17.03.2023

Crypto Weekly #94: Bitcoin steigt bis auf 27.000 Dollar – was dahinter steckt

Diese Woche: Trotz der angespannten Situation im US-Bankensektor hat sich die Stimmung am Kryptomarkt seit der Vorwoche stark aufgehellt. Was ist der Grund dafür?
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Bitcoin
Foto: © Adobe Stock

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Die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): 26.585 US-Dollar (+30 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
  • Ethereum (ETH): 1.743 Dollar (+21 %)
  • BNB: 336 Dollar (+21 %)
  • Solana (SOL): 20 Dollar (+18 %)

🏦 Probleme im US-Bankensektor: Gleich zwei Pleiten von krypto-affinen Banken

Die vergangene Ausgabe von Crypto Weekly stand ganz im Zeichen der Pleite der krypto-affinen US-Bank Silvergate. Grob vereinfacht kam diese unter Druck, weil Kund:innen Gelder abzogen – und sie deshalb ein riesiges Anleihe-Portfolio verkaufen musste, das sich aufgrund der gestiegenen Zinsen sehr ungünstig entwickelt hatte. 

Seitdem hat sich herausgestellt: Das Problem betrifft nicht nur Silvergate. Wenig später schlitterte die Silicon Valley Bank aufgrund eines ähnlichen Problems ebenfalls in die Pleite. Und dann schlossen die US-Behörden mit der Signature Bank ein weiteres Finanzinstitut. Das ebenfalls starke Verbindungen zur US-Kryptobranche hatte.

Was für Signature-Bank-Vorstand Barney Frank übrigens auch Grund genug war, den Behörden politische Willkür vorzuwerfen. Diese hätten eine Botschaft an den Krypto-Sektor senden wollen – und dafür sei die Signature Bank ausgewählt worden, sagte Frank. 

Brisant dabei: Frank war früher Abgeordneter der Demokraten im US-Kongress. Und als solcher sogar Namensgeber des “Dodd-Frank Act” – eines US-Gesetzes, das in Reaktion auf die Finanzkrise 2008 eingeführt wurde. Unter anderem hatte es das Ziel, staatliche Bailouts für Banken künftig zu vermeiden. Was angesichts der aktuellen Situation durchaus etwas ironisch ist.

Die Situation in der US-Bankenbranche ist jedenfalls angespannt – und eben gleich zwei Bank-Pleiten betreffen Institute mit starken Verbindungen zur Krypto-Branche. Dass dies nicht positiv ist, bedarf keiner gesonderten Erläuterung. Und so könnte man jetzt rein logisch herleiten: Das muss auch den Kryptomarkt ziemlich stark getroffen haben.

🚀 Bitcoin mit Wochenplus von 30 Prozent, Ethereum gewinnt 20 Prozent

Allerdings: Der Blick auf die Kurstafel zeigt da etwas ganz anderes: Ganz deutliche Kursgewinne – und zwar durch die Bank. Obwohl diese Formulierung in diesem Zusammenhang vielleicht nicht ganz angemessen ist. Korrigieren wir also die Formulierung: Deutliche Kursgewinne – und zwar bei allen großen Krypto-Assets.

Das ist auch ein ziemlicher Stimmungsumschwung gegenüber der Vorwoche. Damals waren die Kurse deutlich gefallen. Bitcoin beispielsweise hatte am vergangenen Freitag sogar die Marke von 20.000 US-Dollar unterschritten. An diesem Tag war die Silicon Valley Bank von den Behörden geschlossen. Und an den Finanzmärkten fragten sich alle: Was kommt als nächstes? Fallen noch weitere Banken?

In einer Phase solch hoher Unsicherheit ist die Risikofreude gering – und neben den traditionellen Finanzmärkten war dies eben auch bei den Krypto-Kursen zu spüren. Übers Wochenende ging die Hängepartie rund um die Silicon Valley Bank weiter: Es blieb unklar, ob Einlagen über den jedenfalls versicherten 250.000 Dollar pro Konto verloren sein würden. Dieser Betrag mag für eine Privatperson durchaus hoch erscheinen, aber: Die monatlichen Fixkosten – wie etwa Gehälter – von vielen Startups sind weitaus höher.

💥 Was hinter der Kursexplosion am Kryptomarkt steckt 

Am Sonntagabend dann das große Aufatmen: In einer gemeinsamen Stellungnahme kündigten US-Finanzministerin Janet Yellen, Notenbank-Chef Jerome Powell und der staatliche Einlagenfonds an, dass die Bankeinlagen der Silicon Valley Bank auch über den versicherten Betrag hinaus geschützt würden. Und dass die Kund:innen bereits am Montag wieder Zugriff auf ihre Gelder bekommen sollten.

Damit war auch der Stimmungsumschwang am Kryptomarkt eingeleitet. Bitcoin stieg noch am Sonntagabend auf über 22.000 Dollar. Am Montag überschritt der Kurs dann die 24.000-Dollar-Schwelle und am Dienstag ging es zwischenzeitlich bis auf 26.500 Dollar hinauf. Am Freitag kam dann der nächste Schub: Der Kurs stieg bis auf 27.000 Dollar – und damit auf den höchsten Stand seit Juni 2022.

Wieder einmal zeigte sich: Bitcoin steigt, wenn die Zeichen auf Risiko stehen – und fällt in Zeiten hoher Unsicherheit. Und gleiches gilt für die übrigen Kryptowährungen. Damit sind sie klassische Risk-on-Assets. Ganz im Gegensatz etwa zu Gold, das in schwierigen Marktumfeld häufig als “sicherer Hafen” nachgefragt wird. Bitcoin wird zwar immer wieder als digitales Gold bezeichnet. Und rein konzeptionell ergibt das durchaus Sinn. 

In der Marktrealität ist dies aber noch nicht angekommen. Die institutionellen Anleger, die die Kurse wirklich bewegen können, sehen Bitcoin eben weiterhin als spekulatives Risiko-Investment. Ähnlich wie Tech-Aktien, nur noch etwas spekulativer.

Die Probleme im Bankensektor stehen der gestiegene Risikofreude nicht unbedingt entgegen. Mit den drei eingangs erwähnten Bank-Pleiten war die Situation nämlich noch nicht durchgestanden. In den USA geriet dann auch noch die First Republic Bank in Schieflage – und wurde von einem Konsortium mehrerer Großbanken mit 30 Mrd. Dollar gestützt. In Europa wiederum hängt die Credit Suisse in den Seilen. Und niemand weiß, ob nicht noch weitere Banken in Schwierigkeiten geraten.

Allerdings wirkt sich die Bankenkrise auch auf etwas anderes aus. Und zwar auf die Geldpolitik. Die starken Zinserhöhungen der US-Notenbank Federal Reserve (Fed) seit dem Vorjahr waren der Hauptgrund für die fallenden Kurse – sowohl an den traditionellen Finanzmärkten als auch bei Krypto-Assets. Das zeigt sich nicht zuletzt daran, dass es immer wieder aufwärts ging, wenn Aussagen von Notenbank-Chef Jerome Powell als Hinweise auf einen geldpolitischen Kurswechsel interpretiert wurden.

Bisher haben sich diese Interpretationen immer als falsch herausgestellt. Auch weil Powell den Kampf gegen Inflation nicht vorzeitig für gewonnen erklären will. Angesichts der Lage im US-Bankensektor wird Powell jetzt aber wirklich einlenken müssen, erwartet nun viele an den Finanzmärkten. 

Ob sich dies tatsächlich bestätigen wird, muss sich erst zeigen. Die Europäische Zentralbank (EZB) hat diese Woche jedenfalls unbeeindruckt von den Problemen der Credit Suisse die Zinsen neuerlich erhöht. Die nächste Zinsentscheidung in den USA steht am kommenden Mittwoch an. In der Zwischenzeit steuert der Tech-Aktienindex Nasdaq-100 jedenfalls auf die beste Woche seit November und Bitcoin auf die stärkste Woche seit Jänner 2021 zu.


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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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