27.05.2022

NFT-Hype: Wie er entstanden ist und was man sonst noch wissen sollte

NFTs sind in aller Munde. Die Bedeutung und die Anwendungsfälle sind allerdings vielen noch ein Rätsel. Wie könnte sich der Hype weiterentwickeln?
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Mit dem Verkauf seines NFT-Werks
Mit dem Verkauf seines NFT-Werks "Everydays: the First 5000 Days" brachte der Künstler Beeple einen NFT-Boom ins Rollen. © Ascannio / Adobe Stock

Der Krypto-Markt befindet sich im Bärenmarkt – und auch das Handelsvolumen bzw. die Liquidität im NFT-Markt ist in den letzten Monaten kollabiert. Mit Blick auf die Startupszene, bleibt der Trend dennoch weiterhin deutlich erkennbar. Nicht zuletzt die Präsentation der Blockchain Landscape Austria 2022 hat den Fokus auf NFTs im Blockchain-Ökosystem unterstrichen. Hier ist man sich sicher: NFTs sind gekommen um zu bleiben.

Was ist ein NFT?

Der Begriff NFT steht für “non-fungible Token” und beschreibt ein fälschungssicheres digitales Echtheitszertifikat, das auf einer Blockchain gespeichert wird. Besonders durch die starke Aufmerksamkeit in der Kunstwelt, haben NFTs im letzten Jahr einen regelrechten Boom erlebt. Dabei handelt es sich aber nur um einen von vielen möglichen Anwendungsfällen. Bevor die Kunst das Thema vereinnahmt hat, hat man allgemein eher von Tokenisierung gesprochen.

Die einzigartigen kryptographischen Token werden dabei als Eigentumszertifikat mit einer Datei verknüpft – beispielsweise mit einem Bild, einem Video oder einem Zeugnis – was dann auf einer Blockchain hinterlegt wird. Wer beim Wort Blockchain an Kryptowährungen denkt, liegt damit nicht ganz falsch, denn auch digitale Währungen wie Bitcoin und Co basieren auf einem Blockchain-System. Sie sind allerdings nicht nur intangible, sondern auch fungible Token – also austauschbar. Die grundlegenden Eigenschaften von NFTs sind wiederum, dass sie intangible und fungible Assets sind – sie sind nicht greifbar und nicht austauschbar.

“Das gab es bis vor ungefähr fünf Jahren noch nicht. Da waren alle ‘digital Assets’, wie beispielsweise Bitcoin oder Ethereum, noch fungibel. Dann kamen die ersten nicht fungiblen Assets, die in den letzten Jahren extrem viel Aufmerksamkeit und Hype bekommen haben”, meint Krypto-Experte und Serial Entrepreneur, Christopher Obereder im Gespräch mit dem brutkasten.

Verschiedenste Use Cases

Der Prozess, bei dem eine Datei in einen nicht fungiblen Token konvertiert wird, nennt man “minting”. Interessant sind die non-fungible Token für verschiedenste Bereiche – man kennt sie nicht nur aus der Kunst, sondern auch im Bereich der Tokenisierung von Vermögenswerten, der Gaming-, Sport-, oder auch der Musikwelt. Auch die österreichische Startup-Branche hat sich dem NFT-Thema in verschiedensten Formen bereits gewidmet. Neben diversen Kunst-fokussierten Startups, die bspw. Software-Plattformen oder Marktplätze für NFTs bieten (u. a. Loob, LimeWire und artèQ), widmen sich Startups wie Meta Nanos der Gaming-Szene. In ihrem play-to-earn-Metaverse können User:innen Avatar-NFTs kaufen und mit ihnen gegen Geld spielen.

Beeple – Der Beginn des Hypes

Im Februar 2021 wurde das NFT-Werk “Everydays: the First 5000 Days” des US-amerikanischen Künstlers Mike Winkelmann – besser bekannt als Beeple – für 69 Millionen US-Dollar versteigert. In diesem Ausmaß habe das niemand vorhergesehen, stellt Obereder fest. Der Verkauf ging viral und Beeple wurde zur weltweiten Legende. Dabei dürfe man zudem nicht vergessen, dass das Ereignis auch das Leben vieler Künstler:innen verändert habe.

Viele sagen, NFTs sind gekommen um zu bleiben. Heißt das, sie können die Welt verändern? Christopher Obereder verweist hier auf einen mehrjährigen Prozess. “Die JPEGs die wir jetzt gerade sehen, werden in dieser Form die Welt nicht verändern. Ich denke, das wird ein langfristiger Prozess, der über fünf bis zehn Jahre andauern wird. Aktuell befinden wir uns eben noch in der ersten Hype-Phase – das Substanzielle, was die Welt verändern wird, ist gerade noch in der Mache.”

Obereder nennt im Gespräch noch ein weiteres Beispiel. So bieten NFTs auch die Möglichkeit, bspw. Zeugnisse fälschungssicher abzubilden. “Im Film ‘Catch Me If You Can’ mit Leonardo DiCaprio in der Hauptrolle, hat dieser sein Harvard-Diplom einfach abgeändert und sich so einige Jobs ermogelt. Mit NFTs wäre das für ihn wesentlich schwieriger gewesen.”

NFTs im Metaverse

Es ist kein Zufall, dass sich Facebook bei der Namensänderung des Unternehmens für den Namen “Meta” entschieden hat. Das fiktive Universum “Metaverse” ist heutzutage in aller Munde. Nicht zuletzt die Erfahrungen der Corona-Pandemie hätten die Menschen in die Metaverse-Welten bewegt, erkennt Obereder. Auch NFTs könnten in dieser neuen Ära einen wichtigen Impact haben, ist sich der Krypto-Experte sicher.

Beispielsweise würden im Metaverse bereits Landverkäufe bzw. virtuelle Immobilien mit NFTs gehandelt. “Manche Preise sind dabei schon ähnlich wie jene in der realen Welt. Man muss aber natürlich beachten, dass man bei diesem Use Case auch Pech haben kann. Wenn man Land im falschen Metaverse besitzt und ein anderes Metaverse gehyped wird, dann hat man nichts davon. Das funktioniert ein bisschen wie eine Soziale Plattform”, erklärt der Krypto-Experte. Dem Metaverse mit den meisten Nutzer:innen würde dementsprechend der höchste Wert zugesprochen werden – genau wie bei einem Sozialen Netzwerk, wo der Wert und die Marktdurchdringung ebenfalls durch die Nutzer:innenzahl bemessen werde.

NFTs als Statussymbole

Einen markanten Unterschied zur realen Welt, möchte der Serial Entrepreneur allerdings ergänzen. „Ich denke, dass Statussymbole in diesen digitalen Welten für viele noch wichtiger werden, als in der echten Welt. NFTs bilden in diesem Fall die Mittel, um jene Assets zu handeln, die als Statussymbol gelten“. Obereder denkt dabei an durchtrainierte Avatare, die in einem schönen Haus leben, oder ein gutes Auto fahren. Zwar gebe es im Gaming-Bereich diese Möglichkeiten teilweise bereits, NFTs würden hier allerdings eine „Cross-Platform-Handelbarkeit“ ermöglichen und damit einen klaren Vorteil bieten.

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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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