20.04.2021

Korrektur am Kryptomarkt: Alles fällt – außer Dogecoin

Nach dem Crash vom Sonntag hatten sich die Kurse am Kryptomarkt zu Wochenbeginn zunächst stabilisert. Nun es ging es aber weiter abwärts.
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Der Kryptomart blieb unter Druck.
Der Kryptomart blieb unter Druck. | Foto: Adobe Stock

Voerst noch nichts wurde es mit der erhofften Erholungsbewegung am Kryptomarkt. Nach der scharfen Preiskorrektur vom vergangenen Sonntag stabilisierten sich die Kurse am Montag zwar zunächst. Am Dienstag ging es nun aber wieder abwärts. Betroffen waren davon fast alle Coins – unter den 30 größten Kryptowährungen gab es am späten Vormittag nur eine einzige, die sich der schlechten Marktstimmung entziehen konnte: Dogecoin (DOGE).

Der Kurs der 2013 als Scherz gestarteten Kryptowährung zog um knapp 20 Prozent nach oben. Damit setzte sich ihre massive Aufwärtsbewegung der vergangenen Handelstage fort. Seit Dienstag der Vorwoche ist der DOGE-Kurs um mehr als 450 Prozent angezogen. Angetrieben wurde er, wie berichtet, unter anderem von Tesla-CEO Elon Musk, der schon länger immer wieder einmal über Dogecoin twittert.

Bitcoin-Kurs vergleichsweise gering im Minus

Bitcoin (BTC) gehörte am Dienstagvormittag mit einem Minus von knapp 5 Prozent zu jenen Kryptowährungen, die sich noch am besten hielten. Der Kurs stand zuletzt bei 54.600 Dollar. Im Zuge des Crashs vom Sonntag war er zwischenzeitlich auf unter 53.000 Dollar gefallen. Zuvor hatte Bitcoin am Dienstag und Mittwoch vergangener Woche im Vorfeld des mit Spannung erwarteten Börsengangs von Coinbase jeweils neue Rekordstände erreicht. Mittlerweile liegt der Kurs rund 15 Prozent unter dem Höchststand von gut 64.800 Dollar.

XRP, Polkadot und Bitcoin Cash stark unter Druck

Der Kurs der Ethereum-Kryptowährung Ether (ETH) fiel am späten Dienstagvormittag um rund 7 Prozent auf 2.100 Dollar. In einer ähnlichen Größenordnung verlor auch Binance Coin (BNB), womit der Kurs wieder leicht unter die 500-Dollar-Marke rutschte. Besonders stark unter Druck gerieten unter den größeren Coins vor allem XRP (minus 16 Prozent) und Polkadot (DOT, minus 13 Prozent). Auch Bitcoin Cash (BCH), das es zuletzt wieder in die Top-10 der größten Kryptowährungen geschafft hatte, lag zweistellig – 11 Prozent – im Minus.

Vergleichsweise gut hielt sich weiter Solana: Der SOL-Token lag nur mit 1 Prozent im Minus. Er hatte sich bereits am Sonntag dem Crash entziehen können und war sogar noch um 29 Prozent gestiegen. Auch am Montag hatte er zwischenzeitlich im zweistelligen Prozentbereich zugelegt. Solana positioniert sich als Alternative zu Ethereum mit besser Skalierbarkeit. Von Coinmarketcap wird SOL mit einer Marktkapitalisierung von 8 Mrd. Dollar derzeit auf Platz 20 der größten Kryptowährungen geführt.

Als Auslöser für den Crash am Sonntag hatte der Analyst Willy Woo den Ausfall von Mining-Kapazitäten in China gennant. Dieser hätte den Preis unter Druck gebracht und in weiterer Folge zahlreiche Trader dazu gezwungen, ihre Positionen aufzulösen. Andere Beobachter sahen dagegen, wie berichtet, keinen Zusammenhang zum Ausfall in China. Einige Trader sprachen nun auch von einer “gesunden Korrektur” nach der vor allem bei Altcoins starken Aufwärtsbewegung in den vergangenen Wochen.

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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.“


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