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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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
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Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das “xLSTM 7B Modell”.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

NXAI setzt auf andere Architektur

Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte “Transformer”-Technologie.

“Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen”, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

Hochreiter: “Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”

“Unsere Skalierungsvorhersagen aus unserer Arbeit sind eingetreten. Mit dem xLSTM 7B Modell präsentieren wir das beste Large Language Model (LLM), das auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) basiert. Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”, kommentiert Hochreiter.

Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

NXAI richtet das Modell klar auf den B2B-Bereich und hier primär auf den Industrie-Sektor aus. “Ich sehe großes Potenzial für xLSTM in der Robotik, weil es in der Inferenz deutlich schneller und speichereffizienter ist”, meint Hochreiter. Seit der Erstveröffentlichung der Architektur im Frühjahr hätten bereits viele Entwickler:innen Lösungen auf deren Basis vorgestellt. “Besonders KI-Anwendungen im Edge- und Embedded-Bereich profitieren enorm von der hohen Effizienz und Geschwindigkeit unseres Modells. Jeder Forscher weltweit kann das xLSTM 7B Modell für seine Arbeit nutzen. Es ist ein Modell aus Europa für die Welt“, so Hochreiter.

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