拉丁美洲神经形态芯片市场规模和份额分析-行业研究报告-增长趋势

Q: 目前洛杉矶神经形态芯片市场规模有多大？

洛杉矶神经形态芯片市场预计在预测期内（2024-2029）复合年增长率为 27.89% Read More

拉丁美洲神经形态芯片市场规模

拉丁美洲神经形态芯片市场分析

2020年拉美神经形态芯片市场规模为1.9亿美元，预计到2026年将达到8.3亿美元，复合年增长率为27.89%。随着物联网和数据分析需求的不断增长，对神经形态芯片的需求也随之增加。设计这些芯片的动机是构建一个运行大规模实时模拟的平台，以帮助神经科学研究。因此，处理器架构的创新越来越受到政府、研究机构和商业实体的关注，从而演变成重大发展。

Neuromorphic 是一种特定的受大脑启发的 ASIC，它实现了尖峰神经网络 (SNN)。它的目标是达到平均数十瓦的大规模并行大脑处理能力。内存和处理单元处于单一抽象（内存计算）中。这带来了在复杂环境中动态、自编程行为的优势。
BrainChip Holdings Ltd 等公司正在开展多项合作活动，以利用神经形态芯片遏制 COVID-19 的传播。 2021 年 5 月，BrainChip Holdings Ltd 与精密免疫学公司 Biotome Pty Ltd 合作开发了一种快速、准确的 COVID-19 抗体测试。两家公司将探索 Akida 神经处理器如何提高抗体测试的准确性和信息质量，而 Biotome 正在通过在护理点提供先进的人工智能能力进行开发。
神经形态芯片可以采用数字、模拟或混合方式设计。模拟芯片比数字芯片更类似于神经网络的生物特性。在模拟架构中，很少使用晶体管来模拟神经元的微分方程。因此，从理论上讲，它们比数字神经形态芯片消耗更少的能量。此外，它们还可以将处理扩展到分配的时隙之外。得益于此功能，可以加快处理速度，比实时处理更快。然而，模拟架构会导致更高的噪声，从而降低精度。
另一方面，数字芯片比模拟芯片更精确。它们的数字结构增强了片上编程。这种灵活性使得人工智能研究人员能够准确地实现各种算法，并且与 GPU 相比能耗较低。混合芯片试图将模拟芯片的优点（即能耗较低）和数字芯片的优点（即精度）结合起来。
神经形态架构解决了冯诺依曼架构中普遍存在的高功耗、低速度和其他与效率相关的瓶颈等挑战。与二进制编码中突然出现高点和低点的传统冯诺依曼架构不同，神经形态芯片以尖峰信号的形式提供连续的模拟转换。神经形态架构将存储和处理集成在一起，摆脱了连接CPU和内存的总线瓶颈。

拉丁美洲神经形态芯片市场趋势

汽车是采用神经拟态芯片增长最快的行业

汽车行业是神经形态芯片增长最快的行业之一。所有高端汽车制造商都在大力投资以实现第 5 级车辆自动驾驶，预计这将对人工智能驱动的神经形态芯片产生巨大需求。
自动驾驶市场需要不断改进人工智能算法，以实现高吞吐量和低功耗要求。神经形态芯片非常适合分类任务，可用于自动驾驶的多种场景。与静态深度学习解决方案相比，它们在嘈杂的环境中也更加高效，例如自动驾驶车辆。
据英特尔称，自动驾驶汽车在近一个半小时的驾驶过程中或普通人每天在汽车上花费的时间估计可能产生 4 TB 的数据量。自动驾驶车辆在有效管理这些行程中生成的所有数据方面面临着重大挑战。
运行最新自动驾驶汽车的计算机实际上是小型超级计算机。 Nvidia 等公司的目标是在 2022 年实现 5 级自动驾驶，使用 750W 的功率提供 200TOPS（每秒万亿次操作）。然而，每小时 750W 的处理能耗势必会对电动汽车的续驶里程产生显着影响。
ADAS（高级驾驶辅助系统）应用包括神经形态芯片的各种汽车应用中的图像学习和识别功能。它的工作原理类似于传统的 ADAS 功能，例如乘用车中的巡航控制或智能速度辅助系统。它可以通过识别道路上标记的交通信息（如人行横道、学区、路坎等）来控制车辆速度。

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对基于人工智能的微芯片的需求不断增长推动市场增长

由于对人工智能的需求不断增加以及消费者对小尺寸产品的偏好导致了IC小型化的要求，拉丁美洲神经形态芯片市场正在经历高速增长。随着智能技术的出现，智能传感器正在汽车、电子和医疗等许多最终用户行业中使用。
目前可用于人工智能应用的半导体是CPU和人工智能加速器。由于CPU的计算限制，人工智能加速器正在引领市场。可用的人工智能加速器包括 GPU、专用集成电路 (ASIC) 和现场可编程门阵列 (FPGA)。 GPU 拥有许多并行处理核心，这使其在处理 AI 训练和推理方面具有显着优势。然而，它们确实具有高功耗成本，这对于未来的应用来说是不可持续的。
另一方面，新兴的 FPGA 的能效比 GPU 高十倍，但性能较低。在能源效率是重中之重的应用中，FPGA 可以作为替代解决方案。在AI加速器中，ASIC表现出最佳的性能、较低的功耗和效率。然而，设计独特功能的 ASIC 成本高昂且不可重新配置。因此，当特定人工智能应用市场足以满足设计投资时，应使用ASIC。
与人工智能加速器相比，神经形态芯片有望成为并行性、能源效率和性能方面的突出选择。他们可以实时处理人工智能推理和训练。此外，通过神经形态芯片可以进行边缘训练。然而，学习方法应该提高其准确性。

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拉丁美洲神经形态芯片产业概况

由于神经形态芯片市场非常小众，且处于发展初期，市场上只有少数几家参与者，例如 BrainChip Holdings Ltd、英特尔公司、SynSense AG 等。顶级参与者在这个整合的市场中正在快速增长。通过各种市场开发策略，例如协作、市场拓展、产品创新和研发活动。因此市场集中度为中等。

2020 年 3 月 - SolidRun 和 Gyrfalcon 开发了首款边缘优化 AI 推理服务器 Janux GS31，支持领先的神经网络框架。它最多可配置 128 个 Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI 加速芯片，以提高大多数复杂视频 AI 模型的推理性能。

拉丁美洲神经形态芯片市场领导者

Intel Corporation
SK Hynix Inc.
International Business Machines Corporation
Samsung Electronics Co. Ltd
GrAI Matter Labs
*免责声明：主要玩家排序不分先后

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拉丁美洲神经形态芯片市场新闻

2021 年 1 月 - GrAI Matter Labs 推出了 GrAI VIP（视觉推理处理器），这是一个全栈 AI 片上系统平台，将推动机器人、工业自动化、AR/VR 和监控领域视觉推理功能的快速响应能力迈出重要一步产品和市场。 GrAI Matter Labs 在 GrAI VIP 中经过验证的 NeuronFlow 基于事件的数据流计算技术可实现行业领先的推理延迟，比竞争解决方案高出 100 倍。

拉丁美洲神经形态芯片市场报告 - 目录

1. 介绍

1.1 研究假设和市场定义
1.2 研究范围

2. 研究方法论

3. 执行摘要

4. 市场洞察

4.1 市场概况
4.2 行业吸引力——波特五力分析
- 4.2.1 供应商的议价能力
- 4.2.2 消费者的议价能力
- 4.2.3 新进入者的威胁
- 4.2.4 替代品的威胁
- 4.2.5 竞争激烈程度
4.3 行业价值链分析
4.4 神经形态芯片的新兴用例
4.5 COVID-19对市场的影响分析

5. 市场洞察

5.1 市场驱动因素
- 5.1.1 对基于人工智能的微芯片的需求不断增加
- 5.1.2 神经可塑性概念与电子学相结合的新趋势
5.2 市场挑战
- 5.2.1 硬件设计对高精度和复杂性的需求

6. 拉丁美洲神经形态芯片市场

6.1 最终用户行业
- 6.1.1 金融服务和网络安全
- 6.1.2 汽车
- 6.1.3 工业的
- 6.1.4 消费类电子产品
- 6.1.5 其他最终用户行业

7. 竞争格局

7.1 公司简介
- 7.1.1 Intel Corporation
- 7.1.2 SK Hynix Inc.
- 7.1.3 IBM Corporation
- 7.1.4 Samsung Electronics Co. Ltd
- 7.1.5 GrAI Matter Labs
- 7.1.6 Nepes Corporation
- 7.1.7 General Vision Inc.
- 7.1.8 Gyrfalcon Technology Inc.
- 7.1.9 BrainChip Holdings Ltd
- 7.1.10 Vicarious FPC Inc.
- 7.1.11 SynSense AG