Brainchip 2026 - Perspektiven

Hallo, nach langer Zeit mal wieder eine Einschätzung zu den Entwicklungen bei Brainchip. Da es sich um ein Hochtechnologieunternehmen handelt, spielt die technische Perspektive natürlich eine ausschlaggebende Rolle. Anders lässt sich das Unternehmen nicht bewerten. Deshalb wird der Text für Laien teilweise schwer verständlich, man kann aber jederzeit meine Aussagen mit einer KI abgleichen, dann aber bitte genau die Fragestellungen verwenden, die ich hier anspreche.

Die Vergangenheit:

Seit 2016, damals ging es noch um eine Software für japanische Casinos, wird vom Brainchip-Management eine direkt bevorstehende Kommerzialisierung mit einsetzendem Cashflow versprochen. Das Tapeout von AKD 1000, vermarktet als erster kommerzieller neuromorpher Chip, folgte Jahre später. In Realität handelte es sich um einen Forschungschip, für den jegliche Softwareperipherie fehlte. Ein IP-basiertes Geschäftsmodell wurde vorgestellt. Erste kommerzielle Erfolge waren IP-Verträge mit MegaChips und Renesas, die für Brainchip Gesamteinnahmen von ca US$ 6 Mio. generierten. Dann kam der kurzfristige, aber heftige Mercedes-Hype, der allein auf der autarken Verwendung von Akida für die Spracherkennung in einem Forschungsprototypen beruhte. Das ist alles bereits 6 Jahre her, wie sind die Fortschritte?

Die Gegenwart:

Nach wie vor befindet sich die komplette Neuromorphic im Stadium von Forschung und Entwicklung, eine echte Kommerzialisierung findet bisher nicht statt. Das liegt an verschiedenen bisher ungelösten Problemen. Einmal sind es die immer noch fehlenden Algorithmen für ein umfängliches Training von spikebasierten SNN-Netzwerken, die mit verfügbaren binären Algorithmen nur ungenügend trainiert werden können. Dann sind die verfügbaren Entwicklerumgebungen nach wie vor hochkomplex und nur von Neuromorphic Experten zufriedenstellend zu benutzen. Erschwerend kommt noch hinzu, daß Akida auf maximale 8-bit Quantisierung limitiert ist, während der Industriestandard mindestens 16-bit vorsieht, was zu zusätzlichen Anpassungsschwierigkeiten führt. Das bevorstehende Tapeout von AKD1500 kommt Jahre zu spät. Bei AKD1500 handelt es sich nicht um eine Weiterentwicklung, sondern um eine abgespeckte Version vom erfolglosen AKD1000, die nur als Co-Prozessor lauffähig ist. Alle ungelösten Probleme und kommerzielle Erfolglosigkeit von AKD1000 sind vollumfänglich auch auf AKD1500 anwendbar. Die bisher hardwäremäßig nicht verfügbare Akida 2.0 Technologie wirft nicht geklärte Fragen auf. In der Community der Neuromorphic Spezialisten wird diskutiert, ob die 2.0 Technologie überhaupt über die On-Chip-Learning Fähigkeit von AKD1000 verfügt, weil der dafür benötigte vollvernetzte letzte Layer in der Architektur fehlt. Dazu mal ein Link zum Nachlesen:

 https://open-neuromorphic.org/neuromorphic-computing/hardware/akida-brainchip/

Seit den ersten zwei zahlungspflichtigen IP-Verträgen 2020 wurden keine weiteren Verträge abgeschlossen, die Umsätze generierten haben. Stattdessen wurde die IP im Rahmen von strategischen Partnerschaften kostenlos zur Verfügung gestellt mit der Aussicht auf Royalties bei Markteinführungen, die es bisher nicht gab. 

Technologiefehler:

Der große Pferdefuß in der kompletten Akida-Architektur ist die fehlende automatische Neuronenanpassung bei Zielveränderungen. Für jede Aufgabe gibt es eine optimale Anzahl von Neuronen, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Wird die Aufgabe verändert, sinkt die Genauigkeit rapide ohne Neuronenanpassung, die manuell am Gerät vorgenommen werden muß. Bedeutet simpel ausgedrückt in der Praxis, eine Gesichtserkennung, die auf die Erkennung von 3 Gesichtern vorinstalliert wurde, muß auch auf 3 Gesichter angelernt werden. Eine Erweiterung auf beispielsweise 5 Gesichter erfordert die Neuronenanpassung durch einen Spezialisten, sonst wird das Ergebnis unbrauchbar. Diese Fixierung auf vorinstallierte Aufgaben schränkt die Einsatzmöglichkeiten natürlich extrem ein. Als Lösungsmöglichkeit gibt es hier nur eine Mischarchitektur, bei der ein anderer Chip die Zielerfassung übernimmt.

Inside Brainchip:

Aufgrund finanzieller Zwänge wurden hochdotierte Spezialisten entlassen. So wurde beispielsweise die etablierte Softwareabteilung in Toulouse/Frankreich, die für die Entwicklung von TENNs verantwortlich war, aufgelöst. Stattdessen wird verstärkt auf den Einsatz von Studenten gesetzt, die im Rahmen von mehrmonatigen Praktika an verschiedenen Kleinprojekten arbeiten. In den Mitarbeiterbewertungen auf Glassdoor wird deutlich bemängelt, daß eine klare Linie fehlt und jeder ohne echte Managementvorgaben ein bißchen rumbastelt.

Die Konkurrenz:

In kurzer Zeit hat sich Innatera zu einem ernstzunehmenden Player entwickelt. Die Markteinführung der neuromorphen Pulsar MCU mit überschaubarer Entwicklungszeit hat Renesas, die seit Jahren erfolglos an einer Integration der Akida-Technologie arbeiten, deutlich abgehängt.

Und dann gibt es natürlich noch den Hecht im Karpfenteich. Intel baute 2024 den neuromorphen Supercomputer Hala Point mit der Aufgabenstellung, neuromorphe Technologie und Algorithmen weiterzuentwickeln. Möglichkeiten, von denen Brainchip nur träumen kann. Es deuten sich zählbare Ergebnisse des Supercomputer-Einsatzes an. Bisher nur geleakte unbestätigte Informationen deuten ein Tapeout von Loihi 3 zum Jahreswechsel 2026/27 an. Sollten sich die veröffentlichten Daten zum Chip bewahrheiten, gibt es einen Quantensprung bei neuromorphen Chips, der Brainchip sehr alt aussehen lässt. Dazu hier ein ausführlicher Artikel:

 https://www.machinebrief.com/news/intel-neuromorphic-loihi-3-brain-computing-edge-ai-2026

Die Zukunft:

Wie geht es weiter mit Brainchip? Insgesamt muß man feststellen, daß aufgrund eingeschränkter finanzieller Möglichkeiten die Fortschritte bei Brainchip sehr überschaubar sind und die Gefahr droht, von anderen Marktteilnehmern abgehängt zu werden. Massenhafte Aktivitäten über Forschungen in Sozialen Medien mit den üblichen vollmundigen Aussagen versuchen zwar, die finanzielle Erfolglosigkeit zu kaschieren, die Historie der praktisch nicht vorhandenen Unternehmensfortschritte in Bezug auf Börsenankündigungen zeichnet aber ein anderes Bild.

Ein guter Gradmesser für die Marktreife neuer Technologien sind in der Halbleiterbranche grundsätzlich Übernahmeangebote. Jensen Huang von Nvidia brachte es einmal auf den Punkt: "Wir forschen nicht an neuen Technologien, wir kaufen sie". Das ist die übliche Vorgehensweise der Großkonzerne, die in ihrer Historie bis zu hundert Übernahmen ausweisen, um immer auf dem aktuellen Stand der Technologie zu bleiben. Das komplette Ausbleiben jeglicher Übernahmeangebote für Brainchip zeigt dann auch deutlich die bisher fehlende Marktreife. Mittlerweile halten Peter van der Made und Anil Mankar aufgrund der unzähligen Kapitalerhöhungen nur noch genau 10% der ausgegebenen Aktien. Bedeutet, bei der nächsten Kapitalerhöhung rutschen sie unter 10% und fallen damit unter die Sperrminorität, die eine eventuelle Übernahme ausbremsen könnte. Sollte einer der Großkonzerne Interesse an Brainchip entwickeln, wird eine Übernahme kaum zu verhindern sein. Für Altaktionäre ein eher unschönes Szenario, ein Aufschlag von 50-100% zum aktuellen Tageskurs wäre der übliche Rahmen. Beim Stand der technologischen Entwicklung ist zurzeit aber mit einer Übernahme eher nicht zu rechnen.

Fazit:

In den letzten Jahren hat sich eigentlich keine Veränderung ergeben. Nach wie vor handelt es sich um ein Hochrisiko-Investment mit ungewissem Ausgang. Eine nachhaltige positive Kursentwicklung basierend auf Einnahmen wird noch Jahre dauern, vor allem auch weil niedrigpreisige Royalties enorm hohe Stückzahlen erfordern, um überhaupt nennenswerte Einnahmen zu erzielen.

Dies ist mein letzter Beitrag zu Brainchip. Im Laufe der Jahre habe ich dieses Investment deutlich reduziert und mein Fokus liegt mittlerweile auf anderen Werten.