13.05.2022

Crypto Weekly #56: Was der LUNA-Kollaps für den Kryptomarkt bedeutet

Diese Woche überschattete ein Thema alles andere: Der Zusammenbruch von Terras Stablecoin UST und dem LUNA-Token. Wir beleuchten alle Hintergründe - und sehen uns an, welche Folgen der LUNA-Kollaps haben könnte. Außerdem: Was ist jetzt mit Tether?
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Der Terra-Gründer meldet sich auf Twitter zu Wort © Foto: Andreas Prott - stock.adobe.com
Der Terra-Gründer meldet sich auf Twitter zu Wort © Foto: Andreas Prott - stock.adobe.com

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. Wie immer starten wir dabei mit einem Blick auf…


…die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): 30.300 US-Dollar (-17 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
  • Ethereum (ETH): 2.075 Dollar (-24 %)
  • Terra (LUNA): 0 Dollar (-100 %)
  • Solana (SOL): 51 Dollar (-38 %)
  • Avalanche (AVAX): 34 Dollar (-40 %)

Wie das Scheitern eines algorithmischer Stablecoin LUNA wertlos machte

Trotz eines Erholungsversuchs am Freitag verlief diese Woche am Kryptomarkt extrem schwach. Dabei hat ein Thema alles andere überschattet: Der Zusammenbruch von Terras LUNA-Token. Dass dieser innerhalb weniger Tage seinen gesamten Wert verloren hat, hat die Kryptowelt erschüttert. Der einzige Grund für die schwache Woche am Markt war dies aber nicht. Doch der Reihe nach: Auslöser des Debakels war der Stablecoin TerraUSD (UST) – oder genauer gesagt: Dass dieser sich vom Dollar entkoppelt hat.

Bei UST handelt es sich um einen sogenannten algorithmischen Stablecoin – seine 1:1-Koppelung an den Dollar soll also automatisiert durch das Protokoll sichergestellt werden. Dadurch unterscheiden sich algorithmische Stablecoins von ihren klassischen Pendants – die meist für sich beanspruchen, den entsprechenden Gegenwert der sich im Umlauf befindlichen Stablecoins in Dollar als Deckung zu halten. 

Klingt zunächst einmal sicherer – das Argument für algorithmische Stablecoins war aber zumeist die theoretisch (!) höhere Dezentralität. Das Protokoll stellt die Koppelung automatisiert sicher, der Stablecoin ist somit in der Theorie nicht darauf angewiesen, dass das Unternehmen dahinter aktiv in den Markt eingreift. Anleger sollten daher weniger abhängig von einer zentralen Entität sein.

Der Mechanismus: Bei UST funktionierte dieser im Wesentlichen so, dass für jeden geschaffenen UST im Gegenzug ein LUNA-Token vernichtet wird und umgekehrt. Dabei soll jederzeit die Möglichkeit bestehen, für 1 UST den Gegenwert von 1 US-Dollar in Form von LUNA erhalten. Fällt der UST-Kurs unter 1 Dollar, etwa auf 90 Cent, könnten UST-Anleger für ihre UST weiterhin LUNA-Token im Wert von 1 Dollar erhalten, diesen verkaufen – und somit letztlich einen Dollar für 90 Cent kaufen. 

In der Theorie sollte diese Arbitrage-Möglichkeit dazu führen, dass Anleger solange UST nachfragen, bis diese höhere Nachfrage den UST-Kurs wieder auf 1 Dollar gepusht hat. Und auch hier wieder die Einschränkung: In der Theorie. 

In der Praxis geriet die Dollar-Koppelung des UST schon am Wochenende zunächst leicht unter Druck. Anfang der Woche nahm dieser dann deutlich zu: In der Nacht auf Dienstag sank der Kurs auf unter 80 Cent. Am Mittwoch brach er dann zwischenzeitlich auf unter 30 Cent ein. Zwischenzeitliche Erholungsversuche scheiterten, am Freitag fiel der UST-Kurs dann unter 20 Cent.

Und die Bitcoin-Reserven? Nun war es so, dass Terra durchaus Vorbereitungen für den Fall getroffen hatte, dass der Mechanismus nicht halten sollte: Terra-Gründer Do Kwon hatte, wie auch mehrfach im Crypto Weekly berichtet, Anfang des Jahres begonnen, massive Bitcoin-Reserven im Gegenwert von rund 1 Mrd. Dollar aufzubauen. Die sollten im Krisenfall auf den Markt geworfen werden, um die UST-Koppelung zu stützen.

Ob dies im Ernstfall tatsächlich funktionieren würde, werde sich erst weisen müssen, stand erst vor drei Wochen an dieser Stelle im Crypto Weekly. Nun ist dieser Fall schneller eingetreten als viele gedacht haben – und wir kennen die Antwort: Nope, hat nicht funktioniert. 

Kwon dürfte seine Bitcoin-Reserven tatsächlich vollständig eingesetzt haben (zumindest lässt sich öffentlich nachvollziehen, dass sie aus einer bekannten Terra-Wallet auf eine Börse transferiert worden waren). Die UST-Koppelung konnte er damit aber nicht aufrecht erhalten. Und auch der mit UST verbundene LUNA-Token stürzte ins Bodenlose und erreichte in der Nacht auf Freitag einen Kurs von de facto null. 

Auf Social Media machten rasch Gerüchte die Runde, wonach die beiden US-Finanzriesen Citadel und BlockRock den Terra-Kollaps herbeigeführt hätten. Beide Unternehmen dementierten. Entscheidend ist das aber ohnehin nicht. Tatsache bleibt: Das Protokoll war eben nicht robust genug, um Angriffen stattzuhalten. Am Donnerstagabend wurde die Terra-Blockchain für rund neun Stunden gestoppt. Am Freitag gab die weltgrößte Kryptobörse Binance bekannt, UST und LUNA aus dem Handelsangebot zu nehmen. 

Warum der LUNA-Kollaps die Kryptowelt besonders trifft

Soweit einmal die Fakten. Aber wie stark hat der LUNA-Kollaps die Kryptowelt wirklich getroffen? Wer in die Szene reinhört, stellt schnell fest: Doch ziemlich stark. Klar, dass irgendwelche Coins auf 0 gehen, das hat es immer wieder gegeben. Scams, Hacks, Rug Pulls – das steht im Krypto-Bereich praktisch auf der Tagesordnung. Im vergangenen Juni gab es beispielsweise einen Kollaps eines anderen algorithmischen Stablecoin-Projekts (Iron Finance/Titan), der auch deswegen Aufsehen erregte, weil der US-Milliardär Mark Cuban den Token zuvor noch beworben hatte. Allerdings war dies dennoch ein vergleichsweise unbedeutendes Projekt, das keine große Rolle in der Kryptowelt gespielt hat. Selbst kryptoaffinen Personen war es nicht unbedingt ein Begriff.

Völlig anders die Situation bei Terra: Um das Projekt war im vergangenen halben Jahr ein massiver Hype entstanden. Der LUNA-Token schaffte es in die Top 10 der größten Kryptowährungen nach Marktkapitalisierung – und stieg von 6 Dollar im vergangenen Sommer zwischenzeitlich bis auf knapp 120 Dollar Anfang April. Er trotzte dabei auch dem in den vergangenen Monaten äußerst schwierigen Marktumfeld – und konnte als einziger großer Coin 2022 ein Rekordhoch erreichen. 

Auch der im Jänner angekündigte Aufbau von Bitcoin-Reserven für UST wurde von vielen am Markt positiv aufgenommen – Kwon galt manchen damit sogar als Hoffnungsträger, der in einem schwachen Marktumfeld einen Impuls für Kursanstiege liefern könnte. Sogar einige Bitcoin-Maximalisten äußerten sich positiv über Kwons Bitcoin-Investments. 

Gleichzeitig muss man jedoch auch festhalten: Es gab auch genug kritische Stimmen – sowohl am Konzept algorithmischer Stablecoins per se, als auch an Terra und Kwon im Speziellen. Insbesondere das Anchor Protocol, in dem man UST parken konnte und dafür bis zu 20 Prozent Zinsen im Jahr in Aussicht gestellt bekam, wurde vielfach als “Ponzi-Scheme”, also als Schneeballsystem, kritisiert. 

Ein Kryptoanalyst, der unter dem Namen Freddie Raynolds twittert, hatte sogar in einem Twitter-Thread vom November detailliert beschrieben, wie Angreifer mit genug Finanzkraft das Terra-System sprengen könnten. Do Kwon war diese Analyse übrigens bekannt – er bezeichnete sie als den “dümmsten Thread”, den er in diesem Jahrzehnt gelesen habe. Auf Social Media kursierten immer wieder auch andere Analysen, die Schwachstellen des Terra-System herausarbeiteten.

Welche Folgen der LUNA-Kollaps haben wird:

  • das Konzept algorithmischer Stablecoins wird es in Zukunft sehr, sehr schwer haben. Die vermeintlich höhere Dezentralität ist nichts wert, wenn in Krisensituationen erst recht wieder zentrale Einheiten eingreifen müssen, um die Koppelung aufrecht zu erhalten (und noch weniger, wenn diese dann auch noch damit scheitern)
  • die Angelegenheit wird das Thema Stablecoins – und zwar Stablecoins generell und nicht nur algorithmische Stablecoins – noch einmal stärker ins Visier der Regulierungsbehörden bringen. US-Finanzministerin Janet Yellen hat bei einer Anhörung vor dem US-Senat diese Woche die Sache bereits thematisiert und eine stärkere Regulierung von Stablecoins gefordert.
  • hoffentlich wird die Skepsis von Kleinanlegern gegenüber extrem hohen Zinsversprechen steigen. Dass eine hohe Rendite notwendigerweise mit einem hohen Risiko einhergehen muss, sollte eigentlich klar sein. Ist der Zins extrem hoch, ist das Risiko ebenfalls extrem hoch. Es wäre zumindest etwas gewonnen, wenn sich Kleinanleger nach diesem Debakel künftig stärker fragen: Woher kommt der versprochene Zins und wie kann er so hoch sein? Welche Risiko nehme ich dafür in Kauf?
  • die Anzahl großspuriger Tweets von Do Kwon wird sinken – möglicherweise in Richtung des aktuellen Marktwerts von LUNA. Hoffentlich.

Und was ist mit Tether?

Eine weitere unmittelbare Folge des UST-Zusammenbruchs ist, dass Spekulanten nun auch die Robustheit anderer Stablecoins testen. Besonders relevant dabei: Tether (USDT). Mit einer Marktkapitalisierung von rund 80 Mrd. Dollar ist Tether weiterhin der größte Stablecoin – und anders als UST wird die Koppelung an den Dollar nicht über einen Algorithmus sichergestellt, sondern über 1:1 vorhandene Reserven an Dollar und Dollar-Äquivalenten. So wird es zumindest von Tether selbst behauptet.

Seit Jahren gibt es jedoch Zweifel, ob die behauptete 1:1-Deckung tatsächlich in vollem Umfang existiert. Unter anderem hat beispielsweise der bekannte Shortseller Hindenburg Research im vergangenen Oktober 1 Mio. Dollar Belohnung für noch nicht bekannte Hinweise zu Tethers Dollar-Deckung ausgeschrieben.

So war es auch wenig überraschend, dass diese Woche nun auch versucht wurde, die Tether-Koppelung zu brechen. Am Donnerstag rutschte der USDT-Kurs tatsächlich zwischenzeitlich von 1 Dollar auf knapp unter 95 Cent ab. Es war die stärkste Abweichung seit 2020. Weiter abwärts ging es dann jedoch zumindest vorerst nicht mehr, der USDT-Kurs näherte sich rasch wieder der 1-Dollar-Marke. Am Freitag stand er zuletzt geringfügig darunter.

Über einen möglichen Tether-Kollaps und dessen Auswirkungen auf den gesamten Kryptomarkt wird schon seit Jahren spekuliert. Gerade in Kombination mit dem Terra-Zusammenbruch wäre es wohl äußerst ungemütlich geworden. Dies wurde nun – zumindest bisher – nicht schlagend. Dass das Thema damit jedoch ausgestanden ist, darf bezweifelt werden.

Bitcoin zwischenzeitlich bis auf 26.350 Dollar gefallen, Erholungsversuch am Freitag

Sehen wir uns abschließend noch die sonstigen Kursbewegungen am Kryptomarkt an. Bitcoin fiel am Dienstag erstmals seit Juli 2021 wieder unter die Marke von 30.000 Dollar. Am Donnerstag ging es dann sogar bis auf rund 26.350 Dollar abwärts – der tiefste Stand seit Ende 2020. Ethereum geriet ebenfalls deutlich unter Druck und rasselte unter die 2.000-Dollar-Marke. Andere große Coins verzeichneten noch stärkere Kursverluste.

Am Freitag startete der Kryptomarkt einen Erholungsversuch. Bitcoin schaffe es dabei wieder über die 30.000-Dollar-Schwelle. Der Ether-Kurs kämpfte sich über die 2.000 Dollar zurück. Auf 7-Tagessicht liegt das Minus bei Bitcoin bei 17 Prozent – womit sich BTC deutlich besser hielt als so gut wie alle anderen großen Coins. Die Token der Smart-Contract-Blockchains fielen teilweise um die 40 Prozent – so etwa Solana (SOL) und Avalanche (AVAX).

Die dieswöchige Kursschwäche ist jedoch keineswegs nur auf den LUNA-Kollaps zurückzuführen. Auch der US-Aktienmarkt geriet diese Woche mehrfach stark unter Druck – und seit Monaten hängen die Kurse am Kryptomarkt an der Wall Street. Mit den steigenden Zinsen in den USA und den Auswirkungen des Ukraine-Kriegs ist die Situation auf der Makro-Ebene weiterhin sehr angespannt. Dazu kommt weiterhin die Covid-Situation in China und ihre Auswirkungen auf die globalen Lieferketten. Diesem schwierigen Umfeld wird sich auch der Kryptomarkt in nächster Zeit kaum entziehen können.


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Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly | Foto: Christian Fichtner/big5comm

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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