20.07.2021

Krypto: Bitcoin fällt nach Abverkauf an Aktienmärkten unter 30.000-Dollar-Marke

Der Kryptomarkt verzeichnete am Dienstagvormittag starke Kursverluste. Zuvor waren bereits die Aktienmärkte deutlich unter Druck geraten - diese begaben sich nun aber schon wieder auf Erholungskurs.
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Bitcoin
Foto: © Adobe Stock

Nach dem einem sehr schwachen Handelstag an den internationalen Aktienmärkten ging es am Dienstagvormittag auch am Kryptomarkt deutlich abwärts. Der Bitcoin-Kurs (BTC) fiel dabei erstmals seit Mitte Juni unter die Marke von 30.000 Dollar. Zwischenzeitlich sank er bis auf 29.500 Dollar, zuletzt stand er etwas über seinem Tagestief bei 29.700 Dollar – ein Minus von rund 6,5 Prozent gegenüber dem Vortag.

Wie meistens bei Abverkäufen am Kryptomarkt hielt sich Bitcoin allerdings besser als andere Coins: Cardano (ADA) und XRP verloren jeweils rund 10 Prozent, Binance Coin (BNB) mehr als 12 Prozent und Polkadot (DOT) um die 14 Prozent. Bei Ethereum (ETH) stand am Vormittag zuletzt ein Minus von knapp 8 Prozent, der Ether-Kurs lag damit bei 1.760 Dollar.

An den Aktienmärkten war am Montag ebenfalls deutlich nach unten gegangen. Die US-Börsen schlossen am Abend klar im Minus: So verlor etwa der Dow Jones 2,1 Prozent auf 33.962 Punkte und verzeichnete damit den größten Tagesverlust seit vergangenem Oktober. Alle 30 Indexwerte notierten im Minus. Der breiter gefasste und damit für die US-Wirtschaft repräsentativere S&P-500 fiel um 1,6 Prozent und der hauptsächlich Tech-Aktien umfassende Nasdaq Composite gab um 1,1 Prozent nach.

Investoren fürchten Stagflation

Marktbeobachter erklärten die Kursverluste an der Wall Street vor allem mit der Unsicherheit rund um die Ausbreitung der Delta-Variante und die möglichen Auswirkungen auf die Weltwirtschaft: „Die Angst vor einer Stagflation wird ein großes Thema für die Investoren sein, wenn steigende COVID-Infektionen die Volkswirtschaften schwächen und gleichzeitig die Verbraucherpreise weiter nach oben gehen“, sagte etwa Peter Essele von Commonwealth Financial Network gegenüber CNBC. Von einer Stagflation spricht man, wenn die Wirtschaft nicht wächst, die Inflationsraten aber steigen.

Zuvor hatten bereits die europäischen Börsen ebenfalls starke Verluste verzeichnet. Am Dienstag eröffneten die wichtigsten europäischen Aktienindizes nun aber wieder mit klaren Kursgewinnen. So stiegen etwa der deutsche DAX, der britische FTSE-100 oder auch der Euro-Stoxx-50 jeweils um etwas mehr als ein Prozent. Für die US-Börsen, die den Handel erst am Nachmittag europäischer Zeit wieder aufnehmen, deuteten die Futures vorbörslich ebenfalls Kursgewinne an.

Bitcoin-Kurs ungefähr am Niveau vom Jahresbeginn

Dass Bitcoin nach einem Abverkauf an den Aktienmärkten ebenfalls unter Druck gerät, zeigt vor allem wieder einmal eines: In der Praxis wird die Kryptowährung von den meisten Investoren zumindest derzeit noch nicht als Asset wahrgenommen, das als „sicherer Hafen“ dient – also in Zeiten schlechter Marktstimmung nachgefragt wird. Dies trifft in unterschiedlichem Ausmaß häufig auf Gold, Anleihen oder manche Währungen zu. Bitcoin verhält sich in der Realität dagegen aktuell eher wie riskantere Assets, also beispielsweise wie Aktien.

Erstmals seit Jänner war der Bitcoin-Kurs bereits Mitte Juni unter die 30.000-Dollar-Marke gerutscht – damals ging es bis auf 28.893 Dollar nach unten. Anders als von manchen Beobachtern erwartet, hatte dies jedoch keinen größeren Abverkauf ausgelöst: Der Kurs kämpfte sich noch am selben Tag über die Marke zurück und bewegte sich in den Folgewochen zwischen 30.000 und 37.000 Dollar.

Auf dem aktuellen Niveau liegt der Bitcoin-Kurs in Dollar nun ungefähr am Niveau vom Jahresbeginn – das Jahr 2020 beendete er bei rund 29.000 Dollar. Geht man allerdings ein ganzen Jahr zurück – bis Juli 2020 – hat sich der Kurs mehr als verdreifacht. Mitte Juli des Vorjahres stand der Bitcoin-Kurs bei rund 9.400 Dollar. Bei Ethereum beläuft sich das Plus seit Jahresbeginn 2021 weiterhin auf 140 Prozent, bei Binance Coin und Cardano sind es jeweils mehr als 500 Prozent.

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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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