Vor achtzehn Monaten schrieben KI-Kodierer Spielzeug Python und brach alles, was dem realen Produktionscode entspricht. Heute versenden sie Solidity, die kompiliert, arbeitet und manchmal arbeitet, wie beworben. Die Panda beobachtete beide Kurven. Die Versorgungsseite der Codeproduktion wird um eine Größenordnung komprimiert. Die Nachfrageseite der Code-Verifikation nicht.
Cursor bei $9B. Claude Code merging Multi-Dateien Refactors unbeaufsichtigt. Codex zurück von den Toten in ChatGPT. Willkommen in 2026, wo das Schreiben eines smart contract ist billiger als das Lesen eines.
In achtzehn Monaten
Laut TechCrunch hat Cursor's Eltern Anysphere im Januar 2025 eine $105M Serie C bei einer $9B Bewertung geschlossen. Zwölf Monate früher saß das Unternehmen bei $400M. Das ist eine 22-fache Aufzeichnung gegen ein flaches Tech-Band, auf einem Produkt, dessen Kernfunktion lässt einen Entwickler so tun, als wären drei.
Anthropic ausgeliefert Claude Code im Februar 2025 als CLI Agent. Bis Mitte-2026 läuft das Werkzeug unbeaufsichtigt in der Produktion CI-Pipelines, öffnet Pull-Anfragen und führt sie zusammen, wenn eigene Tests passieren. GitHub Copilot überquerte 1 Million bezahlte Sitze in 2024 und wird jetzt als Standard-Tooling behandelt, nicht Premium.
Das Solidity-Ökosystem erwischt sich schnell. Codex, Claude Code und Cursor Schiffsverträge, die Standard-Linters passieren, ohne Rückführungen an Sepolia bereitstellen und OpenZeppelin-Bibliotheken korrekt verwenden. Das war die leichte Hälfte.
Was sind KI-Coding Agents eigentlich gut?
Die ehrliche Antwort ist Gerüst. ERC-20-Token, ERC-721 Sammlungen, grundlegende staking Verträge, Vesting Zeitplan. Diese sind schablonenförmig und die Agenten haben eine Million von ihnen gelesen. Nach The Verge waren frühere Cursor-Nutzer bereits Produktion Mikroservices in Tagen, nicht Wochen verschiffen.
Die harte Hälfte ist, wo die Panda eine Augenbraue aufzieht. Neue kryptographische Primitiven. Cross-Ketten-Nachrichtenverifikation. MEV Widerstand. Bewahrung auf einem Ausführungspfad die Testsuite nie besucht. Lesen Sie eine 14.000-Zeilen- Forked-Codebase, um die eine Speicher-Slot-Kollision zu finden, die einen Ertrags-Gewölbe in eine Schweinebank für einen Angreifer verwandelt. Agenten haben sich hier verbessert. Sie sind nirgendwo in der Nähe von Safe.
Anthropic publiziert ältige Kodierungsauswertungen, die die Lücke zwischen "das Modell bestand den Test" und "das Modell verstanden den Vertrag." Für die Solidität ist die Lücke breiter als für die meisten Sprachen, da Tests selten den adversarialen Fall abdecken.
Warum Audits sind jetzt der Bottleneck
Die Ökonomie drehte um. Schreiben eines Vertrags, der verwendet wird, um einen leitenden Ingenieur zwei Wochen zu kosten. Jetzt kostet es einen Junior mit einem $20 Abonnement zwei Tage. Die Prüfung desselben Vertrags kostet noch zwei Wochen einen leitenden Abschlussprüfer. Das Verhältnis ist gebrochen.
Trail of Bits, OpenZeppelin, Spearbit, ConsenSys Diligence und Certora alle tragen mehrmonatige Wartelisten im Jahr 2026. Laut Bankless hat Audit-Firma-Kapazität nicht mit Code-Ausgang skaliert, weil der auditierende Arbeitsmarkt ein paar hundert zutiefst technische Menschen ist, und der kodierende Arbeitsmarkt ist jetzt jeder mit einer Kreditkarte.
Ergebnis: mehr Code ausgeliefert, weniger Kontrolle pro Zeile, mehr Fehler erreichen Mainnet. Der DeFi Exploits Leedger kümmert sich nicht, ob der Buggy-Vertrag von einem Praktikanten, einem Senior oder einem Agenten geschrieben wurde. Die Gelder sind weg.
Der Verification Stack: Was wird gebaut
Die offensichtliche Antwort ist, KI auch bei Audits zu zeigen. Das passiert. Symbolische Ausführungswerkzeuge wie Mythril und Slither haben LLM-Wrappers. Anbieter wie Olympix verkaufen AI-gestützte Sicherheitserkennung an Entwicklungsteams als Voraudit-Pass.
Aber es gibt ein Muster, das es wert ist, zu markieren. KI-Auditoren finden die gleiche Klasse von Bugs, für die KI-Codeer bereits abbilden, weil beide Seiten auf demselben Solidity corpus ausgebildet wurden. Die Bugs, die beide Pässe überleben, sind die Romane, die niemand gesehen hat. Adversariale Kreativität ist der Teil, den beide Seiten automatisiert haben.
Die formale Verifikation, die langsame und teure Art, die Eigenschaften mathematisch beweist, gewinnt die Aufmerksamkeit wieder. Certora macht dies seit Jahren auf Aave, Compound und Balancer. Die neue Frage ist, ob formale Spezifikationen selbst durch KI erzeugt werden können. Frühe Antwort: teilweise, auf einfachen Invarianten, noch nicht auf System-Level-Sicherheitseigenschaften.
Warum es für BSC, DeFi, und On-Chain Gaming
Für BSC und breiter DeFi speziell ist die Implikation direkt. Billigere Codeproduktion bedeutet mehr Starts, mehr Gabeln, mehr memecoin Verträge pro Woche. Laut CoinGecko sitzt das gesamte Krypto market cap auf $2.51T am 2. Juni 2026, mit BNB bei $687.23. Das BSC-Ökosystem wird mehr Code ausgeliefert sehen, nicht weniger. Die Prüfungsdeckung je Vertrag wird weiter sinken.
Das Muster ist nicht einzigartig zu Krypto. AI-powered-Gaming-Projekte stehen vor der gleichen Dynamik: Agenten generieren Assets, Skripte und Balance-Logik schneller als menschliche Rezensatoren können sie. Das ist der Engpass Zentrix und ähnliche AI-getriebene Spielplattformen müssen auf der Pipeline-Ebene ansprechen, nicht auf der Modellebene. Wer schnell knackt, billig, zuverlässige adversariale Überprüfung gewinnt beide Vertikalen.
Der Kaufvertrag für den Einzelhandel: Jeder unauditierte Vertrag, mit dem Sie 2026 interagieren, ist statistisch wahrscheinlicher als 2024. Das ist weder inhärent gut noch inhärent schlecht. Es ändert nur den Ausfallmodus. Fehler-Cluster anders, wenn die Produktion vorlagen und Audits übersprungen sind.
Die nächsten achtzehn Monate werden sagen, ob die Überprüfungsseite die Lücke schließt, oder ob on-chain Finanzen einfach eine höhere stetige Ausbeutungsrate als der Preis des billigen Codes absorbiert. Wie immer wird der Rechenschafter vor den Erzählungen entscheiden. Die Panda-Uhren.
Mehr zu Agenten und Standards, die diesen Stapel zusammenheften, finden Sie in unserem AI Agents Säule, dem [MCP-Standard für KI-Agenten] (/blog/2026-05-26-mcp-ai-agent-standard) Stück und dem open-source LLMs versus AI Agents Abbau.
