Proof of AI: Eine Open-Source-Cloud, die den Entwicklern zahlt, auf deren Code sie läuft

Unter jedem Pitch zu „dezentraler KI“ sitzen zwei harte Probleme, und die meisten Projekte winken bei beiden nur ab.

Das erste: wie vertraust du einem Ergebnis, das du nicht berechnet hast? Wenn eine ferne Maschine sagt „das Modell hat X ausgegeben“, woher weißt du, dass sie das Modell überhaupt ausgeführt hat — nicht ein billigeres, nicht Müll, nicht eine gecachte Lüge?

Das zweite ist leiser und, finden wir, wichtiger: der ganze KI-Stack steht auf Open Source, das fast niemand bezahlt. Dein Inferenzserver, dein Tokenizer, dein Vektorindex, deine Krypto-Bibliothek — geschrieben von Leuten, die nichts von dem Umsatz sehen, den ihr Code erzeugt.

Proof of AI (PoAI) ist unsere Antwort auf das erste. Unsere Auszahlungszusage ist unsere Antwort auf das zweite. Dieser Beitrag ist eine ehrliche Rechnung dessen, was heute live ist, was verdrahtet aber schlafend ist, und was noch Roadmap ist. Wir sagen ausdrücklich, was was ist — weil der ganze Punkt die Überprüfbarkeit ist.

Was Proof of AI tatsächlich beweist

KI-Berechnung ist berüchtigt schwer zu prüfen, weil Gleitkomma-Mathematik nicht deterministisch ist: dasselbe Modell, dieselbe Eingabe, dieselbe GPU können je nach Operationsreihenfolge und Scheduling leicht andere Zahlen liefern. Über eine Zahl, die sich bei jeder Berechnung ändert, kannst du keinen Konsens erreichen.

PoAI nimmt den Nichtdeterminismus weg, statt zu versuchen, darum herum zu beweisen:

1. Nur-Integer-Inferenz. Gewichte und Aktivierungen werden auf int8 quantisiert. Die Akkumulation ist int32, die Skalierung ein arithmetischer Rechtsshift, die Ausgaben sättigen, und transzendente Funktionen sind eingefrorene Nachschlagetabellen — nie exp() oder rsqrt(). Das Ergebnis ist ein Vorwärtslauf, der auf CPU, Metal, CUDA und AMD bitgenau identisch ist.

2. Neuberechnung, nicht Vertrauen. Der Integer-Transformer liegt als EVM-Precompile offen. Das Vertrauensmodell ist das einfachste, das es gibt: jeder Validator führt während der Blockausführung dieselbe Berechnung noch einmal aus. Wenn deine Ausgabe nicht dazu passt, was die Maschine aller anderen erzeugt, wird dein Block abgelehnt. Kein Komitee, keine Spezialhardware, kein Beweis zum Fälschen.

Das ist die Variante von PoAI, die unsere Forschung zuerst in Proof of AI: verifizierbare Berechnung als Konsensprimitiv (ZIP-002) beschrieben hat, jetzt als Code ausgeliefert.

Dieser Teil ist live

Der Schlussstein ist eine deterministische int8-Matrixmultiplikation — gemm_i8 — byteidentisch in Go, Rust und C++ implementiert, mit GPU-Kerneln (Metal, CUDA, HIP), die dieselben Known-Answer-Tests bestehen. Die Go-Implementierung ist ein registriertes EVM-Precompile an der Adresse 0x0300...0003, per Blank-Import von den EVMs Lux, Zoo und Hanzo eingebunden, sodass derselbe deterministische Inferenzpfad über alle drei Chains geteilt wird. Eine goldene Tokenfolge wird in jeder Sprache als Test festgehalten:

prompt  1 7 13 2  →  4 28 21 17 2 19 43 35 36 15

Wenn dieser Vektor je zwischen zwei Maschinen abweicht, wird CI rot. Das heißt „verifizierbar“ in der Praxis.

Dieser Teil ist ehrliche Roadmap

• Modellgröße. Das On-Chain-Precompile führt heute einen kleinen Referenz-Transformer aus. Die Portierung eines Produktionsmodells (Qwen3-0.6B / zen-nano) ist spezifiziert und in Arbeit — ein Frontier-Modell in jedem Validator neu zu rechnen ist nicht das Ziel; kleine verifizierbare Modelle und stichprobenartige Prüfung großer sind es.
• Kryptografische Beweise. zkML-Beweise und vertrauliche Ausführung (TEE) sind entworfen und für ein späteres Release nur angedeutet. Die Garantie von heute ist Determinismus, den du neu ausführen kannst, und das ist eine echte Garantie — nur kein knapper Beweis.
• Hardware-Attestierung. Für Modelle, die zu groß sind, um sie on-chain neu zu rechnen, ist der Vertrauensanker eine Hardware-Attestierung. AMD-SEV-SNP-Attestierung ist in unserem Stack Ende zu Ende implementiert (volle Zertifikatskettenprüfung gegen den Schlüsseldienst von AMD); Intel TDX und vertrauliches NVIDIA-GPU-Compute sind eingerüstet, nicht fertig.

Wir sagen dir das lieber, als eine Folie zu liefern, auf der „zk-verifizierte KI“ steht.

Die Open-Source-Auszahlung: 25%, mit Absicht

Das ist die Zusage, und sie steht in unserem Code, nicht nur in einem Blogbeitrag: 75% des zurechenbaren Cloud-Umsatzes bleiben bei der Plattform; 25% werden für die Open-Source-Entwickler gesammelt, deren Pakete die Cloud tatsächlich ausgeführt hat.

Wie die Zuordnung funktioniert, Ende zu Ende:

Schritt	Was passiert
Build	Jedes Image, das unser Build-System erzeugt, bekommt eine Software-Stückliste (syft → CycloneDX) — der genaue Abhängigkeitsgraph dessen, was ausgeliefert wurde.
Zuordnen	Eine git blame-Engine ordnet jede Abhängigkeit ihren Autoren zu, Zeile für Zeile, und erzeugt Beitragsprozente pro Autor.
Messen	Die Cloud misst die Nutzung pro Organisation schon für die Abrechnung. Diese Nutzung ist die Kostenbasis.
Teilen	Die Nutzung wird über den Abhängigkeitsgraphen verteilt, gewichtet nach Beitrag, und 25% des zurechenbaren Betrags werden für Beitragende zurückgelegt.
Zahlen	Beitragende werden bezahlt — zunächst in Hanzo-Guthaben ohne Verfall; Krypto- und Fiat-Schienen folgen.

Wir sind präzise beim Status: der SBOM-Generator, die Zuordnungs-Engine, die 25%-Teilung, die Messung und das Auszahlungsmodell existieren heute alle im Code. Was wir jetzt verdrahten, ist das Bindegewebe — SBOM-Aufnahme einschalten, den Auszahlungslauf planen und echtes Geld über die Schiene leiten, die schon beliebige Empfänger bezahlt. Die ersten Auszahlungen gehen an die Abhängigkeiten, auf denen Hanzo Cloud selbst läuft, als Referenzimplementierung.

Verknüpfe dein Repo, werde bezahlt

Der Endzustand ist Self-Service: verbinde ein GitHub-Repository, weise nach, dass es dir gehört, wähle, wie du bezahlt werden willst, und erhalte einen Anteil, wann immer Hanzo Cloud Software ausführt, die von deiner abhängt. Dieser Onboarding-Fluss ist das Stück, das wir als Nächstes bauen. Wenn er landet, ist er wörtlich das Thema des Titels dieses Beitrags — und du kannst deine eigenen Einnahmen gegen das SBOM prüfen, das sie erzeugt hat.

Einen Knoten betreiben und die Cloud teilen

Knotenbetreiber. Hanzo Node lässt eine Maschine sich mit einer kryptografischen Identität einschreiben, ankündigen, was sie kann, Arbeit über ein Peer-to-Peer-Netz empfangen und dafür per Stablecoin-Abrechnung bezahlt werden (x402). Diese Schleife ist heute real für Agenten- und Werkzeugarbeit. Der vollständig hardwaregemessene, attestierte Compute-Markt — wo du GPU-Zeit unter einer TEE-Attestierung verkaufst und on-chain abrechnest — ist die Richtung, gebaut auf den Attestierungs- und Abrechnungsprimitiven oben, kein Kurzschluss darum herum.

Empfehlungen und Teilen. Empfiehl einen Entwickler oder eine Organisation, und ihr beide verdient Guthaben; Affiliates verdienen einen gestuften Anteil der geworbenen Ausgaben. Das ist heute im Abrechnungssystem live, betrugssicher und getestet — dieselbe Umsatzteilungsmaschinerie, auf der die Open-Source-Auszahlung aufbaut.

Warum das zählt

Eine KI-Cloud, die ihre Ergebnisse nicht beweisen kann, verlangt blindes Vertrauen. Eine KI-Cloud, die an Open Source verdient, ohne es zurückzuzahlen, ist nicht tragfähig. Proof of AI begegnet dem ersten mit dem langweiligsten, robustesten Mechanismus, den es gibt — deterministische Neuberechnung — und unsere 25%-Auszahlung dem zweiten mit einer Zahl, die wir in den Code geschrieben haben.

Die ehrliche Bilanz: der Kern der verifizierbaren Inferenz ist ausgeliefert und getestet; die Auszahlungspipeline ist gebaut und wird eingeschaltet; die Beweise, die Portierung des großen Modells und die Self-Service-Tür sind Roadmap mit echten Fundamenten darunter.

Wir werden weiter veröffentlichen, was real ist, und kennzeichnen, was es nicht ist. Nur so bedeutet „Proof of AI“ etwas.

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Hanzo AI ist Techstars '17. Das technische Audit hinter diesem Beitrag — jede Behauptung auf eine Datei und eine Zeile abgebildet — wird intern gepflegt und treibt den Bauplan.