Marktgröße für neuromorphe Chips
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 0.16 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 5.83 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 104.70 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktkonzentration | Mittel |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für neuromorphe Chips
Die Größe des Marktes für neuromorphe Chips wird im Jahr 2024 auf 0,16 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 5,83 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 104,70 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
- Der zunehmende Einsatz von Biometrie und Spracherkennung treibt die Nachfrage nach neuromorphen Chips in Smartphones. Diese Chips werden verwendet, um Audiodaten in der Cloud zu verarbeiten und sie dann an das Telefon zurückzugeben. Darüber hinaus erfordert künstliche Intelligenz (KI) mehr Rechenleistung, aber energiesparendes neuromorphes Computing könnte Anwendungen, die derzeit in der Cloud ausgeführt werden, erheblich dazu bringen, in Zukunft direkt auf dem Smartphone zu laufen, ohne den Akku des Telefons wesentlich zu belasten.
- 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. Anstelle traditioneller bitgenauer Berechnungen führt neuromorphe Hardware zu probabilistischen Modellen einfacher, zuverlässiger, robuster und dateneffizienter Berechnungen als hochgradig stochastische Natur des Gehirns. Neuromorphe Hardware eignet sich sicherlich eher für kognitive Anwendungen als für präzises Rechnen.
- Im Laufe des nächsten Jahrzehnts wird das neuromorphe Computing die Natur und Funktionalität einer breiten Palette wissenschaftlicher und nichtwissenschaftlicher Anwendungen verändern. Einige davon umfassen mobile Anwendungen, die zunehmend leistungsstarke Verarbeitungskapazitäten und -fähigkeiten erfordern.
- Das Design neuromorpher Chips verfolgt das Ziel, Teile des biologischen Nervensystems zu modellieren. Ziel ist die Reproduktion seiner Rechenfunktionalität und insbesondere seiner Fähigkeit, kognitive und wahrnehmungsbezogene Aufgaben effizient zu lösen. Um dies zu erreichen, ist die Modellierung von Netzwerken mit ausreichender Komplexität hinsichtlich der Anzahl der Neuronen und synaptischen Verbindungen erforderlich. Das Gehirn und seine Fähigkeit, zu lernen und sich an spezifische Probleme anzupassen, sind immer noch Gegenstand neurowissenschaftlicher Grundlagenforschung.
- Die COVID-19-Pandemie hatte einen positiven Einfluss auf den Medizinmarkt. Mehrere Marktführer, darunter IBM, Hewlett Packard und Qualcomm, haben ihre neuromorphen Computerlösungen in mehreren Krankenhäusern und Kliniken weltweit eingeführt. Die Rechenfähigkeiten ihrer Technologien konnten verschiedene Schwierigkeiten innerhalb eines normalen Krankenhausökosystems reduzieren. Die Pandemie hielt den Investitionsgütersektor in Schwung und sorgte für eine starke Nachfrage nach Elektronik der nächsten Generation.
Markttrends für neuromorphe Chips
Das Segment Unterhaltungselektronik hält bedeutenden Marktanteil
- Die Unterhaltungselektronikindustrie identifiziert neuromorphes Computing als ein vielversprechendes Werkzeug, um Hochleistungsrechnen und einen extrem niedrigen Stromverbrauch zu ermöglichen, um diese Ziele zu erreichen. Beispielsweise verlassen sich KI-Dienste wie Alexa und Siri auf Cloud Computing mit dem Internet, um gesprochene Befehle und Fragen zu analysieren und darauf zu reagieren. Neuromorphe Chips haben das Potenzial, den intelligenten Betrieb mehrerer Arten von Sensoren und Geräten zu ermöglichen, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist.
- Smartphones sollen der Auslöser für die Einführung des Neuromorphic Computing sein. Mehrere Vorgänge, wie zum Beispiel die Biometrie, sind energiehungrig und datenintensiv. Bei der Spracherkennung werden beispielsweise Audiodaten in der Cloud verarbeitet und dann an das Telefon zurückgegeben.
- Tragbare Geräte sind eine schnell wachsende Technologie mit erheblichen Auswirkungen auf die persönliche Gesundheitsversorgung sowohl in der Wirtschaft als auch in der Gesellschaft. Aufgrund der weit verbreiteten Sensoren in allgegenwärtigen und verteilten Netzwerken sind Stromverbrauch, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Systemanpassung für die Zukunft intelligenter tragbarer Geräte von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus erweitert der Bereich der künstlichen Intelligenz die Möglichkeiten intelligenter tragbarer Sensorsysteme weiter. Die aufkommenden Hochleistungssysteme und intelligenten Anwendungen benötigen mehr Komplexität und erfordern sensorische Einheiten, um das physische Objekt genau zu beschreiben.
- Darüber hinaus könnte die Erhöhung der Anzahl tragbarer Geräte das Marktwachstum weiter vorantreiben. Laut Cisco Systems erreichte die Zahl der angeschlossenen tragbaren Geräte im Jahr 2022 beispielsweise 1.105 Millionen, verglichen mit 929 Millionen im Vorjahr.
- Das zunehmende Interesse an neuromorpher Technik zeigt, dass hardwarebasierte neuronale Netze als entscheidende Zukunftstechnologie mit hohem Potenzial für wichtige Anwendungen wie Edge Computing und tragbare Geräte gelten.
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Nordamerika wird im Prognosezeitraum einen großen Anteil halten
- In Nordamerika sind einige der wichtigsten Marktanbieter ansässig, darunter die Intel Corporation und die IBM Corporation. Der Markt für neuromorphe Chips wächst in der Region aufgrund von Faktoren wie Regierungsinitiativen, Investitionsaktivitäten und anderen.
- Einer der wesentlichen Faktoren für das Wachstum des Marktes in Nordamerika ist das Interesse staatlicher Stellen am neuromorphen Computing.
- Beispielsweise kündigte das Energieministerium (DOE) im September 2022 eine Finanzierung von 15 Millionen US-Dollar für 22 Forschungsprojekte zur Weiterentwicklung des neuromorphen Computings an. Die Initiative des DOE unterstützt die Entwicklung von Hardware und Software für gehirninspiriertes neuromorphes Computing.
- Andererseits konzentriert sich die kanadische Regierung auf die Technologie der künstlichen Intelligenz, die in den kommenden Jahren voraussichtlich auch Raum für Wachstum im neuromorphen Computing schaffen wird. Beispielsweise gab das kanadische Ministerium für Innovation, Wissenschaft und Industrie im Juni 2022 den Beginn der zweiten Phase der pankanadischen Strategie für künstliche Intelligenz bekannt. Die zweite Phase der Strategie wird durch eine Investition in Höhe von 443 Millionen US-Dollar im Haushalt 2021 unterstützt.
- Mehrere Forschungsprojekte ziehen Kooperationen zur Weiterentwicklung der neuromorphen Technologie an. Beispielsweise entwickelte die Pritzker School of Molecular Engineering (PME) an der University of Chicago in den USA im August 2022 einen flexiblen, dehnbaren neuromorphen Computerchip, der Informationen verarbeitet, indem er das menschliche Gehirn nachahmt. Das Gerät soll die Art und Weise verändern, wie Gesundheitsdaten verarbeitet werden.
- In Kanada ist ein Wachstum bei KI-basierten Chips zu verzeichnen, was auch den Markt für neuromorphe Chips antreibt. Beispielsweise gab das kanadische Startup Tenstorrent im Mai 2021 bekannt, dass es 200 Millionen US-Dollar eingesammelt und den Status eines Einhorns erreicht hat. Das Unternehmen hatte geplant, seinen KI-Chip für reale Anwendungen im ersten Halbjahr 2022 auszuliefern.
- Es wird erwartet, dass die steigenden Verteidigungsausgaben verschiedener Länder auch die Nachfrage nach neuromorphem Computing in Nordamerika ankurbeln werden.
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Überblick über die Neuromorphic-Chip-Branche
Auf dem Markt für neuromorphe Chips gibt es große Halbleiteranbieter mit erheblichen Möglichkeiten zur Umsatzgenerierung, Start-ups im Bereich Architekturentwicklung und Universitäten. Der Markt konsolidiert sich und Anbieter investieren zunehmend in Forschung und Entwicklung sowie Kooperationsaktivitäten, um technologische Fähigkeiten zu erlangen und den Markt zu kommerzialisieren, wodurch der Markt weniger wettbewerbsfähig wird.
Obwohl sich neuromorphe Chips noch in einem frühen Entwicklungsstadium befinden, wächst das Interesse der Marktteilnehmer an der Patentanmeldung bei wichtigen Halbleiterunternehmen, Forschungs- und Entwicklungszentren und Universitäten, und der Wettbewerbswettbewerb dürfte in Zukunft zunehmen.
Im August 2022 wurde Edge Impulse eingeführt, das es Entwicklern ermöglicht, ML-Algorithmen der Enterprise-Klasse zu erstellen, die auf realen Sensordaten in einer Low-Code-Umgebung trainiert werden. Diese trainierten Algorithmen können quantifiziert, optimiert und in Spiking Neural Networks (SNN) umgewandelt werden, die mit BrainChip Akida-Geräten kompatibel und einsetzbar sind. Diese Funktionalität ist für neue und bestehende Edge Impulse-Projekte verfügbar, indem der integrierte BrainChip MetaTF-Modellbereitstellungsblock der Plattform genutzt wird. Dieser Bereitstellungsblock ermöglicht es Free-Tier- und Enterprise-Entwicklern, neuromorphe Modelle für reale Anwendungsfälle zu entwerfen und zu bewerten, bevor sie sie auf BrainChip Akida-Entwicklungskits bereitstellen.
Im April 2022 kündigte SynSense eine Zusammenarbeit mit BMW an, um die Integration neuromorpher Chips und intelligenter Cockpits voranzutreiben. Dies ist der erste Schritt zur Integration der gehirnähnlichen Technologie von SynSense in intelligente Cockpits. Diese neuromorphe Technologiekooperation mit BMW wird sich auf den dynamischen visuellen Intelligenz-SoC-Speck von SynSense konzentrieren, der den stromsparenden SNN-Vision-Prozessor von SynSense mit einem ereignisbasierten Sensor auf einem einzigen Chip kombiniert.
Marktführer bei neuromorphen Chips
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Intel Corporation
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SK Hynix Inc.
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IBM 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
- Dezember 2022 Intel bringt den neuesten neuromorphen KI-Chip auf den Markt, der datenverarbeitende Aufgaben 1.000-mal schneller als Standardprozessoren wie CPUs und GPUs erledigt und dabei viel weniger Strom verbraucht. Da sie so energieeffizient sind, eignet sich die Technologie ideal für verschiedene Anwendungen wie Industrieanlagen, Cybersicherheit und Smart Homes.
- November 2022 Oppo kündigt seine Zusammenarbeit mit Qualcomm Technologies im Bereich Raytracing-Grafiken für mobile Geräte an. Das Unternehmen plante, Google Vertex AI Neural Architecture Search (Google NAS) erstmals auf einem Smartphone zu implementieren. Die einzigartige Lösung konzentriert sich auf die Steigerung der Energieeffizienz und Latenz der KI-Verarbeitung auf mobilen Geräten. Darüber hinaus behauptet Oppo, dass sein nächstes Flaggschiff-Smartphone Find
- Juni 2022 Forscher des Tsinghua University Center for Brain-Inspired Computing Research in China haben einen neuromorphen Chip entwickelt, der weniger Strom verbraucht als ein herkömmlicher NVIDIA-Chip, der für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Tianjicat verbrauchte etwas mehr als die Hälfte der Leistung eines identischen Roboters mit NVIDIA-Chip. Sie fanden außerdem heraus, dass ihr neuromorpher Chip-basierter Roboter eine 79-mal geringere Latenz als das NVIDIA-basierte System hatte, wodurch er Entscheidungen viel schneller treffen konnte.
Marktbericht für neuromorphe Chips – Inhaltsverzeichnis
1. EINFÜHRUNG
1.1 Studienannahmen und Marktdefinition
1.2 Umfang der Studie
2. FORSCHUNGSMETHODIK
3. ZUSAMMENFASSUNG
4. MARKTEINBLICKE
4.1 Marktübersicht
4.2 Branchenattraktivität – Porter Five Forces
4.2.1 Verhandlungsmacht der Lieferanten
4.2.2 Verhandlungsmacht der Käufer
4.2.3 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
4.2.4 Bedrohung durch Ersatzprodukte
4.2.5 Wettberbsintensität
4.3 Analyse der Branchenwertschöpfungskette
4.4 Neue Anwendungsfälle für neuromorphe Chips
4.5 Bewertung der Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt
5. MARKTEINBLICKE
5.1 Marktführer
5.1.1 Steigende Nachfrage nach auf künstlicher Intelligenz basierenden Mikrochips
5.1.2 Aufkommender Trend zur Kombination des Konzepts der Neuroplastizität mit Elektronik
5.2 Marktherausforderungen
5.2.1 Bedarf an hoher Präzision und Komplexität beim Hardware-Design
6. GLOBALE DEEP-LEARNING-MARKTANALYSE
6.1 Aktuelles Marktszenario
6.2 Globale Marktsegmentierung für Deep Learning
6.2.1 Nach Typ
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-Beschleuniger
6.3 Berichterstattung über die aktuellen Trends in der Deep-Learning-Software- und Servicebranche
6.4 Investitionsszenario
6.5 Liste der wichtigsten Hardware-Anbieter
6.6 Zukunft des Marktes
7. MARKTSEGMENTIERUNG
7.1 Nach Endverbraucherbranche
7.1.1 Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit
7.1.2 Automobil (ADAS/Autonome Fahrzeuge)
7.1.3 Industriell (IoT-Ökosystem, Überwachung und Robotik)
7.1.4 Unterhaltungselektronik
7.1.5 Andere Endverbraucherbranchen (Medizin, Raumfahrt, Verteidigung usw.)
7.2 Nach Geographie
7.2.1 Nordamerika
7.2.2 Europa
7.2.3 Asien-Pazifik
7.2.4 Rest der Welt
8. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT
8.1 Firmenprofile
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
9. INVESTITIONSANALYSE
10. ZUKUNFT DES MARKTES
Segmentierung der Branche für neuromorphe Chips
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. Neuromorphe Chips sind eine besondere Art von Chips und können über Sensoren empfangene Daten manipulieren. Für die Zwecke der Studie wurden Chips, die den SNN-Ansatz nutzen, als Teil des Umfangs berücksichtigt. Der untersuchte Markt betrachtet Deep-Learning-Hardware und neuromorphe Chips als separate Märkte.
Die Marktgröße für den neuromorphen Chip wird bewertet, indem die Marktgrößen verschiedener Marktteilnehmer analysiert werden, die auf dem Markt in verschiedenen Endverbraucherbranchen tätig sind, wie z. B. Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit, Automobil, Industrie und Unterhaltungselektronik in mehreren Regionen, einschließlich Nordamerika , Europa, Asien-Pazifik und der Rest der Welt. Für die Marktstudie wurden nur Computer- und Sensoranwendungen neuromorpher Chips berücksichtigt. Die Wettbewerbslandschaft wurde herangezogen, um die Durchdringung neuromorpher Chips und die Art und Weise zu berechnen, wie sich Spieler an organischen und anorganischen Wachstumsstrategien beteiligen. Darüber hinaus entwickeln diese Unternehmen ihre Produkte kontinuierlich weiter, um ihren Marktanteil und ihre Rentabilität zu steigern. Darüber hinaus konzentrierte sich die Marktstudie auch auf die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf das Marktökosystem. Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente wertmäßig in Mio. USD angegeben.
| Nach Endverbraucherbranche | ||
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| Nach Geographie | ||
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Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung für neuromorphe Chips
Wie groß ist der Markt für neuromorphe Chips?
Es wird erwartet, dass der Markt für neuromorphe Chips im Jahr 2024 0,16 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 104,70 % auf 5,83 Milliarden US-Dollar wachsen wird.
Wie groß ist der Markt für neuromorphe Chips derzeit?
Im Jahr 2024 wird die Größe des Marktes für neuromorphe Chips voraussichtlich 0,16 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Markt für neuromorphe Chips?
Intel Corporation, SK Hynix Inc., IBM Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, GrAI Matter Labs sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für neuromorphe Chips tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im Markt für neuromorphe Chips?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am Markt für neuromorphe Chips?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil am Markt für neuromorphe Chips.
Welche Jahre deckt dieser Markt für neuromorphe Chips ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Größe des Marktes für neuromorphe Chips auf 0,08 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Marktes für neuromorphe Chips für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des Marktes für neuromorphe Chips für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
Branchenbericht über neuromorphe Chips
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate neuromorpher Chips im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Neuromorphic-Chip-Analyse umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
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