신경성 칩은 적용 (이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 및 기타)에 의한 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 유형 (스파이킹 신경망 (SNN) 칩, 아날로그 신경 칩, 디지털 신경 칩, Memristor 기반 신경 칩, 기타 (Aerrospace & Defense, Consumor Electronic, Automer Electronic, Automor Electronic, 및 Undercore, 및 기타). 통신)) 및 지역 예측 2025-2032

글로벌 신경성 칩 시장은보다 효율적이고 적응 가능하며 지능적인 처리 솔루션을 허용하기 위해 인간 뇌의 신경 구조를 모방함으로써 컴퓨팅의 미래를 변화시키고 있습니다. 신경성 칩은 복잡한 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 만들어지며 의료, 자동차, IT 및 금융과 같은 부문에 이점을 제공합니다. AI 중심 기술이 진행됨에 따라 기계 학습 및인지 컴퓨팅 능력을 향상시키기 위해 이러한 칩의 사용이 증가하고 있습니다.  예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 인공 지능 PC 배송은 2027 년까지 모든 PC 선적의 60%를 차지할 것입니다. 2024 년 거의 5 천만 대에서 2027 년 1 억 6,700 만 명 이상으로 성장할 것입니다.

또한, 저에너지, 고속 컴퓨팅 및 고급 데이터 분석에 대한 요구가 증가함에 따라 신경 칩에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 변화는 기존의 컴퓨팅 모델을 변형시키고 차세대 지능형 시스템의 진행을 가속화하는 데있어 신경계 기술의 중요성을 강조합니다.

신경 칩 시장운전사

에너지 효율적인 컴퓨팅에 대한 수요 증가는 시장의 주요 동인입니다.

에너지 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 시장의 확장에 힘 입어 가고 있습니다. 뇌의 에너지 효율을 모방하기 위해 만들어진 신경 칩은 저전력을 사용하여 데이터를 처리하여 AI 및 빅 데이터 작업을 처리 할 때 기존 컴퓨팅 시스템에서 발생하는 에너지 소비 문제를 해결합니다. 산업이 고성능 및 저전력 소비를 갖는 효율적인 컴퓨팅 솔루션을 찾고 있기 때문에 특히 모바일 장치, IoT 및 자율 시스템에서 신경계 기술의 사용이 빠르게 증가하고 있습니다. 또한 최근 업계의 혁신은 이러한 추세를 지원합니다. 예를 들어,

• 2024 년, TDK의 스핀 메모터는 인간 뇌를 모방하여 기존 AI 시스템에 비해 상당한 전력 절약을 달성함으로써 신경 형태 컴퓨팅을 발전시킵니다. TDK는 CEA 및 Tohoku University와 협력하여 AI 응용 프로그램의 실시간 학습 및 적응을위한 신경 형태를 향상시키는 것을 목표로합니다.

신경 칩 시장제지

복잡한 알고리즘의 개발은 시장 성장을 방해합니다

복잡한 알고리즘의 개발은 시장에서 상당한 제한을 제시합니다. 신경계 시스템의 아키텍처가 전통적인 컴퓨팅에서 나오면서 고유 한 기능을 활용하는 효율적인 알고리즘을 제작하는 것이 점점 어려워집니다. 이러한 복잡성은 설계 및 최적화 프로세스를 복잡하게 만들고 광범위한 채택을 방해합니다. 개발자는 정교한 알고리즘 지원없이 신경 칩의 잠재력을 완전히 활용하는 데 어려움을 겪을 수 있기 때문입니다. 결과적으로 알고리즘 개발에서 전문화 된 전문 지식과 자원의 필요성은 혁신을 늦추고 신경계 기술의 실제 적용을 제한하여 시장 성장에 영향을 미칠 수 있습니다.

신경 칩 시장기회

신경성 컴퓨팅의 발전은 시장의 기회를 만듭니다.

신경성 컴퓨팅의 발전은 인간 뇌 형성을 복제하는 설계의 혁신으로 인해 복잡한 데이터를 효과적으로 처리 할 수있게함으로써 빠르게 발전하고 있습니다. SNN (Spiking Neural Networks)과 같은 발전은 데이터 변경에 즉각적인 처리 및 적응을 가능하게하여 이미지 인식 및 음성 인식과 같은 작업을 향상시킬 수 있습니다.

과학자들은 성능과 확장 성을 모두 향상시키는 멤 미스터와 같은 신선한 재료와 디자인을 조사하고 있습니다. 이 개발은 또한 뇌-컴퓨터 인터페이스에 도달하여 장애 및 신경계 장애에 대한 보조 기술에 대한 새로운 가능성을 제공합니다. 일반적으로 이러한 진보는 현재의 기술을 개선하고 새로운 용도를위한 기회를 창출하여 신경 칩 산업의 상당한 확장으로 이어질 것으로 예상됩니다. 또한 최근 업계의 혁신은 이러한 추세를 지원합니다. 예를 들어,

• 2024 년에 Brainchip은 스마트 워치 및 웨어러블과 같은 전력 제약 장치를 위해 설계된 Akida Pico 칩을 도입하여 단지 1 밀리 와트의 전력을 소비했습니다. 신경성 컴퓨팅을 활용하여, 음성 인식 및 소음 감소와 같은 응용 프로그램에 이상적 인 효율적인 실시간 처리를 위해 뇌 스파이크를 모방합니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 마이크로 거시 경제 지표
• 운전자, 제약, 트렌드 및 기회
• 주요 업체가 채택한 비즈니스 전략
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

 응용 프로그램 별 분석

응용 프로그램을 기반으로 시장은 이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 및 기타로 세분됩니다.

이미지 인식 부문은 신경 칩 시장에서 다수의 점유율을 보유하고 있습니다. 칩은 인간 뇌와 같은 시각적 정보를 분석하는 데 탁월하여 얼굴 인식, 객체 감지 및 실시간 비디오 분석과 같은 작업에 매우 효과적입니다. 최소한의 에너지 사용 및 빠른 처리 속도로 이러한 활동을 수행 할 수있는 능력은 신경 칩이 보안 시스템, 자율 주행 자동차 및 소비자 전자 제품에 사용하기에 매우 매력적입니다. 예를 들어,

• 2022 년에 연구원들은 이미지 인식 작업에 탁월한 에너지 효율적인 신경성 컴퓨터-메모리 칩 인 Neurram 칩을 도입했습니다. 필기 숫자 인식에서 99% 정확도를 달성하고 이미지 분류에서 85.7%를 달성하면서 전통적인 AI 플랫폼보다 훨씬 적은 에너지를 소비합니다.

유형별 분석

유형을 기반으로 시장은 스파이 킹 신경망 (SNN) 칩, 아날로그 신경 칩, 디지털 신경 칩, 밈리스트 기반 신경 칩 등으로 조각됩니다.

SNN (Spiking Neural Network) 칩 부문은 대다수의 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이 칩은 전기 스파이크를 사용하여 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 사이의 통신을 모방하여 최소한의 전력을 소비하면서 실시간 데이터를 처리 할 때 뛰어납니다. 감각 처리, 머신 러닝 및 패턴 인식과 같은 작업을 수행하는 능력은이를 다른 사람과 분리시킵니다. SNN 칩의 빠른 계산 및 에너지 효율성은 로봇 공학, 자율 시스템 및 인공 지능에 사용하기에 이상적이며, 이로 인해 광범위한 채택과 지배적 인 시장 위치가되었습니다. 신경 행동을 모방하는 하드웨어를 만드는 데 중점을두면 신경 이성 시장에서 SNN 칩의 통치가 강화됩니다. 예를 들어,

• 2024 년에 Innatera는 T1 Neuromorphic Microcontroller를 소개했으며, 여기에는 SNN (Spiking Neural Network) 가속기가 소비자 전자 장치 및 IoT에서 항상 감지 응용 프로그램을 위해 설계된 스파이크 신경망 (SNN) 가속기를 특징으로합니다. T1은 뇌의 신경 과정을 모방함으로써 이미지 및 사운드와 같은 다양한 데이터 유형에 대한 실시간 분석을 허용하며 전통적인 AI 칩에 비해 전력 소비가 상당히 높아지고 효율이 높아집니다.

산업별 분석

산업에 기초하여 시장은 항공 우주 및 방어, 자동차, 소비자 전자, 의료, 산업 및 기타 (IT & Telecommunication)로 세분화됩니다.

Consumer Electronics 부문은 Neuromorphic Chips 시장에서 다수의 점유율을 보유하고 있습니다. 이 부문은 스마트 폰, 웨어러블 및 스마트 홈 시스템과 같은 장치에서 고급 에너지 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요를 유발합니다. 감각 데이터를 처리하고 이미지 및 음성 인식과 같은 작업을 수행하는 신경 칩의 능력은 이러한 소비자 장치의 기능을 향상시키는 데 필수적입니다. 지속적인 혁신에 대한 업계의 추진은 신경 칩이 더 똑똑하고 효율적인 전자 제품을 개발하는 데 중요한 구성 요소로 남아 있음을 보장합니다. 예를 들어,

• 2024 년에 IISC (Indian Institute of Science)의 연구원들은 16,500 개의 컨덕턴스 상태에서 데이터를 저장하고 처리 할 수있는 뇌에서 영감을 얻은 아날로그 컴퓨팅 플랫폼을 개발하여 전통적인 디지털 시스템을 훨씬 능가했습니다. 이러한 혁신을 통해 랩톱 및 스마트 폰과 같은 개인 장치에서 복잡한 AI 작업을 수행 할 수 있으므로 소비자 전자 장치에서 고급 AI 기술에 더 액세스 할 수 있습니다.

지역 분석 

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 지역을 기반으로 한 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미 및 중동 및 아프리카 전반에 걸쳐 연구되었습니다.

북미는 고급 기술 인프라와 인텔, IBM 및 Qualcomm과 같은 주요 업계 플레이어의 존재로 인해 신경 칩 시장을 지배합니다. 이 지역은 최고 기관이 뒷받침하는 강력한 R & D 환경과 신경계 기술을 촉진하기위한 실질적인 정부의 노력으로 풍부합니다. 또한 국방, 항공 우주 및 인공 지능과 같은 산업의 강력한 관심은 북미의 확장에 계속 연료를 공급하고 있습니다. 이 지역은 로봇 공학, 자율 시스템 및 건강 관리와 같은 영역에서 신경성 컴퓨팅의 초기 구현을 통해 경쟁 우위를 얻습니다. 또한 기술 거인의 최근 혁신은 이러한 추세를 지원합니다. 예를 들어,

• 2024 년 인텔은 Loihi 2 신경 칩으로 구동되는 15 억 개의 뉴런을 특징으로하는 세계 최대의 신경 형태 시스템 인 Hala Point를 출시했습니다. AI 효율성 및 지속 가능성을 위해 설계된이 시스템은 초당 20 개의 20 만 개의 작업을 수행 할 수 있습니다.

아시아 태평양 지역은 신경 칩 시장에서 두 번째로 큰 점유율을 보유하고 있습니다. 이 지역은 중국, 일본 및 한국과 같은 국가의 상당한 투자로 연구 개발 노력을 통해 반도체 능력을 향상시키는 데 전념하여 신경계 기술에서 빠르게 발전하고 있습니다. 아시아 태평양 지역의 중요한 기술 회사는 인공 지능, 로봇 공학 및 사물 인터넷에 사용하기위한 신경성 컴퓨팅을 적극적으로 조사하여 창의적인 솔루션의 필요성을 높이고 있습니다. 예를 들어,

• 2024 년에 중국 과학자들은 동적 컴퓨팅을 수행 할 수있는 저에너지 신경성 칩 인 Speck을 개발했습니다. 중국 과학 아카데미에서 만든 Speck은 알고리즘, 소프트웨어 및 하드웨어를 결합하여 뇌와 같은 성능을 모방하여 시각적 활동을 위해 0.7 밀리 와트 만 필요합니다.

 유럽은 신경계 기술을 향상시키기 위해 연구 및 개발에 대한 상당한 투자로 인해 세 번째로 큰 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이 지역은 로봇 공학, 자동차 및 인공 지능과 같은 분야에서 사용을 연구하는 다양한 학술 기관 및 기술 회사를 개최합니다. 독일, 프랑스 및 영국은 혁신을 촉진하기 위해 학술 기관과 비즈니스 간의 파트너십을 홍보하는 길을 이끌고 있습니다. 예를 들어,

• 2023 년 프랑스 EFPGA 회사 Menta를 특징으로하는 EU가 자금을 지원하는 Nimbleai 프로젝트는 감지, 기억 및 처리를 통합하는 3D 신경성 칩을 개발하는 것을 목표로합니다. Horizon Europe 의이 1,180 만 이니셔티브는 Menta의 재 프로그래밍 가능한 EFPGA 기술을 활용하여 칩이 생산 후 AI 알고리즘 변경에 적응할 수 있도록합니다.

주요 플레이어는 다루었습니다

글로벌 신경성 칩 시장은 다수의 그룹과 독립형 공급 업체의 존재로 분류됩니다. 미국에서는 상위 5 명이 시장의 약 23%를 차지합니다.

이 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함되어 있습니다.

• Applied Brain Research Inc (캐나다)
• Brainchip Inc. (호주)
• General Vision Inc. (미국)
• Hewlett Packard Enterprise (미국)
• IBM Corporation (미국)
• 인텔 코퍼레이션 (미국)
• Qualcomm Technologies (미국)
• 삼성 전자 회사 (Samsung Electronics Co. Ltd) (한국)
• SK Hynix Inc (한국)

주요 산업 개발

• 2024 년 5 월, Honda와 IBM은 공동 연구에 협력하여 소프트웨어 정의 차량 (SDV)을위한 신경 감소 및 칩 렛 기술을 만들어 처리 기능을 향상시키고 에너지 사용량을 줄였습니다. Honda는 640 억 달러의 EV 계획에서 배터리 생산 비용을 20% 줄이고 2030 년까지 주요 0 시리즈 EV를 도입하는 것을 목표로합니다.
• 2023 년 10 월 SNAP는 인수 신경성 컴퓨팅 회사 인 Grai Matter Labs (GML)를 인수했습니다. 뇌에서 영감을 얻은 GML의 Grai VIP 칩은 저전력 수준에서 우수한 성능을 제공하며 로봇 공학 및 AR/VR과 같은 에지 AI 용도에 적합합니다.