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市場調査レポート
商品コード
1687061
ニューロモルフィックチップ：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）Neuromorphic Chip - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030) |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| ニューロモルフィックチップ：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年） |
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出版日: 2025年03月18日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 151 Pages
納期: 2～3営業日
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- 概要
- 目次
ニューロモルフィックチップ市場規模は、2025年に3億3,000万米ドルと推定・予測され、予測期間中（2025年～2030年）のCAGRは104.7%で、2030年には117億7,000万米ドルに達すると予測されています。
生体認証や音声認識の利用が増加していることが、スマートフォンにおけるニューロモーフィックチップの需要を牽引しています。これらのチップは、音声データをクラウドで処理し、携帯電話に戻すために使用されます。さらに、人工知能（AI）はより多くのコンピューティング・パワーを必要とするが、低エネルギーのニューロモーフィック・コンピューティングは、現在クラウドで実行されているアプリケーションを、将来的にはスマートフォンのバッテリーを大幅に消耗することなく、スマートフォンで直接実行するよう大幅に後押しする可能性があります。
ニューロモーフィックは、スパイクド・ニューラル・ネットワーク（SNN）を実装した、特定の脳に着想を得たASICです。平均して、数十ワットで超並列脳処理能力に到達できる物体を搭載しています。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。従来のビット精度の高いコンピューティングの代わりに、ニューロモルフィック・ハードウェアは、脳の高度に確率的な性質として、シンプルで信頼性が高く、ロバストでデータ効率の高いコンピューティングの確率モデルにつながります。ニューロモーフィック・ハードウェアは、精密なコンピューティングよりも、より認知的な用途に適していることは間違いないです。
今後10年間で、ニューロモーフィック・コンピューティングは、科学的・非科学的な幅広いアプリケーションの性質と機能を一変させると思われます。その中には、強力な処理能力と能力がますます要求されるモバイル・アプリケーションも含まれます。
ニューロモルフィックチップの設計は、生物学的神経系の一部をモデル化するという目標に従っています。その目的は、計算機能、特に認知・知覚タスクを効率的に解決する能力を再現することです。これを達成するには、ニューロンとシナプス結合の数に関して十分複雑なネットワークをモデル化する必要があります。脳とその学習能力、特定の問題への適応能力は、いまだ神経科学的な基礎研究の対象です。
ニューロモーフィック・コンピューティング・デバイスが潜在的に非常に少量の電力を使用する結果、エネルギー需要が顕著に急増するため、ハードウェア攻撃の特定が非常に容易になります。この増加は、サイドチャネル・モニタリングによって確認できると思われます。ニューロモーフィック・デバイスの設計者は、3Dナノ構造、バイオマテリアル、レドックス・メモリスター、磁気ニューラルネットワーク・クロスバー・アレイ、その他の技術を使ったコンピューティング・システムを作るための青写真として、脳の機能を使うかもしれないです。
COVID-19の大流行は、医療ビジネス市場に好影響を与えました。IBM、ヒューレット・パッカード、クアルコムを含むいくつかの市場リーダーは、ニューロモーフィック・コンピューティング・ソリューションを世界中のいくつかの病院や診療所に押し込みました。彼らの技術の計算能力は、通常の病院エコシステム内の様々な困難を軽減することができました。パンデミックは、次世代エレクトロニクスへの旺盛な需要で資本設備部門を活気づかせた。
ニューロモルフィックチップ市場動向
コンシューマー・エレクトロニクス部門が大きな市場シェアを占める
コンシューマー・エレクトロニクス業界は、ニューロモーフィック・コンピューティングを、高性能コンピューティングと超低消費電力を実現し、これらの目標を達成するための有望なツールとして認識しています。例えば、AlexaやSiriのようなAIサービスは、クラウドコンピューティングとインターネットに依存して、話し言葉によるコマンドや質問を解析して応答します。ニューロモーフィックチップは、インターネット接続を必要とせずに、様々なセンサーやデバイスがインテリジェントに動作することを可能にする可能性を秘めています。
スマートフォンは、ニューロモーフィック・コンピューティング導入のきっかけになると期待されています。生体認証のようないくつかの操作は、電力を消費し、データを大量に消費します。例えば音声認識では、音声データはクラウドで処理された後、携帯電話に戻されます。
ウェアラブル・デバイスは、経済と社会の両方にとって、個人のヘルスケアに大きな影響を与える急成長中の技術です。広帯域・分散型ネットワークにおけるセンサーの普及により、消費電力、処理速度、システム適応は、スマート・ウェアラブル・デバイスの将来にとって不可欠です。さらに、人工知能の分野が、スマート・ウェアラブル感覚システムの可能性をさらに高めています。新たに登場する高性能システムやインテリジェント・アプリケーションは、より複雑さを必要とし、物理的な対象物を正確に描写する感覚ユニットを要求します。
IBMのTrueNorthのような専用のニューロモーフィック・デバイスにより、画像識別や自然言語処理のような高度な機能がウェアラブルで可能になりつつあります。緊急時には、ニューロモーフィック・ウェアラブルは医療関係者に通知し、バイタルサインをモニターし、異常を特定し、迅速に対応することができます。
ニューロモルフィック工学への関心の高まりは、ハードウェア・スパイキング・ニューラル・ネットワークが、エッジ・コンピューティングやウェアラブル・デバイスといった重要な用途で高い可能性を秘めた重要な将来技術と考えられていることを示しています。
予測期間中、北米が主要シェアを占める
北米には、Intel CorporationやIBM Corporationといった主要ベンダーが存在します。同地域では、政府の取り組みや投資活動、その他の活動などの要因により、ニューロモーフィックチップ市場が成長しています。
例えば、2023年9月、米国国立科学財団は、新しい半導体技術や製造、労働力開発の迅速な進展を促進するため、「CHIPS and Science Act of 2022」からの資金提供を含む、総額4,560万米ドルに上る24の研究・教育イニシアチブを発表しました。 NSF Future of Semiconductors（FuSe）プログラムは、官民連携により、サムスン、エリクソン、IBM、インテルの4社と共同でイニシアチブに資金を提供しています。
一方、カナダ政府は人工知能技術に力を入れており、これも今後数年間でニューロモーフィック・コンピューティングの成長余地を生み出すと期待されています。例えば、カナダ政府は2023年6月、AIの潜在的リスクに対処し、カナダのAI産業に対する信頼を構築し、カナダ国民をさまざまな危害から保護するため、新たな人工知能・データ法（AIDA）を提案しました。AIDAは、カナダが世界で最も責任と信頼のあるAIの本拠地となることを保証するものです。
ニューロモルフィック技術の進歩のために、いくつかの研究プロジェクトが共同研究を誘致しています。例えば2023年6月、ロスアラモス国立研究所は新しいインターフェース型メモリスティブデバイスの開発を発表しました。その成果は、次世代ニューロモーフィックコンピューティングのための人工シナプスの構築に使用できることを示唆しています。
また、各国の国防費の増加も、北米におけるニューロモーフィック・コンピューティングの需要を促進すると予想されています。
ニューロモーフィックチップ産業の概要
ニューロモーフィックチップ市場には、大きな収益創出力を持つ大規模半導体ベンダー、アーキテクチャ開発新興企業、大学があります。市場は統合されており、ベンダーは技術力を獲得して商業化するためにR&Dや協力活動にますます支出するようになっており、市場競争は激化しています。
ニューロモルフィックチップは開発の初期段階にあるにもかかわらず、市場参入企業による特許出願活動は主要半導体企業、研究開発センター、大学全体で関心を集めており、競争企業間の敵対関係は今後さらに強まる見通しです。
2023年6月、BrainChip Holdings Ltd.とLorser Industries Inc.は、BrainChipのAkida技術を使い、ソフトウェア無線（SDR）機器向けにニューロモーフィック・コンピューティング・ソリューションを提供すると発表しました。このパートナーシップは、SDRの設計と製造におけるLorserの専門知識とBrainChipの最先端のニューロモルフィック技術を活用し、SDRデバイスの適応性、信頼性、拡張性を高める革新的でインテリジェントなソリューションを実現します。
2024年4月、チップメーカーのインテルは、より持続可能な人工知能（AI）を促進するため、"Hala Point "として知られる世界最大のニューロモルフィック・システムを構築したと発表しました。サンディア国立研究所で初めて実装されたこの巨大なニューロモーフィック・システムは、インテルの「Loihi 2」CPUを利用し、将来の脳から着想を得た人工知能の研究をサポートし、現在のAIの有効性と持続可能性の問題に対処します。
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-ポーターファイブフォース
- 供給企業の交渉力
- 買い手の交渉力
- 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の強さ
- 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の市場への影響評価
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 ディープラーニングの世界市場分析
- 現在の市場シナリオ
- ディープラーニングの世界市場セグメンテーション
- タイプ別
- CPU
- GPU
- FPGA
- ASIC
- SoCアクセラレータ
- タイプ別
- ディープラーニング・ソフトウェア＆サービス業界の最新動向を網羅
- 投資シナリオ
- 主要ハードウェアベンダー一覧
- 市場の将来性
第7章 市場セグメンテーション
- 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（ADAS/自律走行車）
- 産業（IoTエコシステム、監視、ロボティクス）
- コンシューマー・エレクトロニクス
- その他エンドユーザー産業（医療、宇宙、防衛など）
- 地域別
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋
- 世界のその他の地域
第8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9章 投資分析
第10章 市場の将来
The Neuromorphic Chip Market size is estimated at USD 0.33 billion in 2025, and is expected to reach USD 11.77 billion by 2030, at a CAGR of 104.7% during the forecast period (2025-2030).
The increasing use of biometrics and in-speech recognition drives the demand for neuromorphic chips in smartphones. These chips are used to process audio data in the cloud and then return it to the phone. In addition, Artificial Intelligence (AI) requires more computing power, but low-energy neuromorphic computing could significantly push applications that run presently in the cloud to run directly in the smartphone in the future without substantially draining the phone battery.
Neuromorphic is a specific brain-inspired ASIC that implements the Spiked Neural Networks (SNNs). On average, it has an object that can reach a massively parallel brain processing ability in tens of watts. 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. Instead of traditional bit-precise computing, neuromorphic hardware leads to the probabilistic models of simple, reliable, robust, and data-efficient computing as the brain's highly stochastic nature. Neuromorphic hardware certainly suits more cognitive applications than precise computing.
During the next decade, neuromorphic computing will transform the nature and functionalities of a wide range of scientific and non-scientific applications. Some of them include mobile applications that are increasingly demanding powerful processing capacities and abilities.
The design of neuromorphic chips follows the goal of modeling parts of the biological nervous system. The aim is to reproduce its computational functionality, especially its ability to efficiently solve cognitive and perceptual tasks. Achieving this requires modeling networks of sufficient complexity regarding the number of neurons and synaptic connections. The brain and its ability to learn and adapt to specific problems are still subject to basic neuroscientific research.
The telltale spike in energy demand resulting from neuromorphic computing devices using potentially very small quantities of electricity makes hardware attacks much easier to identify. This increase would be visible through side-channel monitoring. Neuromorphic device designers may use brain functionality as a blueprint to create computing systems that use 3D nanostructures, biomaterials, redox memristors, magnetic neural network crossbar arrays, and other technologies.
The COVID-19 pandemic had a favorable influence on the medical business market. Several market leaders, including IBM, Hewlett Packard, and Qualcomm, pushed their neuromorphic computing solutions into several hospitals and clinics worldwide. Their technologies' computational skills were able to reduce various difficulties inside a normal hospital ecosystem. The pandemic kept the capital equipment sector humming with a strong demand for next-generation electronics.
Neuromorphic Chip Market Trends
Consumer Electronics Segment Holds Significant Market Share
The consumer electronics industry identifies neuromorphic computing as a promising tool for enabling high-performance computing and ultra-low power consumption to achieve these goals. For instance, AI services like Alexa and Siri rely on cloud computing and the internet to parse and respond to spoken commands and questions. Neuromorphic chips have the potential to allow several varieties of sensors and devices to perform intelligently without requiring an internet connection.
Smartphones are expected to be the trigger for the introduction of neuromorphic computing. Several operations, such as biometrics, are power-hungry and data-intensive. For instance, in speech recognition, audio data is processed in the cloud and then returned to the phone.
Wearable devices are a fast-growing technology with a considerable impact on personal healthcare for both the economy and society. Due to widespread sensors in pervasive and distributed networks, power consumption, processing speed, and system adaptation are vital in the future of smart wearable devices. Additionally, the field of artificial intelligence further boosts the possibility of smart wearable sensory systems. The emerging high-performance systems and intelligent applications need more complexity and demand sensory units to describe the physical object accurately.
Advanced functions like image identification and natural language processing are becoming possible for wearables due to dedicated neuromorphic devices like IBM's TrueNorth. In an emergency, neuromorphic wearables can notify medical personnel, monitor vital signs, identify abnormalities, and respond promptly.
The increasing interest in neuromorphic engineering shows that hardware-spiking neural networks are considered a critical future technology with high potential in crucial applications, such as edge computing and wearable devices.
North America to Hold Major Share over the Forecast Period
North America is home to some of the major market vendors, such as Intel Corporation and IBM Corporation. The market for neuromorphic chips is growing in the region due to factors such as government initiatives, investment activities, and others.
For instance, in September 2023, In order to facilitate quick advancements in novel semiconductor technologies and manufacturing as well as workforce development, the US National Science Foundation announced 24 research and education initiatives totaling USD 45.6 million, including financing from the "CHIPS and Science Act of 2022". The NSF Future of Semiconductors (FuSe) program funds the initiatives in conjunction with four companies, Samsung, Ericsson, IBM, and Intel, through a public-private collaboration.
On the other hand, the government of Canada is focusing on artificial intelligence technology, which is also expected to create a scope for growth in neuromorphic computing over the coming years. For instance, in June 2023, the government of Canada proposed a new Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) to address the potential risks of AI, build trust in Canada's AI industry, and protect Canadians from a range of harms. AIDA will ensure that Canada is home to the world's most responsible and trusted AI.
Several research projects are attracting collaborations for advancements in neuromorphic technology. For instance, in June 2023, Los Alamos National Laboratory announced the development of the new interface-type memristive device, which their results suggest can be used to build artificial synapses for next-generation neuromorphic computing.
The increasing defense expenditure of various countries is also expected to drive the demand for neuromorphic computing in North America.
Neuromorphic Chip Industry Overview
The neuromorphic chip market has large-scale semiconductor vendors that command significant revenue generation capabilities, architecture-development start-ups, and universities. The market is consolidated, and vendors are increasingly spending on R&D and collaboration activities to gain technological capabilities and commercialize the market, making the market less competitive.
Despite neuromorphic chips being at an early stage of development, the patent filing activity by players in the market is gaining interest across key semiconductor companies, R&D centers, and universities, and competitive rivalry is poised to increase in the future.
In June 2023, BrainChip Holdings Ltd and Lorser Industries Inc. announced that they would use BrainChip's Akida technology to deliver neuromorphic computing solutions for software-defined radio (SDR) devices. The partnership will leverage Lorser's expertise in SDR design and manufacturing and BrainChip's cutting-edge neuromorphic technology to create innovative, intelligent solutions that enhance SDR devices' adaptability, reliability, and scale.
In April 2024, Chip maker Intel announced that to facilitate more sustainable artificial intelligence (AI), it has constructed the largest neuromorphic system in the world, known as "Hala Point." This massive neuromorphic system, which was first implemented at Sandia National Laboratories, makes use of Intel's "Loihi 2" CPU, supports research into future brain-inspired artificial intelligence, and addresses issues with the effectiveness and sustainability of current AI.
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 Five Forces
- 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
- 4.2.2 Bargaining Power of Buyers
- 4.2.3 Threat of New Entrants
- 4.2.4 Threat of Substitute Products
- 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
- 4.3 Industry Value Chain Analysis
- 4.4 Emerging Use Cases for Neuromorphic Chips
- 4.5 Assessment 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 GLOBAL DEEP LEARNING MARKET ANALYSIS
- 6.1 Current market scenario
- 6.2 Global Deep Learning Market Segmentation
- 6.2.1 By Type
- 6.2.1.1 CPU
- 6.2.1.2 GPU
- 6.2.1.3 FPGA
- 6.2.1.4 ASIC
- 6.2.1.5 SoC Accelerators
- 6.2.1 By Type
- 6.3 Coverage on the Current Trends in the Deep Learning Software and Service industry
- 6.4 Investment Scenario
- 6.5 List of Major Hardware Vendors
- 6.6 Future of the Market
7 MARKET SEGMENTATION
- 7.1 By End-User Industry
- 7.1.1 Financial Services and Cybersecurity
- 7.1.2 Automotive (ADAS/Autonomous Vehicles)
- 7.1.3 Industrial (IoT Ecosystem, Surveillance, and Robotics)
- 7.1.4 Consumer Electronics
- 7.1.5 Other End-user Industries (Medical, Space, Defense, Etc.)
- 7.2 By Geography
- 7.2.1 North America
- 7.2.2 Europe
- 7.2.3 Asia Pacific
- 7.2.4 Rest of the World
8 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 8.1 Company Profiles
- 8.1.1 Intel Corporation
- 8.1.2 SK Hynix Inc.
- 8.1.3 IBM Corporation
- 8.1.4 Samsung Electronics Co. Ltd
- 8.1.5 GrAI Matter Labs
- 8.1.6 Nepes Corporation
- 8.1.7 General Vision Inc.
- 8.1.8 Gyrfalcon Technology Inc.
- 8.1.9 BrainChip Holdings Ltd
- 8.1.10 Vicarious FPC Inc.
- 8.1.11 SynSense AG
