BrainChip hat auf der Embedded World North America den AKD1500 vorgestellt, einen neuromorphen Edge-AI-Co-Processor, der sich durch außergewöhnliche Energieeffizienz und Leistung auszeichnet. Der Chip erreicht 800 GOPS bei einer Leistungsaufnahme von unter 300 Milliwatt – ein neuer Benchmark für KI-Anwendungen am Edge. Dank seiner eventbasierten Architektur verarbeitet der AKD1500 nur relevante Sensordaten in Echtzeit, was besonders für batteriebetriebene Geräte wie Wearables, intelligente Sensoren und thermisch anspruchsvolle Umgebungen ideal ist. Er ist kompatibel mit x86-, ARM- und RISC-V-Plattformen über PCIe oder serielle Schnittstellen und lässt sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren – ohne umfassende Hardware-Neuarchitekturen. So kann er bestehende SoCs in der Industrie, im Verteidigungsbereich oder Mikrocontroller in Gesundheits- und Verbrauchergeräten mit KI-Fähigkeiten ausstatten. Bereits in mehreren Endgeräten für medizinische und sicherheitsrelevante Anwendungen wie bei Parsons, Bascom Hunter und Onsor Technologies eingebunden, zeigt der AKD1500 bereits praktische Einsatzbereitschaft. CEO Sean Hehir betont, dass der AKD1500 Entwicklern ermöglicht, adaptive Lernfähigkeit direkt am Edge zu realisieren und Cloud-Abhängigkeit zu überwinden – ein Schlüssel für die nächste Generation intelligenter IoT-Geräte in Fabriken, Häusern und tragbaren Technologien. GlobalFoundries unterstützt den Chip auf deren 22FDX®-Prozess, der mit seiner hohen Rechen- und Speichereffizienz perfekt zur neuromorphen Architektur passt. Unterstützt durch BrainChips MetaTF™-Software-Tools können Entwickler bestehende TensorFlow/Keras-Modelle einfach konvertieren, quantisieren und auf den AKD1500 deployen – was Entwicklungszeit und Kosten deutlich senkt. Besonders herausragend ist die On-Chip-Lernfähigkeit des Chips, die herkömmliche KI-Acceleratoren mit ausschließlich cloud-basiertem Training übertrifft. Samples sind ab sofort verfügbar, Serienproduktion ist für das dritte Quartal 2026 geplant. Die Ankündigung wird von Branchenexperten als bedeutender Schritt hin zu echtzeitfähiger, energieeffizienter KI am Edge gewertet. Analysten sehen im AKD1500 eine Antwort auf die steigenden Anforderungen an Leistungsdichte und Batterielebensdauer in IoT-Anwendungen. BrainChip positioniert sich damit weiter als Pionier in der neuromorphen KI, wobei die Kombination aus Hardware, Software und Partnerschaften mit GlobalFoundries ein starkes Ökosystem schafft. Mit seiner Fokussierung auf eventbasierte Verarbeitung und lokale Lernfähigkeit könnte der AKD1500 besonders in sicherheitskritischen und datenschutzrelevanten Szenarien wie Gesundheitsüberwachung oder militärische Sensoren entscheidende Vorteile bieten.