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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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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