22.03.2022

Malaysia: Minister will Bitcoin zur offiziellen Währung machen

Malaysia könnte dem Vorbild von El Salvador folgen. Wahrscheinlicher ist aber ein anderes Szenario.
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Kuala Lumpur in Malaysia © Unsplash
Kuala Lumpur in Malaysia © Unsplash

In El Salvador ist Bitcoin seit September 2021 offizielles Zahlungsmittel – international hat das für viel Aufsehen gesorgt. Noch ist die Kryptowährung dort zwar nicht im Alltag angekommen, wie Umfragen zeigen, dennoch gibt es bereits Länder, die dem Vorbild folgen könnten. In Malaysia ist das Thema nun zumindest im Parlament angekommen. Der stellvertretende Minister für Kommunikation und Multimedia, zuständig für Digitalisierungsagenden und Telekommunikation, Zahidi Zainul, rief die Regierung im Parlament dazu auf, wie Bloomberg berichtete.

Malaysia arbeitet an CBDC

Was dafür sprechen würde ist die relativ hohe Verbreitung von Kryptowährungen in Malaysia. Im Global Crypto Adoption Index von Chainalysis belegte das Land Platz 23, während etwas El Salvador auf Platz 89 landete. Experten halten es aber für wahrscheinlicher, dass Malaysia auf eine Central Bank Digital Currency (CBDC) setzen könnte.

Im Jänner hatte das Land bereits angekündigt, an einem entsprechenden Proof-of-Concept zu arbeiten, um bereit zu sein. Eine von der Zentralbank begebene Digitalwährung könnte im Unterschied zu Bitcoin auch durch währungspolitische Maßnahmen beeinflusst werden. Zentralbank-Digitalwährungen könnten auch Transaktionen zwischen Ländern ermöglichen ohne dabei Zahlungsnetzwerke wie Swift zu benötigen.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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