05.07.2021

Experte: Das muss passieren, damit Bitcoin und Ethereum nachhaltig werden

Wie groß ist das Nachhaltigkeitsproblem von Bitcoin wirklich? Und wie kann es behoben werden? Wir haben beim Informatiker Ulrich Gallersdörfer nachgefragt, der unter anderem zum Energieverbrauch von Kryptowährungen forscht.
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Ulrich Gallersdörfer
Ulrich Gallersdörfer von der Technischen Universität München | Foto: Ulrich Gallersdörfer, Hintergrund: Adobe Stock
Dieser Artikel erschien zuerst im brutkasten-Magazin #12 (05/21).

Der Informatiker Ulrich Gallersdörfer forscht an der Technischen Universität München zu Blockchain-Themen. Er hat mehrere Studien zum Energieverbrauch von Bitcoin und anderen Kryptowährungen durchgeführt – zuletzt etwa im März 2020 das Paper “Energy Consumption of Cryptocurrencies Beyond Bitcoin” gemeinsam mit Lena Klaaßen und Christian Stoll. Im brutkasten-Interview erläutert er, wie groß das Nachhaltigkeitsproblem von Bitcoin wirklich ist und was es braucht, um Blockchain-Anwendungen nachhaltig zu machen. Das Gespräch wurde Mitte April geführt.

Bitcoin und Nachhaltigkeit – geht das zusammen?

Ulrich Gallersdörfer: Bitcoin und andere Kryptowährungen brauchen sehr viel Energie. Der Energieverbrauch an sich ist für mich aber noch nicht das Problem, sondern die damit einhergehenden CO2-Äquivalenz-Ausstöße. Die Energiequellen, die wir nutzen, sind nur zum Teil regenerativ. Daher wird CO2 ausgestoßen, was die Klimakrise vorantreibt. Das grundsätzliche Problem mit dem Energieverbrauch ist also, dass er mit einem CO2-Ausstoß einhergeht. Das gilt für Bitcoin, aber auch bei Streaming oder künstlicher Intelligenz. Den Energieverbrauch von Bitcoin kann man also hinterfragen – aber man sollte die größere Frage stellen: Wie können wir den Energiesektor dekarbonisieren?

Wie stark hat sich der aktuelle Boom um Bitcoin und andere Kryptowährungen auf den Energieverbrauch ausgewirkt?

Seit unserer jüngsten Studie vom März 2020 hat sich die Marktkapitalisierung aller Kryptowährungen dramatisch erhöht – von 150 Milliarden Dollar auf aktuell 1,5 Billionen Dollar. Damit geht natürlich ein höherer Energieverbrauch einher. Der Anteil von Bitcoin an der gesamten Marktkapitalisierung ist zwar zurückgegangen, in diesem aktuellen Bullenmarkt gibt es aber sehr viele Projekte, die eine hohe Marktkapitalisierung aufweisen, aber keine energieintensiven Algorithmen einsetzen – zum Beispiel Protokolle wie Chainlink oder Uniswap, die auf dem Ethereum-System aufbauen und dessen Infrastruktur nutzen.

Wenn man nur die Währungen betrachtet, die tatsächlich energieintensive Algorithmen verwenden, liegt der Anteil von Bitcoin weiterhin bei rund 80 Prozent und damit ungefähr genauso hoch wie vor einem Jahr. Spannend ist auch, dass der Anteil von Ethereum im selben Zeitraum von zehn auf 17 Prozent gestiegen ist. Der Anteil anderer Kryptowährungen, die einen Mining-Algorithmus nutzen, ging dagegen zurück.

Bei Ethereum gab es in den vergangenen Monaten Diskussionen über die hohen Transaktionsgebühren auf der Blockchain. Wie wirken sich denn diese auf den Energieverbrauch aus?

Eine sehr hohe Transaktionsgebühr kann tatsächlich dazu beitragen, dass der Energieverbrauch noch einmal gesteigert wird. Der Anreiz, dass Leute Hardware kaufen und einschalten, ist dann noch einmal größer. Meine subjektive Wahrnehmung ist auch, dass in Deutschland wieder stärker angefangen worden ist, zu minen. Dieser Effekt wird sich wieder ausgleichen: Indem mehr Menschen an dem Kuchen partizipieren, werden die Stücke für den Einzelnen kleiner – und dann wird es wieder unrentabel.

Ethereum befindet sich gerade in einem größeren Umbruch. Für das nächste Jahr ist das Upgrade auf Ethereum 2.0 geplant, das weitreichende Änderungen bringen soll. Wird dies den Energieverbrauch senken?

Ethereum verwendet aktuell wie Bitcoin den energieintensiven Proof-of-Work-Algorithmus für das Mining. Mit dem Update auf Ethereum 2.0 ist der Umstieg auf den energieeffizienteren Proof-of-Stake-Ansatz geplant. Meine persönlichen Hoffnungen dafür sind schon groß. Das ist ein Projekt, das Ethereum von der ersten Stunde an begleitet. Es war von Anfang an die Vision, dass man von Proof of Work wegkommt. Es wächst hier ein sehr großes Ökosystem. Mit dem hoffentlich zügigen Wechsel von Proof of Work auf Proof of Stake erwarte ich, dass sich Besserung einstellen wird.

Spannend wird jedoch, wie die Miner reagieren. Diese haben viel Geld in ihre Hardware, hauptsächlich Grafikkarten, investiert. Es könnte sein, dass die mit dem alten Ethereum-System weiterarbeiten wollen, und dann laufen beide Systeme parallel. Die Hardware kann aber auch für das Mining von anderen Kryptowährungen eingesetzt werden. Es wird spannend, zu sehen, wie stark die Miner zu anderen Krypto- währungen abwandern. Die Frage ist, ob diese ähnliche Renditen bringen.

Ist zu erwarten, dass die dominierenden Kryptowährungen energieeffizienter werden?

Ich glaube, dass Bitcoin aufgrund seiner Marke als Wertspeicher und aufgrund der zugrundeliegenden Idee weiter stark nachgefragt sein und auf Platz eins bleiben wird. Gleichzeitig glaube ich nicht, dass Bitcoin vom energieintensiven Proof-of-Work-Ansatz auf den energieeffizienteren Proof-of-Stake-Ansatz umsteigen wird. Im Gegensatz zu Ethereum war das auch nie der Plan. Werden aber energieeffizientere Blockchains an Relevanz gewinnen? Ich glaube, ja. Es gibt eine große Nachfrage aus institutioneller Perspektive, dort sagen viele, dass es nicht sein kann, im Jahr 2021 Energie ohne Ende zu verbrauchen, um eine Blockchain zu betreiben.

Allerdings ist der Energieverbrauch auch kein Selbstzweck. Bei Bitcoin garantiert er etwa die Sicherheit des Netzes. Man kann daher auch nicht sagen, dass der energieeffizienteste Algorithmus automatisch der beste ist. Man muss sich hier auch andere Aspekte ansehen – etwa die Dezentralität oder die Geschwindigkeit eines Systems. Wenn nur ein einziger PC vor sich hinrechnet, ist es natürlich energieeffizienter als ein dezentrales System mit Tausenden Rechnern.

Meine Sorge ist, dass man irgendwann glaubt, man bräuchte unbedingt immer den energieeffizientesten Algorithmus. Aber in einem gewissen Bereich spielt es keine Rolle mehr, ob zehn oder 20 Kilowattstunden verbraucht werden.

Wie schätzen Sie das Bewusstsein innerhalb der Blockchain-Szene für das Thema Nachhaltigkeit ein?

Jedem, mit dem ich rede, ist klar, dass Klimawandel und CO2-Ausstoß existieren. Diese Diskussion muss nicht mehr geführt werden. Es gibt aber dennoch zwei Lager im Bitcoin-Bereich: Manche sagen, dass Bitcoin grüne Energie fördert, weil so eine hohe Nachfrage nach Energie entsteht. Aber auf der anderen Seite gibt es sehr viele Stimmen, die den derzeitigen Energieverbrauch für nicht in Ordnung halten.

Insgesamt sehe ich schon, dass in der Branche der Druck zunimmt, was Nachhaltigkeit angeht. Das hat sich auch beim Hype um Non-Fungible Token (NFT, Anm.) und digitale Kunst gezeigt. Da sind Künstler auf uns zugekommen, die wissen wollten, wie viel CO2 sie zu verantworten haben, wenn sie ihre Kunstwerke als NFT verkaufen. Das Bewusstsein steigt Tag für Tag.

In der Bitcoin-Community argumentieren viele, dass bereits jetzt viel Mining in China mit erneuerbaren Energien stattfinden würde – stimmt das?

Die Miner lassen sich kaum in die Karten schauen. Ihre Energiekosten und wie sie Energie nutzen, ist ihr Geschäftsgeheimnis. Es gibt Studien, dass 70 Prozent der Miner mit erneuerbarer Energie arbeiten. In unserer Forschung haben wir jedoch festgestellt, dass zwar in China erneuerbare Energie eingesetzt wird, dies jedoch sehr saisonal ist. Es kann sein, dass manche Miner zum Beispiel im Sommer Wasserkraft verwenden, dann aber im Winter wieder die Kohlekraftwerke angeschmissen werden müssen, weil die Miner diesen Energiebedarf haben.

Dazu kommt, dass die Mining-Hardware extrem schnell veraltet. Jeder Tag, an dem Sie dieses Gerät nicht einschalten, kostet Sie richtig Geld. Wenn Sie auf den grünen Strom warten wollen, kann es sein, dass Sie gar nicht in der Lage sind, Ihre Kosten hereinzubekommen. Die Mining-Hardware muss nach ihrer Anschaffung daher sofort eingeschal- tet werden und so lange laufen, bis die Kosten eingespielt sind.

Häufig wird auch darauf verwiesen, dass andere Assetklassen – wie Gold – ebenfalls umweltschädlich seien. Wie beurteilen Sie dieses Argument?

Rein theoretisch stimmt es, dass für den Goldabbau auch viel Energie verbraucht wird. Das ist keine zielgerichtete Diskussion, denn wir müs- sen die Probleme im Krypto- und im Energiemarkt generell lösen. Es gibt auch Vergleiche mit dem US-Dollar, die ebenfalls zutreffend sein mögen, aber dennoch nicht hilfreich sind. Das Problem ist sicher größer und globaler, aber einfach darauf hinzuweisen, dass es woanders auch Dreck gibt, hilft niemandem.

Was braucht es, damit Blockchain-Anwendungen nachhaltig werden?

Auf globaler Ebene müssen wir unseren Energiesektor dekarbonisieren; auf der Blockchain-Ebene müssen wir weiter Bewusstsein schaffen. Es fragen sich bereits jetzt immer mehr Menschen, welchen CO2-Ausstoß sie verursacht haben, wenn sie Kryptowährungen kaufen. Da gibt’s mittlerweile Internetseiten, die das berechnen und einem dann helfen, diesen Ausstoß zu kompensieren. Eine Ebene darüber müssen wir uns ansehen, wer Bitcoin-Mining betreibt und mit welchem Strom dies geschieht.

Es gibt erste Ansätze, dass Miner sich selbst verpflichten, grünen Strom zu nutzen. Aber über kurz oder lang wird es wohl staatliche Regulierungen brauchen, die festlegen, in welchem Rahmen Mining stattfindet. Ein Beispiel dafür ist Kanada: Dort gibt es sehr viel grüne Energie. Das hat dann so viele Miner angezogen, dass es Netzprobleme gab. Daraufhin wurde dies reguliert. Wenn das so passiert, sind wir auf einem richtigen Weg. Aber allein über Regulative wird man es nicht vollständig steuern können, weil das System dezentral ist und niemand mitbekommt, wenn ich in meinem Keller mine.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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