アプリケーション（画像認識、信号認識、データマイニングなど）、タイプ（スパイクニューラルネットワーク（SNN）チップ、アナログニューロモルフィックチップ、デジタルニューロモルフィックチップ、メモリスタベースのニューロモーモルフィックチップ、その他）、その他（産業、自動車など）による、アプリケーション（画像認識、信号認識、データマイニングなど）別の産業分析（画像認識、信号認識、データマイニングなど）による業界分析）など（IT＆Telecommunication））、および地域予測2025-2032

グローバルな神経形態チップ市場は、より効率的で適応性のあるインテリジェントな処理ソリューションを可能にするために、人間の脳の神経構造を模倣することにより、コンピューティングの未来を変えています。神経型チップは、複雑なデータをリアルタイムで処理するために作成され、ヘルスケア、自動車、IT、金融などのセクターに利点を提供します。 AI駆動型のテクノロジーの進行により、機械学習と認知コンピューティング能力を改善するために、これらのチップの使用が増えています。  例えば、

• 業界の専門家によると、人工知能PCの出荷は、2027年までにすべてのPC出荷の60％を占めます。2024年の5,000万台近くから2027年には1億6,700万以上に増加します。

さらに、低エネルギー、高速コンピューティング、高度なデータ分析の必要性が高まっているため、神経型チップの需要が継続的に増加しています。このシフトは、従来のコンピューティングモデルを変換し、次世代のインテリジェントシステムの進捗を加速する際に、神経モルフィテクノロジーの重要な重要性を強調しています。

神経型チップ市場ドライバ

エネルギー効率の高いコンピューティングに対する需要の増加は、市場の主要な要因です

エネルギー効率の高いコンピューティングソリューションに対する需要の高まりにより、市場の拡大が促進されています。脳のエネルギー効率を模倣するために作成された神経変動チップは、低電力を利用してデータを処理し、AIおよびビッグデータタスクを処理する際に従来のコンピューティングシステムで遭遇するエネルギー消費の問題に取り組みます。業界は、パフォーマンスと低消費電力を備えた効率的なコンピューティングソリューションを探しているため、特にモバイルデバイス、IoT、および自律システムでは、神経モルフィテクノロジーの使用が急速に増加しています。さらに、業界の最近の革新はこの傾向をサポートしています。例えば、

• 2024年、TDKのスピンメムリスターは、人間の脳を模倣し、従来のAIシステムよりも大幅な節約を達成することにより、神経型コンピューティングを進めます。 TDKは、CEAおよびTohoku大学と協力して、AIアプリケーションでのリアルタイムの学習と適応のために神経モルフィ装置を強化することを目指しています。

神経型チップ市場拘束

複雑なアルゴリズムの開発は、市場の成長を妨げます

複雑なアルゴリズムの開発は、市場に大きな抑制をもたらします。神経系システムのアーキテクチャは従来のコンピューティングとは異なるため、独自の機能を活用する効率的なアルゴリズムを作成することはますます困難になります。開発者は、洗練されたアルゴリズムサポートなしで神経型チップの可能性を完全に利用するのに苦労する可能性があるため、この複雑さは設計と最適化プロセスを複雑にし、広範な採用を妨げます。その結果、アルゴリズム開発における専門的な専門知識とリソースの必要性は、イノベーションを遅らせ、神経形式技術の実用的な応用を制限し、市場の成長に影響を与える可能性があります。

神経型チップ市場機会

神経型コンピューティングの進歩は、市場の機会を生み出します

神経形態のコンピューティングの進歩は急速に進行し、人間の脳の形成を複製するデザインの革新により、複雑なデータを効果的に処理できるようになりました。スパイクニューラルネットワーク（SNNS）などの進歩により、データの変更に即時処理と適応を可能にし、画像の認識や音声などのタスクを強化します。

科学者は、パフォーマンスとスケーラビリティの両方を向上させる、メモリスタなどの新鮮な材料とデザインを調査しています。この開発はまた、脳コンピューターの界面に達し、障害と神経障害のための支援技術の新しい可能性を提供します。一般に、これらの進行は、現在の技術を改善し、新しい用途の機会を生み出すことが期待されており、神経形態のチップ業界の大幅な拡大につながります。さらに、業界の最近の革新はこの傾向をサポートしています。例えば、

• 2024年、BrainChipは、スマートウォッチやウェアラブルなどのパワー制約のあるデバイス用に設計されたAkida Pico Chipを導入し、1ミリワットの電力を消費しました。神経モモフィックコンピューティングを利用して、音声認識やノイズリダクションなどのアプリケーションに最適なリアルタイム処理の効率的なリアルタイム処理のために脳のスパイクを模倣します。

セグメンテーション

重要な洞察

レポートは、次の重要な洞察をカバーしています。

• マイクロマクロ経済指標
• ドライバー、抑制、傾向、および機会
• 主要なプレーヤーが採用するビジネス戦略
• キープレーヤーの統合SWOT分析

 アプリケーションによる分析

アプリケーションに基づいて、市場は画像認識、信号認識、データマイニングなどに細分化されています。

画像認識セグメントは、神経型チップス市場で過半数のシェアを保持しています。チップは、人間の脳などの視覚情報の分析に優れており、顔の認識、オブジェクト検出、リアルタイムビデオ分析などのタスクに非常に効果的です。これらのアクティビティを最小限のエネルギー使用量と速い処理速度で実行する能力により、セキュリティシステム、自動運転車、および家庭用電子機器での使用が非常に魅力的です。例えば、

• 2022年、研究者は、画像認識タスクに優れたエネルギー効率の高い神経フリックコンピューティングインメモリーチップであるNeurramチップを導入しました。従来のAIプラットフォームよりもはるかに少ないエネルギーを消費しながら、手書きの数字認識で99％の精度と画像分類で85.7％を達成します。

タイプごとの分析

タイプに基づいて、市場はスパイクニューラルネットワーク（SNN）チップ、アナログニューロモルフィックチップ、デジタルニューロモルフィックチップ、メモリスタベースの神経型チップなどに断片化されています。

スパイクニューラルネットワーク（SNN）チップセグメントには、過半数の市場シェアがあります。これらのチップは、電気スパイクを使用することにより、ニューロンと人間の脳のシナプス間の通信を模倣し、最小限のパワーを消費しながらリアルタイムデータの処理に優れています。感覚処理、機械学習、パターン認識などのタスクを実行する能力は、それらを他のものと区別します。 SNNチップの迅速な計算とエネルギー効率により、ロボット工学、自律システム、人工知能での使用に最適であり、幅広い採用と支配的な市場の位置につながりました。神経の挙動をエミュレートするハードウェアの作成に焦点が当てられているため、神経形態市場におけるSNNチップの統治が固まります。例えば、

• 2024年、InnateraはT1 Neuromorphic Microcontrollerを導入しました。このマイクロコントローラーは、家庭用エレクトロニクスとIoTで常にオンセンシングアプリケーション用に設計されたスパイクニューラルネットワーク（SNN）アクセラレータを特徴としています。脳の神経プロセスを模倣することにより、T1は、画像やサウンドなどのさまざまなデータ型のリアルタイム分析を可能にし、従来のAIチップと比較して消費電力が大幅に低く、効率が高くなります。

業界による分析

産業に基づいて、市場は航空宇宙と防衛、自動車、家電、ヘルスケア、産業など（IT＆通信）に細分化されています。

コンシューマーエレクトロニクスセグメントは、神経形態チップ市場で過半数のシェアを保持しています。このセクターは、スマートフォン、ウェアラブル、スマートホームシステムなどのデバイスで、高度でエネルギー効率の高いコンピューティングソリューションの需要を促進します。感覚データを処理し、画像認識や音声認識などのタスクを実行する神経変動チップの能力により、これらの消費者デバイスの機能を強化するためにそれらを不可欠にします。業界の継続的なイノベーションへの推進により、神経変動チップはよりスマートで効率的な電子機器の開発において重要な要素であり続けます。例えば、

• 2024年、インド科学研究所（IISC）の研究者は、従来のデジタルシステムをはるかに超えて、16,500のコンダクタンス状態でデータを保存および処理できる脳にインスパイアされたアナログコンピューティングプラットフォームを開発しました。このブレークスルーにより、ラップトップやスマートフォンなどの個人デバイスで複雑なAIタスクを実行できるようになり、高度なAIテクノロジーが家電によりアクセスしやすくなります。

地域分析 

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 地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南アメリカ、および中東とアフリカ全体で研究されています。

北米は、主に高度なテクノロジーインフラストラクチャとIntel、IBM、Qualcommなどの主要な業界プレーヤーの存在が原因で、神経形態チップ市場を支配しています。この地域は、強力なR＆D環境によって豊かになり、トップの機関と神経形成技術を促進するための実質的な政府の努力に裏付けられています。さらに、防衛、航空宇宙、人工知能などの産業からの強い関心は、北米の拡大を促進し続けています。この地域は、ロボット工学、自律システム、ヘルスケアなどの分野での神経形態コンピューティングの初期の実装を通じて、競争上の優位性を獲得します。さらに、ハイテクジャイアンツによる最近の革新はこの傾向をサポートしています。例えば、

• 2024年、Intelは、Loihi 2 Neuromorphic Chipsを搭載した11億5,000億のニューロンを特徴とする世界最大の神経形態系であるHala Pointを発売しました。 AIの効率と持続可能性のために設計されたこのシステムは、1秒あたり20倍の操作を実行できます。

アジア太平洋地域は、神経型チップス市場で2番目に大きいシェアを保有しています。この地域は、研究と開発の取り組みを通じて半導体能力の改善に専念する中国、日本、韓国などの国からの多大な投資を伴う神経形式技術で急速に進歩しています。アジア太平洋地域の重要なテクノロジー企業は、人工知能、ロボット工学、およびモノのインターネットで使用するための神経形態のコンピューティングを積極的に調査しており、創造的なソリューションの必要性を高めています。例えば、

• 2024年、中国の科学者は、動的なコンピューティングを実行できる低エネルギーの神経形態チップであるSpeckを開発しました。中国科学アカデミーによって作成されたSpeckは、アルゴリズム、ソフトウェア、ハードウェアを組み合わせて脳のようなパフォーマンスを模倣し、視覚活動にはわずか0.7ミリワットを必要とします。

 ヨーロッパは、神経モルフィテクノロジーを強化するための研究開発への多大な投資により、3番目に大きな市場シェアを保持しています。この地域には、ロボット工学、自動車、人工知能などの分野で使用を調査しているさまざまな学術機関とハイテク企業があります。ドイツ、フランス、英国は、学術機関と企業の間のパートナーシップを促進してイノベーションを促進することに先導します。例えば、

• 2023年、フランスのEFPGA Company MentaをフィーチャーしたEUが資金提供したNimbleaiプロジェクトは、センシング、メモリ、および処理を統合する3Dニューロモーフィックチップの開発を目指しています。 Horizo​​n Europeの下でのこの1,080万米ドルのイニシアチブは、Mentaの再プログラム可能なEFPGAテクノロジーを活用し、ChipがAIアルゴリズムの変化後のプロダクションに適応できるようにします。

主要なプレーヤーがカバーしました

グローバルなニューロモルフィックチップ市場は、多数のグループとスタンドアロンプ​​ロバイダーの存在で断片化されています。米国では、上位5人のプレーヤーが市場の約23％を占めています。

レポートには、次のキープレーヤーのプロファイルが含まれています。

• Applied Brain Research Inc（カナダ）
• Brainchip Inc.（オーストラリア）
• General Vision Inc.（米国）
• Hewlett Packard Enterprise（米国）
• IBM Corporation（米国）
• Intel Corporation（米国）
• Qualcomm Technologies（米国）
• Samsung Electronics Co. Ltd（韓国）
• Sk Hynix Inc（韓国）

主要な業界の開発

• 2024年5月、ホンダとIBMは、ソフトウェア定義の車両（SDV）の神経形態およびチップレット技術を作成して、処理能力を高め、エネルギー使用量を削減するために、共同研究と共同研究に協力することに同意しました。 Hondaは、640億米ドルのEVプランで、バッテリーの生産費を20％削減し、2030年までにメイン0シリーズEVを導入することを目指しています。
• 2023年10月、SNAPはNeuromorphic Computing Company Grai Matter Labs（GML）を買収しました。脳に触発されたGMLのGrai VIPチップは、ロボット工学やAR/VRなどのエッジAI使用に最適な低電力レベルで優れたパフォーマンスを提供します。