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30.12.2021

Crypto Weekly #39: Das war das Kryptojahr 2021

In dieser Sonderausgabe des Crypto Weekly blicken wir nicht auf die vergangenen sieben Tage, sondern gleich auf das ganze Jahr zurück - und sehen uns an, was aus 1.000 Euro Investment in unterschiedlichen Krypto-Assets geworden wäre.

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✨ AI Kontextualisierung

Im brutkasten Crypto Weekly, das hier per Mail abonniert werden kann, blicken wir jeden Freitag auf die wichtigsten Kursbewegungen und Nachrichten der Krypto-Woche zurück. Wegen des Jahreswechsels machen wir aber diese Woche – wie auch schon zu Weihnachten – erneut eine Ausnahme: Das Crypto Weekly erscheint diese Woche bereits am Donnerstag – und noch dazu in einer Spezialausgabe, in der wir auf das Jahr 2021 zurückblicken.

Und auch diese starten wir, wie üblich, mit einem Blick auf die Kursentwicklungen. Aber diesmal richten wir den Blick nicht auf die vergangenen sieben Tage, sondern auf das gesamte Jahr 2021.

Die Kurstafel:

Name	Kurs	Performance 2021
Bitcoin (BTC)	47.120 Dollar	+ 62 %
Ethereum (ETH)	3.900 Dollar	+ 403 %
Binance Coin (BNB)	530 Dollar	+ 1.288 %
Solana (SOL)	184 Dollar	+ 11.402 %
Cardano (ADA)	1,21 Dollar	+ 638 %
XRP (XRP)	0,94 Dollar	+ 280%
Terra (LUNA)	85 Dollar	+ 12.930%
Polkadot (DOT)	27 Dollar	+ 196 %
Dogecoin (DOGE)	0,17 Dollar	+ 3.595 %
Polygon (MATIC)	2,50 Dollar	+ 14.080%
Uniswap (UNI)	17 Dollar	+ 240 %

Aktuelle Kurse am Stand von 30. Dezember 2021, Daten von Coinmarketcap

Das sind mitunter gewaltige Zahlen – aber machen wir es doch noch etwas greifbarer. Wie hätten sich 1.000 Euro entwickelt, wenn man sie am 31. Dezember 2020 in die jeweiligen Krypto-Assets investiert hätte?

1.000 Euro Investment am 31. Dezember 2020 wären nun…

Bitcoin (BTC)	1.760 Euro
Ethereum (ETH)	5.470 Euro
Binance Coin (BNB)	15.130 Euro
Solana (SOL)	124.959 Euro
Cardano (ADA)	8.070 Euro
XRP (XRP)	4.119 Euro
Terra (LUNA)	143.360 Euro
Polkadot (DOT)	3.200 Euro
Dogecoin (DOGE)	40.260 Euro
Polygon (MATIC)	154.800 Euro
Uniswap (UNI)	3.640 Euro

Hinweis: Für die Berechnung wurden Euro-Kurse von Coinmarketcap herangezogen. Aufgrund der Wechselkursschwankungen zwischen Euro und Dollar unterscheiden sich die Kursperformances in den beiden Währungen.

Hier muss natürlich der übliche Disclaimer erwähnt werden: Aus vergangenen Performances lassen sich keine zuverlässigen Schlüsse auf die Zukunft ziehen. Weder lässt sich daraus also ablesen, dass es in dieser Tonart weitergehen wird noch bedeutet die starke Kursperformance des Jahres 2021 notwendigerweise, dass – analog zum Bullrun von 2017 – ein längerer Bärenmarkt vor der Tür steht. Für sich genommen zeigen die Zahlen daher zunächst nur eines: Dass 2021 durchwegs ein sehr starkes Jahr am Kryptomarkt war. Besonders beeindruckend sind natürlich die Kursperformances von Solana und LUNA.

Die Aufwärtsbewegung am Kryptomarkt begann übrigens schon Ende 2020. Der Bitcoin-Kurs etwa überschritt in den letzten Dezembertagen seinen vorigen Höchststand von 2017, der bei knapp unter 20.000 Dollar gelegen war. Sehr rasch ging es dann weit nach oben – zunächst aber noch ohne größere öffentliche Aufmerksamkeit, wie damals auch mein Kollege Dominik Perlaki in einem Kommentar anmerkte. Was allerdings nicht von Dauer war: Mit den Rekordständen kamen wieder mehr und mehr Privatanleger in den Markt.

Tesla investiert in Bitcoin, Bitpanda wird Unicorn

Im Februar stieg der Bitcoin-Kurs auf über 57.000 Dollar – um dann innerhalb weniger Tage um über 10.000 Dollar zu korrigieren. Das war jedoch nur ein kurzer Durchhänger: Der Bull Run hielt danach unvermindert an. Dazu kamen immer wieder positive Nachrichten – so wurde etwa bekannt, dass der Elektroautohersteller Tesla in Bitcoin investiert hatte. Später kündigte das Unternehmen an, am US-Markt Bitcoin-Zahlungen zu akzeptieren. Auch in Österreich nahm man den neuen Krypto-Hype wahr, Bitpanda wurde mit einer 170-Mio.-Dollar-Runde zum ersten Unicorn, das aus der österreichischen Startup-Szene heraus entstanden ist.

Coinbase geht an die Börse, Bitcoin steigt auf knapp 65.000 Dollar

Der vorläufige neue Höchststand bei Bitcoin war am 14. April mit etwas unter 65.000 Dollar erreicht – just an jenem Tag, an dem der mit Spannung erwartete Börsengang von Coinbase über die Bühne ging. Dieser war nicht zuletzt aufgrund seiner Symbolwirkung relevant – zeigte er doch, dass Krypto als Assetklasse mittlerweile auch an der Wall Street angekommen war.

Die größte US-Kryptobörse erreichte an ihrem ersten Handelstag am Aktienmarkt eine Bewertung von über 100 Mio. Dollar. Noch in den ersten Handelsstunden drehte der Kurs jedoch. Und auch die folgenden Wochen sollten für die Coinbase-Aktie eher holprig werden. Für den Kryptomarkt übrigens ebenso: Bei Bitcoin war bereits der vorläufige Höchststand erreicht. Für andere Coins wie etwa Ethereum ging es zunächst noch weiter aufwärts – bei Ether etwa bis auf über 4.000 Dollar.

Marktstimmung dreht im Mai, Musk twittert

Doch spätestens Mitte Mai drehte die Stimmung am Markt endgültig. In den Folgewochen dominierte dann ein Mann und sein Twitter-Account die Kurse: Elon Musk. Zuerst kündigte er überraschend an, dass Tesla keine Bitcoin-Zahlungen mehr akzeptieren werde – aufgrund von Umweltbedenken. Tesla hatte diese Option erst wenige Wochen zuvor am US-Markt eingeführt. In den folgenden Wochen bewegte Musk mit seinen Tweets immer wieder die Kurse – in die eine oder andere Richtung. Neben Bitcoin widmete sich der Tesla-CEO in seinen Tweets vor allem auch Dogecoin, von dem er behauptete, dass es die bessere Bitcoin-Alternative sei.

China geht gegen Mining vor, El Salvador kündigt Bitcoin-Einführung an

Gegenwind für den Markt kam auch aus China, wo die Behörden gegen Mining-Unternehmen vorgingen. In Kombination mit dem zuvor bereits heiß gelaufenen Markt ergab sich ein ungünstiges Umfeld. Der Bitcoin-Kurs rasselte auf unter 40.000 Dollar, am 19. Mai brach er zwischenzeitlich sogar um fast 30 Prozent ein – an nur diesem einen Tag. Die Luft war endgültig draußen, im Juni rutschte der Bitcoin-Kurs zwischenzeitlich auch unter die 30.000-Dollar-Marke. Damit fiel er auf das Niveau vom Jänner zurück. Auch die Ankündigung von El Salvadors Präsidenten Nayib Bukele, Bitcoin in dem lateinamerikanischen Staat zum offiziellen Zahlungsmittel zu machen, änderte an der schwachen Verfassung des Kryptomarkts nichts.

Starker Sommer, Ethereum-Upgrade erfolgreich

Die Marktstimmung verbesserte sich dann erst ab Ende Juli wieder. Bitcoin stieg wieder auf 40.000 Dollar und ließ sich auch von einer Steuerdebatte in den USA nicht beeindrucken. Bei Ethereum ging Anfang August das mit Spannung erwartete „London“-Upgrade erfolgreich über die Bühne – dabei wurde die Gebührenstruktur von Grund auf umgestellt. Im August überschritt der Bitcoin-Kurs dann wieder die 50.000-Dollar-Schwelle.

Cardano und Solana stark nachgefragt, NFT-Hype hält an

Und auch für Ethereum-Konkurrenten war es ein starker Sommer: Der Kurs des Cardano-Tokens ADA stieg auf über 3 Dollar, nachdem das Alonzo-Upgrade für September angekündigt worden war. Mit diesem Hard Fork wurden erstmals Smart Contracts auf der Cardano-Blockchain ermöglicht. In den Raketenmodus schaltete auch Solana. Zudem intensivierte sich der Hype um Non Fungible Token (NFTs) im Sommer. Auf der Handelsplattform OpenSea wurde im August das Sechsfache des Volumens aus dem Vormonat abgewickelt. Auch der Bereich Decentralized Finance (DeFI) wuchs weiter stark, produzierte jedoch auch Negativschlagzeilen mit mehreren großen Hacks.

Investments für Bitpanda, Blockpit und Coinpanion

In Österreich schloss Bitpanda eine 263 Mio. US-Dollar schwere Series-C-Runde zu einer Bewertung von 4,1 Mrd. Dollar ab. Zuvor hatte im Juli Blockpit ein Series-A-Investment in der Höhe von 10 Mio. Dollar geholt. Coinpanion folgte Ende August mit 1,8 Mio. Euro schweren Seedrunde, an der sich unter anderem Hansi Hansmann und Florian Gschwandtner beteiligten.

„Uptober“ bringt Bitcoin-Rekordhoch und ETF in USA

Der September verlief dann noch einmal holprig – auch wegen neuerlichen negativen Nachrichten aus China. El Salvador führte im September Bitcoin dann tatsächlich als offizielles Zahlungsmittel – neben dem US-Dollar – ein, was den Kursen aber ebenfalls keinen Auftrieb verleihen konnte.

Dafür ging es aber im Oktober wieder stark aufwärts – was ihm schnell den Spitznamen „Uptober“ einbrachte. Für gute Stimmung sorgte auch, dass erstmals ein Bitcoin-Futures-ETF in den USA zum Handel zugelassen wurde. Bitcoin knackte schließlich seinen bisherigen Höchststand aus dem April und stieg bis auf rund 69.000 Dollar. Daneben gab es im Herbst einen neuerlichen Hype um Hundecoins, allen voran Shiba Inu. Spätestens mit der Unbenennung des Facebook-Konzerns in Meta wurde das Metaverse auch im Krypto-Bereich zum Hype-Thema. Einen steilen Aufstieg legte außerdem der Terra-Token LUNA hin.

Krypto-Steuer in Österreich beschlossen

In Österreich war im Herbst die Krypto-Steuer das wohl am intensivsten diskutierte Thema: Im August hatte der damalige Finanzminister Gernot Blümel anklingen lassen, die Versteuerung von Krypto-Assets ändern zu wollen. Im November gab es dann einen ersten Ministerialentwurf, im Dezember wurde eine Regierungsvorlage auf den Weg gerbracht. Ab 1. März 2022 werden für Kursgewinne aus Kryptowährungen nun unabhängig von der Haltedauer 27,5 Prozent Kapitalertragssteuer fällig – und zwar rückwirkend auf Käufe, die ab März 2021 erfolgt sind. In der Branche werden die Änderungen dennoch überwiegend positiv beurteilt.

Und wie geht es 2022 weiter? Das haben wir Expert:innen und Gründer aus der österreichischen Krypto-Szene gefragt. Die Antworten gibt’s am hier.

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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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Thomas Fuchs ist seit Oktober 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte des US-Pharmakonzerns Lilly. Der aus Österreich stammende Forscher studierte Technische Mathematik an der TU Graz, promovierte an der ETH Zürich und forschte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, bevor er am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das Digital-Pathology-Unternehmen Paige AI mitgründete. Später baute er am Mount Sinai das erste AI-Department einer Medical School mit auf. Beim Besuch von Lilly Österreich in Wien sprach er mit brutkasten über den Supercomputer des Konzerns, die Grenzen von KI in der Medikamentenentwicklung und darüber, warum Österreich der Schweiz nicht nachstehen müsste.

brutkasten: Sie haben selbst mehrere Unternehmen gegründet, darunter Paige AI. Warum der Schritt in einen Konzern wie Lilly?

Thomas Fuchs: Mein erstes Startup habe ich mit 16 gegründet, tief in den 90er-Jahren. Das waren Multimedia-CD-ROMs über die österreichische Geschichte zum Jubiläum 1996, die Hypertext-Engine haben wir noch ohne Internet selbst geschrieben. 2017 haben wir dann Paige in New York gegründet, ein Spin-out des Memorial Sloan Kettering, dem größten tertiären Krebszentrum der USA. Es ging darum, auf digitalisierten Pathologieschnitten Krebs und seine Treiber automatisch zu erkennen. Das führte 2021 zur FDA-Autorisierung von Paige Prostate, der ersten KI-basierten Software zur Unterstützung bei der Erkennung verdächtiger Bereiche in digitalisierten Prostatabiopsien. Dazu war ich lange Professor am Sloan Kettering, an der Weill Cornell und am Mount Sinai, wo wir das erste AI-Department einer Medical School gegründet haben. Ein fantastisches Umfeld, aber die Mittel, um das Feld wirklich voranzutreiben, sind bei Lilly ungleich größer. Nicht nur bei der Infrastruktur, sondern auch beim Zugang zu Daten und Expertise. Lilly hat tausende Chemiker:innen und Biolog:innen. Bei Lilly erreichen wir mit unseren Medikamenten ungleich mehr Menschen. Das ist ein enormer Hebel.

Welches Wissen bringen Sie als Chief AI Officer ein?

Die meisten Leute denken bei KI zunächst an Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude. Die sind wichtig, aber das Feld ist deutlich breiter. Wir entwickeln Modelle, die Wissenschaftler:innen beim Design von Molekülen unterstützen, bei Proteinen, bei kleinen Molekülen und auch in der genetischen Medizin. Die Sprachmodelle nutzen wir wiederum, um diese unterschiedlichen Systeme mit Agenten zu orchestrieren. Und wir setzen KI nicht nur in der Discovery und der Entwicklung ein, sondern auch in der Produktion. Lilly baut das Manufacturing weltweit aus, und dort arbeiten wir mit digitalen Zwillingen für Geräte und Prozesse. Wenn man die ganze Pharma-Wertschöpfungskette anschaut, kann jeder einzelne Teil davon profitieren.

Wie haben Sie Ihre Organisation aufgebaut?

Lilly hatte schon vor mir ausgezeichnete Analytics-Abteilungen und begann sehr früh damit, Sprachmodelle zu verwenden. Wir haben dem Ganzen eine neue Struktur gegeben. Mein Team arbeitet im Startup-Stil, in kleinen interdisziplinären Teams, die sich jeweils tief in einzelne Bereiche einarbeiten, von Discovery über Development bis Manufacturing. Der erste Schritt war die Struktur, der zweite der Ausbau der Infrastruktur. Lilly hatte, wie die meisten Betriebe, damals nicht sehr viele GPUs für die Forschung. Jetzt haben wir eine sehr leistungsfähige Recheninfrastruktur.

Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly, zu Besuch bei Lilly Österreich in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Wo hat KI in dieser Wertschöpfungskette aktuell den größten Impact?

Das hängt von der Zeitskala ab. Am unmittelbarsten ist es das Manufacturing. Jede Anwendung von KI, die Prozesse in der Produktion effizienter macht, hilft uns, Medikamente verlässlich zu den Patient:innen zu bringen. Der große Teil unserer Arbeit liegt aber in der Discovery: Wie kann man neue Moleküle designen und ihre Eigenschaften, ihre Verträglichkeit und ihre Produzierbarkeit besser einschätzen? Das ist eine wesentlich längere Zeitskala, da reden wir von Jahren. Am Anfang kann man viel beschleunigen und de-risken. Aber am Ende muss die Biologie wirken. Man braucht die klinischen Studien, um zu sehen, ob ein Medikament sicher und effektiv ist. Das wird KI nicht einfach ersetzen.

Warum ein eigener Supercomputer statt Cloud?

Deep Learning besteht intern aus Vektor- und Matrixmultiplikationen, deshalb hat unsere Community ab etwa 2012 angefangen, GPUs aus dem Spieledesign dafür zu verwenden. Unser System ist ein NVIDIA DGX Superpod, deshalb heißt er bei uns LillyPod, mit mehr als 1.000 B300 GPUs. Man kann sich das wie ein wissenschaftliches Instrument vorstellen, wie ein Teleskop oder Mikroskop, das uns erlaubt, tiefer in die kleinsten Dinge hineinzuschauen. Wenn Wissenschaftler:innen nur wenige GPUs haben, können sie keine großen Experimente laufen lassen. Heute können wir Modelle auf Basis all jener Moleküle trainieren, die Lilly in seiner 150-jährigen Geschichte entwickelt hat. Daten bleiben trotzdem der Engpass, in der Biologie gibt es im Vergleich zur Sprache wenige Datenpunkte bei viel höherer Komplexität. Deshalb bauen wir auch automatisierte Labore: Ein Modell schlägt ein Experiment vor, das Labor führt es aus, aus den Daten lernt das Modell wieder dazu. Dieses Flywheel soll uns immer bessere Modelle und damit immer bessere Werkzeuge für unsere Forschenden bringen. Der zweite Teil: Wir passen Sprachmodelle auch an unsere eigenen wissenschaftlichen Anforderungen an.

Das ist eine massive Investition. Wie bringt man das durch?

Wir haben eine Führung, die sehr langfristig denkt und gleichzeitig ein starkes technisches Verständnis mitbringt. Am Ende müssen neue Medikamente herauskommen, die den Patient:innen helfen.

Ist schon etwas herausgekommen?

Im Manufacturing setzen wir KI ein, um Prozesse effizienter zu machen, damit Medikamente verlässlich verfügbar bleiben. In der Discovery haben wir ein Modell entwickelt, das Chemiker:innen beim Design kleiner Moleküle unterstützt. Das verwenden sie tagtäglich. Es hat ihnen neue Ansätze geliefert, die sie dann geprüft haben. So wie Magnus Carlsen im Schach Züge verwendet, die er von der KI gelernt hat, verwenden unsere Chemiker:innen jetzt Motive, die sie von der KI gelernt haben. Aber es bleibt immer eine Partnerschaft zwischen Mensch und Technologie. Wir sind weit davon entfernt, einfach einen Knopf zu drücken und am Ende kommt ein Medikament heraus. KI ist für uns ein Werkzeug, das wir gemeinsam mit unseren Wissenschaftler:innen und für ihre Arbeit entwickeln.

Thomas Fuchs im Interview mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Kooperiert Lilly dabei auch mit Startups?

Sehr viel, mit Startups und mit größeren Firmen. Wir wollen das Rad nicht neu erfinden. Aber in manchen Bereichen gibt es noch keine passende Lösung, dann entwickeln wir sie selbst. Was ich immer sage: Wir sollen kaufen, was uns beschleunigt, und selbst machen, was uns unterscheidet. Mit TuneLab wollen wir das Biotech-Ökosystem unterstützen. Wir stellen teilnehmenden Biotech-Unternehmen KI-Werkzeuge über TuneLab zur Verfügung.

Wie blicken Sie auf den Standort Europa und Österreich?

Als Europäer liegt mir die Zukunft Europas sehr am Herzen. Ich würde mir mehr Initiativen wünschen, man muss sich nicht zurückhalten. Österreich hat extrem gute Expertise, die Universitäten bilden hervorragend aus, Sepp Hochreiter in Linz hat die LSTMs mitentwickelt. Das sollte ein Leuchtturm der Welt sein. Natürlich braucht es mehr Investitionen, nicht nur vom öffentlichen Sektor, sondern viel mehr vom privaten. Es gibt keinen Grund, warum Österreich der Schweiz nachstehen sollte.

Wäre Ihre Karriere in Europa möglich gewesen?

Schwer zu sagen, die Welt ändert sich. Es gibt sehr erfolgreiche Beispiele in Österreich. Zürich ist ein Hotspot für Startups rund um die ETH, das würde ich mir auch für Österreich wünschen. Gleichzeitig sind die Rahmenbedingungen in den USA nach wie vor günstiger: Mit Paige in New York hatten wir Möglichkeiten, die in Europa schwerer zu finden gewesen wären. Es gibt keinen technischen oder intellektuellen Grund, warum Europa und Österreich nicht vorn dabei sein sollten.

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