Uber für Rechenleistung: Far Labs und Evolving Edge starten dezentrale KI-Inferenz

Uber für Rechenleistung: Far Labs und Evolving Edge starten dezentrale KI-Inferenz

Privatpersonen können künftig ungenutzte Rechenleistung ihrer Computer für KI-Inferenzaufgaben vermieten und dafür bezahlt werden. Die Unternehmen Far Labs mit Sitz in Abu Dhabi und Evolving Edge aus Austin, Texas, bieten ein solches dezentrales Modell an. Far-Labs-Gründer und CEO Ilman Shazhaev beschreibt den Ansatz mit den Worten: „Imagine Uber or Airbnb, but for AI-inference computing tasks“ – also ein Marktplatz für KI-Inferenz-Rechenaufgaben, vergleichbar mit Uber oder Airbnb. [Herstellerangabe] Auch John Federico, Gründer und CEO von Evolving Edge, betont, dass Rechenleistung bereits in Haushalten und kleinen Unternehmen vorhanden sei und nicht zwangsläufig große Rechenzentren nötig seien. [Herstellerangabe]

Die Anbieter setzen auf kleinere, überwiegend Open-Source-Modelle, die auf bestehender Hardware ausgeführt werden. Der Grund dafür liegt in der begrenzten Leistungsfähigkeit der dezentralen Rechenknoten: Heimserver, Gaming-PCs oder Laptops verfügen in der Regel über deutlich weniger Rechenkapazität als spezialisierte GPUs in Rechenzentren. Kleinere Modelle benötigen weniger Ressourcen und können daher auf dieser Hardware effizient ausgeführt werden. Zudem sind Open-Source-Modelle frei verfügbar und lizenzrechtlich unkomplizierter für den Betrieb auf vielen unabhängigen Systemen, was die dezentrale Inferenz wirtschaftlich und technisch erst ermöglicht. Eigentümer von Heimservern, Gaming-PCs oder Laptops sollen so ein passives Einkommen erzielen können. Hintergrund ist der hohe Bedarf an Rechenkapazität für KI-Inferenz, also die Ausführung trainierter Modelle zur Beantwortung von Anfragen. Während große Rechenzentren oft mit steigenden Strompreisen, Wasserverbrauch und Umweltbelastungen in Verbindung gebracht werden, will das dezentrale Modell vorhandene Ressourcen nutzen.

Regulatorische Stolpersteine: DSGVO, CLOUD Act und EU AI Act

Für das dezentrale Vermietmodell ergeben sich mehrere regulatorische Hürden. Erstens: Nach der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gilt auch der Fernzugriff aus einem Drittland auf in der EU gespeicherte personenbezogene Daten als Übermittlung. Das bedeutet, dass die Regeln des Kapitels V der DSGVO anzuwenden sind, die Übermittlungen in Drittländer nur unter bestimmten Voraussetzungen erlauben. Für ein dezentrales Netzwerk, bei dem Rechenknoten von Privatpersonen in verschiedenen Ländern betrieben werden, muss der Plattformbetreiber sicherstellen, dass jeder Zugriff auf personenbezogene Daten aus einem Drittland rechtlich abgesichert ist. Da die Knoten nicht unter der direkten Kontrolle des Betreibers stehen und die Betreiber der Knoten selbst in unterschiedlichen Rechtsräumen agieren, ist die Einhaltung der Kapitel-V-Anforderungen besonders komplex: Jeder Fernzugriff – etwa durch einen Nutzer in den USA auf einen Knoten in Deutschland – stellt potenziell eine Übermittlung dar, für die der Plattformbetreiber geeignete Garantien nachweisen muss. Die verteilte Architektur erschwert eine zentrale Steuerung und Überwachung dieser Zugriffe erheblich.

Zweitens: Der US CLOUD Act aus dem März 2018 gilt für alle US-amerikanischen Cloud-Anbieter weltweit – auch für deren EU-Regionen wie AWS EU Sovereign Cloud, Azure EU oder Google Cloud EU-Regionen. Nutzt ein dezentrales Modell die Infrastruktur solcher Anbieter, geraten Datenresidenz und Datensouveränität in einen direkten rechtlichen Konflikt, da die Daten trotz Speicherung in der EU der US-Jurisdiktion unterliegen können. Das bedeutet, dass US-Behörden unter bestimmten Voraussetzungen Zugriff auf diese Daten verlangen können, selbst wenn sie physisch in der EU liegen. Für ein dezentrales Netzwerk, das auf die Cloud-Dienste solcher Anbieter angewiesen ist, entsteht dadurch ein unauflösbarer Widerspruch zwischen dem Ziel, Daten in der EU zu belassen, und der rechtlichen Realität, dass US-Recht extraterritorial wirkt.

Drittens: Der EU AI Act sieht in Artikel 10 Anforderungen an die Daten-Governance für Hochrisiko-KI-Systeme vor. Diese Anforderungen sind seit dem 2. August 2026 durchsetzbar; bei Verstößen drohen Strafen von bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Umsatzes. Die konkreten Inhalte dieser Governance-Anforderungen werden in der vorliegenden Quelle nicht näher ausgeführt. Für ein dezentrales Inferenz-Modell ist die Einhaltung dieser Governance-Pflichten besonders anspruchsvoll, da die Datenverarbeitung auf vielen unabhängigen Knoten stattfindet und der Plattformbetreiber nur begrenzte Kontrolle über die einzelnen Systeme hat.