23.12.2022

Crypto Weekly #85: Kryptowinter, Luna-Crash und FTX-Pleite – das war 2022

In diese Sonderausgabe des Crypto Weekly blicken wir nicht auf die vergangene Woche, sondern gleich auf das gesamte Jahr 2022 zurück. Außerdem: Wie hätten sich 1.000 Euro Investment über das Jahr in unterschiedlichen Krypto-Assets entwickelt? Ja, ihr ahnt es schon.
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Chart line goes down
Foto: © Евгений Бордовский / AdobeStock

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In dieser Sonderausgabe des Crypto Weekly zum Jahresabschluss blicken wir nicht, wie sonst üblich, auf Ereignisse der vergangenen Woche zurück – sondern gleich auf das gesamte Kryptojahr 2022. Und eines lässt sich schon sagen: Ein gutes Jahr war es für die Branche nicht. Das zeigt schon ein Blick auf die Kurstafel.

Die 2022er-Kurstafel:

Bitcoin-64%
Ethereum-67%
BNB-53%
Solana-93%
Cardano-81%
XRP-58%
Terra-100%
Polkadot-84%
Avalanche-88%
Dogecoin-55%
Polygon-69%
Uniswap-70%
Kursperformances beziehen auf den Zeitraum von Jahresbeginn bis 23. Dezember 2022 und sind in US-Dollar berechnet / Daten von CoinGecko

Das sieht richtig übel aus. Wir wollen hier niemanden quälen, aber der guten Ordnung halber auch dieses Jahr wieder die Kurstafel in Euro:

1.000 Euro Investment am 31. Dezember 2021 wären nun…

Bitcoin357 Euro
Ethereum329 Euro
BNB475 Euro
Solana69 Euro
Cardano191 Euro
XRP418 Euro
Luna0 Euro *
Polkadot164 Euro
Avalanche117 Euro
Dogecoin454 Euro
Polygon315 Euro
Uniswap300 Euro
Hinweis: Für die Berechnung wurden Euro-Kurse von CoinGecko herangezogen. Aufgrund der Wechselkursschwankungen zwischen Euro und Dollar unterscheiden sich die Kursperformances in den beiden Währungen

* gerundet – Luna Classic hat offiziell noch einen Marktwert von einigen Cent-Bruchteilen)


? 2022 gab es nur eine Jahreszeit: den Kryptowinter

Was für ein Jahr! Der massive Bullenmarkt im Vorjahr hatte manche schon zu der gewagten Annahme verleitet, Krypto befinde sich in einem “Supercycle” – also einer Marktphase, in der Crashes und die massive Volatilität als Kinderkrankheiten überwunden seien. Die meisten ernsthaften Beobachter:innen haben dies damals schon nicht ernst genommen. 

Und 2022 brachte die Bestätigung: Ein Kryptowinter zog auf – und zwar ein wirklich frostiger. Die beiden Tiefpunkte: Der Zusammenbruch des Blockchain-Ökosystems rund um Terra und Luna im Mai. Und dann die Pleite von FTX, einer der größten Kryptobörsen der Welt, im November.

? Wie es zum Ende des großen Bullenmarkts von 2021 kam

Begonnen hatte das Jahr allerdings noch nicht einmal so schlecht. Klar, im Nachhinein weiß man: Der Bärenmarkt hat schon im November 2021 begonnen. Damals war Bitcoin zunächst noch auf ein Rekordhoch von 69.000 Dollar gestiegen. Doch schon Ende November und Mitte Dezember kam es zu scharfen Korrekturen. 

Ob damit der Bullrun wirklich vorbei sein würde, war zu diesem Zeitpunkt aber noch nicht ganz klar. Denn immerhin war Bitcoin auch nach dem vorigen Rekordhoch vom April 2021 über den Sommer mehr als 50 Prozent eingebrochen – und hatte trotzdem im November einen neuerlichen Höchststand geschafft.

Aber diesmal war es anders. Und dass es anders sein würde, das ließen die Auslöser der jeweiligen Abverkäufe erahnen. Denn es waren völlig andere als im Sommer 2021 – als beispielsweise Tweet von Elon Musk den Markt bewegten. 

Diesmal lagen die Gründe weit außerhalb der Krypto-Branche. Und zwar auf der makroökonomischen Ebene. Da war zunächst eine neue Variante des Coronavirus, die Befürchtungen vor neuerlichen Lockdowns und gestörten Lieferketten aufkommen ließ. Diese Befürchtungen über die Omikron-Variante bestätigten sich zwar nicht.

Doch dann kam ein anderes Thema dazu, das den Markt bis heute begleitet: Das Ende des billigen Geldes. Die Inflation stieg – und die US-Notenbank Federal Reserve (Fed) deutete nach einem gewissen Zögern einen Kurswechsel in der Geldpolitik an. Heißt konkret: Die Zinsen müssen rauf, damit die Preise wieder runterkommen. Gleich in der ersten Woche des Jahres 2022 sorgte die Fed damit für einen Kursrutsch.

In den folgenden Wochen blieb das Bild gleich: Die traditionellen Finanzmärkte litten – und der Kryptomarkt mit ihnen. Alles, was nach Risiko aussah, wurde abverkauft. Und Krypto sieht definitiv nach Risiko. Nach viel Risiko.

Im Februar spitzte sich die Situation in der Ukraine weiter zu – und Russland begann dann tatsächlich einen Krieg im Nachbarland. Eines ist klar: Der Krieg hat massive Auswirkungen – und jene auf die Finanzmärkte gehören zu den unwichtigsten. Dennoch wirkten sich die Ereignisse in der Ukraine auch am Kryptomarkt entsprechend aus. Allerdings: Nach einem ersten Schock legten die Kurse wieder zu. 

Ende März stieg Bitcoin auf über 48.000 Dollar – der höchste Stand im Jahr 2022. Einer der Kurstreiber: Do Kwon, der Mann hinter dem Terra-Luna-Ökosystem. Dessen Stablecoin UST wollte er zum Teil mit Bitcoin-Reserven hinterlegen. Und dazu hatte er auch viel Geld aufgenommen: Zwischen Jänner und März soll die Organisation Luna Foundation Guard (LFG) rund 1 Mrd. Dollar in Bitcoin investiert haben.

? Terra-Luna: Der totale Kollaps einer Top-10-Kryptowährung 

Wenn einer wie der damals schon umstrittene Do Kwon als Hoffnungsträger für die Branche herhalten muss, ist das kein besonders gutes Zeichen. Was die folgenden Wochen zeigen sollten: Der algorithmische Stablecoin UST und sein Gegenpart LUNA standen schon länger in der Kritik. 

Der Mechanismus, der UST 1:1 am US-Dollar halten sollte, sei instabil und werde in einen wirklichen Härtetest nicht überstehen, prophezeiten viele. Und behielten recht. Im Mai entkoppelte sich UST vom Dollar – und kollabierte in weiterer Folge komplett. 

Dass irgendwelche Kryptowährungen zusammenbrechen und wertlos werden, ist an sich noch keine große Besonderheit. Aber hier ging es um richtig große. UST und Luna gehörten gemessen an der Marktkapitalisierung zu den Top 10 der größten Kryptowährungen. In den Monaten vor dem Crash hatte Luna sogar noch dem schwachen Umfeld getrotzt und als einzige große Kryptowährungen einen neuen Rekordstand erreicht.

Der Terra-Luna-Zusammenbruch riss einige andere Akteure mit in den Abgrund: Prominentes Beispiel war hier das Lending-Unternehmen Celsius. Aber auch der Niedergang des Kryptofonds Three Arrows Capital (3AC) sorgte für Aufsehen. Betroffen waren zudem eine ganze Reihe an weiteren Unternehmen, darunter etwa Voyager Digital und BlockFi. Bei letzteren sprang FTX ein, sicherte sich eine Kaufoption und hielt das Unternehmen am Leben. 

Dass BlockFi mit diesem Deal eher vom Regen in die Traufe kam, sollte sich erst Monate später herausstellen. Überhaupt war FTX-Gründer Sam Bankman-Fried im Frühsommer recht aktiv – und steckte entweder über FTX selbst oder über seine Tradingfirma Alameda Gelder in angeschlagene Kryptofirmen. Neben BlockFi floss etwa auch Geld an Voyager. 

Wirklich beruhigen konnte dies die angespannte Stimmung in der Branche aber nicht. Im Juni fiel der Bitcoin-Kurs schließlich sogar klar unter die Marke von 20.000 US-Dollar – und damit auch unter den Höchststand aus dem vorigen Marktzyklus. Womit eine Faustregel aus den vorigen Marktzyklen, wonach genau dies nie passieren würde, obsolet wurde. 

Aber wie schon damals in Crypto Weekly #61 thematisiert: Solche Faustregeln basieren bei Bitcoin 1) auf einem statistisch eher geringen Beobachtungszeitraum (Bitcoin ist 14 Jahre alt, der Dow Jones fast 140 Jahre!) und werden 2) in ihrer Wirkung häufig überschätzt. So war es auch diesmal: Der Abverkauf, der ohnehin schon stattgefunden hatte, intensivierte sich nach dem Unterschreiten der Marke nicht mehr. Die Lage stabilisierte sich in weiterer Folge sogar einigermaßen.

? “The Merge”: Ethereum steigt erfolgreich von Mining auf Staking um

Im Sommer rückte dann ein völlig anderes Thema in den Mittelpunkt – und ausnahmsweise in diesem Jahr ein positives: Der “Merge” bei Ethereum. Darunter versteht man den Umstieg der Konsensmechanismus, der bei der Ethereum Blockchain eingesetzt wird. Der “Proof of Work”-Ansatz, der auf Mining basiert und etwa auch bei Bitcoin verwendet wird, wird durch “Proof of Stake” ersetzt. 

Validatoren, die neue Blocks zur Chain hinzufügen wollen, müssen eine bestimmte Anzahl an Token in einem Smart Contract hinterlegen. Mining wird obsolet. Als größter Vorteil wird meist der drastisch niedrigere Energieverbrauch angeführt. Kritische Stimmen sehen dagegen vor allem die Gefahr einer Zentralisierung.

Geplant war dieser Umstieg bei Ethereum von Anfang an. Realität wurde er aber lange nicht. Weil er sich immer wieder verzögerte, spotteten manche, er liege immer jeweils sechs Monate in der Zukunft. 

Im Sommer 2022 wurden diese Spötter jedoch eines Besseren belehrt: Zuerst lief der “Merge” auf mehreren Test-Netzwerken reibungslos ab. Dann stand bald ein zumindest grobes Datum für den “Merge” am Mainnet fest. Und am 15. September war es dann Realität: Die Ethereum-Blockchain läuft seither auf “Proof of Stake”. 

Technisch lief alles problemlos. Lang- und mittelfristig sind aber andere Fragen noch offen: Etwa, was die potentielle Widerstandsfähigkeit gegen staatliche Eingriffe angeht – gerade vor dem Hintergrund, dass das US-Finanzministerium im August mit Tornado Cash erstmals ein Krypto-Protokoll unmittelbar sanktioniert haben. 

Aber auch rechtlich: Aus einer Klage der US-Börsenaufsicht vom September geht hervor, dass diese sich für sämtliche Transaktionen auf Ethereum regulatorisch zuständig sieht. Kurz zuvor hatte Behördenchef Gary Gensler angedeutet, möglicherweise gegen Anbieter von Ethereum-Staking vorgehen zu wollen. 

? FTX: Die Pleite, die die Szene schockte

Technisch war der “Merge” für die Branche eine Riesensache, keine Frage. Aber was die Kursentwicklung am Kryptomarkt anging, war er nicht in der Lage, für einen generellen und vor allem dauerhaften Stimmungsumschwung zu sorgen. Zu stark war der makroökonomische Gegenwind. Die US-Notenbank mit ihren Zinserhöhungen und auch neu veröffentlichte US-Inflationsdaten selbst bewegten in den folgenden Wochen immer wieder den Markt.

Grundsätzlich stabilisierte sich die Lage am Markt im Herbst jedoch. Es reichte für keinen neuen Bullenmarkt. Aber es blieben zumindest weitere Kurseinbrüche aus. Zumindest vorerst. Denn im November kam dann der nächste Hammer: Die Kryptobörse FTX ging pleite. Wer Crypto Weekly liest, kennt die Details mittlerweile zur Genüge – so dominant war das Thema in den vergangenen Wochen. 

Daher nur kurz: Das Online-Portal CoinDesk berichtete Anfang November, dass ein hoher Anteil der Assets der FTX-Schwesternfirma Alameda Research aus Beständen des FTX-Token FTT besteht. Den FTX aus dem Nichts schaffen kann und dessen Wert wohl deutlich fallen würde, wenn Alameda im großen Stil verkaufen müsste. 

Konkurrent Binance kündigte dann an, seine eigenen FTT-Bestände deswegen zu verkaufen. Schnell kamen Sorgen über die Liquidität von FTX auf. Kundinnen und Kunden zogen ihre Gelder ab. Es zeigte sich. So getrennt wie oft behauptet waren FTX und Alameda nicht. Ganz im Gegenteil. FTX dürfte Kundeneinlagen an Alameda verliehen haben – und die verschwanden dann dort.

Bald war klar: FTX war pleite. Es war ein Schock für die Branche. Nein, Sam Bankman-Fried war alles andere als unumstritten. Aber FTX galt den meisten dennoch als seriöser Akteur in einer Szene, der es an unseriösen Akteuren nicht mangelt.

Bankman-Fried zog sich daraufhin nicht in ein Erdloch zurück. Sondern war überraschend kommunikativ. Dass Betrug im Spiel war, bestritt er und führte stattdessen mangelhaftes Risikomanagement an. Allerdings: Der neu eingesetzte FTX-CEO ist ein Restrukturierungsspezialist, der schon am Enron-Skandal gearbeitet hatte. Und der jetzt sagte: Ein solches “Versagen von unternehmensinternen Kontrollstrukturen” habe er noch nie erlebt. 

Im Dezember wurde Bankman-Fried dann auf den Bahamas festgenommen. Er wurde in die USA ausgeliefert – kam aber kurz vor Weihnachten gegen eine Kaution von 250 Mio. Dollar wieder auf freien Fuß. Die US-Justiz wirft ihm eine ganze Reihe an Vergehen vor. Klar ist auch: Die juristische Aufarbeitung des Falls wird uns wohl noch über mehrere Jahre begleiten.

Und welche Themen werden sonst 2022 die Krypto-Branche prägen? Meine Kollegin Carolin Rainer hat unter anderem bei Bitpanda und Blockpit nachgefragt. Der Artikel dazu wird am Montag hier auf brutkasten.com veröffentlicht.


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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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