16.04.2018

Krypto-Regulierung: Von “dumb money” und “rechtlicher Balkanisierung”

Der Crypto42 Summit an der Wiener WU erhob den Anspruch, die Painpoints der Kryptowährungs- und ICO-Welt zu behandeln. Dabei wurde klar: Momentan ist jene Phase, in der die Probleme ausdefiniert werden. Bis zu ihrer Lösung könnte es noch dauern.
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dumb money vs. smart money
(c) Petra Augustyn: Shermin Voshmgir auf der Bühne beim Crypto42 Summit

Wenn der Tenor bei vielen Veranstaltungen in den vergangenen Wochen “Blockchain, nicht Bitcoin” war, so könnte man jenen beim Crypto42 Summit, der heute an der Wiener WU stattfand (und noch bis Abend läuft) mit “Bitcoin & Co., aber ernsthaft” beschreiben. Denn ausnahmsweise ging es wieder einmal nicht (primär) um das Potenzial der Blockchain-Technologie, sondern um die Probleme und Hürden im Kryptowährungs- und ICO-Bereich. Und derer gibt es bekanntlich viele, etwa “dumb money” (mehr dazu weiter unten). Erst gestern war der mit 660 Millionen US-Dollar Volumen bislang größte ICO-Betrug publik geworden. Die Fälle Bitconnect und Optioment sind noch in frischer Erinnerung (und noch nicht abgeschlossen).

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“Es ging bislang noch viel zu wenig Geld verloren”

Und das war erst der Anfang. “Es war noch nicht schmerzhaft genug. Es ging bislang noch viel zu wenig Geld verloren”, sagt William Mougayar, Investor, Autor (“The Business Blockchain”) und Keynote-Speaker beim Crypto42 Summit gegenüber dem Brutkasten. Damit spricht er nicht nur auf Betrugsfälle an. Die Erwartungen, die in den vergangenen Monaten bezüglich Blockchain geweckt wurden, seien viel zu hoch. “Es werden jetzt Dinge versprochen, die vielleicht erst in fünf bis zehn Jahren möglich sind”, sagt Mougayar. Er – ein ausgewiesener Krypto-Enthusiast – vergleicht, wie viele vor ihm, die Situation mit der Dotcom-Blase, wo das selbe passiert sei. “Es wurde das blaue vom Himmel versprochen, dann musste erst einmal geliefert werden”. Auch diesmal werde das einigen gelingen, vielen aber nicht.

Keine smarten Investitionen im Markt voller “dumb money”

Vom Token-Markt werde der Qualitätsunterschied zwischen den Projekten aber derzeit noch überhaupt nicht widergespiegelt. “Die Kurse steigen und sinken alle gemeinsam. Das ist ein eindeutiges Anzeichen dafür, dass es sich beim investierten Geld nicht um ‘smart money’ handelt. Es ist ‘dumb money’. Erst wenn man starke Unterschiede in der Performance der Coins sehen wird, wird man auch smart investieren können”. In die gleiche Kerbe schlägt Shermin Voshmgir, Director of Research im WU-Krypto-Institut. Es fließe derzeit noch viel “stupid money” in den Markt und in ICOs. Deswegen wurde am Institut ein Token Valuation Framework ausgearbeitet. Es handelt sich dabei um eine relativ komplexe Checklist zu Coins und ICOs, die sich aber – mit Voshmgir – auf einen einfachen Punkt bringen lässt: “Letztenendes ist es die Due Dilligence, die man bei jeder anderen Investition auch durchführen würde”. Denn ICO-Whitepapers seien heute oftmals nicht mehr technische Abhandlungen, sondern Marketing-Instrumente.

dumb money vs. smart money
(c) Petra Augustyn: William Mougayar auf der Bühne beim Crypto42 Summit

“rechtliche Balkanisierung”

Dazu bringt Voshmgir noch eine weitere markige Aussage: “Bitcoin ist keine Währung!” sagt sie. Stattdessen sei es etwa ein “Betriebssystem für eine neue Ökonomie” und – das streicht die Forscherin heraus – eine komplett neue Asset-Klasse. Und (spätestens) hier kommt auch die regulatorische Ebene ins Spiel. Denn, so Crypto42 Summit-Inititatorin Elfi Sixt gegenüber dem Brutkasten, diese Asset-Klasse solle auf Dauer auch für institutionelle Anleger relevant werden (die dann kein “dumb money” mehr investieren), “und die benötigen generell ein regulatorisches Rahmenwerk, das ihnen die Investition in Crypto-Assets ermöglicht”. Doch was die Regulierung angeht, gibt es, wie beim Summit immer wieder herausgestrichen wird, ein massives Problem. Voshmgir nennt es die “rechtliche Balkanisierung”.

“Wenn wir auf Blockchain-basiertes Business die gleichen Regeln anwenden wie bisher, obwohl doch eigentlich z.B. Mittelsmänner ausgeschaltet werden sollten, dann ist der ganze Versuch fehlgeschlagen”

Welten zwischen Regulatorien

Was sie damit meint ist, dass man momentan noch weit von international einheitlichen Regeln entfernt ist. Eine Panel Discussion beim Summit soll für Aufklärung sorgen, was nur bedingt gelingt. “Sieben Anwälte auf der Bühne, was soll da schon schiefgehen”, bringt es der slowenische Jurist Nejc Novak im Panel selbstironisch auf den Punkt. Die von den Diskutanten vorgestellten Rechtssituationen in ihren jeweiligen Ländern, darunter Österreich, Gibraltar, die Schweiz und die USA, zeigen, das Welten zwischen den Regulatorien liegen. Im Zuge der Diskussion warnt Novak in Anspielung auf Aussagen seiner Vorredner: “Wenn wir auf Blockchain-basiertes Business die gleichen Regeln anwenden wie bisher, obwohl doch eigentlich z.B. Mittelsmänner ausgeschaltet werden sollten, dann ist der ganze Versuch fehlgeschlagen”.

Zwischen Utility und Security

Mehr als dieser rechtsphilosophische Zugang, beschäftigt das Panel aber die Frage, wann denn ein Coin nun als “Utility Token” gilt, und damit nicht unter das Finanzmarkt-Regime fällt, und wann er als “Security Token” gilt. In Österreich trat bei den bisherigen ICOs etwa nicht die Prospekts-Pflicht ein, da sie als “Gutschein” oder innerhalb einer Plattform zweckgewidmet positioniert wurden. In den USA und der Schweiz ist das, folgt man den Diskutanten, inzwischen schwieriger. Die “investor expectation” wird schlagend. Sprich: Wenn die Token Halter den Coin vorwiegend handeln, anstatt ihn für den vorgesehenen Zweck zu nutzen wird er – beabsichtigt oder nicht – ein Security Token.

“Der wertvollste Coin ist am Ende der, der benutzt wird”

William Mougayar gibt im Gespräch mit dem Brutkasten wenig auf diese Unterscheidungen. “Ich nenne diese Klassifizierung eine ‘slippery slope’. Ein Token kann als das eine beginnen und zum anderen werden. Wir versuchen hier, etwas undefinierbares zu definieren”, sagt er. Denn es komme letztendlich wenig darauf an, wozu ein Coin gedacht sei. “Der wertvollste Coin ist am Ende der, der benutzt wird”, sagt Mougayar. Dass man die Juristen, die ICOs ihrer Klienten strukturieren, mit dieser Weisheit wohl nicht zufriedenstellen kann, steht auf einem anderen Blatt geschrieben.

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

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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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