KI und Krypto haben sich gefunden – was kommt jetzt?

Es war wahrscheinlich unvermeidlich. Zwei Technologien, die es bis vor Kurzem geschafft hatten, das globale Finanzwesen gleichermaßen aufzumischen, Regierungen zu provozieren, kultähnliche Begeisterung auszulösen und das Establishment zu verunsichern, haben nun zueinander gefunden. Künstliche Intelligenz und Kryptowährungen – zuvor zwei getrennte Narrative des Umbruchs, die sich parallel entwickelten – verschmelzen zu einer großen Geschichte darüber, wie sich Wert in Zukunft bewegt, wer ihn kontrolliert und ob „wer“ überhaupt noch das richtige Wort dafür ist.

Diese Konvergenz ist nicht theoretischer Natur. Sie findet in Echtzeit auf den Märkten statt, in den Vorstandsetagen von Risikokapitalgebern und in den Parlamentssälen von Brüssel und Washington; sie vollzieht sich in den Serverfarmen von Unternehmen, von denen Sie noch nie gehört haben, deren Entscheidungen jedoch maßgeblich prägen werden, wie die nächste Iteration des Internets aussieht. Die Fusion von KI und Krypto bringt Dinge hervor, die es zuvor tatsächlich nicht gab – und wirft rechtliche, ethische sowie wirtschaftliche Fragen auf, auf die derzeit niemand ausreichende Antworten hat.

Die Reaktionen der Öffentlichkeit reichen, wie zu erwarten, von bedingungsloser Begeisterung bis hin zu tief sitzender Abneigung, mit kaum Zwischentönen. Diejenigen, die Krypto ohnehin skeptisch gegenüberstehen, haben nun noch mehr Gründe zur Sorge gefunden. Es bleibt zu hoffen, dass diese neue Dimension der Besorgnis nicht auch diejenigen überfordert, die bereits durch KI verunsichert sind. Und irgendwo dazwischen vollzieht sich die tatsächliche Integration ohnehin, angetrieben von derselben Logik, die jede andere technologische Konvergenz vorangetrieben hat: Die Bausteine passen zusammen, das Geld liegt bereit, und diejenigen, die es umsetzen, warten nicht erst um Erlaubnis.

Was Krypto bereits für KI tut – und umgekehrt

Es ist sinnvoll zu verstehen, wie die praktische Integration vor Ort aussieht, bevor man sich den komplexeren Fragen widmet. Denn die Schnittstelle zwischen KI und Krypto ist kein isoliertes Phänomen – es sind viele Entwicklungen, die gleichzeitig und auf verschiedenen Ebenen des Technologie-Stacks ablaufen.

Auf einer Ebene spiegelt die Anwendung von KI auf Blockchain-Daten das wider, was bei jedem anderen großen Datensatz geschieht: Muster erkennen, Anomalien aufspüren, handlungsrelevante Erkenntnisse gewinnen. Blockchain-Analyseunternehmen haben maschinelles Lernen in ihre Plattformen integriert, um verdächtige Transaktionen offenzulegen, Wallet-Cluster zu identifizieren, die mit bekannten kriminellen Akteuren in Verbindung stehen, und den Fluss von Geldern über Chains hinweg in Echtzeit zu verfolgen. Für Strafverfolgungsbehörden ist dies im Kampf gegen illegale Krypto-Aktivitäten mittlerweile unverzichtbar geworden. Dasselbe unveränderliche Kontobuch, das Blockchains für Kriminelle nützlich macht, macht sie auch zu einer außergewöhnlich reichhaltigen Datenquelle für das KI-Training – jede Transaktion für immer aufgezeichnet, jede Adresse mit jeder anderen verknüpfbar, eine dauerhafte und lückenlose Finanzhistorie, die kein anderer Datensatz bieten kann.

An anderer Front hält KI Einzug in die eigentliche Infrastruktur von Krypto. Bittensor ist ein dezentrales Netzwerk für maschinelles Lernen, in dem KI-Modelle gemeinsam trainiert und für die Qualität ihres Beitrags mit Token belohnt werden. Es unterstützt derzeit mehr als 128 aktive Subnetze und hat große Sprachmodelle vollständig on-chain trainiert – ein Meilenstein, der noch vor wenigen Jahren als unmöglich gegolten hätte. Render Network verbindet Kreative und Entwickler mit weltweit verteilter GPU-Kapazität, koordiniert diesen Austausch über Blockchain-Schienen und senkt die Kosten für die benötigte Rechenleistung zur Bereitstellung von KI um Größenordnungen. Ocean Protocol ermöglicht es Dateneigentümern, ihre Datensätze für KI-Entwickler zu monetarisieren, ohne jemals die Kontrolle über die Rohdaten abzugeben – der Algorithmus kommt zum Datenpunkt, anstatt dass der Datenpunkt zum Algorithmus transferiert wird.

Hierbei handelt es sich nicht um Vaporware-Projekte, die prunkvolle Whitepaper vorlegen und keinen echten Nutzen bieten. Sie sind der Machbarkeitsnachweis für ein funktionierendes Ökosystem, das beträchtliches Kapital anzieht. Bis 2025 erreichte das Krypto-Risikokapital 7,9 Milliarden US-Dollar – ein Anstieg von 44 Prozent im Jahresvergleich –, wobei rund 40 Prozent dieser Summe gezielt in Blockchain-Projekte mit KI-Integration flossen. Investoren setzen ihr Geld auf diese Konvergenz, weil sie daran glauben, dass dieses Phänomen real und von Dauer ist. Als das führende Krypto-Analyseunternehmen Nansen KI-gestützte Agenten einführte, die On-Chain-Daten interpretieren, auf Fragen antworten und zeitnahe Markteinblicke in natürlicher Sprache liefern können, geschah das nicht aus Showgründen – es unterstrich einen tiefgreifenderen Punkt: KI macht Blockchain-Daten lesbar, zugänglich und nutzbar für Zielgruppen, die zuvor nicht wussten, wie man sie entschlüsselt.

Diese Kombination erzeugt einen sich selbst verstärkenden Kreislauf: Blockchains liefern einzigartig strukturierte, dauerhafte und verifizierbare Datenbanken, mit denen KI-Systeme arbeiten können; KI-Systeme machen Blockchain-Daten für menschliche Entscheidungsträger interpretierbar und verwertbar; und KI-Systeme werden zunehmend selbst zu Akteuren in den Ökonomien von Blockchains – anstatt bloß als Werkzeug zu deren Analyse verwendet zu werden. Mit dieser letzten Entwicklung fängt es an, wirklich bemerkenswert zu werden.

Maschinenökonomie: Der Tag, an dem KI Geld ausgeben darf

Hier liegt der Gedanke, der das Gesamtbild am grundlegendsten verändert. All die vorgenannten Beispiele nutzen KI als Werkzeug – als etwas, das Menschen einsetzen, um Wissen zu erlangen oder mit Blockchains zu interagieren. Die nächste Phase ist grundlegend anders: KI als eigenständiger wirtschaftlicher Akteur, als Einheit, die Transaktionen nicht nur analysiert, sondern sie selbst autorisiert und autonom ausführt.

Das ist das Konzept hinter sogenannten KI-Agenten: Softwaresysteme, die in der Welt agieren können – browsen, einkaufen, Schnittstellen (APIs) ansprechen, Dienste buchen und Aufgaben erledigen –, ohne dass ein Mensch ihnen vor jedem einzelnen Schritt vorgibt, was zu tun ist. Ein Agent, der eine Marktanalyse durchführen soll, muss unter Umständen einen proprietären Datensatz kaufen. Wenn Sie beispielsweise einen Webdienst betreiben, müssen Rechenressourcen bezahlt werden. Jemand, der mit der Verwaltung eines Workflows betraut ist, muss möglicherweise mitten in der Aufgabe eine Gebühr entrichten, um Zugriff auf eine externe API zu erhalten. In all diesen Fällen muss der Agent Geld ausgeben – in Echtzeit und ohne menschliches Eingreifen – in Beträgen, die von einem Bruchteil eines Cents bis zu mehreren Dollar pro Transaktion reichen können, und das tausende Male pro Stunde.

Die Herausforderung besteht darin, dass die gesamte bestehende Zahlungsinfrastruktur für Menschen geschaffen wurde. Kreditkarten erfordern Rechnungsadressen und Karteninhabervereinbarungen. Für Banküberweisungen sind Ausweisdokumente der Kontoinhaber nötig. Abonnementdienste setzen meist manuelle Klicks voraus. All diese Mechanismen weisen absichtlich Reibungspunkte auf – aus gutem Grund, denn diese Reibung dient auch dem Schutz vor Betrug und Fehlern. Dies lässt sich jedoch in keiner Weise mit Software vereinbaren, die im Rahmen einer anderen Aufgabe im Sekundentakt zehntausende Mikrozahlungen abwickelt.

Stablecoins – und insbesondere die Infrastruktur rund um den Transfer von USDT sowie sonstige On-Chain-Bewegungen – stellen einen Service bereit, den keine herkömmliche Zahlungsschiene bieten kann. Eine Stablecoin-Transaktion erfordert weder eine Karteninhabervereinbarung noch eine bestehende Bankbeziehung oder eine Identitätsprüfung jenseits einer Wallet-Adresse. Die Abwicklung erfolgt in Sekunden. Sie eignet sich hervorragend für Mikrozahlungen, die von Bankgebühren sonst vollständig aufgezehrt würden. USDT-Abrechnungen auf effizienten Netzwerken wie TRON verursachen kaum Gebühren, was meilenweit entfernt ist von traditionellen Zahlungsabwicklern, die schon für eine einzelne Transaktion hohe Gebühren verlangen, geschweige denn für tausende. Aus wirtschaftlicher Sicht ist dies auf Maschinenebene durch kein Kreditkartennetzwerk, keine SEPA-/ACH-Überweisung und keine PayPal-Integration darstellbar.

Diese Logik bildet die Grundlage für eine der möglicherweise folgenschwersten Infrastrukturankündigungen des vergangenen Jahres. Coinbase und Cloudflare haben gemeinsam die x402 Foundation ins Leben gerufen – die mit Mitgliedern wie Microsoft, Google, Amazon Web Services, American Express, Stripe und Circle sowie unter anderem der Solana Foundation an den Start ging –, um ein offenes Protokoll namens x402 zu verwalten. Dieses integriert Stablecoin-Zahlungen nativ in HTTP (die Standardeinheit für den Datenaustausch im Web). Stößt ein KI-Agent auf eine Daten-Paywall, kann er direkt in USDC bezahlen und seine Aufgabe innerhalb derselben Interaktion abschließen, ganz ohne menschliches Zutun. Der USDT-Token-Transfer – oder dessen Äquivalent in USDC – wird zu einem nativen Bestandteil der Webanfrage selbst, anstatt einen separaten Schritt darzustellen, der über ein externes System abgewickelt werden muss.

Das Rennen um den Aufbau dieser Infrastruktur ist bereits in vollem Gange. Zuletzt kündigte Cloudflare an, einen eigenen an den Dollar gekoppelten „NET Dollar“ entwickeln zu wollen, über den KI-Agenten untereinander Geld austauschen können. Ein konkurrierender Standard namens Machine Payments Protocol wurde von Stripe zusammen mit einer eigens dafür eingerichteten Chain vorgestellt – Tempo, basierend auf Stablecoin-Settlements unter Beteiligung der Krypto-Venture-Firma Paradigm. Der Wettlauf darum, die standardmäßige Zahlungsebene für eine Maschine-zu-Maschine-Ökonomie zu werden, die heute noch gar nicht vollends existiert, auf die aber jedes große Technologieunternehmen wettet, ist eröffnet.

Sam Altmans Identitätsprojekt World arbeitet mit Coinbase und dem x402-Ökosystem gezielt an einer der heikelsten Fragen, die sich hierbei stellen: Wie lässt sich nachweisen, dass hinter den Handlungen eines KI-Agenten ein echter Mensch steht? Die Lösung, die sie entwickeln, umfasst kryptografische Nachweise menschlicher Identität, die an die Transaktionen eines Agenten gekoppelt werden können – ein Versuch, die Rechenschaftspflicht in einem System aufrechtzuerhalten, das ansonsten darauf ausgelegt ist, eine Zuordnung nahezu unmöglich zu machen.

Diese Frage der Rechenschaftspflicht ist keineswegs akademischer Natur. Virtuals Protocol ist eines der aktivsten Protokolle für die Bereitstellung von KI-Agenten mit On-Chain-Ökonomie; dort wurden über 18.000 bereitgestellte Agenten erfasst, die für mehr als 470 Millionen US-Dollar an kumulierter agentenbasierter Wirtschaftsaktivität verantwortlich sind. Allerdings musste der eigene Token auch einen Wertverlust von über 80 Prozent gegenüber seinem Allzeithoch hinnehmen – eine deutliche Erinnerung daran, dass der Hype-Zyklus für KI-Agenten demselben Muster folgt wie jeder vorangegangene Krypto-Hype-Zyklus. Und als eine neun Jahre alte Schwachstelle eines KI-Handelsagenten im Jahr 2026 zu Sicherheitsvorfällen im Wert von über 45 Millionen US-Dollar führte, zeigte sich, welch realer, schneller und масштабvoller Schaden durch autonom im Finanzsystem agierende KI-Agenten entstehen kann. Die Risiken sind keineswegs hypothetisch.

Regulierungsbehörden schnüren ihre Stiefel

Die Regierungen, die diese Konvergenz beobachten, sind keineswegs untätig geblieben, doch ihre Reaktionen sagen mehr darüber aus, wie komplex das Problem ist, als darüber, wie gut sie für dessen Bewältigung gerüstet sind.

Im Bereich der KI ist die Europäische Union mit dem EU AI Act am weitesten gegangen – dem bisher umfassendsten Regelwerk zur KI-Regulierung. Nach diesem Gesetz muss jedes System, das mit einem Menschen interagiert, offenlegen, dass es sich um eine KI handelt. Zudem schreibt es eine Kennzeichnung von Deepfake-Inhalten vor. Für Systeme, die als „hochriskant“ eingestuft werden – eine Kategorie, die den Einsatz von KI bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, bei Einstellungsverfahren und bei Bildungsbeurteilungen umfasst –, gelten strenge Vorschriften bezüglich Transparenz und menschlicher Aufsicht. Die Strafen können Bußgelder von bis zu 35 Millionen Euro (oder 7 % des weltweiten Unternehmensumsatzes) umfassen, womit die Verordnung in einer ähnlichen Liga spielt wie die DSGVO. Das Verbot der riskantesten KI-Kategorien trat Anfang 2025 in Kraft, während die Anforderungen an Hochrisikosysteme schrittweise bis 2026 eingeführt werden.

In den Vereinigten Staaten gibt es kein einheitliches KI-Gesetz, die Durchsetzung erfolgt jedoch über bestehende Rahmenwerke. Dies wird in Bezug auf KI angewendet, indem festgelegt wurde, dass der Einsatz solcher Technologien zur Täuschung oder Irreführung von Nutzern eine unlautere Praxis im Sinne des Verbraucherschutzrechts darstellt. Der Algorithmic Accountability Act durchläuft weiterhin das Gesetzgebungsverfahren. Einzelne Verstöße ziehen Bußgelder von 50.000 US-Dollar nach sich, und die zivilrechtliche Haftung kann das finanzielle Risiko um ein Vielfaches erhöhen. Russland treibt den Entwurf eines KI-Gesetzes voran, das eine Offenlegung vorschreibt, sobald ein Nutzer mit einer KI interagiert, eine Benachrichtigung verlangt, wenn Entscheidungen ohne menschliche Beteiligung getroffen werden, und Einzelpersonen das Recht einräumt, die Interaktion mit einer KI abzulehnen – all dies unter Androhung administrativer und strafrechtlicher Haftung, die immer dann greift, wenn die Verantwortlichen „davon wussten oder hätten wissen müssen“.

Die Gemeinsamkeit all dieser Regelwerke besteht darin, dass sie auf die Interaktion zwischen Mensch und KI ausgerichtet sind. Sie setzen voraus, dass sich auf mindestens einer Seite der Transaktion ein Mensch befindet, der informiert werden muss, geschützt werden soll oder die Möglichkeit haben muss, die Interaktion abzulehnen. Diese Annahme bricht völlig in sich zusammen, sobald beide Seiten einer Transaktion KI-Agenten sind. Wenn ein Software-Agent einen anderen über einen USDT-Transfer im TRON-Netzwerk für einen API-Zugriff bezahlt, gibt es keinen Menschen, der benachrichtigt werden könnte. Die Offenlegungspflicht wird damit gegenstandslos. Die „Know-Your-Customer“-Infrastruktur, die Börsen über Jahre hinweg mühsam aufgebaut haben, basiert auf einem Kunden mit Lichtbildausweis. Nichts davon lässt sich ohne Weiteres auf den Maschine-zu-Maschine-Handel übertragen.

Die rechtlichen Fragen, die sich daraus ergeben, sind keineswegs trivial:

1. Wenn ein Agent eines Käufers und eines Verkäufers autonom handelt, wer ist dann die juristische Gegenpartei?

2. Wer haftet, wenn ein Agent einen finanziellen Verlust verursacht – der Nutzer, der ihn eingesetzt hat, das Unternehmen, das ihn entwickelt hat, oder die Plattform, die ihn gehostet hat?

3. Kann ein Algorithmus auf dieselbe Weise „identifiziert“ werden, wie es die Finanzvorschriften für Vertragsparteien vorschreiben?

4. Welche Auswirkungen haben AML-Vorschriften auf USDT-Gebühren, die durch einen Agenten entstehen, der weder eine Rechtspersönlichkeit noch einen Wohnsitz-Gerichtsstand hat?

Dies sind die ungelösten Fragen, die den automatisierten Handel umgeben, und eine neue Infrastruktur wird bereits hochgezogen, noch bevor irgendjemand sie beantwortet hat. Der GENIUS Act erlegte den Emittenten von Stablecoins Compliance-Anforderungen auf, ohne die Konsequenzen zu erörtern, wenn der Endnutzer dieser Stablecoins überhaupt kein menschlicher Nutzer ist. Die Transparenzpflichten des EU AI Act setzen voraus, dass es einen Menschen gibt, der informiert werden kann, und nicht ein Protokoll, bei dem das unmöglich ist. Die heutigen Vorschriften wurden für eine Welt geschaffen, die bereits im Begriff ist, überholt zu werden.

Auch die Ludditen leisteten Widerstand

Die Gegenreaktionen gegen das Zusammenwachsen von KI und Krypto folgen einem vertrauten Muster, das umso deutlicher zutage tritt, je weiter man historisch zurückblickt.

Skeptiker von Krypto behaupten seit Langem, es diene in erster Linie der Spekulation, dem Betrug und kriminellen Aktivitäten. Kritiker von KI mahnen an, sie vernichte Arbeitsplätze, zentralisiere die Macht bei wenigen dominierenden Konzernen, produziere Falschinformationen im großen Stil und berge Risiken, die von ihren Schöpfern nicht mit dem nötigen Ernst behandelt werden. Keine dieser Sorgen ist unbegründet – die dokumentierten Schäden beider Technologien sind real und keineswegs unerheblich. Doch das Zusammenführen beider Welten verdoppelt nicht einfach nur die Bedenken. Es erzeugt eine neue Kategorie von Einwänden: eine Art moralische Panik, bei der das Zusammentreffen zweier ohnehin schon argwöhnisch beäugter Phänomene als Beweis dafür gedeutet wird, dass die Dinge unweigerlich aus dem Ruder laufen.

Gewisse konkrete Befürchtungen im Zusammenhang mit der Ehe von KI und Krypto sind berechtigt. Die Gefahr, dass KI-Systeme Kryptomärkte manipulieren könnten – durch das Auslösen koordinierter Pump-and-Dump-Aktionen, Front-Running bei Trades, das Vortäuschen von Nachfrage durch Aufträge, die vor ihrer Ausführung storniert werden, oder das Provozieren von Herdenverhalten, um Kurseinbrüche auszulösen –, ist eine belegte Tatsache und keine Spekulation. Was geschieht, wenn ein Markt rund um die Uhr ohne Handelsunterbrechungen (Circuit Breakers) läuft und KI-Agenten in Maschinengeschwindigkeit aufeinandertreffen? Regulierungsbehörden, deren Instrumente auf die Geschwindigkeit menschlichen Handels ausgelegt sind, besitzen keine Mittel, um solche Ereignisse zu steuern. Die Konzentration der KI-Zahlungsinfrastruktur in den Händen weniger großer Plattformen – Coinbase, Cloudflare, Google, Microsoft, Amazon – wirft berechtigte Fragen darüber auf, wem letztlich die Schienen des automatisierten Handels gehören und was das für alle bedeutet, die nicht zu diesem Kreis gehören.

Doch ein Großteil dieser Opposition ähnelt etwas viel Älterem und analytisch weniger Interessantem. Im frühen 19. Jahrhundert zerstörten englische Textilarbeiter – die Ludditen – Maschinen, von denen sie fürchteten, sie würden ihnen die Lebensgrundlage entziehen. Ihre wirtschaftlichen Sorgen waren real; die Umwälzungen der Industrialisierung brachten gewaltige Schocks mit sich, die sehr ungleich verteilt waren. Doch die technologische Entwicklung ließ sich nicht aufhalten. Sie setzte sich fort, breitete sich aus, gestaltete die Weltwirtschaft um und schuf letztlich mehr wirtschaftliche Aktivität und mehr Arten von Arbeit, als sie vernichtete – wenn auch unter enormen Härten während des Übergangs. Das Wort „Luddit“ blieb im Sprachgebrauch nicht als Bezeichnung für eine erfolgreiche Widerstandsbewegung erhalten, sondern als Synonym für aussichtslosen Widerstand gegen den Fortschritt.

Und so hat sich dieses Muster seither mit verlässlicher Beständigkeit wiederholt. Kritiker der Druckerpresse sagten voraus, sie werde Häresie entfesseln und gesellschaftliche Hierarchien zerstören – sie behielten recht mit dem Umbruch, irrten sich jedoch fatal in der Annahme, man könne den Buchdruck aufhalten. Spätere Gegner fürchteten, Informationen würden sich zu schnell verbreiten, als dass das menschliche Urteilsvermögen Schritt halten könnte. Kritiker des Automobils behaupteten, es werde niemals das Pferd ersetzen. Die Widersacher des Internets warnten – nicht ohne Grund –, es werde für Kriminalität, Betrug und den gesellschaftlichen Zerfall genutzt; mit all dem lagen sie richtig und lagen doch völlig falsch, was den Nettoeffekt betraf. Krypto erlebte dasselbe: Jahrelang gab es von angesehenen Persönlichkeiten sichere Prognosen, es werde verboten werden, es werde zusammenbrechen, es sei ein Schneeballsystem und niemand werde es jemals ernst nehmen. Dann beantragte BlackRock einen Bitcoin-ETF, Nationalstaaten begannen, ihn als Reservewährung aufzunehmen, und das Overton-Fenster verschob sich.

Die Konvergenz von KI und Krypto wird wahrscheinlich einem ähnlichen Verlauf folgen. Die Integration wird nicht deshalb stoppen, weil die Regulierungsbehörden die Regeln noch nicht ausgearbeitet haben, oder weil Kritiker berechtigte Bedenken hinsichtlich spezifischer Risiken äußern, oder weil eine Handvoll spektakulärer Vorfälle – wie Sicherheitsvorfälle im Wert von 45 Millionen US-Dollar im Zusammenhang mit Agenten – die Technologie fragil erscheinen lassen. Das Kapital fließt in Strömen, Protokolle werden programmiert, führende Plattformen sind an Bord, und die Logik fundamentaler Prinzipien setzt sich durch: Wenn autonome Systeme Transaktionen durchführen sollen, brauchen sie einen Weg dafür – und die Blockchain bietet diesen besser als jede Alternative, die heute zur Verfügung steht. Die Regeln werden – wenn auch unvollkommen – nachziehen. Neue Probleme werden zu Zeitpunkten auftreten, mit denen niemand gerechnet hat. Und in 20 Jahren wird der Alarmismus dieser Ära ähnlich weitsichtig wirken wie die damalige Panik vor dem Telegrafen.

Für Nutzer im TRON-Netzwerk, die bereits in diesem Ökosystem der Stablecoins agieren, ist die praktischste Frage wahrscheinlich einfacher und unmittelbarer als all die oben genannten: Was kostet ein USDT-Transfer tatsächlich und wie lassen sich diese Kosten minimieren? Netts (netts.io) bietet einen USDT Transfer Calculator, der exakt berechnet, wie viel Energy und Bandwidth für jeden TRC-20-Transfer benötigt wird – und im Vorfeld anzeigt, ob TRX verbrannt oder Energy gemietet werden sollte. Zu den Zahlen: Das standardmäßige Verbrennen von TRX erfordert 13,84 TRX bei einem Transfer an eine Adresse, die bereits USDT hält, und 27,70 TRX bei einem Transfer an eine Adresse mit einem Null-Saldo dieses Coins. Das Mieten von Energy reduziert diese Werte auf 2–5 TRX und spart im Schnitt über 80 Prozent. Für jeden, der USDT in nennenswertem Umfang transferiert, gehört dieses Vorabwissen schlichtweg zu einer soliden Geschäftsführung.