サンプル依頼リスト カート
  • English
  • Korean
  • Traditional Chinese
  • Simplified Chinese
デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1616809

ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析の世界市場規模：デプロイメント別、オファリング別、用途別、業界別、地域別、範囲および予測

Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Size By Deployment, By Offering, By Application, By Vertical, By Geographic Scope And Forecast

出版日
ページ情報
英文 202 Pages
納期
2～3営業日
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.06円
ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析の世界市場規模：デプロイメント別、オファリング別、用途別、業界別、地域別、範囲および予測
出版日: 2024年08月20日
発行: Verified Market Research
ページ情報: 英文 202 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
  • 全表示
  • 概要
  • 目次
概要

ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析の市場規模と予測

ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場規模は、2022年に4,370万米ドルと評価され、2023年から2030年にかけてCAGR 23.80%で成長し、2030年には2億4,114万米ドルに達すると予測されます。高性能集積回路へのニーズが拡大していることが、世界のニューロモーフィック・コンピューティング産業の成長に大きく寄与しています。ニューロモーフィック・デバイスは、同じチップ上でデータの処理と保存を行うことで、一般的なCPUがデータの移動に費やす時間を大幅に短縮することができます。この調査レポートは、世界のニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場を総合的に評価しています。主要セグメント、動向、市場促進要因、抑制要因、競合情勢、市場で大きな役割を果たしている要因などを包括的に分析しています。

世界のニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場の定義

ニューロモーフィックコンピューティングは、人工知能分野の技術開発に沿った最新の開発であり、人工知能を人間の認知をエミュレートする分野、例えば自律適応や解釈などの活動に拡張することに重点を置いています。ニューラルネットワークやアルゴリズムに基づく人工知能のアウトプットは、問題発言に対する人間の文脈を欠き、特定のデータセットが過去に見た傾向にほとんど依存しているが、この技術的進歩によって大幅に改善されました。このため次世代のAIは、人間が異常事態に対処するのと同様の方法で対処できるシステムの実現を目指しています。人間の脳の神経アーキテクチャを再現することを目的とした確率論的コンピューティングとニューロモーフィックコンピューティングは、現代世界の不確実性や複雑性を効果的に処理するために連携する可能性があります。

ニューラルネットワークの一種であるスパイキング・ニューラル・ネットワーク（SNN）は、ニューロモーフィック・コンピューティングの基礎となります。人間の脳のニューロン・ネットワークをモデルにした、十分な野心を持つ人工ニューラルネットワークで、各ニューロンは他のニューロンとは独立して信号を発信し、他のニューロンの電気的状態に影響を与えます。SNNはその機能により、人間の脳の適応性と敏捷性を模倣することができます。SNNの計算構成要素のひとつである電気信号（これは人間の脳のニューロンに似ている）を常に調整することで、SNNは信号そのものに含まれる情報とそのタイミングを符号化し、人間の脳の学習プロセスを再現することができます。

世界のニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場の概要

高性能集積回路に対するニーズの拡大が、世界のニューロモーフィック・コンピューティング産業の成長における重要な要因となっています。ニューロモーフィック・デバイスは、同じチップ上でデータの処理と保存を行うことで、一般的なCPUがデータの移動に費やす時間を大幅に短縮することができます。通常のCPUがメモリ・ブロックとこれらのメモリの処理タスクを処理するプロセッサの間でデータをシャトルするのに必要だった時間は、処理とストレージを組み合わせる能力によって大幅に短縮されます。その結果、効率的なコンピューティングのために、より高性能なICへの需要が市場の成長を後押ししています。

生産性と製品品質を向上させるため、多くの分野で人工知能や機械学習によるプロセスの自動化が求められています。医療、メディア、通信、自動車、飲食品など、数多くの企業がAIを幅広く活用しています。SNNはシナリオの文脈を考慮しながら流動的かつ俊敏に意思決定を行うことができるため、これらの業界が頻繁に直面する困難に効果的に対処することができます。AIとMLを組み合わせることで、不正検知、信用スコアリング、音声認識、自動運転車、画像分類、言語翻訳など、アプリケーションの効率を向上させることができます。

認知・頭脳機能を備えた汎用ヒューマノイドロボットへの需要の高まりにより、市場は拡大しています。フォン・ノイマン・アーキテクチャからニューロモルフィック・チップへの転換は、消費電力の削減、高速化、最適なメモリ使用など、ニューロモルフィック・チップ固有の技術的優位性が市場成長のもう一つの原動力となっています。COVID-19により自動化に対する世界の需要が高まり、ITおよび医療分野におけるニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場の拡大に拍車がかかっています。しかし、アルゴリズムやバックエンドプロセスの複雑さが市場成長を阻害する可能性があると予想されます。ニューロモーフィックコンピューティング分野の研究開発への支出の増加は、予測期間中の市場拡大を促進すると予想されます。

目次

第1章 世界のニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場のイントロダクション

  • 市場概要
  • 調査範囲
  • 前提条件

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 調査手法

  • データマイニング
  • バリデーション
  • 一次資料
  • データソース一覧

第4章 世界のニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場の展望

  • 概要
  • 市場力学
    • 促進要因
    • 抑制要因
    • 機会
    • 課題
  • ポーターのファイブフォースモデル
  • バリューチェーン分析

第5章 ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場：デプロイメント別

  • 概要
  • エッジコンピューティング
  • クラウドコンピューティング

第6章 ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析の世界市場：オファリング別

  • 概要
  • ハードウェア
  • ソフトウェア

第7章 ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析の世界市場：用途別

  • 概要
  • 画像認識
  • 信号認識
  • データマイニング

第8章 ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場：業界別

  • 概要
  • 自動車
  • コンシューマー・エレクトロニクス
  • 航空宇宙・軍事・防衛
  • IT・通信
  • 産業
  • 医療
  • その他（スマートインフラ、教育）

第8章 ニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析の世界市場：地域別

  • 概要
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他のラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • アラブ首長国連邦
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第9章 世界のニューロモーフィックコンピューティング、AIハードウェア、エッジ分析市場の競合情勢

  • 概要
  • 企業の市場シェア
  • 主な発展

第10章 企業プロファイル

  • IBM Corporation
  • Numenta
  • Qualcomm
  • BrainChip
  • General Vision
  • HRL Laboratories
  • Applied Brain Research
  • Brain Corporation
  • Intel Corporation
  • Knowm

第11章 主な発展

  • 製品上市／開発
  • 合併と買収
  • 事業拡大
  • パートナーシップと提携

第12章 付録

  • 関連調査
目次
Product Code: 7408

Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Size And Forecast

Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market size was valued at USD 43.70 Million in 2022 and is projected to reach USD 241.14 Million by 2030, growing at a CAGR of 23.80% from 2023 to 2030. The expanding need for high-performance Integrated Circuits is a significant factor in the growth of the global neuromorphic computing industry. By processing and storing data on the same chip, neuromorphic devices can significantly reduce the time a typical CPU spends moving data around. The Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market report provides a holistic evaluation of the market. The report offers a comprehensive analysis of key segments, trends, drivers, restraints, competitive landscape, and factors playing a substantial role in the market.

Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Definition

Neuromorphic Computing is the latest development in line with technological developments in the field of Artificial Intelligence, with its focus on extending Artificial Intelligence into areas that emulate human cognition, for instance, activities such as autonomous adaptations and interpretations. The outputs of artificial intelligence based on neural networks and algorithms, which lack any human context to the issue statement and are mostly dependent on the trend that a particular data set has seen in the past, have been significantly improved by this technical advancement. This is why the next generation of AI aims to create a system that can deal with unusual circumstances in a way similar to how a human would deal with them. Probabilistic computing and neuromorphic computing, which aim to replicate the neural architecture of the human brain, could work together to handle the uncertainties and complexities of the modern world effectively.

The Spiking Neural Network (SNN), a particular type of neural network, serves as the foundation for neuromorphic computing. An artificial neural network with enough ambition to model its architecture after the network of neurons in the human brain, each of which transmits signals independently of the others and affects the electrical states of the others. The SNN can mimic the adaptability and agility of the human brain due to the way it functions. By constantly adjusting the electrical signal, one of the computational building blocks of an SNN (which is similar to a neuron of a human brain), the SNN can recreate the learning processes of a human brain by encoding the information included within the signals themselves, as well as their timing.

What's inside a VMR industry report?

Our reports include actionable data and forward-looking analysis that help you craft pitches, create business plans, build presentations and write proposals.

Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Overview

The expanding need for high-performance Integrated Circuits is a significant factor in the growth of the global neuromorphic computing industry. By processing and storing data on the same chip, neuromorphic devices can significantly reduce the time a typical CPU spends moving data around. The time a regular CPU would have needed to shuttle data between a block of memory and the processor handling these memories' processing tasks is significantly decreased by the ability to combine processing and storage. As a result, the demand for higher-performing ICs for efficient computing is fueling market growth.

To increase productivity and product quality, many sectors must automate their processes using artificial intelligence and machine learning. Numerous businesses use AI extensively, including those in the medical, media, telecom, auto, food, and beverage sectors. Since SNN can make fluid and agile decisions while considering the context of the scenario, it can effectively address the difficulties that these industries frequently face. Combining AI with ML can improve applications' efficiency, including fraud detection, credit scoring, speech recognition, self-driving cars, image classification, and language translation.

The market is expanding due to the increasing demand for general-purpose humanoid robots with cognitive and cerebral capabilities. The switch from Von Neumann architecture to neuromorphic chips, another market growth driver, is driven by the inherent technological advantages of neuromorphic chips, such as reduced power consumption, higher speed, and optimal memory usage. The global demand for automation has increased due to COVID-19, spurring the expansion of the Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market in the IT and medical sectors. However, it is anticipated that the complexity of algorithms and backend processes may impede market growth. Increasing spending on research and development in the field of neuromorphic computing is expected to fuel market expansion in the forecast period.

Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Segmentation Analysis

The Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market is Segmented on the basis of Deployment, Offering, Application, Vertical, and Geography.

Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market, By Deployment

  • Edge Computing
  • Cloud Computing

Based on Deployment, the market is segmented into Edge Computing and Cloud Computing. Cloud computing is expected to have a wider market presence in the forecast period due to the numerous technological advantages it offers such as a stop platform for securely storing and transporting huge amounts of data for any organization.

Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market, By Offering

  • Hardware
  • Software

Based on Offering, the market is segmented into Hardware and Software. The software segment is expected to have a larger market share owing to the incremental software needs across various industries such as telecom and media, which is supported by the software applications of Neuromorphic Computing such as real-time data streaming, data modeling, and predictions. The hardware segment is further divided into processors and memory.

Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market, By Application

  • Image Processing
  • Signal Processing
  • Data Processing
  • Object Detection
  • Others

Based on Application, the market is segmented into Image Processing, Signal Processing, Data Processing, Object Detection, and Others. Image Processing is expected to be in prominence over the forecast period, owing to the advancements in digital cameras and other processing systems.

Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market, By Vertical

  • Automotive
  • Consumer Electronics
  • Aerospace, Military and Defense
  • IT and Telecommunication
  • Industrial
  • Medical
  • Others (Smart Infrastructure and Education)

Based on Vertical, the market is segmented into Automotive, Consumer Electronics, Aerospace, Military and Defense, IT and Telecommunication, Industrial, Medical, and Others (Smart Infrastructure and Education). Approximately 30% of the market is expected to be occupied by Aerospace, Military and Defense. This is due to the applications that Neuromorphic Computing can provide in the field of the military such as the secure and speedy transmission of signals containing critical information, resource management, and battlefield surveillance amongst others.

Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market, By Geography

  • North America
  • Europe
  • Asia Pacific
  • Latin America
  • Middle East and Africa

Based on Regional Analysis, the Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, the Middle East and Africa. North American region is expected to grow at the highest CAGR in the forecast period. It is expected to occupy around 40% of the market in 2021. This can be due to the countries in the North American region, being the leading implementers of a major number of technological advancements and rising R&D investments in the area of Neuromorphic Computing.

Key Players

  • The "Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market" study report will provide valuable insight with an emphasis on the global market including some of the major players such as
  • IBM Corporation, Intel Corporation, Brainchip Holdings Limited, Qualcomm Technologies, HP Enterprise, HRL Laboratories LLC, Flow Neuroscience AB, Innatera Nano systems B.V., Aspinity, Inc., Samsung Electronics Limited, and others are prominent manufacturers operating in the market.

Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis.

  • Ace Matrix Analysis
  • The Ace Matrix provided in the report would help to understand how the major key players involved in this industry are performing as we provide a ranking for these companies based on various factors such as service features & innovations, scalability, innovation of services, industry coverage, industry reach, and growth roadmap. Based on these factors, we rank the companies into four categories as
  • Active, Cutting Edge, Emerging, and Innovators.
  • Market Attractiveness
  • The image of market attractiveness provided would further help to get information about the region that is majorly leading in the Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market. We cover the major impacting factors that are responsible for driving the industry growth in the given region.
  • Porter's Five Forces
  • The image provided would further help to get information about Porter's five forces framework providing a blueprint for understanding the behavior of competitors and a player's strategic positioning in the respective industry. Porter's five forces model can be used to assess the competitive landscape in the Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market , gauge the attractiveness of a certain sector, and assess investment possibilities.

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION OF GLOBAL NEUROMORPHIC COMPUTING, AI HARDWARE AND EDGE ANALYTIC MARKET

  • 1.1 Overview of the Market
  • 1.2 Scope of Report
  • 1.3 Assumptions

2 EXECUTIVE SUMMARY

3 RESEARCH METHODOLOGY

  • 3.1 Data Mining
  • 3.2 Validation
  • 3.3 Primary Interviews
  • 3.4 List of Data Sources

4 GLOBAL NEUROMORPHIC COMPUTING, AI HARDWARE AND EDGE ANALYTIC MARKET OUTLOOK

  • 4.1 Overview
  • 4.2 Market Dynamics
    • 4.2.1 Drivers
    • 4.2.2 Restraints
    • 4.2.3 Opportunities
    • 4.2.4 Challenges
  • 4.3 Porters Five Force Model
  • 4.4 Value Chain Analysis

5 Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market, By Deployment

  • 5.1 Overview
  • 5.1 Edge Computing
  • 5.2 Cloud Computing

6 GLOBAL NEUROMORPHIC COMPUTING, AI HARDWARE AND EDGE ANALYTIC MARKET, BY OFFERING

  • 6.1 Overview
  • 6.2 Hardware
  • 6.3 Software

7 GLOBAL NEUROMORPHIC COMPUTING, AI HARDWARE AND EDGE ANALYTIC MARKET, BY APPLICATION

  • 7.1 Overview
  • 7.2 Image Recognition
  • 7.3 Signal Recognition
  • 7.4 Data Mining

8 Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market, By Vertical

  • 8.1 Overview
  • 8.2 Automotive
  • 8.3 Consumer Electronics
  • 8.4 Aerospace, Military and Defense
  • 8.5 IT and Telecommunication
  • 8.6 Industrial
  • 8.7 Medical
  • 8.8 Others (Smart Infrastructure and Education)

8 GLOBAL NEUROMORPHIC COMPUTING, AI HARDWARE AND EDGE ANALYTIC MARKET, BY GEOGRAPHY

  • 8.1 Overview
  • 8.2 North America
    • 8.2.1 The U.S.
    • 8.2.2 Canada
    • 8.2.3 Mexico
  • 8.3 Europe
    • 8.3.1 Germany
    • 8.3.2 The U.K.
    • 8.3.3 France
    • 8.3.4 Italy
    • 8.3.5 Spain
    • 8.3.6 Rest of Europe
  • 8.4 Asia Pacific
    • 8.4.1 China
    • 8.4.2 Japan
    • 8.4.3 India
    • 8.4.4 Rest of Asia Pacific
  • 8.5 Latin America
    • 8.5.1 Brazil
    • 8.5.2 Argentina
    • 8.5.3 Rest of LATAM
  • 8.6 Middle East and Africa
    • 8.6.1 UAE
    • 8.6.2 Saudi Arabia
    • 8.6.3 South Africa
    • 8.6.4 Rest of the Middle East and Africa

9 GLOBAL NEUROMORPHIC COMPUTING, AI HARDWARE AND EDGE ANALYTIC MARKET COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 9.1 Overview
  • 9.2 Company market share
  • 9.3 Key developments

10 COMPANY PROFILES

  • 10.1 IBM Corporation
    • 10.1.1 Company Overview
    • 10.1.2 Company Insights
    • 10.1.3 Business Breakdown
    • 10.1.4 Product Benchmarking
    • 10.1.5 Key Developments
    • 10.1.6 Winning Imperatives
    • 10.1.7 Current Focus & Strategies
    • 10.1.8 Threat from Competition
    • 10.1.9 SWOT Analysis
  • 10.2 Numenta
    • 10.2.1 Company Overview
    • 10.2.2 Company Insights
    • 10.2.3 Business Breakdown
    • 10.2.4 Product Benchmarking
    • 10.2.5 Key Developments
    • 10.2.6 Winning Imperatives
    • 10.2.7 Current Focus & Strategies
    • 10.2.8 Threat from Competition
    • 10.2.9 SWOT Analysis
  • 10.3 Qualcomm
    • 10.3.1 Company Overview
    • 10.3.2 Company Insights
    • 10.3.3 Business Breakdown
    • 10.3.4 Product Benchmarking
    • 10.3.5 Key Developments
    • 10.3.6 Winning Imperatives
    • 10.3.7 Current Focus & Strategies
    • 10.3.8 Threat from Competition
    • 10.3.9 SWOT Analysis
  • 10.4 BrainChip
    • 10.4.1 Company Overview
    • 10.4.2 Company Insights
    • 10.4.3 Business Breakdown
    • 10.4.4 Product Benchmarking
    • 10.4.5 Key Developments
    • 10.4.6 Winning Imperatives
    • 10.4.7 Current Focus & Strategies
    • 10.4.8 Threat from Competition
    • 10.4.9 SWOT Analysis
  • 10.5 General Vision
    • 10.5.1 Company Overview
    • 10.5.2 Company Insights
    • 10.5.3 Business Breakdown
    • 10.5.4 Product Benchmarking
    • 10.5.5 Key Developments
    • 10.5.6 Winning Imperatives
    • 10.5.7 Current Focus & Strategies
    • 10.5.8 Threat from Competition
    • 10.5.9 SWOT Analysis
  • 10.6 HRL Laboratories
    • 10.6.1 Company Overview
    • 10.6.2 Company Insights
    • 10.6.3 Business Breakdown
    • 10.6.4 Product Benchmarking
    • 10.6.5 Key Developments
    • 10.6.6 Winning Imperatives
    • 10.6.7 Current Focus & Strategies
    • 10.6.8 Threat from Competition
    • 10.6.9 SWOT Analysis
  • 10.7 Applied Brain Research
    • 10.7.1 Company Overview
    • 10.7.2 Company Insights
    • 10.7.3 Business Breakdown
    • 10.7.4 Product Benchmarking
    • 10.7.5 Key Developments
    • 10.7.6 Winning Imperatives
    • 10.7.7 Current Focus & Strategies
    • 10.7.8 Threat from Competition
    • 10.7.9 SWOT Analysis
  • 10.8 Brain Corporation
    • 10.8.1 Company Overview
    • 10.8.2 Company Insights
    • 10.8.3 Business Breakdown
    • 10.8.4 Product Benchmarking
    • 10.8.5 Key Developments
    • 10.8.6 Winning Imperatives
    • 10.8.7 Current Focus & Strategies
    • 10.8.8 Threat from Competition
    • 10.8.9 SWOT Analysis
  • 10.9 Intel Corporation
    • 10.9.1 Company Overview
    • 10.9.2 Company Insights
    • 10.9.3 Business Breakdown
    • 10.9.4 Product Benchmarking
    • 10.9.5 Key Developments
    • 10.9.6 Winning Imperatives
    • 10.9.7 Current Focus & Strategies
    • 10.9.8 Threat from Competition
    • 10.9.9 SWOT Analysis
  • 10.10 Knowm
    • 10.10.1 Company Overview
    • 10.10.2 Company Insights
    • 10.10.3 Business Breakdown
    • 10.10.4 Product Benchmarking
    • 10.10.5 Key Developments
    • 10.10.6 Winning Imperatives
    • 10.10.7 Current Focus & Strategies
    • 10.10.8 Threat from Competition
    • 10.10.9 SWOT Analysis

11 KEY DEVELOPMENTS

  • 11.1 Product Launches/Developments
  • 11.2 Mergers and Acquisitions
  • 11.3 Business Expansions
  • 11.4 Partnerships and Collaborations

12 Appendix

  • 12.1 Related Research