“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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Dass man sensible Firmeninformationen besser nicht mit den großen bekannten KI-Sprachmodellen, ChatGPT und Co, verarbeiten sollte, hat sich mittlerweile herumgesprochen. Und es hat mehrere Anbieter auf den Plan gerufen, die Lösungen mit entsprechendem Datenschutz versprechen – etwa weil das Sprachmodell auf lokalen Servern betrieben wird. Das Linzer Unternehmen schorn.io reiht sich in die Liste dieser Anbieter ein und bietet mit “AI in a box” dennoch eine ungewöhnliche Lösung.

“Sie können sich AI in a Box ähnlich einem Netzwerkdrucker vorstellen”

Das Sprachmodell wird im Angebot des Unternehmens nämlich tatsächlich in einer Box geliefert. Die KI läuft auf einem kleinen Hardware-Device, das sich ins bestehende Netzwerk integrieren lässt, und kann dort komplett offline und lokal, also ausschließlich innerhalb des Intranets, genutzt werden. “Sie können sich AI in a Box ähnlich einem Netzwerkdrucker vorstellen, der für eine definierte Anzahl von Benutzer:innen verfügbar ist”, sagt schorn.io-CEO Thomas Schorn. Es sei wortwörtlich “eine KI zum Angreifen”.

Offline-Betrieb zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien

Besonders in Branchen, die sensible Daten verarbeiten, wie Recht, Finanzen und Personalwesen, sei der Offline-Betrieb entscheidend für die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien, argumentiert man bei schorn.io. Zudem sei die Lösung im Vergleich zu umfangreichen Cloud-Lizenzen kostengünstig. Genutzt werden könne sie etwa in den Bereichen Softwareentwicklung, Assistenz und Buchhaltung, Marketing und Kundensupport, Personalmanagement, Projektmanagement, Rechtsberatung und Vertrieb.

“Meeting in der Box” als konkreter Anwendungsfall

Schorn.io nennt dazu einen konkreten Anwendungsfall von “AI in a box”. “Besonderes Beispiel ist die Nutzung als ‘Meeting in der Box’: Die Transkription von vertraulichen Gesprächen in Echtzeit generiert automatische Protokolle und To-Do-Listen, die direkt in bestehende Workflows integriert werden können”, heißt es vom Unternehmen.

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