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

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02:10:00 Uhr, Nasdaq OTC
Kommentare 57.117
K
Kipi, 19.03.2025 19:32 Uhr
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Die größten Kunden von Socionext stammen aus verschiedenen Branchen, darunter Automotive, Industrieautomation, IoT, Netzwerktechnik und visuelle Technologien. Das Unternehmen arbeitet eng mit globalen Partnern zusammen und bietet maßgeschneiderte ASIC- und SoC-Lösungen. Zu den bekannten Partnern zählen Unternehmen wie Fujitsu und Panasonic, die an der Gründung beteiligt waren, sowie andere führende Technologieunternehmen in den Bereichen KI, Telematik und 8K-Technologie

Ist den meisten hier lange bekannt. Schön für Socionext. Aber hat halt überhaupt null Strahlkraft bis jetzt gezeigt für BC 🙂 Alles beim Alten geblieben. Da hat man auch nichts mehr Neues von gehört. Wie von so vielen anderen auch nichts mehr. Alle nur mal mit geforscht und etwas getestet. Kam und kommt keine Kohle von rein. Leider Aber danke für den Versuch „Gute Laune“ mit alten Nachrichten von denen man nie wieder etwas gehört hat, zu verbreiten
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 18:56 Uhr
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Die größten Kunden von Socionext stammen aus verschiedenen Branchen, darunter Automotive, Industrieautomation, IoT, Netzwerktechnik und visuelle Technologien. Das Unternehmen arbeitet eng mit globalen Partnern zusammen und bietet maßgeschneiderte ASIC- und SoC-Lösungen. Zu den bekannten Partnern zählen Unternehmen wie Fujitsu und Panasonic, die an der Gründung beteiligt waren, sowie andere führende Technologieunternehmen in den Bereichen KI, Telematik und 8K-Technologie
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 18:55 Uhr
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Die Partnerschaft mit Socionext ist für BrainChip von großer Bedeutung. Socionext bringt umfassende Erfahrung im ASIC-Design und in der Entwicklung komplexer System-on-Chips (SoCs) ein, was entscheidend für die Umsetzung von BrainChips Akida-Chip war. Gemeinsam bieten sie eine Plattform für Edge-KI-Anwendungen, die durch ultra-niedrigen Energieverbrauch und hohe Leistung überzeugt. Diese Kooperation ermöglicht es BrainChip, seine Marktposition im wachsenden Bereich der Edge-KI zu stärken und global auszubauen. Darüber hinaus unterstützt Socionext die Fertigung und Integration des Akida-Chips, einschließlich der Zusammenarbeit mit führenden Halbleiterherstellern wie TSMC. Dies erleichtert BrainChip den Zugang zu hochwertigen Produktionskapazitäten und beschleunigt die Markteinführung innovativer Produkte
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 18:49 Uhr
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Moneyman69 das ist ja alles höchst interessant, aber leider für die Katz muss man befürchten in einem DACH Forum. Übersetzt in einem USA Forum jetzt vor dem evtl. Wechsel macht das vielleicht mehr Sinn könnte ich mir gut vorstellen

Das ist ein guter Vorschlag. Könntest du mir eventuell ein passendes Forum empfehlen?
K
Kipi, 19.03.2025 18:37 Uhr
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Diese ganzen AI Bots mit ihrem Spam, ChatGPT benutzen kann jeder. Peinlich langsam die ganzen Profis hier.

Das grenzt absolut an Fahrlässigkeit solch maximal unseriösen Milchmädchenrechnung. Wo sind denn bitte die Anteile für das prognostizierten Gesamt Volumen im Jahr 2025 KI die vor drei Jahren hochgerechnet worden sind? Ich sehe da nicht mal das erwähnte 1% bei BC. Und das wo wir doch sogar Weltführend sind….
G
Gast-755364800, 19.03.2025 18:12 Uhr
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Moneyman69 das ist ja alles höchst interessant, aber leider für die Katz muss man befürchten in einem DACH Forum. Übersetzt in einem USA Forum jetzt vor dem evtl. Wechsel macht das vielleicht mehr Sinn könnte ich mir gut vorstellen
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Loly, 19.03.2025 18:02 Uhr
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Diese ganzen AI Bots mit ihrem Spam, ChatGPT benutzen kann jeder. Peinlich langsam die ganzen Profis hier.
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 17:42 Uhr
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Der Akida-Chip von BrainChip könnte in bestimmten Bereichen der KI-Berechnungen eine Alternative zu GPUs und CPUs darstellen, jedoch nicht vollständig ersetzen. Hier sind die wesentlichen Punkte: • Effizienz und Energieverbrauch: Akida ist extrem energieeffizient und eignet sich besonders für Edge-KI-Anwendungen, bei denen geringer Stromverbrauch und lokale Verarbeitung entscheidend sind. Dies macht ihn ideal für tragbare Geräte, IoT und “always-on”-Anwendungen. • Neuromorphe Architektur: Der Chip basiert auf einer neuromorphen Architektur, die das menschliche Gehirn nachahmt. Dadurch kann er Mustererkennung und Lernen direkt auf dem Chip durchführen, ohne auf externe Prozessoren oder die Cloud angewiesen zu sein. • Einsatzbereiche: Akida ist optimiert für spezialisierte KI-Aufgaben wie Sprach-, Audio- und Sensordatenverarbeitung. Für hochkomplexe Berechnungen oder Trainings großer Modelle (z. B. Deep Learning) bleiben GPUs aufgrund ihrer massiven Parallelverarbeitungsfähigkeiten überlegen. • Limitierungen: GPUs und CPUs bieten weiterhin Vorteile in Bezug auf universelle Rechenleistung, Skalierbarkeit und Unterstützung großer Datenmengen. Akida ist eher ein spezialisierter Co-Prozessor als ein vollständiger Ersatz. Fazit: Akida könnte GPUs und CPUs in spezifischen Edge-KI-Anwendungen ergänzen oder teilweise verdrängen, wird sie aber vermutlich nicht vollständig ersetzen.
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 17:41 Uhr
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Der Akida-Chip von BrainChip hat das Potenzial, ein Gamechanger im Bereich der Edge-KI zu sein. Hier sind die wesentlichen Gründe: • Neuromorphe Technologie: Akida basiert auf neuromorphen Prinzipien, die das menschliche Gehirn nachahmen. Dies ermöglicht eine ereignisbasierte Verarbeitung mit hoher Effizienz und niedrigem Energieverbrauch, ideal für Edge-Anwendungen wie Bild-, Audio- und Sensorverarbeitung. • On-Chip-Lernen: Der Chip kann direkt auf dem Gerät lernen und Schlussfolgerungen ziehen, ohne Cloud-Unterstützung. Dies reduziert Latenzzeiten, verbessert Datenschutz und Sicherheit und senkt die Kosten für KI-Training. • Skalierbarkeit und Vielseitigkeit: Akida ist skalierbar und flexibel, sodass er in verschiedenen Anwendungen wie Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Industrie eingesetzt werden kann. Beispiele umfassen Fahrerassistenzsysteme, Qualitätsinspektionen und Verhaltensanalysen. • Energieeffizienz: Mit seinem ultra-niedrigen Stromverbrauch ist Akida besonders geeignet für batteriebetriebene Geräte und IoT-Anwendungen. Durch diese Eigenschaften könnte Akida die Art und Weise revolutionieren, wie KI direkt am Edge implementiert wird.
K
Kipi, 19.03.2025 17:39 Uhr
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Um die potenzielle Marktkapitalisierung von BrainChip zu berechnen, falls es bis 2040 einen Marktanteil von 10 % am Edge-KI-Markt erreicht, können folgende Annahmen verwendet werden: 1. Größe des Edge-KI-Marktes bis 2040: Der Markt wird laut Prognosen bis 2032 auf etwa 269,82 Milliarden USD wachsen und könnte bei einer Wachstumsrate von ca. 33,3 % noch weiter steigen. Konservativ geschätzt könnte der Markt bis 2040 etwa 500 Milliarden USD erreichen. 2. Marktanteil von BrainChip: Bei einem Marktanteil von 10 % würde BrainChip einen Umsatz von etwa 50 Milliarden USD erzielen. 3. Typisches Kurs-Umsatz-Verhältnis (P/S) für Technologieunternehmen: Für schnell wachsende KI-Unternehmen liegt das P/S-Verhältnis oft zwischen 5 und 10. Angenommen, BrainChip erreicht ein P/S-Verhältnis von 7, könnte die Marktkapitalisierung bei:
 Ergebnis: Die Marktkapitalisierung von BrainChip könnte bis 2040 auf etwa 350 Milliarden USD ansteigen, wenn es tatsächlich gelingt, 10 % des Edge-KI-Marktes zu sichern und ein typisches Bewertungsverhältnis für Technologieunternehmen aufrechtzuerhalten.

Du machst schon wieder einen großen Fehler in deiner Berechnung du vergleichst Birnen mit Äpfel. Du kannst doch nicht mit dem Gesamtvolumen vom KI Markt rechnen, während die Neuromorphe Technologie einfach wiederum nur einen ganz kleinen Teil von Gesamt KI ausmacht. 😱
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 17:38 Uhr
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BrainChip und Airbus arbeiten im Rahmen mehrerer Projekte zusammen, insbesondere im Bereich der Raumfahrt und künstlichen Intelligenz. Eine bedeutende Kooperation besteht im ESA-Forschungs- und Technologieprojekt namens NEURAVIS, bei dem auch Neurobus und Frontgrade Gaisler beteiligt sind. Ziel ist die Entwicklung neuromorpher Technologien für Raumfahrtanwendungen, die effiziente Datenverarbeitung direkt an Bord ermöglichen. Darüber hinaus hat BrainChip in Toulouse, Frankreich, mit Airbus an verschiedenen Videoanalytik-Projekten gearbeitet. Diese umfassen Anwendungen wie Fahrzeugidentifikation und Infrastrukturinspektion, die von BrainChips Spiking Neural Network-Technologie profitieren.
K
Kipi, 19.03.2025 17:36 Uhr
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BrainChip könnte eine wichtige Rolle in der Zukunft von KI-Anwendungen spielen, insbesondere durch seine neuromorphe Akida-Technologie. Diese bietet erhebliche Vorteile wie hohe Energieeffizienz, Echtzeitverarbeitung und die Fähigkeit zum autonomen Lernen. Hier sind einige Gründe, warum BrainChip potenziell bedeutend sein könnte: • Energieeffizienz: Neuromorphe Chips wie Akida verbrauchen deutlich weniger Energie als herkömmliche Prozessoren, was entscheidend ist, da KI-Systeme weltweit immer mehr Energie benötigen. • Edge-KI-Fokus: BrainChip zielt auf Anwendungen ab, die lokale Verarbeitung erfordern, wie autonome Fahrzeuge, IoT-Geräte und Robotik. Dies reduziert Abhängigkeiten von Cloud-Diensten und verbessert Datenschutz sowie Latenzzeiten. • Skalierbarkeit und Echtzeitfähigkeit: Die Technologie unterstützt hochskalierbare Modelle und ermöglicht schnelle Inferenz für Anwendungen wie Sprachassistenten oder Sicherheitslösungen. Während BrainChip noch ein kleiner Akteur ist, könnte es durch die wachsende Nachfrage nach energieeffizienten und dezentralen KI-Lösungen eine zentrale Rolle im Edge-KI-Markt einnehmen.

Vielleicht schaffen wir erstmal nachhaltig gesundes Wachstum mit langsam stetig steigend und seitwärtsbewegung und das man überhaupt mal 1€ sieht
K
Kipi, 19.03.2025 17:35 Uhr
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6€ wäre ja schon verdammt krank und einige hier Millionäre. Nicht das ich etwas dagegen hätte aber das kann ja wohl kaum ernst gemeint sein
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 17:35 Uhr
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BrainChip könnte eine wichtige Rolle in der Zukunft von KI-Anwendungen spielen, insbesondere durch seine neuromorphe Akida-Technologie. Diese bietet erhebliche Vorteile wie hohe Energieeffizienz, Echtzeitverarbeitung und die Fähigkeit zum autonomen Lernen. Hier sind einige Gründe, warum BrainChip potenziell bedeutend sein könnte: • Energieeffizienz: Neuromorphe Chips wie Akida verbrauchen deutlich weniger Energie als herkömmliche Prozessoren, was entscheidend ist, da KI-Systeme weltweit immer mehr Energie benötigen. • Edge-KI-Fokus: BrainChip zielt auf Anwendungen ab, die lokale Verarbeitung erfordern, wie autonome Fahrzeuge, IoT-Geräte und Robotik. Dies reduziert Abhängigkeiten von Cloud-Diensten und verbessert Datenschutz sowie Latenzzeiten. • Skalierbarkeit und Echtzeitfähigkeit: Die Technologie unterstützt hochskalierbare Modelle und ermöglicht schnelle Inferenz für Anwendungen wie Sprachassistenten oder Sicherheitslösungen. Während BrainChip noch ein kleiner Akteur ist, könnte es durch die wachsende Nachfrage nach energieeffizienten und dezentralen KI-Lösungen eine zentrale Rolle im Edge-KI-Markt einnehmen.
K
Kipi, 19.03.2025 17:35 Uhr
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190€ pro Aktie…. Ich brech zusammen. Mal gesehen wieviele im Umlauf sind????
DeinMoneyman
DeinMoneyman, 19.03.2025 17:34 Uhr
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Neuromorphic Computing ist entscheidend, um den weltweit wachsenden Energiebedarf für KI-Anwendungen zu senken. Hier sind die wichtigsten Aspekte: • Hohe Energieeffizienz: Neuromorphe Chips sind bis zu 1.000-mal energieeffizienter als herkömmliche Mikrochips. Sie ermöglichen eine massive Reduzierung des Stromverbrauchs in Rechenzentren und bei KI-Anwendungen, die derzeit enorme Mengen an Energie benötigen. • Nachahmung biologischer Systeme: Die Technologie basiert auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns, das mit minimalem Energieaufwand arbeitet. Durch parallele Datenverarbeitung und In-Memory-Verarbeitung werden energieintensive Prozesse deutlich effizienter gestaltet. • Umweltvorteile: Angesichts des steigenden Energiebedarfs durch Digitalisierung und KI könnte Neuromorphic Computing den Anteil des weltweiten Stromverbrauchs durch Supercomputer und KI-Systeme drastisch senken, was sowohl ökologisch als auch wirtschaftlich vorteilhaft ist. • Edge-AI Anwendungen: Neuromorphic Computing ermöglicht lokale Verarbeitung mit geringer Latenz und verbessertem Datenschutz, wodurch Cloud-basierte Ansätze mit hohem Energieverbrauch vermieden werden. Zusammenfassend bietet Neuromorphic Computing eine vielversprechende Lösung für die nachhaltige Skalierung von KI-Technologien bei gleichzeitiger Minimierung des Energieverbrauchs.
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