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

Schon erstaunlich, daß Weebit Nano in ähnlicher Situation steckt und trotzdem abgeht. Im ersten Halbjahr soviel Verlust gemacht wie Brainchip und 0 Umsatz. Haben ebenfalls ihren ReRam auf GF 22 nm fd Soi im Januar 23 out getaped. Das erkläre mal einer. Für mich ist das nicht logisch nachvollziehbar. Vielleicht kann Perhaps da was zu sagen.

Börse hat mit Logik nicht alzu viel gemeinsam. Wen dem so wäre würden einige Kurse bei Firmen ganz woanders stehen. Zumindest auf kurze Sicht gesehen. Langfristig sollte sich Qualität (Umsatz, know how, Cashflow ect) jedoch durchsetzen. M. M. Geduld mitbringen, Nicht umsonst sind börsengewinne Schmerzensgeld.

Zitat aus dem Artikel: "Da der australische Chip-Entwickler keine Zahlen liefert, die man bewerten könnte, müssen risikoaffine Anleger extrem tief in technischen Details an der KI-Front einsteigen, um ein Investment rechtfertigen zu können." So ist es, und wer das nicht macht, soll einfach mal die Klappe halten.

Zitat aus dem Artikel: "Da der australische Chip-Entwickler keine Zahlen liefert, die man bewerten könnte, müssen risikoaffine Anleger extrem tief in technischen Details an der KI-Front einsteigen, um ein Investment rechtfertigen zu können." So ist es, und wer das nicht macht, soll einfach mal die Klappe halten.

Und der 1500 ist Prozessor unabhängig soweit ich es verstanden habe. Heißt dann der zukünftige Kunde muss nicht extra ne Arm Lizenz erwerben.

Hier 3-4 Vorteile gegenüber herkömmlichen KI Chips die im Moment noch Pros sind Energieeffizienz: Der Akida-Chip benötigt viel weniger Energie als herkömmliche KI-Chips, was ihn ideal für mobile Anwendungen und Geräte macht. Schnelligkeit: Der Akida-Chip ist in der Lage, Berechnungen sehr schnell durchzuführen und kann daher in Echtzeit-Systemen eingesetzt werden. Skalierbarkeit: Der Akida-Chip kann je nach Bedarf skaliert werden, was ihn für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet macht. Geringe Latenz: Der Akida-Chip kann Mustererkennungsaufgaben in Echtzeit durchführen und bietet daher eine sehr geringe Latenzzeit. Geringe Kosten: Der Akida-Chip ist im Vergleich zu herkömmlichen KI-Chips günstiger, was ihn für eine breitere Palette von Anwendungen erschwinglich macht. Und was den 1500 angeht, der Akida 1500 ist im Wesentlichen eine verbesserte Version des Akida-Chips. Im Vergleich zum Akida-Chip verfügt der Akida 1500 über eine höhere Anzahl an Neuronen, nämlich 1,5 Millionen, im Gegensatz zu den 1,2 Millionen des Akida-Chips. Dadurch kann der Akida 1500 komplexere KI-Anwendungen verarbeiten und eine höhere Genauigkeit und Leistung bei der Erkennung von Mustern und Signalen liefern. Außerdem verbraucht der Akida 1500 weniger Strom als sein Vorgänger und kann somit effizienter in batteriebetriebenen Anwendungen eingesetzt werden.

Reißerisch 😂 https://www.sharedeals.de/brainchip-springt-die-aktie-noch-auf-den-ki-hype-train-auf/

Ich kann mir durchaus vorstellen, dass die Umstellung der Mustererkennung bei selbstfahrenden Autos von bisherigen Programmen auf neuromorphe Chips recht schnell gehen kann (vielleicht in 1-2 Jahren), da ja beide Systeme über Simulationen nebeneinander getestet werden können, und ich (wie vorher beschrieben) davon ausgehe, dass die neuromorphe Mustererkennung wesentlich effizienter ist. Die Schwierigkeit, daraus Handlungsanweisungen abzuleiten, ist meiner Meinung nach aber der viel schwierigere Part (insbesondere unter Berücksichtigung von Sicherheitsaspekten und den ethischen Fragestellungen), und wird deutlich länger dauern. Insofern würde ich Dir voll zustimmen, dass es bis zur Serienreife noch einige Jahre dauert.

Da bin ich ganz bei Dir. Auf derartige Kombinationen wird es hinauslaufen. Ich glaube aber auch, daß sich eine neue Technologie erstmal in anderen kommerziellen Anwendungen bewähren muß, bevor sie in sicherheitsrelevanten Bereichen eingesetzt wird. Wenn man die Produktzyklen berücksichtigt, würde ich das von Dir beschriebene Szenario irgendwo 2026/27 verorten.