MARKT FÜR NEUROMORPHE CHIPS IN LATEINAMERIKA – WACHSTUM, TRENDS, AUSWIRKUNGEN VON COVID-19 UND PROGNOSE (2022–2027)

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

Markt-Snapshot

LA Neuromorphic Chip Market
Study Period: 2019-2026
Base Year: 2021
CAGR: 27.89 %

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

Marktübersicht

Der Markt für neuromorphe Chips in Lateinamerika wurde 2020 auf 0,19 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2026 voraussichtlich 0,83 Milliarden US-Dollar erreichen, bei einer CAGR von 27,89 %. 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 Ausführung groß angelegter Echtzeitsimulationen zur Unterstützung der neurowissenschaftlichen Forschung aufzubauen. Infolgedessen werden Innovationen in der Prozessorarchitektur von Regierungen, Forschungsinstituten und Geschäftseinheiten mit größerem Interesse gesehen 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 bei mehreren zehn Watt zu erreichen. Der Speicher und die Verarbeitungseinheiten befinden sich in einfacher Abstraktion (In-Memory-Computing). Dies führt zu dem Vorteil eines dynamischen, selbstprogrammierbaren Verhaltens in komplexen Umgebungen.
  • Unternehmen wie BrainChip Holdings Ltd bilden mehrere Partnerschaftsaktivitäten, 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 Akida-Prozessor die Genauigkeit und Informationsqualität der Antikörpertests verbessern könnte, während Biotome sich entwickelt, indem er fortschrittliche KI-Kapazität 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 wenige Transistoren zum Emulieren der Differentialgleichungen von Neuronen verwendet. 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 verringert.
  • Digitale hingegen sind im Vergleich zu analogen Chips präziser. Ihre digitale Struktur verbessert die On-Chip-Programmierung. Diese Flexibilität ermöglicht es Forschern künstlicher Intelligenz, verschiedene Arten von Algorithmen mit geringem Energieverbrauch im Vergleich zu GPUs genau zu implementieren. Gemischte Chips versuchen, die Vorteile analoger Chips, dh geringerer Energieverbrauch, und die Vorteile digitaler Chips, dh Präzision, zu kombinieren.
  • Neuromorphe Architekturen adressieren Herausforderungen wie hohen Stromverbrauch, niedrige Geschwindigkeit und andere effizienzbezogene Engpässe, die in der von Neumann-Architektur vorherrschen. Im Gegensatz zur traditionellen von Neumann-Architektur mit plötzlichen Höhen und Tiefen bei der binären Codierung bieten neuromorphe Chips einen kontinuierlichen analogen Übergang in Form von Spitzensignalen. Neuromorphe Architekturen integrieren Speicher und Verarbeitung und beseitigen den Busengpass, der CPU und Speicher verbindet.

Scope of the report

The Latin America Neuromorphic Chip Market is segmented by End-User Industry (Financial Services and Cybersecurity, Automotive, Industrial, Consumer Electronics).

Neuromorphic chips are digitally processed analog chips with a series of networks similar to human brain networks. These chips contain millions of neurons and synapses to augment self intelligence, irrespective of pre-installed codes in normal chips. As a special kind of chips, these are highly capable of manipulating data received through sensors.

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Wichtige Markttrends

Die Automobilindustrie ist die am schnellsten wachsende Branche, um neuromorphe Chips anzupassen

  • Die Automobilindustrie ist eine der am schnellsten wachsenden Industrien für neuromorphe Chips. Alle Premium-Automobilhersteller investieren stark, um Level 5 der Fahrzeugautonomie zu erreichen, was wiederum voraussichtlich eine enorme Nachfrage nach KI-gestützten neuromorphen Chips erzeugen wird.
  • Der Markt für autonomes Fahren erfordert eine ständige Verbesserung der KI-Algorithmen für einen hohen Durchsatz bei geringem Stromverbrauch. Neuromorphe Chips eignen sich ideal für Klassifizierungsaufgaben und könnten für mehrere Szenarien des autonomen Fahrens eingesetzt werden. Im Vergleich zu statischen Deep-Learning-Lösungen sind sie auch in einer lauten Umgebung, wie beispielsweise in selbstfahrenden Fahrzeugen, effizienter.
  • Laut Intel sind vier Terabyte die geschätzte Datenmenge, die ein autonomes Auto durch fast eineinhalb Stunden Fahrt oder die Zeit, die eine normale Person jeden Tag in ihrem Auto verbringt, generieren kann. Autonome Fahrzeuge stehen vor der großen Herausforderung, alle während dieser Fahrten generierten Daten effizient zu verwalten.
  • Die Computer, auf denen die neuesten selbstfahrenden Autos laufen, sind praktisch kleine Supercomputer. Die Unternehmen wie Nvidia streben an, im Jahr 2022 das autonome Fahren der Stufe 5 zu erreichen und 200 TOPS (Billionen Operationen pro Sekunde) mit einer Leistung von 750 W zu liefern. 750 W pro Stunde für die Verarbeitung aufzuwenden, dürfte sich jedoch spürbar auf die Reichweite von Elektrofahrzeugen auswirken.
  • ADAS-Anwendungen (Advanced Driver Assistance System) umfassen Bildlern- und Erkennungsfunktionen unter verschiedenen 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, Schulgelände, Straßenunebenheiten usw. erkennt.
LATIN AMERICA NEUROMORPHIC CHIP MARKET

Die steigende Nachfrage nach auf künstlicher Intelligenz basierenden Mikrochips treibt das Marktwachstum voran

  • Der lateinamerikanische Markt für neuromorphe Chips verzeichnet ein starkes Wachstum aufgrund der steigenden Nachfrage nach künstlicher Intelligenz und der Präferenz der Verbraucher für kleine Produkte, die zur Miniaturisierung von ICs führen. Mit dem Aufkommen intelligenter Technologien werden intelligente Sensoren in vielen Endverbraucherbranchen wie Automobil, Elektronik und Medizin eingesetzt.
  • Derzeit 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 feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs). GPUs haben viele Parallelverarbeitungskerne, was ihnen einen erheblichen Vorteil bei der Verarbeitung von KI-Training und Inferenz verschafft. Sie haben jedoch hohe Stromverbrauchskosten, die für zukünftige Anwendungen nicht tragbar sind.
  • Auf der anderen Seite können neu entstehende FPGAs eine zehnmal höhere Energieeffizienz als GPUs aufweisen, haben aber eine geringere Leistung. In Anwendungen, in 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 eindeutig funktionierenden ASIC ist jedoch sehr kostspielig und nicht rekonfigurierbar. Daher sollten ASICs verwendet werden, wenn der Markt für spezifische KI-Anwendungen für die Designinvestition ausreicht.
  • Im Vergleich zu KI-Beschleunigern sind neuromorphe Chips die beste Option in Bezug auf Parallelität, Energieeffizienz und Leistung. Sie können sowohl KI-Inferenz als auch Training in Echtzeit verarbeiten. Außerdem ist Kantentraining durch neuromorphe Chips möglich. Allerdings sollten Lernmethoden in ihrer Genauigkeit verbessert werden.
LATIN AMERICA NEUROMORPHIC CHIP MARKET

Wettbewerbslandschaft

Da der Markt für neuromorphe Chips sehr nischenhaft ist und sich in der Anfangsphase der Entwicklung befindet, besteht der Markt aus wenigen Akteuren wie BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG usw. Top-Player wachsen in diesem konsolidierten Markt stark Szenario durch verschiedene Marktentwicklungsstrategien wie Zusammenarbeit, Markterweiterung, Produktinnovation und F&E-Aktivitäten. Daher ist die Marktkonzentration mittel.

  • März 2020 – SolidRun und Gyrfalcon haben den für First Edge optimierten KI-Inferenzserver Janux GS31 entwickelt, der führende Frameworks für neuronale Netzwerke 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.

Wettbewerbslandschaft

Da der Markt für neuromorphe Chips sehr nischenhaft ist und sich in der Anfangsphase der Entwicklung befindet, besteht der Markt aus wenigen Akteuren wie BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG usw. Top-Player wachsen in diesem konsolidierten Markt stark Szenario durch verschiedene Marktentwicklungsstrategien wie Zusammenarbeit, Markterweiterung, Produktinnovation und F&E-Aktivitäten. Daher ist die Marktkonzentration mittel.

  • März 2020 – SolidRun und Gyrfalcon haben den für First Edge optimierten KI-Inferenzserver Janux GS31 entwickelt, der führende Frameworks für neuronale Netzwerke 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.

Table of Contents

  1. 1. EINLEITUNG

    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 Neueinsteiger

                      1. 4.2.4 Bedrohung durch Stellvertreter

                        1. 4.2.5 Wettberbsintensität

                        2. 4.3 Analyse der Wertschöpfungskette der Branche

                          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, das Konzept der Neuroplastizität mit Elektronik zu kombinieren

                                  2. 5.2 Marktherausforderungen

                                    1. 5.2.1 Bedarf an hoher Präzision und Komplexität im Hardwaredesign

                                  3. 6. MARKT FÜR NEUROMORPHE CHIPS IN LATEINAMERIKA

                                    1. 6.1 Endverbraucherbranche

                                      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 Endbenutzerbranchen

                                            2. 7. WETTBEWERBSLANDSCHAFT

                                              1. 7.1 Unternehmensprofile

                                                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 Nepe Corporation

                                                            1. 7.1.7 Allgemeine Vision Inc.

                                                              1. 7.1.8 Gyrfalcon Technology Inc.

                                                                1. 7.1.9 BrainChip Holdings Ltd

                                                                  1. 7.1.10 Stellvertretender FPC Inc.

                                                                    1. 7.1.11 SynSense AG

                                                                  2. 8. INVESTITIONSANALYSE

                                                                    1. 9. ZUKUNFT DES MARKTES

                                                                      You can also purchase parts of this report. Do you want to check out a section wise price list?

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                                                                      Der Markt für neuromorphe Chips in LA wird von 2019 bis 2026 untersucht.

                                                                      Der Markt für neuromorphe Chips in LA wächst in den nächsten 5 Jahren mit einer CAGR von 27,89 %.

                                                                      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.

                                                                      80% of our clients seek made-to-order reports. How do you want us to tailor yours?

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