Historische Entscheidung: US-Börsenaufsicht lässt erstmals Bitcoin-ETFs zu

Es hatte sich in den vergangenen Wochen bereits abgezeichnet - nun ist es Realität: Die US-Börsenaufsicht hat erstmals sogenannte Bitcoin-Spot-ETFs zum Handel zugelassen. 11 Anträge genehmigte die Behörde - darunter auch jenen des weltgrößten Vermögensverwalters BlackRock.

/artikel/bitcoin-etfs-in-usa-zugelassen

✨ AI Kontextualisierung

Es ist ein historischer Schritt für die Kryptobranche: Die Börsenaufsicht in den USA hat erstmals sogenannte Bitcoin-Spot-ETFs zum Handel zugelassen. Am Mittwochabend nach US-Börsenschluss teilte die Behörde mit, 11 Anträge auf Bitcoin-Spot-ETFs genehmigt zu haben. Darunter sind auch jene der großen Vermögensverwalter BlackRock, Fidelity, VanEck und Ark Investments/21Shares. Ein Großteil der Bitcoin-ETFs soll bereits am heutigen Donnerstag in den Handel starten.

Eine große Überraschung war die Entscheidung nicht mehr. In den vergangenen Wochen hatten sich die Indizien verdichtet, dass die Behörde ihren Kurs ändern würde. Auch der Bitcoin-Kurs hat in Erwartung der Entscheidung bereits deutlich zugelegt. Seit Anfang Oktober stieg der Kurs um rund 70 Prozent von knapp 27.000 Dollar auf über 45.000 Dollar.

Die Mitteilung zur Genehmigung selbst sorgte am Vorabend dagegen für keine stärkeren Kursausschläge mehr: Der Bitcoin-Kurs sprang nur kurzzeitig von 45.500 bis auf rund 47.600 Dollar, fiel dann aber wieder leicht zurück. Die vergleichsweise verhaltene Marktreaktion zeigt, dass die Entscheidung eben bereits weitgehend erwartet worden war.

Bitcoin-ETFs könnten institutionelle Anleger anziehen

Die Erwartungen vieler in der Branche hinsichtlich der Bitcoin-ETFs sind hoch: Sie könnten einerseits unerfahrenen Privatanleger:innen die Kryptowährung näher bringen – und es andererseits auch institutionellen Anleger:innen wie Vermögensverwaltern oder Pensionsfonds vereinfachen, Bitcoin-Investments vorzunehmen. Letzteres könnte dazu führen, dass große Summen neu in den Markt kommen, so die Hoffnung.

Zudem dürften die Bitcoin-ETFs der Kryptowährung zusätzliche Legitimität in der etablierten Finanzbranche verleihen. Bitpanda-Co-CEO Eric Demuth bezeichnete die Entscheidung bereits im Vorfeld als „großen Schritt nach vorn, um Kryptowährungen noch näher in das Zentrum der Finanzwelt zu bringen.“

Bitcoin-Spot-ETFs sind börsengehandelte Fonds, die direkt in die Kryptowährung investieren. Damit unterscheiden sie sich von den in den USA schon länger zugelassenen Bitcoin-Futures-ETFs. Diese Fonds investieren in Finanzprodukte (Futures), die Bitcoin-Kurs nachbilden – aber eben nicht in die Kryptowährung selbst.

BlackRock-Antrag im Juni ließ ETF-Hype aufkommen

Die US-Börsenaufsicht hat über die Jahre Anträge auf Bitcoin-Spot-ETFs wiederholt abgelehnt. Im vergangenen Juni reichte dann aber der weltgrößte Vermögensverwalter BlackRock einen Antrag auf einen Bitcoin-Spot-ETF ein.

Dies sorgte für Aufsehen: Denn BlackRock hat einen erstaunlichen Track Record, was ETF-Genehmigungen angeht. In den USA ist überhaupt erst einmal ein ETF-Antrag des Vermögensverwalters abgelehnt worden. Dem stehen mehrere hunderte positive Bescheide gegenüber.

BlackRock werde keinen Antrag auf einen Bitcoin-ETF einreichen, wenn es nicht von einer realistischen Perspektive auf Genehmigung ausginge, so die Annahme vieler in der Finanzbranche. Eine ganze Reihe weiterer Vermögensverwalter zog mit eigenen Anträgen nach.

Zusätzlicher Rückwind durch Grayscale-Urteil im August

Im August folgte dann ein Gerichturteil, das die Spekulationen weiter befeuerte – und zwar im Falle eines anderen Vermögensverwalters, Grayscale. Dieser bietet einen sogenannten Bitcoin Trust an. Dabei handelt es sich, etwas vereinfacht gesagt, um einen Bitcoin-Fonds, der nicht an der Börse gehandelt wird.

Diesen wollte Grayscale in einen ETF, also einen börsengehandelten Fonds, umwandeln. Die Börsenaufsicht lehnte den Antrag ab. Grayscale klagt – und bekam Recht. Die Behörde habe die Ablehnung nicht ausreichend begründet, entschied das Gericht.

Für Verwirrung sorgte am späten Dienstagabend ein Posting vom offiziellen Account der Börsenaufsicht auf X (vormals Twitter). Die Behörde habe sämtliche eingebrachten Anträge auf Bitcoin-ETFs genehmigt, hieß es da. Nach nur wenigen Minuten meldete sich allerdings der Chef der Behörde, Gary Gensler, auf der Plattform über seinen persönlichen Account zu Wort – und stellte klar, dass der Account der Behörde gehackt worden sei.

Für viele eingefleischte Bitcoiner:innen wird ein Investment in Bitcoin-ETFs aber ohnehin nicht in Frage kommen: Den Grundsatz „Not your keys, not your coins“ können ETFs nicht erfüllen.

Deine ungelesenen Artikel:

die Redaktion

07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.

/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell

die Redaktion

07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag