09.11.2021

Krypto-Steuer: So reagiert die Branche auf den Gesetzesentwurf

Das Finanzministerium hat einen ersten Gesetzesentwurf für die geplanten Änderungen bei der Versteuerung von Kryptowährungen veröffentlicht. Der brutkasten hat Stellungnahmen aus der Branche eingeholt. Blockpit-CEO Florian Wimmer, Steuerberaterin Natalie Enzinger, Bitpanda-CLO Oliver Stauber, Matthias Reder von Coinfinity und Alexander Valtingojer von Coinpanion gaben uns ihre Einschätzungen bekannt.
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Cryptocurrencies
Foto: Adobe Stock

Überwiegend positiv, aber Nachbesserungsbedarf an der einen oder anderen Stelle – und auch einzelne kritische Punkte. So könnte man die Reaktionen aus der Kryptobranche auf den vom Finanzministerium veröffentlichten Entwurf zu den geplanten Änderungen bei der Versteuerung von Kryptowährungen zusammenfassen. Wie berichtet, sollen Kursgewinne aus Kryptoassets künftig mit 27,5 Kapitalertragssteuer (KESt) versteuert werden – unabhängig von ihrer Haltedauer.

“Unsere Einschätzung ist, dass es ein durchaus fairer Abtausch zur bestehenden Regulatorik ist und es Österreich auf einem globalen Level für die Zukunft extrem gut positioniert, weil wir Rechtssicherheit bekommen und dann eines der wenigen Länder sind, die ganz klare steuerliche Richtlinien haben”, sagt etwa Florian Wimmer, der CEO des auf die Versteuerung von Kryptowährungen spezialisierten Linzer Startups Blockpit, gegenüber dem brutkasten.

Vor allem zwei Aspekte hält er für attraktiv: “Die wirklich großen Benefits sind, dass einerseits der Steuersatz für jeden, der sonst irgendein Einkommen hat, sinkt und andererseits dass der Tausch von Krypto zu Krypto nicht mehr steuerpflichtig ist”. Ein steuerpflichtiges Ereignis werde erst dann ausgelöst, wenn man in Euro zurücktausche. Als aktiver Trader könne man so seine Gewinne über Jahre mitnehmen und müsse erst zahlen, wenn man auscashe. Für Leute, die langfristig investieren, sei aber bitter, dass die Jahresfrist, nach der Kursgewinne bisher steuerfrei waren, fallen wird, sagt der Blockpit-Mitgründer.

Blockpit-CEO sieht auch noch einige offene Punkte

Wimmer sieht aber auch noch offene Fragen – etwa bei der genauen Definition eines Krypto-Assets oder wie mit Sonderfällen wie Hard Forks umgegangen werde. Kritisch beurteilt der Blockpit-CEO außerdem das Thema der Kapitalertragssteuerabfuhr. Diese soll inländische Finanzdienstleister verpflichten, die KEst für ihre Kundinnen und Kunden direkt ans Finanzamt abzuführen: “Das funktioniert gut, wenn die Leute beispielsweise nur auf Bitpanda traden und sonst nirgends, denn dann kennt Bitpanda die Anschaffungskosten und Veräußerungserlöse. Wenn ich mich aber im DeFi-Space bewege oder auf anderen Börsen gekauft hab und meine Coins dann an Bitpanda sende, fehlen ihnen diese Informationen”, erläutert der Blockpit-CEO.

Diese müsste der Nutzer dann darlegen – “was natürlich ein massiver Organisationsaufwand ist”, wie Wimmer sagt. Auch für den Finanzdienstleister sei es ein hoher administrativer Aufwand. “Wenn Österreich das einzige Land ist, das dies vorschreibt, stellt sich die Frage, ob nicht inländische Dienstleister in dem Bereich überlegen auszuwandern, um dem administrativen Overhead zu entgehen”.

Enzinger: “Extremer Vorteil für österreichischen Standort”

Die Steuerberaterin Natalie Enzinger begrüßt grundsätzlich, “dass der Sondersteuersatz von 27,5 Prozent fast überall zur Anwendung kommt”. Positiv beurteilt sie außerdem auch sie, dass Krypto-zu-Krypto-Trades keiner Besteuerung mehr unterliegen: “Das ist ein extremer Vorteil für den österreichischen Standort und da sind wir etwa verglichen mit Deutschland deutlich besser gestellt”. Österreich sei nun eines der wenigen Länder mit einer klaren Regelung.

Allerdings sieht Enzinger auch Kritikpunkte: Mit der Pflicht zum Abzug der KESt komme sehr viel Verwaltungsaufwand auf Unternehmen wie etwa Bitpanda oder Coinfinity zu. “Das betrifft nur österreichische Plattformen und hätte für diese im Vergleich zu anderen Ländern einen massiven Wettbewerbsnachteil”. Hier wäre es besser, die Entwicklungen auf europäischer Ebene – etwa bei der geplaten Richtline DAC8 – noch abzuwarten und einen KESt-Abzug erst dann einführen, meint Enzinger.

Nachschärfung zu Staking und Lending nötig

In anderen Bereichen sollte nach Ansicht der Steuerberaterin noch nachgeschärft werden. So werde im jetzigen Entwurf etwa unterschieden, ob der Erwerb von Kryptowährungen durch einen technischen Prozess, bei dem Leistungen zur Transaktionsverarbeitung zur Verfügung gestellt werden (“Mining/Blockerstellung”, unabhängig vom jeweiligen Konsensalgorithmus), stattfindet oder ob die Leistung zur Transaktionsverarbeitung lediglich im Einsatz von vorhandenen Kryptowährungen besteht (“Staking”).

“Auf die Praxis umgelegt würde das bedeuten, dass jemand, der aktiv einen Node zur Blockerstellung betreibt, im Zeitpunkt des Zuflusses der Rewards zu besteuern hat, aber jemand, der nur vorhandene Coins in seiner Wallet für das für Staking nutzt, eine Steuer erst zahlen muss, wenn er seine Rewards in Euro tauscht”, erläutert Enzinger. Bei Einkünften aus der Überlassung von Kryptowährungen (“Lending”) komme es hingegen zu einer Steuerpflicht unabhängig davon, ob die Einkünfte in Kryptowährung oder in Fiatgeld ausbezahlt werden. “Hier stellt sich die Frage, ob diese unterschiedliche Behandlung zwischen Mining, Staking und Lending gerechtfertigt ist. Da muss man meines Erachtens noch einmal nachfassen”, sagt Enzinger.

Daneben sieht die Steuerberaterin kritisch, dass die Regelung rückwirkend mit 28. Februar 2021 wirksam werden soll: “Ich hätte mich dafür ausgesprochen, dass die neue Regelung aus verfassungsrechtlichen Gründen erst mit Veröffentlichung im Bundesgesetzblatt wirksam wird. Um den Vertrauensschutz zu wahren, sollten nur jene Kryptowährungen unter die neue Regelung fallen, die ab dem Inkrafttreten, also ab dem 1. März 2022, neu erworben werden”, sagte Enzinger gegenüber dem brutkasten.

Bitpanda-CLO: Verpflichtender KESt-Abzug kann österreichische Anbieter benachteiligen

Einige positive Punkte bei der geplanten Reform sieht man bei Bitpanda, wie Chief Legal Officer (CLO) Oliver Stauber gegenüber dem brutkasten erläuterte: “Grundsätzlich begrüßen wir alles, was Rechtssicherheit und Vereinfachung schafft – insbesondere beim Steuerthema. Insofern halten wir die Neuregelung für positiv.” Dass Kryptowährungen als eine aktienähnliche Assetklasse qualifiziert werden sollen, sei in Ordnung und auch dass damit die KESt zur Anwendung komme, sei OK. Dass Krypto-zu-Krypto-Transaktionen keine Steuer auslösen sollen, bezeichnet Stauber sogar als “sehr positiv”. Dies sei eine Empfehlung von Bitpanda gewesen. “Konsequent und richtig” sei außerdem der Verlustausgleich mit anderen Einkünften aus Kapitalvermögen. Bei der tatsächlichen Umsetzung des geplanten Entwurfs seien aber noch einige Fragen offen – etwa wie Stablecoins behandelt würden.

Kritisch sieht man bei Bitpanda der verpflichtenden KESt-Abzug: Dieser könne das Unternehmen gegenüber internationalen Mitbewerbern auch benachteiligen. “Die österreichischen Kunden können defacto mit zwei Klicks zu einem Mitbewerber wechseln, der nicht in Österreich registriert ist. Dadurch, dass diese Regelung weltweit einzigartig ist, kann das einen deutlichen Standortnachteil für uns bedeuten, auch wenn es noch eine Übergangsfrist bis 2023 gibt”, erläutert der Bitpanda-CLO. Ebenfalls kritisch sieht er den Umgang mit dem Altbestand und die “aus unserer Sicht ungewöhnlich weit zurückwirkende Erfassung von Transaktionen”. Die Notwendigkeit für eine solch lange Rückwirkung erschließe sich für Bitpanda aktuell nicht.

Coinfinity: Steuerabführung mit “hohem manipulativen und finanziellen Aufwand verbunden”

Beide Aspekte – den verpflichtenden KESt-Abzug und den Stichtag in der Vergangenheit – sieht man auch bei Coinfinity kritisch. Grundsätzlich begrüßt das Unternehmen zwar “sämtliche Maßnahmen, auch steuerlich, welche für Endverbraucher und die Dienstleister in Bezug auf virtuelle Währungen Rechtssicherheit und Klarheit bringen”, wie Matthias Reder von Österreichs ältestem Krypto-Broker sagt.

Die Pflicht zur KESt-Abfuhr ist aber auch für Coinfinity mit Nachteilen verbunden: “Wir als Dienstleister in Bezug auf virtuelle Währungen müssen unseren Wechselprozess inklusiv der dann notwendigen Steuerabführung komplett ändern. Dies stellt einen sehr hohen manipulativen und finanziellen Aufwand für uns dar”, erläutert Reder.

Auch den Stichtag betrachtet Reder kritisch: “Womit wir nicht einverstanden sein können, ist die rückwirkende Änderung einer bisherigen steuerlichen Regelung hinsichtlich des Altbestandes von Kryptowerten à la Bitcoin & Co. – denn für alle Anschaffungen nach dem 28. Februar 2021 wurde somit die Spekulationsfrist einfach gestrichen”. Bei Coinfinity hoffe man noch auf die eine oder andere Änderung des Gesetzgebers bis zum Ende der Begutachtungsfrist am 6. Dezember.

Coinpanion: KESt-Besteuerung “Zeichen, dass Krypto-Industrie ernst genommen wird”

Weniger stark betroffen von der der Pflicht, die die KESt für Kundinnen und Kunden abzuführen, sieht sich Coinpanion. “In unserem Case ist es weniger ein Problem, weil bei unserer Asset-Management-Lösung der Kunde am liebsten alles für ihn geregelt hat”, sagt Coinpanion-CEO Alexander Valtingojer gegenüber dem brutkasten. Aus User-Perspektive sei der automatisch Steuerabzug positiv, er mache es einfacher. Trading werde durch die Neuregelung ein bisschen interessanter und es sei leichter nachzuvollziehen, welche Steuern anfallen, sagt der Coinpanion-CEO weiter.

Generell beurteilt er die Reform positiv: “Dass Kryptowährungen künftig unter die Kapitalertragssteuer fallen werden, hat sich abgezeichnet und ist eine logische Entwicklung”. Für HODLer, die ihre Assets über ein Jahr halten, sei die Neuregelung nicht mehr ideal – aber auch dies sei bereits absehbar gewesen.

Valtingojer misst der Neuregelung außerdem eine gewisse Symbolwirkung bei: “Die KESt-Besteuerung ist auch ein Zeichen, dass die Krypto-Industrie ernst genommen wird und nicht mehr nur als reine Spekulation gesehen wird.” Valtingojer erwartet, dass ähnliche Schritte nach und nach in der gesamten EU erfolgen werden: “Es macht einfach Sinn, dass Krypto-Assets steuerlich an Aktien und andere Finanzinstrumente angeglichen werden”, sagt der Coinpanion-CEO.

DisclaimerDie Bitpanda GmbH ist mit 3,9849 % an der Brutkasten Media GmbH beteiligt.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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