14.10.2021

Polkadot: Das steckt hinter dem massiven Kursanstieg

Der Kurs des DOT-Tokens zog am Donnerstag stark um rund 20 Prozent an. Mit 43 Dollar erreichte er den höchsten Stand seit dem Crash am Kryptomarkt im Mai und nimmt Kurs auf sein Allzeithoch.
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Polkadot
Foto: Adobe Stock

Als Ethereum-Herausforderer verstehen sich im Krypto-Bereich nicht wenige Projekte – zu den aussichtsreichsten wird Polkadot gezählt. In den vergangenen Monaten war es aber ein bisschen in den Schatten anderer Konkurrenten geraten. So kam es im Sommer etwa zu einem regelrechten Hype rund um Solana, der den SOL-Token von 25 auf zwischenzeitlich auf über 190 Dollar katapultierte und ihn unter die Top 10 der größten Kryptoassets der Welt hievte.

Oder Cardano: Mit dem im September implementierten Alonzo-Upgrade sind auf der Blockchain nun Smart Contracts möglich. Schon im Vorfeld zog der Kurs des ADA-Token stark an und knackte zwischenzeitlich die 3-Dollar-Marke. In den folgenden Wochen fiel er wieder zurück, mit einer Marktkapitalisierung von über 70 Mrd. Dollar ist ADA aber weiterhin unter den Top 4 der größten Kryptoassets. Auch rund um Avalance (AVAX) gab es im September einen Hype, der den Kurs stark anziehen ließ.

Parachains starten auf Polkadot

Nun aber schaffte es Polkadot wieder ins Rampenlicht. Der DOT-Token sprang am Donnerstag um mehr als 20 Prozent nach oben – von 35 Dollar auf zwischenzeitlich über 43 Dollar. Er erreichte damit den höchsten Stand seit dem Crash am Kryptomarkt im Mai. Hintergrund: Parity Technologies, das Unternehmen, das Polkadot entwickelt, hat den mit Spannung erwarteten Start der sogenannten Parachains angekündigt. Auktionen für Slots auf diesen Parachains sollen ab 11. November durchgeführt werden.

Was aber sind diese Parachains überhaupt? Grob gesagt handelt es sich dabei um eigene Blockchains, die parallel zur zentralen Haupt-Chain laufen. Von dieser sogenannten Relay Chain wird das System koordiniert. Daneben soll es bis zu 100 Parachains geben, die jeweils bestimmten Zwecken dienen – aber gleichzeitig auch miteinander kommunizieren können. Die Parachains generieren Blöcke für die Rely Chain und werden von Validatoren verifiziert. Die Struktur mit Parachains soll zu einer besseren Skalierbarkeit bei gleichzeitig hoher Sicherheit führen.

Rekordhoch rückt wieder näher

Die Ankündigung verlieh dem DOT-Token einen deutlich Push. Stark gelaufenen ist er allerdings auch schon die Wochen zuvor. In Einklang mit dem Gesamtmarkt verzeichnete er seit Ende Juli eine Aufwärtsbewegung. Damals war er bei rund 12 Dollar gestanden, der Kurs hat sich seitdem also mehr als verdreifacht. Auch das im Mai erreichte Allzeithoch rückt näher – dieses lag bei 49,69 Dollar. Am Tageshoch vom Donnerstag lag er vom Rekordstand aus noch 13 Prozent im Minus.

Ethereum ist weiterhin die dominierende Blockchain für Smart Contracts. Ein Großteil aller Anwendungen im Bereich Decentralized Finance (DeFi) oder Non-Fungible Token (NFT) läuft auf Ethereum. Allerdings hat das Netzwerk weiterhin mit hohen Gebühren und vergleichsweise langsamen Transaktionsgeschwindigkeiten zu kämpfen. Die meisten Herausforderer-Projekte versprechen günstigere und schnellere Transaktionen.

Ethereum selbst plant für das kommende Jahr mit Ethereum 2.0 ein grundlegendes Upgrade, das in diesen Bereichen ebenfalls starke Verbesserungen bringen soll. Im Zuge dessen wird das Netzwerk auch vom “Proof of Work”-Konsensmechanismus, wie ihn etwa Bitcoin verwendet, auf den “Proof of Stake”-Ansatz umgestellt, den die meisten der häufig als Ethereum-Herausforderer bezeichneten Projekte bereits jetzt verwenden.

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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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