22.07.2022

Crypto Weekly #66: Massiver Kursanstieg bei Ethereum – was Guns N’ Roses damit zu tun hat

Der Kryptomarkt startete diese Woche einen erneuten Erholungsversuch. Besonders stark: ETH mit einem Plus von über 35 Prozent - und auch andere Token mit Bezug zum Ethereum-Ökosystem waren gefragt. Wir beleuchten die Hintergründe. Außerdem: Warum Tesla einen Großteil seiner Bitcoin-Bestände verkauft hat.
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Ethereum
Foto: Adobe Stock

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Die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): 23.500 US-Dollar (+14 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
  • Ethereum (ETH): 1.640 Dollar (+37 %)
  • BNB: 270 Dollar (+13 %)
  • Solana (SOL): 44 Dollar (+18 %)
  • Ethereum Classic (ETC): 27 Dollar (+80 %)

Starke Woche am Kryptomarkt, Bitcoin am höchsten Stand seit Mitte Juni

Der Blick auf die Kurstafel zeigt es schon: Es war eine sehr starke Woche am Kryptomarkt: So hat sich Bitcoin (BTC) seit vergangenem Freitag durchwegs über der 20.000-Dollar-Marke gehalten. Am Mittwoch erreichte der Kurs mit über 24.000 Dollar den höchsten Stand seit Mitte Juni.

Auch abseits von Bitcoin ging es deutlich aufwärts: Die meisten großen Krypto-Assets legten seit vergangenem Freitag ebenfalls im niedrigen zweistelligen Prozentbereich zu. Noch einmal deutlich übertroffen wurden diese Performances allerdings von Ethereum (ETH) mit einem Plus von 37 Prozent. Und auch einige andere eng mit dem Ethereum-Ökosystem verbundene Token legten in einer ähnlichen Größenordnung zu – dazu aber später noch mehr.

Was sind die Hintergründe der positiven Marktentwicklung? Den einen Auslöser, der für alles verantwortlich war, gab es nicht. Aber langsam steigt die Zuversicht, dass wir den Boden am Markt möglicherweise schon erreicht haben – und zunehmend macht die Hoffnung auf eine Erholungsbewegung breit. 

Wichtig dabei: Wieder einmal betrifft es nicht nur den Kryptomarkt. Auch am US-Aktienmarkt ging es diese Woche deutlich nach oben: Der vor allem Tech-Aktien umfassende Nasdaq-100 stieg diese Woche an zwei Handelstagen um rund 1,5 Prozent und einmal sogar um mehr als 3 Prozent. 

Die Korrelation zwischen Bitcoin und der Nasdaq ist zuletzt zwar etwas gesunken – allerdings ausgehend von einem sehr hohen Niveau. Von einer Rückkehr zu einer Situation wie vor 2020 – als Bitcoin und der US-Aktienmarkt praktisch unkorreliert waren – sind wir weit entfernt.

Weiterhin gilt: Der aktuelle Erholungsversuch am Markt ist zunächst einmal nur ein solcher. Oft genug haben sie solche Kursanstiege auch als “Bärenmarktrallys” erwiesen – also als nur kurzfristige Phasen steigender Kurse in einem mittelfristig weiterhin fallenden Markt. Ob der Boden tatsächlich schon erreicht worden ist und der langsam steigende Optimismus am Markt berechtigt ist, wird sich erst weisen müssen. 

Ethereum mit 37 Prozent Plus – kommt der “Merge” nun wirklich im September?

Aber kommen wir nun wie angekündigt zurück zu Ethereum. In der ohnehin schon starken Woche stach der Ether-Kurs mit einem Plus von 37 Prozent noch einmal hervor. Hintergrund ist hier der sagenumwobene Umstieg vom “Proof of Work”-Konsensusmechanismus auf “Proof of Stake”. Mining wird dann eingestellt, Blocks werden mittels Staking zur Chain hinzugefügt. Was mit einem massiv niedrigeren Energieverbrauch einhergeht. Kritische Stimmen sehen jedoch Gefahren in Richtung Zentralisierung. Der Umstieg wird zumeist als “Merge” bezeichnet – weil er technisch so funktioniert, dass die bereits existierende “Proof of Stake”-Chain, die Beacon-Chain, mit dem Ethereum-Mainnet verschmolzen wird.

Der Abschied von “Proof of Work” ist Jahren geplant – seine Umsetzung hat sich dann jedoch als schwieriger erwiesen als gedacht. Weshalb er mitunter schon ein bisschen zu einem Meme geworden ist. Der Umstieg auf “Proof of Stake” sei immer gerade noch sechs Monate entfernt, wird dabei gerne gespottet.

In den vergangenen Wochen ist die Angelegenheit aber nun immer konkreter geworden. So wurde der Merge etwa Anfang Juni auf dem wichtigen Testnet Ropsten vollzogen. Anfang Juli folgte mit Sepolia ein weiteres Test-Netzwerk. Damit fehlt jetzt tatsächlich nur mehr eines: Das Goerli-Testnet.

Und dazu gab es nun diese Woche ein neue Infos: Am Goerli-Netzwerk soll der Merge in rund drei Wochen, am 11. August, durchgeführt werden. Läuft dort alles glatt, könnte der Merge am Mainnet nur wenige Wochen später umgesetzt werden – konkret in der Woche vom 19. bis 25. September. 

Dieser von einem der führenden Entwickler der Ethereum-Foundation, Tim Beiko, vorgeschlagene Zeitplan ist aber natürlich nicht in Stein gemeisselt. Gibt es Probleme auf Goerli, wird sich auch der Merge am Mainnet verzögern. Und völlig klar ist auch eines: Die Entwickler werden im Zweifel immer der Sicherheit des Netzwerks eine höhere Priorität einräumen als Zeitplänen.

Am Markt wurde der Zeitplan aber dennoch sehr positiv aufgenommen – immerhin existiert nun ein konkretes, wenn auch noch nicht fixes, Datum für den Merge. Und damit ist ein weiterer Schritt in Richtung “Proof of Stake” getan.

Möglicherweise verhält es sich mit dem Merge ein bisschen so wie mit “Chinese Democracy”, dem sechsten Studioalbum von Guns N’ Roses. Das Album wurde 1999 erstmals angekündigt – aber das Erscheinen verzögerte sich dann Jahr für Jahr. “Chinese Democracy” ging als Synonym für ein lange angekündigtes, aber dann endlos verschobenes Projekt in die Popkultur ein. 

Allerdings: Als wohl nur mehr wenige daran glaubten, erschien das Album 2008 dann doch noch. Und trotz aller Verzögerungen dürfte auch der “Merge” in den nächsten Monaten tatsächlich Realität werden. Guns N’ Roses konnten mit “Chinese Democracy” übrigens nicht mehr an ihre großen Erfolge von Ende der 1980er und Anfang der 1990er anschließen. Was aber natürlich keine Prognose über die Erfolgsaussichten des “Merge” sein soll, wir wollen die Analogie ja nicht überstrapazieren.

Warum der “Merge”-Zeitplan auch die Kurse von Lido und Ethereum Classic anziehen ließ

Neben dem herkömmlichen Ether (ETH) sprang auch der Kurs der auf Lido gestakten Ether (stETH) nach oben. Lido ist ein Staking-Pool – und ermöglicht es, auch mit kleineren Beträgen Ethereum-Staking zu betreiben. Ohne solche Pools muss man 32 ETH aufwenden, um ein Ethereum-Validator zu werden. 

Wer über Lido Ether fürs Staking zur Verfügung gestellt hat, erhält Erträge, kann aber auf seine Token erst nach dem Merge zugreifen – weshalb stETH gegenüber dem eigentlichen ETH am Markt mit einem Abschlag gehandelt wird. Etwas vereinfacht gesagt könnte man diesen als Preisnachlass verstehen, den man für das Risiko erhält, dass der Merge doch nicht kommt. Zuletzt hat sich der Abschlag wieder etwas reduziert. Aktuell wird ETH mit 1.640 Dollar gehandelt und stETH liegt bei 1.600 Dollar.

Massiven Auftrieb verliehen die Neuigkeiten rund um den “Merge” auch Lidos eigenen Token LDO. Er stieg seit vergangenem Freitag um mehr als 75 Prozent. 

In einer ähnlichen Größenordnung nach oben ging es außerdem für Ethereum Classic (ETC). Der Token der ursprünglichen Ethereum-Blockchain zog um rund 78 Prozent an. Ethereum Classic entstand im Zuge des berühmt-berüchtigten DAO-Hacks im Jahr 2016. Damals wurden 5 Prozent aller damals sich im Umlauf befindlichen Ether-Coins gestohlen. 

In einer umstrittenen Entscheidung wurde der Zustand der Blockchain vor dem Hack mittels “Hard Fork” wiederhergestellt. Die ursprüngliche Ethereum-Blockchain blieb jedoch als “Ethereum Classic” weiter bestehen und existiert bis heute. Mit einer Marktkapitalisierung von rund 3,5 Mrd. Dollar liegt ETC aktuell auf Platz 23 der größten Krypto-Assets. 

Ein Thema ist der “Merge” für Ethereum Classic vor allem aus einem Grund: Mit dem Umstieg auf “Proof of Stake” wird Mining auf der Ethereum-Blockchain überflüssig. Das gilt aber nicht für “Ethereum Classic” – Miner könnten daher auf diese Blockchain ausweichen und künftig ETC minen. Ob dieses Szenario – vor allem langfristig – realistisch ist, wird sich weisen. Offenbar dürften aber einige Marktteilnehmer darauf spekulieren.

Warum Tesla einen Großteil seiner Bitcoin-Bestände verkauft hat

Kommen wir abschließend noch einmal zu Bitcoin – und zu Elon Musk. Teslas Bitcoin-Investments waren 2021 eine der großen Storys im Bullenmarkt. Im Februar 2021 war bekannt geworden, dass der Elektroauto-Hersteller 1,5 Mrd. Dollar in Bitcoin investiert hatte. 

Im März begann das Unternehmen dann in den USA auch, Bitcoin-Zahlungen zu akzeptieren. In einer überraschenden Kehrtwende machte Tesla-CEO Musk dies im Mai bereits wieder rückgängig. Allerdings werde Tesla seine Bitcoin-Bestände nicht verkaufen, hieß es damals. Wobei man hinzufügen muss: Schon im April war bekannt geworden, dass Tesla rund 10 Prozent der Bestände bereits damals wieder verkauft hatte – laut Musk allerdings lediglich, um zu zeigen, dass Bitcoin eine liquide Alternative zu Cash in der Bilanz sei.

Diese Woche wurde anlässlich der Veröffentlichung der Geschäftszahlen zum zweiten Quartal 2022 nun publik, dass Tesla Bitcoin in größerem Ausmaß verkauft hat. Man habe “rund 75 Prozent unserer Bitcoin-Käufe in Fiat-Währung umgewandelt”, heißt es in der Investoren-Präsentation. Damit habe Tesla 936 Mio. Dollar eingenommen. Im begleitenden Analysten-Call begründete Elon Musk die Verkäufe mit dem Liquiditätsbedarf des Unternehmens angesichts der Covid-Lockdowns in China. Man solle sie nicht als Urteil über Bitcoin sehen.

Hat Tesla mit den Verkäufen Verluste gemacht? Tesla-CFO Zachary Kirkhorn sagte in dem Call, dass man die Bitcoin-Bestände zwar mit einem Gewinn verkauft habe. Mit jenen Bitcoin, die Tesla weiter hält, liegt das Unternehmen jedoch zu den aktuellen Marktpreisen im Minus. Und dieser Buchverlust ist auch höher als der mit den Verkäufen realisierte Gewinn. Unterm Strich hätten die Bitcoin-Investments das Ergebnis von Tesla mit rund 106 Mio. Dollar belastet, sagte CFO Kirkhorn.

Und Dogecoin? Laut Bilanz hält das Unternehmen weiterhin digitale Assets im Wert von 218 Mio. Dollar. Und dabei handelt es sich nicht ausschließlich um Bitcoin – sondern zumindest auch um Dogecoin. Musk bestätigte im Call erstmals, dass Tesla Dogecoin hält.

Allerdings muss man hier einschränken: Dabei dürfte es sich nur um einen marginalen Anteil von Teslas digitalen Assets handeln. Das Unternehmen akzeptiert seit diesem Jahr DOGE-Zahlungen – aber nicht für Autos, sondern nur für Merchandise. Es liegt nahe, dass es sich bei den erwähnten Dogecoin-Beständen einfach um die Einnahmen aus diesem Geschäft handelt – und die dürften nicht allzu hoch sein.


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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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