17.05.2021

Elon Musk bringt Kryptomarkt wieder unter Druck – Bitcoin fällt stark

Unter anderem hatte der Tesla-CEO angedeutet, dass das Unternehmen seine Bitcoin-Bestände doch verkaufen könnte. Die Kurse der größten Kryptowährungen gaben jeweils um rund 10 Prozent nach.
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Elon Musk - Tesla ESG-Index
Elon Musk | (c) Daniel Oberhaus/commons.wiki

Wenige Tage nach Elon Musks überraschender Ankündigung, dass Tesla keine Bitcoin-Zahlungen mehr akzeptieren wolle, kehrt keine Ruhe am Kryptomarkt ein: Nach einer Reihe von weiteren Tweets des Tesla-CEOs knickten die Kurse am Montagvormittag deutlich ein.

Der Bitcoin-Kurs lag zuletzt über 9 Prozent im Minus und stand damit bei 45.800 Dollar. Zwischenzeitlich war er sogar auf unter 43.000 Dollar gefallen. Obwohl sich Musks Aussagen vor allem um Bitcoin drehten, gerieten andere Kryptowährungen teils noch stärker unter Druck. Kursverluste von 10 Prozent oder mehr verzeichneten unter anderem Ethereum, Binance Coin, Cardano und Polkadot.

Musk hatte am Sonntagabend auf Twitter unter anderem angedeutet, dass Tesla seine Bitcoin-Bestände verkaufen könnte oder möglicherweise schon verkauft hat. Am Montag in der Früh stellte er nun in einem weiteren Tweet zwar klar, dass Tesla bisher keine Bitcoins verkauft hat. Für einen Stimmungsdreh am Markt sorgte dies jedoch nicht.

Spekulationen und Kritik nach Tesla-Ankündigung zu Bitcoin

Die Tesla-Ankündigung aus der Vorwoche hatte zahlreiche Spekulationen, aber auch Kritik in der Krypto-Community hervorgerufen. In der ursprünglichen Tesla-Stellungnahme war als Begründung für das Bitcoin-Aus auf die negativen Umweltauswirkungen des Minings verwiesen worden. Gleichzeitig hatte Tesla aber betont, seine Bitcoin-Bestände nicht verkaufen zu wollen und sich möglicherweise andere Kryptowährungen ansehen zu wollen.

Dass Musk dabei vor allem an Dogecoin (DOGE) dachte, war naheliegend – hatte er die Meme-Kryptowährung doch immer wieder mit Tweets gepusht. Am Freitag bestätigte er dies auf Twitter, indem der schrieb, dass er mit den DOGE-Entwicklern daran arbeite, die Effizienz der Transaktionen zu verbessern, dies sei „potenziell vielversprechend“. Darüber und warum ihm diese Aussage viel Kritik eingebracht hat, haben wir hier berichtet. Die Dogecoin-Entwickler legten in einem Interview mit Decrypt am Freitag dann auch offen, dass sie sich bereits seit 2019 immer wieder mit Musk austauschen.

Diskussion auf Twitter eskalierte

Wer erwartet hatte, dass sich die Situation am Wochenende entspannen würde, wurde enttäuscht: Speziell am Sonntag eskalierte die Debatte auf Musks Twitter-Account geradezu: So schrieb etwa der User Mr. Whale: “Bitcoiner werden sich selbst ohrfeigen, wenn sie im nächsten Quartal herausfinden, dass Tesla den Rest seiner Bitcoin-Bestände verkauft hat. Bei der Menge an Hass, die Elon Musk abbekommt, könnte ich ihm das nicht übelnehmen”. Darauf antwortete Musk selbst bestätigend mit “in der Tat”.

Dabei blieb es aber nicht: Auf einen Twitter-Thread des Podcasters Peter McCormack, der Musks Aussagen zu den Umweltauswirkungen des Bitcoin-Minings kritisch beleuchtet, antworte der Tesla-CEO: “Unausstehliche Tweets wie diese bringen mich dazu, dass ich am liebsten alles auf Doge setzen würde”.

Auch MicroStrategy-CEO Michael Saylor geriet ins Visier. Die Softwarefirma ist das einzige Unternehmen in den USA, das noch mehr Bitcoin in der Bilanz hält als Tesla – und Saylor hatte sich ebenfalls zur Debatte rund um Bitcoin und den Proof-of-Work-Mechanismus geäußert, den er für essentiell hält. Musk bezeichnete den MicroStrategy-CEO daraufhin als “Saylor Moon”.

In einem weiteren Tweet kritisierte Musk Bitcoin als “stark zentralisiert”, die große Mehrheit sei von einer “Handvoll großer Mining-Unternehmen” kontrolliert. An die Krypto-Community gerichtet schrieb der Tesla-CEO dann: “Hey, Kryptowährungs-‘Experten’, jemand von PayPal gehört? Es ist möglich … vielleicht … dass ich (mehr) darüber weiß, wie Geld funktioniert, als ihr merkt”.

Zuvor waren vor allem Musks Ideen, wie man Dogecoin effizienter gestalten konnte, von einigen kritisiert worden. Konkret hatte Musk geschrieben, dass DOGE idealerweise die Zeit, in der ein Block gemint werden kann, um das Zehnfache reduziere, die Blockgröße wiederum um das Zehnfache erhöhe und die Gebühren um das Hundertfache senkte. Christian Decker von Blockstream schrieb daraufhin trocken: “Ich habe buchstäblich meine Doktorarbeit darüber geschrieben, warum das nicht funktioniert”.

Kommt eine eigene Tesla-Coin?

Auch dass Musk eine eigene Kryptowährung ins Leben ruft, halten Beobachter für plausibel: Yves Bennaïm, Gründer der Schweizer Krypto-Denkfabrik 2B4CH, sagte gegenüber der NZZ, er halte es für plausible, dass Elon Musk künftig eine eigene, “saubere” Kryptowährung ins Leben rufe, eine Art “Tesla Coin”.

In eine ähnliche Richtung geht auch Krypto-Kenner Christopher Obereder, Serial Entrepreneur und Chief Marketing Officer (CMO) von Coinstats. “Ich könnte mir sehr gut vorstellen, dass Musk Dogecoin forken wird und auf Proof-of-Stake umbauen wird”, sagte Obereder zum brutkasten. Dass Musk eine bereits bestehende auf Proof of Stake basierende Kryptowährung auswähle, hält er dagegen für weniger wahrscheinlich: “Ich glaube, er will schon ‘the face of it’ werden”, sagt Obereder.

Proof of Stake ist eine Konsensmenchanismus, der deutlich weniger energieintensiv ist als der Proof-of-Work-Ansatz, wie ihn Bitcoin und derzeit auch noch Ethereum verwenden. Einige andere Kryptowährungen wie etwa Cardano oder Polkadot nutzten bereits jetzt den Proof-of-Stake-Ansatz. Das Ethereum-System plant den Umstieg für das nächste Jahr mit dem lang erwarteten Upgrade auf Ethereum 2.0.


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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“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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