26.01.2024

Bitcoin über 40.000 Dollar – warum sich der Kurs jetzt stabilisiert

Crypto Weekly #130. Seit der erstmaligen Genehmigung von Bitcoin-Spot-ETFs in den USA in der zweiten Jänner-Woche ging es am Kryptomarkt abwärts. Nun startete der Markt einen Erholungsversuch. Was dahinter steckt.
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Die Kurstafel:

📉 Bitcoin fiel zwischenzeitlich unter 40.000 US-Dollar

Es sah nicht gut aus Anfang der Woche. Nachdem schon die Vorwoche am Kryptomarkt eher schwierig verlaufen war (siehe Crypto Weekly #129), ging es weiter abwärts. Am Montagabend fiel der Bitcoin-Kurs unter die Marke von 40.000 US-Dollar. Am Dienstag ging es dann sogar bis auf 38.500 Dollar nach unten. Nur etwa zwei Wochen zuvor war der Kurs zwischenzeitlich bis auf 48.900 Dollar nach oben geschossen - unmittelbar nach der erstmaligen Genehmigung von Bitcoin-Spot-ETFs in den USA.

Seither war jedoch die Luft draußen. Und es ging abwärts am Markt. Für Bitcoin belief sich das Minus ausgehend vom aktuellen 2024er-Höchstand zwischenzeitlich sogar auf über 20 Prozent. Dies aber natürlich nach einer starken Marktentwicklung im vierten Quartal 2023 mit einem Plus von rund 70 Prozent.

Dennoch stellen sich viele die Frage: Wie weit geht es jetzt nach unten? Die Antwort kennt klarerweise niemand, allerdings begann sich der Markt zum Wochenausklang zu stabilisieren. Bitcoin startete einen Erholungsversuch, der Kurs eroberte die 40.000-Dollar-Marke zurück.

🤔  Warum sich der Markt jetzt stabilisiert

Das ist es nach dem doch recht starken Abverkauf nun zu einer zumindest vorläufigen Stabilisierung kommt, ist plausibel: Denn die Kursverluste waren ja weder von einem konkreten Ereignis noch von veränderten makroökonomischen Rahmenbedingungen getrieben: Sie waren schlicht eine Gegenbewegung zu den starken Kursgewinnen, die hauptsächlich auf den Hype rund um die Bitcoin-ETFs zurückzuführen waren. 

Matt Hougan, Chief Investment Officer des Krypto-Vermögensverwalters Bitwise schrieb kürzlich auf X, vormals Twitter: “Es handelt sich streng genommen nicht um einen ETF-gesteuerten Ausverkauf. Die ETFs sind Nettokäufer von Bitcoin”, sagte er. "Dies ist ein von den Erwartungen der ETFs gesteuerter Ausverkauf.” Der Markt habe größere Kapitalzuflüsse in die ETFs erwartet als es dann tatsächlich gab - und habe diese Wette entsprechend wieder aufgelöst.

Nach den meisten Maßstäben waren die Zuflüsse in die Bitcoin-ETFs tatsächlich sehr hoch. Aber möglicherweise waren die Erwartungen am Markt noch höher. Kein Wunder: Der Hype rund um die ETFs war über Monate das bestimmende Thema in der Branche gewesen. Hougan schreibt dann weiter: Ebenso wie der Markt die kurzfristigen Auswirkungen der ETF überschätzt habe, unterschätze er die langfristigen Effekte.

🧐  Warum die Kapitalabflüsse aus dem Grayscale Bitcoin Trust ETF so genau beobachtet werden

Was die ETFs angeht, ist zuletzt vor allem einer genau beobachtet worden: Der Grayscale Bitcoin Trust ETF, auch bekannt unter seinem Tickersymbol GBTC. Das ist einer der elf Bitcoin-Spot-ETFs, den die US-Börsenaufsicht Anfang Jänner zum Handel zugelassen hat. Allerdings mit einem entscheidenden Unterschied zu den übrigen zehn: Er ist nicht ganz neu. Er existierte tatsächlich schon seit 2013 - aber als Trust, der nicht an der Börse handelbar war. Nicht als ETF.

Grayscale wollte den Trust schon länger in einen ETF umwandeln. Die Börsenaufsicht lehnte dies zunächst ab. Ein richtungsweisendes Urteil im vergangenen Sommer (siehe Crypto Weekly #113) war dann das erste Indiz, dass sich dies bald ändern könnte. Und Anfang Jänner gehörte GBTC dann tatsächlich zu den elf Bitcoin-Spot-ETFs, die genehmigt wurden.

GBTC war mit großem Abstand jener Bitcoin-ETF, der die meisten Gelder verwaltete. Kein Wunder, es gab ihn ja auch schon zehn Jahre. Auf der anderen Seite kam es aber auch rasch zu deutlichen Kapitalabflüssen: Denn mit der ETF-Struktur war es plötzlich sehr einfach, Gelder aus dem ETF abzuziehen. Als GBTC noch als Trust strukturiert gewesen war, war dies deutlich mühsamer gewesen - und zudem mussten Anleger:innen dabei deutliche Kursabschläge gegenüber dem Bitcoin-Spot-Kurs hinnehmen.

Dazu kommt noch: Für den Grayscale-ETF ist eine jährliche Management-Gebühr von 1,5 Prozent fällig. Die übrigen Bitcoin-Spot-ETFs in den USA bewegen sich hier in einem deutlich niedrigeren Bereich von unter einem halben Prozent.

Die starken Kapitalabflüsse aus GBTC wurden am Markt genau beobachtet. Viel wurde auch über ihren Effekt auf den Bitcoin-Preis spekuliert. Und entsprechend drückten sie die Stimmung am Markt. 

In den vergangenen Tagen gingen die Kapitalabflüsse nun aber zurück. Und die US-Investmentbank JPMorgan veröffentlichte sogar einen Report, in dem sie prognostizierte, dass der Großteil der Abflüsse nun wohl erledigt sei und von dieser Seite kein besonderer Druck mehr auf den Bitcoin-Preis zu erwarten sei. Ob damit nun auch tatsächlich das Ende der Abwärtsbewegung für Bitcoin gekommen, werden die nächsten Tage und Wochen aber erst zeigen müssen.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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