06.10.2023

Wie das Börsendebüt der Ethereum-ETFs verlaufen ist

Crypto Weekly #117. In den USA lassen sich seit dieser Woche erstmals Ethereum-ETFs handeln. Ein Gamechanger ist das aber nicht mehr.
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📈 Bitcoin mit leichten Kursgewinnen, Solana sehr stark

Wie immer starten wir mit einem Blick auf das Marktgeschehen: Dieses war zuletzt eher überschaubar (siehe Crypto Weekly #115). Größere Kursbewegungen blieben auch diese Woche weitgehend aus - mit wenigen Ausnahmen. Für Bitcoin ging es zwischenzeitlich bis auf über 28.000 US-Dollar nach oben - erstmals seit Ende August. Zuletzt lag der Kurs wieder etwas unter dieser Marke. Auf 7-Tages-Sicht ergibt sich dennoch ein Plus von vier Prozent. 

Deutlich stärker aufwärts ging es für Solana. Der SOL-Token verzeichnete auf 7-Tages-Sicht einen Kurszuwachs von 15 Prozent. Das ist mit deutlichem Abstand die stärkste Performance unter den großten Krypto-Assets. Aus dem Solana-Ökosystem sind zuletzt durchaus positive Signale gekommen: Aktuell liegen nach Zahlen von DeFiLlama knapp 340 Mio. Dollar in DeFi-Anwendungen auf der Solana-Blockchain. Für das laufende Jahr ist dies ein Höchststand. 

Im Jänner ist der Wert noch deutlich niedriger bei 210 Mio. Dollar gelegen. Seither ist er also um rund 60 Prozent gestiegen. Das kann sich schon sehen lassen. Allerdings darf man das größere Bild nicht aus den Augen verlieren: Denn im November 2021, also zum Höhepunkt des damaligen Krypto-Bullenmarkts, waren es über 10 Mrd. US-Dollar gewesen, die in DeFi-Anwendungen auf Solana gelegen waren. Von diesem Höchststand gerechnet liegt der Wert also weiterhin ungefähr 97 Prozent im Minus. 

Dazu muss man sagen: Diese Werte sind in US-Dollar angegeben - und dementsprechend hängen sie stark am aktuellen Marktpreis eines Token, in diesem Fall eben SOL. Und der SOL-Kurs ist insbesondere im November 2022 massiv unter Druck geraten. Hintergrund war die Pleite der Kryptobörse FTX und der damit verbundene Niedergang von FTX-Gründer Sam Bankman-Fried. Dieser war ein früher Investor bei Solana und hatte vor allem über die FTX-Schwesternfirma Alameda große Bestände an SOL gehalten. 

Diese Woche hat in den USA übrigens der Prozess gegen Bankman-Fried begonnen. Und schon am dritten Tag des Verfahrens wurde er vom früheren FTX-Technikchef Gary Wang schwer belastet. Man könnte also sagen: Für Solana ist diese Woche deutlich besser verlaufen als für Bankman-Fried. 

🇺🇸 Erstmals Ethereum-ETFs in den USA gestartet

Aber genug von Solana. In seiner Eigenschaft als Smart-Contract-Plattform wird die Blockchain ja durchaus immer wieder als Konkurrent einer anderen sehr bekannten Blockchain genannt, zu der wir jetzt kommen wollen: Ethereum. 

Da gab’s diese Woche größere News. Allerdings nicht technischer Natur, sondern auf der Investment-Seite. Mit der Blockchain selbst hatten die News streng genommen nichts zu tun, dafür aber mit einem anderen Thema, das in den vergangenen Monaten ein großes in der Kryptobranche war: ETFs, also Exchanged Traded Funds (ETFs).

Wir erinnern uns: Im Juni hatte der weltgrößten Vermögensverwalter, BlackRock, bei der US-Börsenaufsicht einen Antrag auf Zulassung eines Bitcoin-ETFs eingebracht. Und zwar auf keinen Bitcoin-Futures-ETF. Solche investieren nicht direkt in Bitcoin, sondern in Finanzprodukte, die den Bitcoin-Preis nachbilden. Nein, der Antrag lautete auf einen sogenannten Bitcoin-Spot-ETF, der tatsächlich unmittelbar in Bitcoin investieren würde. Bitcoin-Futures-ETFs sind in den USA schon seit Herbst 2021 handelbar. Bitcoin-Spot-ETFs wurden bisher aber noch nie genehmigt.

Und Ethereum-ETFs? Gab es in den USA bisher auch nicht. Diese Woche starteten aber gleich mehrere in den Handel. Insgesamt neun ETFs der Investmentfirmen ProShares, VanEck, Bitwise, Valkyrie, Kelly und Volshares sind seit Montag an der Chicago Board Options Exchange (CBOE) handelbar. Nicht alle sind reine Ethereum-ETFs, manche enthalten zusätzlich auch Bitcoin. 

Wobei: Keine eigentlichen Coins, denn die neun ETFs sind allesamt Ethereum-Futures-ETFs. Keine Spot-ETFs. Sämtliche der Fonds investieren also in Finanzprodukte, in diesem Fall Futures, die den Preis von Ether nachbilden - und nicht direkt in Ether-Token. Es ist somit genau die gleiche Situation wie zwei Absätze weiter oben zu Bitcoin geschildert. Mit der Zulassung der Ethereum-Futures-ETFs in den USA zieht Ethereum in diesem Aspekt nun mit zwei Jahren Verspätung mit Bitcoin gleich. 

🧐 Wie der Handelsstart der Ethereum-Futures-ETFs verlaufen ist

Hat die Welt darauf gewartet? Offenbar nicht, denn das Handelsvolumen der ETFs war an ihrem Börsendebüt vergleichsweise gering, wie unter anderem Bloombergs ETF-Analyst Eric Balchunas anmerkte

Fairerweise muss hier aber dazusagen: Balchunas setzte das Volumen in Relation zum Marktstart des ersten Bitcoin-Futures-ETFs im Oktober 2021. Und dieser erfolgte zum Höhepunkt des damaligen Krypto-Bullenmarkts. Tatsächlich erreichte Bitcoin kurz nach dem Start des ETFs ein Rekordhoch (siehe Cryypto Weekly #29).

Im Gegensatz dazu sind wir aktuell noch immer in einem Kryptowinter - auch wenn dieser vielleicht nicht mehr ganz so frostig ist wie im Vorjahr. Am Kryptomarkt selbst schlug sich der Handelsstart der Ethereum-ETFs aber auch nicht spürbar nieder. 

In der Nacht auf Montag, dem ersten Handelstag der ETFs, sprang der Ether-Kurs zwar kurzzeitig nach oben. Nach dem tatsächlichen Handelsstart am Montagnachmittag europäischer Zeit fiel er aber wieder zurück - sogar unter das Ausgangsniveau. Und im weiteren Wochenverlauf gab er weiter nach.

Über die Gründe kann man naturgemäß nur spekulieren. Der Kurs hatte im Vorfeld durchaus stärker zugelegt. Die Angelegenheit als klassische “Buy the news, sell the rumour”-Sache einzuordnen, wäre aber wohl auch verfehlt - denn auch andere große Krypto-Assets haben sich in der Woche vor dem Handelsstart ähnlich wie Ether bewegt. Lediglich die Kursausschläge am Montag selbst hoben sich von anderen Krypto-Assets ab. 

Auch hatte es im Vorfeld keine wirkliche Euphorie um die ETFs gegeben. Dass sie im Oktober starten könnten, hatte Bloomberg bereits vor einigen Wochen berichtet. Ohne größere Resonanz am Markt. 

Aber es handelt sich eben bei diesen ETFs um Futures-ETFs. Sie sind kein Gamechanger, wie es ein Bitcoin-Spot-ETF wäre - oder auch ein Ethereum-Spot-ETF. 

Einen Antrag auf einen solchen gab es diese Woche übrigens auch. Und zwar von Grayscale. Der Vermögensverwalter möchte bereits länger seinen Bitcoin Trust in einen Spot-ETF umwandeln. Dazu hatte das Unternehmen erst vor wenigen Wochen ein aufsehenerregendes Urteil erreicht (siehe Crypto Weekly #113). Nun will Grayscale auch seinen Ethereum Trust in einen Spot-ETF umwandeln. Dass dies von der Börsenaufsicht bald genehmigt werden wird, davon ist aber nicht auszugehen. Entscheidender wird in den nächsten Wochen und Monaten die Frage, wie es mit den Bitcoin-ETF-Anträgen weitergeht.

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v.l.n.r.: Michael Zettel, Claudia Plakolm und Philipp Krabb (c) Accenture

Mit Automatisierung möchte man produktiver sein und Arbeitsaufgaben schneller erledigen. Ist das in allen Branchen möglich, sind Arbeitsplätze gefährdet und zeigt sich der Effekt auch finanziell? Die jüngste Accenture-Studie zeigt nicht nur aktuelle Effekte von Automatisierung, sondern auch deren Potenziale. Hier in ein paar Highlights:

Definition muss sein – und Accenture macht es kurz: Automatisierung beschreibt “die Transformation ganzheitlich vom Menschen durchgeführter Tätigkeiten hin zu Prozessen mit optimalem Einsatz menschlichen Potenzials.” Und das alles “durch die Einführung technologischer Lösungen”, darunter Künstliche Intelligenz. So beschreibt der globale Strategieberater das Verständnis von Automatisierung.

Das Unternehmen hat diesen Dienstag seine jüngste Studie rund um Automatisierung in Österreich vorgestellt. Anwesend waren in einem begleitenden Pressegespräch Claudia Plakolm, Staatssekretärin für Digitalisierung, Jugend und Zivildienst, Michael Zettel, Country Managing Director Accenture Österreich, sowie Philipp Krabb, Research Lead Accenture Österreich.

Produktivitätspotenzial liegt bei 80 Milliarden Euro

Was Unternehmen wahrscheinlich gleichermaßen wie einzelne Wirtschaftende interessiert, sind die Auswirkungen von automatisierten Prozessen auf die Produktivität – einschließlich mehr Zeit- und weniger Kostenressourcen.

“Automatisierung beschleunigt und vereinfacht Prozesse und ist damit ein echter Wachstumstreiber”, meint Accenture-Österreich-Chef Michael Zettel dazu. Und: Sie sei “entscheidend für die Zukunft des Standorts Österreich”, so Digitalisierungs-Staatssekretärin Claudia Plakolm.

Prozesshelfer in gesamter Wertschöpfung

Die Rede ist vom gezielten und vor allem richtigen Einsatz automatisierender Technologien in der heimischen Wirtschaft. Einsetzen ließen sich automatisierende Prozesshelfer entlang der gesamten Wertschöpfungskette – sei es im Beschaffungsprozess, in der Produktion, im Human Ressourcing oder in Finanz, Marketing, Sales oder Reporting und Kundenmanagement.

Einsatzhelfer sind dabei vor allem Generative Künstliche Intelligenz, Machine Learning sowie robotische Prozess- und mechanisch-elektrische Automatisierungen. Hohes Potenzial liege vor allem – wenig überraschend – bei Generativer KI. GenAI habe nicht nur das Potenzial, die Arbeitswelt grundlegend zu transformieren, wie Accenture schreibt, sondern auch Unternehmen neu zu gestalten.

Bei gezieltem Einsatz würden sich Skalen- und Produktivitätseffekte zeigen. So liege der Anteil KI-generierter Daten in der Software-Entwicklung heute bei zwei Prozent – in zwei Jahren sollen es zehn Prozent sein.

Industrie, Finanzen und Verwaltung profitieren am meisten

Gleichermaßen profitieren können diverse Branchen jedoch nicht davon. Das Automatisierungspotenzial variiert laut Accenture-Analyse. Jenes ergibt sich aus dem durchschnittlichen Zeiteinsparungspotenzial durch den Einsatz automatisierender Technologien.

Von dessen Einsatz am ehesten profitieren würde die Industrie (51 Prozent Automatisierungspotenzial), gleichauf gefolgt von Finanzdienstleistungen (47 Prozent) und der öffentlichen Verwaltung (47 Prozent). Das Schlusslicht bildet der Gesundheitsbereich (37 Prozent). Etwas mehr (44 Prozent) könnte der Handel aus automatisierten Prozessen hervorholen.

Auszug aus der am vergangenen Dienstag präsentierten Accenture-Studie zu Automatisierung. Datenquelle: Accenture Research. (c) 2024 Accenture.

BIP könnte um bis zu 2,8 Prozent wachsen

In der Königsdisziplin Industrie würden vor allem Virtual Prototyping und KI-gestütztes HR- und Vertragsmanagement die Produktivität steigen lassen. In Finanzbereich profitiere man vor allem in der Betrugsbekämpfung, in der Verwaltung durch automatisierte, KI-gestützte Helpdesks.

Würde das gesamte “Produktivitätspotenzial” ausgeschöpft, so Plakolm, würde sich hierzulande ein Produktivitätseffekt von rund 81,5 Milliarden Euro herausstellen. Dies entspreche einem globalen BIP-Wachstum von 0,7 bis 2,8 Prozent pro Jahr, und hierzulande einem Wachstumspotenzial von bis zu 13 Milliarden Euro.

“Nutzen für den Menschen steht im Mittelpunkt”

“Es gibt Bereiche in der Arbeitswelt, da werden wir immer zu 100 Prozent Menschen brauchen.” Obgleich Plakolm damit die Furcht vor schwindenden Arbeitsplätzen nehmen will, zeigt sich in der jüngsten Untersuchungen ein positiver Ausblick auf eine automatisierte Zukunft.

Branchenabhängig könnten Automatisierung und “Künstliche Intelligenz den Menschen unter die Arme greifen und den Arbeitsalltag wesentlich erleichtern”, so Plakolm. Im Zentrum stünde immer ein “Blick darauf, dass der Nutzen für den Menschen im Mittelpunkt steht.”

Automatisierung könnte überdies Abhilfe in einem weiteren, vielseitig diskutierten und mehrere Branchen betreffenden Aspekt schaffen. Nämlich in puncto Fachkräftemangel. Laut Accenture betreffe dieser (in absteigender Reihenfolge) vor allem Metall- und Elektrobranche, die Gastronomie sowie Handelsberufe, Rechts- und Verwaltungsberufe, technische und Gesundheitsberufe.

Auszug aus der präsentierten Accenture-Studie vom vergangenen Dienstag. Datenquellen: Accenture Research, Statistik Austria (2023) und Eurostat (2022), (c) 2024 Accenture

Sechs Schritte zur Prozessautomatisierung

Umsetzen könne man die Automatisierungstransformation in erster Linie nur dann, wenn man automatisierbare – sprich monotone oder repetitive – Prozesse identifiziere. Darunter fallen außerdem Prozesse mit einem relativ großen Potenzial für menschliche Fehler.

Wurden automatisierbare Aufgaben und Prozessstellen gefunden, folge im zweiten Schritt die Implementierung skalierbarer KI-Lösungen. Daraufhin (Schritt drei) sei es essentiell, eine Datenstrategie zu definieren – in erster Linie auf Managementebene.

Schritt vier sei indes das gezielte Upskilling von Arbeitskräften – in Form von personalisierten Lerninhalten und Trainings oder in Form der Identifikation von Fähigkeiten, die das Unternehmen in Zukunft benötigen wird.

Schritt fünf: Der Fokus auf Responsible AI – quasi also ein verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Dies könne Fehlern vorbeugen, Transparenz sowie Datenschutz und Vertraulichkeit erhöhen.

Schritt sechs: Inklusives Change-Management betreiben. In dieser Hinsicht beruft sich Accenture auf die Annahme, dass Veränderung von der Führungseben ausgehen muss und Menschen im Zentrum des Transformationsprozesses stehen sollen.

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