06.05.2021

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

Der Hype um die als Scherz gestartete Kryptowährung findet kein Ende. Vor Elon Musks Auftritt bei "Saturday Night Live" lag ihre Marktkapitalisierung zuletzt bei 77 Mrd. Dollar.
/artikel/dogecoin-hoeher-bewertet-als-spotify-ford-oder-twitter
Der Hype um Dogecoin hält an
Dogecoin gehört mittlerweile zu den größten Kryptowährungen | Foto: Adobe Stock

Der Hype rund um Dogecoin (DOGE) hält weiter an: Zuletzt ist die 2013 als Scherz gestartete Meme-Coin bis auf knapp unter 70 Cent gestiegen. Klingt wenig? Zu Jahreswechsel lag der Kurs allerdings noch bei einem halben Cent (0,005 Dollar). Daraus ergibt sich ein Plus von über 10.300 Prozent. Und ja, das ist ein Tausenderpunkt und kein Komma. Alleine in den vergangenen sieben Tagen hat sich der Kurs fast verdoppelt.

Am frühen Donnerstagnachmittag lag er zuletzt wieder rund 10 Prozent im Minus und stand damit bei 60 Cent. Die Marktkapitalisierung von Dogecoin liegt damit bei 77 Mrd. US-Dollar. Mit Bitcoin, Ethereum und Binance Coin sind derzeit nur mehr drei Kryptowährungen größer – XRP liegt mit 75 Mrd. Dollar aktuell knapp dahinter, andere ernsthafte Krypto-Projekte wie Cardano (50 Mrd. Dollar) oder Polkadot (37 Mrd. Dollar) sind weit abgeschlagen. Litecoin, auf dem Dogecoin basiert, kommt gar nur auf eine Marktkapitalisierung von 23 Mrd. Dollar.

Dogecoin-Marktkapitalisierung so hoch wie jene der Top-8-ATX-Unternehmen kombiniert

Dogecoin hat damit eine Größe erreicht, die viele etablierte Unternehmen in den Schatten stellt. Spotify, Twitter, Electronic Arts oder Pinterest werden beispielsweise an der Börse aktuell jeweils mit rund 40 Mrd. Dollar bewertet – und kommen damit nur auf ungefähr die halbe Marktkapitalisierung von Dogecoin. Selbst altehrwürdige US-Konzerne wie der Autohersteller Ford (plus 46 Mrd. Dollar), der Lebensmittelkonzern Kraft Heinz (52 Mrd. Dollar) oder die Ratingagentur Moody’s (plus 61 Mrd. Dollar) weisen aktuell einen niedrigeren Börsenwert auf.

Dogecoin ist derzeit auch deutlich höher bewertet als jedes börsennotierte Unternehmen aus Österreich. Umgerechnet auf Euro liegt die DOGE-Marktkapitalisierung bei 64 Mrd. Das Unternehmen mit dem höchsten Börsenwert in Österreich ist aktuell die OMV mit 14 Mrd. Euro, gefolgt von der Erste Group (13 Mrd. Euro) und dem Verbund (12 Mrd.). Erst wenn man den Börsenwert der acht größten ATX-Unternehmen kombiniert, kommt man auf die derzeitige Marktkapitaliserung von Dogecoin. Wie eine solche Bewertung zu rechtfertigen ist und wie lange sie realistischerweise so hoch bleiben kann, ist unklar – allerdings hat Dogecoin auch seine Fürsprecher.

Musk-Auftritt bei “Saturday Night Live” von DOGE-Fans mit Spannung erwartet

Prominentestes Beispiel ist wohl Tesla-CEO Elon Musk. Mit Spannung erwarten die Fans der Meme-Coin Musks Auftritt von bei der Late-Night-Show “Saturday Night Live” am kommenden Samstag. In den vergangenen Wochen hatte der Milliardär DOGE mehrfach in Tweets aufgegriffen und nicht selten damit auch den Kurs gepusht.

Auch ein anderer Milliardär meldete sich diese Woche zu Dogecoin zu Wort. Mark Cuban – Juror bei “Shark Tank”, dem US-Pendant zu “2 Minuten 2 Millionen”, und Besitzer des Basketball-Teams Dallas Mavericks. “Solange mehr Unternehmen Doge für ihre Produkte/Dienstleistungen annehmen, kann Doge eine benutzbare Währung sein, weil es seine Kaufkraft besser bewahren KÖNNTE als ein Dollar in der Bank”, schrieb Cuban auf Twitter. Die Mavericks gehören zu den Unternehmen, die Dogecoin-Zahlungen akzeptieren. Fans können Tickets und Merchandise seit März auch mit Dogecoin bezahlen, nachdem das Team Bitcoin schon mehrere Jahre annimmt.

Dogecoin-Gründer verkaufte bereits 2015

Dogecoin wurde 2013 von den Softwareentwicklern Billy Markus und Jackson Palmer gestartet. Markus arbeite damals für IBM, Palmer für Adobe. Palmer hatte als Scherz auf Twitter geschrieben, dass Dogecoin “the next big thing” sei, Markus setzte die Idee dann innerhalb von drei Stunden in die Realität um, wie er in einem vor einigen Wochen auf Reddit veröffentlichten offenen Brief an die Dogecoin-Community schrieb. Darin gab Markus auch an, alle seine Dogecoins bereits 2015 verkauft oder weggeben zu haben – dies wäre “insgesamt ungefähr genug gewesen, um einen gebrauchten Honda Civic zu kaufen”.

Markus ging auch auf die Frage der Bewertung von Dogecoin – genauer gesagt, auf das Vorhaben mancher DOGE-Fans, den Kurs bis auf 1 Dollar zu pushen. Die Marktkapitalisierung wäre dann höher als bei “tatsächlichen Unternehmen, die Dienstleistungen für Millionen Menschen erbringen, wie Boeing, Starbucks, American Express IBM”, schreibt Markus. “Verdient Dogecoin das? Das ist etwas, das ich nicht begreifen und schon gar nicht beantworten kann”. Er selbst habe dies aber ohnehin nicht zu entscheiden und jeder habe das Recht, die Coin so zu bwerteten wie er möchte. Als ursprünglicher Erschaffer sei nur sein Wunsch, “dass Dogecoin und die Dogecoin-Community eine Kraft für das Gute” sein können.

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:
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5

“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.

No Hype KI
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

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

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 …

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

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 …

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

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 …

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

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 …

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Dogecoin aktuell höher bewertet als Twitter, Spotify oder Ford