El tamaño del mercado, la participación y el análisis de la industria de los chips neuromórficos por aplicación (reconocimiento de imágenes, reconocimiento de señal, minería de datos y otros), por tipo (chips de red neuronal (SNN), chips neuromórficos analógicos, chips neuromórficos digitales, chips neuromórficos basados ​​en Memristor y otros), por la industria (aeropacia y defensa, el consumo, el electricónico, el electricónico, la salud, y otros, y otros chips, y otros, y otros, y otros, y otras cosas, y otras cosas, y otras cosas, y otras cosas industriales, y otras cosas, y, y otras cosas

El mercado global de chips neuromórficos está cambiando el futuro de la informática al imitar la arquitectura neuronal del cerebro humano para permitir soluciones de procesamiento más eficientes, adaptables e inteligentes. Los chips neuromórficos se crean para procesar datos intrincados en tiempo real, ofreciendo ventajas a sectores como la atención médica, el automóvil, la TI y las finanzas. Con la progresión de las tecnologías impulsadas por la IA, existe un uso creciente de estos chips para mejorar el aprendizaje automático y las habilidades de computación cognitiva.  Por ejemplo,

• Según los expertos de la industria, el envío de PC de inteligencia artificial representará el 60% de todos los envíos de PC para 2027. Crecerá de casi 50 millones de unidades en 2024 a más de 167 millones en 2027.

Además, la creciente necesidad de un análisis de datos avanzados de baja energía y alta velocidad está llevando a un crecimiento continuo en la demanda de chips neuromórficos. Este cambio subraya la importancia vital de la tecnología neuromórfica en la transformación de modelos informáticos convencionales y acelerando el progreso de los sistemas inteligentes de próxima generación.

Mercado de chips neuromórficosConductor

El aumento de la demanda de la computación eficiente en la energía es el principal impulsor del mercado

La creciente demanda de soluciones informáticas de eficiencia energética está alimentando la expansión del mercado. Creadas para imitar la eficiencia energética del cerebro, los chips neuromórficos utilizan baja potencia para procesar datos, abordando los problemas de consumo de energía encontrados por los sistemas informáticos convencionales al manejar las tareas de IA y Big Data. A medida que las industrias buscan soluciones informáticas eficientes con alto rendimiento y bajo consumo de energía, el uso de tecnologías neuromórficas está aumentando rápidamente, especialmente en dispositivos móviles, IoT y sistemas autónomos. Además, las innovaciones recientes en la industria apoyan esta tendencia. Por ejemplo,

• En 2024, el memristor de giro de TDK avanza la computación neuromórfica al imitar el cerebro humano, logrando un ahorro significativo de energía sobre los sistemas de IA tradicionales, hasta 1/100. TDK, en colaboración con la Universidad CEA y Tohoku, tiene como objetivo mejorar los dispositivos neuromórficos para el aprendizaje y la adaptación en tiempo real en aplicaciones de IA.

Mercado de chips neuromórficosRestricción

El desarrollo de algoritmos complejos dificulta el crecimiento del mercado

El desarrollo de algoritmos complejos presenta una restricción significativa en el mercado. A medida que la arquitectura de los sistemas neuromórficos diverge de la informática tradicional, la creación de algoritmos eficientes que aprovechan sus capacidades únicas se vuelve cada vez más desafiante. Esta complejidad complica los procesos de diseño y optimización y dificulta la adopción generalizada, ya que los desarrolladores pueden luchar por aprovechar completamente el potencial de los chips neuromórficos sin apoyo algorítmico sofisticado. En consecuencia, la necesidad de experiencia y recursos especializados en el desarrollo de algoritmos podría ralentizar la innovación y limitar las aplicaciones prácticas de las tecnologías neuromórficas, afectando el crecimiento de su mercado.

Mercado de chips neuromórficosOportunidad

El avance en la computación neuromórfica crea una oportunidad para el mercado

Los avances en la computación neuromórfica están progresando rápidamente, con innovaciones en diseños que replican formaciones del cerebro humano, lo que permite un procesamiento efectivo de datos intrincados. Los avances como el aumento de las redes neuronales (SNN) permiten el procesamiento inmediato y la adaptación para cambiar los datos, lo que aumenta las tareas como el reconocimiento de imágenes y el habla.

Los científicos están investigando materiales y diseños frescos, como memristores, que mejoran tanto el rendimiento como la escalabilidad. Este desarrollo también alcanza las interfaces de computadora cerebral, proporcionando nuevas posibilidades para las tecnologías de asistencia para discapacidades y trastornos neurológicos. En general, se espera que estas progresiones mejoren las tecnologías actuales y creen oportunidades para nuevos usos, lo que lleva a una expansión sustancial en la industria de los chips neuromórficos. Además, las innovaciones recientes en la industria apoyan esta tendencia. Por ejemplo,

• En 2024, Brainchip introdujo el chip Akida Pico, diseñado para dispositivos con restricciones de potencia como relojes inteligentes y wearables, que consume solo 1 miliwatt de potencia. Utilizando la computación neuromórfica, imita los picos cerebrales para un procesamiento eficiente en tiempo real, ideal para aplicaciones como el reconocimiento de voz y la reducción de ruido.

Segmentación

Ideas clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Micro indicadores económicos
• Conductores, restricciones, tendencias y oportunidades
• Estrategias comerciales adoptadas por jugadores clave
• Análisis FODA consolidado de jugadores clave

 Análisis por aplicación

Según la aplicación, el mercado se subdivide en reconocimiento de imágenes, reconocimiento de señal, minería de datos y otros.

El segmento de reconocimiento de imágenes tiene una participación mayoritaria en el mercado de chips neuromórficos. Los chips son excelentes para analizar información visual como lo hace el cerebro humano, lo que los hace muy efectivos para tareas como el reconocimiento facial, la detección de objetos y el análisis de video en tiempo real. La capacidad de llevar a cabo estas actividades con un uso mínimo de energía y velocidades de procesamiento rápidas hace que las chips neuromórficos sean muy atractivos para su uso en sistemas de seguridad, automóviles autónomos y electrónica de consumo. Por ejemplo,

• En 2022, los investigadores introdujeron el chip Neurram, un chip neuromórfico en memoria de eficiencia energética de eficiencia energética que sobresale en las tareas de reconocimiento de imágenes. Logra un 99% de precisión en el reconocimiento de dígitos escritos a mano y 85.7% en la clasificación de imágenes, todo mientras consume mucha menos energía que las plataformas de IA tradicionales.

Análisis por tipo

Según el tipo, el mercado se fragmenta en chips de red neuronal (SNN), chips neuromórficos analógicos, chips neuromórficos digitales, chips neuromórficos basados ​​en memristor y otros.

El segmento de chips de la Red Neural (SNN) de picos posee una cuota de mercado mayoritaria. Estos chips imitan la comunicación entre neuronas y sinapsis en el cerebro humano mediante el uso de picos eléctricos, lo que les permite sobresalir en el procesamiento de datos en tiempo real mientras consume una potencia mínima. Su capacidad para realizar tareas como el procesamiento sensorial, el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones las separan de los demás. El cálculo rápido y la eficiencia energética de los chips SNN los hacen ideales para su uso en robótica, sistemas autónomos e inteligencia artificial, lo que ha llevado a su amplia adopción y su posición de mercado dominante. El enfoque creciente en la creación de hardware que emule el comportamiento neural solidifica el reinado de los chips SNN en el mercado neuromórfico. Por ejemplo,

• En 2024, Innatera introdujo su microcontrolador neuromórfico T1, que presenta un acelerador de red neuronal (SNN) diseñada para aplicaciones de detección siempre encendidas en Electrónica de Consumidor e IoT. Al imitar los procesos neurales del cerebro, el T1 permite el análisis en tiempo real de varios tipos de datos, como imágenes y sonidos, con un consumo de energía significativamente menor y una mayor eficiencia en comparación con los chips de IA tradicionales.

Análisis por industria

Sobre la base de la industria, el mercado se subdivide en aeroespacial y defensa, automotriz, electrónica de consumo, atención médica, industrial y otras (TI y telecomunicaciones).

El segmento de consumo electrónica posee una participación mayoritaria en el mercado de chips neuromórficos. Este sector impulsa la demanda de soluciones informáticas avanzadas y eficientes en energía en dispositivos como teléfonos inteligentes, wearables y sistemas de casas inteligentes. La capacidad de los chips neuromórficos para procesar datos sensoriales y realizar tareas como el reconocimiento de imagen y voz los hace esenciales para mejorar la funcionalidad de estos dispositivos de consumo. El impulso de la industria para la innovación continua garantiza que los chips neuromórficos sigan siendo un componente crítico en el desarrollo de productos electrónicos más inteligentes y eficientes. Por ejemplo,

• En 2024, los investigadores del Instituto Indio de Ciencia (IISc) desarrollaron una plataforma de computación analógica inspirada en el cerebro que puede almacenar y procesar datos en 16,500 estados de conductancia, excediendo con creces los sistemas digitales tradicionales. Este avance podría permitir que se realicen tareas complejas de IA en dispositivos personales, como computadoras portátiles y teléfonos inteligentes, lo que hace que las tecnologías de IA avanzadas sean más accesibles en la electrónica de consumo.

Análisis regional 

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 Basado en la región, el mercado se ha estudiado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América del Sur y Oriente Medio y África.

América del Norte domina el mercado de chips neuromórficos, en gran parte debido a su infraestructura tecnológica avanzada y la presencia de los principales actores de la industria como Intel, IBM y Qualcomm. El área está enriquecida por un fuerte entorno de I + D, respaldado por las principales instituciones y esfuerzos gubernamentales sustanciales para promover la tecnología neuromórfica. Además, el fuerte interés de industrias como la defensa, la inteligencia aeroespacial e artificial continúa alimentando la expansión en América del Norte. La región obtiene una ventaja competitiva a través de la implementación temprana de la computación neuromórfica en áreas como robótica, sistemas autónomos y atención médica. Además, las innovaciones recientes de los gigantes tecnológicos apoyan esta tendencia. Por ejemplo,

• En 2024, Intel lanzó Hala Point, el sistema neuromórfico más grande del mundo, con 1.15 mil millones de neuronas impulsadas por chips neuromórficos Loihi 2. Este sistema, diseñado para la eficiencia y la sostenibilidad de la IA, puede realizar 20 billones de operaciones por segundo.

La región de Asia Pacífico posee la segunda participación más grande en el mercado de chips neuromórficos. La región está progresando rápidamente en tecnología neuromórfica con inversiones sustanciales de naciones como China, Japón y Corea del Sur, dedicada a mejorar sus capacidades semiconductores a través de los esfuerzos de investigación y desarrollo. Las empresas tecnológicas significativas en la región de Asia Pacífico están investigando activamente la computación neuromórfica para su uso en inteligencia artificial, robótica e Internet de las cosas, lo que lleva a una mayor necesidad de soluciones creativas. Por ejemplo,

• En 2024, los científicos chinos desarrollaron Speck, un chip neuromórfico de baja energía que puede realizar la informática dinámica. Creada por la Academia de Ciencias de China, Speck combina algoritmos, software y hardware para imitar el rendimiento similar al cerebro, lo que requiere solo 0.7 miliwatios para actividades visuales.

 Europa posee la tercera mayor participación de mercado debido a inversiones sustanciales en investigación y desarrollo para mejorar la tecnología neuromórfica. El área alberga una variedad de instituciones académicas y empresas tecnológicas que investigan usos en campos como robótica, automotriz e inteligencia artificial. Alemania, Francia y el Reino Unido lideran el camino para promover asociaciones entre instituciones académicas y empresas para estimular la innovación. Por ejemplo,

• En 2023, el proyecto Nimbleai financiado por la UE, con la compañía francesa EFPGA Menta, tiene como objetivo desarrollar un chip neuromórfico 3D que integre la detección, la memoria y el procesamiento. Esta iniciativa de USD 10.8 millones bajo Horizon Europe aprovechará la tecnología EFPGA reprogramable de Menta, permitiendo que los chips se adapten a los algoritmos de IA cambiantes después de la producción.

Jugadores clave cubiertos

El mercado global de chips neuromórficos está fragmentado con la presencia de un gran número de grupos y proveedores independientes. En los EE. UU., Los 5 mejores jugadores representan alrededor del 23% del mercado.

El informe incluye los perfiles de los siguientes jugadores clave:

• Applied Brain Research Inc (Canadá)
• Brainchip Inc. (Australia)
• General Vision Inc. (EE. UU.)
• Hewlett Packard Enterprise (EE. UU.)
• IBM Corporation (EE. UU.)
• Intel Corporation (EE. UU.)
• Qualcomm Technologies (EE. UU.)
• Samsung Electronics Co. Ltd (Corea del Sur)
• SK Hynix Inc (Corea del Sur)

Desarrollos clave de la industria

• En mayo de 2024, Honda e IBM acordaron colaborar en la investigación conjunta para crear tecnologías neuromórficas y de chiplet para vehículos definidos por software (SDV) para mejorar las capacidades de procesamiento y disminuir el uso de energía. En su plan de USD 64 mil millones de EV, Honda tiene como objetivo reducir los gastos de producción de baterías en un 20% e introducir sus EV de la serie 0 Principal para 2030.
• En octubre de 2023, Snap adquirió la compañía de computación neuromórfica Grai Matter Labs (GML). El chip VIP GRAI de GML, inspirado en el cerebro, ofrece un excelente rendimiento a niveles bajos de potencia, perfecto para usos de IA Edge, como robótica y AR/VR.