30.11.2022

Dead Coins: Die (kuriosen) Krypto-Leichen werden immer mehr

Das Portal 99bitcoins.com hat klare Kriterien für "Dead Coins" definiert und verzeichnet aktuell mehr als 1.700 davon.
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Dead Coins 20 Rezepte für die Fahrt in die Hölle der gescheiterten Startups - Wieland Alge und Walter Ischia
(c) fotolia.com - fotokitas

Einen eigenen Coin zu schaffen, ist nicht besonders schwer, wenn man ihn auf Ethereum oder einer anderen großen Plattform aufbaut. Innovativ ist das in vielen Fällen nicht. Und in den allermeisten Fällen ist es nicht erfolgreich. Das zeigen auch die immer länger werdenden Listen von „Dead Coins“. Von diesen Listen kursieren einige im Internet. Eine davon wird vom Portal 99bitcoins.com betrieben, wo auch User:innen weitere Vorschläge einbringen können. Dort werden die Krypto-Leichen – aktuell sind es 1.719 an der Zahl -anhand von sechs Kriterien aufgelistet.

6 Kriterien für Dead Coins

Nicht wenige Dead Coins erfüllen fünf oder sogar alle sechs Kriterien: inaktive Entwicklung, inaktiver Twitter-Account, kaum bis kein Trading-Volumen, nicht indexiert, in drei oder weniger Exchanges gelistet und Website offline. Auch nur einigermaßen bekannte Namen finden sich auf der Liste kaum – schließlich treffen die genannten Kriterien auch auf spektakulär gecrashte Krypto-Projekte im Normalfall nicht zu. Es sind vor allem „Kryptowährungen“ (in vielen Fällen kann man über die Bezeichnung wohl streiten), die niemals bekannt geworden und dann sang- und klanglos gescheitert sind.

Vom Jesus Coin über Vodkacoin bis zu Cuntcoin

Sich ein wenig durch die Liste der Dead Coins durchzuklicken, ist aber jedenfalls amüsant – es finden sich nicht wenige Kuriositäten darauf. Ein Auszug gefällig? Für religiöse Menschen gibt es etwa den Godcoin, den Jesus Coin oder den Allahcoin. Feucht fröhlich wird es beim Beercoin oder beim Vodkacoin. Heimelig wird es manchen vielleicht beim Alpencoin. Etwas vulgärer: der Cuntcoin und vielleicht – je nach Lesart – der Beavercoin.

Bitcoin, Ether und Doge im Namen besonders gut vertreten

Besonders gut vertreten sind unter den Dead Coins auch Token, deren Namen an Bitcoin, Ether und Dogecoin angelehnt sind, etwa Bitcoin Incognito, Bitcoin World, Bitcoin 2.0, Bitcoinus, Ethercash, Ethereum Gold, Ethereum Plus, Etherdoge, Dogethereum, Dogefather und Dogeparty – die Liste könnte man noch eine Zeit lang fortsetzen.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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