21.04.2023

Crypto Weekly #99: Wie sich “Shapella” bei Ethereum bisher ausgewirkt hat

Diese Woche: Seit über einer Woche können gestakte Ethereum-Token (ETH) wieder ausgezahlt werden. Aber in welchem Ausmaß ist dies bisher geschehen?
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Ethereum
Ethereum | Foto: © Adobe Stock

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Die Kurstafel:

Name / Kurs / Performance 7 Tage / Perfomance 1 Jahr - Daten von Coingecko

📉 Bitcoin fällt unter 30.000 Dollar, Ethereum unter 2.000 Dollar

Der Blick auf die Kurstafel zeigt eindeutig: Die zuletzt starke Entwicklung hat sich nicht fortgesetzt. Sowohl Bitcoin als auch Ethereum hatten in der Vorwoche neue Höchststände für das Jahr 2023 erreicht: Bitcoin war auf über 31.000 US-Dollar gestiegen. Diese Woche fiel der Kurs nun deutlich zurück und konnte sich am Donnerstag nur hauchdünn über der 28.000-Dollar-Marke halten.

Nur leicht anders ist die Situation bei Ethereum: Der Ether-Kurs war am Freitag der Vorwoche erstmals seit Sommer 2022 wieder über die 2.000-Dollar-Marke gestiegen. Im Gegensatz zu Bitcoin legte er übers Wochenende sogar noch etwas weiter zu. Am Sonntagabend erreichte er bei knapp 2.140 Dollar einen neuen Höchststand für 2023. Dann war jedoch auch hier die Luft heraußen. Zu Beginn der neuen Woche bewegten sich die Kurse dann zunächst kaum. 

Erst am Mittwochvormittag kam wieder Bewegung in den Markt: Bitcoin rutschte innerhalb kurzer Zeit um etwa 1.000 Dollar ab - von über 30.000 Dollar auf gut 29.000 Dollar. Auch für den Ether-Kurs ging’s spürbar abwärts. 

Ein direkter Auslöser für die Abwärtsbewegung war nicht auszumachen - und auch professionelle Marktbeobachter:innen taten sich schwer, einen unmittelbaren Grund zu benennen. Der Marktstratege Joel Kruger von LMAX etwa sprach gegenüber CNBC von einer “überfälligen Korrektur” nach der jüngsten Aufwärtsbewegung und von Gewinnmitnahmen infolge einer wieder niedrigeren Risikolaune an den globalen Finanzmärkten. Der Kursrückgang sei eher auf diese Faktoren zurückzuführen als auf kryptospezifische Gründe.

Verstärkt worden sein dürfte die Bewegung durch Liquidationen bei Krypto-Derivaten. Zu diesen kommt es, wenn Trader:innen mit Hebeln, also mit geliehenem Geld, auf steigende (oder fallende) Kurse setzen - der Markt aber tatsächlich in die andere Richtung läuft. Dann entsteht schnell eine Situation, in der die hinterlegte Sicherheitsleistung nicht mehr ausreicht. Die Börse (oder der Broker) schließt dann die Position. Die Sicherheitsleistung wird liquidiert, also zwangsweise verkauft. Waren sehr viele Trader:innen falsch positioniert, kann dieser Mechanismus eine Marktbewegung noch einmal deutlich verstärken. 

🧐 Ethereum: “Shapella”-Upgrades weiter ein Thema…

Bevor wir aber länger über irgendwelche Marktbewegungen mutmaßen, wenden wir uns doch einem Thema zu, das etwas greifbarer ist: der technischen Seite. Und auf dieser waren die “Shapella”-Upgrades von Ethereum zuletzt das große Thema, das wir auch in Crypto Weekly #97 und Crypto Weekly #98 ausführlich behandelt haben.

An dieser Stelle daher nur mehr äußerst kurz: Die beiden Ethereum-Upgrades “Shanghai” und “Capella”, oft zusammengefasst zu “Shapella”, haben es unter anderem ermöglicht, dass zum Staking hinterlegte Ether-Token erstmals wieder ausgezahlt werden konnten. Die beiden Upgrades gingen vergangene Woche live - und das ziemlich reibungslos. 

Im Vorfeld hatten manche Beobachter:innen vor einem Ausverkauf gewarnt. Staking auf Ethereum ist seit Dezember 2020 möglich - eine durchaus lange Zeit, in der niemand seine Token wieder auszahlen konnte. Insofern wäre es nicht völlig verwunderlich, wenn viele die erste Möglichkeit dazu nutzen würden. Die zusätzlich auf den Markt geworfenen Token würden dann Druck auf den Preis machen. 

Klingt alles logisch, passiert ist es aber nicht. Im Gegenteil erreichte der Kurs nach den Upgrades sogar noch einen neuen Höchststand für 2023. Erst danach ging es wieder etwas abwärts. Festzuhalten ist dabei aber: Auch nach “Shapella” können gestakte ETH nicht unbegrenzt abgezogen werden. Vielmehr gibt es klare technische Beschränkungen.

💰 …und so viele ETH wurden seit “Shapella” wirklich abgezogen

Aber die kurzfristige Kursentwicklung ist ja ohnehin nur die eine Seite. Die mittel- bis langfristig wichtigere Frage ist eine andere: Wie viele Ether-Token wurden denn nun tatsächlich abgezogen? Alleine in der ersten Woche nach den Upgrades waren es über eine Million ETH, die sich Staker:innen auszahlen ließen. 

Allerdings: Nach Zahlen des Datenanalysediensts Nansen wurden bereits am Montag nach den Upgrades erstmals wieder mehr ETH gestakt, also eingezahlt, als abgezogen. Am 17. April wurden demnach 124.000 ETH zum Staking hinterlegt, während 64.800 ETH ausgezahlt wurden. 

Auch am Dienstag überstiegen die Einzahlungen die Auszahlungen. In der Nacht auf Donnerstag kam eine neuerliche Welle an Auszahlungen. Am Freitag überwogen dann zuletzt aber die Einzahlungen wieder deutlich.

Der starke Anstieg der Auszahlungen am Donnerstag war laut Nansen-Analyst Martin Lee auf einen einzigen Akteur zurückzuführen: Kraken. Die US-Kryptobörse hatte im Februar einen Vergleich mit der US-Börsenaufsicht geschlossen, der nicht nur 30 Mio. Dollar Strafe vorsah - sondern auch das Einstellen seines Staking-Angebots am US-Markt. 

Schon bei den Auszahlungen in den ersten Tagen nach den “Shapella”-Upgrades hat Kraken eine große Rolle gespielt, wie eine andere Analyse von CoinShares zeigt. Demnach entfielen rund 80 Prozent der Auszahlungen bis zum 17. April auf Kraken. Insgesamt hätten weniger als fünf Prozent aller Validatoren ihre ETH abgezogen. “Wir stellen fest, dass die von manchen erwartete Welle an ETH-Abhebungen nicht stattgefunden hat - zumindest bisher nicht”, heißt es von CoinShares. Entscheidend werde nun sein, ob sich der Anteil jener Validatoren, die ihre ETH abziehen, künftig erhöhen wird.


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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