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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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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