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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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