| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Basisjahr für die Schätzung | 2023 |
| Prognosedatenzeitraum | 2024 - 2029 |
| Historischer Datenzeitraum | 2019 - 2022 |
| CAGR | 27.89% |
| Marktkonzentration | Mittel |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
Marktanalyse für neuromorphe Chips in Lateinamerika
Der Markt für neuromorphe Chips in Lateinamerika wurde im Jahr 2020 auf 0,19 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 2026 voraussichtlich 0,83 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 27,89 % entspricht. Die Nachfrage nach neuromorphen Chips steigt mit der steigenden Nachfrage nach IoT und Datenanalysen. Die Motivation hinter der Entwicklung dieser Chips besteht darin, eine Plattform für die Durchführung groß angelegter Echtzeitsimulationen zur Unterstützung der neurowissenschaftlichen Forschung zu schaffen. Infolgedessen stoßen Regierungen, Forschungsinstitute und Unternehmen auf Innovationen in der Prozessorarchitektur, die sich zu bedeutenden Entwicklungen entwickeln.
- Neuromorphic ist ein spezifischer, vom Gehirn inspirierter ASIC, der die Spiked Neural Networks (SNNs) implementiert. Ziel ist es, die massiv parallele Gehirnverarbeitungsfähigkeit in durchschnittlich mehreren zehn Watt zu erreichen. Der Speicher und die Verarbeitungseinheiten befinden sich in einer einzigen Abstraktion (In-Memory-Computing). Dies führt zum Vorteil eines dynamischen, selbstprogrammierbaren Verhaltens in komplexen Umgebungen.
- Unternehmen wie BrainChip Holdings Ltd gehen mehrere Partnerschaften ein, um neuromorphe Chips zur Eindämmung der Ausbreitung von COVID-19 einzusetzen. Im Mai 2021 ging BrainChip Holdings Ltd eine Partnerschaft mit dem Präzisionsimmunologieunternehmen Biotome Pty Ltd ein, um einen schnellen und genauen COVID-19-Antikörpertest zu entwickeln. Die Unternehmen werden untersuchen, wie der neuronale Prozessor von Akida die Genauigkeit und Informationsqualität der Antikörpertests verbessern könnte, während Biotome sich durch die Bereitstellung fortschrittlicher KI-Kapazität am Point-of-Care weiterentwickelt.
- Neuromorphe Chips können digital, analog oder gemischt gestaltet sein. Analoge Chips ähneln den Eigenschaften der biologischen Eigenschaften neuronaler Netze besser als digitale. In der analogen Architektur werden wenige Transistoren zur Emulation der Differentialgleichungen von Neuronen verwendet. Daher verbrauchen sie theoretisch weniger Energie als digitale neuromorphe Chips. Außerdem können sie die Verarbeitung über das zugewiesene Zeitfenster hinaus verlängern. Dank dieser Funktion kann die Geschwindigkeit beschleunigt werden, um schneller als in Echtzeit zu verarbeiten. Allerdings führt die analoge Architektur zu einem höheren Rauschen, was die Präzision verringert.
- Digitale hingegen sind im Vergleich zu analogen Chips präziser. Ihre digitale Struktur verbessert die On-Chip-Programmierung. Diese Flexibilität ermöglicht es Forschern der künstlichen Intelligenz, verschiedene Arten eines Algorithmus präzise zu implementieren und dabei im Vergleich zu GPUs einen geringeren Energieverbrauch zu erzielen. Gemischte Chips versuchen, die Vorteile analoger Chips (geringerer Energieverbrauch) und die Vorteile digitaler Chips (Präzision) zu kombinieren.
- Neuromorphe Architekturen bewältigen Herausforderungen wie hohen Stromverbrauch, niedrige Geschwindigkeit und andere effizienzbezogene Engpässe, die in der von Neumann-Architektur vorherrschen. Im Gegensatz zur traditionellen von Neumann-Architektur mit plötzlichen Höhen und Tiefen bei der Binärkodierung sorgen neuromorphe Chips für einen kontinuierlichen analogen Übergang in Form von Spitzensignalen. Neuromorphe Architekturen integrieren Speicher und Verarbeitung und beseitigen so den Busengpass zwischen CPU und Speicher.
Markttrends für neuromorphe Chips in Lateinamerika
Die Automobilindustrie ist die am schnellsten wachsende Branche für die Einführung neuromorpher Chips
- Die Automobilindustrie ist eine der am schnellsten wachsenden Branchen für neuromorphe Chips. Alle Premium-Automobilhersteller investieren stark, um Level 5 der Fahrzeugautonomie zu erreichen, was wiederum voraussichtlich eine enorme Nachfrage nach KI-gestützten neuromorphen Chips erzeugen wird.
- Der Markt für autonomes Fahren erfordert eine ständige Verbesserung der KI-Algorithmen für hohen Durchsatz bei geringem Leistungsbedarf. Neuromorphe Chips eignen sich ideal für Klassifizierungsaufgaben und könnten für verschiedene Szenarien beim autonomen Fahren eingesetzt werden. Im Vergleich zu statischen Deep-Learning-Lösungen sind sie auch in einer lauten Umgebung, beispielsweise in selbstfahrenden Fahrzeugen, effizienter.
- Laut Intel sind vier Terabyte die geschätzte Datenmenge, die ein autonomes Auto bei fast anderthalb Stunden Fahrt oder der Zeit, die ein normaler Mensch jeden Tag in seinem Auto verbringt, erzeugen kann. Autonome Fahrzeuge stehen vor der großen Herausforderung, alle während dieser Fahrten generierten Daten effizient zu verwalten.
- Die Computer, auf denen die neuesten selbstfahrenden Autos laufen, sind praktisch kleine Supercomputer. Unternehmen wie Nvidia wollen im Jahr 2022 autonomes Fahren der Stufe 5 erreichen und dabei 200 TOPS (Billionen Operationen pro Sekunde) bei einer Leistung von 750 W liefern. Der Aufwand von 750 W pro Stunde für die Verarbeitung dürfte jedoch spürbare Auswirkungen auf die Reichweite von Elektrofahrzeugen haben.
- ADAS-Anwendungen (Advanced Driver Assistance System) umfassen Bildlern- und Erkennungsfunktionen für verschiedene Automobilanwendungen neuromorpher Chips. Es funktioniert wie herkömmliche ADAS-Funktionen, etwa der Tempomat oder das intelligente Geschwindigkeitsassistenzsystem in Pkw. Es kann die Fahrzeuggeschwindigkeit steuern, indem es die auf Straßen markierten Verkehrsinformationen wie Fußgängerüberwege, Schulzonen, Unebenheiten usw. erkennt.
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Die steigende Nachfrage nach auf künstlicher Intelligenz basierenden Mikrochips treibt das Marktwachstum voran
- Der lateinamerikanische Markt für neuromorphe Chips verzeichnet ein starkes Wachstum aufgrund der steigenden Nachfrage nach künstlicher Intelligenz und der Vorliebe der Verbraucher für kleine Produkte, was zu einer Miniaturisierung von ICs führt. Mit dem Aufkommen intelligenter Technologien werden intelligente Sensoren in vielen Endverbraucherbranchen wie der Automobil-, Elektronik- und Medizinbranche eingesetzt.
- Derzeit verfügbare Halbleiter für KI-Anwendungen sind CPUs und KI-Beschleuniger. Die KI-Beschleuniger sind aufgrund der Rechenbeschränkungen von CPUs führend auf dem Markt. Verfügbare KI-Beschleuniger sind GPUs, anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) und feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs). GPUs verfügen über viele parallele Verarbeitungskerne, was ihnen einen erheblichen Vorteil bei der Verarbeitung von KI-Training und -Inferenz verschafft. Sie haben jedoch einen hohen Stromverbrauch, der für zukünftige Anwendungen nicht tragbar ist.
- Andererseits können neue FPGAs eine zehnmal höhere Energieeffizienz als GPUs aufweisen, weisen jedoch eine geringere Leistung auf. In Anwendungen, bei denen Energieeffizienz oberste Priorität hat, können FPGAs die alternative Lösung sein. Unter den KI-Beschleunigern weisen ASICs die beste Leistung, den geringeren Stromverbrauch und die beste Effizienz auf. Der Entwurf eines einzigartig funktionierenden ASIC ist jedoch sehr kostspielig und nicht rekonfigurierbar. Daher sollten ASICs verwendet werden, wenn der Markt für bestimmte KI-Anwendungen für die Designinvestition ausreicht.
- Im Vergleich zu KI-Beschleunigern dürften neuromorphe Chips hinsichtlich Parallelität, Energieeffizienz und Leistung die beste Option sein. Sie können sowohl KI-Inferenz als auch Training in Echtzeit durchführen. Darüber hinaus ist Edge-Training durch neuromorphe Chips möglich. Die Genauigkeit der Lernmethoden sollte jedoch verbessert werden.
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Überblick über die neuromorphe Chip-Branche in Lateinamerika
Da es sich bei dem Markt für neuromorphe Chips um einen Nischenmarkt handelt und in der Anfangsphase der Entwicklung einige wenige Akteure auf dem Markt vertreten sind, wie BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG usw. Top-Spieler wachsen in diesem konsolidierten Markt stark Szenario durch verschiedene Marktentwicklungsstrategien wie Zusammenarbeit, Marktexpansion, Produktinnovation und FE-Aktivitäten. Daher ist die Marktkonzentration mittel.
- März 2020 – SolidRun und Gyrfalcon haben den First Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31 entwickelt, der führende neuronale Netzwerk-Frameworks unterstützt. Es kann mit bis zu 128 Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 KI-Beschleunigungschips konfiguriert werden, um die Inferenzleistung für die komplexesten Video-KI-Modelle zu verbessern.
Marktführer für neuromorphe Chips in Lateinamerika
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Intel Corporation
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SK Hynix Inc.
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International Business Machines Corporation
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Samsung Electronics Co. Ltd
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GrAI Matter Labs
- *Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Marktnachrichten für neuromorphe Chips in Lateinamerika
- Januar 2021 – GrAI Matter Labs stellt GrAI VIP, Vision Inference Processor, vor, eine Full-Stack-KI-System-on-Chip-Plattform, die einen bedeutenden Schritt in Richtung schneller Reaktionsfähigkeit für visuelle Inferenzfunktionen in der Robotik, industriellen Automatisierung, AR/VR und Überwachung vorantreiben wird Produkte und Märkte. Die bewährte ereignisbasierte Datenfluss-Rechentechnologie NeuronFlow von GrAI Matter Labs in GrAI VIP ermöglicht eine branchenführende Inferenzlatenz, die bis zu 100-mal besser ist als konkurrierende Lösungen.
Segmentierung der neuromorphen Chip-Industrie in Lateinamerika
Der Markt für neuromorphe Chips in Lateinamerika ist nach Endverbraucherbranchen segmentiert (Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit, Automobil, Industrie, Unterhaltungselektronik).
Neuromorphe Chips sind digital verarbeitete analoge Chips mit einer Reihe von Netzwerken, die den Netzwerken des menschlichen Gehirns ähneln. Diese Chips enthalten Millionen von Neuronen und Synapsen, um die Selbstintelligenz zu steigern, unabhängig von vorinstallierten Codes in normalen Chips. Als besondere Art von Chips sind diese in hohem Maße in der Lage, über Sensoren empfangene Daten zu manipulieren.
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Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung für neuromorphe Chips in Lateinamerika
Wie groß ist der Markt für neuromorphe Chips in LA?
Der LA Neuromorphic Chip-Markt wird im Prognosezeitraum (2024-2029) voraussichtlich eine CAGR von 27,89 % verzeichnen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem LA Neuromorphic Chip-Markt?
Intel Corporation, SK Hynix Inc., International Business Machines Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, GrAI Matter Labs sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem LA Neuromorphic Chip Market tätig sind.
Welche Jahre deckt dieser Markt für neuromorphe Chips in LA ab?
Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Marktes für neuromorphe Chips in LA für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Marktgröße für neuromorphe Chips in LA für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
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LA Neuromorphic Chip Industry Report
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate des LA Neuromorphic Chip im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die LA Neuromorphic Chip-Analyse umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
