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04.01.2018

Lightning Network: Lösung der großen Bitcoin-Probleme?

Lightning Network setzt am Kernproblem von Bitcoin an: An der Überlastung der Blockchain und damit verbundenen Wartezeiten und Transaktionskosten. Auch das Problem des Stromverbrauchs könnte damit deutlich verringert werden.

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✨ AI Kontextualisierung

„Bitcoin ist momentan als Alltagszahlungsmittel nicht geeignet“, sagt Johannes Grill. Der Mann ist nicht etwa Notenbanker, sondern, als Präsident des Vereins Bitcoin Austria, quasi Österreichs oberster Bitcoin-Interessensvertreter. „Die Bitcoin-Blockchain ist derzeit massiv überlastet. Entweder man zahlt sehr hohe Transaktionsgebühren, oder man muss sehr lange Wartezeiten in Kauf nehmen“, erklärt Grill. Ein kleineres Problem sieht er von der immer wieder von Kritikern ins Treffen geführten Volatilität. „Die ist dem jungen Alter von Bitcoin geschuldet. Es ist ein relativ neuer und auch noch verhältnismäßig kleiner Markt. Der dürfte sich auf Dauer konsolidieren“, sagt der Bitcoin Austria-Präsident. Doch auch für das Problem der Blockchain-Überlastung gäbe es eine Lösung am Horizont: „Lightning Network“.

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Lightning Network: Technologie in der Technologie nimmt Fahrt auf

„Die Entwicklung steht gerade noch ziemlich am Anfang. Aber ich bin mir sicher: 2018 und 2019 werden wir noch viel von Lightning Network hören“, prophezeit Grill. Mit ihm hoffen momentan viele andere in der Bitcoin-Community auf die neue Technologie in der Technologie. Sie wurde von den beiden Entwicklern Joseph Poon und Thaddeus Dryja bereits Anfang 2016 erstmals in einem Paper beschrieben und nimmt nun Fahrt auf. (Anm.: Lightning Network wird sich ebenso auf Litecoin, Bitcoin Cash und andere auf der Bitcoin-Blockchain basierenden Kryptowährungen anwenden lassen und auch einfache Transaktionen zwischen diesen Coins ermöglichen).

Hintergrund: Der Block füllt sich

Was steckt hinter den angesprochenen Problemen? Momentan werden alle Bitcoin-Transaktionen direkt in der Blockchain erfasst. Jede Transaktion ist dabei ein Eintrag innerhalb eines Blocks. Wenn dieser voll ist (bei Bitcoin wenn ein Megabyte Größe erreicht ist – etwa 2500 Transaktionen), muss er abgeschlossen, also verschlüsselt werden (ein „Hash“ wird generiert). Das übernehmen Miner. Sie bekommen dafür einerseits die durch den Algorithmus neu ausgeschütteten Bitcoins. Andererseits verdienen sie an den Transaktionsgebühren der User.

„Bestechliche“ Miner

Die Crux: Miner können sich „aussuchen“, welche Transaktionen sie in den bearbeiteten Block aufnehmen. Sie priorisieren natürlich jene, die höhere Gebühren enthalten. Über die Zahlungen können die User die Miner also gleichsam bestechen: Wer mehr zahlt, dessen Transaktion wird schneller durchgeführt. (Man kann zwischen verschiedenen Prioritäts-Kategorien wählen, die höchste führt zu einer Bearbeitung innerhalb der nächsten zwei Blocks). Wer nicht bereit ist, hohe Gebühren zu zahlen, muss inzwischen mitunter Wochen lang auf die Durchführung warten. Denn aufgrund der hohen Mining Difficulty und dem damit verbundenen Stromverbrauch (und den Hardware-Anforderungen), kommen die Miner nicht mit dem Gesamtvolumen nach. Und sie verschieben dabei nicht lukrative Transaktionen immer weiter nach hinten.

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18 US-Dollar Gebühr für Bearbeitung im nächsten Block

Die Folge: Wer etwa im Einzelhandel mit Bitcoins zahlen wollen würde, müsste momentan auf seinen Einkauf rund 18 Dollar draufschlagen, damit er innerhalb der kommenden zehn Minuten abgewickelt wird („Next Block Fee“ – Stand 4. Jänner 2018 – aktuelle Werte findet man hier). Auch für eine Bearbeitung innerhalb der nächsten Stunde sind noch umgerechnet 17,44 US-Dollar zu entrichten. Am 21. Dezember, wenige Tage, nachdem Bitcoin kurzzeitig die 20.000 Dollar-Marke geknackt hatte, war die „Next Block Fee“ mit rund 37 US-Dollar auf ihrem bisherigen Höchststand. Eine Nutzung für alltägliche Einkäufe scheint unter diesen Umständen also undenkbar.

„Bidirectional Payment Channels“ als Lösung?

Wie will nun Lightning Network die Probleme lösen? Das Zauberwort ist „Bidirectional Payment Channels“. Dabei öffnen zwei einander vertrauende User einen Zahlungskanal, der (primär) nur zwischen ihnen beiden läuft. Innerhalb dieses Kanals können sie beliebig viele Transaktionen durchführen. Am Ende wird dann nur der Saldo all dieser Transaktionen auf der Blockchain eingetragen und damit endgültig abgesichert. Wann das passiert, kann von beiden Usern jederzeit bestimmt werden. Hätte man also etwa so einen Channel mit einem Supermarkt-Betreiber, hätte dieser zwar eine sofortige Bestätigung über den Eingang der Zahlung, könnte die Umsetzung auf die Blockchain aber immer jeweils am Monatsende für alle Einkäufe festlegen.

Von vier auf „Millionen bis Milliarden“ Transaktionen pro Sekunde

Die Lightning Network-Erfinder Poon und Dryja versprechen durch ihr Konzept nichts geringeres, als die Anzahl an möglichen Transaktionen im Bitcoin-Netzwerk von derzeit höchstens sieben pro Sekunde (tatsächlich etwa vier) auf „Millionen bis Milliarden“ zu erhöhen. Und dabei zeitgleich die Transaktionsgebühren für den einzelnen User zu minimieren. Der vielleicht bedeutendste Nebeneffekt: Auch der enorme Stromverbrauch durch Mining könnte damit wieder besser in den Griff bekommen werden.

Das „Network“ in „Lightning Network“

Doch ist es nicht sehr aufwändig, mit jedem, mit dem man ein Geschäft macht, einen eigenen Payment Channel zu eröffnen? Auch dafür haben die Erfinder eine Lösung, die an das System von Ripple erinnert. Es ist der „Network“-Aspekt in „Lightning Network“. Konkret sucht der Algorithmus bei zwei Usern, die keinen eigenen Bidirectional Channel haben, für die Transaktion einen Weg über andere Kanäle. Voraussetzung für eine Überweisung ist dann also lediglich, dass man über mehrere Ecken miteinander verbunden ist.

Droht die Zentralisierung des dezentralen Systems?

Hier setzt auch der größte Kritikpunkt an der Technologie an, wie Johannes Grill im Gespräch mit dem Brutkasten anmerkt. „Es wird befürchtet, dass es dadurch wieder zu einer Zentralisierung kommen kann, die ja eigentlich mit Bitcoin ausgeschaltet werden soll“, erklärt er. Denn in dem System könnten große Player wie etwa Amazon hunderttausende Zahlungskanäle zu ihren Kunden haben. Transaktionen zwischen Usern würden dann entsprechend oft bei diesen großen Playern „durchlaufen“. Grill sieht das aber relativ gelassen: „Schon allein aufgrund des Algorithmus hält sich die Macht dieser möglichen Zentralen in engen Grenzen. Und sie lassen sich ja auch immer umgehen, indem man einen direkten Kanal eröffnet.“

Proof of Concept der „Bitcoin-Rettung“ steht noch aus

Ob Lightning Network tatsächlich sein Versprechen halten wird, und Bitcoin und Co zu brauchbaren Zahlungsmitteln für den Alltag machen wird, ist freilich noch nicht klar. Es laufen gerade erst erste Versuche. Der Proof of Concept, vor allem was die versprochene Skalierbarkeit angeht, steht noch aus. Auch dass ein anderes, ähnliches System sich am Ende durchsetzt, ist denkbar. Tatsächlich dürfte die Technologie aber das Potenzial haben, die Idee hinter Bitcoin zu retten. Denn das, was es jetzt ist – ein reines Spekulationsobjekt mit massiver Umweltbelastung durch Stromverbrauch – sollte es ja eigentlich niemals werden.

+++ Eine tickende Zeitbombe? +++

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„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

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Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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