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

0,0857 EUR
-2,00 % -0,0018
09:01:15 Uhr, L&S Exchange
Kommentare 42.873
7FÜR7.
7FÜR7., Freitag 7:23 Uhr
0
Kevin sagt morgen Bescheid https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_i-know-many-are-itching-to-hear-about-how-activity-7496391956953018368-5zyr
7FÜR7.
7FÜR7., Freitag 0:03 Uhr
2
https://developer.brainchip.com/symphony-community-akida-bundle/?
7FÜR7.
7FÜR7., Donnerstag 23:52 Uhr
0
Ein BOOOM von Kevin https://x.com/computeontology/status/2090433636885467383?s=46
7FÜR7.
7FÜR7., Donnerstag 15:13 Uhr
0
https://brainchip.com/press/brainchip-launches-symphony-community-akida-bundle-for-ibms-workload-management-solution/
7FÜR7.
7FÜR7., Donnerstag 15:08 Uhr
8
Whoop whoop “BrainChip hat heute, am 20. August 2026, offiziell das „Symphony Community Akida Bundle“ veröffentlicht. Es ist ein kostenloses Open-Source-Softwarepaket, mit dem Akida-Hardware als Rechenressource in IBM Spectrum Symphony Community Edition eingebunden werden kann.“ https://x.com/brainchip_inc/status/2090424521828204841?s=46
Dallas
Dallas, Donnerstag 11:06 Uhr
5
Ja, der nächste Finanzbericht von BrainChip Holdings wird voraussichtlich morgen am Freitag, den 21. August 2026 erwartet.Wichtigste Fakten zum Termin:Datum: 21. August 2026Inhalt: Vorlage der Finanzergebnisse bzw. des Berichts (Quartals- / Halbjahreszahlen Q2 2026).Bedeutung: Anleger blicken gespannt auf die Zahlen, nachdem es zuletzt Diskussionen um Produktionsziele des AKD1500-Chips und gesunkene Kundeneinnahmen gab
J
Jübra, Donnerstag 5:50 Uhr
1
Bin auf morgen gespannt, da kommt doch der Halbjahresbericht, oder?
7FÜR7.
7FÜR7., Donnerstag 1:16 Uhr
3
Von FF Offizielles white paper Von BRN “BrainChip Akida As A Managed Resource In IBM Spectrum Symphony” https://brainchip.com/white-papers-case-studies/brainchip-akida-as-a-managed-resource-in-ibm-spectrum-symphony/
7FÜR7.
7FÜR7., Mittwoch 23:56 Uhr
0
https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_sloppy-articles-just-dont-belong-on-the-activity-7495860925082677249-seFm
7FÜR7.
7FÜR7., Mittwoch 23:50 Uhr
0
https://x.com/brainchip_inc/status/2090114404096393470?s=46
7FÜR7.
7FÜR7., Mittwoch 23:43 Uhr
0
https://x.com/aceineurope/status/2090141845678411838?s=46
7FÜR7.
7FÜR7., Mittwoch 23:41 Uhr
1
https://x.com/brainchip_inc/status/2090167456434110674?s=46
7FÜR7.
7FÜR7., Mittwoch 23:40 Uhr
0
https://x.com/computeontology/status/2090170514232709269?s=46
L
Lagoon, Mittwoch 18:32 Uhr
2
Akida1500 M.2 Card erhältlich im Shop: https://www.instagram.com/p/DcOny-vFvQM/?igsh=MTE5NGwzMnpjdWFzZA==&igsi=MTE5NGwzMnpjdWFzZA==
Fargo1234
Fargo1234, Mittwoch 17:53 Uhr
1

Das ist aus meiner Sicht deutlich interessanter als die üblichen Partnerschaftsmeldungen. Entscheidend ist hier nicht irgendein Marketingbegriff, sondern dass Akida offenbar auch als Bestandteil größerer, verteilter KI- und Rechenarchitekturen untersucht wird. Besonders spannend finde ich den Ansatz, neuromorphe Hardware dafür einzusetzen, Aufgaben intelligent vorzusortieren und nur das wirklich Rechenintensive an GPUs oder LLM-Systeme weiterzugeben. Wenn sich die genannten Einsparungen bei Kosten, Energie und Latenz in den vollständigen IEEE-Papers bestätigen, könnte das für BrainChip ein deutlich größeres Einsatzfeld eröffnen als nur klassische Edge-AI. Natürlich ist das noch kein Großauftrag und auch keine bestätigte IBM-Partnerschaft – aber technisch ist das meiner Meinung nach eine Entwicklung, die man definitiv im Auge behalten sollte.

Dem kann ich nichts entgegen bringen 👍
R
RC471980, Mittwoch 17:46 Uhr
0

https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_i-want-to-extend-a-heartfelt-thanks-to-my-activity-7495848831096418305-9mx2?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAGeJepcBvtAks6DkZnYOlkd0MmGjFI4vM50&utm_campaign=copy_link

Das ist aus meiner Sicht deutlich interessanter als die üblichen Partnerschaftsmeldungen. Entscheidend ist hier nicht irgendein Marketingbegriff, sondern dass Akida offenbar auch als Bestandteil größerer, verteilter KI- und Rechenarchitekturen untersucht wird. Besonders spannend finde ich den Ansatz, neuromorphe Hardware dafür einzusetzen, Aufgaben intelligent vorzusortieren und nur das wirklich Rechenintensive an GPUs oder LLM-Systeme weiterzugeben. Wenn sich die genannten Einsparungen bei Kosten, Energie und Latenz in den vollständigen IEEE-Papers bestätigen, könnte das für BrainChip ein deutlich größeres Einsatzfeld eröffnen als nur klassische Edge-AI. Natürlich ist das noch kein Großauftrag und auch keine bestätigte IBM-Partnerschaft – aber technisch ist das meiner Meinung nach eine Entwicklung, die man definitiv im Auge behalten sollte.
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