12.05.2022

Die Luna-Katastrophe ist eine Warnung an alle Altcoin-Fans

Der spektakuläre Kollaps der Kryptowährung Luna ist eine laute Warnung an alle Altcoin-Fans. Wann bricht das nächste Kartenhaus zusammen?
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Bitcoin ist am Mittwoch zeitweise unter 30.000 Dollar gefallen, der Altcoin-Sektor wurde noch viel massiver getroffen. Dafür gibt es zwei Gründe: Die Zinswende in den USA läßt die Kurse von Risiko-Assets wie Aktien, Bitcoin und Krypto generell fallen. Und dann ist da noch der spektakuläre Kollaps von Terra und den zwei wichtigsten Kryptos in dessen Ökosystem: Luna und UST, eine Stablecoin.

Luna war ein Star der Altcoins und ist in den vergangenen Monaten von unter einem Dollar auf über 120 Dollar pro Stück gestiegen. Das ist vorbei. Der Kurs ist binnen einer Woche von fast 90 Dollar auf 90 Cent gefallen. Die Dollar-Stablecoin UST hat ihre Bindung verloren und war zeitweise nur noch 25 Cent wert.

Anatomie eines Zusammenbruchs

Es ist eine der größten Katastrophen, die den Kryptosektor je getroffen hat. Eine gewaltige Vernichtung von spekulativem Kapital. Das gesamte Ökosystem rund um Terra/Luna/UST und weitere Stablecoins, sowie DeFi-Protokolle und andere Spielereien haben sich de facto in Luft aufgelöst.

Es ist genau das, wovor Bitcoin-fixierte Spielverderber wie ich immer gewarnt haben. Etwa im Februar 2021, im August 2021 oder zuletzt im April 2022.

Ich will damit nicht sagen, dass ich die konkreten Schwächen gekannt habe, die das Luna-Kartenhaus zum Einsturz gebracht haben. Mir geht es die gemeinsame Schwäche aller Kryptos außer Bitcoin: Sie sind ökonomisch auf Sand gebaut und verfügen weder über die Dezentralität von Bitcoin noch über die Sicherheit und Fairness, die proof-of-work Mining bietet.

Bei Altcoins profitieren vor allem die Insider

Ich mache mich in der “Krypto”-Szene oft unbeliebt, wenn ich diese Dinge ausspreche. Denn es bedeutet: Web3, NFTs, DeFi und der ganze Kram, der auf Ethereum und seinen Nachahmern gebaut wurde, ist inhärent instabil, nicht verlässlich und extrem unfair konstruiert. Im Zweifelsfall profitieren die Insider während die kleinen Anleger draufzahlen. Dazu kommen viele Versprechungen und Lügen von den Betreibern dieser Coins und den VC-Funds, die sie bezahlen.

Es ist Lug und Betrug! Alles. Nur Bitcoin ist dezentral genug um sich verlässlich gegen Angriffe verteidigen zu können. Das wußte auch der Erfinder von Luna, Do Kwon. In einer verzweifelten Aktion hat er zuletzt eine gewaltige Summe an Bitcoin gekauft um seine “Foundation” (im Grunde eine Zentralbank) handlungsfähig zu machen und sich gleichzeitig die Unterstützung der Bitcoin-Community zu erkaufen.

Der Rettungsversuch vom Luna-Chef

Purer Größenwahn. Kwon wollte der zweitgrößte Bitcoin-Hodler nach Satoshi Nakamoto werden. Er wollte Luna so groß machen, dass der ganze Kryptomarkt leidet, wenn Luna leidet. “Too big to fail” nennt man das. Auch so ein Konzept aus der alten Finanzwelt, die Bitcoin eigentlich ersetzen will. Es scheint ihm gelungen zu sein, zum Teil. Der Kryptomarkt leidet. Aber es war immer klar, dass viel Bullshit rausgespült werden muss, bevor eine stabile Basis gefunden werden kann. In der Regel kommen die Stars eines Krypto-Zyklus im nächsten auch nicht mehr wirklich wieder – sollten sie überhaupt überleben.

Zurück zum Nachruf auf Luna. Der Zusammenbruch kam keineswegs unerwartet. Es gab laute Warner, wie diesen Analysten auf Twitter. Ein Trader namens “Duo Nine” hat vor vier Monaten diesen langen Beitrag auf Reddit veröffentlicht, wo er vor den Gefahren innerhalb des Ökosystems von Terra, Luna und deren Stablecoin UST gewarnt hat.

Eine ausführliche Analyse aller Schwachstellen, die wohl einige gelesen haben. Hinter dem Kollaps steht Gerüchten zufolge ein Player aus dem traditionellen Finanzmarkt, der bei einer gezielten Attacke auf die Schwächen von Luna sehr viel Geld gemacht haben soll. Aber wie gesagt, das sind Gerüchte. Kwon hat alle Bitcoin, die er gekauft hatte, binnen weniger Stunden zur Unterstützung von Luna verbraucht. Ohne Erfolg. Was konkret zum Kollaps von Luna geführt hat, ist letztlich egal. Dass so eine Attacke möglich war, ist das Problem.

Es wird nicht die letzte bleiben.

Welche Altcoin trifft es als nächstes?

Viele andere Altcoins werden ähnliche Angriffe erleben. Wir dürfen gespannt sein, wen es als nächsten trifft. Und selbst ohne gezielte Attacken bleiben die inhärenten Probleme, die in einem Bärenmarkt mit fallenden Krypto-Kursen besonders akut werden. Smart-Contract-Hypes wie ICOs, NFTs, DeFi oder das Metaverse werden in der nun folgenden Konsolidierung massiv abgewatscht werden. Vieles wird verschwinden und nie wieder auftauchen.

Egal ob es um Ethereum, Cardano, Tezos, Polkadot, oder Luna geht: Wir haben es hier mit Token zu tun, die von Insidern aus dem Nichts geschaffen wurden und in einem unsicheren und unfairen System zur Geldvermehrung genutzt werden (proof of stake). Diese Insider müssen sich immer etwas Neues einfallen lassen, um ihren Token einen “Nutzen” zu geben, den sie dann an die Massen vermarkten können. Bis es zum unvermeidlichen Zusammenbruch kommt.

Der Kollaps von Luna war eine laute Warnung. Für alle, die sie hören wollen.

Ich schreibe diese Zeilen nicht aus Schadenfreude. Es tut mir wirklich leid, dass viele Menschen mit Luna Geld verloren haben. Aber bei den anderen Kartenhäusern ist noch Zeit zur Flucht.

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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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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