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市場調査レポート
商品コード
1444734
ニューロモーフィックチップ：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）Neuromorphic Chip - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029) |
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価格
| ニューロモーフィックチップ：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年） |
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出版日: 2024年02月15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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ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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- 概要
- 目次
概要
ニューロモーフィックチップの市場規模は、2024年に1億6,000万米ドルと推定され、2029年までに58億3,000万米ドルに達すると予想されており、予測期間（2024年から2029年）中に104.70％のCAGRで成長します。
主なハイライト
- バイオメトリクスと音声認識の使用の増加により、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が高まっています。これらのチップは、クラウドで音声データを処理し、電話に返すために使用されます。さらに、人工知能（AI）にはより多くのコンピューティング能力が必要ですが、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により、現在クラウドで実行されているアプリケーションが、将来的には携帯電話のバッテリーを大幅に消費することなくスマートフォンで直接実行されるよう大幅に推進される可能性があります。
- ニューロモーフィックチップは、スパイクニューラルネットワーク（SNN）を実装する、脳に着想を得た特定のASICです。平均数十ワットの超並列脳処理能力に到達することを目標としています。メモリと処理ユニットは単一の抽象化（インメモリコンピューティング）にあります。
- これにより、複雑な環境における動的な自己プログラム可能な動作が得られます。従来のビット精度のコンピューティングの代わりに、ニューロモー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、堅牢でデータ効率の高いコンピューティングの確率モデルをもたらします。ニューロモーフィックハードウェアは、確かに精密なコンピューティングよりも認知的なアプリケーションに適しています。
- 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、幅広い科学および非科学アプリケーションの性質と機能を変革するでしょう。それらの中には、強力な処理能力と能力の要求がますます高まっているモバイルアプリケーションが含まれています。
- ニューロモー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います。目的は、その計算機能、特に認知的および知覚的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接続の数に関して十分に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、特定の問題を学習して適応する能力は、依然として基礎的な神経科学調査の対象となっています。
- COVID-19感染症のパンデミック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、クアルコムなどの市場リーダー数社は、自社の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導入しました。彼らのテクノロジーの計算スキルにより、通常の病院エコシステム内のさまざまな困難を軽減することができました。パンデミックにより、資本設備セクターは次世代エレクトロニクスに対する強い需要で活況を呈しました。
ニューロモー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セグメントが大きな市場シェアを保持
- 家電業界は、ニューロモーフィックコンピューティングが、これらの目標を達成するための高性能コンピューティングと超低消費電力を可能にする有望なツールであると認識しています。たとえば、AlexaやSiriなどのAIサービスは、音声コマンドや質問を解析して応答するために、インターネットを使用したクラウドコンピューティングに依存しています。ニューロモーフィックチップには、インターネット接続を必要とせずに、さまざまなセンサーやデバイスをインテリジェントに実行できる可能性があります。
- 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イントロダクションのきっかけとなると期待されています。生体認証などのいくつかの操作は、電力とデータを大量に消費します。たとえば、音声認識では、音声データがクラウドで処理されてから電話に返されます。
- ウェアラブルデバイスは急速に成長しているテクノロジーであり、経済と社会の両方で個人のヘルスケアに大きな影響を与えています。普及型分散型ネットワークではセンサーが普及しているため、スマートウェアラブルデバイスの将来には消費電力、処理速度、システムの適応が不可欠です。さらに、人工知能の分野は、スマートなウェアラブル感覚システムの可能性をさらに高めます。新たな高性能システムやインテリジェントなアプリケーションは、より複雑な機能を必要とし、物理的オブジェクトを正確に記述するための感覚ユニットを必要とします。
- さらに、ウェアラブルデバイスの数が増加すると、市場の成長がさらに促進される可能性があります。たとえば、Cisco Systemsによると、接続されたウェアラブルデバイスの数は、前年の9億2,900万台に対し、2022年には11億500万台に達しました。
- ニューロモーフィックエンジニアリング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などの重要なアプリケーションで高い可能性を秘めた将来の重要なテクノロジーであると考えられていることを示しています。
北米が予測期間中主要シェアを維持
- 北米には、Intel CorporationやIBM Corporationなどの主要市場ベンダーの本拠地があります。この地域では、政府の取り組みや投資活動などの要因により、ニューロモーフィックチップの市場が成長しています。
- 北米市場の成長の重要な要因の1つは、ニューロモーフィックコンピューティングに対する政府機関の関心です。
- たとえば、2022年 9月にエネルギー省（DOE）は、ニューロモーフィックコンピューティングを推進するための22の調査プロジェクトに1,500万米ドルの資金提供を発表しました。 DOEによるイニシアチブは、脳にインスピレーションを得たニューロモーフィックコンピューティングのためのハードウェアとソフトウェアの開発をサポートします。
- 一方、カナダ政府は人工知能技術に注力しており、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が生まれると期待されています。たとえば、2022年 6月にカナダのイノベーション・科学・産業省は、汎カナダ人工知能戦略の第2フェーズの開始を発表しました。この戦略の第2段階は、2021年予算での4億4,300万米ドルの投資によって裏付けられています。
- ニューロモーフィック技術の進歩のために、いくつかの調査プロジェクトが共同研究を進めています。たとえば、2022年 8月、米国のシカゴ大学プリツカー分子工学大学院（PME）は、人間の脳を模倣して情報を処理する、柔軟で伸縮可能なニューロモーフィックコンピューティングチップを開発しました。このデバイスは、健康データの処理方法を変えることを目的としています。
- カナダではAIベースのチップが成長しており、ニューロモーフィックチップ市場も牽引しています。たとえば、2021年5月、カナダの新興企業Tenstorrentは2億米ドルを調達し、ユニコーンの地位を獲得したと発表しました。同社は、2022年前半に実世界のアプリケーション向けにAIチップを提供する予定だった。
- さまざまな国の防衛費の増加も、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ます。
ニューロモーフィックチップ業界の概要
ニューロモーフィックチップ市場には、大きな収益創出能力を誇る大規模な半導体ベンダー、アーキテクチャ開発の新興企業、大学が存在します。市場は統合されており、ベンダーは技術力を獲得して市場を商品化するために研究開発やコラボレーション活動にますます支出しており、市場の競争力は低下しています。
ニューロモー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、市場関係者による特許出願活動は主要な半導体企業、研究開発センター、大学全体で関心を集めており、将来的には競争企業間の敵対関係が激化する見通しです。
2022年 8月にEdge Impulseが発表されました。これにより、開発者はローコード環境で実世界のセンサーデータに基づいてトレーニングされたエンタープライズグレードのMLアルゴリズムを作成できるようになります。これらのトレーニングされたアルゴリズムは、定量化、最適化され、BrainChip Akidaデバイスと互換性があり、展開可能なスパイキングニューラルネットワーク（SNN）に変換できます。この機能は、プラットフォームに統合されたBrainChip MetaTFモデル展開ブロックを利用することで、新規および既存のEdge Impulseプロジェクトで利用できます。この展開ブロックにより、無料層およびエンタープライズ開発者ユーザーは、BrainChip Akida開発キットに展開する前に、現実世界のユースケースに合わせたニューロモーフィックモデルを設計および評価できます。
2022年 4月、SynSenseは、ニューロモーフィックチップとスマートコックピットの統合を進めるためのBMWとの提携を発表しました。これは、SynSenseの頭脳のようなテクノロジーをスマートコックピットに統合するための最初のステップです。 BMWとのこのニューロモーフィックテクノロジーのコラボレーションは、SynSenseの低消費電力SNNビジョンプロセッサとイベントベースのセンサーを単一チップ上で組み合わせた、SynSenseのダイナミックビジュアルインテリジェンス SoC-Speckに焦点を当てます。
その他の特典
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3か月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の定義
- 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- ポーターのファイブフォース
- 供給企業の交渉力
- 買い手の交渉力
- 新規参入業者の脅威
- 代替製品の脅威
- 競争企業間の敵対関係の激しさ
- 業界のバリューチェーン分析
- ニューロモーフィックチップの新たなユースケース
- COVID-19の市場への影響の評価
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の需要の増加
- 神経可塑性の概念とエレクトロニクスを組み合わせる新たな動向
- 市場の課題
- ハードウェア設計における高レベルの精度と複雑さの必要性
第6章 世界ディープラーニング市場分析
- 現在の市場シナリオ
- 世界の深層学習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
- 深層学習ソフトウェアおよびサービス業界の現在の動向に関する報道
- 投資シナリオ
- 主要ハードウェアベンダーのリスト
- 市場の将来展望
第7章 市場セグメンテーション
- エンドユーザー業界別
- 金融サービスとサイバーセキュリティ
- 自動車（ADAS/自動運転車）
- 産業（IoTエコシステム、監視、ロボティクス）
- 家電
- その他のエンドユーザー産業（医療、宇宙、防衛など）
- 地域別
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋地域
- 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
目次
Product Code: 54455
The Neuromorphic Chip Market size is estimated at USD 0.16 billion in 2024, and is expected to reach USD 5.83 billion by 2029, growing at a CAGR of 104.70% during the forecast period (2024-2029).
Key Highlights
- 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). 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. 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 and especially its ability to solve cognitive and perceptual tasks efficiently. 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 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, such as Alexa and Siri, rely on cloud computing with 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.
- Moreover, increasing the number of wearable devices may further drive market growth. For instance, according to Cisco Systems, the number of connected wearable devices reached 1,105 million in 2022 compared to 929 million in the previous year.
- 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.
- One of the significant factors behind the growth of the market in North America is the interest shown by government bodies toward neuromorphic computing.
- For instance, in September 2022, the Department of Energy (DOE) announced USD 15 million in funding for 22 research projects to advance neuromorphic computing. The initiative by DOE supports the development of hardware and software for brain-inspired neuromorphic computing.
- 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 2022, the Canadian Ministry of Innovation, Science, and Industry announced the start of the second phase of the Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy. The second phase of the strategy is backed by a USD 443 million investment in Budget 2021.
- Several research projects are attracting collaborations for advancements in neuromorphic technology. For instance, in August 2022, the Pritzker School of Molecular Engineering (PME) at the University of Chicago in the United States developed a flexible, stretchable neuromorphic computing chip that processes information by mimicking the human brain. The device intends to alter the way health data is processed.
- There has been growth in AI-based chips in Canada, which is also driving the neuromorphic chips market. For instance, in May 2021, Canadian startup Tenstorrent announced that it had raised USD 200 million and achieved unicorn status. The company had planned to deliver its AI chip for real-world applications in the first half of 2022.
- 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 August 2022, Edge Impulse was launched, which enables developers to create enterprise-grade ML algorithms trained on real-world sensor data in a low-code environment. These trained algorithms can be quantified, optimized, and turned into Spiking Neural Networks (SNN) that are compatible with and deployable with BrainChip Akida devices. This functionality is available for new and existing Edge Impulse projects by utilizing the platform's integrated BrainChip MetaTF model deployment block. This deployment block allows free-tier and enterprise developer users to design and evaluate neuromorphic models for real-world use cases before deploying them on BrainChip Akida development kits.
In April 2022, SynSense announced a collaboration with BMW to advance the integration of neuromorphic chips and smart cockpits. This is the first step in integrating SynSense's brain-like technology into smart cockpits. This neuromorphic technology collaboration with BMW will focus on SynSense's dynamic visual intelligence SoC-Speck, which combines SynSense's low-power SNN vision processor with an event-based sensor on a single chip.
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
