Render: Darum ist es der Outperformer des Jahres

Hollywood- und Silicon-Valley-Stars als Berater, ein oscarprämierter Gründer: Render will mit Krypto 3D-Kunst revolutionieren. Ein Deep Dive.

Regelmäßiger Tagessieger, Performer des Monats und einer der absoluten Ausreißer unter den Altcoins im Bärenmarkt: Der Render Token stieg seit Jahresanfang von 40 Cent auf circa 2,5 US-Dollar, um insgesamt 500 Prozent. Mit einer Marktkapitalisierung von knapp einer Milliarde US-Dollar rangiert der ERC-20-Token auf Platz 54 der wertvollsten Krypto-Projekte. Steckt hinter dem explosiven Wachstum ein zukünftiger Hoffnungsträger – oder nur ein weiterer Krypto-Pump?

Eine enge Partnerschaft mit Apple, prestigeträchtige Berater wie Hollywood-Regisseur J. J. Abrams (“Star Trek”, “Star Wars”), NFT-Star Beeple und eine oscarprämierte Videoproduktionsfirma von Serienpionier HBO als Urheber des Projekts: Render glänzt zweifelsohne mit großen Namen. Die Vision: Mit einem dezentralen Netzwerk aus Grafikkarten der Motor für 3D-Videokunst weltweit werden. Und bald vielleicht auch: der von ChatGPT angestoßenen KI-Revolution. Das wird zumindest spekuliert.

Render ist ein Segen für Videokünstler

Die Videoproduktionsfirma OTOY mit Sitz in Los Angeles startete Render bereits im Jahr 2017 mit einem ICO, zwei Jahre später ging man mit Ethereum aufs Mainnet. OTOY selbst produziert u.a. Videos für HBO (den Einspieler für die Erfolgsserie “Westworld”) und gibt ein sehr erfolgreiches Programm für das Rendern von 3D-Videos heraus, den Octane Renderer. Gründer von OTOY und Render Network ist Jules Urbach, der für eine andere Technologie der Firma (Lightstage) bereits einen Oscar gewann. Zu den Beratern von OTOY und Render gehören u.a. der Google-Gründer Eric Schmidt (nur OTOY), Mozilla-Gründer Brave Eich (beide), Beeple (beide) und J. J. Abrams (nur Render).

Die Idee hinter dem Projekt: Render stellt Computerleistung gegen Bezahlung in Tokens oder bald FIAT-Geld bereit. Dazu greift es auf ein Netzwerk aus Knotenpunkten (Nodes) zurück, die jeweils eigene Grafikkarten (GPU) betreiben. Für Videokünstler ein Segen: Jede Animation zu rendern, kostet Rechenleistung und Zeit. Im Durchschnitt laut ChatGPT: 177 Stunden für 1.000 Frames. Mit Render reduziert man die Dauer angeblich auf ein Zehntel. Teure Supercomputer oder Hardware-Farmen: nicht mehr notwendig. Die Rechenlast wird von PCs und Smartphones weltweit geschultert. Jeder besitzt eine Grafikkarte in seinem Gerät und kann diese theoretisch immer dem Netzwerk bereitstellen, wenn er sie gerade nicht benutzt – und damit Geld verdienen.

Der größte Erfolg des Projekts: eine im Februar verkündete Integration mit Apple. Octane Renderer von OTOY wird auf allen Geräten von McBookPro bis iPhone vorinstalliert, damit auch ein Zugang zu Render. Zusätzlich angeheizt dürfte den Preis des Tokens die kürzliche Verkündung von Apples neuem Mixed Reality-Headset sein, auf das viele Investoren große Hoffnungen setzen.

Auch das Render-Netzwerk wächst kontinuierlich, zumindest auf On-Chain-Seite. Die Zahl der Render-Hodler wuchs laut Dune Analytics von 50.000 auf über 70.000 seit Jahresanfang. Davon sind nur 800 Wale mit mehr als 10.000 Tokens. Dazu kommen noch einmal 8.000 Hodler von Render auf Polygon, der Layer2-Lösung von Ethereum.

Renders Q1-Report von 2023 sieht hingegen eher enttäuschend aus. Nur um zwei Prozent mehr Bilder hat man im Vergleich bis Q2 von 2022 gerendert, insgesamt 2,1 Millionen Stück. Kürzlich wurde eine Beta der Bild-KI Stable-Diffusion integriert. Durch sie lassen sich per Texteingabe (Prompt) Bilder erzeugen.

Ambitionierte Zukunftspläne

Im Q1 von 2023 wurden zwei weitere Veränderungen verkündet. Render migriert bis Ende des Jahres von Ethereum auf die Blockchain Solana. Außerdem wird ein Burn-Mechanismus implementiert. Immer wenn Nutzer Rechenleistung beanspruchen, werden Tokens verbrannt und verschwinden aus dem Umlauf, selbst wenn Nutzer mit Fiat-Geld zahlen.

Einige Tweets und Telegram-Nachrichten des Render-Gründers heizen zudem Spekulationen darüber an, dass das Projekt in baldiger Zukunft auch Language Learning Models wie ChatGPT integriert. “Für uns ist das Aufkommen dieser LLMs, die auf unseren Nodes laufen könnten, ein Segen.” Language Learning Models benötigen für ihren Betrieb massive Rechenleistung, die laut Medienberichten bereits jetzt zu knapp wird.