BRAINCHIP HOLDINGS LTD WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

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11:29:07 Uhr, Lang & Schwarz
Kommentare 58.351
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FliegeCA, 25. Jul 15:25 Uhr
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@𝗙𝗹𝗶𝗲𝗴𝗲𝗖𝗔 Du bist ungeeignet für eine sachliche Auseinandersetzung – das hast du mit Bravour mal wieder bewiesen! ...... -- Für die Allgemeinheit -- Die Frage ist nicht, ob MetaTF Begriffe wie TensorFlow, Keras oder PyTorch kennt – das steht in der Dokumentation und wurde auch nie bestritten. Die Frage ist, was daraus in der Praxis entsteht........ Eine Framework-Anbindung allein ist noch kein vollständiges Entwickler-Ökosystem. Entscheidend sind Dinge wie Reife der Toolchain, Debugging-Möglichkeiten, Bibliotheken, Dokumentation, Community-Unterstützung und der Aufwand, ein Modell zuverlässig bis in ein Serienprodukt zu bringen...... Genau diese Unterscheidung wird ignoriert . Aus „unterstützt TensorFlow/Keras/PyTorch“ wird nicht automatisch „vergleichbar mit etablierten ML-Plattformen“....... --- Unterstützen ist nicht gleich Funktionieren ---- Es bringt eben nichts, wenn man nur die KI fragt, aber die realen Abläufe in der Praxis nicht versteht.......

Bist du geeignet für eine sachliche Diskussion, wenn du andere hier fragst, ob sie noch alle Tassen im Schrank haben?
Aktenhai
Aktenhai, 25. Jul 15:07 Uhr
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@𝗙𝗹𝗶𝗲𝗴𝗲𝗖𝗔 Du bist ungeeignet für eine sachliche Auseinandersetzung – das hast du mit Bravour mal wieder bewiesen! ...... -- Für die Allgemeinheit -- Die Frage ist nicht, ob MetaTF Begriffe wie TensorFlow, Keras oder PyTorch kennt – das steht in der Dokumentation und wurde auch nie bestritten. Die Frage ist, was daraus in der Praxis entsteht........ Eine Framework-Anbindung allein ist noch kein vollständiges Entwickler-Ökosystem. Entscheidend sind Dinge wie Reife der Toolchain, Debugging-Möglichkeiten, Bibliotheken, Dokumentation, Community-Unterstützung und der Aufwand, ein Modell zuverlässig bis in ein Serienprodukt zu bringen...... Genau diese Unterscheidung wird ignoriert . Aus „unterstützt TensorFlow/Keras/PyTorch“ wird nicht automatisch „vergleichbar mit etablierten ML-Plattformen“....... --- Unterstützen ist nicht gleich Funktionieren ---- Es bringt eben nichts, wenn man nur die KI fragt, aber die realen Abläufe in der Praxis nicht versteht.......
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FliegeCA, 25. Jul 14:20 Uhr
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Du vermischst mal wieder hier verschiedene Dinge. Ich habe weder behauptet, dass Akida mit NVIDIA-GPUs im Rechenzentrum konkurriert, noch dass Edge-KI unbedeutend sei. Mein Punkt war ein anderer -- Auch ein Edge-KI-Chip braucht ein leistungsfähiges Software-Ökosystem, wenn er sich am Markt breit durchsetzen soll. Genau deshalb investieren NVIDIA, Intel und auch IBM erhebliche Ressourcen in ihre Software-Frameworks und Entwickler-Communities........ Die Einordnung von Akida im IBM-Paper stammt nicht von mir, sondern von IBM selbst. Dort wird Akida in Figure 2a dem Bereich „Edge Voice & Wake Trigger“ zugeordnet. Das ist eine sachliche Feststellung und keine Abwertung meinerseits......... Du schreibst außerdem, IBM integriere bei wirtschaftlichem Nutzen IP von Spezialanbietern. Das mag grundsätzlich stimmen. Ob IBM deshalb ausgerechnet MetaTF bzw. Akida integriert, weiß heute aber niemand. Genau deshalb habe ich ausdrücklich geschrieben, dass dies Spekulation wäre....... Am Ende bleibt für mich die entscheidende Frage offen --- Wo ist heute das breite Software-Ökosystem rund um Akida? Wie groß ist die Entwickler-Community, welche Standard-Frameworks werden unterstützt und warum sollte ein Unternehmen ein proprietäres SDK integrieren, wenn bereits etablierte Alternativen existieren? Genau diese Fragen entscheiden am Ende über den kommerziellen Erfolg – nicht persönliche Angriffe wie „Halbwissen“ oder „Google-Suche

Fragen zu stellen ist der Kern jeder sachlichen Diskussion. So zu tun, als seien wohlbekannte technische Fakten ungelöste Rätsel, bloß weil sie nicht ins eigene Argumentationsmuster passen, ist dagegen keine Skepsis – es ist schlicht mangelnde Recherche. Wer ernsthaft fragt, welche Standard-Frameworks unterstützt werden, zeigt leider erneut, dass er sich mit dem eigentlichen Produkt nur oberflächlich beschäftigt hat. Ein Blick in die Dokumentation von MetaTF hätte gereicht: TensorFlow, Keras und PyTorch werden direkt unterstützt. Wenn man die Antworten nicht sucht, bleibt die Frage für einen selbst natürlich immer „offen“. Aber vielleicht findest du ja noch die Antwort auf die Frage, welche Bürogebäude von Brainchip genutzt werden.
Aktenhai
Aktenhai, 25. Jul 14:15 Uhr
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Übrigens...Das IBM oder Intel eigene Forschungsansätze (wie Lava oder NorthPole) verfolgen, schließt eine Kooperation oder Lizenzierung von Nischen-Technologien nicht aus. Großkonzerne nutzen regelmäßig spezialisierte IP von Drittanbietern, wenn das eigene Framework für bestimmte Nischenanwendungen zu aufwendig oder ineffizient ist.

eine Lizenzierung ist grundsätzlich möglich. Daraus folgt aber nicht, dass sie wahrscheinlich ist. Möglichkeiten sind keine Fakten. Bislang gibt es keine Hinweise, dass IBM oder Intel Akida lizenzieren oder in ihre Plattformen integrieren wollen........
J
Jazzxy, 25. Jul 14:14 Uhr
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Der Beitrag klingt auf den ersten Blick schlüssig, vermischt aber mehrere Themen. Ja, ein Software-Ökosystem ist wichtig. CUDA ist im GPU-Bereich der Maßstab. Aber Akida tritt gar nicht gegen CUDA im Rechenzentrum an. BrainChip zielt auf Ultra-Low-Power-Edge-KI ab – also Sensoren, Industrie, Automotive, IoT und batteriebetriebene Geräte. Dort gelten völlig andere Anforderungen als im KI-Training großer Modelle. Auch der Vergleich mit Lava greift zu kurz. Lava ist ein Forschungs-Framework für neuromorphe Algorithmen und keine kommerzielle Industrieplattform. MetaTF hingegen ist ein SDK für ein marktreifes Produkt. Das sind unterschiedliche Zielsetzungen. Zur IBM-Grafik: Dass Akida unter “Edge Voice & Wake Trigger” aufgeführt wird, bedeutet nicht, dass Akida nur dafür geeignet ist. BrainChip demonstriert seit Jahren Anwendungen wie Radar, Zustandsüberwachung, industrielle Anomalieerkennung, Vision, Cybersecurity und Sensordatenfusion. Die Einordnung im IBM-Papier ist eine vereinfachte Kategorisierung, keine technische Leistungsgrenze. Und zur Frage, warum IBM Akida überhaupt brauchen sollte: Gerade große Unternehmen kaufen regelmäßig Technologien zu, obwohl sie eigene Entwicklungen besitzen. IBM entwickelt CPUs, nutzt aber trotzdem GPUs von NVIDIA. IBM besitzt eigene KI-Modelle und arbeitet dennoch mit Partnern. Die Existenz einer Eigenentwicklung schließt Kooperationen oder Übernahmen keineswegs aus. Der wichtigste Punkt ist aus meiner Sicht: Entscheidend wird nicht sein, ob MetaTF so groß wie CUDA wird. Entscheidend ist, ob BrainChip echte Serienkunden gewinnt. Sollte Akida bei OEMs oder Tier-1-Zulieferern in Automotive, Industrie oder Verteidigung in Stückzahlen verbaut werden, entsteht das Ökosystem automatisch mit den Kunden – nicht zwangsläufig mit Millionen Hobbyentwicklern. Deshalb ist die eigentliche Frage nicht “Hat BrainChip ein CUDA?”, sondern “Kann BrainChip einen wirtschaftlichen Vorteil bei Energieverbrauch, Latenz und On-Device-Lernen liefern, der Kunden zum Einsatz bewegt?” Genau daran wird sich der Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Aktenhai
Aktenhai, 25. Jul 14:09 Uhr
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Du vermischst mal wieder hier verschiedene Dinge. Ich habe weder behauptet, dass Akida mit NVIDIA-GPUs im Rechenzentrum konkurriert, noch dass Edge-KI unbedeutend sei. Mein Punkt war ein anderer -- Auch ein Edge-KI-Chip braucht ein leistungsfähiges Software-Ökosystem, wenn er sich am Markt breit durchsetzen soll. Genau deshalb investieren NVIDIA, Intel und auch IBM erhebliche Ressourcen in ihre Software-Frameworks und Entwickler-Communities........ Die Einordnung von Akida im IBM-Paper stammt nicht von mir, sondern von IBM selbst. Dort wird Akida in Figure 2a dem Bereich „Edge Voice & Wake Trigger“ zugeordnet. Das ist eine sachliche Feststellung und keine Abwertung meinerseits......... Du schreibst außerdem, IBM integriere bei wirtschaftlichem Nutzen IP von Spezialanbietern. Das mag grundsätzlich stimmen. Ob IBM deshalb ausgerechnet MetaTF bzw. Akida integriert, weiß heute aber niemand. Genau deshalb habe ich ausdrücklich geschrieben, dass dies Spekulation wäre....... Am Ende bleibt für mich die entscheidende Frage offen --- Wo ist heute das breite Software-Ökosystem rund um Akida? Wie groß ist die Entwickler-Community, welche Standard-Frameworks werden unterstützt und warum sollte ein Unternehmen ein proprietäres SDK integrieren, wenn bereits etablierte Alternativen existieren? Genau diese Fragen entscheiden am Ende über den kommerziellen Erfolg – nicht persönliche Angriffe wie „Halbwissen“ oder „Google-Suche
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FliegeCA, 25. Jul 13:20 Uhr
1
Übrigens...Das IBM oder Intel eigene Forschungsansätze (wie Lava oder NorthPole) verfolgen, schließt eine Kooperation oder Lizenzierung von Nischen-Technologien nicht aus. Großkonzerne nutzen regelmäßig spezialisierte IP von Drittanbietern, wenn das eigene Framework für bestimmte Nischenanwendungen zu aufwendig oder ineffizient ist.
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FliegeCA, 25. Jul 13:13 Uhr
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Mahlzeit, meine lieben Freunde der gepflegten Sprachkultur 😁 Nachdem hier zuletzt viel spekuliert und interpretiert wurde, sollten wir uns vielleicht einfach mal die nackten technischen Fakten anschauen.......... Die Sache ist doch die - Ein KI-Chip bringt wenig, wenn das passende Software-Ökosystem dahinter fehlt. NVIDIA ist nicht ohne Grund der absolute Platzhirsch – deren CUDA-Plattform ist seit Jahren der De-facto-Standard, an dem kaum jemand vorbeikommt. Intel baut mit dem Open-Source-Framework Lava gezielt eine weltweite Entwickler-Community für neuromorphes Computing auf. Und IBM verfolgt ebenfalls eigene Ansätze im Bereich Neuromorph- und In-Sensor-Computing.......... Schaut man sich das aktuelle IBM-Fachpapier an, sieht man in der Übersichtsgrafik, dass Brainchips Akida dem Anwendungsbereich „Edge Voice & Wake Trigger“ zugeordnet wird – also Anwendungen mit vergleichsweise geringer Rechenkomplexität, etwa Sprachsteuerung oder Wake-Word-Erkennung.............. Gleichzeitig entwickelt IBM eigene neuromorphe Architekturen und Software-Frameworks. Da stellt sich doch ganz nüchtern die Frage: Welchen Mehrwert hätte Akida für IBM überhaupt noch? Eine Integration des proprietären MetaTF-Frameworks würde zusätzlichen Entwicklungs- und Integrationsaufwand bedeuten. Ob IBM diesen Weg gehen würde, ist reine Spekulation.......... Am Ende bleibt ein entscheidender Punkt - Wer heute einen KI-Chip erfolgreich im industriellen Massenmarkt platzieren will, braucht ein starkes Software-Ökosystem. Ohne eine breite Entwicklerbasis, ausgereifte Werkzeuge und umfangreiche Bibliotheken dürfte es für Akida deutlich schwieriger werden, sich gegen die etablierten Anbieter durchzusetzen........

​Wer den Beitrag liest, könnte kurz glauben, hier spräche die absolute technische Vernunft. Schaut man aber hinter die rhetorische Hülle aus Emoticons und der gespielten „nüchternen Betrachtung“, offenbart sich vor allem eins: Halbwissen, garniert mit Äpfel-mit-Birnen-Vergleichen. ​Der CUDA-Trugschluss: Wer NVIDIA und CUDA ins Feld führt, um einen Edge-Chip abzuwerten, hat das Grundprinzip von neuromorphem Computing nicht verstanden. Niemand baut Akida-Chips, um im Rechenzentrum Sprachmodelle zu trainieren. NVIDIAs Ökosystem ist für batteriebetriebene Sensoren und Edge-Geräte schlichtweg zu groß, zu teuer und energetisch unbezahlbar. Das Argument hat ungefähr den Tiefgang wie die Aussage, ein Traktor sei schlecht, weil er auf der Formel-1-Rennstrecke nicht mit Ferrari mithalten kann. ​Die Ignoranz gegenüber dem Edge-Markt: Anwendungen wie „Voice Trigger“ oder „In-Sensor-Computing“ als niederschwellig und unbedeutend abzutun, zeigt eine erstaunliche Blindheit gegenüber dem tatsächlichen KI-Massenmarkt. Es sind genau diese Milliarden von IoT-Geräten, Smart-Home-Komponenten und Automotive-Sensoren, die das Rückgrat der alltäglichen KI bilden. Wer das als Banalität abstempelt, versteht die Skalierung der Branche nicht. ​Die IBM-Paper-Oberflächlichkeit: Der Verweis auf eine IBM-Übersichtsgrafik wirkt wie das typische Verharren auf der ersten Google-Suchseite: Man sieht eine Einordnung, greift sich ein Stichwort heraus und ignoriert den Kontext. IBM nutzt eigene Frameworks in der Forschung, lizenziert und integriert für Serienprodukte aber seit jeher IP von spezialisierten Anbietern, wenn es wirtschaftlich Sinn ergibt. Zu behaupten, eine Integration sei „reine Spekulation“, verkauft die eigene Ahnungslosigkeit über industrielle B2B-Prozesse als analytische Strenge. ​Fazit: Unter dem Deckmantel der „gepflegten Sprachkultur“ wird hier viel heiße Luft produziert. Wer echten technischen Tiefgang sucht, sollte sich nicht von wohlklingenden Phrasen blendet lassen, die am Ende nur den Unterschied zwischen einem Cloud-Server und einem Edge-Prozessor nicht greifen können. Hast du nicht mal das Gerücht verbreitet, dass Brainchip gar nicht in den angemieteten Bürogebäuden sitzt?
Aktenhai
Aktenhai, 25. Jul 12:50 Uhr
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Mahlzeit, meine lieben Freunde der gepflegten Sprachkultur 😁 Nachdem hier zuletzt viel spekuliert und interpretiert wurde, sollten wir uns vielleicht einfach mal die nackten technischen Fakten anschauen.......... Die Sache ist doch die - Ein KI-Chip bringt wenig, wenn das passende Software-Ökosystem dahinter fehlt. NVIDIA ist nicht ohne Grund der absolute Platzhirsch – deren CUDA-Plattform ist seit Jahren der De-facto-Standard, an dem kaum jemand vorbeikommt. Intel baut mit dem Open-Source-Framework Lava gezielt eine weltweite Entwickler-Community für neuromorphes Computing auf. Und IBM verfolgt ebenfalls eigene Ansätze im Bereich Neuromorph- und In-Sensor-Computing.......... Schaut man sich das aktuelle IBM-Fachpapier an, sieht man in der Übersichtsgrafik, dass Brainchips Akida dem Anwendungsbereich „Edge Voice & Wake Trigger“ zugeordnet wird – also Anwendungen mit vergleichsweise geringer Rechenkomplexität, etwa Sprachsteuerung oder Wake-Word-Erkennung.............. Gleichzeitig entwickelt IBM eigene neuromorphe Architekturen und Software-Frameworks. Da stellt sich doch ganz nüchtern die Frage: Welchen Mehrwert hätte Akida für IBM überhaupt noch? Eine Integration des proprietären MetaTF-Frameworks würde zusätzlichen Entwicklungs- und Integrationsaufwand bedeuten. Ob IBM diesen Weg gehen würde, ist reine Spekulation.......... Am Ende bleibt ein entscheidender Punkt - Wer heute einen KI-Chip erfolgreich im industriellen Massenmarkt platzieren will, braucht ein starkes Software-Ökosystem. Ohne eine breite Entwicklerbasis, ausgereifte Werkzeuge und umfangreiche Bibliotheken dürfte es für Akida deutlich schwieriger werden, sich gegen die etablierten Anbieter durchzusetzen........
L
Loly, 25. Jul 12:37 Uhr
1

das Video finde ich sehr beeindruckend und sollte jeder Holder ansehen - Wahnsinn wie weit die sind - BrainChip Official AKD1500 im Einsatz: Echtzeit-Anomalieerkennung - https://youtu.be/LUuQud9JojI?si=s7UmnVqFE9CpP6o2

Oh Gott ist das deren Ernst?
7FÜR7.
7FÜR7., 25. Jul 4:17 Uhr
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Und der Bericht von Kevin inkl. Brainchip https://www.linkedin.com/pulse/one-builds-cathedrals-judging-bricks-kevin-d-johnson-p5amc?utm_source=share&utm_medium=member_ios&utm_campaign=share_via
7FÜR7.
7FÜR7., 25. Jul 2:04 Uhr
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Und hier Veranstaltung von IBM wo Kevin über seine Demos mit Brainchip sprechen wird https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_i-will-be-speaking-at-this-event-and-will-activity-7486498152129400832-QlLx
7FÜR7.
7FÜR7., 25. Jul 1:53 Uhr
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Ein Ausschnitt aus einem Dialog in den Kommentaren Kenneth Östberg Founder at Cognitive Vehicle Design - CVD 9 Std. Thanks Kevin, For most people seeing is believing. Your hard evidence makes it impossible to argue against the results and your conclusions. I have been working with Brainchip and Akida for last 2 years at Frontgrade Gaisler and now we make our first AI chip, GR801 = NOEL-V RISC-V Akida. We forsee both clustering of Akida in space and federated model fusions as well as sensor fusions. And go an all event based flow, from sensors to processing. Your work and posts are excellent justifications for all of us. Truly amazing to see the productive speed of your work. Best Kenneth Antworten Kevin D. Johnson Field CTO – HPC AI | Principal HPC Cloud Technical Specialist at IBM | Symphony • GPFS • LSF 3 Std. Kenneth Östberg The work you guys are doing is amazing and I look forward to seeing it come to fruition. Perhaps in the future we'll have the opportunity to work together! https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_kevin-d-johnson-activity-7486160488796434432-jAYs
Aktenhai
Aktenhai, 24. Jul 21:01 Uhr
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😁
Aktenhai
Aktenhai, 24. Jul 20:37 Uhr
1

Das Video ist wiederum geil...🤣🤣🤣

das Video finde ich sehr beeindruckend und sollte jeder Holder ansehen - Wahnsinn wie weit die sind - BrainChip Official AKD1500 im Einsatz: Echtzeit-Anomalieerkennung - https://youtu.be/LUuQud9JojI?si=s7UmnVqFE9CpP6o2
Berlinerschnute
Berlinerschnute, 24. Jul 17:11 Uhr
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Das Video ist wiederum geil...🤣🤣🤣
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