24.01.2018

Deutschland: 2017 (theoretisch) 726 Mio Euro Steuern auf Bitcoin & Co

Wie aus einer Berechnung des Frankfurt School Blockchain Centers hervorgeht, müssten deutsche Krypto-Trader für vergangenes Jahr rund 726 Millionen Euro an Steuern an den Staat abgeben.
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Steuererklärung Einkommensteuer Steuer auf Bitcoin und Co Deutschland
(c) fotolia.com - Stockfotos-MG: Einnahmen aus Krypto-Kursgewinnen müssen in die Steuererklärung

Die Kritik an Kryptowährungen, allen voran Bitcoin, von staatlicher Seite reißt nicht ab. Auch im Nachbarland Deutschland melden sich Notenbanker und Politiker laufend mit kritischen Kommentaren zu Wort. Dabei könnten die Kryptowährungen bzw. genauer, das Krypto-Trading, prinzipiell zu einer lukrativen Einkommensquelle für den Fiskus werden. Wie nun aus einer Berechnung des Frankfurt School Blockchain Centers hervorging, müssten deutsche Krypto-Trader allein im Jahr 2017, bei korrekter Versteuerung, gesamt 726 Millionen Euro an Steuern auf Bitcoin und Co den Staat abgeben.

+++ Krypto-Trading und Steuern: Wer nicht HODLt, muss zahlen +++

Einkommensteuer auf Einnahmen aus Kursgewinn

In Deutschland gilt prinzipiell eine ähnliche Regelung, wie in Österreich (was hierzulande zu beachten ist, ist hier nachzulesen). Einnahmen aus Kursgewinnen fallen demnach, wenn die Kryptowährung innerhalb eines Jahres nach Anschaffung verkauft, bzw. auch in eine andere Kryptowährung getauscht wird, unter die Einkommensteuer. Ein Beispiel: Wer etwa im Februar 2017 ein Bitcoin gekauft hat und sich darum im Dezember 2017 Ether gekauft hat, muss auf die gesamte zwischenzeitliche Wertsteigerung (in Euro) Steuern nach dem Einkommenssteuersatz bezahlen. Selbiges gilt natürlich genau so, wenn der Bitcoin direkt in Euro getauscht wurde.

Ein Prozent des gesamten Einkommensteueraufkommens

Prinzipiell müssten also all diese Einnahmen durch Kurssteigerung in der Steuererklärung für 2017 deklariert werden. Und das ergäbe in Deutschland insgesamt eben die genannten 726 Millionen Euro Steueraufkommen. Das entspricht übrigens rund einem Prozent des gesamten Einkommensteueraufkommens im Nachbarland im Jahr 2016 – es wäre also ein durchaus nennenswerter Betrag. Es ist aber sehr fraglich, ob diese Summe auch tatsächlich abgeführt wird.

Studienautoren fordern klare Regeln für Steuern auf Bitcoin und andere

Die Studienautoren der Frankfurt School sehen hier dringenden Handlungsbedarf beim deutschen Staat. Denn noch wäre die Regulierung von Kryptowährungen nicht entsprechend ausgearbeitet. Nur mit klaren Regeln für Steuern auf Bitcoin und Co könne sich der Staat Steuereinnahmen aus Veräußerungsgewinnen sichern. Ebenfalls schütze er so Anleger davor, möglicherweise steuerstrafrechtliche Tatbestände zu erfüllen, wenn sie Kryptowährungen verkaufen.

+++ “Bitcoins haben per se keinen Wert” – Erste Bank bringt “Krypto-Basics” +++


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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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