Jiahao Sun, CEO und Gründer von FLock.io – Interviewreihe

Jiahao Sun, CEO und Gründer von FLock.io, leitet das Unternehmen seit April 2022. Vor der Gründung von FLock.io verbrachte er viele Jahre in KI‑getriebenen Rollen – unter anderem als Director of Artificial Intelligence bei einem großen Finanzunternehmen – und war als Research Fellow an einer Spitzenuniversität tätig, wo er Wissensgraph‑Generierung, NLP und maschinelles Lernen für Finanzprognosen untersuchte. Sein umfangreicher Hintergrund sowohl in Unternehmens‑KI als auch in der akademischen Forschung macht ihn gut geeignet, ein Projekt zu leiten, das darauf abzielt, die Art und Weise, wie KI gebaut und eingesetzt wird, neu zu erfinden.

FLock.io ist eine dezentrale KI‑Plattform, die föderiertes Lernen mit Blockchain kombiniert. Anstatt Daten zu zentralisieren, ermöglicht sie Gemeinschaften, KI‑Modelle gemeinsam zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, während die Informationen auf lokalen Geräten privat bleiben. Das System bietet Anreize für Mitwirkende, die Rechenleistung, Daten oder Validierung bereitstellen, und verteilt Eigentum und Governance über das Netzwerk, um Transparenz, Sicherheit und langfristige Resilienz zu gewährleisten.

Sie haben FLock.io gegründet, nachdem Sie jahrelang in fortgeschrittener KI‑Forschung und Finanzprognosen am Imperial College gearbeitet und KI‑Innovation bei RBC Wealth Management geleitet haben. Was hat ursprünglich die Idee ausgelöst, eine dezentrale KI‑Plattform zu bauen, und welche Lücke haben Sie gesehen, die traditionelle KI‑Architekturen nicht schließen konnten?

Die Idee für FLock entstand, als ich dasselbe Problem sowohl in meiner akademischen Forschung als auch in meiner Finanzarbeit erkannte. Wertvolle Daten waren abgesperrt, und Organisationen konnten KI nicht gemeinsam nutzen, ohne dabei Privatsphäre oder Kontrolle aufzugeben. Traditionelle KI‑Systeme basieren auf großen zentralen Anbietern, was einschränkt, wer teilnehmen kann und wie breit die Vorteile verteilt werden können. Ich erkannte, dass ein dezentraler Ansatz dies lösen könnte. Mit neuen Werkzeugen wie Blockchain, föderiertem Lernen und datenschutzwahrender Technologie können Menschen und Unternehmen Daten oder Rechenleistung sicher beisteuern, während sie das Eigentum behalten. FLock wurde geschaffen, um KI offener, sicherer und zu etwas zu machen, das jeder mitgestalten kann, nicht nur einige wenige große Akteure.

Ihr Hintergrund umfasst Forschung zu Wissensgraphen und Zero‑Shot‑Learning für Finanzprognosen. Wie hat diese Erfahrung die Herangehensweise von FLock.io an Modelltraining, Validierung und Datenintegrität on‑chain geprägt?

Ich habe aus Erfahrung gelernt, dass Finanzprognosen ein von Natur aus hochriskantes Gebiet sind, in dem Datenintegrität, Erklärbarkeit von Modellen und die Fähigkeit, aus begrenzten Datensätzen zu verallgemeinern, von entscheidender Bedeutung sind. Im Finanzwesen sind Quelle und Qualität der Daten alles. Wir haben dieses Bedürfnis nach nachweisbarer Herkunft in unsere On‑Chain‑Architektur bei FLock übersetzt. Wir strukturieren ein dezentrales Netzwerk von Datensilos, das der KI ermöglicht, das kollektive Wissen zu erlernen, ohne die Rohdaten jemals zu zentralisieren. Das erlaubt uns, leistungsstarke Modelle in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Finanzbranche zu bauen, wo die Daten verteilt und privat bleiben müssen.

Die AI Arena von FLock.io hat bereits in weniger als einem Jahr mehr als 9.000 vollständig trainierte Machine‑Learning‑Modelle produziert. Was sagt dieses Aktivitätsniveau über die Nachfrage nach dezentraler KI aus, und warum, Ihrer Meinung nach, wählen Entwickler Community‑getriebenes Training gegenüber zentralen Alternativen?

Dieses Aktivitätsniveau liefert zwei entscheidende Erkenntnisse über den aktuellen Stand des KI‑Marktes. Erstens bestätigt es die enorme Nachfrage nach dezentraler KI‑Infrastruktur. Entwickler suchen aktiv nach Alternativen zum zentralisierten Cloud‑Modell, weil es strukturell spröde, teuer ist und einen einzigen Ausfallpunkt für Daten schafft. Im Gegensatz zu zentralen Plattformen, bei denen die Teilnehmer das Modell besitzen, behalten in der AI Arena die Modell‑Entwickler und Mitwirkenden das Eigentum und werden mit FLOCK‑Token belohnt, wenn ihre Modelle verwendet werden.

Dezentrale KI ist stark von Anreizen abhängig, um Validatoren, Delegatoren und Knotenbetreiber anzuziehen. Wie stimmt das Design des FLOCK‑Tokens die Anreize im gesamten Ökosystem ab, und welche wirtschaftlichen Verhaltensweisen haben Sie beobachtet, jetzt wo es über 55.000 Token‑Inhaber gibt?

Der FLOCK‑Token ist unser Governance‑ und Nutzungs‑Engine, die uns hilft sicherzustellen, dass die Anreize jedes Teilnehmers perfekt mit der langfristigen Gesundheit des Netzwerks und der Qualität der erzeugten Modelle übereinstimmen. Unser Design basiert auf dem klaren Prinzip, produktive, nachweisbare Beiträge zu belohnen, die die Zusammenarbeit zwischen Dateninhabern, Rechenanbietern, Validatoren und Delegatoren fördern. Beispielsweise erhalten Rechenanbieter und Knotenbetreiber FLOCK für das Bereitstellen ihrer Rechenressourcen zum Modelltraining. Validatoren werden dafür belohnt, dass sie die Sicherheit und Genauigkeit von Modell‑Updates gewährleisten, während Delegatoren, die FLOCK einsetzen, um sie zu unterstützen, einen Anteil dieser Belohnungen erhalten. Wir beobachten ein anhaltendes Engagement unserer Community, wobei ein hoher Staking‑Anteil auf eine Präferenz für langfristige Netzwerk‑Teilnahme gegenüber kurzfristigem Handel hinweist.

FLock.io hat Partnerschaften mit dem United Nations Development Programme, Alibaba, dem NHS und anderen großen Institutionen gesichert. Was hat diese Organisationen überzeugt, ein dezentrales KI‑Framework anstelle von traditionellem cloud‑basiertem Training zu übernehmen?

Diese Partnerschaften haben uns geholfen, Lösungen für die Herausforderungen zu implementieren, die traditionelles, cloud‑basiertes Training nicht bewältigen kann. Unser Framework, das föderiertes Lernen mit Blockchain kombiniert, ermöglicht es, KI‑Modelle direkt auf lokalen Servern zu trainieren. Nur die aggregierten, anonymisierten Modellerkenntnisse werden an die Blockchain weitergegeben. Alle transformativen KI‑Durchbrüche erfordern das Zusammenführen von Daten­einblicken über Institutionen hinweg, die einem zentralen Vermittler nie vertrauen würden. Unsere Arbeit mit dem UNDP ist ein Paradebeispiel, bei dem wir gemeinsam mit NGOs KI‑Modelle entwickeln, um die Ziele für nachhaltige Entwicklung zu erreichen. Unser blockchain‑gesteuertes Framework bietet die Transparenz und den Gemeinschaftskonsens, die für ethische KI‑Entwicklung im globalen Maßstab notwendig sind.

Datenschutz‑wahrende KI wird in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der öffentlichen Verwaltung und der wissenschaftlichen Forschung immer wichtiger. Wie stellt FLock.io sicher, dass sensible Daten zum Training wertvoller Modelle verwendet werden können, ohne jemals offengelegt oder zentralisiert zu werden?

Die Kerntechnologie von FLock vereint das Beste aus föderiertem Lernen und Blockchain‑Technologie, wodurch sichergestellt wird, dass sensible Daten zum Training wertvoller Modelle verwendet werden können, ohne jemals offengelegt oder zentralisiert zu werden. Anstatt große Mengen sensibler Daten an einem einzigen, zentralen Ort zu sammeln, ermöglicht föderiertes Lernen mehreren Entitäten, ein Modell gemeinsam zu trainieren, indem der Trainingsprozess direkt zu den Daten gebracht wird – und nur die Updates, nicht die Rohdaten, gesammelt werden. Durch die Hinzufügung von Blockchain wird dies noch datenschutzfreundlicher und skalierbarer dank eines Systems von Krypto‑Anreizen.

Zum Beispiel ermöglichen wir Durchbrüche in Bereichen wie der Medikamentenforschung und der öffentlichen Gesundheit, indem wir Forschern Zugang zu einem riesigen Pool realer Daten gewähren, während sie gleichzeitig die vollständige Datenkontrolle und Compliance wahren.

Da sowohl Krypto als auch KI sich rasant weiterentwickeln, wie sehen Sie die Schnittstelle von blockchain‑basierter Infrastruktur und maschinellem Lernen in den nächsten fünf Jahren, und welche Rolle werden dezentrale Modell‑Marktplätze wie FLock.io dabei spielen?

Das Monopol zentralisierter KI‑Unternehmen wird nicht ewig bestehen, da die Welt das enorme Potenzial einer kollaborativeren, souveränen KI erkennt. Dezentrale Frameworks werden zur Standard‑Infrastruktur für jede sensible KI‑Anwendung, dank lokalem Training und Datenkontrolle. Da Rechenleistung zunehmend über dezentrale Netzwerke verteilt und commodifiziert wird, wird der wahre Wert zu den Daten und den Modellen selbst verschieben. Wir bauen die Infrastruktur für eine KI‑Zukunft, in der Datenschutz eine Garantie und kein Kompromiss ist, und Blockchain wird die bevorzugte Technologie sein, um dies sicherzustellen.

Die AI Arena verwendet eine auf Aufgaben basierende Struktur, bei der Gemeinschaften Modelle gemeinsam trainieren und validieren. Wie verbessert dieses wettbewerbs‑kooperative Umfeld die Modellleistung und welche neuen Anwendungsfälle entstehen daraus?

Das wettbewerbsorientierte Element motiviert unser Netzwerk von Machine‑Learning‑Ingenieuren, die leistungsstärksten Modell‑Aufgaben einzureichen, wobei sie Belohnungen basierend auf Genauigkeit und Effizienz ihrer Einreichungen erhalten. Gleichzeitig verbessert der kollaborative Konsensmechanismus die Transparenz, indem er Verzerrungen von zentralen Akteuren herausfiltert. Er ist darauf ausgelegt, robustere und spezialisiertere KI‑Modelle effizienter zu erzeugen als traditionelle zentrale Modelle.

Durch diesen Ansatz ermöglicht FLock vielfältigen Gemeinschaften die Entwicklung zweckgefertigter KI‑Modelle und bietet maßgeschneiderte Lösungen, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind. Wir haben festgestellt, dass diese Struktur in diversen, globalen und Nischen‑Domänen, in denen der Schutz der Privatsphäre von größter Bedeutung ist, besonders gut funktioniert. Dazu gehören das Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und die Logistik von Lieferketten, wo sensible Daten lokal analysiert werden können, ohne die Rohinformationen jemals in einer zentralen Datenbank zu bündeln, was maximale Sicherheit gewährleistet.

Sie haben zuvor NORA bei RBC entwickelt – eines der führenden KI‑Systeme für das Wealth Management. Wie unterscheidet sich die Entwicklung von KI in einem regulierten Finanzumfeld von dem Aufbau einer dezentralen KI‑Infrastruktur, bei der Transparenz und Offenheit von Grund auf integriert sind?

Interessanterweise sind die technischen Grundlagen nicht so verschieden. Jedes Modell muss auf inhärente Verzerrungen hin validiert und auditiert werden und erfordert einen enormen Aufwand von qualifizierten Ingenieuren. Der Unterschied liegt jedoch in der kulturellen Denkweise, die die Arbeit selbst antreibt.

Im Wealth Management liegt der Fokus auf einem einzigen, hochkontrollierten Modell, das regulatorische Konformität garantiert, aber an Agilität mangelt. Risikominimierung und Compliance stehen bei jeder Aktivität im Vordergrund, während dezentrale KI dies natürlich umkehrt. Stattdessen werden Transparenz und Offenheit als grundlegende Designprinzipien betrachtet, nicht als nachträgliche Überlegungen. Diese Offenheit zieht eine vielfältigere Gemeinschaft von Mitwirkenden an, was die endgültigen Modelle von Natur aus widerstandsfähiger gegen Verzerrungen und einzelne Ausfallpunkte macht, die Modelle, die von einem einzigen, zentralisierten Team gebaut wurden, beeinträchtigen können.

FLock.io war das einzige dezentrale KI‑Trainingsprojekt, das in die CB Insights AI 100 aufgenommen wurde. Was glauben Sie, unterscheidet dezentrale KI von der breiteren Welle der heutigen KI‑Beschleunigung?

Was dezentrale KI von der aktuellen Innovationswelle, die sich auf die Rechenleistung konzentriert, unterscheidet, ist die Verlagerung des Fokus auf Governance, Datenschutz und wirtschaftliche Ausrichtung. Die Kernprinzipien der Dezentralisierung, Transparenz und Offenheit stellen die wenigen zentralen Akteure, die derzeit den KI‑Bereich dominieren, direkt in Frage, um gerechtere wirtschaftliche Chancen, größere globale Zusammenarbeit sowie echte Daten‑Souveränität und -Privatsphäre zu gewährleisten.

Als einziges dezentrales KI‑Trainingsprojekt, das in die CB Insights AI 100 aufgenommen wurde, bestätigt dies vollständig unser Wertversprechen und unsere Kernthese. Es zeigt, dass Dezentralisierung der nächste und notwendige Schritt ist, um Innovation zu ermöglichen, die KI zum Guten einsetzen lässt.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten FLock.io besuchen.