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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Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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