04.08.2023

Crypto Weekly #110: Wie ein Hack den gesamten DeFi-Bereich stark unter Druck brachte

Diese Woche: Mit Curve ist eines der bekanntesten DeFi-Protokolle von einem aktuellen Hack betroffen. Die Krypto-Szene fürchtet eine Abwärtsspirale - und für DeFi stellen sich entscheidende Fragen.
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das Logo des Decentralized-Finance-Protokolls Curve auf einem Smartphone
Foto: Adobe Stock

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Die Kurstafel:

😮 Wenig Bewegung bei großen Coins – aber Aufregung um DeFi

Der Blick auf die Kurstafel zeigt: Bei den Kursen der großen Krypto-Assets hat sich in den vergangenen sieben Tagen nicht extrem viel getan. Bitcoin (BTC) bewegt sich weiter etwas unterhalb der 30.000-Dollar-Marke, Ether (ETH) hat sich bei rund 1.800 Dollar eingependelt. 

Bei XRP geht’s weiter abwärts – auch hier setzte sich die Tendenz der Vorwoche fort: Nach einem positiv aufgenommenen Gerichtsurteil im Juli war der Kurs nach oben geschossen. Zuletzt hatte es aber wieder eine Gegenbewegung gegeben – wohl auch, weil das Urteil keineswegs so eindeutig war, wie von vielen in der Krypto-Szene erhofft. 

Weil genau das aber so auch in der Vorwoche hier bereits thematisiert wurde, wenden wir uns doch einem Thema mit größerem Neuigkeitswert zu. Denn trotz der überschaubaren Kursbewegungen bei den Großen war es keineswegs eine unspektakuläre Woche im Krypto-Space. Zumindest nicht im Bereich Decentralized Finance (DeFi).

💥 Wie ein Hack den DeFi-Bereich schwer unter Druck brachte

Mehrere bekannte DeFi-Protokolle wurden am Sonntag gehackt. Was man dazu weiß:

  • mit der zentralen Börse Curve ist eines der größten DeFi-Protokolle betroffen
  • Gehackt wurden jedoch auch andere Protokolle wie Alchemix und JPEG’d
  • möglich wurde dies durch einen Bug in der Smart-Contract-Programmiersprache Vyper, die von den betroffenen Plattformen eingesetzt wurde
  • nach aktuellem Erkenntnisstand wurden über 70 Mio. Dollar gestohlen

70 Mio. Dollar sind sehr viel Geld. Und dennoch: Laut der Seite rekt, die DeFi-Hacks dokumentiert, kommt dieser Hack gemessen an der erbeuteten Summe erst auf Platz 24 der historisch größten DeFi-Hacks. Jedoch: Weil auch Curve betroffen ist – und nicht bloß irgendwelche Protokolle, die nur echten DeFi-Nerds bekannt sind – hat die Sache zusätzliche Brisanz. 

Das ist aber noch längst nicht alles. Curve hat auch einen eigenen Token (CRV). Dessen Kurs geriet nach dem Hack wenig überraschend stark unter Druck. Er rasselte von über 0,70 US-Dollar auf gut 0,50 Dollar nach unten. 

Gut, kann man jetzt sagen, das ist zwar ein Minus von fast 30 Prozent. Aber auch hier haben wir im Krypto-Space schon ganz andere Bewegungen gesehen. Allerdings gibt es in der Sache einen weiteren Aspekt, der für Unsicherheit sorgt. Curve-Mitgründer Michael Egorov ist auch mit eigenem Geld in hohem Umfang im DeFi-Space engagiert. Konkret hat er, soweit bekannt, über 90 Mio. Dollar bei diversen Lending-Plattformen ausgeliehen.

Anders formuliert: Er schuldet den Protokollen diese Beträge. Natürlich haben aber diese DeFi-Protokolle Egorov keine unbesicherten Kredite gegeben. Er hat Sicherheiten hinterlegen müssen – und das hat er in Form von Curve-Token gemacht. 

Weil die Plattformen sich aber gegen einen möglichen Kursverfall absichern müssen, ist die Formel hier nicht 1:1. Tatsächlich dürften Egorovs 90-Mio.-Dollar-Kredite mit Curve-Token im Wert von zunächst rund 250 Mio. Dollar abgesichert worden sein.

Da sind wir jetzt genau beim entscheidenden Punkt: Wenn der Marktwert der hinterlegten Sicherheiten einen bestimmten Punkt unterschreitet, werden diese von den DeFi-Protokollen automatisiert verkauft. Das sind die berühmten Liquidationen, die es auch in der traditionellen Finanzwelt seit sehr langer Zeit gibt. 

📉 Die Abwärtsspirale, die der Curve-Gründer auslösen könnte

Wir wissen jetzt bereits, dass der Curve-Token stark gefallen ist – und dass Egorov Kredite in wahnsinniger Höhe mit dem Curve-Token besichert hat. Die interessante Frage lautet nun: Wo ist der Punkt, an dem Egorovs Positionen liquidiert werden? 

Auch das ist ungefähr bekannt: Auf der Plattform Aave beispielsweise hält Egorov eine Position, die mit CRV-Token im Wert von 160 Mio. Dollar hinterlegt ist, und die bei einem Kurs von 0,37 Dollar liquidiert werden würde. Auf anderen Plattformen sollen die Kurse, zu denen liquidiert würde, zwischen 0,31 und 0,33 Dollar liegen.

Das Wochentief von CRV befand sich bei knapp über 0,50 Dollar. Da ist also noch etwas Abstand. Aber nicht mehr viel. Und wenn ein Kurs bereits innerhalb kürzester Zeit um 20 Cent gefallen ist, muss man dann nicht damit rechnen, dass er noch weitere 20 Cent fallen könnte? Zwar hat er sich zuletzt wieder etwas stabilisiert und stand am Freitag bei 0,57 Dollar. Auszuschließen ist ein solcher Kursrückgang aber keineswegs.

Und dann würden die Positionen liquidiert, also zwangsverkauft. Einerseits würde das den Verkaufsdruck auf den CRV-Kurs noch einmal deutlich erhöhen. Andererseits stellt sich die Frage, ob überhaupt bei allen Lending-Protokollen ausreichend CRV-Liquidität vorhanden ist, um die Positionen auch tatsächlich verkaufen zu können.

Das Risikomangement-Unternehmen Gauntlet hat beispielsweise bereits Mitte Juli auf mögliche Probleme mit Egorovs Positionen auf Aave hingewiesen – und empfohlen, dass die Plattform vorübergehend keine CRV-Token mehr als Sicherheit akzeptieren solle.

Würde man aktuell über Curve 10 Mio. CRV-Token verkaufen wollen, würde dies den Preis um 80 Prozent einbrechen lassen, wie die Plattform selbst ausweist. Bei 100 Mio. wären es 99 Prozent. Und Egorov hat, soweit bekannt, rund 250 Mio. CRV-Token in DeFi-Protokollen als Sicherheiten hinterlegt.

🧐 Warum die Situation nun für DeFi generell entscheidend ist

Mitte der Woche wurde dann öffentlich, dass Egorov seine Positionen etwas reduzieren konnte – und zwar, indem er CRV-Token an andere bekannte Personen aus der Krypto- und DeFi-Szene direkt verkaufte. Darunter waren etwa der äußerst umstrittene Tron-Gründer Justin Sun und der Gründer des DeFi-Protokolls Cream Finance, Jeffrey Huang.

Ausgeräumt ist das Problem damit aber noch nicht. Trotz einer leichten Entspannung liegen etwa auf Aave die Zinsen fürs Ausleihen von Stablecoins weiterhin deutlich höher als in den vergangenen Monaten. 

Und ein anderer Aspekt kommt noch dazu: Die Pleiten von zentralisierten Krypto-Verleih-Plattformen wie Celsius und BlockFi im Vorjahr sahen viele DeFi-Anhänger:innen als Bestätigung. Dass eingezahltes Kapital auf dubiosen Wegen irgendwo verschwindet oder verzockt wird, sei auf DeFi-Plattformen aufgrund der Transparenz nicht möglich. Und die über Smart Contracts automatisierten Liquidationen würden noch einmal zusätzliche Sicherheit garantieren. Beide Punkte mögen durchaus ihre Berechtigung haben. 

Die aktuellen Ereignisse zeigen aber: Sie sind nicht ausreichend. Wenn DeFi für sich in Anspruch nimmt, eine robustere Alternative zum immer wieder auf Bailouts angewiesenen traditionellen Finanzsystem bieten zu wollen, dann müssen die aktuellen Probleme gelöst werden. Und zwar nicht über Notkäufe durch finanzkräftige Krypto-Akteure. Das Entstehen solcher Situationen muss bereits auf der Protokoll-Ebene verhindert werden. Ansonsten wird der DeFi-Anspruch schwer mit der Realität in Einklang zu bringen sein.


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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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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