30.05.2018

Coinbase: Der erste Bitcoin-Gigant

Coinbase hat sich binnen weniger Jahre als wichtigste Krypto-App etabliert. Die US-Firma tut alles, um ihren Vorsprung zu halten. Aber die Konkurrenz schläft nicht.
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(c) Coinbase: Asiff Hirji, President & COO, Balaji Srinivasan, der neue CTO und Brian Armstrong, Gründer und CEO

Für fast jeden, der sich in den vergangenen zwei Jahren in die Welt von Bitcoin vorgewagt hat, war Coinbase die erste Station. Die Basis. Die App ist so etwas wie das erste benutzerfreundliche Interface für Bitcoin. Das war auch immer das Ziel der amerikanischen Firma: Den Einstieg in die Welt von Bitcoin so einfach wie möglich zu gestalten. Mittlerweile hat Coinbase 20 Millionen Kunden, 300 Vollzeitmitarbeiter und rund 700 auf Projektbasis Beschäftigte. Das Unternehmen boomt, ganz ohne eigenen Token und ICO. Und man bereitet sich auf noch mehr Kundschaft vor.

Aber man weiß auch, dass die Konkurrenz nicht schläft. In der aktuellen Konsolidierungsphase auf den Bitcoin-Märkten drängen immer mehr Anbieter in den Markt, die einen einfachen und sicheren Zugang zu Kryptowährungen bieten wollen. Revolut bietet Bitcoin an, die Apps Cash und (das von Goldman Sachs finanzierte) Circle genauso. Auch der heimische Anbieter Bitpanda hat sich zum Ziel gesetzt, den Zugang zu Kryptowährungen so simpel wie möglich zu gestalten – und dafür gerade erst ein neues Design präsentiert.

Hysterie: Welche Coin wird als nächste gelistet?

Aber Coinbase ist eine Nummer größer. Als es vor einiger Zeit aus den Gerüchteküchen hieß, dass Ripple als fünfte Coin (nach Bitcoin, Litecoin, Ethereum und BCash) auf der Plattform landen könnte, ist der Ripple-Preis gleich gen Himmel geschossen. Die Spekulation dahinter: Was auf Coinbase landet, wird für die vielen Millionen User leicht zugänglich. Außerhalb der hübschen, blauen App ist die Kryptowelt immer noch sehr kompliziert und gefährlich. Deswegen beschränken sich viele Kleinanleger auf die Assets, die von der größten Plattform angeboten werden.

Charlie Lee, der Erfinder von Litecoin, hat eigens bei Coinbase angeheuert, um die Einbindung seiner Coin sicherzustellen. Mit Erfolg: Litecoin konnte von dem Listing massiv profitieren. Die Ripple-Community hat sich in der Hoffnung auf ähnliche Kurssteigerungen derart in das Coinbase-Gerücht hineingesteigert, dass die Firma ein eigenes Dementi veröffentlichen musste – was dann freilich zu großer Enttäuschung geführt hat. Man sah sich hier wohl zu einer Klarstellung veranlasst, nachdem man bei der Einführung von BCash mit einem Fall von mutmaßlichem Insiderhandel zu kämpfen hatte.

Coinbase kauft Paradex um in den Token-Markt zu kommen

Auch heute sind die Foren voll mit Spekulationen dazu, was als nächstes auf der wichtigsten Crypto-App überhaupt landet. Besonders heiß wird derzeit über ERC20-Token diskutiert. Denn Coinbase hatte bereits lange angekündigt, sich in den Sektor der auf Ethereum basierenden Token vorzuwagen. Einen großen Schritt in diese Richtung hat man mit der Akquisition der Firma Paradex vor wenigen Tagen getan. Die auf dem Ox-Protokoll basierende dezentrale Börse soll Coinbase-Usern den direkten Handel von Token miteinander ermöglichen. Es ist noch unklar, wie man die Technologie von Paradex konkret einbinden will.

Es war auch nicht der einzige Zukauf, den Coinbase kürzlich getätigt hat. Für eine Summe von mehr als 100 Millionen US-Dollar hat man im April den Dienst Earn.com gekauft und dessen Chef Balaji Srinivasan gleich zum ersten CTO in der Geschichte von Coinbase gemacht. Earn.com will Usern ermöglichen, Geld für die Konsumation von Onlinewerbung zu verdienen. Auch hier ist noch unklar, wie die Technologie in das Angebot von Coinbase eingebunden werden soll. Der Kauf von Earn.com war aber der bisher größte Zukauf von Coinbase selbst.

Eine Bewertung von acht Milliarden Dollar?

Längst wird auch an der WallStreet darüber spekuliert, ob Coinbase nicht die erste große Bitcoin-Firma sein könnte, die an der „echten“ Börse gelistet wird. Immerhin gehörte die Firma hinter der New Yorker Börse (NYSE) zu den frühen Investoren. Auch die internationale Großbank BBVA ist schon investiert. Insgesamt rund 225 Millionen Dollar an Investorengeldern konnte man bisher einsammeln. Die Bewertung der Firma liegt derzeit irgendwo zwischen 1,6 und acht Milliarden Dollar – je nachdem, wen man fragt.

Die acht Millarden-Summe stammt von Coínbase selbst und ist sicherlich hoch gegriffen. In jedem Fall ist es nicht verkehrt, von Coinbase als erstem „Giganten“ in der Bitcoin-Welt zu sprechen. Immerhin gibt es die Firma schon weit länger als etwa das erst 2017 gegründete Binance, das derzeit als größte internationale Börse gilt. Auch hat die Plattform aufgrund ihrer Geschichte als US-Unternehmen einen ganz anderen Stellenwert als die oft als windig verschrieenen asiatischen Börsen.

Ist Coinbase wie Google – oder eher wie Altavista?

Coinbase wurde 2012 vom ehemaligen Goldman-Trader Fred Ehrsam Brian Armstrong gegründet. Armstrong, der bis heute CEO ist, war davor als Techniker bei Airbnb tätig. Neben der App betreibt man auch eine eigene Börse (GDAX), die in Zukunft „Coinbase Pro“ heißen soll. Überhaupt will man sich jetzt verstärkt auch den institutionellen Investoren zuwenden. Dafür hat man auch einen der ersten großen Krypto-Fonds ins Leben gerufen und die Abteilung Coinbase AM geschaffen. AM steht für Asset Management. In den Fonds können vorerst aber nur Amerikaner investieren, die tiefe Taschen haben. Mindestsumme: 250.000 Dollar.

Wohin Coinbase steuert? „Wir sehen uns nicht als Krypto Börse“, sagte COO Asiff Hirjii jüngst zu CNBC: „Wir konzentrieren uns auf die Etablierung einer Krypto-Ökonomie. Wir sehen uns als Enabler dieser Wirtschaft der Zukunft.“ Freilich: Auch Altavista und Yahoo waren einmal „Enabler der Zukunft“. Coinbase hat als First Mover, der sich durchgesetzt hat, einen großen Vorteil. Es ist auch offensichtlich, dass die Firma sich bemüht, an der Innovationsfront nicht nachzulassen. Aber ob das alles reicht, um langfristig zu florieren, werden wir erst in einer fernen Zukuft wissen.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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