23.08.2017

Bitcoin und Blockchain schlagen im Mainstream auf

Zuerst ignorieren sie dich, dann belächeln sie dich, dann bekämpfen sie dich. Und dann? Start der Brutkasten-Grundsatzartikel-Serie zu Blockchain und Kryptowährungen.
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(c) fotolia.com - jan_S

Ist es eine Revolution? Ist es eine riesige Bubble? Ist es vielleicht beides? Nach einer jahrelangen Aufwärmphase sind die Themen Bitcoin und Blockchain im Mainstream gelandet. Vor allem die Kryptowährung Bitcoin, die Lokomotive unter den Blockchainanwendungen, beflügelt die Fantasie von immer mehr Anlegern, Bankern und Unternehmern, die mit dabei sein wollen beim großen Hype. Und wenn Bitcoin mal wieder einen Rekord knackt, dann kommt das inzwischen sogar in die „Zeit im Bild“.

+++ Grundwissen: Die Blockchain – einfach erklärt +++

Blockchain-Technologie als Revolution

Ja, die Blockchain ist viel mehr als „nur“ Bitcoin. Sie ist ein wichtiger Baustein in Richtung der nächsten Evolutionsstufe des Internets. Aber ohne den phänomenalen Erfolg der Währung wäre die Technologie noch nicht so allgemein bekannt. Längst gibt es eine eigene Gruppe von Bitcoin-Skeptikern, die vor einer Blase der Kryptogelder warnen, aber die Blockchain-Technologie an sich sehr wohl für eine Revolution halten. Gleichzeitig entstehen überall auf der Welt – vor allem auch in Österreich neue Startups, die versuchen, die Probleme der Menschen mit Hilfe der Blockchain zu lösen. Manche sind komplimentär zu Bitcoin, manche sind eine Konkurrenz zu Bitcoin – und wieder andere versuchen etwas völlig neues.

Blase? Der Hype geht jetzt erst richtig los

Vielleicht ist die Erinnerung an die Dot-Com-Bubble hilfreich, damit die Visionäre sich nicht allzuweit vom Boden der Realität wegbewegen. Aber die Tatsache, dass die Wall Street, dass Goldman Sachs, Bloomberg und CNBC erst in den vergangenen Monaten so wirklich aufmerksam geworden sind auf Bitcoin und Co., lässt eher vermuten, dass der Hype jetzt so richtig los geht. Dass das Dicke Ende dieser Blase noch bevorsteht. Und dass wir erst dann wirklich wissen, wer die Facebooks, Amazons, Microsofts und Googels dieser neuen Industrie sind – und wer die Altavistas, MySpaces und Lycos’ sind, die das Zeitliche segnen.

+++ Kryptowährungen: Spekulationsblase oder die Revolution der Finanzwelt? +++

Wo wird das Blockchain-Silicon Valley liegen?

Junge Unternehmer, Anleger oder einfach nur Interessierte haben ohnehin keine Wahl. Sie müssen jetzt rein in den Wahnsinn, sich intensiv mit den Neuerungen auseinandersetzen. Sonst riskieren sie, zurückzubleiben. Dasselbe gilt für Regierungen und Politiker, egal ob auf nationaler oder regionaler Ebene. Da tun sich jetzt schon große Gräben auf im Umgang mit den neuen Technologien und den Unternehmern, die sie nutzen wollen. Nicht nur die Konkurrenz zwischen den jungen Unternehmen und Projekten – auch die zwischen den Standorten kennzeichnet diesen Sektor. Noch ist völlig offen, wo das nächste Silicon Valley liegen wird; im Blockchain-Bereich liefern sich Entwickler aus Amerika, Europa und Asien ein Kopf-an-Kopf-Rennen.

Die Wild-West-Phase hört auf, doch es bleibt spannend

Bitcoin-Anleger sind gegen Bubble-Warnungen ohnehin ein bisschen immun. Wer in den vergangenen Jahren dabei war, hat schon viele Aufs und Abs erlebt – das war die Phase des Wilden Westens. Die geht jetzt langsam vorbei, was aber nicht bedeutet, dass es weniger spannend ist. Neue Player, etablierte Unternehmen und institutionelle Investoren können den Sektor auf ein neues Level heben. Auch was den Zugang für die Massen betrifft und die „Bedienerfreundlichkeit“ des Systems. Dazu gehört auch die Versorgung mit qualitativ hochwertigen Informationen – an denen es dem Sektor bisher sicherlich mangelt.

+++ Kommentar: Warum Bitcoin nicht die 3000-Wurstsemmel-Marke knackt +++

Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung des Bundesministeriums für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) der Republik Österreich. 


Der Brutkasten wird sich in einer Serie zu Blockchain und Kryptowährungen in den kommenden Wochen mit all diesen Fragestellungen beschäftigen und den Sektor gründlich ausleuchten. Wir werden heimische Blockchain-Startups besuchen, große Firmen bei deren Projekten beobachten und die Veränderungen auf den globalen Finanzmärkten analysieren. Wir werden in die Geschichte von Bitcoin tauchen, die Welt des Minings erkunden, uns die spannendsten Projekte im Zahlungsvekehr ansehen und auch die Frage zu beantworten versuchen, wo wir in Sachen Bitcoin-Bubble wirklich stehen.

Wie schon beim Internet waren es die jungen Menschen, die sich zuerst auf Blockchain und Bitcoin gestürzt haben. Wieder haben sie einen entscheidenden Startvorteil in dieser neuen Welt – die für Banken, Politiker und selbst etablierte Tech-Unternehmen noch Neuland ist. Wir wollen dabei helfen, dass unsere Leser diesen Vorteil auch nutzen können.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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.

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