15.03.2021

Die Tokenisierung der Welt | Teil 1: Eine Definition

Anwalt und Krypto-Experte Oliver Völkel beleuchtet in der Serie "Die Tokenisierung der Welt" das Thema aus rechtlicher Sicht. Teil 1: Was ist Tokenisierung überhaupt?
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Oliver Völkel erklärt Tokenisierung
Oliver Völkel | Porträt (c) SVLAW, Hintergrund (c) Adobe Stock - ludariimago

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.

Was ist Tokenisierung?

Auch wenn wir Gefahr laufen, Eulen nach Athen zu tragen, so möchten wir im ersten Teil der Serie dennoch für jene Leser, die sich möglicherweise erstmals damit befassen, kurz zusammenfassen, was Tokenisierung eigentlich bedeutet. Im Allgemeinen versteht man darunter den Vorgang, für bestimmte reale Vermögenswerte ein digitales Abbild auf der Blockchain zu schaffen. Häufig sind dies Wertpapiere, Zahlungsmittel, Unternehmens- oder Projektbeteiligungen, Darlehen, Edelmetalle oder auch Anteile an Immobilien.

Die Tokenisierung erfüllt dabei in der Regel zwei verschiedene Funktionen. Einerseits fällt die Notwendigkeit für bestimmte Intermediäre weg, was hilft, Transaktionskosten einzusparen. Andererseits können auf diese Weise illiquide Vermögenswerte einfach handelbar gemacht werden.

Funktionen der Tokenisierung
1. Reduzierung notwendiger Intermediäre
2. Liquiditätssteigerung von Vermögenswerten

Die erste Funktion der Tokenisierung betrifft also die Reduzierung notwendiger Intermediäre. Dies ist vor allem bei der Ausgabe von tokenisierten Wertpapieren ein Aspekt. Anders als bei klassischen Emissionen am Kapitalmarkt sind weder eine Zahlstellenbank, noch eine Hinterlegungsstelle oder sonstige Intermediäre erforderlich. Das geldsuchende Unternehmen emittiert die tokenisierten Wertpapiere (oder auch ‚Werttoken‘) direkt an den kapitalgebenden Investor. Dieser hält Werttoken selbst in seiner eigenen Wallet.

Die zweite Funktion der Tokenisierung betrifft die Möglichkeit, illiquide Vermögenswerte liquid zu machen, also für den einfachen und raschen Handel vorzubereiten. Ein physischer Goldbarren oder auch Anteile an einem Zinshaus sind eben schwieriger zu handeln als etwa ein Token.

Grenzen und Erfordenisse

Die Grenzen des bei der Tokenisierung Möglichen werden im Wesentlichen von wirtschaftlichen, steuerlichen und bilanziellen Überlegungen vorgegeben. Steht fest, welcher Vermögenswert tokenisiert werden soll, und sind auch steuerliche und bilanzielle Fragen geklärt, steht der Umsetzung in der Regel nichts im Wege. Erforderlich ist dafür Zweierlei.

Schritte zur Tokenisierung
1. Erzeugung der Token auf einer Blockchain
2. Verknüpfung mit dem Vermögensgegenstand

In einem ersten Schritt wird in technischer Hinsicht das digitale Abbild des Vermögenswerts erzeugt: Auf einer beliebigen Blockchain wird ein Smart Contract veröffentlicht, der die gewünschte Anzahl an Token herstellt und verwaltet. In der Praxis kommt dafür am Häufigsten die Ethereum-Blockchain zum Einsatz. Die auf diese Weise selbstgeschaffenen Token sollen später den gewünschten Vermögenswert digital repräsentieren.

In einem zweiten Schritt ist diese digitale Abbildung mit dem realen Vermögenswert zu verknüpfen. Dieser zweite Schritt – die Schnittstelle zwischen digitaler und realer Welt – stellt die eigentliche Herausforderung dar. Im Ergebnis soll der Inhaber eines Tokens so gestellt werden, dass er einen in der realen Welt unter allen Umständen durchsetzbaren Anspruch auf den tokenisierten Vermögenswert hat. Der rechtliche Schutz des Tokeninhabers muss bei der Strukturierung des Vorhabens dabei die oberste Priorität genießen, möchte man aus dem gegenwärtigen Trend zur Tokenisierung auch einer langfristigen und nachhaltigen Entwicklung den Weg ebnen.


Welche Möglichkeiten es für die Verknüpfung eines Vermögenswerts mit Token gibt, wird in Teil 2 dieser Serie behandelt.


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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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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