16.03.2021

Die Tokenisierung der Welt | Teil 2: Verknüpfung von Vermögenswert und Token

Anwalt und Krypto-Experte Oliver Völkel beleuchtet in der Serie "Die Tokenisierung der Welt" das Thema aus rechtlicher Sicht. Teil 2: Zwei Möglichkeiten, Vermögenswerte zu tokenisieren.
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Oliver Völkel erklärt Tokenisierung - Verknüpfung zwischen Vermögenswert und Token
Oliver Völkel | Porträt (c) SVLAW, Hintergrund (c) Adobe Stock - arahan

Das Schlagwort „Tokenisierung“ kursiert nun bereits seit einigen Jahren durch den Äther. Nicht nur die Crypto-Community hat erkannt, dass durch den Einsatz Blockchain-basierter Token eine digitale Abbildung nahezu aller Vermögenswerte zumindest in den Bereich des Möglichen rückt. In unserer Beratungspraxis haben wir eine Vielzahl solcher Projekte begleitet. Mit dieser Beitrags-Serie möchten wir einen Überblick bieten, welche Modelle der Tokenisierung in der Praxis gängig sind, welche Alternativen darüber hinaus bestehen und welche rechtlichen und auch steuerlichen Überlegungen zu beachten sind.


Anm.: Als österreichische Rechtsanwälte befassen wir uns in diesem Beitrag mit der Praxis und der Rechtslage in Österreich. Die Rechtslage in anderen Ländern kann davon abweichen. Weiters soll dieser Beitrag lediglich einen ersten Überblick bieten. Er kann eine individuelle Rechtsberatung nicht ersetzen.

Tokenisierung: Wie wird ein Vermögenswert mit einem Token verknüpft?

Die rechtlich sichere Verknüpfung von digitalem Token und realem Vermögenswert ist der Kern der Tokenisierung. Wie dies umgesetzt wird, hängt davon ab, um welchen Vermögenswert es sich konkret handelt und nach welchem Recht die Tokenisierung vorgenommen wird. Es macht also einen Unterschied, ob das Recht von Österreich, oder beispielsweise Liechtenstein, Deutschland, der Schweiz oder ein anderes Recht gewählt wird. Da unsere Expertise im österreichischen Recht liegt, stellen wir die Ansätze unter dem österreichischen Recht vor.

Modell 1: Unmittelbare Verknüpfung von Recht und Token

Handelt es sich um ein Forderungsrecht, wie dies etwa bei Wertpapieren, Zahlungsmitteln oder Darlehen der Fall ist, so kann in der Regel das Forderungsrecht mit dem Token unmittelbar verknüpft werden. Für die Ausübung des Rechts ist sodann die Inhaberschaft des Tokens notwendig. Zur Übertragung des Forderungsrechts wird der Token auf der Blockchain an eine andere Person übertragen. Wer den Token besitzt, der ist Gläubiger der Wertpapier-, Zahlungs-, oder Darlehensforderung. Erreicht wird dies durch entsprechende Klauseln in der vertraglichen Vereinbarung zwischen den Parteien.

Tokenisierung - Direkte Verknüpfung von Vermögenswert und Token
Modell 1: Direkte Übertragung eines Forderungsrechts durch Übertragung eines Tokens auf der Blockchain, der das Recht repräsentiert (C: Unternehmen (Company), A: Bisheriger Gläubiger des Unternehmens, B: Neuer Gläubiger nach Besitzanweisung oder Forderungszession durch Übertragung des Tokens).

Ob auch bereits existierende Forderungen tokenisiert werden können, hängt von der zwischen den Parteien zuvor getroffenen Vereinbarung ab. Möchte der Schuldner bestehende Verbindlichkeiten tokenisieren – also seine eigenen Schulden -, so ist dafür in der Regel die Zustimmung aller Gläubiger notwendig. Möchte ein Gläubiger hingegen eine bestehende Forderung tokenisieren, so kann dies unter Umständen auch ohne Mitwirkung des Schuldners möglich sein.

Modell 2: Zwischenschaltung eines Treuhänders

Sollen nicht nur einfache Forderungsrechte tokenisiert werden, sondern eine echte Eigentümerposition, oder ist für die Übertragung des Rechts eine bestimmte Form vorgeschrieben – ist zB ein schriftlicher Vertrag notwendig – so muss etwas tiefer in die juristische Trickkiste gegriffen werden. Zu denken ist an die Tokenisierung greifbarer Gegenstände wie etwa Warenbestände, Edelmetalle, Anteile an Immobilien oder auch Beteiligungen an Unternehmen.

In diesen Fällen kann es notwendig sein, eine Treuhandkonstruktion zu wählen, wobei auch hier – je nach Erfordernis – zwei unterschiedliche Varianten in Betracht kommen. In der ersten Variante (Modell 2.A) vermittelt ein Treuhänder (T) direkt die Eigentümerposition. Der Treuhänder besitzt zB physische Goldbarren für die Tokeninhaber (A und B). Im Zusammenhang mit einem Beispiel zur Tokenisierung von Realgütern wie Edelmetallen oder Zinshausanteilen im dritten Teil dieser Serie gehen wir näher auf diese Konstruktion ein.

Modell 2.A: Treuhandkonstruktion, bei der das tokenisierte Eigentumsrecht von einem Treuhänder für die Tokeninhaber ausgeübt wird (C: Unternehmen (Company), T: Treuhänder, A: Bisheriger Eigentümer, B: Neuer Eigentümer nach Besitzanweisung durch Übertragung des Tokens).

In der zweiten Variante (Modell 2.B) stellt der Treuhänder (T) lediglich indirekt sicher, dass das Unternehmen (U) ein bestimmtes Versprechen auch tatsächlich einhalten kann. Diese Variante ist gerade bei der Tokenisierung von Verwendungszusagen relevant (siehe dazu auch Teil 3). In der Regel ist für die Einhaltung dieses Versprechens nämlich die Mitwirkung der Eigentümer (S) notwendig. In solchen Fällen wird der Treuhänder zum Gesellschafter des Unternehmens bestellt. Dies ist vor allem bei Gesellschaftsformen interessant, die kein genehmigtes Kapital kennen.

Modell 2.B: Treuhandkonstruktion, bei der ein Treuhand-Gesellschafter (T) sicherstellt, dass das Unternehmen (C) Versprechen in Bezug auf eigene Anteile erfüllen kann, die eigentlich von den Eigentümern (S) zu erfüllen wären. Durch Übertragung des Tokens von A an B werden diese sogenannten Verwendungszusagen übertragen.

Achtung: Nicht jede Rechtsordnung ist gleich. Während etwa das österreichische Recht gut für die vorgestellten Arten der Tokenisierung gerüstet ist, und in Liechtenstein sogar ein eigenes Gesetz zur Tokenisierung von Vermögenswerten geschaffen wurde, weicht die Rechtslage in anderen Ländern möglicherweise davon ab. In vielen Fällen kann jedoch mit einer Rechtswahlklausel österreichisches oder auch liechtensteinisches Recht zur Anwendung gebracht werden, um diese günstigen Rechtsordnungen für sich zu nutzen, auch wenn das Unternehmen nicht in Österreich oder Liechtenstein ansässig ist.


Im dritten Teil der Serie „Die Tokenisierung der Welt“ geht es darum, welche Vermögenswerte überhaupt tokenisiert werden können.


Unterstützung in der Praxis

Betrachtet man die in dieser Serie vorgestellten vielschichtigen Möglichkeiten der Tokenisierung, so zeigt sich, dass der Titel dieses Beitrags weit weniger reißerisch ist als es zunächst den Anschein macht. Es kann tatsächlich eine Vielzahl von Vermögenswerten tokenisiert und damit handelbar gemacht werden. Als Finanzierungsinstrument für junge Unternehmen ist die Emission von Werttoken ebenso geeignet wie für den etablierten Mittelstand oder Industriegrößen.

Bei der Tokenisierung ist sowohl technisches, steuerliches aber auch rechtliches Know-How gefragt. Darüber hinaus erhalten wir in der Beratungspraxis oft auch die Frage, wer sich denn eigentlich um den Vertrieb tokenisierter Assets kümmert. Einen guten Überblick, wer als Ansprechpartner in all diesen Bereichen in Betracht kommt, bietet für Österreich die Blockchain Landscape Austria 2021.

Wir haben in der Vergangenheit bereits eine Vielzahl von Tokenisierungsprojekten rechtlich begleitet. Gern unterstützen wir auch Sie bei Ihrem Projekt.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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