14.04.2023

Crypto Weekly #98: Jahreshochs für Bitcoin und Ethereum – das sind die Hintergründe

Diese Woche: Bitcoin stieg bis auf 31.000 US-Dollar, Ethereum bis auf 2.100 Dollar. Beide erreichten damit neue Höchststände für 2023. Dabei hatte es diese Woche zwei größere Risikofaktoren für die Kursentwicklung gegeben.
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Ethereum & Bitcoin
Foto: Adobe Stock

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Die Kurstafel:

📈 Bitcoin über 30.000 US-Dollar, Ethereum über 2.000 Dollar

Los geht’s wie immer mit der Marktentwicklung - und die kann sich durchaus sehen lassen. Diese Woche wurden Marken erreicht, die wir schon länger nicht mehr gesehen haben. Zunächst einmal bei Bitcoin. In der Nacht auf Dienstag ging es erstmals seit Juni 2022 wieder über die 30.000-Dollar-Schwelle. Und später in der Woche dann bei Ethereum: In der Nacht auf Freitag knackte der Kurs die 2.000-Dollar-Marke - erstmals seit August 2022.

Marken wie diese werden in Finanzmedien häufig mit dem Zusatz “psychologisch wichtig” versehen. Wie wichtig sie psychologisch tatsächlich sind, darüber lässt sich streiten. Jedenfalls aber impliziert die Formulierung auch etwas anderes: Wichtig sind sie nur psychologisch - fundamental gesehen spielen sie keine Rolle. Es sind willkürliche Marken ohne ökonomische Bedeutung. 

Aber völlig rational geht es an den Finanzmärkten nicht immer zu. Weshalb die runden Zahlen dann eben doch immer wieder für Aufmerksamkeit sorgen. Unabhängig von den konkreten Schwellen waren es jedenfalls Höchststände für das Jahr 2023, die erreicht wurden. Für Ethereum ging es nach dem Überschreiten der runden Marke bis auf 2.100 Dollar nach oben. Bitcoin stieg am Freitag mit 31.000 Dollar ebenfalls auf einen Höchststand für das laufende Jahr. Und damit war vor dieser Woche nicht unbedingt zu rechnen.

🇺🇸 Warum US-Inflationsdaten am Kryptomarkt mit Spannung erwartet worden sind

Konkret gab es sogar zwei Risikofaktoren, die diese Woche das Potenzial gehabt hätten, den Marktteilnehmer:innen die Stimmung zu vermiesen. Der erste Risikofaktor war ein makroökonomischer. Diese gesamtwirtschaftliche Entwicklung spielt spätestens seit 2020 auch für den Kryptomarkt eine große Rolle. Die Zinserhöhungen der US-Notenbank Federal Reserve im Kampf gegen die hohe Inflation gelten als Hauptgrund für die schwache Kursentwicklung seit Ende 2021. 

Und da sind wir auch schon beim Thema: Denn am Mittwoch standen US-Inflationsdaten zur Veröffentlichung an. Diese wurden mit besonderer Spannung erwartet - und waren der eine große Risikofaktor für den Kryptomarkt in dieser Woche. 

Hintergrund: Im März hatten mehrere Bankpleiten in den USA für hohe Unsicherheit gesorgt - sowohl an den traditionellen Finanzmärkten als auch am Kryptomarkt. Erst als die US-Behörden angekündigt hatten, dass die Bankeinlagen der Silicon Valley Bank auch über den versicherten Betrag von 250.000 Dollar pro Konto hinaus geschützt würden, beruhigte sich die Lage einigermaßen. Zudem hatte die Fed ein neues Programm vorgestellt, mit dem Banken im Notfall Liquidität zur Verfügung gestellt bekommen sollten.

Dazu kam: Die Turbulenzen im Bankensektor machten es auch unwahrscheinlicher, dass die Fed weitere starke Zinserhöhungen vornehmen würde. Schwächelt die Wirtschaft ohnehin schon, könnten zusätzliche Zinserhöhungen die Situation noch verschlimmern. Würde die Fed aber deswegen ihre Zinserhöhungen beenden oder die Zinsen sogar senken, wäre das positiv für die Kursentwicklung. 

Leisten könnte sich die Notenbank das nur, wenn es die Inflationsentwicklung hergibt. In den USA sinkt die Inflationsrate zwar seit Monaten. Mit 6,0 Prozent lag sie im Februar aber weiterhin deutlich über dem Ziel von 2,0 Prozent. Und die Fed würde ihre Zinserhöhungen wohl nicht stoppen, wenn der Trend bei der Inflation nicht klar nach unten zeigen würde. Genau deshalb sind die Daten für März mit großer Spannung erwartet worden.

Letztlich ging aber alles gut: Die Daten zeigten einen weiteren Rückgang der Inflationsrate auf 5,0 Prozent. Damit fiel er sogar etwas deutlicher aus, als Analyst:innen im Vorfeld erwartet hatten. Diese waren im Schnitt von einem Rückgang auf 5,2 Prozent ausgegangen. Einer der beiden Risikofaktoren in dieser Woche wurde also nicht schlagend.

🧐 Wie sich Ethereums “Shapella”-Upgrades wirklich auf den Kurs ausgewirkt haben

Dann gab es aber noch einen zweiten - und zwar einen kryptospezifischen, der auch in der vorigen Ausgabe von Crypto Weekly bereits ausführlich behandelt wurde: Die “Shapella”-Upgrades des Ethereum-Netzwerks. 

Wie berichtet, hatte der Ether-Kurs schon im Vorfeld der Upgrades den höchsten Stand seit August 2022 erreicht. Die beiden Upgrades “Shanghai” und “Capella”, meist eben zusammengefasst zu “Shapella”, blieben jedoch ein Unsicherheitsfaktor.

Alle Hintergründe zu den Upgrades wurden hier bereits in der Vorwoche behandelt. Wer sich für die Details interessiert, sei als an Crypto Weekly #97 verwiesen, diesmal nur die Kurzfassung: Mit den Upgrades wird es nun möglich, dass zum Staking hinterlegte Ether-Token wieder ausgezahlt werden.

Etwas vereinfacht gesagt: Bisher konnte man Token einzahlen, aber die dann nicht mehr auszahlen lassen. Klingt nach Scam, aber diese Funktion war technisch schlicht noch nicht implementiert. In der Nacht auf Donnerstag ging sie nun aber live. 

Über die Auswirkungen des Upgrades auf den Ether-Kurs war im Vorfeld viel spekuliert worden. Ethereum-Staking ist seit Dezember 2020 möglich. Manche Staker:innen haben also schon ziemlich lange keinen Zugriff auf ihre gestakten Token - würden sie da nicht die erstbeste Möglichkeit nutzen, um Gewinne mitzunehmen? Und würden die Token, die auf den Markt geworfen werden, nicht für enormen Druck auf den Preis sorgen und einen Abverkauf auslösen?

Alles berechtigte Fragen, die in der Vorwoche an dieser Stelle auch bereits behandelt worden sind. Nun stellte sich aber heraus: Zumindest unmittelbar waren die Auswirkungen der Upgrades auf den Kurs kaum vorhanden. Er bewegte sich in der Nacht auf Donnerstag wie am Tag davor bei rund 1.900 Dollar. Von einem Abverkauf keine Spur. 

Und nicht nur das: Am Freitag ging es dann sogar deutlich nach oben. Der ETH-Kurs überschritt, wie eingangs erwähnt, erstmals seit August 2022 sogar wieder über die Marke von 2.000 Dollar.

Allerdings: Das Horror-Szenario eines unmittelbaren starken Abverkaufs hatten ohnehin nur wenige seriöse Beobachter:innen für wahrscheinlich gehalten. Auch den Ethereum-Entwickler:innen waren die möglichen Auswirkungen der Upgrades bereits bei der Planung bewusst - weshalb sie vorbeugend Maßnahmen ergriffen haben. So bestehen auch weiterhin Einschränkungen, wie viele Ether abgezogen werden können.

Auch aufgrund dessen gilt: Die kurzfristige Marktreaktion auf “Shapella” kennen wir. Wie sich die Upgrades aber fundamental auf das Ethereum-Ökosystem auswirken werden, wird sich erst über die nächsten Wochen und Monate zeigen.


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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