Размер рынка нейропроцессоров — по типу, по технологическому узлу, по режиму развертывания, по точности обработки, по применению и по отрасли конечного использования — глобальный прогноз на 2025–2034 годы

Размер рынка нейронных процессоров

Глобальный рынок нейронных процессоров оценивался в 2,9 млрд долларов США в 2024 году. Ожидается, что рынок вырастет с 3,8 млрд долларов США в 2025 году до 11,2 млрд долларов США в 2030 году и 27,3 млрд долларов США к 2034 году, с темпом роста 24,4% в период 2025–2034 годов, согласно данным Global Market Insights Inc.

• Рост рынка нейронных процессоров обусловлен возрастающим спросом на ускорение ИИ в потребительской электронике, обработку в реальном времени для автономных и подключенных транспортных средств, расширение нагрузки ИИ на периферийных устройствах и предприятиях, ростом генеративного ИИ и крупных языковых моделей (LLMs), а также возрастающим спросом на энергоэффективные и масштабируемые вычисления ИИ.
  
• ИИ-модели используются по всему миру и становятся все более сложными, поэтому возрастает потребность в эффективных процессорах, способных обрабатывать нагрузки ИИ/МО более эффективно. Нейронные процессоры выполняют сложные вычисления данных, что приводит к быстрому принятию решений с низкой задержкой и снижением энергозатрат. Удаляя тяжелые задачи МО из облака, эти чипы сокращают задержку, уменьшают трафик данных и улучшают конфиденциальность пользователей. Например, глобальный рынок ИИ в потребительской электронике оценивался примерно в 7,8 млрд долларов США в 2022 году, а интеграция ИИ в умные устройства для дома, как ожидается, будет расти на 26,5% в год с 2023 по 2030 год.
  
• Нейронные процессоры обеспечивают мощную вычислительную поддержку, позволяющую транспортному средству точно видеть окружающую обстановку, распознавать опасности и выполнять команды, требующие быстрого реагирования. Обеспечивая высокую производительность при низком энергопотреблении, эти процессоры стали движущей силой технологий следующего поколения для транспортных средств.
  
• Рост нагрузок ИИ на периферийных устройствах и предприятиях стимулирует рынок нейронных процессоров, поскольку организации стремятся к быстрому, энергоэффективному и вычислительному процессу в реальном времени. В свою очередь, растет спрос на чипы, способные выполнять сложные задачи ИИ локально — на смартфонах, датчиках или целых центрах обработки данных, что снижает зависимость от удаленных облачных ресурсов.
  
• По применению глобальный рынок нейронных процессоров сегментирован на обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, прогнозную аналитику, распознавание речи и другие. В сегменте применения компьютерное зрение занимало 32,2% доли рынка в 2024 году. Этот сегмент рынка резко вырос из-за возрастающего спроса на анализ изображений, видео и данных в таких приложениях, как распознавание лиц, автономные транспортные средства, безопасность и умное производство.
  
• Азиатско-Тихоокеанский регион в 2024 году занял наибольшую долю глобального рынка нейронных процессоров, составив 34,9% с рыночной стоимостью 1,01 млрд долларов США. Рост региона обусловлен быстрой цифровой трансформацией, активными инициативами правительства по развитию полупроводниковой отрасли, увеличением использования устройств с ИИ и наличием крупных центров производства электроники.
  

Тенденции рынка нейронных процессоров

• ИИ интегрируется в нейронные процессоры для обеспечения возможностей на устройствах в смартфонах, цифровых помощниках, клинической диагностике и автономной мобильности. По мере роста числа приложений возрастают вычислительные требования к более быстрой локальной обработке. Этот спрос стимулирует разработку кремниевых NPU и специализированных сопроцессоров, ускоряющих обработку изображения, речи и языка непосредственно на устройстве, а не с использованием модели, передаваемой через облако. Переход к такой модели стимулирует инвестиции в прототипы NPU, которые более энергоэффективны и обладают более высокой производительностью.
  
• Промышленные отрасли, такие как автомобилестроение, робототехника и беспилотные системы, переходят на обработку ИИ на краю сети для снижения задержек при выводе и лучшей защиты конфиденциальных данных. Процессоры нейронных сетей на краю сети расположены там, где генерируются данные: на производственном полу робота, в блоке управления автомобилем или в доставляющем дроне. Это позволяет принимать решения в реальном времени с низкой задержкой. Это помогает перейти от технической зависимости от облачной инфраструктуры, которая зависит от данных с высоким потреблением пропускной способности. Это защищает уязвимые потоки данных от чувствительных данных.  
  
• Ландшафт процессоров нейронных сетей продолжает трансформироваться с увеличением акцента на энергоэффективный дизайн, устойчивость и производительность. Появились новые методы для сокращения мощности, необходимой для выполнения, при сохранении точности в задачах ИИ, таких как аналоговые вычисления, поток данных в памяти и модульность на основе чиплетов. Сотрудничество производителей оборудования, поставщиков программного обеспечения ИИ и OEM ведет к созданию масштабируемой экосистемы с пригодными компонентами и модулями, которые могут обрабатывать вычислительные, обучающие и инференсные рабочие процессы в различных рабочих нагрузках.               
  

Анализ рынка процессоров нейронных сетей

По типам рынок разделен на специализированные интегральные схемы (ASIC), графические процессоры (GPU), программируемые логические матрицы (FPGA), нейронные процессоры (NPU) и цифровые сигнальные процессоры (DSP). Сегмент GPU занимает наибольшую долю рынка в 25,2%, а сегмент NPU является самым быстрорастущим с CAGR 26,4% в течение прогнозируемого периода.

• Рынок графических процессоров (GPU) оценивается в 700 млн долл. США в 2024 году. Графические процессоры (GPU) продолжают лидировать на рынке процессоров нейронных сетей благодаря своим массово-параллельным конструкциям, подходящим для обучения глубоких нейронных сетей. Генерации Ampere и Hopper от NVIDIA превышают 1000 TFLOPs производительности ИИ, значительно опережая универсальные процессоры (CPU) в задачах, доминируемых матрицами. Данные бенчмарка MLPerf указывают на то, что лучшие GPU сокращают время обучения моделей более чем на 80% по сравнению с конфигурациями на основе CPU.
  
• Чтобы сохранить лидерство на рынке, производители внедряют тензорные ядра, усовершенствуют иерархии памяти и используют энергоэффективные конструкции чиплетов для повышения производительности на ватт. Предприятия, расширяющие свои операции ИИ, обнаруживают, что инвестиции в передовые GPU дают быстрое время окупаемости и высокую отдачу от инвестиций, особенно в средах, где ускоренные циклы итерации и развертывания моделей критически важны.
  
• Рынок нейронных процессоров (NPU) ожидается, что будет расти с CAGR 26,4% к 2034 году. Нейронные процессоры (NPU) быстро становятся доминирующей частью рынка процессоров нейронных сетей, специально используемых для ускорения рабочих нагрузок ИИ, таких как инференс глубокого обучения и интеллект на устройстве.
  
• Архитектурно NPU позволяют оптимизировать доступ к памяти, минимизировать перемещение данных и выполнять тензорные операции более эффективно, чем универсальные чипы. Преимущества, которые могут предоставить NPU, впечатляют, обеспечивая в пять раз лучшую производительность на ватт по сравнению с GPU или CPU для приложений на краю сети, таких как распознавание голоса, обнаружение лиц и предиктивное обслуживание, согласно производителям, таким как Qualcomm и Huawei.
  
• Производители вкладывают средства в гетерогенные вычисления и т.д., программные SDK и модульные чипы. С учетом спроса на ИИ с приоритетом конфиденциальности и низкой задержкой NPU готовы занять следующее поколение краевого ИИ в потребительских и корпоративных устройствах.

По технологическому узлу рынок нейронных процессоров делится на выше 16 нм, 10 нм–16 нм и ниже 10 нм. Сегмент 10 нм–16 нм занимает наибольшую долю рынка в размере 42,2%.

• Рынок 10 нм–16 нм оценивается в 1,2 млрд долларов США в 2024 году. Технологический узел 10 нм–16 нм в экосистеме нейронных процессоров набирает обороты как точка баланса между производительностью и эффективностью, особенно для высокообъемных задач AI-инференса, где требуется конкурентоспособная мощность и пропускная способность без значительных затрат на производство узлов менее 7 нм. Эти узлы обеспечивают достаточную плотность транзисторов для продвинутого параллельного вычисления и позволяют ускорить работу ИИ, сохраняя при этом зрелые показатели выхода продукции и структуру затрат.
  
• Чтобы воспользоваться этим сегментом, полупроводниковым компаниям необходимо изучать повторное использование IP, обеспечивать улучшенную широту и глубину библиотек управления напряжением и масштабировать требования к адаптивному управлению питанием в этих диапазонах узлов. Это особенно важно, если полупроводниковые компании работают с OEM над продуктами среднего уровня для AI на краю сети. Мы ожидаем, что узлы 10 нм–16 нм предоставят коммерчески значимый способ поддержки общих затрат в течение следующих 3–5 лет для конкурентоспособного развертывания ИИ.
  
• Рынок ниже 10 нм, как ожидается, будет расти с CAGR 25,2% к 2034 году. По мере того как технологические узлы ниже 10 нм в секторе нейронных процессоров начинают устанавливаться как выбор для следующего поколения задач ИИ, особенно в высокопроизводительных вычислениях (HPC), облачных дата-центрах и топовых мобильных и краевых устройствах ИИ, они будут оптимизировать использование экстремально-ультрафиолетовой (EUV) литографии и следующих поколений транзисторных архитектур FinFET или gate-all-around (GAA) для максимизации плотности транзисторов, скорости выполнения нейронных сетей и минимизации энергопотребления (ватт) на вычисление.
  
• Чтобы воспользоваться технологиями ниже 10 нм, производители полупроводников должны рассмотреть инвестиции в измерение EUV-литографии, продвинутую упаковку чиплетов и масштабирование подачи питания. Работая с фабриками, поставщиками облачных услуг и разработчиками программного обеспечения для ИИ, чтобы обеспечить наилучшее время выхода на рынок, так сказать, сверхэффективных нейронных процессоров, подходящих для инфраструктуры ИИ от края сети до облака.
  

По режиму развертывания рынок нейронных процессоров делится на устройства на краю сети и облачные дата-центры. Сегмент облачных дата-центров занимает наибольшую долю рынка в размере 64,6% и, как прогнозируется, будет расти с CAGR 24,7% в течение прогнозируемого периода.

• Рынок облачных дата-центров оценивается в 1,8 млрд долларов США в 2024 году. Большинство нейронных процессоров развертываются в облачных дата-центрах. Поскольку предприятия, гипермасштабируемые компании и лаборатории исследований ИИ ищут масштабируемую, ориентированную на производительность вычислительную инфраструктуру для обработки моделей с возрастающей сложностью в области глубокого обучения, логично сосредоточиться на развертывании нейронных процессоров в облачных средах. С централизованной вычислительной инфраструктурой в облаке и эластичными операциями дата-центров организации могут потреблять нейронные процессоры, в частности NPU и оптимизированные для ИИ GPU, по требованию для обучения крупномасштабных LLMs, моделей компьютерного зрения или систем рекомендаций.
  
• Поставщики инфраструктуры и разработчики NPU должны стремиться к оптимизации энергоэффективности, тепловых решений и пропускной способности памяти на серверных нейронных процессорах в облаке. Критически важно, чтобы CSP сотрудничали с фреймворками программирования для ИИ и сообществами с открытым исходным кодом, чтобы обеспечить совместимость рабочих нагрузок и снизить задержки при других программируемых, многоузловых обучающих и инференсных развертываниях на облачной инфраструктуре.
  
• Рынок устройств краевого вычисления ожидается, что вырастет на CAGR 26% к 2034 году. Устройства краевого вычисления находят широкое применение в качестве режима развертывания в области нейрообработчиков из-за необходимости в реальном времени, меньшей задержки и конфиденциальности данных в приложениях, таких как автономные транспортные средства, умное наблюдение, мониторинг здравоохранения и промышленная автоматизация. Эти устройства выполняют нейрообработку на источнике данных, с доступными на борту достижениями в оптимизации времени работы батареи, исключая время для подключения к облаку и ускоряя принятие решений.
  
• Производители продуктов должны использовать специализированные наборы инструментов, платформы совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения и предварительно обученные модели для краевого вывода. Работая в тесном сотрудничестве с производителями устройств IoT, телекоммуникационными провайдерами и OEM в конкретных вертикалях, они могут способствовать широкому внедрению нейропроцессоров в ограниченных средах, таких как микро-носимые устройства, дроны и удаленный мониторинг.
  

На основе точности обработки рынок нейропроцессоров разделен на 32-битные, 16-битные и 8-битные и ниже. Сегмент 16-битных устройств занимает наибольшую долю рынка в 43,2%, а сегмент 8-битных и ниже является самым быстрорастущим с CAGR 24,9% в течение прогнозируемого периода.

• Рынок 16-битных устройств оценивается в 1,2 млрд долларов США в 2024 году. Учитывая ключевые разработки в области нейропроцессоров, точность обработки 16 бит пересматривается, так как она представляет собой хороший баланс (или “сладкое место”) между вычислительной мощностью и уровнями точности модели, особенно для примеров, таких как традиционное распознавание речи, управление жестами и мобильный вывод. По сравнению с 8-битными форматами, точность 16-битных чисел с плавающей запятой или фиксированной точки сохраняет больше числовой точности и особенно подходит в любом контексте, где потери при квантовании могут быть проблемой, и является хорошим вариантом для глубоких нейронных сетей. Формат 16 бит набирает популярность как основной вариант для решений краевого ИИ и анализа данных в реальном времени в области краевого вывода, где 32-битная точность является намного более узким случаем использования, но может использовать значительно большую пропускную способность (особенно двойную точность).
  
• Поставщикам необходимо сосредоточиться на наличии надежной поддержки компилятора для 16-битных вариантов, обучающих наборов инструментов, которые могут оптимизировать 16-битные модели, и поддержании совместной совместимости с фреймворками ИИ (следовательно, поддержка цикла с TensorFlow Lite и PyTorch Mobile и т. д.). Однако, если структура сохраняется, переход на естественный 16-битный стандарт по умолчанию будет иметь множество вариантов использования с моделями ИИ средней сложности, особенно для встраиваемых и потребительских электронных устройств.
  
• Рынок 8-битных и ниже устройств, по прогнозам, достигнет CAGR 24,9% к 2034 году. В рынке нейропроцессоров точность обработки 8 бит и ниже, или модель выполнения вычислений на основе уменьшенной точности (например, 4-битный бинарный формат) вместо числа с плавающей запятой, продолжает проникать в насыщенные приложения, требующие сверхнизкоэнергетического искусственного интеллекта (ИИ), такого как распознавание ключевых слов, обнаружение пробуждающего слова и классификация объектов на основе зрения в умных устройствах для дома и устройствах Интернета вещей. Уменьшенная точность снижает нагрузку на память и вычислительную мощность, делая возможным вывод на устройстве с батарейным питанием, имеющим жесткие энергетические бюджеты.
  
• Производители должны инвестировать в адаптивные цепочки инструментов квантования, узкоспециализированные архитектурные модели, разработанные для краевого развертывания (например, MobileNet и TinyML), и искать фреймворки совместного проектирования программного обеспечения, которые соответствуют подходам с точностью ниже 8 бит во время выполнения модели. Эти шаги позволят поставщикам подготовиться к ожидаемому расширению рынка внедрения ИИ в области краевого ИИ, в таких областях, как носимые устройства, умные датчики и потребительская электроника, где стоимость, энергопотребление и форм-фактор являются основными факторами при проектировании.
  

На основе применения рынок разделен на обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, прогнозную аналитику, распознавание речи и другие. Сегмент компьютерного зрения занимает наибольшую долю рынка в размере 32,3%.

• Рынок компьютерного зрения оценивается в 75 миллионов долларов США в 2024 году. Благодаря важным факторам, связанным с восприятием в реальном времени в таких областях, как автономные транспортные средства, наблюдение, промышленная автоматизация и потребительская электроника, компьютерное зрение становится основным случаем использования в экосистеме нейронных процессоров. Нейронные процессоры используют методы высокоточной, высокоскоростной классификации изображений, обнаружения и сегментации на основе глубокого обучения для продвижения машинного понимания визуальных данных.
  
• Поставщикам необходимо сосредоточиться на улучшении иерархии памяти на кристалле, оптимизации архитектуры потока данных и инвестициях в программируемые движки вывода для широкого внедрения, от облачных умных камер до полностью развернутых на периферии роботов. Партнерство с разработчиками компьютерного зрения и запуск SDK для компьютерного зрения дополнят экосистему и снизят время выхода на рынок.
  
• Рынок обработки естественного языка (NLP) ожидается, что достигнет CAGR 25,8% к 2034 году. Обработка естественного языка (NLP) продолжает оставаться основной областью применения в сфере нейронных процессоров, поскольку спрос на понимание естественного языка в реальном времени на устройствах продолжает расти в широком спектре приложений, таких как чат-боты, виртуальные помощники, автоматизация поддержки клиентов и корпоративные системы ИИ. Примеры использования NLP, такие как анализ тональности, перевод языков, резюмирование и ответы на вопросы, также очень ресурсоемкие и, следовательно, особенно подходят для дискретного нейронного ускорения.
  
• Для того чтобы оставаться актуальными, поставщикам чипов необходимо увеличить поддержку низкоэнергопотребляющего вывода, управление длиной последовательности (а также возможность оптимизации для разреженности токенов), партнерство с разработчиками открытых фреймворков NLP (и расширение собственных цепочек инструментов компиляции языковых моделей) и поддержка предоптимизированных библиотек NLP, чтобы соответствовать быстро развивающемуся ландшафту потребностей предприятий, устройств периферии, приложений с низкой задержкой и многоязычных приложений.
  

На основе отраслей конечного использования рынок нейронных процессоров разделен на потребительскую электронику, автомобильную промышленность, здравоохранение, робототехнику и дроны, промышленную автоматизацию, оборону и аэрокосмическую промышленность и другие. Сегмент автомобильной промышленности является самым быстрорастущим сегментом с CAGR 28,4% в течение прогнозируемого периода.

• Рынок потребительской электроники оценивается в 171 миллион долларов США в 2024 году. Потребительская электроника формируется как самый большой и динамичный рынок конечного использования для нейронных процессоров. Растет спрос на более быстрые, умные и интуитивные потребительские электронные устройства, особенно мобильные. К ним относятся смартфоны, планшеты, телевизоры, шлемы AR/VR и носимые устройства. Растет спрос на более простые и быстрые задачи, такие как улучшение изображений в реальном времени, распознавание голоса, аутентификация лица и AI-ассистенты на устройствах. Нейронные процессорные единицы (NPU) интегрируются в эти устройства для улучшения пользовательского опыта. 
  
• Производители должны сосредоточиться на инновациях в архитектуре чипов с высокой эффективностью площади, обработке 5G-модемами и передовых упаковках для создания компактных продуктов. Способность быстро двигаться будет зависеть от отношений, установленных с потребительскими брендами и OEM. Установка SDK AI и инструментов ML на периферии будет необходима, как и принятие разработчиками, чтобы обеспечить, чтобы все модели ИИ могли работать на устройстве, и создать здоровый экосистему.
  
• Рынок автомобильной промышленности ожидается, что вырастет на CAGR 28,4% к 2034 году. Автомобильная промышленность активно внедряет нейропроцессоры для систем помощи водителю (ADAS), автономного вождения и инфотейнмента в автомобиле. По мере того как автомобили становятся более программно- и AI-ориентированными, NPU станут необходимыми для обработки больших объемов данных с датчиков в реальном времени, используя данные с широкого спектра датчиков (камеры, LiDAR, радар, ультразвук и др.) для выполнения задач, таких как обнаружение объектов, смена полосы движения, прогнозируемое обслуживание и т.д.
  
• Поставщики чипов и поставщики уровня 1 будут требовать специализированных инструментальных цепочек, ML-компиляторов и платформ симуляции для автомобильной промышленности. Поставщикам также потребуется сотрудничать с OEM для интеграции NPU в центральные вычислительные и зонные схемы. Поддержка обновлений по воздуху (OTA) и аппаратного шифрования моделей ИИ будет необходима для соответствия стандартам подключенных и автономных автомобилей .

Рынок нейропроцессоров в Северной Америке в 2024 году занял 27,2% доли рынка и растет на 24,8% CAGR, что обусловлено быстрым внедрением ИИ в облачные центры обработки данных, сильной интеграцией edge AI в автомобильную и потребительскую электронику, а также увеличением инвестиций в высокопроизводительные и энергоэффективные нейропроцессоры для корпоративных и промышленных приложений автоматизации.

• Рынок нейропроцессоров в США оценивался в 623,6 млн долл. США в 2024 году. Рост нагрузок ИИ в таких отраслях, как облачные вычисления, потребительская электроника, автономные транспортные средства и оборона, стимулирует спрос на нейропроцессоры в США. Как отмечает Ассоциация полупроводниковой промышленности (SIA), почти 46% всех глобальных продаж полупроводников приходится на США, а США являются центром инноваций в области проектирования чипов, ориентированных на ИИ. Аналогично, значительные инвестиции в сферу нейропроцессоров поступают от компаний, таких как NVIDIA, Intel и AMD, что создает экспоненциальный спрос на нейропроцессоры в устройствах edge и гипермасштабных центрах обработки данных, а также для обучения приложений или моделей ИИ.
  
• Первый приоритет для производителей нейропроцессоров, стремящихся конкурировать на рынке нейропроцессоров в США, — начать приоритизировать локализацию производства в рамках CHIPS and Science Act, направленного на продвижение производства полупроводников в США, а не только на их изготовление. Во-вторых, производители должны инвестировать в передовые упаковки и гетерогенную интеграцию, ориентированные на производительность и энергопотребление. В-третьих, для более высокого уровня внедрения и более длительных горизонтов внедрения стратегические партнерства с поставщиками облачных услуг США, автопроизводителями и оборонными подрядчиками обеспечат высокую видимость спроса в США.
  
• Рынок нейропроцессоров в Канаде оценивался в 171 млн долл. США в 2024 году. Рынок Канады развивается, так как ее отрасли все больше внедряют ИИ и машинное обучение в приложениях, таких как умные города, автономные транспортные средства, финтех и здравоохранение. Федеральные и провинциальные инициативы в области ИИ — включая Панамериканскую стратегию ИИ и близость к ведущим исследовательским институтам, таким как Vector Institute и MILA, — способствуют инновационному климату, создавая спрос (на нейропроцессоры для edge и облачных вычислений) для принятия решений в реальном времени и инференса моделей.
  
• Чтобы максимально использовать эту возможность для разработчиков NPU и поставщиков решений, необходимо согласовать свои действия с растущим акцентом Канады на этичном ИИ и нормативных требованиях/лучших практиках в области защиты данных, создавая энергоэффективные NPU, подходящие для федеративного обучения и обработки на устройстве.

Вот переведённый HTML-контент на русский язык: Collaborating with Canadian universities, AI startups, and cloud providers can open doors to lucrative public sector contracts and enterprise use cases. Designing and manufacturing locally or locating North American fabs can also help navigate growing problems and limitations in worldwide supply chains that match the emerging nationalist consumer sentiment around tech sovereignty.

The Europe neural processor market held 20.5% market share in 2024 and is growing at a 23.5% CAGR, driven by expanding AI research initiatives, robust semiconductor innovation, and growing deployment of neural processors in automotive, industrial automation, and healthcare applications aligned with stringent data privacy and energy efficiency regulations.

• Germany neural processor is expected to grow with a CAGR of 24.5% by 2034. Germany's neural processor market is experiencing significant growth due to the country's strong capabilities across industrial automation, automotive innovation, and AI-enabled research and development. Increasingly popular programs such as "AI Made in Germany" and strong public sector investment in Industry 4.0 are driving a growing demand for on-device intelligence in the high-tech manufacturing, robotics and mobility sector. Major OEMs and research institutions are investing in NPUs to enable real time processing of sensor data, predictive maintenance and control of autonomous systems. In addition, they will need to comply with stringent data privacy regulations under GDPR.
  
• Neural processor manufacturers targeting the German industry should focus on building power efficient chips that are safety compliant (both procured and used), and specifically designed for edge inference in industrial and automotive environments. Opportunities will increase for neural processors that are compatible with European standards (for example ISO 26262 for automotive functional safety), and through the development of technology partnerships with Tier-1 suppliers and AI-friendly research institutes. This will leverage Germany’s engineering culture where values of innovation have long standing cycles of adoption.
  
• The U.K. neural processor market was valued at USD 137 million in 2024. The growing emphasis on AI deployment in healthcare, defense, and financial services has driven accelerating interest, and ultimately adoption, of neural processors across the U.K. The infrastructure and expertise available through government-led work within the National AI Strategy, focus on AI applications for social good, and growing venture capital funding around U.K. based AI startups are driving demand for efficient, energy-conscious neural processing units capable of high-performance workloads like NLP, computer vision, and edge inference. The AI revolution across healthcare is compounded by growing smart healthcare infrastructure and a proliferation of applied cybersecurity innovations.
  
• In terms of taking advantage of neural processing market conditions in the U.K, developers of neural processors should employ strategies that align with existing U.K.-specific regulatory landscapes (e.g. NHS Digital standards), incorporating supply chain assessment of infrastructure, secure AI chipset and low-latency edge solutions, while partnering with U.K AI research hubs and working with public-private partnerships to build local trust and greater awareness for AI developments under U.K. government support.
  

The Asia-Pacific region is the fastest growing in the neural processor market and is expected to grow at a CAGR of 25.5% during the forecasted period, driven by rapid urbanization, surging demand for AI-enabled consumer electronics, expanding 5G infrastructure, and increasing investments in data centers, autonomous vehicles, and smart manufacturing across emerging economies like China, India, and Southeast Asia.

• Рынок нейрочипов в Китае прогнозируется значительный рост, достигнув 4,9 млрд долларов к 2034 году. Промышленность нейрочипов в Китае стимулируется сильной государственной поддержкой развития ИИ через «План развития искусственного интеллекта нового поколения», увеличением финансирования развития умных городов и сильным сектором потребительской электроники.  Локальные компании, такие как Huawei, Alibaba и Baidu, разрабатывают ускорители ИИ, оптимизированные для пользовательских языковых моделей, автономного вождения и приложений распознавания лиц. Это приводит к высокому спросу на нейрочипы.
  
• Чтобы конкурировать в этой среде, производители нейрочипов должны локализовать свою аппаратную и программную оптимизацию для NLP на китайском языке, соблюдать законы Китая, касающиеся кибербезопасности и локализации данных, и проектировать для оптимизации энергопотребления в мобильных и системах наблюдения. Производители могут получить больший доступ к рынку на местных фабриках, основанных на стратегических партнерствах с государственными организациями, инвестирующими в полупроводники и цель страны по достижению самообеспеченности в полупроводниковой промышленности.
  
• Рынок нейрочипов в Японии готов к значительному росту, прогнозируется достижение 130 млн долларов к 2034 году. Рынок нейрочипов в Японии продолжает расти стабильными темпами, частично благодаря акценту страны на робототехнике, автономных системах и умном производстве через программы, такие как Общество 5.0. Стареющее население Японии создает уникальные требования к разработке различных решений в области здравоохранения на основе ИИ, особенно решений, которые могут обеспечивать инференс на устройстве, что требует высокоэффективных нейрочипов. В то же время ведущие технологические компании Японии, такие как Sony, Renesas и другие, стремятся разработать новое поколение чипов edge AI для поддержки потребностей в проектировании для автомобильной промышленности, потребительской электроники и промышленной робототехники.
  
• Чтобы воспользоваться этими возможностями, компании, производящие нейрочипы в Японии, захотят учитывать сверхнизкое энергопотребление, надежность и компактные размеры для поддержки компактных встраиваемых систем. Также будет важно сотрудничать с японскими автомобильными OEM, производителями медицинских устройств и технологиями промышленной автоматизации. Понимание предпочтений Японии в отношении вертикально интегрированных и очень высококачественных систем поможет способствовать внедрению на этом рынке, ориентированном на точность. 
  

Рынок нейрочипов в Латинской Америке в 2024 году занял 9,3% доли рынка и растет на 20,9% CAGR, что обусловлено растущим внедрением ИИ в здравоохранение и сельское хозяйство, увеличением проникновения смартфонов, государственной поддержкой цифровой трансформации и растущим спросом на интеллектуальные устройства периферийного вычисления и энергоэффективные вычислительные решения.

Рынок нейрочипов в Ближнем Востоке и Африке в 2024 году занял 8% доли рынка и растет на 24,4% CAGR, что обусловлено расширением цифровой инфраструктуры, увеличением инвестиций в ИИ и инициативы умных городов, растущим спросом на периферийные вычисления в системах наблюдения и промышленной автоматизации, а также растущим внедрением потребительской электроники на основе ИИ в городских центрах.

• Рынок нейрочипов в Южной Африке прогнозируется значительный рост, достигнув 240 млн долларов к 2034 году. Промышленность нейрочипов в Южной Африке медленно продвигается, поскольку страна продолжает преследовать свою цифровую трансформацию, исследования в области ИИ и умную инфраструктуру. Спрос продолжает расти в таких отраслях, как финтех, здравоохранение и наблюдение, где edge-AI и интеллект на устройстве предлагают лучшую защиту данных и возможности принятия решений.
  
• Университеты и технологические хабы изучают ускорители ИИ и встроенные NPU для робототехники в реальном времени и умной диагностической обработки. Государственные инновационные программы и публично-частные партнерства помогают культивировать местные навыки ИИ.

Вот переведённый HTML-контент: However, high hardware costs, limited access to semiconductor manufacturing, and an over-reliance on importation create issues, which have led to collaborations with global chipmakers and cloud providers that utilize hybrid deployments.

Рынок ОАЭ демонстрирует значительный рост, прогнозируемый в размере 310 миллионов долларов США к 2034 году. Рынок нейропроцессоров в ОАЭ развивается, так как страна ускоряет внедрение своей национальной стратегии ИИ для достижения лидерства в области ИИ к 2031 году. Инвестиции в инициативы по созданию умных городов, такие как NEOM, а также разработки в области автономного транспорта, цифрового здравоохранения и наблюдения, увеличат спрос на ускорители ИИ и решения для вычислительных систем на краю сети. Кроме того, в регионе наблюдается стремление к локализации данных по причинам, связанным с безопасностью и задержкой времени отклика, что может стимулировать рост нейропроцессоров в устройствах на краю сети и центрах обработки данных.

Чтобы воспользоваться этой возможностью, поставщики нейропроцессоров должны согласовать свои действия с государственными программами инноваций и технологическими инфраструктурными проектами. Акцент должен быть сделан на разработке процессоров для работы в реальном времени в сложных условиях, которые обеспечивают высокий уровень кибербезопасности. Партнёрство с региональными поставщиками облачных услуг и системными интеграторами также будет критически важным для разработки масштабируемых решений, готовых к ИИ, для рынка Ближнего Востока.

Доля рынка нейропроцессоров

• Промышленность нейропроцессоров является высококонкурентной. NVIDIA, Intel, AMD, Qualcomm, Google и Samsung Electronics занимают первые шесть позиций, обеспечивая значительную долю в размере 66% на рынке в 2024 году. Они обладают значительной долей рынка нейропроцессоров благодаря своим объединённым аппаратным и программным экосистемам, проприетарным ускорительным стекам для ИИ и значительным инвестициям в исследования и разработки в области архитектуры чипов. Их способность охватить всю роль интеграции аппаратного обеспечения с программным стеком позволяет им предоставлять установленные инструменты разработки ИИ и глобальные сообщества разработчиков. Эти факторы создают значительные барьеры для входа. Приверженность отрасли к краевому ИИ, ускорению в центрах обработки данных и генеративным нагрузкам, а также общий фокус на показателях производительности, масштабируемости и блокировке экосистемы способствуют дальнейшему укреплению их позиции в качестве лидеров рынка NRFI.
  
• NVIDIA занимала 17% доли рынка нейропроцессоров в 2024 году благодаря лидерству на рынке с платформами CUDA и TensorRT, глубокой интеграции с фреймворками ИИ и непрерывному темпу инноваций в архитектуре GPU и NPU. Конкурентное преимущество NVIDIA заключается в её корпоративной приверженности ускоренным вычислениям, суперкомпьютерам ИИ и платформам, таким как DGX и Grace Hopper, а также аппаратно-программной экосистеме, оптимизированной для глубокого обучения, высокопроизводительных вычислений и больших языковых моделей. Лидерство NVIDIA в области инференса проявляется в использовании в центрах обработки данных, автономных системах и корпоративных нагрузках ИИ.
  
• Intel занимала 14% глобального рынка нейропроцессоров в 2024 году благодаря расширяющемуся ассортименту процессоров с поддержкой ИИ (Core Ultra и Xeon с интегрированными NPU). Компания продолжает продвигать свой инструментарий OpenVINO и фреймворк oneAPI для максимизации совместимости и производительности в краевых и корпоративных нагрузках ИИ. Её инвестиции в гибридные архитектуры, ускорение инференса на устройствах и партнёрские отношения с поставщиками программного обеспечения и облачных услуг укрепляют её позиции в клиентских вычислениях и встроенных нагрузках ИИ.
  
• AMD занимала 13% доли рынка, что обусловлено её высокопроизводительной архитектурой на основе чиплетов и GPU-ускорителями с акцентом на нагрузки ИИ. Текущие продукты компании включают возможности инференса ИИ в серии Ryzen и EPYC, ориентированные на игры, центры обработки данных и край сети.AMD's acquisition of Xilinx allowed it to expand the AI footprint even further into adaptive computing and embedded systems, with the added advantage of flexible deployment models and scaling of power-performance efficiency.
  
• Qualcomm had 10% of the global neural processor market, driven by its poder in mobile AI related to Snapdragon chipsets that have integrated Hexagon NPUs provide ful