14.04.2021

Coinbase erreichte an Börse in ersten Handelsminuten 100-Mrd.-Dollar-Bewertung

Die Aktie der US-Kryptobörse Coinbase startete an der Nasdaq bei 381 Dollar - um 52 Prozent über dem Ausgabepreis von 250 Dollar. Bis Handelschluss fiel die Aktie dann aber auf 328 Dollar zurück.
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Die Coinbase-Aktie ist an der Nasdaq gestartet.
Die Coinbase-Aktie ist an der Nasdaq gestartet. | Foto: vladim_ka - stock.adobe.com

Er galt schon im Vorfeld als Meilenstein für die Krypto-Branche – nun ist der mit Spannung erwartete Börsengang von Coinbase über die Bühne gegangen, wenn auch mit etwas Verspätung. Es dauerte nach dem offiziellen Handelsstart an der Nasdaq noch fast vier Stunden, bis der erste Kurs der Coinbase-Aktie feststand. Dieser lag dann bei 381 Dollar. Damit wurde die Krypto-Börse mit 96,6 Mrd. Dollar bewertet. Gegenüber dem im Vorfeld festgelegten Referenzpreis war dies ein Plus von 52 Prozent.

Die Nasdaq hatte diesen mit 250 Dollar festgesetzt – was eine Bewertung von 65,3 Mrd. Dollar bedeutet hatte. Dass der tatsächliche Aktienkurs deutlich darüber liegen würde, war aber bereits erwartet worden. Mitte März hatte Coinbase zwar in offiziellen Dokumenten angegeben, im ersten Quartal 2021 außerbörslich im Schnitt mit 68 Mrd. Dollar bewertet worden zu sein. Schon im Februar hatte es jedoch Berichte gegeben, dass einige der außerbörslichen Transaktionen sogar zu Bewertungen von etwas über 100 Mrd. Dollar erfolgt seien.

Noch in den ersten Handelsminuten stieg die Aktie auf über 400 Dollar. Die Marktkapitalisierung lag damit jenseits von 104 Mrd. Dollar. Coinbase war zu diesem Zeitpunkt höher bewertet als die Tech-Börse Nasdaq (26 Mrd. Dollar) und die Muttergesellschaft der New York Stock Exchange (NYSE), die Intercontinental Exchange (66 Mrd. Dollar), kombiniert. Bei 429 Dollar drehte der Kurs dann. Bis Handelsschluss fiel die Aktie sogar bis auf 328 Dollar zurück. Dies entspricht einem Börsenwert von etwa 85 Mrd. Dollar.

Kein frisches Kapital aufgenommen

Der Börsengang erfolgte nicht als klassisches Initital Public Offering (IPO), sondern als Direct Listing. Auch bei anderen Direktplatzierungen in der Vergangenheit – etwa Spotify oder Slack – war der erste Kurs der Aktie weit über dem zuvor festgelegten Referenzkurs gelegen. Wie bei Direct Listings üblich, hat Coinbase im Zuge des Börsengang kein frisches Kapital aufgenommen. Es wurde keine neuen Aktien begeben, lediglich Bestandsinvestoren konnten ihre Papiere verkaufen.

Gemessen an der Marktkapitalisierung gehört der Coinbase-Börsengang zu den größten in den vergangenen Jahren. Zum Vergleich: Facebook war an seinem ersten Handelstag im Jahr 2012 mit rund 104 Mrd. Dollar bewertet worden. Erst kürzlich, im März 2021, war das südkoreanische E-Commerce-Unternehmen Coupang an der New York Stock Exchange (NYSE) in ähnliche Dimensionen vorgestoßen und hatte beim ersten Preis eine Bewertung von 102,2 Mrd. Dollar erreicht. Airbnb hatte im vergangenen Dezember an seinem ersten Handelstag ebenfalls eine Bewertung von rund 100 Mrd. Dollar erreicht.

Der Börsengang von Coinbase gilt auch wegen seiner Symbolwirkung für die Krypto-Branche als historisch: Es ist ein weiterer Meilenstein, was die Adaption von Kryptowährungen im Mainstream angeht.

730 bis 800 Mio. Dollar Quartalsgewinn

In der Vorwoche hatte Coinbase starke vorläufige Quartalsergebnisse vorgelegt: Mit einem Umsatz von 1,8 Mrd. Dollar und einem Nettogewinn zwischen 730 und 800 Mio. Dollar wurde im ersten Quartal 2021 das Gesamtjahr 2020 bereits übertroffen. Damals hatte Coinbase in zwölf Monaten 1,2 Mrd. Dollar umgesetzt und 322 Mio. Dollar Gewinn gemacht.

Der Krypto-Markt zeigte am Abend keine starke Reaktion. Bitcoin stand zuletzt wenig verändert zum Vortag bei rund 63.500 Dollar. Damit lag der Kurs wieder unter seinem am Vormittag erreichten Rekordhoch von 64.863,10 Dollar. Der Kurs der zweitgrößten Kryptowährung Ether lag rund 4 Prozent im Plus und stand mit 2.370 Dollar in der Nähe seines ebenfalls zuvor erreichten Höchststands.

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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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