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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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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