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.
/artikel/dencun-ethereum-upgrade
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.

Deine ungelesenen Artikel:
17.12.2024

AnyConcept: Wie ein Grazer Software-Testing-Startup Google verblüffte

AnyConcept aus Graz hat eine Software Testautomatisierungs-Lösung entwickelt und dabei beim Trainieren seiner KI Google auf sich aufmerksam gemacht. Wie genau das Modell funktioniert und was der US-Gigant wollte, erklären die Gründer Leander Zaiser, Manuel Weichselbaum und Markus Hauser.
/artikel/anyconcept-wie-ein-grazer-software-testing-startup-google-verblueffte
17.12.2024

AnyConcept: Wie ein Grazer Software-Testing-Startup Google verblüffte

AnyConcept aus Graz hat eine Software Testautomatisierungs-Lösung entwickelt und dabei beim Trainieren seiner KI Google auf sich aufmerksam gemacht. Wie genau das Modell funktioniert und was der US-Gigant wollte, erklären die Gründer Leander Zaiser, Manuel Weichselbaum und Markus Hauser.
/artikel/anyconcept-wie-ein-grazer-software-testing-startup-google-verblueffte
Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Dencun: Was man über das Ethereum-Upgrade wissen muss