10.08.2021

Kryptobörse um Herosphere-Cofounder Blaha holt 22 Mio. Euro über Crowdinvesting

Die Kryptobörse Blocktrade mit Sitz in Luxemburg hat unter Führung von CEO Bernhard Blaha eine Crowdinvesting-Finanzierungsrunde abgeschlossen, an der sich 6.000 private Investoren aus 33 Ländern beteiligt haben.
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Bernhard Blaha, Blocktrade
Bernhard Blaha | Foto: © Blocktrade

Bernhard Blaha war einer der Gründer des Startups Herosphere – das 2017 als erstes Unternehmen ein Initial Coin Offering (ICO) nach österreichischem Recht durchgeführt hatte. Seit vergangenem Jahr ist Blaha, wie berichtet, CEO der Digital-Assets-Börse Blocktrade mit Sitz in Luxemburg. Mit dem Unternehmen hat er nun eine Crowdinvesting-Finanzierung in der Höhe von 22 Mio. Euro abgeschlossen – und wieder war es eine Premiere: Es war das erste regulierte Securities Offering, das mit der Luxemburger Aufsichtsbehörde CSSF durchgeführt wurde.

An der Series-A-Finanzierungsrunde beteiligten sich nach Angaben von Blocktrade über 6.000 Investoren aus 33 Ländern. Einige dieser Investoren haben fünfstellige Beträge beigesteuert, allerdings waren keine institutionellen Investoren oder andere Großanleger dabei, wie Blaha gegenüber dem brutkasten sagte.

Blaha ist in der österreichischen Startup-Szene unter anderem auch als Vorstandsmitglied der Digital Assets Association Austria (DAAA) bekannt. Zuletzt wurde außerdem kommuniziert, dass er das Wiener Krypto-Startup Coinpanion in beratender Rolle unterstützt.

“Community-Gedanke im Vordergrund”

Dass man die Finanzierungsrunde über Crowdinvesting umgesetzt hat, begründete Blaha vor allem mit dem Community-Gedanken: “Ich bin seit sieben Jahren in der Blockchain-Szene unterwegs und für mich steht der Community-Gedanke im Vordergrund”, sagte er gegenüber dem brutkasten. Blocktrade habe eine große Community von 6.000 Investoren, denen die Exchange gehöre und die nun Einfluss darauf haben, wie sich die Börse entwickle. “Viele Exchanges bewegen sich von dem Krypto-Nischenbereich, in dem sie groß geworden sind, weg und wollen in den traditionelleren Finanzbereich hinein. Die Vision von Blocktrade ist genau die umgekehrte – nämlich zusätzliche Services in den Blockchain-Bereich hineinzuholen”.

Blocktrade bezeichnet sich bewusst nicht als Krypto-, sondern als Digital Asset Exchange. Denn neben Kryptowährungen sollen in Zukunft auch andere digitale Assets verfügbar gemacht werden. Als Beispiele nennt Blaha den Immobilien- oder Kunstmarkt: “Jedes Asset, das einen Wert hat, aber vielleicht zu illiquide oder zu teuer ist, um es einzeln zu traden, wollen wir bei Blocktrade verfügbar machen, sobald es regulatorisch möglich ist”. Letztlich will Blocktrade alle Bereich mit Bezug zu Wealth Management abdecken. “Wir bauen ein komplettes Ökosystem rund um digitale Assets auf”, sagte Blaha.

Breit angelegte B2C-Kampagne geplant

Mit dem aufgenommenen Kapital wurden nach Angaben des Unternehmens bereits Verbesserungen im operativen Geschäft in den Bereichen Sicherheit, Fiat-Gateway und Market-Making vorgenommen. Nun soll noch in diesem Jahr eine breit angelegte B2C-Kampagne gestartet werden, um die Nutzerbasis zu vergrößern.

Auch B2B-Partnerschaften, über die Blocktrade White-Label-Funktionen vertreibt, sind geplant. Daneben will Blocktrade einen Service anbieten, mit dem Startups bei der Kapitalbeschaffung unterstützt werden. Dieses Angebot soll gemeinsam mit der Cryptix AG angeboten werden – dem Schweizer Venture Builder, der Blocktrade 2019 übernommen hat. Das eigene Security Offering dient hier als Vorbild: “Wir haben unsere Runde genau nach dem gleichen Schema aufgesetzt wie wir es auch bei anderen Startups machen würden”, erläuterte Blaha.

Insgesamt liegt der Schwerpunkt bei Blocktrade aber nicht am B2B-Geschäft: “Der Fokus liegt ganz klar auf B2C und das wird auch so bleiben”, erläuterte Blaha gegenüber dem brutkasten. “Aber um ein perfektes B2C-Angebot zu schaffen, ist auch B2B notwendig”.

Bewusste Entscheidung für Luxemburg

Blocktrade wurde 2018 gegründet und war ursprünglich in Liechtenstein angesiedelt. Das Unternehmen wurde dann 2019 von der Schweizer Cryptix AG übernommen und bis 2020 neu aufgebaut. Im Zuge dessen wurde der Firmensitz nach Luxemburg verlegt – eine sehr bewusste Entscheidung, wie Blaha sagt: “Wir wollten mit einem Regulator zusammenarbeiten, der offen für Innovation ist, aber Regulierung nicht auf die leichte Schulter nimmt”. Blaha begann im Juli 2020 an dem Projekt zu arbeiten, mit der Übersiedelung des Unternehmens nach Luxemberg übernahm er dann den CEO-Posten.

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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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