26.07.2024
CRYPTO WEEKLY

Was das Debüt der Ethereum-ETFs bedeutet

Crypto Weekly #147. In den USA wurden Ethereum-Spot-ETFs endgültig genehmigt - und starteten auch gleich in den Handel. Was bedeuteten die Zahlen dahinter?
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Ethereum
Foto: Adobe Stock
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Die Kurstafel:

🔨 US-Börsenaufsicht genehmigt Ethereum-ETFs endgültig

Es war letztlich nur mehr eine Formalität: Denn dass die US-Börsenaufsicht Ethereum-Spot-ETFs zulassen würde, war schon im Mai klar (siehe Crypto Weekly #141). Damals war die Entscheidung eine Überraschung, denn die meisten Beobachter:innen hatten frühestens mit einer Zulassung im Herbst gerechnet. Bitcoin-Spot-ETFs hatte die Börsenaufsicht einige Monate zuvor, Anfang Jänner, erstmals zum Handel zugelassen.

Im Mai folgte dann die Entscheidung zu den Ethereum-ETFs. Rein formal betrachtet, hatte die Behörde aber “nur” Änderungen von den Antragstellern auf diese ETFs verlangt. Die endgültige Zulassung war noch ausständig. Es hatte aber niemand mehr Zweifel, dass dies geschehen würde.

Diese Woche war es nun so weit. Am Montag erteilte die Börsenaufsicht die entsprechenden Genehmigungen. Und damit waren die Fonds, wie in den USA üblich, bereits am folgenden Handelstag verfügbar und konnten an der Börse gehandelt werden. Eine ganze Reihe an Ethereum-Fonds starteten dann am Dienstag in den Handel - und zwar von BlackRock, Grayscale, 21Shares, Fidelity, VanEck, Franklin Templeton, Bitwise und von Invesco/Galaxy Digital.

📈 Ethereum-Spot-ETFs starten in den Handel

Mit Dienstag waren somit erstmals ETFs in den USA handelbar, die direkt in Ether-Token investieren. Bisher mussten Anleger:innen auf sogenannte Ethereum-Futures-ETFs ausweichen. Diese investieren indirekt in Ether - indem sie Finanzprodukte (Futures) kaufen, die den Ether-Kurs nachbilden. Von den im Jänner zugelassenen Bitcoin-ETFs gab es schon gewisse Erfahrungswerte: Sie werden gemeinhin als sehr erfolgreich betrachtet. 

Unmittelbare Rückschlüsse auf die Ethereum-ETFs lassen sich dadurch aber nicht notwendigerweise ziehen. Allerdings: Dass die großen Vermögensverwalter, die im Jänner ihre Bitcoin-ETFs gestartet hatten, nun auch bei den Ethereum-ETFs dabei waren, lässt schon einmal vermuten, dass sie auch hier eine entsprechende Nachfrage wahrnehmen.

Der erste Handelstag verlief dann auch tatsächlich gut: Abzüglich Abflüssen wurden 107 Mio. US-Dollar in Ethereum-ETFs investiert. “Ein sehr solider erster Tag”, kommentierte Bloomberg-ETF-Analyst James Seyffart in einem Posting auf X. Am meisten Kapital floss dabei in die ETFs von BlackRock (rund 266 Mio. Dollar) und Bitwise (204 Mio. Dollar).

🧐 Der Grayscale-Effekt - jetzt auch bei Ethereum

Bei der Gesamtsumme zu berücksichtigen ist aber der Sonderfall Grayscale: Der Vermögensverwalter unterhielt bisher einen “Ethereum Trust”, den er nun in einen ETF umwandelte. Dadurch wurde es für Anleger:innen viel einfacher, Geld abzuziehen: Ein ETF kann jederzeit an der Börse verkauft werden, beim Grayscale Ethereum Trust war es deutlich komplexer, das eingesetzte Kapital wieder herauszunehmen. 

Gerade solche Anleger:innen, die bereits länger investiert waren, hatten somit einen Anreiz, nach dem Handelsstart der ETFs zu verkaufen. Daher verzeichnete der Grayscale-ETF tatsächlich Abflüsse in Höhe von 484 Mio. Dollar und lastete somit auch auf der Gesamt-Statistik. Überraschend ist dies nicht. Ganz ähnlich war es auch zu Jahresbeginn gelaufen, als Grayscale seinen Bitcoin-Trust in einen ETF umgewandelt hatte.

🤔 Was die ersten Zahlen bedeuten 

Was bedeuten diese ersten Zahlen nun? Sie sind sicherlich ein positives Signal. Gleichzeitig sollte man sie jedoch nicht überbewerten. Über den Erfolg der Ethereum-ETFs entscheiden nicht die ersten paar Tage. Ein klares Bild wird man erst über die nächsten Monate erhalten. 

Wie schon bei den Bitcoin-ETFs hoffen in der Krypto-Branche auch hier viele, dass die Ethereum-ETFs es professionellen Großanlegern einfacher machen, in Ether zu investieren. Deren Kapital, so die Hoffnung, treibt dann langfristig auch den Kurs an. Ob und in welchem Ausmaß dies eintreten wird, wird sich aber erst in Monaten und vielleicht sogar Jahren zeigen. 

Und der Ether-Kurs? Unmittelbar auf die Zulassungen oder auch auf den Handelsstart reagierte er kaum. Was durchaus Sinn ergibt, da die Genehmigungen eben nur mehr eine Formalität waren. Im weiteren Wochenverlauf ging es dann sogar abwärts, weshalb Ether mit einem Minus von fünf Prozent gegenüber den anderen großen Krypto-Assets eine Underperformance aufweist. 

Gut möglich, dass die Investor:innen vermuten, dass nach der Genehmigung der Ethereum-ETFs beim Ether-Kurs nun vorerst die Luft draußen ist - und ein nächster Impuls noch nicht erkennbar ist. Doch auch hier gilt: Dies bezieht sich hauptsächlich auf die Marktbewegungen in der eher kurzen Frist. Über die langfristigen Erfolgsaussichten der Ethereum-ETFs sagt es dagegen nichts aus.


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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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.“


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


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