04.06.2021

Crypto Weekly #13: Musk twittert wieder – aber interessiert es noch jemanden?

Außerdem: Warum Vitalik Buterin den Begriff Ethereum 2.0 immer weniger verwendet. Coinbase verschenkt Dogecoin für 1,2 Mio. Dollar. Ein Zwischenerfolg im Ripple-Rechtsstreit. Und News von Bitpanda.
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Krypto
Foto: Adobe Stock/24K-Production

Unser Rückblick auf die Krypto-Woche: Die neuesten Tweets von Tesla-CEO Elon Musk haben zwar eine leicht negative Kursreaktion ausgelöst – allerdings keinen größeren Abverkauf. Dogecoin ist diese Woche auf Coinbase gestartet und die US-Kryptobörse verschenkt dazu DOGE im Wert von 1,2 Mio. Dollar. Ripple hat einen weiteren kleinen Zwischenerfolg im Rechtsstreit mit der US-Börsenaufsicht erzielt. Vitalik Buterin hat erkärt, warum er den Begriff Etherum 2.0 immer weniger verwendet. Und Bitpanda stellt nun seine Infrastruktur anderen Fintechs und Finanzinstituten zur Verfügung. Aber zuerst, wie immer, der Blick auf die Kursbewegungen von ausgewählten Kryptowährungen seit vergangenem Freitag:

Die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): ~ 36.900 Dollar / +2 % gegenüber Freitagmittag der Vorwoche
  • Ethereum (ETH): ~2.600 Dollar / +6 %
  • Binance Coin (BNB): ~380 Dollar / +16 %
  • Cardano (ADA): ~1,70 Dollar / +10 %
  • XRP: ~ 0,9 Dollar / +8 %
  • Dogecoin (DOGE) / ~0,37 Dollar / +16 %
  • Polkadot (DOT) / ~25 Dollar / +15 %
  • Internet Computer (ICP): ~ 114 Dollar / -7 %
  • Uniswap (UNI) / ~26 Dollar / +/-0 %

Alle Daten stammen von Coinmarketcap und sind am Stand von Freitagmittag.

Für Bitcoin war es eine unspektakuläre Woche – der Kurs bewegt sich in einer Range zwischen gut 33.500 Dollar und knapp 39.500 Dollar seitwärts. Verglichen mit Freitagmittag der Vorwoche ist dies ein leichtes Plus von 2 Prozent. Bei den größten Altcoins ging es da durchaus stärker aufwärts – so verzeichneten etwa BNB, DOGE und DOT Kursgewinne im Bereich von rund 15 Prozent. Am Freitag zeigte sich der Kryptomarkt allerdings in eher schwacher Verfassung – und mitverantwortlich war wieder einmal ein alter Bekannter und sein Twitter-Account.

Musk twittert – Markt nicht mehr besonders beeindruckt

Ja, Elon Musk hat wieder einmal zu Bitcoin getwittert – und natürlich keine tiefgehende technische Abhandlung, sondern Memes. Zunächst postete er ein Linkin-Park-Meme, das er mit dem Hashtag #Bitcoin und einem gebrochenen Herzen unterlegte. Dies löste unter anderem Spekulationen aus, ob der Tesla-CEO damit andeute wolle, dass das Unternehmen nun seine Bitcoin-Bestände verkauft habe. Dann folgte zwei weitere Memes, eines zum Bitcoin-Kursrückgang und eines – wie könnte es anderes sein – zu Dogecoin.

Der Bitcoin-Kurs rutschte nach Absetzen des ersten Tweets tatsächlich etwas ab – von 38.600 auf 37.800 Dollar. In weiterer Folge fiel der Bitcoin-Kurs dann bis auf 36.300 Dollar. Dies war der tiefste Stand seit… ganz genau zwei Tagen.

Für einen größeren Abverkauf sorgte der Tesla-CEO diesmal also nicht. Am Freitag zu Mittag lag der Bitcoin-Kurs gegenüber dem Vortag vergleichsweise moderate 5 Prozent im Minus. In der Vergangenheit hatte Musk mehrfach deutlich stärkere Kursbewegungen sowohl in die eine als auch in die andere Richtung ausgelöst. Allerdings ist er für seine Tweets in der Krypto-Community teilweise auch stark in die Kritik geraten.

Coinbase listet Dogecoin und verschenkt DOGE im Wert von 1,2 Mio. Dollar

Bleiben wir gleich bei Musk: Die von ihm immer wieder gepushte Meme-Kryptowährung Dogecoin weist diese Woche mit plus 16 Prozent eine der stärksten 7-Tages-Performance unter den Top-10-Coins laut Coinmarketcap auf. Mit Musk selbst hat dies aber nicht unmittelbar zu tun. Zwar hat der Tesla-CEO in der Nacht auf Freitag auch ein DOGE-Meme gepostet, aber Auswirkungen auf den Kurs hatte dies nicht. Tatsächlich gehörte Dogecoin am Freitag zu Mittag mit einem Minus von 14 Prozent zu den größten Kursverlierern unter den Top-10-Coins – auf Tagessicht.

Auf Wochensicht blieb dennoch ein deutliches Plus. Hintergrund des Anstiegs: Die US-Kryptobörse Coinbase hat Dogecoin in ihr Angebot aufgenommen. Am Dienstag hatte das Unternehmen zunächst angekündigt, ab Donnerstag Dogecoin auf Coinbase Pro verfügbar zu machen – also der Plattform, die sich an erfahrendere Trader richtet. Allerdings ist der Zugang zu Coinbase Pro keineswegs nur professionellen Anlegern vorbehalten. Auch mit einem herkömmlichen Coinbase-Account hat man Zugriff auf die Plattform.

Allerdings folgte dann bereits am Donnerstag die nächste Ankündigung, dass Dogecoin nun auch auf der herkömmlichen Handelsplattform von Coinbase verfügbar ist. Coinbase startete anlässlichs des Launchs auch ein Gewinnspiel, bei dem insgesamt 1,2 Mio. DOGE im Wert von 1,2 Mio. Dollar verschenkt werden sollen. Um teilzunehmen, muss man mindestens 100 Dollar in Dogecoin investieren.

Ripple mit weiterem Teilerfolg im Rechtsstreit mit US-Aufsichtsbehörde

Im Rechtsstreit zwischen Ripple und der US-Börsenaufsicht (SEC) hat das Unternehmen hinter der Kryptowährung XRP einen weiteren kleinen Erfolg erzielt. Kern des Streits: Die SEC hält XRP juristisch gesehen für ein Wertpapier – und wirft Ripple daher vor, gegen die entsprechenden Vorschriften für die Ausgabe und den Verkauf von Wertpapieren verstoßen zu haben. Ripple dagegen steht auf der Position, dass XRP kein Wertpapier ist.

Nun wollte die SEC herausfinden, ob das Unternehmen möglicherweise von seinen Anwälten anderslautende Einschätzungen dazu erhalten hat – und forderte Einsicht in entsprechende Memos. Richterin Sarah Netburn lehnte dieses Ansinnen jedoch ab. Schon in den vergangenen Woche hatte Ripple immer wieder einzelne kleine Teilerfolge erzielt. Der Ausgang des Rechtsstreits ist aber natürlich weiterhin offen. Jedenfalls aber gilt eine Beilegung als Voraussetzung für einen Börsengang, über den immer wieder spekuliert wird.

Buterin: “Verwenden Begriff Ethereum 2.0 immer weniger”

Ebenfalls noch in der Zukunft liegt der Übergang zu Ethereum 2.0 – und dazu äußerte sich Ethereum-Gründer Vitalik Buterin diese Woche ebenfalls wieder einmal. In einem Interview am Rande eines Startup-Festivals in Hongkong sagte er unter anderem, dass seiner Einschätzung nach viele der größten Probleme von Ethereum weniger auf technische Ebene auftreten – als vielmehr auf der menschlichen: “Ethereum ist jetzt in einer besseren wirtschaftlichen Position, aber es hat fünf Jahre gedauert, bis wir hierher gekommen sind. Wir hatten in diesen fünf Jahren viele interne Konflikte im Team. Wenn man ein Team aufbaut, ist es wichtig, dass man weiß, mit wem man arbeitet”.

Zu Ethereum 2.0 sagte Buterin, dass die Entwickler diese Namen immer weniger verwenden würden: “Wir nennen es eigentlich ein bisschen seltener Ethereum 2.0, weil wir betonen wollen, dass wir damit nicht die existierende Ethereum-Plattform wegwerfen und eine völlig neue bauen. Es ist eher eine Reihe von schrittweisen Veränderungen”.

Bitpanda stellt Infrastuktur Fintechs und Banken zur Verfügung

Auch in Österreich gab es diese Woche News – und zwar von Bitpanda. Dass das Trading-Fintech seine technische Infrastruktur anderen Unternehmen zur Verfügung stellen will, hatte Co-CEO Paul Klanschek bereits im brutkasten-Talk Anfang Mai angekündigt. Nur wenige Wochen danach ist es bereits umgesetzt: Bitpanda ist mit einer „White Label“-Lösung gestartet, mit der Finanzinstitute die Infrastruktur von Bitpanda über eine Programmierschnittstelle (API) nutzen können, um ihren Kunden ein ähnliches Angebot selbst zur Verfügung stellen können.

Das Angebot richtet sich laut Bitpanda an „Neobanken, Multi-Banking-Apps sowie traditionelle Unternehmen“. Zum Start nehmen das Angebot drei Unternehmen aus Spanien, Italien und Frankreich in Anspruch. Mehr dazu in unserem Artikel zu dem Thema.

Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglichder persönlichen Information und geben ausschließlich die Meinung des Autors wieder. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von derbrutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

DisclaimerDie Bitpanda GmbH ist mit 3,9849 % an der Brutkasten Media GmbH beteiligt.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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