LATEINAMERIKA MARKT FÜR NEUROMORPHE CHIPS Größen- und Anteilsanalyse - Wachstumstrends und Prognosen (2023 - 2028)

Der lateinamerikanische Markt für neuromorphe Chips ist nach Endbenutzerbranchen (Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit, Automobil, Industrie, Unterhaltungselektronik) unterteilt.

Marktgröße für neuromorphe Chips in Lateinamerika

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Markt für neuromorphe Chips in LA
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Studienzeitraum 2018 - 2028
Basisjahr für die Schätzung 2021
Prognosedatenzeitraum 2024 - 2028
Historischer Datenzeitraum 2018 - 2020
CAGR 27.89 %
Marktkonzentration Mittel

Hauptakteure

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*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

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Marktanalyse für neuromorphe Chips in Lateinamerika

Der lateinamerikanische Markt für neuromorphe Chips wurde im Jahr 2020 auf 0,19 Mrd. USD geschätzt und wird bis 2026 voraussichtlich 0,83 Mrd. USD erreichen, was einer CAGR von 27,89 % entspricht. Die Nachfrage nach neuromorphen Chips steigt mit der steigenden Nachfrage nach IoT und Datenanalyse. Die Motivation hinter der Entwicklung dieser Chips besteht darin, eine Plattform für die Durchführung groß angelegter Echtzeitsimulationen zur Unterstützung der neurowissenschaftlichen Forschung aufzubauen. Infolgedessen werden Innovationen in der Prozessorarchitektur von Regierungen, Forschungsinstituten und Unternehmen mit größerem Interesse betrachtet und entwickeln sich dadurch zu bedeutenden Entwicklungen.

  • Neuromorphic ist ein spezifischer, vom Gehirn inspirierter ASIC, der die Spiked Neural Networks (SNNs) implementiert. Es hat das Ziel, die massiv parallele Verarbeitungsfähigkeit des Gehirns im Durchschnitt in Dutzenden von Watt zu erreichen. Der Speicher und die Recheneinheiten befinden sich in einer einzigen Abstraktion (In-Memory-Computing). Daraus ergibt sich der Vorteil eines dynamischen, selbstprogrammierbaren Verhaltens in komplexen Umgebungen.
  • Unternehmen wie BrainChip Holdings Ltd gehen mehrere Partnerschaften ein, um neuromorphe Chips zur Eindämmung der Ausbreitung von COVID-19 einzusetzen. Im Mai 2021 ging BrainChip Holdings Ltd eine Partnerschaft mit dem Präzisionsimmunologieunternehmen Biotome Pty Ltd ein, um einen schnellen und genauen COVID-19-Antikörpertest zu entwickeln. Die Unternehmen werden untersuchen, wie der neuronale Prozessor Akida die Genauigkeit und Informationsqualität der Antikörpertests verbessern könnte, während Biotome entwickelt wird, indem er fortschrittliche KI-Kapazitäten am Point-of-Care bereitstellt.
  • Neuromorphe Chips können digital, analog oder gemischt entworfen werden. Analoge Chips ähneln den Eigenschaften der biologischen Eigenschaften neuronaler Netze besser als digitale. In der analogen Architektur werden nur wenige Transistoren verwendet, um die Differentialgleichungen von Neuronen zu emulieren. Daher verbrauchen sie theoretisch weniger Energie als digitale neuromorphe Chips. Außerdem können sie die Verarbeitung über das zugewiesene Zeitfenster hinaus verlängern. Dank dieser Funktion kann die Geschwindigkeit beschleunigt werden, um schneller als in Echtzeit zu verarbeiten. Die analoge Architektur führt jedoch zu höherem Rauschen, was die Präzision senkt.
  • Digitale Chips hingegen sind im Vergleich zu analogen Chips präziser. Ihre digitale Struktur verbessert die On-Chip-Programmierung. Diese Flexibilität ermöglicht es Forschern mit künstlicher Intelligenz, verschiedene Arten von Algorithmen mit geringem Energieverbrauch im Vergleich zu GPUs genau zu implementieren. Gemischte Chips versuchen, die Vorteile analoger Chips, d.h. einen geringeren Energieverbrauch, und die Vorteile digitaler Chips, d.h. Präzision, zu kombinieren.
  • Neuromorphe Architekturen adressieren Herausforderungen wie hohen Stromverbrauch, niedrige Geschwindigkeit und andere effizienzbedingte Engpässe, die in der von-Neumann-Architektur vorherrschen. Im Gegensatz zur traditionellen Von-Neumann-Architektur mit plötzlichen Höhen und Tiefen in der binären Kodierung bieten neuromorphe Chips einen kontinuierlichen analogen Übergang in Form von Spiking-Signalen. Neuromorphe Architekturen integrieren Speicher und Verarbeitung und beseitigen den Busengpass, der CPU und Speicher verbindet.

Die Automobilindustrie ist die am schnellsten wachsende Branche, die neuromorphe Chips adaptiert

  • Die Automobilindustrie ist eine der am schnellsten wachsenden Branchen für neuromorphe Chips. Alle Premium-Automobilhersteller investieren massiv, um Level 5 der Fahrzeugautonomie zu erreichen, was wiederum eine enorme Nachfrage nach KI-gestützten neuromorphen Chips generieren wird.
  • Der Markt für autonomes Fahren erfordert eine ständige Verbesserung der KI-Algorithmen für einen hohen Durchsatz bei geringem Strombedarf. Neuromorphe Chips sind ideal für Klassifizierungsaufgaben und könnten für verschiedene Szenarien des autonomen Fahrens eingesetzt werden. Im Vergleich zu statischen Deep-Learning-Lösungen sind sie auch in einer lauten Umgebung, wie z. B. selbstfahrenden Fahrzeugen, effizienter.
  • Laut Intel sind vier Terabyte die geschätzte Datenmenge, die ein autonomes Auto in fast anderthalb Stunden Fahrt oder die Zeit, die eine allgemeine Person jeden Tag in ihrem Auto verbringt, generieren kann. Autonome Fahrzeuge stehen vor einer großen Herausforderung, wenn es darum geht, alle Daten, die während dieser Fahrten anfallen, effizient zu verwalten.
  • Die Computer, auf denen die neuesten selbstfahrenden Autos laufen, sind im Grunde genommen kleine Supercomputer. Die Unternehmen wie Nvidia streben an, im Jahr 2022 autonomes Fahren der Stufe 5 zu erreichen und 200TOPS (Billionen von Operationen pro Sekunde) mit einer Leistung von 750 W zu liefern. Der Aufwand von 750 W pro Stunde für die Verarbeitung wird sich jedoch spürbar auf die Reichweite von Elektrofahrzeugen auswirken.
  • ADAS-Anwendungen (Advanced Driver Assistance System) umfassen Bildlern- und Erkennungsfunktionen sowie verschiedene Automobilanwendungen von neuromorphen Chips. Es funktioniert wie herkömmliche ADAS-Funktionen wie Tempomat oder intelligentes Geschwindigkeitsassistenzsystem in Pkw. Es kann die Fahrzeuggeschwindigkeit steuern, indem es die auf Straßen markierten Verkehrsinformationen wie Zebrastreifen, Schulzonen, Bodenwellen usw. erkennt.
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Steigende Nachfrage nach Mikrochips, die auf künstlicher Intelligenz basieren, treiben das Marktwachstum voran

  • Der lateinamerikanische Markt für neuromorphe Chips verzeichnet ein hohes Wachstum aufgrund der steigenden Nachfrage nach künstlicher Intelligenz und der Präferenz der Verbraucher für kleine Produkte, was zu einer Miniaturisierung von ICs führt. Mit dem Aufkommen intelligenter Technologien werden intelligente Sensoren in vielen Endverbraucherbranchen wie der Automobil-, Elektronik- und Medizinbranche eingesetzt.
  • Aktuell verfügbare Halbleiter für KI-Anwendungen sind CPUs und KI-Beschleuniger. Die KI-Beschleuniger sind aufgrund der Rechenbeschränkungen von CPUs marktführend. Verfügbare KI-Beschleuniger sind GPUs, anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) und FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays). GPUs verfügen über viele parallele Verarbeitungskerne, die ihnen einen erheblichen Vorteil bei der Verarbeitung von KI-Training und Inferenz verschaffen. Sie haben jedoch einen hohen Stromverbrauch, der für zukünftige Anwendungen nicht tragbar ist.
  • Auf der anderen Seite können neue FPGAs eine zehnmal höhere Energieeffizienz als GPUs haben, haben aber eine geringere Leistung. In Anwendungen, bei denen Energieeffizienz oberste Priorität hat, können FPGAs die alternative Lösung sein. Unter den KI-Beschleunigern weisen ASICs die beste Leistung, den geringeren Stromverbrauch und die Effizienz auf. Das Entwerfen eines einzigartig funktionierenden ASICs ist jedoch sehr kostspielig und kann nicht neu konfiguriert werden. Daher sollten ASICs verwendet werden, wenn der Markt für spezifische KI-Anwendungen für die Designinvestition angemessen ist.
  • Im Vergleich zu KI-Beschleunigern sind neuromorphe Chips die herausragende Option in Bezug auf Parallelität, Energieeffizienz und Leistung. Sie können sowohl KI-Inferenz als auch Training in Echtzeit verarbeiten. Darüber hinaus ist ein Kantentraining durch neuromorphe Chips möglich. Die Lernmethoden sollten jedoch in ihrer Genauigkeit verbessert werden.
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Überblick über die Branche der neuromorphen Chips in Lateinamerika

Da der Markt für neuromorphe Chips sehr nischenhaft ist und sich in der Anfangsphase der Entwicklung befindet, ist der Markt von einigen wenigen Akteuren wie BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG usw. vertreten. Die Top-Player wachsen in diesem konsolidierten Marktszenario intensiv durch verschiedene Marktentwicklungsstrategien, wie z. B. Zusammenarbeit, Marktexpansion, Produktinnovation, und FE-Aktivitäten. Daher ist die Marktkonzentration mittel.

  • März 2020 - SolidRun und Gyrfalcon haben den First Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31 entwickelt, der führende Frameworks für neuronale Netze unterstützt. Es kann mit bis zu 128 Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 KI-Beschleunigungschips konfiguriert werden, um die Inferenzleistung für die meisten komplexen Video-KI-Modelle zu verbessern.

Marktführer für neuromorphe Chips in Lateinamerika

  1. Intel Corporation

  2. SK Hynix Inc.

  3. International Business Machines Corporation

  4. Samsung Electronics Co. Ltd

  5. GrAI Matter Labs

*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

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Neuigkeiten aus dem Markt für neuromorphe Chips in Lateinamerika

  • Januar 2021 - GrAI Matter Labs hat GrAI VIP, Vision Inference Processor, vorgestellt, eine Full-Stack-KI-System-on-Chip-Plattform, die einen bedeutenden Schritt in Richtung schneller Reaktionsfähigkeit für visuelle Inferenzfunktionen in Robotik, industrieller Automatisierung, AR/VR und Überwachungsprodukten und -märkten machen wird. Die bewährte ereignisbasierte NeuronFlow-Datenfluss-Computing-Technologie von GrAI Matter Labs in GrAI VIP ermöglicht eine branchenführende Inferenzlatenz, die bis zu 100-mal besser ist als bei konkurrierenden Lösungen.

Marktbericht für neuromorphe Chips in Lateinamerika - Inhaltsverzeichnis

  1. 1. EINFÜHRUNG

    1. 1.1 Studienannahmen und Marktdefinition

      1. 1.2 Umfang der Studie

      2. 2. FORSCHUNGSMETHODIK

        1. 3. ZUSAMMENFASSUNG

          1. 4. MARKTEINBLICKE

            1. 4.1 Marktübersicht

              1. 4.2 Branchenattraktivität – Porters Fünf-Kräfte-Analyse

                1. 4.2.1 Verhandlungsmacht der Lieferanten

                  1. 4.2.2 Verhandlungsmacht der Verbraucher

                    1. 4.2.3 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

                      1. 4.2.4 Bedrohung durch Ersatzspieler

                        1. 4.2.5 Wettberbsintensität

                        2. 4.3 Analyse der Branchenwertschöpfungskette

                          1. 4.4 Neue Anwendungsfälle für neuromorphe Chips

                            1. 4.5 Analyse der Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt

                            2. 5. MARKTEINBLICKE

                              1. 5.1 Marktführer

                                1. 5.1.1 Steigende Nachfrage nach auf künstlicher Intelligenz basierenden Mikrochips

                                  1. 5.1.2 Aufkommender Trend zur Kombination des Konzepts der Neuroplastizität mit Elektronik

                                  2. 5.2 Marktherausforderungen

                                    1. 5.2.1 Bedarf an hoher Präzision und Komplexität beim Hardware-Design

                                  3. 6. Lateinamerikanischer Markt für neuromorphe Chips

                                    1. 6.1 Endverbraucherindustrie

                                      1. 6.1.1 Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit

                                        1. 6.1.2 Automobil

                                          1. 6.1.3 Industriell

                                            1. 6.1.4 Unterhaltungselektronik

                                              1. 6.1.5 Andere Endverbraucherbranchen

                                            2. 7. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

                                              1. 7.1 Firmenprofile

                                                1. 7.1.1 Intel Corporation

                                                  1. 7.1.2 SK Hynix Inc.

                                                    1. 7.1.3 IBM Corporation

                                                      1. 7.1.4 Samsung Electronics Co. Ltd

                                                        1. 7.1.5 GrAI Matter Labs

                                                          1. 7.1.6 Nepes Corporation

                                                            1. 7.1.7 General Vision Inc.

                                                              1. 7.1.8 Gyrfalcon Technology Inc.

                                                                1. 7.1.9 BrainChip Holdings Ltd

                                                                  1. 7.1.10 Vicarious FPC Inc.

                                                                    1. 7.1.11 SynSense AG

                                                                  2. 8. INVESTITIONSANALYSE

                                                                    1. 9. ZUKUNFT DES MARKTES

                                                                      bookmark Sie können Teile dieses Berichts kaufen. Überprüfen Sie die Preise für bestimmte Abschnitte
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                                                                      Segmentierung der neuromorphen Chipindustrie in Lateinamerika

                                                                      Der lateinamerikanische Markt für neuromorphe Chips ist nach Endverbraucherbranchen (Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit, Automobil, Industrie, Unterhaltungselektronik) unterteilt.

                                                                      Neuromorphe Chips sind digital verarbeitete analoge Chips mit einer Reihe von Netzwerken, die den menschlichen Gehirnnetzwerken ähneln. Diese Chips enthalten Millionen von Neuronen und Synapsen, um die Selbstintelligenz zu steigern, unabhängig von vorinstallierten Codes in normalen Chips. Als spezielle Art von Chips sind sie in hohem Maße in der Lage, über Sensoren empfangene Daten zu manipulieren.

                                                                      Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung für neuromorphe Chips in Lateinamerika

                                                                      Der Markt für neuromorphe Chips in LA wird im Prognosezeitraum (2023-2028) voraussichtlich eine CAGR von 27,89 % verzeichnen.

                                                                      Intel Corporation, SK Hynix Inc., International Business Machines Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, GrAI Matter Labs sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für neuromorphe Chips in LA tätig sind.

                                                                      LA Neuromorphic Chip Industry Report

                                                                      Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von LA Neuromorphic Chips im Jahr 2023, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse von LA Neuromorphic Chip umfasst eine Marktprognose bis 2028 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen Bericht als PDF-Download.

                                                                      close-icon
                                                                      80% unserer Kunden suchen maßgeschneiderte Berichte. Wie möchten Sie, dass wir Ihren anpassen?

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