01.03.2021

Bitcoin oder Gold: Was ist eigentlich das härtere Geld?

Unsere Währungen sind weich und werden immer weicher. Gold und Bitcoin bieten einen Gegenentwurf. Aber warum eigentlich? Und welches Geld ist härter?
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Hartes Geld: Bitcoin und Gold

Gold oder Bitcoin? Ist das hier die Frage? Nein, nicht wirklich. Beide Geldformen decken ähnliche Bedürfnisse ihrer Nutzer ab, bringen aber unterschiedliche Eigenschaften mit. Das Edelmetall hat sich über Jahrhunderte in der analogen Welt bewiesen, Bitcoin ist angetreten, um das digitale Gold zu werden. Das Verhältnis von Gold und Bitcoin habe ich hier schon beschrieben. Heute wollen wir die Frage beantworten, was “hartes” Geld eigentlich ausmacht – und wie Gold und Bitcoin sich da schlagen.

Wir leben in einer Ära des weichen Geldes. Und es wird jeden Tag weicher. Diese Aussage kann niemand bestreiten. Die Europäische Zentralbank definiert “Preisstabilität” mit einer Inflationsrate von rund zwei Prozent pro Jahr. Das bedeutet: Wer sein Geld 35 Jahre lang nur rumliegen lässt, verliert die Hälfte seiner Kaufkraft: Weiches Geld. Das ist einer der Gründe, warum Geldanlage so wichtig ist, wenn man langfristig denkt. Wer es gut macht, kann seine Kaufkraft erhalten. Wer es sehr gut macht, kann sie ausbauen. Wer es nicht macht, wird verlieren.

Weiches Geld: Der Dollar verliert stetig an Kaufkraft
(c) Agenda Austria

Diese Grafik stammt aus der neuen Arbeit der “Agenda Austria” zu Bitcoin: “Geld ohne Staat”. Traditionell denken wir an Gold, wenn es um staatenloses Geld geht. Es ist der Gegenentwurf zu Dollar und Euro. Es ist ein weiches Metall, aber hartes Geld. Es ist selten, glänzt schön, ist leicht teilbar und dennoch unzerstörbar. Über Jahrhunderte hat Gold die monetäre Basis der menschlichen Wirtschaft gebildet. Nicht eine Regierung hat das entschieden. Es war der Markt. Was bedeutet: Die Menschen.

Gold: Gutes Geld wird nirgendwo anders als Rohstoff benötigt

Damit ein Rohstoff als Geld gut funktioniert, sollte er für andere Anwendungen nicht allzu nützlich sein. Oft hört man das Argument, Silber sei das bessere Gold, weil es auch in der Industrie benötigt wird. Aber das ist der falsche Blickwinkel. Ein Rohstoff, der von der Industrie stark nachgefragt wird, ist schlechtes Geld. Denn hartes Geld wird gern gehortet. Aber einen Rohstoff zu horten, der anderswo produktiv eingesetzt werden könnte, macht wenig Sinn.

Gold kommt nur in wenigen industriellen Anwendungen zum Einsatz. Wird es verwendet, dann meist als Schmuck. Dabei wird es nicht verbraucht. Ein Großteil der Schmucknachfrage ist mit Investmentnachfrage gleichzusetzen – vor allem im arabischen und asiatischen Raum. Diese Form von Schmuck ist auch eine Art der Hortung.

Weil Gold seit Jahrtausenden als wertvoll erachtet wird, passen wir in der Regel gut drauf auf. Weil es praktisch unzerstörbar ist, sind fast alle in der Geschichte geförderten Unzen noch im Umlauf – wobei wir nicht wissen, wieviel Gold am Meeresboden liegt oder im Wald vergraben wurde. Rund 200.000 Tonnen Gold existieren. Pro Jahr kommen etwas mehr als 3000 Tonnen hinzu. Dieses Verhältnis ist entscheidend. Die bestehende Menge (der “Stock”) ist viel höher als die jährlich neu geförderte Menge (der “Flow”). Dividiert man Bestand durch Produktion, bekommt man die “stock to flow ratio”.

Bitcoin wird alle vier Jahre noch härter

Je höher sie ist, desto geringer sind die potenziellen Preisbewegungen, die neue Produktion ausmachen kann. Assets mit einer hohen “stock to flow ratio” eignen sich gut als Wertspeicher und damit auch als Geld – solange sie weitere Eigenschaften wie Teilbarkeit, Beständigkeit, Knappheit und die Möglichkeit zum leichten Transport mitbringen. Gold hat die höchste “stock to flow ratio” unter den Edelmetallen. Aber dann kam Bitcoin.

Hartes Geld: stock to flow ratio von Bitcoin, Gold, Silber, Platin und Palladium
(c) Agenda Austria

Bitcoin ist als virtueller Rohstoff konzipiert, dessen “stock to flow ratio” sich alle vier Jahre erhöht – immer dann, wenn bei einem “Halving”, die Produktionsrate halbiert wird. Wie die Grafik zeigt, war Bitcoin schon 2019 “härter” als Silber, Platin und Palladium. Aktuell liegt es nur knapp hinter Gold. Aber da wir wissen, dass in etwa vier Jahren das nächste “Halving” stattfindet, wissen wir auch, wann die “stock to flow ratio” sich erhöhen wird. Im Jahr 2025 wird Bitcoin also fast doppelt so “hart” sein wie Gold.

Bitte: Das heißt nicht, dass Bitcoin besser ist als Gold. Auch dessen Minenproduktion geht zurück während die Gesamtmenge steigt, es wird also auch “härter”. Aber langsamer. Und wie Hedgefonds-Manager Paul Tudor Jones geschrieben hat, ist in einem Umfeld des immer weicheren Papiergeldes, damit zu rechnen, dass das kleinere und jüngere Bitcoin größere Sprünge macht. Gold und Bitcoin sind beide extrem harte Geldformen, aber in Gold stecken heute schon rund zehn Billionen Dollar – in Bitcoin nur ein Zehntel davon. Auch, weil Gold sich über die Jahrtausende bewiesen hat und Bitcoin erst zwölf Jahre alt ist


Zum Autor

Niko Jilch ist Finanzjournalist, Podcaster und Speaker. Website: www.nikolausjilch.com Twitter: @nikojilch

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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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