Pantos-Token nun auf Bitpanda handelbar – obwohl es ihn noch nicht gibt
Der Pantos-Token PAN kann nun auf der Plattform Bitpanda gehandelt werden. Tatsächlich wird es den ERC 20 Token erst in etwa einem Monat geben. Wir sprachen mit Pantos- und Bitpanda-Co-Founder Paul Klanschek.
Im März war das Projekt Pantos, das Bitpanda in Kooperation mit der Wiener TU und einigen weiteren Playern betreibt, vorgestellt worden. Das Ziel ist ambitioniert: Pantos soll das weltweit erste “Multi-Blockchain-Tokensystem” werden. Bei einem verhältnismäßig sehr kurzen ICO ohne Pre-Sale und sonstigem Brimborium kamen bis zum Ende, Mitte April, umgerechnet rund vier Millionen Euro Budget für das Projekt herein. Der Pantos-Token PAN, der dabei ausgegeben wurde, kann nun auf Bitpanda gehandelt werden – nicht ganz.
Pantos-Token: Bitpanda als “Liquiditätspuffer in der Mitte”
Nicht ganz deswegen, weil der Pantos-Token eigentlich noch nicht exisitiert – bzw. noch daran gearbeitet wird und er noch nicht online ist. Genau so, wie beim ICO nur Datenbank-Einträge verkauft werden, können nun auch auf Bitpanda Datenbankeinträge getradet werden. “Wir fungieren hier als Liquiditätspuffer in der Mitte für Leute, die den Token bereits jetzt kaufen oder verkaufen wollen”, erklärt Pantos- und Bitpanda-Co-Founder Paul Klanschek im Gespräch mit dem Brutkasten.
Archiv: Video-Interview zu Pantos
“In der Software-Entwicklung können immer Hindernisse auftreten”
Den PAN, einen ERC 20 Token (also einen, der auf der Ethereum Blockchain läuft), soll es dann ab in etwa einem Monat geben. Dann könne er auch auf anderen Plattformen gehandelt werden, sagt Klanschek. Wie fix der Zeitplan ist? “In der Software-Entwicklung können immer Hindernisse auftreten. Uns ist es wichtig, dass das solide gemacht ist und keine Probleme auftreten. Schlimmstenfalls kann es sich um ein, zwei Wochen verzögern. Auch wenn der Launch-Termin vom Markt her gerade besonders schlecht ist, verschieben wir vielleicht”, sagt der Co-Founder.
“Die langfristige Version hat nichts mit dem Token per se zu tun”
Das weltweit erste “Multi-Blockchain-Tokensystem”
Vorerst ergebe sich der Preis den Pantos-Token jedenfalls einmal gänzlich aus Angebot und Nachfrage. Langfristig ist er aber Aushängeschild des Pantos-Projekts, mit dem man weitreichende Ziele verfolgt. Oder wie Klanschek es sagt: “Die langfristige Version hat nichts mit dem Token per se zu tun”. Das große Ziel, an dem neben Bitpanda mehrere Forschungseinrichtungen, darunter die TU Wien, arbeiten, ist das weltweit erste “Multi-Blockchain-Tokensystem”. Die Technologie soll es ermöglichen, Assets von einer Blockchain auf eine andere zu übertragen.
Beispiel: Ein Utility Token für eine Aktie
Klanschek erklärt: “Wenn man etwa eine Aktie tokenized und damit auf die Blockchain bringt, kann man sie durch Pantos auf andere Blockchains übertragen”. Zur genaueren Erklärung: Die Idee ist in diesem Fall, dass es Utility Tokens gibt, die mit einer spezifischen Aktie gedeckt sind. Wer den Token besitzt, hat damit das Recht, die Aktie auszulösen. Die Aktie kann dadurch also am Krypto-Markt gehandelt werden. “Wenn es jetzt aber fünf Projekte gibt, die so einen Utility Token für die gleiche Aktie auf fünf verschiedene Blockchains bringen, kann das zu starken Preisunterschieden führen. Durch Pantos kann man das mit einem Projekt für alle fünf Blockchains machen und die User können entscheiden, welche ihnen lieber ist”, erklärt Klanschek. Aktien seien freilich nur ein Beispiel.
Rechtliche Hürden bei der Umsetzung
Abgesehen von der technischen Entwicklung steht der Umsetzung des genannten Beispiels auch rechtlich noch einiges im Wege. Zwar gibt es mit dem Coin Tether, der für je einen US-Dollar steht und auch damit gedeckt ist (das ist allerdings umstritten) eine Art Präzedenzfall. Doch gerade wenn es um Aktien gehe, sei die Gesetzeslage derzeit noch schwer mit der Blockchain vereinbar, erklärt Klanschek. “Es wird allerdings in vielen Jurisdiktionen, etwa in Malta, daran gearbeitet. Und es geht klar in diese Richtung”, sagt er.
Auch in Österreich möglich?
Auch in Österreich hält der Gründer, der selbst im vom Finanzministerium einberufenen FinTech-Beirat sitzt, eine entsprechende Regelung für möglich. Man spreche jedenfalls auch im Beirat über die Thematik. “Österreich will sich ja im Bereich Blockchain einen Standort-Vorteil verschaffen. Das wäre eine Möglichkeit”, sagt er. Gesetze müssten dazu gar nicht zwingend abgeändert werden. “Wenn ein klarer Leitfaden erstellt wird, wie die Regelungen in diesem Fall auszulegen und umzusetzen sind, könnte das auch schon reichen”.
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.
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.
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.
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