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.


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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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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