29.02.2024

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

Interview. Bei Ethereum steht mit Dencun das wichtigste Upgrade seit längerer Zeit an. Welche Veränderungen damit kommen und mit welchen Auswirkungen zu rechnen ist, erläutert Ed Prinz von DLT Austria.
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Ed Prinz
Ed Prinz | Foto: beigestellt, Hintergrund Adobe Stock

Blockchains wie Ethereum befinden sich in konstanter Weiterentwicklung. Manche Upgrades gehen mehr oder weniger unauffällig über die Bühne. Andere werden mit großer Spannung erwartet. Etwa das zumindest anfangs äußerst kontrovers diskutierte “London“-Upgrade im Sommer 2021 oder auch die “Shapella“-Upgrades im vergangenen Frühling. Das nun anstehende “Dencun”-Upgrade gehört ebenfalls zu jenen, denen größere Aufmerksamkeit zuteil wird.

Erklärtes Ziel des Upgrades ist es, die Ethereum-Blockchain effizienter und skalierbarer zu machen. Aber was bewirkt das Upgrade, das am 13. März live gehen soll, genau? Wir haben bei Ed Prinz nachgefragt. Er ist Vorsitzender des Vereins DLT Austria (Distributed Ledger Technologies) und einer der Gründer des NFT-Startups Loob.io.


brutkasten: Das Dencun-Upgrade bei Ethereum steht kurz bevor. Das Upgrade soll die Effizienz des Netzwerks und die Skalierbarkeit erhöhen soll, aber was passiert genau?

Ed Prinz: Das Dencun-Upgrade bei Ethereum ist ein wichtiger Schritt in der Evolution der Ethereum-Chain. Es zielt tatsächlich darauf ab, die Effizienz und Skalierbarkeit des Netzwerks zu verbessern. Durch dieses Upgrade werden verschiedene technische Änderungen vorgenommen, die insbesondere die Art und Weise betreffen, wie Transaktionen und Daten verarbeitet werden. 

Eine der Kernkomponenten von Dencun ist die Einführung von Proto-Danksharding, einer Technologie, die die Datenverarbeitungskapazität des Netzwerks erweitert und eine effizientere Nutzung des Speicherplatzes ermöglicht. Dies soll durch eine verbesserte Organisation und Fragmentierung der Daten erreicht werden. Letztlich führt dies zu einer höheren Transaktionsdurchsatzrate und legt die Grundlage für zukünftige Erweiterungen des Netzwerks.

Wie würdest du Proto-Danksharing jemandem ohne technischem Vorwissen erklären?

Proto-Danksharding kann man sich als eine Art Optimierung der Datenverarbeitung vorstellen. Diese ermöglicht es, große Mengen an Informationen effizienter zu verarbeiten und zu speichern. Für Laien bedeutet dies, dass die Ethereum-Blockchain in der Lage sein wird, mehr Transaktionen schneller und mit weniger Ressourcenaufwand zu verarbeiten. Dies ist ein entscheidender Schritt hin zu einem leistungsfähigeren und skalierbareren Netzwerk.

Eine einfache Analogie, um das Upgrade zu beschreiben, könnte so aussehen: Stell dir vor, es gibt eine Buslinie, die eine sehr gefragte Route durch das Zentrum einer Stadt bedient, die besonders bei Touristen beliebt ist. Ursprünglich fährt der Bus nur einmal pro Stunde und bietet lediglich 30 Plätze, obwohl hunderte von Touristen diese Strecke nutzen möchten.

Mit dem Upgrade verwandelt sich der Bus in einen Doppeldeckerbus, der fast die doppelte Anzahl an Sitzplätzen bietet. Zusätzlich verkürzt sich das Abfahrtsintervall des Busses auf alle 10 Minuten. Das bedeutet, dass nun alle 10 Minuten ein Bus mit rund 50 Plätzen verfügbar ist, um die Touristen auf ihrer gewünschten Route zu befördern. Dadurch können deutlich mehr Menschen bequem von Punkt A nach Punkt B gelangen, was zur allgemeinen Zufriedenheit führt.

Welche konkreten Auswirkungen erwartest du für Ethereum-User:innen von Dencun? Und werden diese unmittelbar oder eher mittel- bis langfristig auftreten? Kann mit mit Auswirkungen auf die Gas Fees rechnen?

Die Auswirkungen von Dencun auf Ethereum-User:innen werden voraussichtlich sowohl unmittelbar als auch mittel- bis langfristig spürbar sein. Kurzfristig könnten sich Verbesserungen in der Geschwindigkeit und Effizienz bei der Verarbeitung von Transaktionen zeigen. Mittel- bis langfristig könnte das Upgrade dazu beitragen, die Grundlage für weitere Innovationen und Skalierungslösungen zu schaffen.

Was die Gas Fees betrifft, so ist es möglich, dass diese durch die effizientere Datenverarbeitung und -speicherung tendenziell sinken. Denn so wird das Netzwerk in der Lage sein, mehr Transaktionen kostengünstiger zu verarbeiten.

Wie ist Dencun einzuordnen im Vergleich zu anderen bekannten Ethereum-Updates der Vergangenheit – etwa zu “London” im Sommer 2021 oder zu den “Shapella”-Upgrades im Frühjahr 2023?

Dencun konzentriert sich insbesondere auf die Skalierbarkeit und Effizienz von Ethereum. Während das “London”-Upgrade mit der Einführung des EIP-1559-Mechanismus zur Verbesserung des Gebührenmarktes und der Deflationärheit von Ether verbunden war, konzentriert sich Dencun stärker auf die Datenverarbeitung und -speicherung.

Das Dencun-Upgrade integriert dazu neun unterschiedliche Ethereum Improvement Proposals (EIPs), die gemeinsam ein umfangreiches Paket an Verbesserungen darstellen. Diese EIPs zielen auf vielfältige Bereiche des Ethereum-Netzwerks ab und umfassen Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz von Smart Contracts, zur Optimierung der Verwaltung von Validatoren und zur Einführung eines neuen Typs von Transaktionen, den sogenannten “Blob-Carrying Transactions”. Ein zentrales Element unter diesen EIPs ist das EIP-4844, das das erwähnte Proto-Danksharding einführen wird.

Was bedeutet das Dencun-Upgrade für L2-Lösungen, auch in mittel- bis langfristiger Perspektive?

Für Layer-2-Lösungen (L2) bedeutet das Dencun-Upgrade eine mögliche Verbesserung ihrer Effizienz und Leistungsfähigkeit, da die verbesserte Skalierbarkeit und Datenverarbeitung des Hauptnetzwerks (Layer-1) die Grundlage für schneller und kostengünstiger arbeitende L2-Lösungen bildet. Mittel- bis langfristig könnte dies zu einer verstärkten Adoption und Entwicklung von L2-Lösungen führen.

Die “Blob-Transaktionen” erlauben es, große Mengen an Daten kostengünstig im Netzwerk zu speichern, was insbesondere für Layer-2-Lösungen wie Rollups von Vorteil ist. Es erhöht die Datendurchsatzkapazität von Ethereum und senkt die Kosten für die Nutzung von Layer-2-Netzwerken.


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“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.“


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