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02.01.2018

Ripple: Aufstieg des Old Economy Coins

Die Kryptowährung Ripple erlebte im Dezember einen massiven Kurssprung. Hinter dem Coin steht ein Startup aus San Francisco und eine Reihe von Großbanken.

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UniCredit, UBS, Santander, American Express – das sind nur vier große Namen im Netzwerk des Zahlungssystems Ripple. Die Liste liest sich wie ein Zusammenschluss globaler Player aus der Finanzwelt. Seit 2012 wird dieses System vom gleichnamigen FinTech-Startup aus San Francisco weiterentwickelt. Die dazugehörige Kryptowährung Ripple (XRP) machte nun mit einem enormen Kurssprung Schlagzeilen. In den letzten 365 Tagen hat sich der Wert des Coins ver367-facht (Zum Vergleich: Bitcoin verzwanzigfachte sich und sank danach wieder um ein Drittel). Nach einem ersten massiven Sprung im April und Mai folgte bei Ripple nun im Dezember eine weitere Verzehnfachung (Höchststand: 2,84 USD). In der Rangliste nach Marktkapitalisierung schaffte der Coin damit den Sprung auf Platz zwei hinter Bitcoin, wo sich zuvor über lange Zeit Ethereum halten hatte können.

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Evolution statt Revolution

Zugegeben, die Formulierung im Titel ist etwas überspitzt. Denn von technischer Seite her ist das Ripple-System keineswegs altmodisch. Doch im Gegensatz zu den meisten Konkurrenten am Krypto-Markt zog das Startup aus San Francisco mit einem anderen Ziel ins Feld. Die Devise lautet gleichsam: Evolution statt Revolution. Die Bankenwelt soll nicht ersetzt werden, sondern auf ein neuartiges Zahlungssystem umgestellt werden. Und die Liste der Supporter zeigt: Die Rechnung geht auf. 2012 startete Ripple. Seit 2013 kamen nach und nach immer mehr Finanz-Institutionen als User dazu. Der jüngste Kurssprung des Coins wird dann auch allgemein darauf zurückgeführt, dass einige südkoreanische und japanische Banken ankündigten, Tests mit dem System zu starten.

Digitale Schuldscheine und rieselndes Geld

Doch worum geht es bei dem System? Ripple baut nicht auf der Blockchain-Technologie im klassischen Sinne auf. Den Anspruch der Dezentralität erfüllt es als Distributed Ledger System dennoch: Es ist, vereinfacht gesagt, eine einsehbare Datenbank, die auf einem weltweiten Netzwerk von Servern läuft. Deren Informationen werden über einen Konsens-Algorithmus analogisiert. Diese Datenbank erfasst Verbindlichkeiten zwischen den Usern – quasi digitale Schuldscheine. User können für andere User, denen sie vertrauen, einen Saldo festlegen. Befindet sich die Summe der Verbindlichkeit innerhalb dieses Saldos, wird sie direkt abgewickelt. Ist das nicht so, sucht der Algorithmus des Systems einen Weg über andere User, für die ein entsprechender Saldo besteht. Das Geld „rieselt“ (engl.: „ripple“) dann über eine Reihe einander vertrauender Nutzer zum Ziel. Wird kein Weg gefunden, bleiben die Verbindlichkeiten aufrecht, bis entsprechende Einstellungen getätigt werden.

Alternative im Interbanken-Markt

Das Ripple-System unterstützt potenziell alle Währungen und Kryptowährungen. Daher geht auch die Intention der Entwickler auf, dass es zur schnellen und kostengünstigen Alternative im Interbanken-Markt avanciert. Ein besonderer Vorteil ist dabei der einfache Austausch zwischen unterschiedlichen Währungen und Kryptowährungen. Über ein zusätzliches Feature fungiert die Plattform auch als dezentralisierter Handelsplatz. Devisen und auch die oben genannten „digitalen Schuldscheine“ können gehandelt werden. Auch weil Ripple nicht die von Bitcoin, Ethereum und Co. bekannte Blockchain-Technologie zugrunde liegt, läuft das System deutlich schneller, als jene der eben genannten Kryptowährungen. Bis zu 1500 Transaktionen pro Sekunde können verarbeitet werden. Bei Bitcoin liegt dieser Wert bei (höchstens) sieben. Kreditkartenanbieter Visa kommt auf rund 3600.

Ripple-Coin als „sicherer Hafen“?

Die Ausrichtung auf die großen Finanzdienstleister und deren offene Unterstützung für das System sorgte innerhalb der Krypto-Community lange Zeit für eine sehr reservierte Einstellung gegenüber dem Ripple-Coin. Dass XRP nicht auf der Blockchain basiert und damit auch nicht geminet werden kann (das trifft auch auf einige Blockchain-basierte Coins zu), brachte ihm sogar den Ruf ein, keine „echte Kryptowährung“ zu sein. Genau diese Gründe dürften den Ripple-Coin, der im System eine Absicherungsfunktion für Transaktionen erfüllt, aber nun beflügeln. Während andere Kryptowährungen mit immer stärkeren Regulationsbestrebungen konfrontiert sind, erfreut sich Ripple großen Rückhalts in der Old Economy. Die bankenkritischen Krypto-Trader scheinen in XRP nun eine Art „sicheren Hafen“ zu sehen.

Insgesamt wurden 100 Milliarden Coins geschaffen. Knapp unter 40 Milliarden wurden bislang ausgegeben. Den Rest hält das Startup. Ob der Kurs dauerhaft oben bleibt, weiter ansteigt, oder wieder absackt kann freilich nicht seriös vorausgesagt werden. In punkto Volatilität steht Ripple Bitcoin und Co. jedenfalls um nichts nach. Daher gilt wie immer: Beim Investieren ist Vorsicht geboten.

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Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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