05.01.2018

Ethereum knackt die 1000-Dollar-Marke – eine Analyse

Die Ethereum-Blockchain wurde zur Basis unzähliger Unternehmens-Modelle. Tausende Developer entwickeln sie laufend fort. Dennoch hat der Coin momentan noch ähnliche Probleme wie Bitcoin. Die Lösung scheint am Horizont.
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Ethereum knackt 1000 Dollar Marke - Analyse
(c) fotolia.com - Tierney

Nach Marktkapitalisierung war der 2014 gestartete Ether-Coin bis vor kurzem die Nummer zwei hinter Bitcoin (und könnte es auch wieder werden). Für viele Krypto-Enthusiasten bleibt die Platzierung auch so, nachdem der Ripple-Coin XRP überholt hat, gilt dieser doch vielerorts als “Banken-Coin” mit unzureichender Dezentralisierung.  Vor einem Jahr stand der Ether knapp unter 12 Dollar. Er hat sich in der Zeit also nahezu verhundertfacht. Doch eigentlich geht es, zumindest nach dem Wunsch von Founder Vitalik Buterin, bei Ethereum eigentlich gar nicht um den Coin.

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Impact statt Lamborghini-Memes

“Bei Bitcoin ist die Blockchain Mittel zum Zweck für den Coin. Bei Ethereum ist der Coin Mittel zum Zweck für die Blockchain”, sagt Buterin. Der Spekulation mit Kryptowährungen und dem damit verbundenen rapiden Wertzuwachs steht er kritisch gegenüber. “Wir müssen dazwischen differenzieren, hunderte Milliarden Dollar an digitalem Papierreichtum herumzuschubsen, oder tatsächlich einen Nutzen für die Gesellschaft zu stiften”, twitterte er kürzlich. Und setzte wenig später nach: “Wenn alles, was wir zustande kriegen, Lamborghini-Memes und unreife Wortspiele über ‘sharting’ (Anm. Deutsch: “Materialfurz” als Anspielung auf “sharding” – siehe unten) sind, dann werde ich gehen.“

“Smart Contracts” für alle Bereiche

Die harten Worte haben ihren Hintergrund in der Mission, mit der Ethereum ausgezogen ist. Denn was Buterin von Anfang an zum Ziel hatte ist, die Blockchain-Technologie der großen Masse zugänglich zu machen. Coins sind eben nur ein Teilaspekt der Plattform. Die “Smart Contracts”, die sie (im Gegensatz zur Bitcoin-Blockchain) ermöglicht, lassen sich prinzipiell auf alle Fälle anwenden, in denen zwei User eine bindende Übereinkunft treffen. Man könnte sie – stark vereinfacht – als digitale Unterschrift bezeichnen, mit der ein Vertrag (der nicht selber in der Blockchain hinterlegt wird), über die Blockchain abgesichert wird. “Es ist eine Möglichkeit, Vereinbarungen zu treffen, ohne einander vertrauen zu müssen”, erklärte Ethereum Co-Founder und Ex-CTO Gavin Wood im Gespräch mit dem Brutkasten am Rande eines TedX-Events in Wien (Video unten).

Ethereum-Co-Founder und Ex-CTO Gavin Wood im Gespräch mit Dejan Jovicevic
(c) Der Brutkasten: Ethereum-Co-Founder und Ex-CTO Gavin Wood im Gespräch mit Dejan Jovicevic.

Ethereum-Blockchain als Basis für unzählige Tokens

Die Plattform und die dahinterliegende Blockchain sind aufgrund der Zielsetzung auch frei zugänglich und nutzbar. Und sie werden weltweit weitreichend genutzt. Von allen Projekten, die in den vergangenen Monaten einen ICO starteten, trat nur ein kleiner Teil mit einer selbst programmierten Blockchain oder einer anderen Form von Distributed Ledger Technology an. Unzählige kleine Krypto-Unternehmen setzten ihr Konzept auf der Ethereum-Blockchain auf und kreierten dabei einen sogenannten ERC20-Token. So passiert etwa auch bei den ersten drei österreichischen ICOs von Herosphere, Hydrominer und Crypto Future.

Im Zuge dieser Entwicklung kam es international auch zu einer Reihe von Betrugsfällen mit Ethereum-basierten ICOs. “So wie das Internet ist auch die Ethereum-Technologie ein Werkzeug. Wie es verwendet wird, bestimmen seine Nutzer”, sagt dazu Gavin Wood. Zugleich ist er überzeugt, dass es mit der Zeit auch bessere Mittel geben wird, andere User vor Betrug zu schützen.

Proof of Concept eindrucksvoll gelungen

Dass sich der Ether innerhalb eines Jahres im Wert fast verhundertfacht hat, baut stark auf dem Impact auf, der mit der dahinterliegenden Plattform geschaffen wurde. Während bei vielen neuen Kryptowährungen eher in eine Idee investiert wird, als in eine tatsächliche Anwendung, ist Ethereum der Proof of Concept bereits eindrucksvoll gelungen. Im Hintergrund stehen tausende Entwickler, die weltweit an der Weiterentwicklung der Plattform arbeiten.

Ethereum und das Stromverbrauchs-Problem

Und diese Weiterentwicklung ist auch notwendig, kämpft Ethereum doch momentan noch mit sehr ähnlichen Problemen wie Bitcoin. So nutzt auch Ethereum ein “Proof of Work”-System für die Verschlüsselung seiner Blocks und damit verbundenes Mining. Und ein rezenter Hype um Ether-Mining führt auch dort zu einer schnellen Erhöhung der Hash-Difficulty und damit zu hohem Stromverbrauch. Die Zahl möglicher Transaktionen pro Sekunde ist bei Ether zwar um ein vielfaches höher als bei Bitcoin, bleibt aber dennoch im niedrigen zweistelligen Bereich.

“Ich nenne das ‘Proof of Work’-Konzept auch gerne ‘Proof of Waste’ – man wirft Energie dabei förmlich weg”

Proof of Stake statt “Proof of Waste”

“Ich nenne das ‘Proof of Work’-Konzept auch gerne ‘Proof of Waste’ – man wirft Energie dabei förmlich weg”, sagt Wood. Die Energie-schonendere Alternative, “Proof of Stake” (PoS), die einige Coins bereits anwenden, hält auch er für den nächsten Schritt. Dabei wird nicht mehr anhand der Rechenleistung bestimmt, wer einen Block verschlüsselt. Mining im derzeitigen Sinne wird dadurch obsolet. “Pessimistisch gehe ich davon aus, dass Ethereum in den nächsten zwölf bis 18 Monaten auf das Konzept umsteigt”, sagt Wood zum Brutkasten (das Interview fand im Oktober 2017 statt). Inzwischen verschlüsselt Ethereum bereits einen Teil seiner Blocks über PoS. Der Anteil soll sich nun sukzessive vergrößern. Das passiert mit der schrittweisen Implementierung des sogenannten “Casper”-Protokolls. Über verschiedene Mechanismen sollen mit diesem auch Sicherheitsprobleme anderer “Proof of Stake”-Konzepte vermieden werden.

Mit “sharding” zu einer Million Transaktionen pro Sekunde

Dieses Casper-Protokoll und der Umstieg auf das PoS-System sollen auch das Problem der geringen Transaktionszahl lösen. Das Buzzword in diesem Zusammenhang ist “Sharding”. Dabei wird – sehr vereinfacht erklärt – die Datenbank, also der Inhalt eines Blocks, in viele kleine Datenbanken aufgeteilt, die dann nicht mehr so rechenintensiv sind. Diese werden dann einzeln verschlüsselt. Mit der endgültigen Umsetzung des Casper-Protokolls, die Ethereum für Sommer 2018 ankündigte, soll die Transaktionszahl pro Sekunde auf bis zu einer Million ansteigen. Begleitet wird der Umstieg auf das Protokoll allerdings von einer “Hard Fork”, also einer Spaltung. Denn die User müssen sich aktiv für die Nutzung des neuen Protokolls entscheiden.

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Gavin Wood im Live-Interview

⇒ Zur offiziellen Homepage von Ethereum

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(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.”

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