ニューラル・プロセッサの世界市場：2024年～2031年

ニューラル・プロセッサ市場は、予測期間（2024-2031年）にCAGR 17.5％で成長すると予測されています。ニューラル・プロセッサは、ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）とも呼ばれ、人工ニューラルネットワーク（ANN）やランダムフォレスト（RF）などの予測モデルと連携して、機械学習アルゴリズムを実行するために必要なすべての制御ロジックと演算ロジックを実装する専用回路です。ニューラル・プロセッサは、デジタル的に設計することも、アナログ的に設計することもできます。アナログチップは、デジタルプロセッサーよりも脳ネットワークの生物学的特性に近いです。その結果、理論的にはデジタル・ニューロモルフィック・コンピューターよりもエネルギー消費が少なくて済みます。さらに、制限時間を超えて処理時間を延長できる可能性があるため、リアルタイムよりも速くデータを処理するようペースを調整することができます。

市場力学

AI応用の高まり

AI用途は、ヘルスケア、金融、自動車など、さまざまな最終用途産業で人気を集めています。これらのプロセッサーは、画像認識、自然言語処理、ディープラーニングなど、AIが生み出す活動を加速させ、AIを活用したソリューションのニーズに応える上で重要な役割を果たしており、これがニューラル・プロセッサ市場の成長を後押しするとみられます。例えば、2021年8月、IBMは年次Hot Chipsカンファレンスで、差し迫った新しいIBM Telum Processorの詳細を明らかにしました。このプロセッサは、企業のワークロードにディープラーニングによる推論を提供し、リアルタイムで不正行為と戦うことを目的としています。Telumは、トランザクションの進行中にAI推論を行うためのオンチップ・アクセラレーションを搭載したIBM初のプロセッサーです。この新しいオンチップ・ハードウェア・アクセラレーションは3年前から開発が進められており、銀行、金融、トレーディング、保険、消費者向け業務において、顧客が大規模なビジネス・インサイトを達成できるよう支援することを目的としています。

クラウドベース・プロセッサへの注目の高まり

クラウドベースのニューラル・プロセッサは、クラウド経由でAIに基づくハードウェア・リソースへのアクセスを可能にし、業界で人気を集めています。これらのプロセッサーにより、ユーザーは専用ハードウェアへの大規模な先行投資を必要とすることなく、高性能なコンピューティング能力を活用することができます。例えば、2024年3月、オンライン生活を強力に保護するクラウド企業 Akamai Technologiesと、AIワークロードを高速化するソフトウェアの開発企業Neural Magic は、Akamai の分散コンピューティング・インフラ上でディープラーニング機能を強化する戦略的提携を発表しました。Neural Magic のテクノロジーにより、ディープラーニングモデルは高価なGPUリソースではなく、コスト効率の高いCPUベースのサーバーで実行できるようになります。この製品は、自動化されたモデルのスパース化手法を使用してAIワークロードを高速化するもので、CPU推論エンジンとして提供され、Akamai のエッジアプリケーションの拡張、防御、および配信能力を補完します。これにより両社は、Akamai の世界な分散コンピューティングインフラに両社の機能を導入し、データ量の多いAIアプリケーションに低レイテンシーと高パフォーマンスを提供することができます。

セグメント別の展望

• 市場はアプリケーションに基づき、詐欺検出、ハードウェア診断、金融予測、画像最適化、その他（疾病診断、アルゴリズム取引）に区分されます。
• エンドユーザーに基づくと、市場はBFSI、ヘルスケア、小売、防衛機関、メディア、物流、その他に区分されます。

ハードウェア診断が最も顕著なアプリケーション・セグメント

ニューラルネットワークは、学習機能と記憶機能を備えた機械の故障診断に使用されます。このようなネットワークの応用には、膨大なデータを処理する能力を持つ高性能プロセッサと、ニューラル・プロセッサによって実現される問題解決機能が必要です。参考資料：人工知能（AU）、機械学習（ML）の進歩により、アプリケーションの実現性が高まり、AIベースのニューラル・プロセッサの需要が生まれています。

小売業が主要なエンドユーザーセグメント

ニューラル・ネットワークは、検索結果の改善、売上予測、購入者にパーソナライズされたショッピング体験を提供することで、小売業が販売効果を高め、消費者を囲い込むのに役立っています。ニューラル・プロセッサ技術は、こうしたデータの効率的かつ効果的な処理を可能にします。さらに、AIの採用拡大により、消費者サービスの向上と運営コストの削減が期待され、ニューラル・プロセッサ市場の推進力となっています。

地域別展望

世界のニューラル・プロセッサ市場は、北米（米国、カナダ）、欧州（英国、イタリア、スペイン、ドイツ、フランス、その他欧州地域）、アジア太平洋地域（インド、中国、日本、韓国、その他アジア太平洋地域）、世界のその他の地域（中東とアフリカ、中南米）を含む地域別に区分されます。

北米がニューラル・プロセッサの世界市場で最も高いシェアを占める

研究開発能力の拡大、処理技術への投資の増加、同地域におけるAI＆MLの急速な導入、ニューラルネットワーク産業の成長、大手テクノロジー企業の存在など、いくつかの要因が同地域の拡大を後押ししています。例えば、2024年4月、Intelは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。コードネームHala Pointと呼ばれるこの大規模ニューロモーフィック・システムは、当初サンディア国立研究所に配備され、IntelのLoihi 2プロセッサーを使用しました。このシステムは、将来の脳から着想を得た人工知能（AI）の研究をサポートすることを目的としており、今日のAIの効率性と持続可能性に関する課題に取り組んでいます。Hala Pointは、Intelの第1世代大規模研究システムであるPohoiki Springsをアーキテクチャの強化により改良したもので、ニューロン容量が10倍以上、性能が最大12倍向上しています。

ニューラル・プロセッサ市場はアジア太平洋地域が急成長

• アジア諸国ではIoTやAIの導入が進んでおり、同地域のニューラル・プロセッサ需要が高まっています。
• また、アジア太平洋地域のニューラル・プロセッサ市場は、ニューラル・ネットワーク産業の成長と、各分野における高性能プロセッサの需要増加により、成長が見込まれています。

目次

第1章 レポート概要

• 業界の現状分析と成長ポテンシャルの展望
• 調査方法とツール
• 市場内訳
  • セグメント別
  • 地域別

第2章 市場概要と洞察

• 調査範囲
• アナリストの洞察と現在の市場動向
  • 主要市場動向
  • 推奨事項
  • 結論

第3章 競合情勢

• 主要企業分析
• Google LLC.
  • 概要
  • 財務分析
  • SWOT分析
  • 最近の動向
• IBM Corp.
  • 会社概要
  • 財務分析
  • SWOT分析
  • 最近の動向
• Intel Corp.
  • 概要
  • 財務分析
  • SWOT分析
  • 最近の動向
• NVIDIA Corp.
  • 概要
  • 財務分析
  • SWOT分析
  • 最近の動向
• Qualcomm Technologies, Inc.
  • 概要
  • 財務分析
  • SWOT分析
  • 最近の動向
• 主要戦略分析

第4章 市場セグメンテーション

• ニューラル・プロセッサの世界市場：用途別
  • 不正検知
  • ハードウェア診断
  • 金融予測
  • 画像最適化
  • その他（疾病診断、アルゴリズム取引）
• ニューラル・プロセッサの世界市場：エンドユーザー別
  • BFSI
  • ヘルスケア
  • 小売
  • 防衛機関
  • メディア
  • 物流
  • その他

第5章 地域分析

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • イタリア
  • スペイン
  • フランス
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域
  • ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ

第6章 企業プロファイル

• Advanced Micro Devices, Inc.
• TeraDeep Inc.
• BrainChip Holdings Inc.
• Ceva Inc.
• Graphcore
• Intel Corp.
• Synopsys Inc.
• Syntiant Corp.
• Applied Brain Research Inc.
• Aspinity, Inc.
• Bit & Brain Technologies, S.L.
• BrainCo, Inc.
• General Vision Inc.
• Hailo Technologies Ltd.
• HRL Laboratories, LLC
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Samsung Electronics Co., Ltd

LIST OF TABLES

• 1. Global Neural Processor Market Research And Analysis By Application, 2023-2031 ($ Million)
• 2. Global Neural Processor In Fraud Detection Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 3. Global Neural Processor In Hardware Diagnostics Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 4. Global Neural Processor In Financial Forecasting Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 5. Global Neural Processor In Image Optimization Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 6. Global Neural Processor In Others Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 7. Global Neural Processor Market Research And Analysis By End-User, 2023-2031 ($ Million)
• 8. Global Neural Processor For BFSI Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 9. Global Neural Processor For Healthcare Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 10. Global Neural Processor For Retail Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 11. Global Neural Processor For Defense Agencies Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 12. Global Neural Processor For Media Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 13. Global Neural Processor For Logistics Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 14. Global Neural Processor For Others Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 15. Global Neural Processor Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 16. North American Neural Processor Market Research And Analysis By Country, 2023-2031 ($ Million)
• 17. North American Neural Processor Market Research And Analysis By Application, 2023-2031 ($ Million)
• 18. North American Neural Processor Market Research And Analysis By End-User, 2023-2031 ($ Million)
• 19. European Neural Processor Market Research And Analysis By Country, 2023-2031 ($ Million)
• 20. European Neural Processor Market Research And Analysis By Application, 2023-2031 ($ Million)
• 21. European Neural Processor Market Research And Analysis By End-User, 2023-2031 ($ Million)
• 22. Asia-Pacific Neural Processor Market Research And Analysis By Country, 2023-2031 ($ Million)
• 23. Asia-Pacific Neural Processor Market Research And Analysis By Application, 2023-2031 ($ Million)
• 24. Asia-Pacific Neural Processor Market Research And Analysis By End-User, 2023-2031 ($ Million)
• 25. Rest Of The World Neural Processor Market Research And Analysis By Region, 2023-2031 ($ Million)
• 26. Rest Of The World Neural Processor Market Research And Analysis By Application, 2023-2031 ($ Million)
• 27. Rest Of The World Neural Processor Market Research And Analysis By End-User, 2023-2031 ($ Million)

LIST OF FIGURES

• 1. Global Neural Processor Market Share By Application, 2023 Vs 2031 (%)
• 2. Global Neural Processor In Fraud Detection Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 3. Global Neural Processor In Hardware Diagnostics Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 4. Global Neural Processor In Financial Forecasting Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 5. Global Neural Processor In Image Optimization Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 6. Global Neural Processor In Others Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 7. Global Neural Processor Market Share By End-User, 2023 Vs 2031 (%)
• 8. Global Neural Processor For BFSI Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 9. Global Neural Processor For Healthcare Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 10. Global Neural Processor For Retail Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 11. Global Neural Processor For Defense Agencies Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 12. Global Neural Processor For Media Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 13. Global Neural Processor For Logistics Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 14. Global Neural Processor For Others Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 15. Global Neural Processor Market Share By Region, 2023 Vs 2031 (%)
• 16. US Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 17. Canada Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 18. UK Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 19. France Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 20. Germany Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 21. Italy Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 22. Spain Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 23. Rest Of Europe Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 24. India Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 25. China Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 26. Japan Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 27. South Korea Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 28. Rest Of Asia-Pacific Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 29. Latin America Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)
• 30. The Middle East And Africa Neural Processor Market Size, 2023-2031 ($ Million)

Neural Processor Market Size, Share & Trends Analysis Report by Application (Fraud Detection, Hardware Diagnostics, Financial Forecasting, Image Optimization, and Others (Disease diagnostics, Algorithm Trading)), and by End-User (BFSI, Healthcare, Retail, Defense Agencies, Media, Logistics, and Others), Forecast Period (2024-2031)

Neural processor market is anticipated to grow at a CAGR of 17.5% during the forecast period (2024-2031). A neural processor, also known as a neural processing unit (NPU), is a specialized circuit that implements all the control and arithmetic logic required to run machine learning algorithms, typically by working with predictive models such as artificial neural networks (ANNs) or random forests (RFs). Neural processors can be designed digitally or analogously. Analog chips are more closely related to the biological properties of brain networks than digital processors. As a result, they ought to use less energy than digital neuromorphic computers, theoretically. Furthermore, they have the potential to extend the processing duration beyond the time limit, allowing the pace to be adjusted to process data faster than in real-time.

Market Dynamics

Rising Application of AI

AI applications are gaining popularity in a variety of end-use industries, including healthcare, finance, and automotive. These processors play a significant role in accelerating AI-generated activities such as image recognition, natural language processing, and deep learning, to meet the need for AI-powered solutions, which is likely to drive the neural processor market growth. For instance, August 2021, at the annual Hot Chips conference, IBM revealed details about the impending new IBM Telum Processor, which is intended to deliver deep learning inference to enterprise workloads to combat fraud in real-time. Telum is IBM's first processor to include on-chip acceleration for AI inference while a transaction is ongoing. The breakthrough of this new on-chip hardware acceleration, which has been in development for three years, is intended to assist customers in achieving business insights at scale across banking, finance, trading, insurance, and consumer engagements.

Increasing Focus on Cloud-Based Processor

Cloud-based neural processors allow access to hardware resources based on AI via the cloud and are gaining popularity in the industry. These processors allow users to take advantage of high-performance computing capabilities without the requirement for large upfront investments in dedicated hardware. For instance, in March 2024, Akamai Technologies, a cloud company that powers and protects life online, and Neural Magic, a developer of software that accelerates AI workloads, announced a strategic partnership to enhance deep learning capabilities on Akamai's distributed computing infrastructure. Neural Magic's technology allows deep learning models to run on cost-effective CPU-based servers rather than expensive GPU resources. The product speeds AI workloads using automated model sparsification methods, which are offered as a CPU inference engine and complement Akamai's capacity to scale, defend, and deliver edge applications. This enables the companies to deploy their capabilities across Akamai's global distributed computing infrastructure, providing customers with lower latency and higher performance for data-intensive AI applications.

Segmental Outlook

• Based on the application the market is segmented into fraud detection, hardware diagnostics, financial forecasting, image optimization, and others (disease diagnostics, algorithm trading).
• Based on end-users, the market is segmented into BFSI, healthcare, retail, defense agencies, media, logistics, and others.

Hardware Diagnostics is the Most Prominent Application Segment

A neural network is used to diagnose the machine's faults with learning and memory capabilities. The application of such networks requires high-performance processor to have the ability to process huge volumes of data, and problem-solving features, which are achieved through neural processors. Further, the advancement in artificial intelligence (AU), and machine learning (ML) has made the application more feasible, creating demand for AI-based neural processors.

Retail is the Major End-User Segment

Neural network helps retail businesses increase sales effectiveness and retain consumers by improving search results, making sales projections, and providing purchasers with personalized shopping experiences. Neural processor technology enables the processing of such data efficiently and effectively. Furthermore, increased adoption of AI is expected to improve consumer services and lower operating costs, propelling the neural processor market forward.

Regional Outlook

The global neural processor market is segmented based on geography including North America (the US, and Canada), Europe (UK, Italy, Spain, Germany, France, and the Rest of Europe), Asia-Pacific (India, China, Japan, South Korea, and Rest of Asia-Pacific), and the Rest of the World (the Middle East & Africa, and Latin America).

North America Holds Highest Share in Global Neural Processor Market

Several factors, including expansion in research and development capabilities, rising investment in processing technology, rapid adoption of AI & ML in the region, the growth of the neural network industry, and the presence of major technology companies drive the regional expansion. For instance, in April 2024, Intel announced that it had created the world's largest neuromorphic system. This large-scale neuromorphic system, code-named Hala Point, was initially deployed at Sandia National Laboratories and uses Intel's Loihi 2 processor. It aims to support research for future brain-inspired artificial intelligence (AI) and addresses challenges related to the efficiency and sustainability of today's AI. Hala Point improves Intel's first-generation large-scale research system, Pohoiki Springs, with architectural enhancements that result in over ten times more neuron capacity and up to twelve times higher performance.

Asia-Pacific is the Fastest Growing in the Neural Processor market

• The increased adoption of IoT and AI in Asian countries drives up demand for neural processes in the region.
• The Asia-Pacific neural processor market is also expected to grow owing to growth in the neural network industry and increasing demand for high-performance processors across sectors.

Market Players Outlook

The major companies serving the global neural processor market include Google LLC., IBM Corp., Intel Corp., AMD Inc., and Qualcomm Technologies Inc., among others. With growing demand, market players are focusing on capitalizing on growth by adopting strategies such as collaboration, partnerships, and market expansion, among others. For instance, in November 2021, Qualcomm Technologies, Inc. and Google Cloud are collaborating to accelerate neural network development and differentiation for Snapdragon(R) mobile, ACPC, and XR platforms, Snapdragon Ride(TM) Platform, and Qualcomm Technologies' IoT platforms. Google Cloud Vertex AI Neural Architecture Search (NAS) will be combined with the Qualcomm(R) Artificial Intelligence (AI) Engine.

Table of Contents

1. Report Summary

• Current Industry Analysis and Growth Potential Outlook
• 1.1. Research Methods and Tools
• 1.2. Market Breakdown
  • 1.2.1. By Segments
  • 1.2.2. By Region

2. Market Overview and Insights

• 2.1. Scope of the Report
• 2.2. Analyst Insight & Current Market Trends
  • 2.2.1. Key Market Trends
  • 2.2.2. Recommendations
  • 2.2.3. Conclusion

3. Competitive Landscape

• 3.1. Key Company Analysis
• 3.2. Google LLC.
  • 3.2.1. Overview
  • 3.2.2. Financial Analysis
  • 3.2.3. SWOT Analysis
  • 3.2.4. Recent Developments
• 3.3. IBM Corp.
  • 3.3.1. Overview
  • 3.3.2. Financial Analysis
  • 3.3.3. SWOT Analysis
  • 3.3.4. Recent Developments
• 3.4. Intel Corp.
  • 3.4.1. Overview
  • 3.4.2. Financial Analysis
  • 3.4.3. SWOT Analysis
  • 3.4.4. Recent Developments
• 3.5. NVIDIA Corp.
  • 3.5.1. Overview
  • 3.5.2. Financial Analysis
  • 3.5.3. SWOT Analysis
  • 3.5.4. Recent Developments
• 3.6. Qualcomm Technologies, Inc.
  • 3.6.1. Overview
  • 3.6.2. Financial Analysis
  • 3.6.3. SWOT Analysis
  • 3.6.4. Recent Developments
• 3.7. Key Strategy Analysis

4. Market Segmentation

• 4.1. Global Neural Processor Market by Application
  • 4.1.1. Fraud Detection
  • 4.1.2. Hardware Diagnostics
  • 4.1.3. Financial Forecasting
  • 4.1.4. Image Optimization
  • 4.1.5. Others (Disease diagnostics, Algorithm Trading)
• 4.2. Global Neural Processor Market by End-User
  • 4.2.1. BFSI
  • 4.2.2. Healthcare
  • 4.2.3. Retail
  • 4.2.4. Defense Agencies
  • 4.2.5. Media
  • 4.2.6. Logistics
  • 4.2.7. Others

5. Regional Analysis

• 5.1. North America
  • 5.1.1. United States
  • 5.1.2. Canada
• 5.2. Europe
  • 5.2.1. UK
  • 5.2.2. Germany
  • 5.2.3. Italy
  • 5.2.4. Spain
  • 5.2.5. France
  • 5.2.6. Rest of Europe
• 5.3. Asia-Pacific
  • 5.3.1. China
  • 5.3.2. India
  • 5.3.3. Japan
  • 5.3.4. South Korea
  • 5.3.5. Rest of Asia-Pacific
• 5.4. Rest of the World
  • 5.4.1. Latin America
  • 5.4.2. Middle East & Africa

6. Company Profiles

• 6.1. Advanced Micro Devices, Inc.
• 6.2. TeraDeep Inc.
• 6.3. BrainChip Holdings Inc.
• 6.4. Ceva Inc.
• 6.5. Graphcore
• 6.6. Intel Corp.
• 6.7. Synopsys Inc.
• 6.8. Syntiant Corp.
• 6.9. Applied Brain Research Inc.
• 6.10. Aspinity, Inc.
• 6.11. Bit & Brain Technologies, S.L.
• 6.12. BrainCo, Inc.
• 6.13. General Vision Inc.
• 6.14. Hailo Technologies Ltd.
• 6.15. HRL Laboratories, LLC
• 6.16. Hewlett Packard Enterprise Development LP
• 6.17. Samsung Electronics Co., Ltd