoin ist ein Coin, Litecoin ist ein Coin, sie haben beide ihre eigenen Ketten, die Regeln sind unterschiedlich und nicht kompatibel.
Dann kam Ethereum und änderte das ganze Spiel.
Die zentrale Erfindung von Ethereum sind Smart Contracts. Mit Smart Contracts kann jeder auf Ethereum seinen eigenen Token ausgeben, ohne eine neue Blockchain aufbauen zu müssen. 2015 schlug der Entwickler Fabian Vogelsteller den ERC-20-Standard vor, der eine technische Spezifikation beschreibt, die es allen auf Ethereum ausgegebenen Tokens ermöglicht, miteinander kompatibel zu sein und in verschiedenen Wallets und Anwendungen nahtlos verwendet zu werden. Der ERC-20 wurde 2017 offiziell implementiert.
Die Bedeutung des ERC-20 liegt darin, dass es die Hürde zur Token-Emission von 'eine Kette aufbauen' auf 'einen Smart Contract schreiben' gesenkt hat. Während des ICO-Booms 2017 konnte man in 5 Minuten einen neuen Token erstellen, und die Zeit, die ein zentralisierter Austausch benötigt, um einen neuen Token zu listen, wurde von mehreren Monaten auf einige Tage verkürzt.
Dies führte zur ICO-Explosion von 2017.
Zwischen 2017 und 2018 haben Tausende von Projekten Token-Verkäufe durchgeführt; im ersten Quartal 2018 wurden 6,3 Milliarden Dollar durch ICOs gesammelt, was 118 % des gesamten Jahres 2017 ausmachte. Die Projektteams schrieben ein Whitepaper, gaben Tokens aus, und Kleinanleger tauschten ETH dafür ein, das Geld floss in Strömen herein. Darunter waren echte Teams, die etwas erreichen wollten, und viele Betrügereien und Luftprojekte. Die Regulierungsbehörden schritten ein, und die SEC erkannte viele ICOs als illegale Wertpapieremissionen an, was die Party allmählich zum Stillstand brachte.
Aber das Tor, das der ERC-20 geöffnet hat, blieb für immer offen. Seitdem sind die Tokens in der Crypto-Welt keine einfachen digitalen Währungen mehr, sie beginnen, komplexere wirtschaftliche Funktionen zu tragen. Der Begriff Tokenomics wurde in diesem Kontext geboren.
Tokenomics: die Wirtschaftsgestaltung der Kryptowelt.
Der Begriff Tokenomics ist eine Kombination aus Token und Economics und untersucht, wie ein Krypto-Projekt sein eigenes Token-Ökosystem gestaltet. Dazu gehören Gesamtmenge, Verteilung, Freisetzungstempo, Inflations- und Deflationsmechanismen, Nutzungsszenarien, Halteanreize... Im Grunde beantwortet es eine Frage: Warum sollte jemand meinen Token kaufen und warum sollte er ihn nach dem Kauf nicht verkaufen?
In den letzten Jahren wurden mehrere repräsentative Modelle entwickelt.
Das Governance-Token-Modell wurde im Sommer 2020 populär im DeFi. Compound und Uniswap haben 2020 das Governance-Token verbreitet, bei dem Token-Inhaber das Stimmrecht über die Richtung des Protokolls besitzen, jedoch keine direkten Cashflow-Rechte. Mit anderen Worten, Token-Inhaber können abstimmen, aber nicht am Gewinn teilnehmen. Dieses Modell war anfangs sehr beliebt, weil es die regulatorischen Definitionen von 'Wertpapieren' umging, aber später stellte sich heraus, dass es schwer zu sagen ist, wie viel ein Governance-Recht ohne wirtschaftliche Ansprüche wert ist.
Das veToken-Modell wurde von Curve Finance entwickelt und hat später viele DeFi-Protokolle beeinflusst. Das ve(3,3)-Modell wurde von Andre Cronje im Januar 2021 vorgeschlagen und kombiniert die Vote Escrow-Mechanik von Curve mit der Spieltheorie (3,3) von OlympusDAO. Die Grundlogik ist: Token werden gesperrt und in veTokens umgewandelt; je länger die Sperrfrist, desto mehr veTokens erhält man, was auch die Stimmrechte und Protokollgewinne erhöht. Dieses Design versucht, das Problem kurzfristiger Spekulanten zu lösen, die den Markt destabilisieren, und ermutigt zu langfristigem Halten. Curve hat mit diesem veCRV-Modell eine große Menge an Liquidität angezogen und ist einer der liquidesten DEX im DeFi geworden.
Das Deflationary-Modell wurde von Bitcoin eingeführt, und viele Projekte folgten. Durch Begrenzung der Gesamtmenge und regelmäßige Vernichtung wird eine Deflationserwartung geschaffen, die den Preis stützt. Ethereum wird nach EIP-1559 bei jeder Transaktion einen Teil von ETH vernichten, sodass ETH in Zeiten hoher Nutzung zu einem deflationären Asset wird.
Diese Modelle haben ihre eigenen Spielarten, aber sie haben einen gemeinsamen Punkt: Ihr Wert hängt von der Markt-Konsens ab. Wenn niemand an den Token glaubt, hat er keinen Wert. Das ist ganz anders als bei AI Tokens, deren Wert durch den tatsächlichen Rechenleistungsverbrauch im Hintergrund gestützt wird.
Zwei Wirtschaftssysteme, zwei Wege.
An diesem Punkt kann man die beiden Welten zusammen betrachten.
Die Wertschöpfungskette von AI Tokens ist vertikal und zentralisiert. Nvidia stellt Chips her, Cloud-Anbieter bauen Rechenzentren, große Modellunternehmen trainieren Modelle, Anwendungsunternehmen steuern APIs, und die Endbenutzer kaufen die Dienste. Jede Ebene hat echte Kosten und echten Wert. Token sind Maßeinheiten und keine Vermögenswerte; sie sind nach der Nutzung weg und haben keine finanziellen Eigenschaften. Die gesamte Wertschöpfungskette dient letztendlich der Realwirtschaft, indem sie Unternehmen hilft, ihre Effizienz zu steigern und Entwicklern hilft, Produkte zu erstellen.
Die Wertschöpfungskette von Kryptowährungen ist vernetzt und dezentralisiert. Miner oder Validatoren sichern das Netzwerk, die Protokollschicht gibt Token aus und verwaltet sie, die Inhaber nehmen an der Governance durch Abstimmungen teil, und Spekulanten handeln auf dem Sekundärmarkt. Token selbst sind Vermögenswerte, können übertragen und gehandelt werden, haben finanzielle Eigenschaften, und ihr Preis wird durch Angebot und Nachfrage des Marktes bestimmt, was die Verbindung zur realen Wirtschaft relativ indirekt macht.
Zwei Wirtschaftssysteme, zwei unabhängige Wertschöpfungsketten, zwei völlig unterschiedliche Ökosysteme.
Natürlich gibt es Menschen, die versuchen, beide zu integrieren: eine dezentrale AI-Rechenleistung über Blockchain zu schaffen und die Abrechnung und Gewinnverteilung der AI-Dienste mit Tokens abzuwickeln. Bittensor, Render Network und IO net erkunden in diese Richtung. Dies ist der dritte Weg, aber egal wo er hinführt, im Kern bleibt es die Tokenomics von Kryptowährungen, nur dass die Anwendungsszenarien auf die KI angewendet werden.
Es gibt eine Sache, die sicher ist: Diese beiden Tokens haben denselben Namen, aber unterschiedliche Bedeutungen. Einer wird in Fabriken massenproduziert, der andere zirkuliert auf dem Markt; einer repräsentiert Verbrauch, der andere hält; einer unterstützt den Betrieb der KI-Industrie, der andere stützt den Glauben der Kryptowelt.
Gleicher Name, anderes Geschäft. So wie die beiden Liu Wei, einer verkauft Reis und einer verkauft Träume. Der Reis ist real, der Traum ist nicht unbedingt falsch, aber man muss klar unterscheiden, welches Geschäft man macht. #AI #AIAgent $BNB
