12.04.2021

Bitcoin verbieten? Das wird schwer. Teil 3: Coinbase geht an die Börse

Je stärker das Ökosystem rund um Bitcoin wächst und je rascher „normale“ Unternehmen einsteigen, desto unwahrscheinlicher wird ein Verbot. Vor allem im freien Westen. Teil 3 unserer Miniserie.
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brutkasten-Kolumnist Niko Jilch zu Bitcoin-Verbot und Coinbase-Börsengang
brutkasten-Kolumnist Niko Jilch | Hintergrund (c) Adobe Stock
Dieser Artikel ist Teil 3 einer Miniserie zum Thema Bitcoin-Verbot. Hier geht’s zu Teil 1 und hier zu Teil 2.

Dass Bitcoin verboten wird, scheint für viele klar zu sein. Selbst Hedgefonds-Legende Ray Dalio rechnet damit. Aber die Chancen auf ein Verbot werden in Wahrheit jeden Tag kleiner. Bitcoin ist ein offenes Netzwerk, das jeder für seine Zwecke nutzen kann. Mit jeder neuen Firma, die Bitcoin in die Bilanz nimmt oder als Zahlungsmittel akzeptiert, dringt die Technologie weiter in den Mainstream vor.

Am 14. April geht mit Coinbase die größte Kryptobörse der USA an die Börse, genauer gesagt die Nasdaq, wo alle coolen Tech-Titel gelistet sind. Coinbase hat rund 50 Millionen Kunden – viermal so viel wie die Aktien-App Robinhood. Coinbase ist nach nur wenigen Jahren im Geschäft so etwas wie ein household name. Hier habe ich schon vor rund drei Jahren beschrieben, wie das Startup zum ersten Krypto-Giganten aufgestiegen ist.

Coinbase schreibt satte Gewinne

Der Börsegang wird dem die Krone aufsetzen. Ja, wir haben Futures, ETFs in Kanada, Firmen wie Microstrategy, die massenweise Bitcoin kaufen und Hedgefonds, die schon in Bitcoin investiert haben. Aber dennoch: Der Börsegang von COIN (so das Kürzel) wird den Moment markieren, in dem Bitcoin an der Wall Street aufschlägt. Endgültig.

Die USA haben die wichtigsten und größten Finanzmärkte. Sie geben die Richtung vor. Und die ist derzeit eindeutig. Die großen Banken und Kreditkartenfirmen sind auf den Bitcoin-Zug aufgesprungen. Mit Tesla hat erstmals eines der größten 500 Unternehmen an der US-Börse Bitcoin in die Bilanz genommen. Bloomberg spricht in einer neuen Analyse von Bitcoin als „digital reserve asset“.

Für eine junge Techfirma ungewöhnlich: Coinbase schreibt satte Gewinne. Neben Millionen von Kleinanlegern arbeitet man inzwischen mit 7000 Geschäftskunden zusammen. Coinbase ist (neben Gemini) die erste Adresse für Firmen, die Bitcoin kaufen wollen. Wenn COIN an der Börse durchstartet und so viele andere Player, von Fidelity über Goldman Sachs bis Morgan Stanley, Bitcoin inzwischen als Chance betrachten: Wie soll ein Verbot dann aussehen? Warum sollte Washington seine eigene Finanzindustrie ausbremsen, während sie gerade einen Innovationsschub mitmacht? Wir dürfen nicht vergessen: Die USA sind so etwas wie die Heimat des Kapitalismus. Im Finanzbereich die Führungsrolle zu verlieren, würde den Status Amerikas in der Welt bedrohen.

Was Peter Thiel gemeint hat, als er von China sprach

Die Spieltheorie hinter Bitcoin ist simpel und faszinierend. Sie funktioniert auf allen Ebenen. Von Individuen bis Nationalstaaten. Der Investor Peter Thiel, ein früher Bitcoin-Fan, hat die Führung in den USA gerade darauf aufmerksam gemacht, dass China Bitcoin als „Waffe“ gegen den Dollar einsetzen könnte. Die Schlagzeilen sind dementsprechend, sie stellen Bitcoin als chinesische Bedrohung dar. Aber die Bedrohung ist nicht Bitcoin, sondern China. Thiel sprach auch vom Euro als „chinesische Waffe“, aber das wurde kaum zitiert. Aber: Nur wenn Peking zuerst Bitcoin hortet und in diesem Bereich die Führerschaft übernimmt, können sie die Kryptowährung zu ihrem Nutzen einsetzen. Thiels Botschaft zwischen den Zeilen: Washington soll sich eindecken, zur Sicherheit. Weil Bitcoin die early adopter belohnt.

Auf der Ebene der Industrie das gleiche Spiel: Ein Land, das Bitcoin verbietet, bremst nicht nur den Kapitalaufbau der Investoren aus – von denen es inzwischen viele Millionen gibt, die alle wählen dürfen. Es bremst auch die Innovation in der Wirtschaft aus. Wie der norwegische Ölunternehmer Kjell Inge Rokke schreibt, werden viele der schlausten Köpfe von Bitcoin angezogen, weil es so ein radikal neues Konzept ist. Ein Land, in dem Bitcoin verboten ist, wird nicht zum Reiseziel von Investoren und Unternehmern. Es läuft eher Gefahr, sich zu isolieren.

Bitcoin funktioniert in einer offenen Gesellschaft am besten

In Österreich ist man von Anfang an offen mit dem Thema umgegangen, hat Innovation zugelassen. Und siehe da: Mit Bitpanda wurde unser Coinbase zum ersten Unicorn der Geschichte. In Deutschland hat man die Regulierung strenger ausgelegt, was die Adoption von Bitcoin gebremst hat. Anzahl der Bitcoin-Einhörner bei den Nachbarn: Null.

Die Wahrheit ist, dass Bitcoin in einer offenen Gesellschaft mit freien Märkten und klaren Regeln am besten funktioniert. Je höher der Freiheitsgrad für die Individuen, desto besser für Bitcoin und Innovation. Länder wie China, wo Kontrolle durch den Staat zum Alltag gehört, sind da im Nachteil. Der Westen muss seinen Vorsprung nutzen und Bitcoin fördern statt seine Entwicklung zu behindern. Das ist es, was Peter Thiel in meinen Augen sagen wollte – und es ist ein guter Grund gegen ein Bitcoin-Verbot.


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

Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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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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