13.04.2023

„Shapella“: So reagierte der Ethereum-Kurs auf die Upgrades

Mit den in der Nacht auf Donnerstag implementierten Upgrades "Shanghai" und "Capella", oft kurz zu "Shapella" zusammengefasst, ist es nun möglich gestakte Ether-Token aus dem Netzwerk wieder auszahlen zu lassen.
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Ethereum
Ethereum | Foto: © Adobe Stock

Viel war im Vorfeld spekuliert worden über die Auswirkungen der „Shapella“-Upgrades bei Ethereum auf den ETH-Kurs (brutkasten berichtete). Kein Wunder: Damit ist es erstmals möglich, sich Ether-Token, die zum Staking hinterlegt sind, wieder auszahlen zu lassen. Die Befürchtung mancher: Viele Staker:innen würden die erstbeste Gelegenheit nutzen, um ihre Gewinne zu realisieren – und ihre Ether auf den Markt werfen. Und das könnte dann für enormen Druck auf den Preis sorgen.

In der Nacht auf Donnerstag sind die beiden Upgrades „Shanghai“ und „Capella“ – oft eben gleich zusammengefasst unter dem Begriff „Shapella“ – nun erfolgreich über die Bühne gegangen. Technisch war es ein Meilenstein für das Ethereum-Ökosystem.

Allerdings: Der von manchen befürchtete Abverkauf blieb aus. Tatsächlich wirkten sich die Upgrades unmittelbar kaum auf den ETH-Kurs aus. Er lag am Donnerstag in der Früh weiterhin bei rund 1.900 US-Dollar – ungefähr am Niveau vom Vortag.

Ethereum-Umstieg auf „Proof of Stake“ erfolgte im vergangenen September

Ethereum ist im vergangenen September von dem auf Mining basierenden Konsensmechanismus „Proof of Work“ auf den „Proof of Stake“-Ansatz umgestiegen. Validator:innen, die Blocks zur Chain hinzufügen wollen, müssen dabei kein rechenintensives Mining mehr betreiben. Stattdessen kommt Staking zum Einsatz: Die Validator:innen hinterlegen eine bestimmte Anzahl an Token in einem Smart Contract und erhalten dafür zinsähnliche Erträge.

Bei Ethereum war dies bereits seit Dezember 2020 möglich – auf der sogenannten Beacon Chain, die bis September 2022 parallel zum Ethereum-Mainnet lief und bereits auf „Proof of Stake“ lief. Allerdings: Man konnte bisher zwar ETH staken – sie dann aber nicht wieder abziehen. Auch nicht, nachdem das Ethereum-Mainnet auf „Proof of Stake“ umgestellt worden war. Die Funktionalität für Auszahlungen war technisch einfach nicht implementiert.

Dies geschah nun mit den Upgrades „Shanghai“ und „Capella“. Aktuell sind ETH im Gegenwert von rund 35 Mrd. US-Dollar gestakt. Auch nach der Implementierung der Upgrades können die gestakten Ether aber nicht unbegrenzt abgezogen werden: Nach Berechnungen des US-Magazins Protos würde es 18 Monate dauern, bis sämtliche aktuell gestakten ETH ausgezahlt und verkauft wären.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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