28.04.2023

Crypto Weekly #100: Was die Bitpanda-Raiffeisen-Kooperation bedeutet

Diese Woche in Crypto Weekly: Warum bei diversen Bitcoin-Narrativen, die Kursbewegungen erklären sollen, Vorsicht angebracht ist. Außerdem beleuchten wir die geplante Kooperation der Raiffeisenlandbank Niederösterreich-Wien und Bitpanda.
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bitpanda p.f.c.
Foto: Bitpanda

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📉📈 Warum bei Bitcoin-Narrativen Vorsicht angebracht ist

Natürlich starten wir auch diese Jubiläumsausgabe von Crypto Weekly so wie immer mit einem Blick auf die Kurstafel. Die 7-Tages-Performances der großen Krypto-Assets sind diesmal nicht nicht extrem spektakulär. Bitcoin beispielsweise bewegte sich grob zwischen 27.000 Dollar und knapp unter 30.000 Dollar. Von vergangenem Freitag aus gerechnet ergibt sich ein leichtes Plus von drei Prozent. Ähnlich die Situation bei Ethereum: Ether wurde in den vergangenen sieben Tagen in einer Bandbreite von rund 1.800 bis etwas unter 2.000 Dollar gehandelt.

Größere Kursausschläge gab es zwischendurch vor allem am Mittwoch: Da ging es in den Stunden vor Handelsstart am US-Aktienmarkt deutlich nach oben – und dann später wieder nach unten. 

Das große Thema an den Finanzmärkten war diese Woche die First Republic Bank. Für Aufsehen sorgte dabei vor allem ein Bericht von Bloomberg, wonach die schwer angeschlagene US-Regionalbank überlege, Assets im Wert von 100 Mrd. Dollar zu verkaufen. Daraus schloss man an den Börsen, dass es weiterhin ziemlich schlecht um die Bank bestellt sein muss.

Und schon waren sie wieder da: Die Befürchtungen, dass eine größere Bankenkrise auf uns zukommen könnte. Das war bereits rund um die Pleite der Silicon Valley Bank und einiger anderer US-Banken im März ein Thema gewesen. Nach dem Einschreiten von US-Notenbank, Finanzministerium und Einlagensicherungsfonds hatte sich die Situation aber wieder beruhigt. Vorerst zumindest. Ganz traut man der Sache an den Börsen nicht. Und deshalb lösen negative Nachrichten aus dem Bankensektor noch immer Unsicherheit aus.

Bereits im März brachte die Situation ein altes Narrativ rund um die Bank wieder an die Oberfläche: Dass die Kryptowährung die Alternative zu einem maroden Bankensektor sei – und in einer solchen Situation, ähnlich wie Gold, als “sicherer Hafen” fungieren könnte. Empirisch betrachtet wurde Bitcoin aber nie wie ein solches “Safe-Haven-Asset” gehandelt. Im Gegenteil: Bitcoin (und der gesamte Kryptomarkt) bewegte sich in der Realität spätestens seit der Coronakrise wie ein Risk Asset, vergleichbar etwa zu Tech-Aktien. Daher war auch immer eine hohe Korrelation zur US-Techbörse Nasdaq zu beobachten.

Mit den Problemen im US-Bankensektor würde sich das nun ändern, argumentierten im März einige. Und tatsächlich bewegte sich Bitcoin an einzelnen Tagen anders als die Nasdaq oder der US-Aktienmarkt. 

Allerdings: Solche Tage gab es auch in den vergangenen drei Jahren immer wieder. US-Aktienmarkt und Krypto schienen sich schon häufiger kurzfristig zu entkoppeln – und am Ende hieß es dann doch wieder, wie in Crypto Weekly #86, “hello correlation, my old friend”. Gerade in turbulenten und unübersichtlichen Situationen wie im März sind unerwartete Kursausschläge keine Überraschung. Es wäre aber übertrieben, daraus eine dauerhafte Entkopplung zwischen Krypto- und US-Aktienmarkt abzuleiten. 

Das hat dann auch diese Woche wieder gezeigt: Die starken Kursausschläge vom Mittwoch (konkret: am frühen Nachmittag rauf, am Abend rasant runter) waren genauso auch an der Nasdaq zu beobachten. Wieder einmal spielte dabei die Makroökonomie eine Rolle: Vor Handelsbeginn veröffentlichte US-Inflationsdaten wurden positiv aufgenommen. Am Abend dämpften Einschätzungen der Notenbank Fed die Stimmung.

Bevor man für Kursgewinne bei Bitcoin bestimmte Erklärungen heranzieht, lohnt sich ein Blick auf andere Assetklassen und deren Verhalten. Grundsätzlich gilt hier: Wenn die Nasdaq steigt und Gold fällt, bewegt man sich in einem “Risk on”-Umfeld. Bitcoin-Kursgewinne können dann folglich nicht mit einem “sicherer Hafen”-Narrativ erklärt werden.

🤝 Was die mögliche Bitpanda-Raiffeisen-Kooperation bedeutet

Kommen wir aber noch zu einem anderen Thema – und zwar einem aus der österreichischen Szene. Die großen News diese Woche kamen von Bitpanda. Das Unternehmen hat eine Kooperation mit der Raiffeisenlandesbank (RLB) Niederösterreich-Wien zumindest in Aussicht, wie am Mittwoch bekannt wurde. Läuft alles nach Plan, könnten Kund:innen in Zukunft von Bitpanda angebotene digitale Assets über ihr Online-Banking ELBA kaufen.

An dieser Stelle sind ein paar Einschränkungen notwendig: Fix ist bisher noch nichts. Die Bank prüft die Zusammenarbeit zunächst einmal. Möglicherweise kommt sie nicht zustande. Bisher gibt es nur eine Absichtserklärung. Bis Ende des Jahres will die Bank den Evaluierungsprozess für ein konkretes Angebot abgeschlossen haben. Die Kooperation ist auch ausschließlich von der RLB Niederösterreich-Wien geplant. Andere Raiffeisenbanken sind zumindest zum jetzigen Zeitpunkt nicht dabei.

Gleichzeitig gilt aber auch: Dass die geplante Zusammenarbeit nun öffentlich kommuniziert wird und bei der Pressekonferenz dazu auch schon konkretere Überlegungen vorgestellt wurden, ist ein starkes Zeichen. 

Bitpandas B2B-Angebot ermöglicht es anderen Unternehmen, die Infrastruktur des Wiener Investment-Fintechs zu nutzen. So können sie das Bitpanda-Angebot an Finanzprodukten in ihre eigenen Apps integrieren. Dies nutzen schon eine ganze Reihe von Fintechs – darunter auch recht große Namen. N26 etwa, hinter deren Krypto-Angebot ebenfalls Bitpanda steht, oder auch die französische Fintech-”Superapp” Lydia.

Jetzt ist es erstmals eine etablierte Bank, die das Bitpanda-Angebot einbinden will. Und das ist der entscheidende Punkt. Wenn sich Krypto als Assetklasse etabliert sollte, werden auch traditionelle Banken früher oder später nicht mehr daran vorbeikommen, ihren Kund:innen Krypto-Assets anzubieten. Und dann stellt sich die große Frage: Baut man selber ein solches Angebot auf – oder bindet man einfach ein fix und fertiges von einem Drittanbieter ein? 

Selbst machen kann schnell mühsam und teuer werden. Auch bei N26 hieß es zunächst, die Neobank würde sein Kryptoangebot selbst in einem eigenen Entwicklungshub in Serbien aufbauen (dies berichtete damals Finance Forward). Letztlich setzte die Neobank das Projekt dann aber doch mit Bitpanda um. Ohne zu wissen, wie es bei N26 tatsächlich abgelaufen ist: Ein solches Szenario ist jedenfalls auch für etablierte Banken realistisch. Viele werden sich wohl von Anfang an gegen eine Eigenentwicklung entscheiden. 

Und dann ist Bitpanda mit seinem Angebot bestens positioniert. Genau darin liegt auch die Stärke des Produkts, das seit 2023 unter dem Namen “Bitpanda Technology Solutions” vermarktet wird. Das gilt umso mehr, wenn das Unternehmen schon Kunden aus dem traditionellen Finanzsektor vorweisen könnte, die das Angebot erfolgreich nutzen. 

Dass nun die Raiffeisenlandesbank Wien-Niederösterreich die erste traditionelle Bank werden könnte, die das Bitpanda-Angebot nutzt, kommt übrigens durchaus überraschend. Innerhalb des Raiffeisensektors ist zwar die Raiffeisen Bank International (RBI) seit längerem mit unterschiedlichen Blockchain-Projekten aktiv. Eines davon ist der RBI Coin, bei dem die RBI auch mit Bitpanda kooperiert hat und die Technologie des von Bitpanda initiierten Pantos-Projekts nutzt.

Die RLB Wien-Niederösterreich dagegen war bisher nicht unbedingt für ihre Krypto-Affinität bekannt. Vielmehr dürfte es da zu einem Meinungsumschwung gekommen sein: Im Dezember 2021 hatte die Bank auf meine Anfrage zu einem möglichen künftigen Krypto-Angebot noch geantwortet, dass man “keine Einführung von Kryptoprodukten” plane. Diese seien „fundamental so gut wie nicht einschätzbar“. Außerdem seien sie „aufgrund des extremen Stromverbrauches das Gegenteil eines ‚grünen‘ Investments. Da nachhaltiges Investieren einen sehr hohen Stellenwert für uns hat, scheiden Krypto-Assets für uns aktuell als direkte Empfehlungen an Kunden aus”, teilte die Bank damals mit. Dies dürfte sie mittlerweile anders sehen.


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Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Thomas Fuchs ist seit Oktober 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte des US-Pharmakonzerns Lilly. Der aus Österreich stammende Forscher studierte Technische Mathematik an der TU Graz, promovierte an der ETH Zürich und forschte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, bevor er am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das Digital-Pathology-Unternehmen Paige AI mitgründete. Später baute er am Mount Sinai das erste AI-Department einer Medical School mit auf. Beim Besuch von Lilly Österreich in Wien sprach er mit brutkasten über den Supercomputer des Konzerns, die Grenzen von KI in der Medikamentenentwicklung und darüber, warum Österreich der Schweiz nicht nachstehen müsste.


brutkasten: Sie haben selbst mehrere Unternehmen gegründet, darunter Paige AI. Warum der Schritt in einen Konzern wie Lilly?

Thomas Fuchs: Mein erstes Startup habe ich mit 16 gegründet, tief in den 90er-Jahren. Das waren Multimedia-CD-ROMs über die österreichische Geschichte zum Jubiläum 1996, die Hypertext-Engine haben wir noch ohne Internet selbst geschrieben. 2017 haben wir dann Paige in New York gegründet, ein Spin-out des Memorial Sloan Kettering, dem größten tertiären Krebszentrum der USA. Es ging darum, auf digitalisierten Pathologieschnitten Krebs und seine Treiber automatisch zu erkennen. Das führte 2021 zur FDA-Autorisierung von Paige Prostate, der ersten KI-basierten Software zur Unterstützung bei der Erkennung verdächtiger Bereiche in digitalisierten Prostatabiopsien. Dazu war ich lange Professor am Sloan Kettering, an der Weill Cornell und am Mount Sinai, wo wir das erste AI-Department einer Medical School gegründet haben. Ein fantastisches Umfeld, aber die Mittel, um das Feld wirklich voranzutreiben, sind bei Lilly ungleich größer. Nicht nur bei der Infrastruktur, sondern auch beim Zugang zu Daten und Expertise. Lilly hat tausende Chemiker:innen und Biolog:innen. Bei Lilly erreichen wir mit unseren Medikamenten ungleich mehr Menschen. Das ist ein enormer Hebel.

Welches Wissen bringen Sie als Chief AI Officer ein?

Die meisten Leute denken bei KI zunächst an Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude. Die sind wichtig, aber das Feld ist deutlich breiter. Wir entwickeln Modelle, die Wissenschaftler:innen beim Design von Molekülen unterstützen, bei Proteinen, bei kleinen Molekülen und auch in der genetischen Medizin. Die Sprachmodelle nutzen wir wiederum, um diese unterschiedlichen Systeme mit Agenten zu orchestrieren. Und wir setzen KI nicht nur in der Discovery und der Entwicklung ein, sondern auch in der Produktion. Lilly baut das Manufacturing weltweit aus, und dort arbeiten wir mit digitalen Zwillingen für Geräte und Prozesse. Wenn man die ganze Pharma-Wertschöpfungskette anschaut, kann jeder einzelne Teil davon profitieren.

Wie haben Sie Ihre Organisation aufgebaut?

Lilly hatte schon vor mir ausgezeichnete Analytics-Abteilungen und begann sehr früh damit, Sprachmodelle zu verwenden. Wir haben dem Ganzen eine neue Struktur gegeben. Mein Team arbeitet im Startup-Stil, in kleinen interdisziplinären Teams, die sich jeweils tief in einzelne Bereiche einarbeiten, von Discovery über Development bis Manufacturing. Der erste Schritt war die Struktur, der zweite der Ausbau der Infrastruktur. Lilly hatte, wie die meisten Betriebe, damals nicht sehr viele GPUs für die Forschung. Jetzt haben wir eine sehr leistungsfähige Recheninfrastruktur.

Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly, zu Besuch bei Lilly Österreich in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Wo hat KI in dieser Wertschöpfungskette aktuell den größten Impact?

Das hängt von der Zeitskala ab. Am unmittelbarsten ist es das Manufacturing. Jede Anwendung von KI, die Prozesse in der Produktion effizienter macht, hilft uns, Medikamente verlässlich zu den Patient:innen zu bringen. Der große Teil unserer Arbeit liegt aber in der Discovery: Wie kann man neue Moleküle designen und ihre Eigenschaften, ihre Verträglichkeit und ihre Produzierbarkeit besser einschätzen? Das ist eine wesentlich längere Zeitskala, da reden wir von Jahren. Am Anfang kann man viel beschleunigen und de-risken. Aber am Ende muss die Biologie wirken. Man braucht die klinischen Studien, um zu sehen, ob ein Medikament sicher und effektiv ist. Das wird KI nicht einfach ersetzen.

Warum ein eigener Supercomputer statt Cloud?

Deep Learning besteht intern aus Vektor- und Matrixmultiplikationen, deshalb hat unsere Community ab etwa 2012 angefangen, GPUs aus dem Spieledesign dafür zu verwenden. Unser System ist ein NVIDIA DGX Superpod, deshalb heißt er bei uns LillyPod, mit mehr als 1.000 B300 GPUs. Man kann sich das wie ein wissenschaftliches Instrument vorstellen, wie ein Teleskop oder Mikroskop, das uns erlaubt, tiefer in die kleinsten Dinge hineinzuschauen. Wenn Wissenschaftler:innen nur wenige GPUs haben, können sie keine großen Experimente laufen lassen. Heute können wir Modelle auf Basis all jener Moleküle trainieren, die Lilly in seiner 150-jährigen Geschichte entwickelt hat. Daten bleiben trotzdem der Engpass, in der Biologie gibt es im Vergleich zur Sprache wenige Datenpunkte bei viel höherer Komplexität. Deshalb bauen wir auch automatisierte Labore: Ein Modell schlägt ein Experiment vor, das Labor führt es aus, aus den Daten lernt das Modell wieder dazu. Dieses Flywheel soll uns immer bessere Modelle und damit immer bessere Werkzeuge für unsere Forschenden bringen. Der zweite Teil: Wir passen Sprachmodelle auch an unsere eigenen wissenschaftlichen Anforderungen an.

Das ist eine massive Investition. Wie bringt man das durch?

Wir haben eine Führung, die sehr langfristig denkt und gleichzeitig ein starkes technisches Verständnis mitbringt. Am Ende müssen neue Medikamente herauskommen, die den Patient:innen helfen.

Ist schon etwas herausgekommen?

Im Manufacturing setzen wir KI ein, um Prozesse effizienter zu machen, damit Medikamente verlässlich verfügbar bleiben. In der Discovery haben wir ein Modell entwickelt, das Chemiker:innen beim Design kleiner Moleküle unterstützt. Das verwenden sie tagtäglich. Es hat ihnen neue Ansätze geliefert, die sie dann geprüft haben. So wie Magnus Carlsen im Schach Züge verwendet, die er von der KI gelernt hat, verwenden unsere Chemiker:innen jetzt Motive, die sie von der KI gelernt haben. Aber es bleibt immer eine Partnerschaft zwischen Mensch und Technologie. Wir sind weit davon entfernt, einfach einen Knopf zu drücken und am Ende kommt ein Medikament heraus. KI ist für uns ein Werkzeug, das wir gemeinsam mit unseren Wissenschaftler:innen und für ihre Arbeit entwickeln.

Thomas Fuchs im Interview mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Kooperiert Lilly dabei auch mit Startups?

Sehr viel, mit Startups und mit größeren Firmen. Wir wollen das Rad nicht neu erfinden. Aber in manchen Bereichen gibt es noch keine passende Lösung, dann entwickeln wir sie selbst. Was ich immer sage: Wir sollen kaufen, was uns beschleunigt, und selbst machen, was uns unterscheidet. Mit TuneLab wollen wir das Biotech-Ökosystem unterstützen. Wir stellen teilnehmenden Biotech-Unternehmen KI-Werkzeuge über TuneLab zur Verfügung.

Wie blicken Sie auf den Standort Europa und Österreich?

Als Europäer liegt mir die Zukunft Europas sehr am Herzen. Ich würde mir mehr Initiativen wünschen, man muss sich nicht zurückhalten. Österreich hat extrem gute Expertise, die Universitäten bilden hervorragend aus, Sepp Hochreiter in Linz hat die LSTMs mitentwickelt. Das sollte ein Leuchtturm der Welt sein. Natürlich braucht es mehr Investitionen, nicht nur vom öffentlichen Sektor, sondern viel mehr vom privaten. Es gibt keinen Grund, warum Österreich der Schweiz nachstehen sollte.

Wäre Ihre Karriere in Europa möglich gewesen?

Schwer zu sagen, die Welt ändert sich. Es gibt sehr erfolgreiche Beispiele in Österreich. Zürich ist ein Hotspot für Startups rund um die ETH, das würde ich mir auch für Österreich wünschen. Gleichzeitig sind die Rahmenbedingungen in den USA nach wie vor günstiger: Mit Paige in New York hatten wir Möglichkeiten, die in Europa schwerer zu finden gewesen wären. Es gibt keinen technischen oder intellektuellen Grund, warum Europa und Österreich nicht vorn dabei sein sollten.

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