09.06.2023

MiCA: Das sind die Grundlagen zur neuen Krypto-Verordnung der EU

Gastbeitrag. Rechtsanwalt und Kryptoexperte Oliver Völkel beleuchtet in einer brutkasten-Serie die neue EU-Krypto-Verordnung Markets in Crypto-Assets, kurz MiCA. Im ersten Teil geht es um Anwendungsgebiete und zentrale Begriffe.
/artikel/mica-grundlagen
Rechtsanwalt Oliver Völkel vor einer EU-Flagge
Rechtsanwalt Oliver Völkel | Foto: Stadler Völkel Rechtsanwälte & Adobe Stock (Hintergrund)

Am 9. Juni 2023 wurde die europäische Verordnung über Märkte für Kryptowerte (kurz MiCA-VO) im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht. Nach mehrjährigem zähem Ringen ist sie damit endlich Bestandteil des Unionsrechts und wird nach Ablauf einer Übergangsfrist ab 30. Dezember 2024 in allen Mitgliedstaaten der EU unmittelbar gelten.

Mit MiCA besteht nun erstmals ein unionsweit einheitlicher Rechtsrahmen für das öffentliche Angebot von Kryptowerten und das Anbieten von Kryptowerte-Dienstleistungen. Neben umfangreichen Regeln zu diesen beiden Aspekten finden sich in der Verordnung auch Bestimmungen über die Verhinderung von Marktmissbrauch und Insiderhandel.

Mit dieser Beitragsreihe möchten wir möglichst umfassend aufzeigen, welche neuen Regeln in der Krypto-Branche zu beachten sind, und was dies für bestehende Akteure am Markt bedeutet. Im ersten Teil der Reihe widmen wir uns dem Anwendungsbereich der MiCA und zeigen auf, für wen und in welchen Fällen MiCA grundsätzlich gilt. Wir behandeln weiters den zentralen Begriff des Kryptowerts und beleuchten, welche Arten von Coins und Token erfasst sind. Wir adressieren die wichtigsten Ausnahmen vom Anwendungsbereich und untersuchen, wann die MiCA-VO nicht gelten soll. Außerdem diskutieren wir, welche neuen Kryptowerte von MiCA geschaffen werden und was diese Kryptowerte jeweils auszeichnet.


Grundlagen zur MiCA-Verordnung

Anwendungsbereich

MiCA erfasst alle natürlichen und juristischen Personen, die in der Europäischen Union Kryptowerte ausgeben, öffentlich anbieten, zum Handel zulassen möchten, oder wenn sie Dienstleistungen im Zusammenhang mit Kryptowerten erbringen möchten:

  • Ausgabe ist der erstmalige Verkauf oder das sonstige erstmalige Inverkehrbringen eines Kryptowerts durch einen Emittenten. Das kann, muss aber nicht im Rahmen eines öffentlichen Angebots erfolgen. 
  • Ein öffentliches Angebot liegt rasch vor: Jede Mitteilung ist ein öffentliches Angebot, also zB auch der Inhalt einer Website, wenn sie ausreichend Informationen über die Angebotsbedingungen und die anzubietenden Kryptowerte enthält, um eine Kaufentscheidung zu ermöglichen. Ein öffentliches Angebot kann also nicht nur vom Emittenten, sondern von jedem gemacht werden, der den Kryptowert (weiter-)verkauft. 
  • Zulassung zum Handel bedeutet, dass der Kryptowert an einer Handelsplattform in der Union gelistet werden soll. MiCA kann somit selbst dann einschlägig sein, wenn weder der Emittent seinen Sitz in der Union hat (keine Ausgabe) noch ein öffentliches Angebot in der Union erfolgt. 
  • Dienstleistungen sind die Verwahrung und Verwaltung von Kryptowerten, der Betrieb einer Handelsplattform, der Tausch von Kryptowerten gegen Geld oder andere Kryptowerte, die Ausführung von Aufträgen, die Platzierung, die Annahme und Übermittlung von Aufträgen sowie die Beratung und die Portfolioverwaltung.

Der Anwendungsbereich erfasst somit ein weites Spektrum der am Markt bekannten Tätigkeiten. Greift eine Ausnahme vom Anwendungsbereich (siehe weiter unten), oder ist eine Tätigkeit nicht in MiCA reguliert, so ist die Verordnung nicht einschlägig. Solche Tätigkeiten können also ohne Beachtung der Bestimmungen in MiCA ausgeübt werden.

Begriff des Kryptowerts

Zentraler Begriff der MiCA ist der Kryptowert. Zu diesem Begriff enthält die Verordnung eine eigene Definition. Kryptowert ist jede digitale Darstellung eines Werts oder eines Rechts, der oder das unter Verwendung von DLT oder einer ähnlichen Technologie elektronisch übertragen und gespeichert werden kann. Dieser breite Begriff erfasst alle gängigen Coins und Token wie etwa die im Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Beitragsreihe (im Hinblick auf ihre Marktkapitalisierung) zehn bedeutsamsten Kryptowerte: Bitcoin, Ether, Tether, Binance Coin, USDC, Ripple, Cardano, Dogecoin, Polygon oder Solana.

Um als Kryptowert zu gelten, muss der Coin oder Token lediglich entweder über einen Marktwert verfügen (digitale Darstellung eines Werts) oder ein Recht im weitesten Sinn repräsentieren (digitale Darstellung eines Rechts). Der Begriff ist damit deutlich weiter als der im Jahr 2020 im EU-Recht eingeführte Begriff der virtuellen Währung, der im Kern bloß auf den Umstand abstellt, dass ein Coin oder Token als Tauschmittel am Markt akzeptiert wird. Alle heute bekannten virtuellen Währungen sind auch Kryptowerte unter MiCA.

Liegt keines der beiden oben genannten Charakteristika vor (Darstellung von Wert oder Recht), so ist ein Coin oder Token kein Kryptowert. Das ist etwa bei Tokens der Fall, die im Rahmen von Veranstaltungen kostenlos als Souvenir ausgegeben werden (solange sich kein Markt dafür bildet) oder bei Tokens, die als reine Recheneinheit innerhalb eines Smart Contracts dienen, nicht übertragbar sind, oder sonst keinen Marktwert aufweisen.

Ausnahmen vom Anwendungsbereich

Vom Anwendungsbereich der MiCA bestehen eine Reihe von Ausnahmen. Die Ausnahmen beziehen sich dabei entweder auf den Einsatzzweck des Kryptowerts (zB NFTs, Finanzinstrumente) oder die jeweiligen Akteure (zB Reverse Solicitation, Konzernausnahme):

  • Non-fungible Tokens (NFTs) sind vom Anwendungsbereich der MiCA ausgenommen, allerdings nur dann, wenn es sich um tatsächlich individualisierte Kryptowerte handelt. Gemeint ist damit zB ein NFT-Kunstwerk. Wird ein NFT-Standard wie etwa ERC-721 oder ERC-1155 genutzt, um zB NFT-basierte Gutscheine aufzulegen, so greift die Ausnahme nicht. In diesem Fall sind die Tokens nach ihrem bestimmungsgemäßen Gebrauch nämlich miteinander austauschbar, also doch fungibel. Solche Tokens können zwar auch NFT genannt werden, weil sie den entsprechenden technischen Standard nutzen, die Ausnahme von MiCA greift aber nicht. Man könnte auch sagen: Unter MiCA gilt ein materieller und nicht bloß ein formeller NFT-Begriff. Das Abstellen auf bestimmte technische Standards kann also in der Praxis nicht dazu genutzt werden, um die Anforderungen von MiCA zu umgehen. 
  • Finanzinstrumente sind ebenfalls vom Anwendungsbereich der MiCA ausgenommen. Dies ist dann relevant, wenn mit einem Token Rechte verbunden werden, die sonst bei Finanzinstrumenten anzutreffen sind, zB das Recht auf Zins- und Rückzahlung wie bei einer Anleihe. Der Token dient in einem solchen Fall lediglich als Trägermedium für das jeweilige Recht. Formell handelt es sich bei solchen Tokens zwar um Kryptowerte (nämlich eine digitale Darstellung eines Rechts); da jedoch bereits andere EU-Rechtsakte Finanzinstrumente regeln, sind solche Token von MiCA ausgenommen. Für den Vertrieb tokenisierter Finanzinstrumente gilt bspw MiFID II oder für das öffentliche Angebot tokenisierter übertragbarer Wertpapiere die Prospekt-VO. Neben Finanzinstrumenten sind noch eine Reihe anderer bereits EU-rechtlich geregelter Instrumente vom Anwendungsbereich der MiCA ausgenommen.
  • Reverse Solicitation, der aus MiFID II bekannte Grundsatz, wonach keine Lizenz im Wohnsitzstaat des Kunden nötig ist, wenn dieser auf eigene Initiative eine Leistung beansprucht, wird sich auch in MiCA wiederfinden. Für Krypto-Unternehmen aus Drittstaaten – also solche, die keine Niederlassung in der EU haben – besteht eine Ausnahme vom Anwendungsbereich der MiCA. Werden Dienstleistungen ausschließlich auf eigenes Betreiben des Kunden erbracht, so besteht keine Pflicht zur Zulassung in der EU. Gegen einen möglichen Missbrauch enthält MiCA gleich mehrere Mittel: Einerseits gilt die Ausnahme nicht, wenn das Unternehmen in der Union Kunden akquiriert, auch wenn dies für ganz andere Produkte oder Dienstleistungen geschieht, und egal ob das Unternehmen dies selbst macht oder durch Partnerunternehmen. Außerdem dürfen dem Reverse-Solicitation-Kunden keine neuen Kryptowerte oder Dienstleistungen angeboten werden, um nicht den Genuss der Ausnahmebestimmung zu verlieren.
  • Konzernunternehmen werden nach MiCA vom Anwendungsbereich ausgenommen, wenn sie ihre Leistungen ausschließlich intern im Konzernverbund für andere Konzerngesellschaften erbringen. Solche Konzernunternehmen werden sich also ebenso nicht an MiCA halten müssen. Die Bestimmung ist für international agierende Dienstleister relevant, die Funktionen auf verschiedene Konzerngesellschaften aufteilen (wenn sie etwa die Infrastruktur für die Verwahrung und für den Betrieb einer Handelsplattform auf mehrere Konzerngunternehmen aufteilen). Gegen den Missbrauch dieser Bestimmung enthält MiCA einen Schutzmechanismus: Werden Tätigkeiten auf andere Konzerngesellschaften ausgelagert, so legt MiCA detailliert Anforderungen fest, die zu erfüllen sind. 

Neue Kategorien von Kryptowerten

Neben dem allgemeinen Begriff des Kryptowerts führt MiCA konzeptuell drei eigenständige Subkategorien von Kryptowerten ein, nämlich vermögenswertereferenzierte Token, E-Geld-Token und Utility-Token: 

  • Vermögenswertereferenzierter Token ist ein Kryptowert, dessen Wertstabilität durch Bezugnahme auf einen anderen Wert oder ein anderes Recht oder amtliche Währungen (oder Kombinationen davon), gewahrt werden soll. Dieser aus dem Englischen manchmal auch als Asset-Referenced Token oder ART bezeichnete Kryptowert soll somit einen stabilen Wert in Bezug auf andere Referenzwerte erhalten. Der Anwendungsbereich ist weit: Jeder andere Wert und jedes andere Recht kommen in Betracht, also etwa Gold, Immobilien, Fondsanteile, Aktien, Schuldverschreibungen oder auch andere Kryptowerte.
  • E-Geld-Token ist ein Kryptowert, dessen Wertstabilität unter Bezugnahme auf den Wert einer einzelnen amtlichen Währung gewahrt werden soll. Dieser aus dem Englischen manchmal als E-Money Token oder EMT bezeichnete Kryptowert ist vergleichbar mit dem Asset Referenced Token. Der wesentliche Unterschied liegt daran, dass sich die Wertstabilität nur auf eine einzige Währung bezieht, also etwa Euro oder US-Dollar.
  • Utility-Token ist ein Kryptowert, der ausschließlich dazu bestimmt ist Zugang zu einer Ware oder Dienstleistung zu verschaffen, die vom Emittenten des Kryptowerts bereitgestellt wird. MiCA unterscheidet in weiterer Folge zwischen Utility-Token, bei denen die Ware oder Dienstleistung bereits besteht oder bereits erbracht wird, und solchen, bei denen die Ausgabe des Tokens wie ein Vorverkauf zur Projektfinanzierung dient. 

Für das öffentliche Angebot dieser Kryptowerte gelten besondere Bestimmungen, die wir an späterer Stelle beleuchten. Nicht jeder Kryptowert lässt sich in eine dieser Kategorien einordnen. Fällt ein Kryptowert nicht darunter, so gelten dennoch die nachfolgend dargestellten allgemeinen Anforderungen für das öffentliche Angebot von Kryptowerten.

Inkrafttreten der Bestimmungen

Wie eingangs erwähnt, gilt MiCA uneingeschränkt ab dem 30. Dezember 2024. Die Regelungen über vermögenswertreferenzierte Tokens und E-Geld-Tokens gelten abweichend davon bereits ab dem 30. Juni 2024. Wer solche Tokens auflegen möchte, der kann dies also bereits früher machen.

Daneben bestehen noch eine Reihe weiterer Sonderregeln zur Anwendbarkeit der Vorschriften. So gilt etwa der gesamte Abschnitt über das öffentliche Angebot von Kryptowerten grundsätzlich nicht, wenn das Angebot abgelaufen ist, bevor MiCA in Geltung getreten ist – wenn das Angebot also vor dem 30. Dezember 2024 endet. Für diese Kryptowerte muss dann zB kein Whitepaper erstellt werden. 

Etwas anderes gilt aber dann, wenn solche Kryptowerte später auch zum Handel zugelassen werden. Ab dem Geltungsbeginn von MiCA müssen in diesem Fall die Marketingmitteilungen den Anforderungen der Verordnung entsprechen. Handelsplattformen müssen diesfalls außerdem sicherstellen, dass bis 31. Dezember 2027 ein Whitepaper erstellt, der Aufsichtsbehörde übermittelt und veröffentlicht wird, und auch das Whitepaper aktuell gehalten wird. 

Wer jetzt bereits vermögenswertereferenzierte Token emittiert, der darf damit fortfahren, bis unter MiCA eine Zulassung erteilt oder verweigert wurde (bzw bei Kreditinstituten bis das Kryptowerte-Whitepaper genehmigt oder die Genehmigung verweigert wurde). Voraussetzung ist lediglich, dass das Unternehmen innerhalb von 13 Monaten nach Inkrafttreten von MiCA, also spätestens bis 30. Juli 2024 eine Zulassung beantragt (bzw bei Kreditinstituten die FMA informiert). Diese Übergangsregel gilt sogar dann, wenn mit der Ausgabe der Token erst in der Zukunft begonnen wird, spätestens aber bis zum 30. Juni 2024. 

Besondere Übergangsregeln gelten auch für Dienstleister, die bereits am Markt aktiv sind. Sie dürfen grundsätzlich noch bis 1. Juli 2026 auf Basis ihrer bisherigen Zulassung ihre Tätigkeit ausüben. Außerdem darf auf diese Dienstleister ein vereinfachtes Zulassungsverfahren angewendet werden. Die einzelnen Mitgliedstaaten können aber einerseits kürzere Fristen vorsehen und müssen von den vereinfachten Zulassungsverfahren keinen Gebrauch machen. Wie dies in Österreich umgesetzt wird, ist derzeit noch nicht bekannt.


Teil 2 der Serie erscheint am kommenden Montag und widmet sich dem öffentlichen Angebot von Kryptowerten. Weitere Teile behandeln Kryptowerte-Dienstleistungen, Marktmissbrauch und Insiderhandel sowie nicht erfasste Geschäftsmodelle.

Deine ungelesenen Artikel:
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5

„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.

„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag