神经形态芯片市场规模、份额和预测报告 - 2032

神经形态芯片市场大小

2023年,神经形态芯片市场价值为1.382亿美元,预计在2024至2032年期间,CAGR将增长55%以上。 人工智能的进步大大推动了市场的增长(AI).

神经形态芯片被设计来模仿人类大脑的神经结构,为AI任务提供特异的效率和性能. 这些芯片在处理复杂而实时的数据时很适合, 使它们在机器学习中的应用是理想的, 深入学习还有认知计算 随着AI继续进化并扩展到各种部门,如自主车辆,机器人和医疗保健,对神经形态芯片的需求会增加. 它们在降低能耗的情况下进行高速计算的能力,是推进AI技术的关键组成部分。

例如,2024年6月,正在通过将AI与人脑相接而创造出不可想象的技术。 硬件和软件是神经形态计算所基于的两个核心技术基础. 神经形态电路与来自英特尔的著名Loihi处理器一样,正被开发到硬件前方. 目前处于第二代的Loihi被制作成类似于生物脑网络的组成和运作. 这些芯片使得处理更有效更灵活,因为它们采用了与常规处理器完全不同的设计.

边缘计算在数据生成源或附近处理数据的上升是神经形态芯片市场的重要驱动力. 神经形态芯片因其能耗低和计算效率高而特别适合边缘计算环境. 这些芯片能够进行实时数据分析和决策,同时具有最小的耐久性,这对于自主系统,智能设备,工业自动化等应用至关重要. 随着对更快更高效的边缘计算解决方案的需求不断增长,神经形态芯片越来越多地被采用以满足这些需要.

市场的一个主要缺陷是开发和生产成本高。 神经形态芯片的设计和制造需要专门的材料,先进的制造技术,以及大量的研发投资. 这些高成本会限制神经形态技术的可获性并减缓市场采用,特别是在成本敏感应用方面. 与发展和生产神经形态芯片有关的金融障碍可能对希望进入市场或进入市场的公司构成挑战。

神经形态学 芯片市场 趋势

对先进人工智能(AI)和机器学习(ML)应用的需求日益增加,是驱动神经形态芯片产业的一大趋势. 随着AI和ML技术在保健、汽车和金融等行业更加普及,对更有效和强大的加工解决方案的需求正在增加。 神经形态芯片在这些应用中提供了显著优势,因为它们有能力处理复杂的任务,如模式识别和以最小功耗进行实时决策等. AI驱动的创新的兴起,包括自主车辆,智能城市,以及先进的机器人,正在推动对能够支持这些技术的计算要求的神经形态芯片的需求. 随着AI和ML的不断发展,神经形态芯片正日益成为其发展和部署的组成部分.

边缘计算和"物联网"(IOT)的扩展是影响神经形态芯片市场的另一个关键趋势. 边际计算涉及更接近源的数据处理,而不是依赖集中云计算,这需要高效而低功率的处理解决方案. 神经形态芯片由于能以最小能耗进行复杂的计算,因此非常适合边缘计算. 同样地,生成并处理大量数据的IOT设备得益于神经形态芯片的低功率,高效率能力. iOT设备的部署日益增多,网络边缘对实时数据处理的需求也促使这些地区采用神经形态芯片. 这一趋势反映了对能够处理分布式和相通系统要求的先进加工技术的日益需要。

神经形态计算研究的持续进展正在塑造市场的未来。 研发工作的重点是提高神经形态芯片的性能,可伸缩性和集成性. 材料科学,芯片架构,和计算算法的创新正在导致更高效更能的神经形态芯片的发展. 这些进步正在增强神经形态芯片的功能,使其更适用于更广泛的应用. 此外,神经形态计算方面的突破正在促成新的使用案例并驱动市场进一步增长。 随着研究继续推开神经形态技术的界限,预计市场会看到新产品和改良产品涌入,从而将神经形态芯片的潜力扩展到各个部门。

神经形态芯片市场分析

基于终端使用工业,市场分为消费电子,保健,汽车,工业,航空航天和国防,它和电信等. 预计汽车部分在预测期间将登记55%的CAGR。

• 汽车工业是市场的另一个关键部门,其驱动力是先进驾驶员援助系统和自主车辆技术日益一体化。
• 神经形态芯片非常适合这些应用,因为它们能够实时处理来自多来源的感官数据,从而能够快速决策和适应性学习. 这些芯片可以增强物体探测,流量预测,以及 了解情况 在自主车辆中,导致更安全和更有效率的驾驶经验。
• 此外,神经形态芯片的低功耗对电动车辆有利,有助于延长电池寿命,同时保持高计算性能. 随着汽车工业继续向完全自主和高度自动化的驾驶系统推进,对能够支持这些进步的神经形态技术的需求预计将大幅增长.

基于技术,市场分为CMOS技术,memristor技术等. 预计到2032年,CMOS技术部分将达到6亿美元。

• 相辅金属-氧化-半导体(CMOS)技术是神经形态芯片市场的基础部分,为构建神经形态处理器提供基础构件. CMOS技术因其成本效益高,可扩展性高,效率高而被广泛应用于半导体行业.
• 以CMOS技术为基础的神经形态芯片得益于完善的制造工艺和基础设施,使大规模生产和融入各种应用。
• 基于CMOS的神经形态芯片可以在保持低功耗的同时实现高密度和性能,使其适合包括AI,机器人,和边缘计算在内的广泛应用. CMOS技术的持续进步,如开发更小更高效的晶体管,进一步提高了市场的能力并采用了神经形态芯片.

2023年北美主导了全球神经形态芯片市场,占比超过35%. 北美,特别是美国和加拿大,是市场上的一个关键区域,其特点是在技术发展和采用方面处于领先地位。 美国是神经形态芯片研究的主要枢纽,技术巨头和研究机构做出了重大贡献. 国家大力强调人工智能、自主系统和边缘计算,这推动了对神经形态芯片的需求,这些芯片能够提供高性能和高能效的加工。 在加拿大,AI研究和技术创新的进步支持了神经形态芯片产业的发展. 本区域强有力的基础设施、对技术创业的投资以及注重下一代计算技术,都有助于其在全球市场上发挥重要作用。

美国是神经形态芯片的主要市场,其驱动力在于其先进的技术基础设施和对研发的大量投资. 美国是几个主要技术公司和研究机构的所在地,它们率先发展神经形态芯片技术. 这些芯片正被越来越多地用于人工智能,自主载体,和边缘计算等应用中,其中高性能和低功率处理能力至关重要. 美国越来越重视AI和机器学习,这进一步加速了神经形态芯片的采用,因为它们为复杂的AI模型和实时数据处理提供了所需的计算能力. 此外,政府和私营部门在技术创新和智能技术方面的资助推动了市场的持续增长。

日本是神经形态芯片市场的著名玩家,以技术进步和强大的电子工业而出名. 国家的主要技术公司,如索尼和东芝公司,都积极参与了神经形态芯片的开发和整合,并将其纳入各种应用,包括机器人、AI和消费电子产品。 日本注重创新并投资于研究与开发,有助于其在神经形态技术方面的领导作用。 智能设备的兴起和对提高计算效率和实时处理能力的重视,推动了日本对神经形态芯片的需求. 此外,日本致力于推进机器人和自主系统,支持该国市场的增长。

中国正在迅速成为神经形态芯片的重要市场,其驱动力在于其大规模电子产品制造能力和对技术发展的大力投资. 国家注重推进人工智能,智能城市和IOT应用,为神经形态芯片的需求火上浇油,而神经形态芯片对高效实时数据处理至关重要. 中国政府对技术创新的大力支持和广泛的研究举措,促进了神经形态芯片产业的发展. AI应用的扩展,加上国家强调发展自主系统和智能基础设施,进一步推动了中国采用神经形态芯片.

例如,在2024年6月,一个中国科学团队开发出一个新的"脑相干"芯片,在降低能耗上运行,标志着中国芯片制造技术的重大进步. 中国科学院的研究人员与其他学者合作,研制出能活性计算的一种低功率神经形态芯片"斯佩克". 这种系统层面的芯片,集成算法,软件,和硬件等设计,展现出"大脑类"计算在融入高层次脑机理方面的固有优势.

韩国是全球市场上的一个重要角色,因其技术实力和对电子创新的重大贡献而得到认可. 三星和LG等国家领先技术公司正积极开发神经形态芯片来提升其产品和应用. 韩国专注于人工智能、机器人和边缘计算的进步,这推动了对提供高效和高性能处理能力的神经形态芯片的需求。 该国在研发方面的投资,连同其日益增长的智能技术部门,都支持了市场的增长. 韩国致力于科技创新,

神经形态学 芯片市场 份额

英特尔公司和IBM 公司在神经形态芯片产业中占有很大份额. 由于英特尔公司在开发尖端神经形态计算技术方面的开拓性努力,它在市场上占有相当大的份额. 英特尔公司引进了Loihi芯片,作为专门的神经形态处理器,将公司定位为这个新兴领域的领导者. Loihi旨在模仿大脑的神经网络,为需要实时数据处理和学习的应用程序提供高效率和低功率的处理能力理想,如机器人,人工智能,和边缘计算. 英特尔拥有广泛的研发资源,加上其强大的市场存在和与主要研究机构和大学的伙伴关系,使其能够推动创新并加速采用神经形态技术. 此外,英特尔将神经形态芯片与其现有的硬件和软件生态系统相融合的能力,为客户实施先进的神经形态解决方案提供了一个无缝的路径,进一步巩固了它巨大的市场份额.

IBM Corporation因其长期致力于推进认知计算和人工智能,在全球市场上占有了相当大的份额. IBM的"TrueNorth"芯片是其神经形态计算的创新方法的显著例子. TrueNorth旨在模仿人类大脑的神经结构,为复杂的数据处理任务提供前所未有的效率和可扩展性. IBM广泛的研究能力,特别是通过其IBM研究分部,使得它能够开发复杂的神经形态技术,满足从医疗保健到融资等各种行业的需求. 此外,IBM在AI和机器学习方面的专门知识,加上其强大的认知计算解决方案组合,将它定位为市场的关键角色. 公司与学术和行业伙伴的合作,以及专注于创造实用,可伸缩的神经形态应用,促进了它在这个迅速演变的领域的巨大市场份额和影响力.

神经形态芯片市场公司

经营神经形态芯片行业的主要玩家有:

• 英特尔公司
• IBM公司
• 三星电子有限公司
• BrainChip, Inc. (美国)
• (原始内容存档于2012-10-12). SK HynIX INC.
• 常识集团
• 预言.ai

神经形态芯片工业新闻

• 2024年4月,英特尔宣布已经建成了世界上最大的神经形态系统. 代号为"Hala Point"(Hala Point),这个大规模神经形态系统最初部署在桑迪亚国家实验室,使用英特尔的"Loihi 2"处理器,旨在支持未来脑启发人工智能(AI)的研究,并应对与当今AI的效率和可持续性相关的挑战.
• 2024年5月, SSD (英语). 研究人员开发出大型神经形态芯片,并有小说指令集架构和芯片上学习. 正在开发专门的神经形态计算芯片,以更好地利用SNN的好处。 这些芯片代表了与传统计算架构的背离,为后摩尔时代的存储和动力限制提供了一个很有希望的解决方案.

神经形态芯片市场研究报告包括对该行业的深入报道 根据2021年至2032年收入估计数和预测(百万美元), 下列部分:

按技术分列的市场

• CMOS 移动 技术
• 计量技术
• 其他人员

市场,按最终用途分列

• 消费者电子产品
• 保健
• 汽车
• 工业
• 航空航天与国防
• 信息技术和电信
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 联合王国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 欧洲其他地区
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 亚洲及太平洋其他地区
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非
  • 其余的MEA地区