24.02.2022

Tesla-Board-Member zu Bitcoin-Kauf: „Hatten keine Ahnung vom Umwelteinfluss“

Tesla Board-Mitglied und Elon Musk-Bruder Kimbal Musk räumt in einem Interview zum großen Bitcoin-Kauf des Unternehmens im vergangenen Jahr Fehler ein.
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Tesla-Board-Mitglied und Elon Musk-Bruder Kimbal Musk sieht sich Rückbezüglich
Tesla-Board-Mitglied und Elon Musk-Bruder Kimbal Musk sieht sich Rückbezüglich "ahnungslos" | (c) via Wikimedia Commons

Der negative Umwelteinfluss von Bitcoin aufgrund des hohen Stromverbrauchs beim Mining wird seit Jahren diskutiert. Auch wenn unterschiedliche Zahlen kursieren und viele Expert:innen medial häufig kolportierte Horror-Zahlen gut argumentiert anzweifeln, ist das Problem gewiss nicht ganz von der Hand zu weisen. Und es ist definitiv öffentlich schon länger bekannt – sollte man meinen. Denn bei Tesla will man jetzt im Vorfeld des Kaufs von Bitcoin im damaligen Wert von 1,5 Milliarden US-Dollar vor etwa einem Jahr nicht darüber Bescheid gewusst haben. Das legt zumindest Board-Member und Elon Musk-Bruder Kimbal Musk in einem Interview mit dem US-Magazin TechCrunch bei einem Krypto-Event nahe.

Kimbal Musk: „Als wir in Bitcoin investierten, waren wir sehr ahnungslos“

„Als wir in Bitcoin investierten, waren wir sehr ahnungslos. Wir hatten keine Ahnung von den Auswirkungen auf die Umwelt. Wir wussten es buchstäblich nicht. Wir dachten, dass es ein gutes Wertaufbewahrungsmittel und eine gute Möglichkeit zur Diversifizierung des Vermögens sei“, meint Kimbal Musk. „Und natürlich hat es nicht lange gedauert, bis wir eine Million – ich scherze nicht, wahrscheinlich eine Million – Nachrichten erhielten, in denen uns mitgeteilt wurde, was wir der Umwelt antun“. Nachdem es bei Tesla um die Schaffung „alternativer Energiezukünfte“ gehe, sei man also wirklich nicht ausreichend informiert für die Entscheidung gewesen.

Dennoch würde man den großen Bitcoin-Kauf „nicht unbedingt bereuen“, sagt Musk. „Ich bin wirklich nicht mit den Umweltauswirkungen von Kryptowährungen einverstanden, aber ich liebe, was sie bewirken“ sagt er. „Also müssen wir einfach herausfinden, wie wir es ohne die Auswirkungen auf die Umwelt machen können“. Er hoffe, dass große Teile der Blockchain-Branche sich in Richtung einer umweltfreundlicheren Infrastruktur bewegen werden.

Elon Musk: Umwelt-Versprechen via Twitter hilt nicht lange

Auch sein Bruder, Tesla-Gründer Elon Musk, äußerte sich bereits im vergangenen Mai, also rund drei Monate nach dem großen Bitcoin-Kauf durch sein Unternehmen, kritisch zu den Umweltauswirkungen. Damals versprach er, wie gewohnt via Twitter: „Tesla wird keine Bitcoins verkaufen und wir beabsichtigen erst, sie für Transaktionen zu verwenden, wenn das Mining auf nachhaltigere Energie umgestellt wird“. Schon einen Monat später im Juni verkaufte das Unternehmen jedoch Bitcoin – angeblich um die Liquidität zu testen. Zudem sorgte Musk im Laufe des weiteren Jahres mit zahlreichen Tweets zu unterschiedlichen Kryptowährungen für teils massive Bewegungen auf den Märkten.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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