Gespräch mit Kite AI: Wie man einen einheitlichen Rahmen für Zahlungen, Identifikation und Governance für AI-Agenten schafft?
Interview: Die Rundreise
Kompiliert & organisiert: Yuliya, PANews
Inmitten der globalen Welle der KI bahnt sich eine neue Internet-Ära an, die von Maschinen (wie KI-Agenten) und nicht von Menschen dominiert wird. Um Maschinen zu ermöglichen, in dieser neuen Welt reibungslos und sicher zusammenzuarbeiten, wird eine einheitliche Identitäts-, Zahlungs- und Governance-Infrastruktur für vertrauenswürdige Programmierung entscheidend. Kite AI entstand vor diesem Hintergrund und hat sich zum Ziel gesetzt, das weltweit erste KI-gesteuerte Zahlungs-Blockchain-Netzwerk zu schaffen, und hat bereits das Interesse führender Investmentgesellschaften wie Paypal Ventures, Coinbase Ventures und General Catalyst geweckt.
In der neuen Serie Founder’s Talk von PANews und Web3.com Ventures, moderiert von John Scianna und Cassidy Huang, wurde Chi Zhang, Mitbegründerin und CEO von Kite AI, eingeladen. Sie teilte tiefgehende Einblicke in ihren Übergang von führenden AI- und Datenunternehmen zur Gründung eines eigenen Unternehmens, die großartige Vision von Kite AI, einen Vertrauensrahmen für das Maschineninternet zu schaffen, sowie darüber, wie man die “einmalige Gelegenheit” in einem neuen AI-Paradigma, das aus Daten, Rechenleistung, Modellen und Agenten besteht, ergreift.
Vertrauen für das Maschineninternet aufbauen: Die Vision und Mission von Kite AI
Moderator: Willkommen Chi, kannst du dich bitte vorstellen und deine Vision für Kite AI erläutern?
Chi Zhang: Ich habe einen Hintergrund im Bereich KI und Big Data. Ich habe an der University of California, Berkeley, einen Doktortitel in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erworben. Nach meinem Abschluss trat ich DotData bei, das zu dieser Zeit eine der ersten und größten Plattformen für automatisiertes maschinelles Lernen war. Ich war verantwortlich für die Leitung der datenwissenschaftlichen und produktbezogenen Arbeiten, die verschiedenen vertikalen Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzen dienten (zum Beispiel nutzten Banken KI zur Betrugserkennung im Handel, im Gesundheitswesen wurde KI zur unterstützenden Diagnose von medizinischen Bildern eingesetzt). Später trat ich Databricks bei und war für das Produktmanagement von Datenengineering-Lösungen verantwortlich. Anschließend gründete ich zusammen mit dem Mitbegründer Scott Kite.
Unsere Mission bei Kite ist einfach: Wir glauben, dass die Zukunft des Internets von Maschinenrollen (wie AI-Agenten) dominiert werden wird, deren Anzahl sogar die der Menschen übersteigen wird, und das wird Wirklichkeit.
Um sicherzustellen, dass diese Maschinen nahtlos und reibungslos verschiedene Arbeitsabläufe im Internet für Menschen, Unternehmen und Organisationen erfüllen können (zum Beispiel beim Kauf von Alltagsgegenständen oder bei der Unterstützung von Unternehmen bei der Rekrutierung und Vorstellungsgesprächen), müssen diese KI-Agenten über drei Kernfähigkeiten verfügen:
- Identität: Über eine Identitätsprüfung verfügen, um “wer sie sind” zu beweisen.
- Zahlungen: Die Fähigkeit, sofortige und sichere Zahlungen und Einnahmen zu tätigen.
- Nicht außer Kontrolle geraten: Wir möchten, dass alles, was sie tun, unter klaren Grenzen und eindeutigen Richtlinien erfolgt, um sicherzustellen, dass sie nicht außer Kontrolle geraten.
Also, das ist im Grunde genommen der Zweck und das Ziel, warum wir Kite gegründet haben: Eine programmierbare Vertrauensinfrastruktur zu schaffen, oder besser gesagt, einen Rahmen, der Identität, Zahlungen und Governance auf programmierbare Weise vereint, sodass KI-Agenten in der Lage sind, unter klaren Vorgaben tatsächlich im Namen von Menschen oder anderen Akteuren Aufgaben auszuführen.
Moderator: Gab es in Ihrer bisherigen Berufserfahrung einen Moment, in dem Sie einen “Aha-Effekt” hatten, der Ihnen einzigartige Einblicke verschaffte und Sie überzeugt hat: “Das ist der Weg, den wir einschlagen müssen”?
**Chi Zhang：**Ich habe früher immer gedacht, dass Daten eine der vier Kernsäulen von KI sind (in den letzten Jahren wurde bei der Diskussion über die Säulen der KI die Dimension „Agent“ schrittweise zu den „Daten, Rechenleistung, Modelle“ hinzugefügt). Während meiner Promotion habe ich mich auf das Training von Modellen und kausale Inferenz konzentriert, und später habe ich bei Databricks intensiv im Bereich Datenengineering gearbeitet. Ich habe aus erster Hand erfahren, dass Daten für Unternehmen, die KI betreiben, tatsächlich das größte Nadelöhr sind - insbesondere hochwertige, einzigartige und neue Daten sind entscheidend für das Training von Modellen. Auch wenn viele Leute die Rechenleistung als Flaschenhals betrachten (das ist auch einer der Gründe, warum der Aktienkurs von Nvidia in den letzten zwei Jahren so stark gestiegen ist), glaube ich weiterhin, dass Daten ein wichtiges und dringendes Problem sind, besonders wenn wir über Agenten sprechen.
Und jetzt, wenn wir über AI-Agenten sprechen, werden Sie feststellen, dass, wenn Sie mit Unternehmen sprechen, die sich auf Agenten oder Dateninfrastruktur konzentrieren, sie alle darauf hinweisen, dass eines der dringendsten und schwerwiegendsten Engpässe, um Agenten wirklich funktionsfähig zu machen, darin besteht, die zugrunde liegenden Dateninfrastrukturprobleme zu lösen. Zum Beispiel, wenn Sie möchten, dass ein Agent Ihnen beim Handel mit Kryptowährungen hilft, benötigt er Zugriff auf eine Vielzahl von Daten in Echtzeit, wie z.B. API-Daten zu Preisen von Coins sowie Stimmungsdaten von verschiedenen sozialen Plattformen wie Twitter. Dies erfordert, dass der Agent in der Lage ist, auf unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten in Echtzeit zuzugreifen und diese zu verarbeiten, was derzeit in der Dateninfrastruktur immer noch ein Engpass ist.
Zu Ihrer Frage, wann ich diese einzigartige Gelegenheit und Kombination gesehen habe. Ich denke, das begann wirklich im zweiten Halbjahr letzten Jahres. Damals begannen wir zu sehen, dass die Fähigkeiten der Agenten erheblich zugenommen hatten, was zu Beginn dieses Jahres besonders deutlich wurde. Zu diesem Zeitpunkt brachte Manus den universellen KI-Agenten heraus, OpenAI veröffentlichte den ChatGPT-Operator, und viele andere Unternehmen zeigten enorme Fortschritte in Bezug auf die Arbeitsabläufe, Genauigkeit und Intelligenz von Agenten, und das nahezu ohne viele manuelle Anweisungen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Inspiration für mich und unser Team lautet: Wenn wir nicht versuchen, ein Rechenzentrumsunternehmen wie GPU Cloud Services zu gründen und auch nicht ein Unternehmen wie Scale AI oder Databricks aufbauen (obwohl ich immer noch glaube, dass sie eines der größten Unternehmen in der Branche sind), was ist dann die nächste wirklich große Gelegenheit, auf die wir uns als Startup-Team konzentrieren sollten?
Ich denke, die Antwort ist AI Agent oder agentifizierte Infrastruktur. Man könnte sagen, dass dies eine “einmalige Gelegenheit” ist. Denn wenn man die Entwicklung des Internets betrachtet, die seit 1995 über 30 Jahre andauert, wurde es hauptsächlich für den Menschen geschaffen – vom Desktop-Internet zum mobilen Internet sind viele Designs, wie die Authentifizierung, die Eingabe des CVV-Codes bei der Verwendung von Kreditkarten und die ansprechende Gestaltung der Website, darauf ausgelegt, das visuelle, akustische und Gesamterlebnis des Menschen zu optimieren.
Aber ich denke, dass die Form des Internets für zukünftige “Maschinenakteure” oder KI-Agenten völlig anders sein wird.
Kite AI in der Positionierung des Agenten Zahlungsökosystems
Moderator: Es scheint, dass “Agentenzahlungen” in den Fokus vieler Menschen gerückt sind, mit Unternehmen wie Visa, Google und dem zu Beginn des Jahres gemeinsam von Coinbase veröffentlichten x402-Protokoll, die in diesem Bereich aktiv sind. Hat Kite AI eine klare Richtung? Wie seht ihr die Zahlungen zwischen Agenten?
Chi Zhang: Wir heißen das Auftreten dieser offenen Standards sehr willkommen und stimmen ihm zu, da sie öffentliche Güter sind, die zur Entwicklung der Branche beitragen. Einfach gesagt, unser aufgebautes System ist hundertprozentig kompatibel mit diesen offenen Standards (wie x402, A2A, AP2), die für Agent-bezogene Transaktionen und Zahlungen von großer Bedeutung sind.
Unser Fokus liegt mehr auf der zugrunde liegenden Infrastruktur: den Aufbau einer Basis für Abrechnungs- und Verifizierungsebenen, damit alle mit Agenten verbundenen Zahlungs- oder Identitätsverifizierungsoperationen auf unserer Ebene durchgeführt werden können. Sie können es so verstehen: x402, A2A, AP2 sind mehr wie die verschiedenen Token-Standards ERC-20, ERC-721 im Ethereum-Ökosystem. Und wir, Kite AI, sind wie die Ethereum-Blockchain selbst, eine zugrunde liegende Plattform, die zum Ausführen von Agententransaktionen (einschließlich Zahlungen) unter diesen “Standards” gebaut wurde.
Wir sind begeistert von dem Auftreten dieser Standards und glauben, dass solche öffentlichen Güter, die von großen Unternehmen vorangetrieben werden, in der Regel große Firmen benötigen, um sie zu fördern, anstatt dass dies allein durch Start-ups erreicht werden kann.
Strategische Finanzierung und Marktstrategie: Der Wert hinter 33 Millionen US-Dollar
Moderator: Sie haben kürzlich eine Finanzierung in Höhe von bis zu 33 Millionen US-Dollar abgeschlossen, an der Investoren wie PayPal Ventures, General Catalyst und Coinbase Ventures beteiligt sind, wie John gerade erwähnt hat. Wir sind neugierig, wie diese Finanzierung Ihnen konkret helfen wird, Ihre ehrgeizige Produkt-Roadmap schneller zu realisieren?
**Chi Zhang：**Wenn Sie sich unsere Aktionärsstruktur ansehen, werden Sie feststellen, dass die meisten der von uns ausgewählten Investoren aus strategischen Kooperationsüberlegungen stammen, darunter viele Unternehmens-Venture-Capital-Firmen. Selbst große Finanz-VCs wie General Catalyst sind dafür bekannt, dass sie ihren Portfoliounternehmen umfangreiche “hands-on”-Hilfe bieten. Daher hat fast jeder Investor, den wir gewonnen haben, eine strategische Bedeutung.
Einige können uns Vertriebskanäle bieten oder haben das Potenzial, diese Kanäle bereitzustellen; einige können uns wichtige Netzwerkressourcen bringen und uns helfen, Partner im Bereich Agenturdienste zu verbinden; und einige haben die Fähigkeit zur regionalen Abdeckung, wie die SBI Group in Japan, die uns tatsächlich helfen kann, im japanischen Markt zu wachsen.
Deshalb möchte ich sagen, Kapital ist zwar wichtig, aber das Netzwerk und die Ressourcen hinter dem Kapital sowie der Wert, den die Investoren auf unserer Gesellschafterstruktur bringen können, sind für uns der interessantere und aufregendere Teil.
Das führt uns auch zurück zu der Frage, wie wir den Zeitplan beschleunigen können. Ich denke, dass jedes Infrastrukturunternehmen, das die Verbreitung und Anwendung seiner Technologie vorantreiben möchte, in mehreren Schlüsselvertikalen beginnen muss. Sie müssen sich auf ein bis drei Bereiche konzentrieren, von denen Sie glauben, dass die Anwendung am schnellsten explodieren kann. Das ist auch der Grund, warum unsere Investorenstruktur so wichtig ist. Zum Beispiel ist Paypal ein herausragendes Beispiel für Online-Geschäftszahlungen, insbesondere für die Zahlungsanforderungen im E-Commerce. Daher ist der E-Commerce-Agent auch eines der Bereiche, auf die wir stark setzen. Wir glauben, dass eine enorme Gelegenheit im Agentenzahlungsszenario darin besteht, dass Agenten den Nutzern (ob Privatkunden oder Unternehmen) beim Einkaufen helfen. Für Einzelpersonen könnte das der Kauf von Alltagsgegenständen oder die Buchung von Flügen und Hotels sein; für Unternehmen ähnelt es eher dem Beschaffungsverhalten von Unternehmen, wie zum Beispiel dem Einkauf von Büromaterial oder der Unterstützung eines Automobilunternehmens bei der globalen Beschaffung von Autoteilen und Fertigungsteilen.
Also, es handelt sich hierbei mehr um unsere Markteintrittsstrategie. Die von den Investoren erhaltenen Mittel werden hauptsächlich verwendet, um uns bei der Umsetzung dieser Strategie zu unterstützen, natürlich auch um Spitzenkräfte im Bereich AI und anderen Fachgebieten im Silicon Valley und darüber hinaus zu rekrutieren.
Moderator: Da Sie so viele Investoren mit Unternehmenshintergrund haben, wie werden sie euren Produktfahrplan beeinflussen? Sagen sie euch direkt, was sie brauchen? Ist das auch einer der Gründe, warum ihr euch entschieden habt, mit Brevis zusammenzuarbeiten? Denn ich habe erfahren, dass ihr deren ZK (Zero-Knowledge-Proof) Technologie nutzen werdet, um den “ZK Passport” zu entwickeln.
**Chi Zhang：**Wir haben eine lange Beziehung zu Brevis. Tatsächlich kannten wir Michael (den Gründer von Brevis), bevor Brevis und Kite erschienen, als er noch bei Celer Network arbeitete und ich an anderen Projekten arbeitete. Wir sind Freunde. Der Studienkollege meines Mitgründers ist ebenfalls sein Kollege, die Beziehung besteht schon lange.
Der Kern des Zahlungsverkehrs liegt im Vertrauen, und die Grundlage des Vertrauens ist die Identität. Diese Idee wurde durch den Austausch mit Branchenriesen wie Paypal und Visa inspiriert. Paypal, als das größte persönliche Identitätsnetzwerk der Welt, hat den Erfolg der Identitätsvalidierung im Zahlungssystem bewiesen. Kite zielt darauf ab, eine programmierbare Vertrauensinfrastruktur zu schaffen, die Identität, Zahlung und Governance miteinander verbindet und eine “Vertrauensschicht” bildet, um das gesamte Zahlungssystem zu unterstützen. In diesem Prozess ist die ZK-Technologie zu einem wichtigen Werkzeug für die Identitätsvalidierung und den Datenschutz geworden. Die Lösungen von Brevis bieten entscheidende Unterstützung auf der Validierungsebene und bieten auch eine ähnliche Verarbeitungslösung wie Statuskanäle für Hochfrequenzhandelsszenarien.
Das Kite-Team erkannte bereits in der frühen Konzeptionsphase des Projekts, dass der Handels- oder Zahlungsbedarf von Agenten mit Maschinen-Geschwindigkeit und nicht mit menschlicher Geschwindigkeit erfolgen wird. Dieses Handelsmodell erfordert extrem hohe Frequenzen, Echtzeitfähigkeit und hohe Durchsatzraten, doch die derzeit gängigen Blockchain-Technologien, einschließlich Solana und Ethereum, können solchen Anforderungen nicht gerecht werden. Um Echtzeit- und kostengünstigen Hochfrequenzhandel zu ermöglichen, hat das Kite-Team die Erforschung von Statuskanälen als Lösung in Betracht gezogen. In diesem Prozess trat die Brevis-Technologie ins Blickfeld des Teams, deren technische Merkmale hochgradig mit den Kernbedürfnissen von Kite übereinstimmen und die Möglichkeit bieten, effiziente Handelsmodelle voranzutreiben.
Einzigartige Herausforderungen beim Aufbau skalierbarer Architekturen
Moderator: Es klingt, als ob Sie eine durchdachte Lösung entwickeln. Haben Sie derzeit Designpartner, die Ihnen helfen, dieses System gemeinsam zu gestalten? Oder sind die Ideen, die Sie gerade erwähnt haben, bereits ein Konsens in der Branche?
Chi Zhang: Ich möchte tatsächlich aus zwei Perspektiven antworten. Erstens haben wir einige Designpartner, die daran beteiligt sind, einige stehen auf unserer Investorenliste, andere nicht, aber sie alle bringen sehr aufregende Anwendungsszenarien und Kooperationsmöglichkeiten mit, die wir aktiv vorantreiben.
Zweitens, ob dies „Konsens“ oder „Allgemeinwissen“ ist, würde ich sagen: „Ja, aber auch nicht.“
Der Teil “ja” ist, dass viele verwandte Technologien und Ideen tatsächlich bereits existieren.
Aber was ich mit “nicht” meine, ist, dass man eine sehr einzigartige Kombination von Perspektiven und ein tiefes Verständnis für Blockchain, Agenten, Zahlungen und andere Bereiche benötigt, um wirklich zu erkennen, wie man diese Elemente richtig zusammenfügt. Das ist auch der Grund, warum ich denke, dass es derzeit nicht viele Menschen gibt, die in der Lage sind, dies wirklich zu bauen oder eine wirklich geeignete Architektur zu entwerfen, um dieses Problem zu lösen.
Ein weiteres Beispiel: Wenn Sie mit Personen sprechen, die in der Infrastruktur oder Architektur tätig sind, werden sie Ihnen sagen, dass es in der frühen Projektphase möglicherweise tausend verschiedene Möglichkeiten gibt, ein System zu entwerfen, um dasselbe Problem zu lösen. Aber wenn das System skaliert und der Verkehr zunimmt, werden diese tausend Methoden schnell auf möglicherweise nur noch 10 oder sogar 5 praktikable Wege reduziert.
Wir haben viel Gedanken, Mühe und praktische Tests investiert, um von Anfang an eine der “5 Methoden” zu entwickeln, die letztendlich erfolgreich sein können, anstatt eine der “1000 Methoden”, die nach der Systemerweiterung in sich zusammenfallen würde.