„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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✨ AI Kontextualisierung

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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„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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