22.05.2020

Der Aufstieg und Fall unserer Weltordnung

Hedgefonds-Legende Ray Dalio hat eine faszinierende Vogelperspektive auf das Finanzsystem erarbeitet. Er sieht uns am Ende eines großen Schuldenzyklus, der seit 76 Jahren läuft. Jetzt wird’s rumpelig.
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Nikolaus Jilch: Lehren aus Monopoly.
Nikolaus Jilch: Lehren aus Monopoly. (c) Georg Schober / Adobe Stock / Stephan Dinges

Als Kinder haben wir gerne Monopoly gespielt. Das lief immer nach demselben Muster. Am Anfang hat jeder die gleiche Summe. Grundstücke werden gekauft und getauscht, Häuser gebaut, dann Hotels. Das Würfelglück entscheidet. Wenn das Geld aufgebraucht ist – kein Problem! Bei Monopoly kann man Hypotheken aufnehmen, um sich Geld zu besorgen. Aber das ist mühsam, langweilig und bringt nicht viel Geld. Wir haben irgendwann einen Zettel rausgeholt und neue Schulden einfach aufgeschrieben.

Das war die Inflation.Die Geldmenge ist gestiegen.

Diese Schulden wurden dann hin und her geschoben, je nachdem wer bei wem gelandet war und Miete zahlen musste. So konnten wir tagelang spielen. Manchmal stieg jemand aus, weil er keine Lust mehr hatte. Das war eine echte Krise. Ein Spieler weniger, sein Vermögen und seine Schulden wurden gestrichen.

Das war die Deflation. Die Geldmenge ist gefallen.

Der Schock war aber stets schnell überwunden. Weiterwürfeln, weiterzahlen, weiter verschulden. Geht doch. Aber irgendwann war dann der Punkt erreicht, an dem die immer höheren Geldsummen, das ewige Schuldenmachen und Schuldenverschieben keinen Spaß mehr machte. Die Nummern, die eigentlich über Sieg und Niederlage entscheiden sollten, verloren ihre Bedeutung. Da jeder sich endlos bei einer imaginären Zentralbank verschulden konnte, war das ganze Spiel sinnlos geworden. Das Geld war für uns wertlos.

Das war die Hyperinflation.

Wir beendeten das Spiel.

Das war die Währungsreform.

Und fingen das nächste an.

Die neue Weltordnung.

Kaum ein Verschwörungsvideo kommt ohne eine Referenz zu dieser “neuen Weltordnung” aus. Aber das ist Angstmache. Milliardär und Hedgefonds-Legende Ray Dalio nutzt den Begriff in seiner neuesten Analyse ganz lapidar für das, was er den Beginn eines “langen Schuldenzyklus” nennt. Und der Begriff ist passend. Denn nichts ist wichtiger für das globale Zusammenleben als das Geldsystem. Laut Dalio ist 1944 in Bretton Woods, wo der Dollar als an Gold gebundene Weltwährung etabliert wurde, eine „neue Weltordnung“ entstanden. Die Details dieses Systems und seine konkrete Entwicklung seither, habe ich hier auf Twitter zusammengefasst.

Aber heute bleiben wir in der Vogelperspektive. Und fragen uns: Wenn diese Phase seit 1944 ein Monopolispiel wäre – wo stehen wir dann circa? Seit 2000 häufen sich die Krisen, Gelddrucken und Schulden nehmen immer extremere Ausmaße an. 2008 war ein lauter Warnschuss, ein Herzinfarkt des Finanzsystems, das nur durch riesige Mengen intravenösen Adrenalins wiederbelebt werden konnte. Von 2008 bis 2020 haben die Staaten und Notenbanken Geld in den Markt gepumpt und es von diesem verteilen lassen. “Das drückt die Preise von Finanzassets typischerweise nach oben, ist aber sehr ineffizient, wenn es darum geht, Geld zu denen zu bringen, die es wirklich benötigen”, so Dalio.

Es läuft seit Jahrtausenden immer nach demselben Drehbuch

Aktuell stecken wir mitten in der letzten Phase des Spiels. Corona hat alles nur beschleunigt. Jetzt greift der Staat direkt ein und schickt das Geld dorthin, wo er glaubt, dass es benötigt wird. Das hat in den USA am 9. April 2020 begonnen, sagt Dalio. Dies ist die Phase von Helikoptergeld, Grundeinkommen und MMT – und sie hat gerade erst begonnen.

Der Vorteil dieser Methode: Es ist effizienter und politisch einfacher als die Einführung von Vermögens- und Erbschaftssteuern zur Umverteilung von Geld. Der Nachteil: Das ganze Gelddrucken geht auf Kosten der Währung und der Staatsanleihen. Geld wird in unserer Wahrnehmung und in der Realität immer weniger wert.

+++Mehr zur Reihe “Junges Geld”+++

Dalio hat für sein neuestes Buch, das erst im September erscheint, den Aufstieg und Fall mehrerer “Weltordnungen” (Rom, China, USA) untersucht und festgestellt, dass der Mensch dasselbe Drehbuch immer wieder abspielt: Wir starten mit hartem Geld, meistens Gold. Dann kommen die Banknoten, die einen Anspruch auf Gold darstellen. Von denen werden ohne Ausnahme mehr gedruckt als die Geldbasis (das Gold) erlaubt. Dann kommt der Umstieg auf reines Papiergeld und der Schuldenturbo wird gezündet. Das geschah im August 1971, als Richard Nixon die Dollar-Gold-Bindung beendete.

“Gelddrucken, das muss die Lösung sein!”

Die Krisen werden häufiger, die Schere zwischen Arm und Reich geht auseinander, die sozialen Spannungen verschärfen sich – aber die Finanzmärkte feiern eine große Party. Bis die Blase platzt. Dann wird nochmal gegengesteuert, alles mobilisiert: Geld, Geld, Geld und noch mehr Geld soll es richten. Nach jeder Blase werden die Ideen extremer. Im Jahr 2020 haben wir die Phase erreicht, in der auch einige Ökonomen ernsthaft überzeugt sind: “Gelddrucken, das muss die Lösung sein!”

Wie geht es jetzt also weiter? Das ist die Kernfrage. Solange es keinen totalen Zusammenbruch gibt oder eine Währungsreform kommt, läuft das Spiel. Was wir nicht wissen: Werden die frischen Geldmengen in der Lage sein, eine weitere wirtschaftliche Expansion anzufeuern, wie wir sie nach 2000 und 2008 gesehen haben? Oder sehen wir schwaches Wachstum bei hoher monetärer Inflation? Das zweite Szenario würde dann das echte Endspiel einleiten. Eine Flucht aus Anleihen und Währungen in Sachwerte wie Gold, Immobilien und bestimmte Aktien.

Langsam wird das Spiel langweilig, oder?

“Die Verwässerung der Währung führt zu einer Abwertung und die Menschen flüchten aus den Währungen und Anleihen in diesen Währungen. (…) Irgendwann werden die Schulen einfach gestrichen, meistens indem man das Geld, mit dem sie zurückgezahlt werden, sehr billig macht, was Geld und Schulden abwertet. Wenn das so extrem wird, dass das Geld und Kreditsystem anfängt, zusammenzubrechen, muss der Staat zu irgendeiner Form von harter Währung zurück finden, etwa indem er sein Geld an eine Leitwährung oder Gold bindet”, schreibt Dalio.

Dann beginnt ein neues Spiel. Wenn Entwicklungsländer das machen, sehen wir es als “Emerging Market Krise”. Das kommt immer wieder mal vor. Wenn die Industriestaaten das machen, entsteht eine “neue Weltordnung”. Dalio sagt, dass dieser Zyklus seit tausenden von Jahren zu beobachten ist. Schon im alten Testament war von einer Schuldenstreichung alle 50 Jahre die Rede. Laut dem Hedgefondsmanager dreht sich die Weltordnung seitdem alle 50 bis 75 Jahre. Unsere aktuelle läuft seit 1944. Also schon 76 Jahre. Und langsam wird das Spiel langweilig, oder?

==> Hier geht es zur ganzen extrem lesenswerten Analyse von Ray Dalio.


Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information und geben ausschließlich die Meinung des Autors wieder. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von derbrutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.


Über den Autor

Niko Jilch ist Wirtschaftsjournalist, Speaker und Moderator. Nach acht Jahren bei der „Presse“ ging er Ende 2019 zum Thinktank „Agenda Austria“, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter die Bereiche „Geldanlage und digitale Währungen“ abdeckt, sowie digitale Formate aufbaut, etwa einen neuen Podcast. Twitter: @jilnik

==> Mehr über die Kolumne „Junges Geld“

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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AI Summaries

Der Aufstieg und Fall unserer Weltordnung

  • Kaum ein Verschwörungsvideo kommt ohne eine Referenz zu dieser “neuen Weltordnung” aus. Aber das ist Angstmache.
  • Milliardär und Hedgefonds-Legende Ray Dalio nutzt den Begriff in seiner neuesten Analyse ganz lapidar für das, was er den Beginn eines “langen Schuldenzyklus” nennt.
  • Laut Dalio ist 1944 in Bretton Woods, wo der Dollar als an Gold gebundene Weltwährung etabliert wurde, eine „neue Weltordnung“ entstanden.
  • Von 2008 bis 2020 haben die Staaten und Notenbanken Geld in den Markt gepumpt und es von diesem verteilen lassen.
  • Aktuell stecken wir mitten in der letzten Phase des Spiels. Corona hat alles nur beschleunigt.

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