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市場調査レポート
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ラテンアメリカのニューロモルフィックチップ：市場シェア分析、産業動向、成長予測（2025年～2030年）

LA Neuromorphic Chip - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

出版日
ページ情報
英文 120 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
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ラテンアメリカのニューロモルフィックチップ：市場シェア分析、産業動向、成長予測（2025年～2030年）
出版日: 2025年01月05日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

ラテンアメリカのニューロモルフィックチップ市場は予測期間中に27.89%のCAGRで推移する見込み

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主なハイライト

  • ニューロモルフィックは、スパイクドニューラルネットワーク（SNN）を実装する、脳に着想を得たASICです。平均数十ワットで超並列脳処理能力を達成することができます。メモリと処理ユニットは単一の抽象化されたもの（インメモリ・コンピューティング）です。これは、複雑な環境下での動的で自己プログラム可能な動作という利点につながります。
  • BrainChip Holdings Ltd.のような企業は、COVID-19の蔓延を抑制するためにニューロモルフィックチップを利用する複数のパートナーシップ活動を形成しています。2021年5月、BrainChip Holdings Ltdは精密免疫学企業のBiotome Pty Ltdと提携し、迅速で正確なCOVID-19抗体検査を開発しました。両社は、Akidaニューラルプロセッサーが抗体検査の精度と情報の質をどのように向上させることができるかを模索する一方、Biotome社はポイント・オブ・ケアで高度なAI能力を提供することで開発を進めています。
  • ニューロモルフィックチップは、デジタル、アナログ、またはその混合で設計することができます。アナログチップは、デジタルチップよりも神経回路網の生物学的特性によく似ています。アナログ・アーキテクチャでは、ニューロンの微分方程式をエミュレートするために使用されるトランジスタが少ないです。そのため、理論的にはデジタルニューロモルフィックチップよりも消費エネルギーが少ないです。その上、割り当てられたタイムスロットを超えて処理を拡張することができます。この機能のおかげで、リアルタイムよりも高速に処理することができます。しかし、アナログアーキテクチャはノイズが多くなり、精度が低下します。
  • 一方、デジタルチップはアナログチップに比べて精度が高いです。そのデジタル構造は、オンチッププログラミングを強化します。この柔軟性により、人工知能研究者はGPUに比べて低消費電力で、様々なアルゴリズムを正確に実装することができます。ミックスドチップは、アナログチップの利点であるエネルギー消費の少なさと、デジタルチップの利点である精度の高さを両立させようとしています。
  • ニューロモルフィックアーキテクチャは、フォンノイマンアーキテクチャで一般的な、高い消費電力、低い速度、その他の効率に関するボトルネックなどの課題に対処します。バイナリ符号化で突然の高低差を持つ従来のフォンノイマンアーキテクチャとは異なり、ニューロモルフィックチップはスパイク信号の形で連続的なアナログ遷移を提供します。ニューロモルフィックアーキテクチャはストレージとプロセッシングを統合し、CPUとメモリをつなぐバスのボトルネックを解消します。

ラテンアメリカのニューロモルフィックチップ市場動向

自動車産業は、ニューロモルフィックチップ採用の急成長産業

  • 自動車産業は、ニューロモルフィックチップにとって最も急成長している産業のひとつです。すべてのプレミアム自動車メーカーは、自動車の自律性レベル5を達成するために多額の投資を行っており、その結果、AIを搭載したニューロモルフィックチップに対する莫大な需要が発生すると予想されています。
  • 自律走行市場では、低消費電力で高スループットを実現するAIアルゴリズムの絶え間ない改善が求められています。ニューロモルフィックチップは分類タスクに最適であり、自律走行におけるいくつかのシナリオに利用できます。静的なディープラーニング・ソリューションと比べて、自動運転車のようなノイズの多い環境でも効率的です。
  • インテルによると、4テラバイトは、自律走行車がほぼ1時間半の運転で生成する可能性のある推定データ量であり、一般人が1日に車の中で過ごす時間に相当します。自律走行車は、こうした走行中に生成されるすべてのデータを効率的に管理するという大きな課題に直面しています。
  • 最新の自動運転車を動かすコンピューターは、事実上小型のスーパーコンピューターです。エヌビディアなどの企業は、2022年にレベル5の自律走行を達成し、750Wの電力で200TOPS（1秒間に数兆回の演算）を実現することを目指しています。しかし、1時間に750Wを処理に費やすことは、電気自動車の航続距離に顕著な影響を与えることになります。
  • ADAS（先進運転支援システム）アプリケーションには、ニューロモルフィックチップのさまざまな車載アプリケーションのうち、画像学習・認識機能が含まれます。これは、乗用車のクルーズコントロールやインテリジェントスピードアシストシステムといった従来のADAS機能と同様に機能します。横断歩道、スクールゾーン、道路の段差など、道路に表示された交通情報を認識することで、車速を制御することができます。

人工知能ベースのマイクロチップ需要の増加が市場成長を牽引

  • ラテンアメリカのニューロモルフィックチップ市場は、人工知能に対する需要の高まりと、ICの小型化要求につながる小型製品に対する消費者の嗜好により、高い成長を遂げています。スマート技術の出現により、スマートセンサーは自動車、エレクトロニクス、医療など多くのエンドユーザー産業で使用されています。
  • 現在利用可能なAIアプリケーション用半導体は、CPUとAIアクセラレータです。AIアクセラレータが市場をリードしているのは、CPUでは演算処理に限界があるためです。利用可能なAIアクセラレーターには、GPU、特定用途向け集積回路（ASIC）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）があります。GPUは多くの並列処理コアを持ち、AIの訓練や推論を処理する上で大きな優位性を持っています。しかし、GPUは消費電力が高いため、将来のアプリケーションには対応できません。
  • 一方、新興のFPGAはGPUの10倍の電力効率を持つが、性能は劣る。エネルギー効率が最優先されるアプリケーションでは、FPGAは代替ソリューションになり得ます。AIアクセラレーターの中では、ASICが最高の性能を示し、消費電力が少なく、効率的です。しかし、独自の機能を持つASICを設計するのは非常にコストがかかり、再構成もできないです。したがって、ASICは、特定のAIアプリケーションの市場が設計投資に対して適切である場合に使用されるべきです。
  • AIアクセラレータと比較すると、ニューロモルフィックチップは、並列性、エネルギー効率、性能の面で卓越した選択肢になりそうです。ニューロモルフィックチップは、AIの推論とトレーニングの両方をリアルタイムで処理できます。さらに、ニューロモルフィックチップを通じてエッジトレーニングも可能です。しかし、学習手法の精度を向上させる必要があります。

ラテンアメリカのニューロモルフィックチップ産業の概要

ニューロモルフィックチップ市場は非常にニッチで市場開発の初期段階にあるため、市場にはBrainChip Holdings Ltd、Intel Corporation、SynSense AGなど少数の企業が存在します。主要企業は、協業、市場開発、製品革新、研究開発活動など様々な市場開拓戦略を通じて、この統合市場シナリオの中で激しく成長しています。したがって、市場の集中度は中程度です。

  • 2020年3月-SolidRunとGyrfalconは、主要なニューラルネットワークフレームワークをサポートするFirst Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31を開発しました。最大128個のGyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AIアクセラレーション・チップを搭載可能で、最も複雑なビデオAIモデルの推論性能を向上。

その他の特典：

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 供給企業の交渉力
    • 消費者の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
  • 産業バリューチェーン分析
  • ニューロモルフィックチップの新たな使用事例
  • COVID-19の市場への影響分析

第5章 市場洞察

  • 市場促進要因
    • 人工知能ベースのマイクロチップに対する需要の増加
    • 神経可塑性の概念とエレクトロニクスの融合という新たな動向
  • 市場の課題
    • ハードウェア設計における高精度と複雑性の必要性

第6章 ラテンアメリカのニューロモルフィックチップ市場

  • エンドユーザー産業別
    • 金融サービスとサイバーセキュリティ
    • 自動車
    • 産業用
    • 家庭用電子機器
    • その他のエンドユーザー産業

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Intel Corporation
    • SK Hynix Inc.
    • IBM Corporation
    • Samsung Electronics Co. Ltd
    • GrAI Matter Labs
    • Nepes Corporation
    • General Vision Inc.
    • Gyrfalcon Technology Inc.
    • BrainChip Holdings Ltd
    • Vicarious FPC Inc.
    • SynSense AG

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 48848

The LA Neuromorphic Chip Market is expected to register a CAGR of 27.89% during the forecast period.

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Key Highlights

  • Neuromorphic is a specific brain-inspired ASIC that implements the Spiked Neural Networks (SNNs). It has an object to reach the massively parallel brain processing ability in tens of watts on average. The memory and the processing units are in single abstraction (in-memory computing). This leads to the advantage of dynamic, self-programmable behavior in complex environments.
  • Companies, such as BrainChip Holdings Ltd, are forming multiple partnership activities to utilize neuromorphic chips in curbing the spread of COVID-19. In May 2021, BrainChip Holdings Ltd partnered with precision immunology company Biotome Pty Ltd to develop a fast, accurate COVID-19 antibody test. The companies will explore how the Akida neural processor could improve the accuracy and information quality of the antibody tests while Biotome is developing by providing advanced AI capacity at the point of care.
  • Neuromorphic chips can be designed digitally, analog, or in a mixed way. Analog chips resemble the characteristics of the biological properties of neural networks better than digital ones. In the analog architecture, few transistors are used for emulating the differential equations of neurons. Therefore, theoretically, they consume lesser energy than digital neuromorphic chips. Besides, they can extend the processing beyond its allocated time slot. Thanks to this feature, the speed can be accelerated to process faster than in real-time. However, the analog architecture leads to higher noise, which lowers the precision.
  • Digital ones, on the other hand, are more precise compared to analog chips. Their digital structure enhances on-chip programming. This flexibility allows artificial intelligent researchers to accurately implement various kinds of an algorithm with low-energy consumption compared to GPUs. Mixed chips try to combine the advantages of analog chips, i.e., lesser energy consumption, and the benefits of digital ones, i.e., precision.
  • Neuromorphic architectures address challenges, such as high-power consumption, low speed, and other efficiency-related bottlenecks prevalent in the von Neumann architecture. Unlike the traditional von Neumann architecture with sudden highs and lows in binary encoding, neuromorphic chips provide a continuous analog transition in the form of spiking signals. Neuromorphic architectures integrate storage and processing, getting rid of the bus bottleneck connecting the CPU and memory.

Latin America Neuromorphic Chip Market Trends

Automotive is the Fastest Growing Industry to Adapt Neuromorphic Chip

  • The automotive industry is one of the fastest-growing industries for neuromorphic chips. All the premium car manufacturers are investing heavily to achieve Level 5 of Vehicle Autonomy, which in turn, is anticipated to generate huge demand for AI-powered neuromorphic chips.
  • The autonomous driving market requires constant improvement in AI algorithms for high throughput with low power requirements. Neuromorphic chips are ideal for classification tasks and could be utilized for several scenarios in autonomous driving. Compared with static deep learning solutions, they are also more efficient in a noisy environment, such as self-driving vehicles.
  • According to Intel, four terabytes is the estimated amount of data that an autonomous car may generate through almost an hour and a half of driving or the amount of time a general person spends in their car each day. Autonomous vehicles face a significant challenge in efficiently managing all the data generated during these trips.
  • The computers running the latest self-driving cars are effectively small supercomputers. The companies, such as Nvidia, aim to achieve Level 5 autonomous driving in 2022, delivering 200TOPS (trillions of operations per second) using 750W of power. However, spending 750W an hour on processing is poised to have a noticeable impact on the driving range of electric vehicles.
  • ADAS (Advanced Driver Assistance System) applications include image learning and recognition functions among various automotive applications of neuromorphic chips. It works like conventional ADAS functions, such as cruise control or intelligent speed, assist system in passenger cars. It can control vehicle speed by recognizing the traffic information marked on roads, such as crosswalks, school zone, road-bump, etc.

Increasing Demand for Artificial Intelligence-based Microchips drive the market growth

  • The Latin American neuromorphic chip market is experiencing high growth due to increasing demand for artificial intelligence and consumer preference towards small-sized products leading to the requirement of miniaturization of ICs. With the advent of smart technologies, smart sensors are being used in many end-user industries like automotive, electronics, and medical.
  • Currently available semiconductors for AI applications are CPUs and AI accelerators. The AI accelerators are leading the market because of the computing limitations of CPUs. Available AI accelerators are GPUs, Application-Specific Integrated Circuits (ASICs), and Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). GPUs have many parallel processing cores, which give them a significant advantage for processing AI training and inference. However, they do have a high-power consumption cost which is not sustainable for future applications.
  • On the other hand, emerging FPGAs can have ten times more power efficiency than GPUs but have lower performance. In applications where energy efficiency is the top priority, FPGAs can be the alternative solution. Among AI Accelerators, ASICs show the best performance, lesser power consumption, and efficiency. However, designing unique functioning ASIC is highly costly and is not reconfigurable. Therefore, ASICs should be used when the market of specific AI applications is adequate for the design investment.
  • Compared to AI Accelerators, neuromorphic chips are poised to be the prominent option concerning parallelism, energy efficiency, and performance. They can handle both AI inference and training in real-time. Moreover, edge training is possible through neuromorphic chips. However, learning methodologies should be improved their accuracy.

Latin America Neuromorphic Chip Industry Overview

As the market for neuromorphic chips is very niche and in the initial phase of development, the market has a presence of a few players, such as BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. Top players are growing intensely in this consolidated market scenario through various market development strategies, such as collaboration, market expansion, product innovation, and R&D activities. Hence the market concentration is medium.

  • March 2020 - SolidRun and Gyrfalcon developed First Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31 that supports leading neural network frameworks. It can be configured with up to 128 Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI acceleration chips for improved inference performance for most complex video AI models.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Consumers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitutes
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Emerging Use Cases for Neuromorphic Chips
  • 4.5 Analysis of the Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET INSIGHTS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Demand for Artificial Intelligence-based Microchips
    • 5.1.2 Emerging Trend of Combining the Concept of Neuroplasticity with Electronics
  • 5.2 Market Challenges
    • 5.2.1 Need for High Level of Precision and Complexity in Hardware Design

6 LATIN AMERICA NEUROMORPHIC CHIP MARKET

  • 6.1 End User Industry
    • 6.1.1 Financial Services and Cybersecurity
    • 6.1.2 Automotive
    • 6.1.3 Industrial
    • 6.1.4 Consumer Electronics
    • 6.1.5 Other End User Industries

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Intel Corporation
    • 7.1.2 SK Hynix Inc.
    • 7.1.3 IBM Corporation
    • 7.1.4 Samsung Electronics Co. Ltd
    • 7.1.5 GrAI Matter Labs
    • 7.1.6 Nepes Corporation
    • 7.1.7 General Vision Inc.
    • 7.1.8 Gyrfalcon Technology Inc.
    • 7.1.9 BrainChip Holdings Ltd
    • 7.1.10 Vicarious FPC Inc.
    • 7.1.11 SynSense AG

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET