1 Begrüßung

Meine sehr geehrten Damen und Herren,

heute möchte ich Sie mit der Frage begrüßen, ob Sie schon einmal darüber nachgedacht haben, was eine Karbon-Bogen-Leuchte mit Künstlicher Intelligenz zu tun hat. Vermutlich nicht. Ich möchte Sie dazu einladen, sich auf diese Frage mit mir einzulassen. 

Vielleicht fragt sich die eine oder der andere, was überhaupt eine Karbon-Bogen-Leuchte ist. Vor kurzem besuchte ich Schloss Linderhof in Bayern. Dort ließ König Ludwig II. 1878 in der Venusgrotte ein eigenes Kraftwerk errichten, das Karbon-Bogen-Leuchten, Vorläufer der Glühbirne, mit Strom aus Dynamos versorgte. Das war die erste fest installierte elektrische Beleuchtung in Bayern, und das bevor Edison die Glühbirne 1879 erfand und Jahre vor den ersten öffentlichen Kraftwerken weltweit. Ludwig II. nutzte diese Technologie, um die Kulisse für private Inszenierungen von Wagneropern auszuleuchten. Heute wissen wir: Die Elektrifizierung hat die Welt grundlegend verändert und die zweite industrielle Revolution eingeleitet. Phasen bahnbrechender Innovationen sind von großer Unsicherheit geprägt. Insbesondere darüber, wie sich neue Technologien in der Wirtschaft ausbreiten, welche Produkte und Unternehmen sich letztendlich durchsetzen. Heute wissen die meisten von uns nicht, was eine Karbon-Bogen-Leuchte ist, aber Kraftwerke mit unterschiedlichen Technologien laufen überall. Das zeigen auch Forschungspapiere wie zum Beispiel von Pastor und Veronesi (2009)[1]. 

Technologien, bei denen wir uns heute fragen, welche Auswirkungen sie auf unsere Gesellschaft und Wirtschaft haben werden, liegen zum Beispiel im Bereich von Künstlicher Intelligenz. Die Antwort darauf kennen wir noch nicht – aber KI wird vielfach ähnlich wie Elektrizität als Allzwecktechnologie oder „general purpose Technologie“ eingeordnet, und schon jetzt zeichnen sich starke Effekte ab. 

Da Sie im Finanzsektor unterwegs sind, und weil Frau Prof. Dr. Weiland, die mich eingeladen hat, die Leiterin des Studiengangs „BWL – Bank“ ist, möchte ich mit Ihnen die Effekte neuer Technologien auf das Finanzsystem diskutieren. Und da sind neben KI sicher auch auf Distributed Ledger Technologie basierte Krypto-Assets und Quantencomputing relevant. 

Heute möchte ich mich mit Ihnen auf KI und Krypto-Assets und deren Auswirkungen auf die Finanzwelt konzentrieren. Ich möchte mit Ihnen über das Thema „Future of Finance: KI, Stablecoins, digitaler Euro—wie Technologie die Finanzwelt in Deutschland und Europa verändert“ sprechen. Neben einer technologischen Perspektive möchte ich Ihnen auch Forschungsergebnisse in diesem Themenbereich vorstellen – einerseits, weil ich im Vorstand der Bundesbank unter anderem für die IT und das Forschungszentrum zuständig bin, andererseits, weil ich eine stärkere Verquickung von technologischem und ökonomischem Wissen für eine zukunftsfeste Aufstellung für zentral halte.

Dazu drei Leitfragen:

• Welche Chancen und Risiken ergeben sich aus der KI-Transformation für das Finanzsystem?

• Welche Rolle spielen Krypto-Assets für die Zukunft der Finanzwelt?

• Wie gehen wir als Zentralbanken mit diesen Entwicklungen um?

2 Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Finanzmärkte

KI ist längst in den Finanzmärkten angekommen – im Handel, im Risikomanagement, bei Anlageentscheidungen. Sie unterstützt die Preisbildung, erhöht die Transparenz und kann Prozesse schneller, effizienter, datengestützter machen. 

Auch in der Bundesbank nutzen wir KI auf vielfältige Weise und steigern so unsere Effizienz und Analysequalität. 

So setzen wir im Meldewesen KI beispielsweise in der Qualitätssicherung großer Datenmengen ein. Und reduzieren hier mithilfe von Mustererkennung den Aufwand für die Berichtspflichtigen, da sie weniger Rückfragen erreichen. 

Ein anderes Beispiel ist unser internes Risikocontrolling. Meine Kolleginnen und Kollegen dort setzen mehrstufige neuronale Netze ein, also in mehrere Ebenen tief gestaffelte selbstlernende Systeme, mit denen sie Gegenparteirisiken abschätzen. Die KI ermöglicht die Auswertung des riesigen Volumens von komplexen Daten. 

Die Forschung zeigt aber auch, dass KI die Finanzmärkte nicht nur effizienter macht, sondern auch neue, bislang unbekannte Risiken mit sich bringt. Drei aktuelle Erkenntnisse aus der Forschung möchte ich besonders hervorheben.

Erstens: KI-gestützte Algorithmen können nicht nur im Einzelhandel, sondern auch an Finanzmärkten zu Kollusion, also geheimen Absprachen oder gleichgerichtetem Preissetzungsverhalten führen. Was heißt das?

Jüngste Studien zeigen, dass KI-Algorithmen im Einzelhandel Preise über dem Wettbewerbsniveau setzen können, um Gewinne zu steigern – ohne direkte Absprache zwischen den Anbietern.[2] Technisch resultiert dies aus dem gleichen Training der Modelle, welchem ähnliche Trainingsdaten zugrunde liegen. Darauf aufbauend untersuchen andere Forschungspapiere, ob das auch an Finanzmärkten passieren könnte, wenn KI menschliche Market Maker ersetzt. Die Antwort hierauf ist von Vornherein nicht offensichtlich, denn in diesen Märkten gibt es asymmetrische Information und die schlechter informierten Händler reagieren einfach auf Marktbewegungen – sogenannte „noise trader“.[3] Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Algorithmen auch hier Kollusion betreiben können – also im Prinzip ein passives aufeinander Abstimmen, ohne direkte, aktive Kommunikation zwischen den Algorithmen. Das passiert durch zwei Mechanismen. Erstens lernen die Algorithmen im Zeitverlauf, dass kleinere Aufträge höhere Gewinne bringen, wenn andere sich ähnlich verhalten. Zurückhaltung wird also zur sich selbst verstärkenden Strategie. Zweitens lernen die Algorithmen aus Erfahrungen: Wenn große Aufträge zu hohen Verlusten führen, vermeiden sie solche Aufträge künftig. Kollektive Vermeidung von Verlusten kann dann zu gleichgerichteten Ergebnissen führen. In der Summe führt das zu weniger aggressivem Handeln bei Marktbewegungen, also insgesamt zu weniger Volatilität. 

Allerdings stellt dieses gleichgerichtete Handeln klassische kartellrechtliche Ansätze vor fundamentale Herausforderungen. Die bisherigen Instrumente setzen nämlich vorsätzliche, menschliche Absprachen voraus. Bei den eben beschriebenen Mechanismen, die zu gleichgerichtetem Handeln führen, kommen solche Absprachen nicht vor, sondern beruhen auf dem gleichen Training der Modelle basierend auf ähnlichen Trainingsdaten. Das heißt, hier muss bei der Rahmensetzung früher angesetzt werden.

Das passiert in einem Wettbewerbsumfeld mit Händlern, die zwar aus der Vergangenheit lernen, aber nicht vorausschauend planen. Die zweite, verwandte Studie dreht jetzt an diesen Annahmen. 

Zweitens: Diese Studie geht von einem Markt mit ein paar großen Kapitalsammelstellen aus, bei denen die handelnden KI-Algorithmen nicht nur aus Erfahrung lernen, sondern auch vorausschauend planen und begründen können, wie ihre heutigen Handlungen die Ergebnisse in der Zukunft beeinflussen.[4] Stellen Sie sich jetzt einen Markt vor, in dem es auch Momentum-Händler gibt – also Investoren, die kaufen, wenn die Preise steigen, und verkaufen, wenn sie fallen. Ein planender Algorithmus kann lernen, dieses vorhersehbare Verhalten gezielt auszunutzen: Er nimmt große Positionen ein, treibt die Preise in die Höhe, also von den Fundamentaldaten weg, um Momentum-Händler anzulocken und die Preisbewegung zu verstärken. Ist die Blase groß genug, löst der Algorithmus seine Positionen auf und profitiert vom Preisverfall. Die Studie zeigt, dass solche planenden KI-Systeme neue Risiken für Finanzmärkte schaffen können, da sie langfristig Instabilität fördern, die schwer zu erkennen ist. Diese Ergebnisse sind für die Finanzmarktaufsicht hochrelevant.

Drittens: Eine aktuelle Arbeit meines Kollegen Kartik Anand mit Koautoren untersucht, wie zwei verschiedene Arten von KI-Systemen die Finanzstabilität beeinflussen können.[5] Dabei gibt es entweder „reinforcement learning“-Investoren, also solche, die aus Erfahrungen lernen und über Qualitätsfunktionen optimiert werden, oder argumentationsfähige KI-Investoren, die auf Large Language Modellen (LLMs) basieren. Bei den „reinforcement learning-Investoren führt das Lernverhalten dazu, dass sie bei Unsicherheit und negativen Erfahrungen zunehmend pessimistischer werden und ihr Geld häufiger aus Investmentfonds abziehen – was das System anfälliger für Krisen macht.

Argumentationsfähige Investoren dagegen analysieren Probleme eigenständig und versuchen, die bestmögliche Lösung zu finden. Sie sorgen also für mehr Stabilität, da sie – abhängig davon, ob sie optimistische oder pessimistische Vorstellungen wählen – nicht automatisch gleichgerichtet handeln.

Für Aufsicht und Regulierung bedeuten die drei Studien, dass sie diese Arten von KI-Systemen verstehen müssen, dass es Transparenz darüber braucht, welche Art von Modellen im Markt verwendet werden, und öffentliche Institutionen müssen ihren Instrumentenkasten entsprechend weiterentwickeln.

Anfangs habe ich den Zusammenhang zwischen KI-Innovationen und der Erfindung der Karbon-Bogen-Leuchten bzw. der Elektrifizierung hergestellt. Ich bin dann auf die Chancen von KI für die Finanzmärkte eingegangen. Aus den drei Studien zu den Auswirkungen von KI auf die Finanzmärkte und -stabilität ergibt sich eine weitere Parallele zu einer anderen Art der Beleuchtung: Nämlich zum Umgang mit Feuer. In der griechischen Mythologie stahl Prometheus das Feuer des Göttervaters Zeus und brachte es den Menschen. Allerdings gab er keine Weisheit mit auf den Weg, wie wir damit umgehen sollten. Die Geschichte mahnt uns: Feuer – und jede bahnbrechende Technologie, die folgte – kommt nicht automatisch mit der nötigen Weisheit, sie zu beherrschen.

Immerhin ist die Aufsicht hier schon gut aufgestellt. Ich möchte ein Beispiel nennen, wo sie Marktmanipulationen aufgedeckt hat. Vielleicht haben Sie im vergangenen Sommer in den Medien verfolgt, dass die indische Marktaufsichtsbehörde Securities and Exchange Board of India (SEBI) Maßnahmen gegen das US-amerikanische Hochfrequenzhandelsunternehmen Jane Street ergriffen hat. Es wurde zeitweilig vom Aktienhandel ausgeschlossen. Die indische Aufsicht konnte Jane Street nachweisen, durch algorithmischen Handel und koordinierte Aktionen den indischen Markt manipuliert zu haben.

Als erste Leitfrage nannte ich eingangs: Welche Chancen und Risiken ergeben sich aus der KI-Transformation für das Finanzsystem? Als Antwort darauf möchte ich zusammenfassen: KI bringt für das Finanzsystem Chancen aber auch Risiken. So sind Anpassungen bei Aufsicht und Regulierung erforderlich. Die Herausforderung besteht darin, die KI-Systeme zu verstehen, Transparenz herzustellen, welche Art von Modellen im Markt verwendet werden, und den Instrumentenkasten öffentlicher Institutionen entsprechend weiterzuentwickeln.

Lassen Sie uns über eine weitere Entwicklung sprechen, die durch technologischen Fortschritt getrieben wurde und die Finanzmärkte zunehmend prägt: Krypto-Assets. 

3 Die Bedeutung von Krypto-Assets für die Future of Finance

Die Entwicklung der Distributed Ledger Technologie, also der Abwicklung von Prozessen auf dezentralen, verteilten Datenbanken, hat die Entwicklung neuartiger Finanzprodukte vorangetrieben. Mittlerweile gibt es Tausende von Kryptowerten mit unterschiedlichsten Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten. Die bekanntesten Krypto-Assets sind allerdings weiterhin sogenannte „ungedeckte“ Kryptowerte wie Bitcoin und Ethereum, die nicht durch reale Vermögenswerte gedeckt sind und über keinerlei Cashflow verfügen. Ihr Preis ist typischerweise äußerst volatil, und sie werden überwiegend zu spekulativen Zwecken gehalten. 

Im Zahlungsverkehr sind Krypto-Assets nicht zuletzt aufgrund ihrer hohen Volatilität aktuell noch Nischenphänomene. Lassen Sie uns ein Quiz machen: Was denken Sie, wie viele Transaktionen werden täglich etwa in Bitcoin abgewickelt, und wie viele durch klassische Überweisungen? 

Die Auflösung: Die Anzahl der Transaktionen, die die zu Bitcoin zugehörige Blockchain abwickeln kann, ist technisch begrenzt und beträgt rund 450.000 Transaktionen pro Tag. Im Vergleich dazu wurden in Deutschland im Jahr 2023 täglich durchschnittlich 19 Millionen Überweisungen getätigt. 

Neben den reinen Krypto-Assets interessieren uns als Zentralbank besonders Stablecoins. Das sind Krypto-Token, die darauf ausgelegt sind, einen festen Wert im Verhältnis zu einer Referenzwährung –meist dem US-Dollar – zu halten. Dadurch weisen sie eine Verbindung zum konventionellen Finanzsystem auf und sind daher für uns als Zentralbanken besonders relevant. Die Verwendung dieser Instrumente ist in den letzten Monaten stark gewachsen.

Was einst als Nischenprodukt begann, könnte sich zunehmend zu einem bedeutenden Bestandteil der globalen Finanzwelt entwickeln. Bis Ende 2025 lag das kumulierte Transaktionsvolumen von Stablecoins bei fast elf Billionen Dollar – ein Anstieg um 94 % gegenüber dem Vorjahr.[6] Die globale Marktkapitalisierung von Stablecoins erreichte 2025 rund 307 Milliarden US-Dollar, ein Wachstum von 50 % gegenüber 2024.

Zur Einordnung ist allerdings auch relevant, dass alle Krypto-Assets und Stablecoins zusammen weniger als ein Prozent der globalen Marktkapitalisierung ausmachen. Das Wachstum ist allerdings beeindruckend. 

Für uns Ökonomen ist aber noch bemerkenswerter, wie vertraut die grundlegende Struktur eigentlich ist. 

Im Kern ist ein Stablecoin nichts anderes als ein digitalisierter Schuldschein: ein Anspruch gegenüber dem Emittenten auf eine Rückzahlung zum Nennwert, der üblicherweise durch die Vorhaltung von Reserven gesichert ist. Damit ähnelt er in einigen Aspekten funktional einem Geldmarktfonds odereiner Sichteinlage. All diese Instrumente waren in der Vergangenheit immer wieder von plötzlichen Vertrauensverlusten und daraus folgenden Mittelabflüssen, sogenannten „Runs“, betroffen. Stablecoins sind von dieser Logik nicht ausgenommen. Neu sind allerdings die Geschwindigkeit, das Ausmaß und die internationale Reichweite, mit der solche Entwicklungen heute stattfinden können.

Mit Blick auf Finanzstabilitätsrisiken hält die Bundesbank derzeit die vom Kryptosystem und seinen Intermediären ausgehenden systemischen Risiken für begrenzt. Dies liegt erstens an der vergleichsweisen geringen Größe der Märkte und zweitens an den zunehmenden, jedoch weiterhin begrenzten Verflechtungen mit dem traditionellen Finanzsystem. Als Zentralbanken beobachten wir diese Entwicklungen jedoch wachsam. Um die Parallele zu Prometheus zu ziehen: Da die Weisheit nicht vom Himmel fällt, mit diesen neuen Instrumenten umzugehen, bauen wir unsere Forschungsarbeit zu Kryptoassets im Be-reich Future of Finance aus.

Ein Aspekt von Stablecoins, der für die Finanzstabilität besonders relevant ist, liegt in der Möglichkeit für systemische Ansteckungseffekte: Stablecoin-Emittenten sind mittlerweile bedeutende Käufer von kurzfristigen Staatsanleihen. Lassen Sie uns noch ein Quiz machen: Welchen Rang belegen Stablecoin-Emittenten unter den größten Käufern von US Treasury Bills, also kurzfristigen US-Staatsanleihen, im Jahr 2024 mit Blick auf das Handelsvolumen? Lassen Sie mich auflösen: Stablecoin-Emittenten waren 2024 die drittgrößte Käufergruppe von US Treasury Bills.[7]

Ein großer Stablecoin-Run ist dadurch kein reines Krypto-Ereignis mehr, sondern kann Verkaufsdruck auf genau jene Märkte ausüben, auf die Zentralbanken und Finanzministerien für Liquidität und geldpolitische Steuerung angewiesen sind. Eine Studie zeigt, dass Käufe und Verkäufe von Stablecoins Auswirkungen auf Renditen im Treasury-Markt haben können, gerade wenn die Liquidität in dem Markt niedrig ist.[8] In einem solchen Fall führen die Zuflüsse von 3,5 Milliarden USD in Stablecoins zu einem Rückgang der Rendite von US Treasury Bills um etwa fünf Basispunkte. Dieses Ergebnis ist hoch signifikant.

Für Europa ist die Lage noch einmal besonders: Rund 99 Prozent der Stablecoins sind aktuell auf den US-Dollar denominiert. Das heißt, das private digitale Geld, das weltweit an Bedeutung gewinnt, ist für den Euroraum zum aktuellen Zeitpunkt ein Fremdwährungsinstrument. Wenn Dollar-Stablecoins tatsächlich zunehmend in den europäischen Zahlungsverkehr und digitalen Handel eingebettet werden sollten, hätte dies weitreichende Folgen: Die geldpolitische Steuerung der EZB könnte geschwächt werden, die Abhängigkeit von außereuropäischen Plattformen nähme zu, und Europas Einfluss auf das eigene Zahlungssystem würde sinken. 

Was können wir also aus diesen Forschungsergebnissen schlussfolgern?

Ein Blick in die Geschichte ist lehrreich. Phasen mit privatem Geld – von den Banknoten des „Free Banking“ bis zu den Asset-Backed Securities des Schattenbankensystems – zeigen ein wiederkehrendes Muster: Solange das Vertrauen hält, funktioniert das System. Bricht das Vertrauen, kommt es zum plötzlichen Zusammenbruch. Diese Fragilität ist kein Zufall, sondern strukturell bedingt. Privatem Geld fehlt der uneingeschränkte Rückhalt, den staatliches Geld bietet. Wenn viele Menschen daran zweifeln, dass sie ihr Geld zum Nennwert zurückbekommen, wird der Zweifel zur selbsterfüllenden Prophezeiung. Das ist eine der ältesten Lehren der Geldwirtschaft.

Die Lehre daraus ist nicht, dass privates Geld grundsätzlich nicht funktioniert. Denn die Geschichte zeigt auch: Privates Geld kann stabil sein, wenn es in einen glaubwürdigen institutionellen Rahmen eingebettet ist – mit klaren Regeln, transparenter Reservehaltung und effektiver Aufsicht. Das war mit den Lehren aus den Mängeln der Free Banking Periode dann nach Reformen zu klaren Regeln zu den Reserveassets und besserer Aufsicht während der „National Banking Era“ in den USA so, und das gilt auch heute.

Es geht also nicht darum, ob es privates Geld oder private Token geben wird, sondern darum, wie der institutionelle Rahmen gestaltet sein muss, damit es vertrauenswürdig bleibt.

Die europäische Verordnung über Märkte für Kryptowerte (Markets in Crypto-Assets Regulation – MiCAR) ist eine Antwort. Sie schafft die Voraussetzungen für Stabilität: mit klaren Anforderungen an Reserven, Einlösungsrechte, Governance und Aufsicht. Regulierung ist in diesem Zusammenhang keine Innovationsbremse, sondern die Voraussetzung für nachhaltige Innovation. Gleichzeitig ist auch eine stetige Weiterentwicklung der Kryptoregulierung notwendig.

Man könnte also zusammenfassend feststellen, dass Stablecoins alte Risiken neu verpacken – aber mit neuer Geschwindigkeit, größerem Ausmaß und neuen Verbindungen zum konventionellen Finanzsystem. Daher benötigen wir klare Regeln, transparente Reserven und eine effektive Aufsicht. Es ist zentral, eine Regulierung wie MiCAR in Europa zu haben und sie weiterzuentwickeln. 

Die bisherigen Forschungsergebnisse zeigen, dass künstliche Intelligenz und Stablecoins neben ihren Chancen auch potenzielle Risiken für Finanzmärkte mit sich bringen. Das führt mich zu meiner dritten Frage: Welche Verantwortung ergibt sich daraus für Zentralbanken?

4 Rolle der Zentralbanken angesichts der technologischen Entwicklungen

Auch hier möchte ich mit den Chancen anfangen. Zentralbanken sind zutiefst technologiegeprägt. Oder anders: Zentralbanking ist Technologie im Dienst von Preisstabilität. 

In der Bundesbank betreiben wir einerseits unser eigenes Rechenzentrum sowie mit TARGET auch eine europäische Zahlungsverkehrsinfrastruktur. Wir nutzen KI wie bereits erwähnt in vielfältiger Weise, haben ein eigenes Team im Bereich  der Quantensicheren Verschlüsselung und treiben eine „Public Cloud first—smart placement“ Strategie voran. Sie eröffnet uns auch neue Möglichkeiten, wie wir unsere Aufgaben erfüllen und welche Produkte wir anbieten.

Mit Blick auf die Herausforderungen aus KI und Kryptoassets für Preisstabilität, Finanzstabilität und geldpolitische Transmission, bauen wir in der Bundesbank unsere Forschung zur Zukunft der Finanzwelt, der Future of Finance, aus. 

Gerade vor dem Hintergrund der stark wachsenden Nutzung von Krypto-Assets und Stablecoins, und vor dem Hintergrund, dass mit der Tokenisierung weiterer Assets die Nachfrage nach Zahlungsmöglichkeiten im digitalen Raum noch weiter steigen dürfte, arbeitet die Bundesbank im Eurosystem an der Entwicklung von digitalen Zahlungsmöglichkeiten in Euro, und zwar mit dem Wholesale Central Bank Digital Currency (CBDC) für großvolumige Transaktionen zwischen Finanzinstitutionen und mit dem digitalen Euro für alle Bürgerinnen und Bürger.

Wenn ich an die Zukunft von digitalen Zahlungsmitteln in Euro denke, halte ich Ökosystem aus privaten und öffentlichen Zahlungsmitteln für Wahrscheinlich. Denn private digitale Token und digitales Zentralbankgeld ergänzen. Sie erfüllen nämlich unterschiedliche Funktionen.

Private Stablecoins bieten viele Vorteile: Sie sind programmierbar, lassen sich in digitale Handels- und DeFi-Ökosysteme integrieren und ermöglichen schnelle, grenzüberschreitende Zahlungen. Das sind echte Innovationen, die Zentralbanken nicht einfach nachbauen müssen. 

Aber private digitale Zahlungsmittel haben eine strukturelle Schwäche: Sie sind abhängig – von der Funktionsfähigkeit, der rechtlichen Absicherung und den Geschäftsinteressen privater Anbieter. Eine regulatorische Maßnahme, ein technischer Ausfall oder eine geopolitische Krise kann für deutsche Nutzer sofort spürbare Folgen haben, während die heimischen Behörden nur begrenzt eingreifen können. Das Projekt „digitaler Euro“ des Eurosystems trägt diese Abhängigkeit nicht in sich. Das ist kein kleiner technischer Unterschied, sondern der Unterschied zwischen einem öffentlichen Gut und einer kommerziellen Dienstleistung.

In der öffentlichen Debatte wird oft nach Anwendungsfällen für digitales Zentralbankgeld gefragt. Die relevantere Frage ist jedoch, ob Zentralbanken nicht die Verpflichtung haben, eine öffentliche Option für digitale Zahlungen bereitzustellen, während private und ausländische Alternativen an Bedeutung gewinnen. Eben habe ich Ihnen bereits berichtet, dass rund 99 Prozent der Stablecoins aktuell auf den US-Dollar denominiert sind. 

Sollten private Stablecoins oder ausländische Zahlungsinfrastrukturen systemrelevant werden, läuft ein Staat ohne eigene digitale Alternative Gefahr, die Wirksamkeit seiner Geldpolitik zu schwächen, von Plattformen ohne demokratische Kontrolle abhängig zu werden und die Kontrolle über eine zentrale öffentliche Aufgabe zu verlieren. Kurz gesagt: Je stärker Krypto-Assets und Stablecoins wachsen, desto überzeugender wird das Argument für digitales Zentralbankgeld in der eigenen Währung.

Lassen Sie mich zusammenfassen. Zentralbanken nutzen die Chancen, die Technologie uns bietet, und setzen sie produktiv ein. Gleichzeitig beobachten wir diese technologischen Entwicklungen genau und bauen unsere Forschung zu deren Auswirkungen aus. Mit dem digitalen Euro gestalten wir die Zukunft des Finanzwesens aktiv mit.

5 Schluss

Auch wenn wir – ähnlich wie damals bei der Karbon-Bogen-Leuchte und dem Start der zweiten industriellen Revolution – noch nicht genau wissen, in welchem Ausmaß technologische Entwicklungen wirken und dadurch unser Finanzsystem verändern werden, sehen wir bereits jetzt prägende Entwicklungen, die Regulierer und Aufseher aufmerksam beobachten müssen. Unsere Aufgabe als Zentralbanken ist es auch, Licht ins Dunkel zu bringen, um die Entwicklung passender Instrumente zu ermöglichen. Denn wie Prometheus uns lehrte, brauchen wir die nötige Weisheit, um neue Instrumente und Technologien sicher einzusetzen.

In der Bundesbank stärken wir daher unsere Forschung zur Future of Finance, setzen Technologien selbst ein und gestalten diese mit dem digitalen Euro auch aktiv mit.

Herzlichen Dank!

Fußnoten:

1.  Technological Revolutions and Stock Prices – American Economic Association
2. Calvano, E., Calzolari, G., Denicolò, V., und Pastorello, S. (2020). “Artificial Intelligence, Algorithmic Pricing, and Collusion.” American Economic Review, 110(10), 3267–3297.
3. Colliard, J.E., Foucault, T., und Lovo, S. (2026). "Algorithmic Pricing and Liquidity in Securities Markets.” Review of Financial Studies, forthcoming; Dou, W.W., Goldstein, I., und Ji, Y. (2025a). “AI-Powered Trading, Algorithmic Collusion, and Price Efficiency.” NBER Working Paper No. 34054
4. Dou, W.W., Goldstein, I., und Ji, Y. (2025b). “Financial Market Fragility in the Era of AI Planning.” Abrufbar unter: https://ssrn.com/abstract=5763222
5. Anand, K., Kazinnik, S., Leonello, A., und Panetti, E. (2026). “Ex Machina: Financial Stability in the Age of Artificial Intelligence.” Abrufbar unter: https://ssrn.com/abstract=5543139
6.  Datengrundlage: https://visaonchainanalytics.com/transactions. Die Berechnungen der kumulierten Beträge und Wachstumsraten sind hier zu finden: https://gemini.google.com/share/5bbc8154f60b. Laut Methodik schließen die bereinigten Transaktionen interne Smart-Contract-Transaktionen, Selbstüberweisungen und hochfrequente Bot-Aktivitäten (MEV) aus. Sie umfassen „organische wirtschaftliche Aktivitäten wie Ein- und Auszahlungen bei Börsen, Händlerzahlungen und individuelle Überweisungen.“
7. Ahmed, R. and Aldasoro, I. (2025). “Stablecoins and Safe Asset Prices.” BIS Working Papers No. 1270.
8. Ahmed, R. and Aldasoro, I. (2025). “Stablecoins and Safe Asset Prices.” BIS Working Papers No. 1270.