Diesen Sonntag in Hongkong hat Lagrange zusammen mit @awscloud und @MetisL2 die Consensus-Woche mit dem Applied AI Summit eröffnet, der sich darauf konzentrierte, was tatsächlich erforderlich ist, um KI in die Produktion zu bringen. Gründer, Entwickler und Betreiber konzentrierten sich darauf, praktische Herausforderungen auf Bereitstellungsebene anzugehen. Event-Highlights unten 👇

Brian Novell, Leiter der BD bei Lagrange, eröffnete die Veranstaltung, indem er die Kluft zwischen KI-Demos und der praktischen Umsetzung skizzierte. Anhand von Beispielen wie der Eliminierung von Deepfakes, KI-gesteuerten Finanzentscheidungen, der Genauigkeit von Agenten und der Einhaltung von Vorschriften lag der Fokus darauf, warum Überprüfbarkeit entscheidend wird, sobald KI-Systeme in regulierten, risikobehafteten Umgebungen operieren.

Das Team von @awscloud hat ein Update zum AWS Activate Programm geteilt, das darauf abzielt, Startups dabei zu helfen, von frühen Builds in die Produktion zu wechseln. Das Programm bietet Teams einen schnellen Einstieg in AWS, Zugang zu Guthaben von 500 $ bis zu 100.000 $ und praktische Workshops, um ohne unnötige Infrastrukturkosten zu skalieren. Der Schwerpunkt lag auf praktischen Aspekten: weniger Blockaden zu Beginn, klarere Architekturentscheidungen und schnellere Wege zum Versand.

Das Eröffnungspanel, moderiert von Caroline York von der Fintech Association of Hong Kong, konzentrierte sich auf die Überwachung von KI-Systemen, sobald sie live sind. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger und Thiru @MetisL2 diskutierten über Echtzeit-Gesundheitssignale, Datenintegrität und wie dezentrale Systeme Fehler und böswilliges Verhalten ohne zentrale Aufsicht erkennen.

Die Diskussion verlagerte sich auf Datenherkunft, Governance und Auditierbarkeit, während KI-Systeme in Unternehmen und regulierte Umgebungen übergehen. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI und Sina Yamani @ActionModelAI erläuterten, wie Teams die Herkunft von Daten verfolgen, Audit-Trails erstellen und die schnellere Entwicklung von KI mit den wachsenden regulatorischen Anforderungen in Einklang bringen — insbesondere, da Systeme autonomer werden. Moderiert von Brians Novell von Lagrange.

Tom Ngo @MetisL2 hat die Vertrauenslücken in zentralisierter KI aufgedeckt – undurchsichtige Ausführung, schwache Herkunft und fehlgeleitete Anreize. Das Kernargument: Blockchain bietet eine Vertrauensschicht, aber echter Fortschritt kommt von der Verifizierung der Modellausführung selbst mit kryptografischen Nachweisen, nicht nur von der Verankerung von Daten on-chain.

Das Gespräch drehte sich dann darum, was es braucht, um KI in bestehende Unternehmensabläufe zu integrieren. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit und Kye Gomez @swarms_corp diskutierten darüber, über Experimente hinauszugehen – mit veralteten Systemen, Datensilos umzugehen und agentische KI auf eine Weise einzuführen, die Prozesse verbessert, ohne sie zu stören. Moderiert von Thiru @LazAINetwork.