07.04.2021

Krypto-Experte: Trotz Rekordhoch – dieses Problem muss Ethereum jetzt lösen

Der jüngste Rekordstand sei durch das "Zusammenkommen der Community" erreicht worden, sagt Christopher Obereder von CoinStats. Doch jetzt müssten weitere Schritte folgen.
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Es läuft gut für Ethereum - doch einige Probleme müssen gelöst werden.
Es läuft gut für Ethereum - doch einige Probleme müssen gelöst werden. | Foto: Adobe Stock

Sind bei Ethereum die jüngsten Schwierigkeiten überwunden? Die Ethereum-Kryptowährung Ether erreichte kürzlich ein Rekordhoch. Noch im März hatte ein Konflikt zwischen Minern und Entwickern den Kurs belastet. Doch grundlegende Probleme bestehen weiterhin – und müssen gelöst werden, wie Christopher Obereder im Gespräch mit dem brutkasten sagt. Zuletzt hatten wir mit dem Serial Entrepreneur und Chief Marketing Officer (CMO) von CoinStats über das Supercycle-Konzept und die Auswirkungen des US-Konjunkturpakets auf den Krypto-Markt gesprochen.

Grundsätzlich läuft es schon länger gut für Ethereum: Mit Decentralized Finance (DeFi) und Non-Fungible Tokens (NFTs) spielt das System bei gleich zwei der großen Krypto-Trends eine Schlüsselrolle. Der Erfolg hat aber Schattenseiten: Mit der zunehmenden Nutzung des Systems sind die Transaktionskosten in Höhen gestiegen, die teilweise nicht mehr tragbar sind. “Die Transaktionskosten sind das größte Problem von Ethereum und auch der Grund, warum es noch nicht wirklich Mainstream werden kann”, sagt Obereder.

Verschiedene Lösungsansätze für Skalierungsproblem

Dieses Skalierungsproblem ist lange bekannt – und es wird an unterschiedlichen Lösungen gearbeitet, die aber ihrerseits wieder Konflike hervorrufen. Da ist etwa da ist etwa das Ethereum Improvement Proposal (EIP) 1559, das Anfang März beschlossen wurde und im Juli integriert werden soll. Mit ihm sollen sich unter anderem die Gebührenstruktur ändern – weg von einem reinen Auktionsmodell hin zu einem System mit einer Basisgebühr.

Dann gibt es sogenannte Layer-2-Lösungen, die das Ethereum-System nicht selbst verändern, sondern auf diesem aufsetzen. Hohes Potenzial wird dabei etwa der Lösung “Optimism” beigemessen. Zu den Investoren des Unternehmens hinter der Lösung zählt unter anderem Andreessen Horowitz. Und schließlich ist das große Update des Ethereum-Systems auf “Ethereum 2.0” in Vorbereitung, das ebenfalls das Skalierungsproblem direkt angehen soll – unter anderem, indem man vom aktuellen “Proof of Work”-Ansatz auf einen “Proof of Stake”-Ansatz umstellt. Dies wird jedoch erst für 2022 erwartet.

Christopher Obereder ist CMO bei Coin Stats.
Christopher Obereder | © Christopher Obereder

Sinken die Gebühren, verlieren jedoch jene, die diese bisher eingestrichen haben – und genau deswegen gab es von vielen Minern in den vergangenen Wochen Widerstand. Eine Gruppe kündigte für 1. April dieses Jahres sogar eine sogenannte 51-Prozent-Attacke, also die eigenmächtige Übernahme des Netzwerks, an. Realität wurde dies aber nicht: “Die Wahrscheinlichkeit, dass es so zu etwas kommt, war von vornherein sehr gering. Wenn die Miner in das Netzwerk eingreifen würden, würden sie es zerstören”, sagt Obereder. Damit würden sie aber letztlich auch ihre eigenen Coins zerstören.

Allzeithoch durch “Zusammenkommen der Community”

“Wenn ich in die Community hineinhöre, dann zeigt sich, dass die Miner verstanden haben, dass sich das Netzwerk verbessern muss”, erläutert Obereder weiter. Die Miner würden auch den Vorteil von Änderungen sehen: “Das Netzwerk wird durch jede Scaling-Lösung nützlicher. Wenn die Aktualisierung des Netzwerks erfolgreich durchgeführt wird, ist zu erwarten, dass Ethereuem noch mehr verwendet wird. Dadurch steigt auch sein Wert”. Diese zunehmende Einsicht, die Obereder ortet, sieht er auch als Grund für den neuen Höchststand: “Wir haben das neue Allzeithoch durch das Zusammenkommen der Community erreichen können”.

Lösung des Skalierungsproblem ein “Muss”

Allerdings müssen nach Ansicht von Obereder nun auch die nächsten Schritte folgen. Dass beispielweise die L2-Lösung “Optimism” nicht, wie ursprünglich angekündigt, im März umgesetzt wurde, sondern sich noch bis Juli verzögern wird, sei zwar nicht so tragisch: “Generell hat man es in den letzten Jahren öfter miterlebt, dass es zu Verzögerungen kommen kann und die Ethereum-Community hat sich damit abgefunden, dass es etwas länger dauern kann”.

Zu lange dürfe das Skalierungsproblem aber nicht ungelöst bleiben. “Wenn es jetzt bis 2022 dauern würde, bis das Problem gelöst ist, würde dies anderen Chains ermöglichen, die Position von Ethereum einzunehmen”. Die Lösung des Skalierungsproblems sei daher ein “Muss”. Allerdings: “Wenn die Scaling-Lösungen funktionieren wie angepriesen, dann könnte es einen richtigen Ansturm geben auf Ethereum. Das könnte für 2021 eines der größten Ereignisse im Markt werden”.


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(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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