17.05.2022

Luna: So reagiert Coinpanion auf den Stablecoin-Kollaps

Auch Krypto-Startups mussten auf den Kollaps des Krypto-Projekts Terra (LUNA) reagieren. Alexander Valtingojer erklärt, wie Coinpanion vorgegangen ist und wie er die Entwicklungen von Stablecoins einschätzt.
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Coinpanion-Co-Founder Alexander Valtingojer erklärt dem brutkasten, wie das Krypto-Startup auf den Luna-Kollaps reagiert © Mariia Shalabaieva; Coinpanion
Coinpanion-Co-Founder Alexander Valtingojer erklärt dem brutkasten, wie das Krypto-Startup auf den Luna-Kollaps reagiert © Mariia Shalabaieva; Coinpanion

Vom Luna-Kollaps der letzten Woche waren viele Menschen aus der Krypto-Community betroffen. Auch die Krypto-Startups mussten auf die turbulenten Ereignisse schnell reagieren um ihre Kund:innen vor allzu starken Verlusten zu schützen. Das Wiener Startup Coinpanion bietet vordefinierte Portfolios an, sodass die Kund:innen letztendlich von der Volatilität des Kryptomarktes profitieren sollen. Doch was passiert mit dem Portfolio, wenn ein Kryptoprojekt wie Terra (LUNA) kollabiert? Coinpanion-Co-Founder Alexander Valtingojer erklärt im brutkasten-Interview, wie das Unternehmen und die Community auf den Kollaps reagiert haben, was er von Stablecoins hält und welche Regularien er befürwortet.

Raus aus dem Portfolio

Datengetrieben hätte Terra (LUNA) eigentlich nach einem guten Projekt ausgesehen, weshalb es ursprünglich ins Portfolio von Coinpanion aufgenommen wurde. Als Reaktion auf den Kollaps der letzten Woche, habe das Unternehmen dann aber relativ schnell den Stablecoin aus dem Portfolio geworfen, um die Anleger:innen bestmöglichst zu schützen, erklärt Valtingojer. Ein bisschen hätte man die Entwicklungen dennoch gespürt, da eine unmittelbare Reaktion für das Unternehmen schlichtweg nicht möglich sei – der Stablecoin sei allerdings noch letzte Woche entfernt worden.

“Es ist natürlich schade, da es sich hier um ein vielversprechendes Projekt gehandelt hat. Wenn ein Projekt aber konkurs geht, müssen wir als Coinpanion reagieren und es aus unserem Portfolio entfernen – das ist part of the game”, meint der Co-Founder. Daher sei es auch von Vorteil, dass Coinpanion-Kund:innen ein diversifiziertes Portfolio haben – also nicht nur in eine Kryptowährung investiert sind. Bei Coinpanion seien die Positionen laut Valtingojer zwischen vier und acht Prozent nach unten gegangen, was mit Blick auf das Gesamtportfolio im Kryptobereich nicht gravierend sei.

„Nicht das Ende für Algorithmic Stablecoins„

“Ich glaube aber nach wie vor, dass Algorithmic Stablecoins eine gute Zukunft haben und dass der Approach von Terra (LUNA) eigentlich ziemlich gut war”, erklärt der Co-Founder im Gespräch mit dem brutkasten. Er zeigt sich überzeugt, dass dies nicht das Ende von Algorithmic Stablecoins ist. Bei algorithmischen Stablecoins handelt es sich um jene Stablecoins, die mit automatisierten Stabilisierungsmaßnahmen auf die Marktentwicklungen reagieren, was letztendlich die Dezentralisierung verstärken soll. Die Spekulation darüber, ob es sich bei den Entwicklungen von Terra (LUNA) um eine gezielte Attacke handelt, würde allerdings auch zeigen, wie sensitiv dieser algorithmische Stablecoin in diesem Ansatz war – “Denn man musste relativ wenig Kapital bewegen, um einen stabilen Coin instabil zu machen und somit das gesamte Projekt zu zerstören. Jetzt drängt sich eben die Frage auf, ob das Projekt mit größerem Volumen irgendwann ‘too big to fake’ gewesen wäre”, so der CEO.

Mit Blick auf das gesamte Währungssystem relativiert Valtingojer diese Redewendung allerdings – schließlich sei letztendlich keine Währung wirklich ‘too big to fake’: “Es passiert immer wieder, dass Währungen in sich kollabieren. Nur gibt es im Fiat-System mit den klassischen Zentralbanken und dem Staat gewisse Mechanismen, die Schwierigkeiten einer jeweiligen Währung über die Realwirtschaft abweisen. Letztendlich ist das aber ein schwieriges Thema, da sich hier die Frage auftut, ob diese Mechanismen gut oder schlecht sind”.

Valtingojer geht davon aus, dass es irgendwann eine Lösung von einem Algorithmic Stablecoin geben wird, der sein Versprechen hält und vor solchen Attacken geschützt ist. Dabei verweist er beispielsweise auf das DAI-Projekt – wobei es sich ebenfalls um einen algorithmischen Stablecoin handelt, der nicht nur älter sondern auch stabiler als Terra (LUNA) sei. Der Coinpanion-CEO erinnert mit Blick auf den Luna-Kollaps allerdings auch an das sogenannte Stablecoin Lending: “Bei Terra (LUNA) konnte man beispielsweise bis zu 20 Prozent Rendite bekommen. Den Leuten muss also eines bewusst sein: Wenn es so hohe Renditen gibt, dann geht man auch ein gewisses Risiko ein. Das ist einfach Fakt – vor allem bei innovativen Produkten bzw. Technologien”, so Valtingojer.

Vermutlich nicht der letzte Crash

Auch wenn er den Luna-Kollaps nicht als Ende der Algorithmic Stablecoins versteht, sei von weiteren Crashes in der Zukunft auszugehen. Dies liege daran, dass es sich hier grundsätzlich um ein extrem neues Thema handelt. Genau wie bei Smart Contracts oder auch bei Blockchains im Allgemeinen, würde es immer wieder Probleme geben, so Valtingojer. Daher prognostiziere er auch für die Zukunft, dass es immer mal wieder zu einem Kollaps kommen werde – allein aufgrund der Tatsache, dass es sich hier um innovative Technologien handelt.

Der Coinpanion-Co-Founder schaut jedoch auch auf jene Stablecoins, die nicht algorithmisch sind. Coins wie USDC oder Tether (USDT), deren Wert 1:1 an den US-Dollar gekoppelt sind, seien seiner Meinung nach mehr vor einem Kollaps geschützt, da es sich um eine zentrale Organisation handle. Hier sehe er ein anderes Risiko. “Aufgrund der schwindeligen News aus der Szene und der Tatsache, dass das Unternehmen ziemlich intransparent agiert, verwenden wir bei Coinpanion Tether nicht. Wir haben uns dann lieber auf USDC verlassen, da hier ein börsennotiertes Unternehmen dahinter steht, das auch gezwungen ist, gewisse Balance Sheets zu veröffentlichen. Das ist bei Tether nicht der Fall, da es sich um eine halbe Offshore Company handelt”, meint Valtingojer.

Steht der Tether-Kollaps bevor?

Aufgrund der allgemein turbulenten Stimmung am Kryptomarkt, beobachtet der Coinpanion-CEO aktuell mehrere Währungen kritisch. Das größte Sorgenkind für die gesamte Krypto-Community sei in dieser Richtung aber vermutlich immer noch Tether.  “Wenn Tether seinen Peg komplett verliert, würde es den Markt herunterreißen. Langfristig wäre es wahrscheinlich nicht so schlimm, da immer neue Projekte nachkommen. Kurzfristig könnte ein Tether-Kollaps aber den Markt richtig nach unten reißen”, spekuliert Valtingojer.

Mehr Regulierung: Ja oder nein?

Bei der Frage nach mehr Regulierung für Stablecoins unterscheidet Alexander Valtingojer zwischen zwei Punkten. Wenn es um fiat-backed bzw. fiat-unterstützte Stablecoins wie Tether geht, würde mehr Regulierung seiner Meinung nach Sinn machen. “Ich finde, dass Unternehmen wie Tether eigentlich gezwungen werden sollten, unter Aufsicht zu stehen – einfach um klar sagen zu können, ob sie die jeweiligen Assets haben, oder nicht”, so der CEO. Bei Algorithmic Stablecoins wäre er aber vorsichtig. Hier könne er noch nicht genau erklären, wie und ob man diese regulieren sollte. Ein zu starkes Eingreifen vom Staat halte er aber für gefährlich – schließlich würde auch das klassische Fiat-System nicht so gut funktionieren.

In der Kryptobranche versucht man ja eigentlich, die Probleme der klassischen Finanzindustrie zu lösen, anstatt diese widerzuspiegeln. Meiner Meinung nach ist es sehr wichtig, dass nicht zu viele Konzepte geschaffen werden, die die Coins zu stark an die klassische Finanzindustrie koppeln. Eine gewisse Trennung von Technologie und Staat ist dabei essenziell. Wenn es aber um einen Stablecoin geht, der das klassische Finanzsystem spiegelt – wie den Euro oder den Dollar – dann sollte das auf jeden Fall unter Aufsicht stehen, da man hier im Prinzip die klassische Fiat-Währung digitalisiert.

Bei Algorithmic Stablecoins gehe es für Valtingojer wiederum um ein völlig neues Konzept, das relativ wenig mit den klassischen Fiat-Währungen zu tun hat. Es repliziere den Preis mit anderen Mechanismen, weshalb der Staat hier seiner Meinung nach nicht eingreifen sollte. Vor allem nicht zum aktuellen Zeitpunkt, wo man sich noch in der Innovationsphase befinde.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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