Der Aufstieg der Maschinenökonomie: Wie Web3 Roboter von Werkzeugen zu autonomen Systemen macht

Einleitung

In den letzten Jahren hat die Roboterbranche einen doppelten Wendepunkt in Bezug auf Technologie und Geschäftsmodelle erlebt. Früher wurden Roboter hauptsächlich als „Werkzeuge“ betrachtet, die auf die Steuerung durch Unternehmens-Backends angewiesen waren, nicht eigenständig zusammenarbeiten konnten und keine wirtschaftlichen Handlungen ausführen konnten. Doch mit der Integration neuer Technologien wie AI Agent, On-Chain Payments (x402) und Machine Economy entwickelt sich das Roboter-Ökosystem von einem eindimensionalen Hardware-Wettbewerb hin zu einem vielschichtigen, komplexen System, das aus „Körper – Intelligenz – Zahlung – Organisation“ besteht.

Bemerkenswert ist auch, dass die globalen Kapitalmärkte diesen Trend schnell bewerten. JPMorgan prognostiziert, dass der Markt für humanoide Roboter bis 2050 ein Volumen von bis zu 5 Billionen US-Dollar erreichen könnte und damit auch das Wachstum von Zulieferketten, Betrieb, Dienstleistungen und anderen angrenzenden Branchen weiter antreibt. Im selben Jahr wird erwartet, dass die Zahl der eingesetzten humanoiden Roboter die 1 Milliarde überschreitet. Das bedeutet, dass Roboter sich von Industrieanlagen zu echten „skalierbaren gesellschaftlichen Akteuren“ entwickeln werden. (1)

Um die zukünftige Entwicklung der Roboterbranche zu verstehen, können wir das gesamte Ökosystem als eine vierstufige Hierarchie betrachten:

Source: Gate Ventures

Die erste Ebene ist die physische Basis (Physical Layer): Dazu gehören humanoide Roboter, Roboterarme, Drohnen, EV-Ladestationen und alle anderen verkörperten Träger. Sie lösen grundlegende Probleme der Bewegung und Arbeitsfähigkeit, wie Gehen, Greifen, mechanische Zuverlässigkeit und Kosten. Dennoch sind Maschinen auf dieser Ebene immer noch „ohne wirtschaftliche Handlungsfähigkeit“, das heißt, sie können keine Gebühren, Zahlungen oder Dienstleistungskäufe eigenständig abwickeln.

Die zweite Ebene ist die Steuerungs- und Wahrnehmungsschicht (Control & Perception Layer): Sie umfasst die traditionelle Robotik-Kybernetik, SLAM, Wahrnehmungssysteme, Sprach- und Bilderkennung bis hin zu heutigen LLM+Agent und immer mehr Roboter-Betriebssystemen mit abstrakter Planungsfähigkeit (wie ROS, OpenMind OS). Diese Ebene ermöglicht es Maschinen, „zu verstehen, zu sehen und Aufgaben auszuführen“, aber wirtschaftliche Aktivitäten wie Zahlungen, Verträge und Identität müssen weiterhin von Menschen im Backend abgewickelt werden.

Die dritte Ebene ist die wirtschaftliche Abrechnungsschicht (Machine Economy Layer): Hier beginnt der eigentliche Wandel. Maschinen erhalten Wallets, digitale Identitäten, Reputationssysteme (wie ERC-8004) und können über x402, On-Chain Settlement, Onchain Callback und andere Mechanismen direkt für Rechenleistung, Daten, Energie und Wegerechte bezahlen; gleichzeitig können sie für ausgeführte Aufgaben selbstständig Zahlungen empfangen, Gelder verwalten und ergebnisorientierte Zahlungen (result-based pay) initiieren. Diese Ebene macht aus Robotern „Wirtschaftssubjekte“ mit der Fähigkeit, am Markt teilzunehmen.

Die vierte Ebene ist die Koordinations- und Governance-Schicht (Machine Coordination Layer): Sobald viele Roboter eigenständige Zahlungs- und Identitätsfunktionen besitzen, können sie sich zu Flotten und Netzwerken organisieren – etwa Drohnenschwärme, Netzwerke von Reinigungsrobotern oder EV-Energienetze. Sie können Preise automatisch anpassen, Schichtpläne erstellen, Aufgaben ausschreiben, Einnahmen teilen und sogar als DAO autonome Wirtschaftseinheiten bilden.

Durch diese vier Ebenen wird deutlich:

Das zukünftige Roboter-Ökosystem ist nicht mehr nur eine Hardware-Revolution, sondern eine systemische Neugestaltung aus „Physik + Intelligenz + Finanzen + Organisation“.

Dies definiert nicht nur die Grenzen der Fähigkeiten von Maschinen neu, sondern auch die Art und Weise der Wertschöpfung. Ob Roboterunternehmen, KI-Entwickler, Infrastrukturanbieter oder kryptonative Zahlungs- und Identitätsprotokolle – sie alle werden im neuen Roboterwirtschaftssystem ihren Platz finden.

Warum explodiert die Roboterbranche gerade jetzt?

In den letzten Jahrzehnten bewegte sich die Roboterbranche stets zwischen Labor, Messestand und spezifischen Industrieszenarien und blieb stets einen Schritt von der echten Skalierung und gesellschaftlichen Implementierung entfernt. Doch ab 2025 wird dieser Schritt überschritten. Sowohl aus Sicht der Kapitalmärkte, des technologischen Reifegrads als auch aus Sicht von Branchenbeobachtern wie Nvidia-CEO Jensen Huang gibt es ein klares Signal:

„The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner“

Diese Einschätzung ist keine Übertreibung, sondern basiert auf drei entscheidenden Branchensignalen:

1. Rechenleistung, Modelle, Simulation, Wahrnehmungssteuerung und andere Grundfähigkeiten reifen gleichzeitig

2. Roboterintelligenz entwickelt sich von geschlossener Steuerung zu LLM/Agent-getriebener offener Entscheidungsfindung

3. Sprung von Einzelmaschinen- zu Systemfähigkeiten: Roboter werden von „aktiv“ zu „kooperativ, verständnisvoll und wirtschaftlich effizient“

Jensen Huang prognostiziert sogar, dass humanoide Roboter in den nächsten fünf Jahren weit verbreitet kommerziell eingesetzt werden, was mit dem Verhalten der Kapitalmärkte und der Branchenimplementierung ab 2025 übereinstimmt.

Kapitalebene: Riesige Finanzierungen beweisen, dass der „Roboter-Wendepunkt“ vom Markt bewertet wurde

2024–2025 erlebt die Roboterbranche eine beispiellose Dichte und Größe an Finanzierungen. Allein im Jahr 2025 gibt es mehrere Finanzierungsrunden im Wert von über 500 Millionen US-Dollar, darunter folgende Beispiele:

Source: Gate Ventures

Das Kapital signalisiert klar: Die Roboterbranche hat das Stadium der investierbaren Validierung erreicht.

Gemeinsame Merkmale dieser Finanzierungen:

● Es handelt sich nicht um „Konzeptfinanzierungen“, sondern um Produktionslinien, Lieferketten, allgemeine Intelligenz und kommerzielle Implementierung

● Es sind keine Einzelprojekte, sondern Soft- und Hardwareintegration, Full-Stack-Architektur und Service-Systeme für den gesamten Lebenszyklus von Robotern

Das Kapital setzt nicht grundlos auf Milliardenbeträge – dahinter steht die Bestätigung der Branchenreife.

Technologieebene: Entscheidende Durchbrüche treten gleichzeitig auf

2025 erlebt die Roboterbranche eine historisch seltene „Konvergenz mehrerer Technologien“. Erstens ermöglichen Durchbrüche bei AI Agent und großen Sprachmodellen, dass Roboter von „ausführbaren Maschinen“, die nur Befehle ausführen konnten, zu „verständigen Agenten“ werden, die Sprache verstehen, Aufgaben zerlegen und mit visuellen und taktilen Informationen schlussfolgern können. Multimodale Wahrnehmung und neue Steuerungsmodelle (wie RT-X, Diffusion Policy) verleihen Robotern erstmals grundlegende Fähigkeiten, die der allgemeinen Intelligenz nahekommen.

Source: Nvidia

Gleichzeitig reifen Simulation und Transfertechnologien schnell. Hochpräzise Simulationsumgebungen wie Isaac und Rosie verringern die Lücke zwischen Simulation und Realität erheblich, sodass Roboter in virtuellen Umgebungen zu extrem niedrigen Kosten großflächig trainiert werden können und zuverlässig in die reale Welt übertragen werden. Das löst das grundlegende Problem der langsamen Lernrate, teuren Datenerhebung und hohen Risiken in realen Umgebungen.

Auch die Hardware-Entwicklung ist entscheidend. Kernkomponenten wie Drehmomentmotoren, Gelenkmodule und Sensoren werden durch die Skalierung der Lieferkette immer günstiger, und Chinas Aufstieg in der globalen Roboter-Lieferkette steigert die Branchenproduktivität weiter. Mit dem Start von Massenproduktionsplänen mehrerer Unternehmen verfügen Roboter erstmals über eine industrielle Basis, die „replizierbar und skalierbar“ ist.

Schließlich ermöglichen Verbesserungen bei Zuverlässigkeit und Energieverbrauch, dass Roboter die Mindestanforderungen für kommerzielle Anwendungen wirklich erfüllen. Bessere Motorsteuerung, redundante Sicherheitssysteme und Echtzeitbetriebssysteme sorgen dafür, dass Roboter in Unternehmensszenarien über lange Zeit stabil arbeiten können.

All diese Faktoren sorgen dafür, dass die Roboterbranche erstmals die vollständigen Bedingungen für den Übergang von der „Labor-Demo-Phase“ zur „skalierten realen Implementierung“ erfüllt. Das ist der eigentliche Grund für den aktuellen Boom der Roboterbranche.

Kommerzialisierungsebene: Vom Prototyp → zur Serienmaschine → zur realen Welt

2025 ist auch das Jahr, in dem der Weg zur Kommerzialisierung von Robotern erstmals klar erkennbar wird. Führende Unternehmen wie Apptronik, Figure und Tesla Optimus kündigen nach und nach Massenproduktionspläne an, was den Übergang humanoider Roboter vom Prototyp zur industriell replizierbaren Phase markiert. Gleichzeitig beginnen mehrere Unternehmen mit Pilotprojekten in stark nachgefragten Bereichen wie Lagerlogistik und Fabrikautomatisierung, um die Effizienz und Zuverlässigkeit von Robotern in realen Umgebungen zu validieren.

Mit der verbesserten Fähigkeit zur Massenproduktion von Hardware gewinnt das Modell „Operation-as-a-Service (OaaS)“ an Marktrelevanz. Unternehmen müssen keine hohen Anschaffungskosten mehr auf einmal zahlen, sondern abonnieren Roboter-Dienstleistungen monatlich, was die ROI-Struktur erheblich verbessert. Dieses Modell ist eine entscheidende kommerzielle Innovation für die Skalierung von Roboteranwendungen.

Darüber hinaus wird die zuvor fehlende Service-Infrastruktur der Branche schnell ergänzt, darunter Wartungsnetzwerke, Ersatzteilversorgung, Fernüberwachung und Betriebsplattformen. Mit der Entwicklung dieser Fähigkeiten verfügen Roboter erstmals über die vollständigen Bedingungen für einen nachhaltigen Betrieb und einen geschlossenen Wirtschaftskreislauf.

Insgesamt ist 2025 das Meilensteinjahr, in dem Roboter von „Kann man es machen?“ zu „Kann man es verkaufen, kann man es nutzen, ist es erschwinglich?“ übergehen und erstmals ein nachhaltiger positiver Kreislauf in der Kommerzialisierung entsteht.

Web3 X Roboter-Ökosystem

Mit dem umfassenden Boom der Roboterindustrie im Jahr 2025 findet auch die Blockchain-Technologie eine klare Position darin und ergänzt das Robotersystem um mehrere Schlüsselfähigkeiten. Ihr Kernwert lässt sich auf drei Hauptbereiche zusammenfassen: i.) Datenerfassung für Robotertechnologie, ii.) geräteübergreifende Maschinen-Koordinationsnetzwerke und iii.) Maschinenwirtschaftsnetzwerke, die die autonome Marktteilnahme von Maschinen unterstützen.

Dezentralisierung + Token-Incentivierung schaffen neue Datenquellen für das Robotertraining, aber die Datenqualität hängt von Backend-Data-Engines ab

Der Kernengpass beim Training von Physical-AI-Modellen liegt im Umfang der realen Weltdaten, der Szenenabdeckung und der Knappheit hochwertiger physischer Interaktionsdaten. Das Aufkommen von DePIN/DePAI ermöglicht es Web3, neue Lösungen für die Frage „Wer liefert Daten und wie werden sie kontinuierlich bereitgestellt?“ anzubieten.

Aus wissenschaftlicher Sicht sind dezentrale Daten zwar potenziell skalierbar und vielfältig, aber nicht von Natur aus gleichbedeutend mit hochwertigen Trainingsdaten; sie müssen weiterhin von Backend-Data-Engines gefiltert, bereinigt und bias-kontrolliert werden, bevor sie für das Training großer Modelle verwendet werden können.

Zunächst löst Web3 das Problem des „Datenangebotsanreizes“, garantiert aber nicht direkt die „Datenqualität“.

Traditionelle Roboter-Trainingsdaten stammen hauptsächlich aus Laboren, kleinen Flotten oder unternehmensinterner Erhebung und sind in ihrer Skalierung exponentiell begrenzt.

Das DePIN/DePAI-Modell von Web3 ermöglicht es durch Token-Incentives, dass normale Nutzer, Gerätebetreiber oder Remote-Operatoren zu Datenlieferanten werden, was die Skalierung und Vielfalt der Datenquellen erheblich erhöht.

Beispiele für Projekte:

Source: Gate Ventures

● NATIX Network: Verwandelt mit Drive& App und VX360 normale Fahrzeuge in mobile Datenknoten, die Video-, Geo- und Umweltdaten sammeln.

● PrismaX: Sammelt hochwertige physische Interaktionsdaten von Robotern (Greifen, Sortieren, Bewegen von Gegenständen) über einen Remote-Control-Markt.

● BitRobot Network: Lässt Roboternodes verifizierbare Aufgaben (VRT) ausführen und erzeugt Daten zu realen Operationen, Navigation und Kooperationsverhalten.

Diese Projekte zeigen, dass Web3 die Datenversorgung effektiv erweitern und reale Szenarien sowie Long-Tail-Fälle abdecken kann, die das traditionelle System schwer erfassen kann.

Doch laut wissenschaftlicher Forschung weisen Crowdsourcing/dezentralisierte Daten oft strukturelle Probleme wie „unzureichende Genauigkeit, hohe Geräuschbelastung und große Verzerrungen“ auf. Die Forschung zu Crowdsourcing und Mobile Crowdsensing zeigt:

1. Große Schwankungen in der Datenqualität, erhebliche Unterschiede bei Rauschen und Format

Unterschiedliche Geräte, Bedienweisen und Verständnisse der Beitragenden führen zu vielen inkonsistenten Daten, die erkannt und gefiltert werden müssen.

2. Strukturelle Verzerrungen (Bias) sind weit verbreitet

Teilnehmer konzentrieren sich meist auf bestimmte Regionen/Gruppen, was zu einer Diskrepanz zwischen Stichprobenverteilung und realer Welt führt.

3. Rohdaten aus Crowdsourcing können nicht direkt für das Modelltraining verwendet werden

Forschung zu autonomem Fahren, Embodied AI und Robotik betont: Hochwertige Trainingsdatensätze müssen einen vollständigen Prozess durchlaufen – Erhebung → Qualitätsprüfung → Redundanzausgleich → Datenanreicherung → Long-Tail-Ergänzung → Label-Konsistenzprüfung – und sind nicht „sofort einsatzbereit“. (7)

Daher bietet das Web3-Datennetzwerk eine breitere Datenbasis, aber ob diese direkt als Trainingsdaten genutzt werden kann, hängt von der Backend-Datenverarbeitung ab.

Der wahre Wert von DePIN besteht darin, Physical AI eine „kontinuierliche, skalierbare und kostengünstigere“ Datenbasis zu bieten

Web3 löst weniger das Problem der Datenpräzision als vielmehr:

● „Wer ist bereit, langfristig Daten beizutragen?“

● „Wie können mehr reale Geräte eingebunden werden?“

● „Wie kann die Datenerhebung von zentralisiert zu einem nachhaltigen offenen Netzwerk werden?“

Mit anderen Worten: DePIN/DePAI schaffen die Grundlage für Skalierung und Abdeckung der Daten und machen Web3 zu einem wichtigen Baustein der „Datenquellenschicht“ im Physical-AI-Zeitalter, sind aber nicht der einzige Garant für Datenqualität.

Geräteübergreifende Maschinen-Koordinationsnetzwerke: Allgemeine OS als Basis für Roboter-Kollaboration

Die Roboterbranche entwickelt sich derzeit von Einzelintelligenz zu kollaborativer Intelligenz, doch ein zentrales Problem bleibt: Roboter unterschiedlicher Marken, Formen und Technologiestacks können keine Informationen teilen, nicht interoperieren und es fehlt ein einheitliches Kommunikationsmedium. Dadurch ist Multi-Roboter-Kollaboration auf herstellereigene, geschlossene Systeme angewiesen, was die Skalierung stark einschränkt.

Die in den letzten Jahren entstandene allgemeine Roboter-Betriebssystemschicht (Robot OS Layer), vertreten durch OpenMind, bietet hierfür neue Lösungen. Diese Systeme sind keine traditionellen „Steuersoftware“, sondern intelligente Betriebssysteme für verschiedene Maschinenkörper, die wie Android für die Handybranche eine gemeinsame Sprache und Infrastruktur für Kommunikation, Kognition, Verständnis und Zusammenarbeit zwischen Robotern bereitstellen. (8)

In traditionellen Architekturen sind Sensoren, Controller und Inferenzmodule innerhalb eines Roboters voneinander isoliert, und zwischen Geräten können keine semantischen Informationen geteilt werden. Die allgemeine Betriebssystemschicht ermöglicht durch einheitliche Wahrnehmungsschnittstellen, Entscheidungsformate und Aufgabenplanungen erstmals:

● Abstrakte Beschreibung der Außenwelt (Vision / Sound / Tactile → strukturierte semantische Ereignisse)

● Einheitliches Verständnis von Anweisungen (natürliche Sprache → Aktionsplanung)

● Teilbare multimodale Statusausdrücke

Das entspricht einer kognitiven Schicht, die Robotern das Verstehen, Ausdrücken und Lernen ermöglicht.

Roboter sind dadurch nicht mehr „isolierte Ausführende“, sondern verfügen über einheitliche semantische Schnittstellen und können in größere Kooperationsnetzwerke eingebunden werden.

Der größte Durchbruch allgemeiner Betriebssysteme liegt in der „geräteübergreifenden Kompatibilität“: Roboter unterschiedlicher Marken und Formen können erstmals „die gleiche Sprache sprechen“. Alle Roboter können über dasselbe OS auf eine einheitliche Daten- und Steuerungsschnittstelle zugreifen.

Source: Openmind

Diese markenübergreifende Interoperabilität ermöglicht es der Branche erstmals, wirklich über Folgendes zu diskutieren:

● Multi-Roboter-Kollaboration

● Aufgabenvergabe und -planung

● Geteilte Wahrnehmung / geteilte Karten

● Gemeinsame Ausführung von Aufgaben über verschiedene Räume hinweg

Voraussetzung für Zusammenarbeit ist das „Verstehen desselben Informationsformats“, und allgemeine Betriebssysteme lösen dieses grundlegende Sprachproblem.

Im System der geräteübergreifenden Maschinen-Kollaboration repräsentiert peaq eine weitere wichtige Infrastruktur: ein Protokoll, das Maschinen überprüfbare Identitäten, wirtschaftliche Anreize und netzwerkweite Koordinationsfähigkeiten bietet. (9)

Es löst nicht das Problem, wie Roboter „die Welt verstehen“, sondern wie sie „als Individuen im Netzwerk kooperieren“.

Die Kerndesigns umfassen:

1. Maschinenidentität

peaq bietet Robotern, Geräten und Sensoren eine dezentrale Identitätsregistrierung, sodass sie:

● Als unabhängige Individuen jedem Netzwerk beitreten können

● An vertrauenswürdiger Aufgabenverteilung und Reputationssystemen teilnehmen können

Dies ist die Voraussetzung dafür, dass Maschinen zu „Netzwerkknoten“ werden.

2. Autonome Wirtschaftskonten

Source: Peaq

Roboter erhalten wirtschaftliche Autonomie. Durch native Unterstützung von Stablecoin-Zahlungen und automatischer Abrechnung können Roboter ohne menschliches Eingreifen automatisch abrechnen und bezahlen, einschließlich:

● Abrechnung von Sensordaten nach Verbrauch

● Bezahlung für Rechenleistung und Modellinferenz pro Aufruf

● Sofortige Abrechnung nach erbrachten Dienstleistungen zwischen Robotern (Transport, Lieferung, Inspektion)

● Autonomes Laden, Anmietung von Flächen und andere Infrastrukturabrufe

Außerdem können Roboter bedingte Zahlungen nutzen:

● Aufgaben abgeschlossen → automatische Zahlung

● Ergebnis nicht zufriedenstellend → Gelder werden automatisch eingefroren oder zurückerstattet

Das macht Roboter-Kollaboration vertrauenswürdig, prüfbar und automatisch schiedsgerichtsfähig – eine Schlüsselkompetenz für die skalierte kommerzielle Implementierung.

Darüber hinaus können Einnahmen aus Dienstleistungen und Ressourcen, die Roboter in der realen Welt erbringen, tokenisiert und auf die Blockchain abgebildet werden, sodass ihr Wert und Cashflow transparent, nachvollziehbar, handelbar und programmierbar dargestellt werden – eine neue Form der Vermögensdarstellung mit Maschinen als Hauptakteuren.

Mit der Reife von KI und On-Chain-Systemen ist das Ziel, dass Maschinen eigenständig verdienen, bezahlen, leihen und investieren können, direkt M2M-Transaktionen durchführen und sich zu selbstorganisierenden Maschinenwirtschaftsnetzwerken entwickeln, die als DAO kooperieren und verwaltet werden.

3. Koordination von Aufgaben über mehrere Geräte

Auf höherer Ebene bietet peaq einen Koordinationsrahmen für Maschinen, sodass sie:

● Status- und Verfügbarkeitsinformationen teilen

● An Aufgabenvergabe und -matching teilnehmen

● Ressourcen koordinieren (Rechenleistung, Mobilität, Sensorik)

So können Roboter wie Netzwerkknoten zusammenarbeiten, statt isoliert zu agieren. Erst wenn Sprache und Schnittstellen vereinheitlicht sind, können Roboter wirklich in Kooperationsnetzwerke eintreten und verbleiben nicht in ihren eigenen geschlossenen Ökosystemen.

OpenMind und ähnliche intelligente OS für verschiedene Maschinenkörper versuchen, die Art und Weise zu standardisieren, wie Roboter „die Welt und Anweisungen verstehen“; Peaq und ähnliche Web3-Koordinationsnetzwerke erforschen, wie verschiedene Geräte in größeren Netzwerken überprüfbare organisatorische Kooperationsfähigkeiten erhalten. Sie sind nur Beispiele für viele Versuche und spiegeln wider, dass die Branche auf eine einheitliche Kommunikationsschicht und ein offenes Interoperabilitätssystem zusteuert.

Maschinenwirtschaftsnetzwerke zur Unterstützung der autonomen Marktteilnahme von Maschinen

Wenn das geräteübergreifende Betriebssystem das Problem „Wie kommunizieren Roboter?“ und das Koordinationsnetzwerk das Problem „Wie kooperieren sie?“ löst, dann besteht das Wesen des Maschinenwirtschaftsnetzwerks darin, die Produktivität von Robotern in nachhaltige Kapitalströme umzuwandeln, sodass Roboter ihre eigenen Betriebskosten decken und einen geschlossenen Kreislauf bilden können.

Ein lange fehlendes Puzzlestück der Roboterbranche ist die „autonome Wirtschaftsfähigkeit“. Traditionelle Roboter können nur vorgegebene Anweisungen ausführen, aber keine externen Ressourcen eigenständig verwalten, ihre Dienstleistungen bepreisen oder Kosten abrechnen. In komplexen Szenarien sind sie auf menschliche Backends für Buchhaltung, Genehmigung und Disposition angewiesen, was die Kooperationsfähigkeit stark einschränkt und die Skalierung erschwert.

x402: Verleiht Robotern den Status eines „Wirtschaftssubjekts“

Source: X@CPPP2443_

x402 als neuer Agentic Payment Standard ergänzt diese grundlegende Fähigkeit für Roboter. Sie können direkt über die HTTP-Schicht Zahlungsanfragen stellen und mit programmierbaren Stablecoins wie USDC atomare Abrechnungen durchführen. Das bedeutet, dass Roboter nicht nur Aufgaben ausführen, sondern auch alle dafür benötigten Ressourcen eigenständig erwerben können:

● Nutzung von Rechenleistung (LLM-Inferenz / Steuerungsmodell-Inferenz)

● Zugang zu Szenarien und Anmietung von Geräten

● Dienstleistungen anderer Roboter

Erstmals können Roboter wie Wirtschaftssubjekte eigenständig konsumieren und produzieren.

In den letzten Jahren sind Kooperationen zwischen Roboterherstellern und Krypto-Infrastrukturen entstanden, die zeigen, dass Maschinenwirtschaftsnetzwerke von der Theorie in die Praxis übergehen.

OpenMind × Circle: Roboter unterstützen nativ Stablecoin-Zahlungen

Source: Openmind

OpenMind integriert sein geräteübergreifendes Roboter-OS mit Circles USDC, sodass Roboter direkt im Task-Execution-Workflow Stablecoins für Zahlungen und Abrechnungen verwenden können.

Das bedeutet zwei Durchbrüche:

1. Der Task-Execution-Workflow von Robotern kann nativ Finanzabwicklung integrieren und ist nicht mehr auf Backends angewiesen

2. Roboter können in plattform- und markenübergreifenden Umgebungen „grenzüberschreitend bezahlen“

Für die Roboter-Kollaboration ist dies eine grundlegende Fähigkeit auf dem Weg zu autonomen Wirtschaftseinheiten.

Kite AI: Aufbau einer Agent-Native-Blockchain für die Maschinenwirtschaft

Source: Kite AI

Kite AI treibt die Grundstruktur der Maschinenwirtschaft weiter voran: Es entwickelt für AI Agents On-Chain-Identitäten, kombinierbare Wallets, automatisierte Zahlungs- und Abrechnungssysteme, sodass Agents eigenständig verschiedene Transaktionen auf der Blockchain ausführen können. (10)

Es bietet eine vollständige „autonome Agenten-Wirtschaftsumgebung“, die perfekt zur autonomen Marktteilnahme von Robotern passt.

1. Agenten-/Maschinenidentitätsschicht (Kite Passport): Jeder AI Agent (zukünftig auch auf konkrete Roboter abbildbar) erhält eine kryptografische Identität und ein mehrschichtiges Schlüsselsystem, das eine genaue Kontrolle darüber ermöglicht, „wer Geld ausgibt“ und „für wen handelt“, mit der Möglichkeit, jederzeit zu widerrufen und zur Verantwortung zu ziehen – die Voraussetzung, um Agenten als eigenständige Wirtschaftssubjekte zu betrachten.

2. Stablecoin-Native + x402-Primitiven integriert: Kite integriert auf Blockchain-Ebene den x402-Zahlungsstandard und verwendet USDC und andere Stablecoins als Standardabrechnungsvermögen, sodass Agenten mit standardisierten Intents Zahlungen senden, empfangen und abrechnen können. Für hochfrequente, kleine und M2M-Zahlungen wurde die Infrastruktur (Subsekunden-Bestätigung, niedrige Gebühren, prüfbar) optimiert.

3. Programmierbare Einschränkungen und Governance: Durch On-Chain-Strategien können Agenten Ausgabenlimits, erlaubte Händler-/Vertrags-Whitelists, Risikokontrollregeln und Audit-Trails zugewiesen werden, sodass das „Öffnen von Wallets für Maschinen“ sicher und autonom bleibt.

Mit anderen Worten: Wenn das OS von OpenMind Robotern das „Verstehen der Welt und Zusammenarbeit“ ermöglicht, dann sorgt die Blockchain-Infrastruktur von Kite AI dafür, dass Roboter „im Wirtschaftssystem überleben können“.

Mit diesen Technologien schaffen Maschinenwirtschaftsnetzwerke „Kooperationsanreize“ und „Wertschöpfungskreisläufe“, sodass Roboter nicht nur „bezahlen können“, sondern vor allem:

● Einkünfte nach Leistung erhalten (result-based settlement)

● Ressourcen nach Bedarf kaufen (autonome Kostenstruktur)

● Mit On-Chain-Reputation am Markt konkurrieren (prüfbare Vertragserfüllung)

Das bedeutet, dass Roboter erstmals am vollständigen wirtschaftlichen Anreizsystem teilnehmen können: Arbeiten → Geld verdienen → Geld ausgeben → Verhalten eigenständig optimieren.

Fazit

Ausblick

Insgesamt wird die Rolle von Web3 in der Roboterbranche in den drei Hauptbereichen immer klarer:

● Datenebene: Bietet Anreize für skalierbare, vielfältige Datenerhebung und verbessert die Abdeckung von Long-Tail-Szenarien;

● Kollaborationsebene: Führt einheitliche Identitäten, Interoperabilität und Task-Governance-Mechanismen für geräteübergreifende Zusammenarbeit ein;

● Wirtschaftsebene: Ermöglicht durch On-Chain-Zahlungen und prüfbare Abrechnung einen programmierbaren Rahmen für wirtschaftliches Handeln von Robotern.

Diese Fähigkeiten legen gemeinsam das Fundament für ein zukünftiges Maschineninternet, in dem Roboter in einer offeneren, prüfbaren technischen Umgebung zusammenarbeiten und operieren können.

Unsicherheiten

Obwohl das Roboter-Ökosystem 2025 einen seltenen Durchbruch erlebt, gibt es auf dem Weg von der „technischen Machbarkeit“ zur „skalierten, nachhaltigen Anwendung“ weiterhin viele Unsicherheiten. Diese resultieren nicht aus einem einzelnen technischen Engpass, sondern aus komplexen Wechselwirkungen zwischen Technik, Wirtschaft, Markt und Regulierung.

Ist die wirtschaftliche Machbarkeit wirklich gegeben?

Obwohl Roboter bei Wahrnehmung, Steuerung und Intelligenz Durchbrüche erzielt haben, hängt ihre skalierte Implementierung letztlich davon ab, ob es echte kommerzielle Nachfrage und wirtschaftliche Rentabilität gibt. Die meisten humanoiden und allgemeinen Roboter befinden sich derzeit noch in der Pilot- und Validierungsphase; ob Unternehmen bereit sind, langfristig für Roboterdienste zu zahlen und ob OaaS/RaaS-Modelle in verschiedenen Branchen einen stabilen ROI erzielen können, ist noch nicht ausreichend durch Langzeitdaten belegt.

Zudem ist der Kostenvorteil von Robotern in komplexen, unstrukturierten Umgebungen noch nicht vollständig etabliert. In vielen Szenarien sind traditionelle Automatisierungs- oder manuelle Alternativen immer noch günstiger und zuverlässiger. Das bedeutet: Technische Machbarkeit führt nicht automatisch zu wirtschaftlicher Notwendigkeit, und die Unsicherheit der Kommerzialisierung beeinflusst direkt das Expansionstempo der Branche.

Systemische Herausforderungen bei Zuverlässigkeit und Betriebsaufwand

Die größten praktischen Herausforderungen der Roboterbranche liegen oft nicht darin, „ob Aufgaben erledigt werden können“, sondern darin, ob sie langfristig, stabil und kostengünstig betrieben werden können. Bei der Skalierung werden Hardwareausfallraten, Wartungskosten, Software-Updates, Energiemanagement sowie Sicherheits- und Haftungsfragen schnell zu systemischen Risiken.

Auch wenn OaaS-Modelle die Anfangsinvestitionen senken, können versteckte Kosten für Betrieb, Versicherung, Haftung und Compliance das gesamte Geschäftsmodell untergraben. Wenn die Zuverlässigkeit nicht die Mindestanforderungen kommerzieller Szenarien erfüllt, werden Roboter-Netzwerke und Maschinenwirtschaft schwer umsetzbar sein.

Ökosystem-Koordination, Standardisierung und regulatorische Anpassung

Das Roboter-Ökosystem durchläuft gleichzeitig schnelle Entwicklungen bei OS, Agent-Frameworks, Blockchain-Protokollen und Zahlungsstandards, ist aber derzeit noch stark fragmentiert. Die Kosten für geräte-, hersteller- und systemübergreifende Zusammenarbeit sind hoch, und es gibt noch keine vollständig konvergierten Standards, was zu Ökosystemspaltung, Doppelarbeit und Effizienzverlusten führen kann.

Gleichzeitig stellen Roboter mit autonomer Entscheidungs- und Wirtschaftsfähigkeit bestehende Regulierungs- und Rechtsrahmen vor Herausforderungen: Verantwortlichkeiten, Zahlungs-Compliance, Daten- und Sicherheitsgrenzen sind noch unklar. Wenn Regulierung und Standards nicht mit der technischen Entwicklung Schritt halten, wird das Maschinenwirtschaftsnetzwerk mit Compliance- und Implementierungsunsicherheiten konfrontiert sein.

Insgesamt entstehen die Bedingungen für die skalierte Anwendung von Robotern allmählich, und die Grundzüge eines Maschinenwirtschaftssystems werden in der Praxis sichtbar. Web3 × Robotics befindet sich zwar noch in einem frühen Stadium, zeigt aber bereits ein beachtliches langfristiges Entwicklungspotenzial.

Referenzartikel