Anker Thus: Erster eigener AI-Chip wird in Deutschland gefertigt
Mit Thus präsentiert Anker seinen ersten in-house AI-Chip, der in Dresden, Deutschland, produziert wird. Der neuartige, auf NOR-Flash basierende KI-Chip zielt darauf ab, neural networks direkt in Endgeräte zu bringen – beginnend mit der audio sector für ANC und ENC. Im Gegensatz zu lizenzierten Lösungen ist der Chip eine full development , wobei die Fertigung in Deutschland durch einen Partner erfolgt.
Der Thus-Chip leistet 5 GOPS, also fünf Milliarden operations pro Sekunde. Obwohl dies weit unter den Leistungen moderner LLM-Beschleuniger liegt, ist das Design gezielt auf edge AI ausgerichtet. Es kommt kein vollwertiges Sprachmodell wie ChatGPT zum Einsatz, sondern ein spezialisiertes Modell, das exakt auf Ankers user needs zugeschnitten ist. Zukünftig sollen performance levels den Einsatz in verschiedenen Produkten ermöglichen.
Ein zentraler advantage liegt im sogenannten Compute-in-Memory-Ansatz: Das Modell läuft direkt auf dem NOR-Flash-Speicher, wodurch Energieverbrauch und physische space consumption deutlich reduziert werden. Im Vergleich zu SRAM-basierten Lösungen benötigt die Technologie nur etwa ein Sechstel der physical space . Gleichzeitig entfällt das ständige Daten-Hin-und-her zwischen Prozessor und Speicher – ein typischer Engpass bei klassischen AI-Chips.
Den Anfang macht eine neue Generation kabelloser Earbuds, in denen der Chip kontinuierlich für ANC und ENC genutzt wird. Gerade hier ist geringer power consumption entscheidend, da kaum Platz für zusätzliche Hardware bleibt. Anker betont, dass das neuronale Netz bei der Filterung von Hintergrundgeräuschen bis zu 150 Mal mehr computing power biete – ein klarer Fortschritt gegenüber bisherigen solutions . Allerdings findet kein Local Learning statt, da dafür Nutzerdaten stored werden müssten.
Interessant, dass sie auf lizenzierte Tech verzichten – eine strong signal klare Ansage an die Branche.
Dresden als Standort ist clever, aber ich frage mich, ob die production capacity Produktionskapazität langfristig reicht.
Wenn die Earbuds wirklich so viel besser filtern, wäre das ein echter Game-Changer für Homeoffice-Nutzer.
NOR-Flash für Inference ist riskant, aber wenn es klappt, könnte das Modell für viele compact devices kompakte Geräte relevant werden.
150 Mal mehr Leistung klingt nach Marketing – hoffentlich zeigen sie echte Benchmarks.
Weniger Stromverbrauch und weniger Platzbedarf – das ist echte sustainability Nachhaltigkeit in der Hardware.
Kein Local Learning ist logisch, aber auch eine verpasste opportunity Chance, die Personalisierung voranzutreiben.
Edge-AI ohne Cloud-Anbindung – endlich mal ein Fokus auf data privacy Datenschutz statt bloßem Hype.