17.01.2018

Bitcoin-Preis unter 10k: Absturz, Zwischenspiel oder Stabilisierung?

Bereits seit einigen Wochen hat der Bitcoin-Preis seine Tendenz nach oben eingebüßt. Zuletzt gibt es einen weiteren kräftigen Kurs-Sturz auf unter 10.000 US-Dollar. Es ist nicht die erste solche Phase in der Geschichte der Kryptowährung. Die Prognosen zur weiteren Entwicklung gehen weit auseinander.
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Bitcoin-Preis-Sturz
(c) fotolia.com - Elnur

Sonntag, 17. Dezember 2017. An diesem Tag knackte Bitcoin auf einigen Trading-Plattformen die 20.000 US-Dollar-Marke. Und entsprechende Schlagzeilen dazu bekamen nicht einmal allzu viel Aufmerksamkeit. Man war es aus den vorangegangenen Wochen gewohnt, dass der Bitcoin-Preis von einem Rekord zum nächsten hastete. In der allgemeinen Euphorie erwarteten an dem Tag wohl wenige Anleger, dass es für zumindest einige Wochen bei dieser Bestmarke bleiben sollte. Denn nur fünf Tage nach dem Allzeithoch, am 22. Dezember, lag der von coinmarketcap.com errechnete Durchschnittspreis der Kryptowährung bereits wieder unter 12.000 Dollar.

+++ Lightning Network: Lösung der großen Bitcoin-Probleme? +++

Eine simple Dynamik?

Besonders spannend bei diesem Kurssturz, der auch die meisten anderen Kryptowährungen betraf: Die Analysten konnten nicht einmal einen herausstechenden Grund dafür ausmachen. Die Warnungen von Notenbanken und die düsteren Prophezeiungen von Old Economy-Finanzexperten war man schließlich schon gewohnt. Als am wahrscheinlichsten gilt daher eine recht simple Dynamik: Der hohe Kurs veranlasste besonders viele Trader zu Verkäufen. Und das große Angebot drückte den Bitcoin-Preis. Der relativ starke Kursfall innerhalb kurzer Zeit veranlasste dann andere Trader zu Panik-Verkäufen.

Bitcoin wieder unter 10.000 Dollar – China als Auslöser

Was in den Wochen darauf folgte, war ein mehrmaliges Auf und Ab beim Bitcoin-Preis. Beim ersten “Hügel” erreichte der Kurs knapp unter 17.000 US-Dollar. Dann sank er wieder auf knapp unter 13.000. Beim zweiten Hügel kam Bitcoin auf fast 18.000 US-Dollar, sank dann, pendelte sich eine Zeit lang um die 14.000 US-Dollar ein, um zuletzt, in den vergangenen zwei Tagen relativ drastisch abzustürzen. Zuletzt sank der Bitcoin-Preis auf unter 10.000 Dollar. Was in dieser Phase anders war: Diesmal ließ sich jeder Teileinbruch relativ gut auf Ereignisse zurückführen. Die Hauptrolle spielten dabei mehrmalige Regulierungs- und Verbotsankündigungen aus Südkorea und China. Zuletzt, vor einem Sturz um fast 20 Prozent, gestern, am 16. Jänner, der sich heute fortsetzte, hatte China ein Krypto-Trading-Verbot angekündigt. Wieder spielen natürlich auch Panikverkäufe in Reaktion auf den Kursturz mit. Und es sei natürlich erwähnt: Der Sturz betrifft, wie auch das Vorhaben Chinas, (fast) alle Kryptowährungen.

Wiederholt sich die Geschichte?

Die große Frage, die sich nicht nur Trader und nicht erst seit heute stellen ist: Wie geht es jetzt weiter? Tatsächlich ist die hochvolatile Phase ohne klare Tendenz, die wir gerade erleben, nicht die erste ihrer Art in der Geschichte der Kryptowährung (vielleicht zeigt sich nun eine klare Tendenz nach unten, aber das bleibt abzuwarten). Ende 2013 etwa hatte die Kryptowährung erstmals die 1000 US-Dollar-Marke überschritten und geriet dann, nach einem Kurssturz, von Februar bis Mitte 2014 in ein ständiges Auf und Ab zwischen 400 und 700 US-Dollar. Daraufhin folgte übrigens ein relativ konstanter Abstieg. 2015 pendelte der Bitcoin-Preis dann fast 10 Monate zwischen 200 und 300 US-Dollar hin und her bevor es wieder in eine Aufwärts-Tendenz ging, die – mit Einschnitten – bis Ende 2017 anhielt.

Bitcoin-Preis-Erwartung als Glaubenssache

Alleine dieser “historische” Abriss zeigt: Die derzeitige Bandbreite zwischen grenzenlosem Optimismus bei vielen Anlegern und grenzenlosem Pessimismus bei vielen Kritikern ist – zumindest mittelfristig betrachtet, eher Glaubenssache. Ob der nunmehrige Kurssturz noch eine Zeit lang andauert und sich der Bitcoin-Preis auf einem niedrigeren Level einpendelt, oder es schon morgen wieder stark bergauf geht und wir mittelfristig in der derzeitigen Preisspanne bleiben, oder aber es schon bald wieder für eine Zeit konstant aufwärts geht, lässt sich schlicht nicht voraussehen. Dafür sind sowohl der Hype, der den Preis treibt, als auch die institutionellen Befürchtungen, die den Preis drücken mittelfristig beide zu stark ausgeprägt.

Das Verhältnis von Preis zu Wert

Langfristig kann man aber sehr wohl bestimmten Szenarien mehr Glaubwürdigkeit beimessen, als anderen. Da wäre etwa eines, dass auf einer absoluten Binsenweisheit in der Ökonomie aufbaut: “Langfristig entwickelt sich der Preis in Richtung des Werts”. Dieses einfache Prinzip gibt auch Krypto-Popstar Julian Hosp gerne zum Besten und beschreibt damit seine Definition einer, aus seiner Sicht vorhandenen, Krypto-Blase. Die besagte Binsenweisheit lässt sich anhand der in den vergangenen Monaten gerne zum Vergleich genommenen Tulpenblase schön darstellen. Im 17. Jahrhundert wurden dabei in den Niederlanden enorme Verkaufspreise für Tulpenzwiebeln erreicht – je seltener die Sorte, desto höher. Das Preislevel stand dabei – aus heutiger Sicht leicht nachvollziehbar – in einem schier absurden Verhältnis zum Wert. So wurden viele Zwiebeln für ein Vielfaches des durchschnittlichen Jahresgehalts in den Niederlanden zu der Zeit versteigert. Einige kosteten gar ein Vielfaches eines bürgerlichen Hauses in Amsterdam. Grund dafür war natürlich die Spekulation, dass man die Zwiebel teurer wieder verkaufen könne. Es waren nur wenige Tage, in denen der Markt komplett einbrach, wonach die Zwiebel wieder zu ihrem eigentlichen Wert gehandelt wurden.

Was ist der Wert eines Bitcoin?

Folgt man dem Ansatz, stellt sich langfristig also die Frage: Was ist der eigentliche Wert von Bitcoin? Hosp macht diesen daran fest, wie viel Wertschöpfung und Unternehmenswert am Coin hängt, etwa über Trading-Plattformen und dergleichen. Bei Bitcoin schätzt er den Gesamtumfang auf eine Billion US-Dollar. Welcher tatsächliche Wert sich daraus ergibt, könne man aber mangels Erfahrung noch nicht sagen. Den Versuch einer konkreten Berechnung hat dagegen das US-Consulting-Unternehmen Quinlan & Associates gewagt.

2020 bei etwa 800 US-Dollar?

Und der Befund dürfte vielen Krypto-Freunden, wenn sie ihm denn Glauben schenken, nicht schmecken. Quinlan & Associates bieten drei Ansätze an. Sehe man den Coin als Wertanlage und berechne dabei den Preis anhand der Produktionskosten, kämen (Stand: 11. Jänner 2018) 2161 US-Dollar dabei heraus. Berechne man den Coin als langfristige Wertanlage, vergleichbar mit Gold, seien es nur 687 US-Dollar. Sehe man Bitcoin als Zahlungsmittel, kämen unter Berücksichtigung des derzeitigen Einsatzes 1800 US-Dollar heraus. “Welchen Ansatz man auch immer wählt – der Wert divergiert stark vom derzeitigen Bitcoin-Preis. Wir glauben daher, dass Bitcoin eine Blase ist, die darauf wartet zu platzen”, schreibt Benjamin Quinlan zu seinen Berechnungen. Und das werde noch 2018 passieren. Man erwarte, dass der Coin 2020 für etwa 800 US-Dollar gehandelt werden würde.

Man weiß nicht, was der nächste Tag bringt

Das ist natürlich nur eine Prognose. Nach wie vor finden sich auch Experten und Analysten, die Kursanstiege auf 100.000 US-Dollar und mehr in diesem Jahr voraussagen. Es scheint jedoch, egal ob man Quinlan nun Glauben schenken will, oder nicht, evident, dass spätestens ein derartig hoher Bitcoin-Preis, genau so wie die niederländischen Tulpenpreise im 17. Jahrhundert, endgültig nichts mehr mit dem realen Wert zu tun hätte. Dieser kann sich aber durchaus noch weiter steigern. Sei es, wenn man dem Ansatz von Hosp folgt dadurch, dass noch mehr Wertschöpfung darauf aufgebaut wird. Oder sei es, dass die Nutzbarkeit als Zahlungsmittel durch Innovationen wie das Lightning-Network verbessert wird. Und mittelfristig gilt ohnehin: Man weiß nicht, was der nächste Tag bringt.

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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.
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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.”

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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.

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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.

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

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