24.05.2022

Preisverfall bei Klimt-NFTs um bis zu 87 Prozent

Die Preise für die NFTs der digitalen Version von Klimts "Kuss" sind eingebrochen. 1850 Euro hatten sie zum Start gekostet und dem Museum 4,4 Mio. Euro gebracht.
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Klimt, NFT, Der Kuss
Foto: Ouriel Morgensztern

Mit dem 14. Februar 2022 hatte das Wiener Museum Belvedere einen symbolträchtigen Tag für einen ungewöhnlichen Marktstart gewählt: Eine digitale Kopie von Gustav Klimts berühmten Gemälde “Der Kuss” wurde in 10.000 Einzelteile aufgeteilt, die in Form durchnummerierter NFTs erworben werden konnten. Kostenpunkt der Liebeserklärung: 1850 Euro pro Stück. Während das dem Belvedere Einnahmen von 4,4 Millionen Euro brachte, haben jene Käufer, die die NFTs auch als Anlage sahen, weniger Glück. Das Kuss-Stückchen Nummer 07542 hat Mitte Mai um 0,11 ETH den Besitzer gewechselt – zu dem Zeitpunkt umgerechnet etwa 217 Euro. Das Interesse an den Klimt-NFTs ist bereits mit Anfang März eingebrochen und dazu kam nun noch ein Kursverfall von Ethereum.

Gute Gewinne im Februar

Kurz nach dem Sale durch das Belvedere gab es Tage auf der Handelsplattform OpenSea, an denen bis zu 18 Kuss-Deals abgewickelt wurden. Der durchschnittliche Handelspreis lag damals noch bei teilweise mehr als 1 ETH und der Ethereum-Kurs lag im Februar an den guten Kiss-Handelstagen bei über 3000 Dollar. Im Februar waren mit den frischen Klimt-NFTs also noch gute Gewinne einzufahren. Im März brach der durchschnittliche Preis bereits an vielen Tagen auf rund 0,4 und vereinzelt sogar auf rund 0,2 ETH ein. Und mittlerweile liegt der Verkaufswert in Einzelfällen eben bei umgerechnet nur noch über 200 Euro – ein Wertverlust von 87 Prozent, wie der oberösterreichische Kulturmanager Thomas Diesenreiter auf Twitter vorrechnet.

Der durchschnittliche Preis von Klimt-NFTs auf OpenSea © Screenshot/OpenSea
Der durchschnittliche Preis von Klimt-NFTs auf OpenSea © Screenshot/OpenSea

Kaum Interesse an berühmtem NFT

Der NFT-Wertverfall beschränkt sich nicht auf die Kuss-Teilchen, sondern spiegelt die derzeitige Marktlage wieder. Vor etwa einem Jahr wurde medienwirksam ein NFT des ersten Tweets von Twitter-Co-Founder Jack Dorsey verkauft – um damals umgerechnet 2,9 Millionen Dollar. Ein Jahr später wollte der Besitzer das NFT wieder verkaufen, erhielt aber lediglich Gebote von rund 7.000 Dollar und entschied sich gegen einen Verkauf. NFTs werden in der Regel in Ethereum gehandelt – der Preis der zweitwichtigsten Kryptowährung nach Bitcoin lag Anfang April noch bei teilweise mehr als 3500 Dollar und rutschte im Mai unter die Grenze von 2000 Dollar.

In diesem ungünstigen Umfeld wagt sich ein weiteres Wiener Traditionsmuseum an das neue Geschäftsfeld. Das Leopold Museum bietet seit Anfang Mai eine NFT-Kollektion von digitalen Versionen von insgesamt 24 Werken Egon Schieles an. Während das Belvedere mit dem Startup arteQ zusammenarbeitet, setzt das Leopold Museum auf die NFT-Plattform LaCollection und die Österreichische Post als Partner. Je nach Anzahl der NFTs pro Werk, sind die Schiele-Tokens noch bis 26. Mai zu Preisen von 499 Euro bis 100.000 Euro erhältlich.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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