Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch

0,1009 EUR
-0,49 % -0,0005
11. Dezember 2025, 23:00 Uhr, L&S Exchange
Kommentare 40.535
N
Negativ, 29.08.2023 13:42 Uhr
5

Genau dass ist es was ich bemängele, etwas wenige "Science-Fiction", dafür mehr "Umsatz" täten uns gut...✌️🤑🙈

So ne neue Technologie ist nicht einfach Ruck Zuck irgendwo im Endprodukt….. Ich weiß alle warten auf Umsätze 💶 man muss sich eine Realistische Zeitspanne setzen! Ich und viele andere haben aber vor ein zwei Jahren noch gedacht das es schneller geht 😬 Hier im Forum, genau wie in anderen Foren liest man ja oft 24/25…. Das finde ich persönlich wie viele andere mittlerweile als realistische Einschätzung, aber dennoch wird in den Foren 5 mal am Tag bemängelt das noch keine Einnahmen da sind und viele sind zu den Q Berichten immer überrascht das noch nichts da ist 😅
E
EdoInn, 29.08.2023 13:53 Uhr
0

Ich müsste jetzt mal suchen aber es gibt noch eine Arbeit die den Akida1000 im USB Stick verbaut für 50$ mit Nvidia GPU‘s für 30.000$ vergleicht….. evtl hat das jemand direkt zur Verfügung

Es klingt alles Mega, na dann wo liegt genau das Problem mit Brainchip? Keine möchte diese Technologie in irgendwelche Gerät einsetzen?
M
Marsheiland, 29.08.2023 14:00 Uhr
2

Ich hätte eine Frage, wo genau können die Chips von BRN eingesetzt werden? Ich meine, der Markt von Laptop, Smartphone usw. ist schon von der Konkurrenz besetzt, wer soll genau unsere Kundschaft sein, und wie groß könnte der Markt (unser Einnahme/Gewinn) sein? Danke im voraus

Also ganz Grundsätzlich überall wo es um Datenverarbeitung geht, sei es Bild-, Video-, Audio-Daten. Der große Vorteil ist die niedrige Latenz und der sparsame Energieverbrauch. Aktuell redet jeder bei KI nur von chatgpt und co, das sind large language Models (LLM) die mit Nvidia Chips in großen Rechenzentren in der Cloud operieren. Da kann und will Akida nicht konkurrieren. Es geht um Geräte die eben nicht Zugriff auf eine Cloud haben und wenig Energie verbrauchen. Prädestiniert sind da alle Geräte in der Medizintechnik(z.B Tata Elxsi), man denke an Sensoren zur Überwachung von Körperfunktionen, da will man lokal rechnen und eine lange Akkulaufzeit. Ansonsten natürlich alles was nicht direkt Zugriff auf Stromquellen hat, Automobil (Mercedes, Valeo) in der Raumfahrt (z.B. NASA) oder Militärtechnik (Lorser). Das man nicht einfach immer weiter auf große Rechenzentren setzen kann und den Energieverbrauch durch die Decke schießen kann sollte allen klar sein. Kann da nur auf den Forbes Artikel von unserem Gründer Peter van der Made verweisen. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/08/02/can-ai-continue-to-scale/?sh=a577a514d6c9
E
EdoInn, 29.08.2023 14:02 Uhr
1

Also ganz Grundsätzlich überall wo es um Datenverarbeitung geht, sei es Bild-, Video-, Audio-Daten. Der große Vorteil ist die niedrige Latenz und der sparsame Energieverbrauch. Aktuell redet jeder bei KI nur von chatgpt und co, das sind large language Models (LLM) die mit Nvidia Chips in großen Rechenzentren in der Cloud operieren. Da kann und will Akida nicht konkurrieren. Es geht um Geräte die eben nicht Zugriff auf eine Cloud haben und wenig Energie verbrauchen. Prädestiniert sind da alle Geräte in der Medizintechnik(z.B Tata Elxsi), man denke an Sensoren zur Überwachung von Körperfunktionen, da will man lokal rechnen und eine lange Akkulaufzeit. Ansonsten natürlich alles was nicht direkt Zugriff auf Stromquellen hat, Automobil (Mercedes, Valeo) in der Raumfahrt (z.B. NASA) oder Militärtechnik (Lorser). Das man nicht einfach immer weiter auf große Rechenzentren setzen kann und den Energieverbrauch durch die Decke schießen kann sollte allen klar sein. Kann da nur auf den Forbes Artikel von unserem Gründer Peter van der Made verweisen. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/08/02/can-ai-continue-to-scale/?sh=a577a514d6c9

Möglicherweise auch Laptop?
E
EdoInn, 29.08.2023 14:02 Uhr
1
Handys?
B
Bombosch, 29.08.2023 13:25 Uhr
0

Wie du siehst ist der AKD ein Biest, oder wie er auch des Öfteren bezeichnet wird „Science-Fiction“ 😊

Genau dass ist es was ich bemängele, etwas wenige "Science-Fiction", dafür mehr "Umsatz" täten uns gut...✌️🤑🙈
N
Nobroken123, 29.08.2023 13:01 Uhr
0

Ich würde auf alle Fälle warten, da der S&P noch sehr hoch steht und wahrscheinlich bald runterkommen wird :) mehr Shares für das gleiche Geld dann. Ich warte übrigens auch inzwischen auf Wiedereinstieg ☺✌🏻

Danke für deine Einschätzung 👍 Schön das du wieder einsteigen willst! Also hast du ein gutes Gefühl bei BC.
G
Gast-754632800, 29.08.2023 12:58 Uhr
2

Bin grad echt am überlegen ob ich mir 1000 nochmal hole.. oder könnte es noch weiter runter gehen? 🙈

Ich würde auf alle Fälle warten, da der S&P noch sehr hoch steht und wahrscheinlich bald runterkommen wird :) mehr Shares für das gleiche Geld dann. Ich warte übrigens auch inzwischen auf Wiedereinstieg ☺✌🏻
N
Nobroken123, 29.08.2023 12:57 Uhr
0
Bin grad echt am überlegen ob ich mir 1000 nochmal hole.. oder könnte es noch weiter runter gehen? 🙈
N
Negativ, 29.08.2023 12:32 Uhr
3

Okay klingt super! Noch eine Frage, ist es unsere Akida Chip Konkurrenzfähig, Preis mäßig und Leistungsmäßig, mit den Chips, die in Markt gibt?

Wie du siehst ist der AKD ein Biest, oder wie er auch des Öfteren bezeichnet wird „Science-Fiction“ 😊
N
Negativ, 29.08.2023 12:31 Uhr
1

Okay klingt super! Noch eine Frage, ist es unsere Akida Chip Konkurrenzfähig, Preis mäßig und Leistungsmäßig, mit den Chips, die in Markt gibt?

Du kannst auch hier mal gucken https://brainchip.com/brainchip-showcases-compelling-benchmarks-and-recommends-better-metrics-for-ai-devices-at-the-edge/ Da kannst du dir die Benchmarks runterladen…. Der Akida1000 läuft da aber nur auf 2 Knoten, was aber mehr als ausreichend ist 😉
N
Negativ, 29.08.2023 12:29 Uhr
1

Okay klingt super! Noch eine Frage, ist es unsere Akida Chip Konkurrenzfähig, Preis mäßig und Leistungsmäßig, mit den Chips, die in Markt gibt?

Ich müsste jetzt mal suchen aber es gibt noch eine Arbeit die den Akida1000 im USB Stick verbaut für 50$ mit Nvidia GPU‘s für 30.000$ vergleicht….. evtl hat das jemand direkt zur Verfügung
N
Negativ, 29.08.2023 12:27 Uhr
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Okay klingt super! Noch eine Frage, ist es unsere Akida Chip Konkurrenzfähig, Preis mäßig und Leistungsmäßig, mit den Chips, die in Markt gibt?

Man kennt ja Nvidia…. Hier wurde ein Vergleich zwischen den Nvidia Jetson TX2 und Akida1000 aufgestellt https://www.linkedin.com/posts/sounak-dey-707a6b50_ijcnn-akida1000-snn-activity-7050776559800000512-mIH3?utm_source=share&utm_medium=member_ios Das Aufkommen von Kleinsatelliten für Erdbeobachtungsmissionen hat neue Horizonte für die Weltraumforschung eröffnet, stellt aber gleichzeitig auch neue Herausforderungen hinsichtlich begrenzter Leistung und Rechenressourcen dar, die sich aus den Größen- und Gewichtsbeschränkungen dieser Satelliten ergeben. In unserem Artikel mit dem Titel „Low Power & Low Latency Cloud Cover Detection in Small Satellites Using On-board Neuromorphic Processors“, der auf der #IJCNN 2023, einer führenden KI-Konferenz, angenommen wurde, haben wir gezeigt, wie ein mehrstufiges CNN auf multispektralen Erdbeobachtungsbildern trainiert Cloud Cover Detection kann mit dem CNN2SNN-Konvertierungs-Toolkit von BrainChip in ein SNN konvertiert werden. Darüber hinaus kann das konvertierte SNN, das auf der neuromorphen Plattform #Akida1000 läuft, eine Genauigkeit von 95,46 % erreichen, während Stromverbrauch und Latenz nachweislich bis zu 230x bzw. 7x effizienter sind als das CNN, das auf einem Jetson TX2 läuft. Vielen Dank an alle Co-Autoren Chetan Kadway Arijit Mukherjee Dr. Arpan Pal und ein besonderer Dank an Gilles Bézard und BrainChip, ohne deren aktive Unterstützung diese Arbeit nicht erfolgreich gewesen wäre. Tata Consultancy Services – Forschung #SNN #NeuromorphicComputing
Dallas
Dallas, 29.08.2023 12:22 Uhr
0
Muss grad putzen sonst stress.🤪
Dallas
Dallas, 29.08.2023 12:20 Uhr
0
Ja und das ist die Frage.Sind wir zu billig,wären die anderen überflüssig?Und wollen uns nicht auf dem Markt.Konkurrenz weil die sind noch mächtig ,noch.🤪
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