| Período de Estudio | 2019 - 2029 |
| Año Base Para Estimación | 2023 |
| CAGR | 27.89 % |
| Concentración del Mercado | Medio |
Jugadores principales
*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial |
Análisis del mercado de chips neuromórficos en América Latina
El mercado de chips neuromórficos de América Latina se valoró en 190 millones de dólares en 2020 y se prevé que alcance los 830 millones de dólares en 2026, con una tasa compuesta anual del 27,89%. La demanda de chips neuromórficos aumenta con la creciente demanda de IoT y análisis de datos. La motivación detrás del diseño de estos chips es construir una plataforma para ejecutar simulaciones a gran escala en tiempo real para ayudar a la investigación en neurociencia. Como resultado, los gobiernos, los institutos de investigación y las entidades comerciales están viendo con más interés la innovación en la arquitectura de procesadores, evolucionando así hacia avances significativos.
- Neuromorphic es un ASIC específico inspirado en el cerebro que implementa Spiked Neural Networks (SNN). Su objetivo es alcanzar la capacidad de procesamiento cerebral masivamente paralelo en una media de decenas de vatios. La memoria y las unidades de procesamiento están en una sola abstracción (computación en memoria). Esto conduce a la ventaja de un comportamiento dinámico y autoprogramable en entornos complejos.
- Empresas, como BrainChip Holdings Ltd, están formando múltiples actividades de asociación para utilizar chips neuromórficos para frenar la propagación de COVID-19. En mayo de 2021, BrainChip Holdings Ltd se asoció con la empresa de inmunología de precisión Biotome Pty Ltd para desarrollar una prueba de anticuerpos COVID-19 rápida y precisa. Las empresas explorarán cómo el procesador neuronal Akida podría mejorar la precisión y la calidad de la información de las pruebas de anticuerpos, mientras Biotome se desarrolla proporcionando capacidad avanzada de IA en el punto de atención.
- Los chips neuromórficos se pueden diseñar de forma digital, analógica o mixta. Los chips analógicos se parecen mejor a las características de las propiedades biológicas de las redes neuronales que los digitales. En la arquitectura analógica, se utilizan pocos transistores para emular las ecuaciones diferenciales de las neuronas. Por tanto, en teoría, consumen menos energía que los chips neuromórficos digitales. Además, pueden extender el procesamiento más allá de su franja horaria asignada. Gracias a esta característica, se puede acelerar la velocidad para procesar más rápido que en tiempo real. Sin embargo, la arquitectura analógica produce un mayor ruido, lo que reduce la precisión.
- Los digitales, por otro lado, son más precisos en comparación con los chips analógicos. Su estructura digital mejora la programación en chip. Esta flexibilidad permite a los investigadores de inteligencia artificial implementar con precisión varios tipos de algoritmos con bajo consumo de energía en comparación con las GPU. Los chips mixtos intentan combinar las ventajas de los chips analógicos, es decir, un menor consumo de energía, y los beneficios de los digitales, es decir, la precisión.
- Las arquitecturas neuromórficas abordan desafíos, como el alto consumo de energía, la baja velocidad y otros cuellos de botella relacionados con la eficiencia que prevalecen en la arquitectura von Neumann. A diferencia de la arquitectura tradicional de von Neumann con altibajos repentinos en la codificación binaria, los chips neuromórficos proporcionan una transición analógica continua en forma de señales de picos. Las arquitecturas neuromórficas integran almacenamiento y procesamiento, eliminando el cuello de botella del bus que conecta la CPU y la memoria.
Tendencias del mercado de chips neuromórficos en América Latina
La automoción es la industria de más rápido crecimiento en adaptar chips neuromórficos
- La industria automotriz es una de las industrias de chips neuromórficos de más rápido crecimiento. Todos los fabricantes de automóviles premium están invirtiendo mucho para alcanzar el nivel 5 de autonomía del vehículo, lo que, a su vez, se prevé que genere una gran demanda de chips neuromórficos impulsados por IA.
- El mercado de la conducción autónoma requiere una mejora constante en los algoritmos de IA para lograr un alto rendimiento con bajos requisitos de energía. Los chips neuromórficos son ideales para tareas de clasificación y podrían utilizarse en varios escenarios de conducción autónoma. En comparación con las soluciones estáticas de aprendizaje profundo, también son más eficientes en entornos ruidosos, como los vehículos autónomos.
- Según Intel, cuatro terabytes es la cantidad estimada de datos que un coche autónomo puede generar tras casi una hora y media de conducción o la cantidad de tiempo que una persona en general pasa en su coche cada día. Los vehículos autónomos se enfrentan a un importante desafío a la hora de gestionar de forma eficiente todos los datos generados durante estos viajes.
- Las computadoras que ejecutan los últimos autos autónomos son en realidad pequeñas supercomputadoras. Las empresas, como Nvidia, pretenden alcanzar el Nivel 5 de conducción autónoma en 2022, entregando 200TOPS (billones de operaciones por segundo) utilizando 750W de potencia. Sin embargo, gastar 750 W por hora en el procesamiento tendrá un impacto notable en la autonomía de conducción de los vehículos eléctricos.
- Las aplicaciones ADAS (Sistema avanzado de asistencia al conductor) incluyen funciones de reconocimiento y aprendizaje de imágenes entre varias aplicaciones automotrices de chips neuromórficos. Funciona como las funciones ADAS convencionales, como el control de crucero o el sistema de asistencia de velocidad inteligente en turismos. Puede controlar la velocidad del vehículo reconociendo la información de tráfico marcada en las carreteras, como cruces de peatones, zona escolar, badenes, etc.
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La creciente demanda de microchips basados en inteligencia artificial impulsa el crecimiento del mercado
- El mercado latinoamericano de chips neuromórficos está experimentando un gran crecimiento debido a la creciente demanda de inteligencia artificial y la preferencia de los consumidores por productos de pequeño tamaño, lo que lleva a la necesidad de miniaturizar los circuitos integrados. Con la llegada de las tecnologías inteligentes, los sensores inteligentes se están utilizando en muchas industrias de usuarios finales, como la automotriz, la electrónica y la médica.
- Los semiconductores disponibles actualmente para aplicaciones de IA son CPU y aceleradores de IA. Los aceleradores de IA lideran el mercado debido a las limitaciones informáticas de las CPU. Los aceleradores de IA disponibles son GPU, circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC) y matrices de puertas programables en campo (FPGA). Las GPU tienen muchos núcleos de procesamiento paralelo, lo que les brinda una ventaja significativa para procesar el entrenamiento y la inferencia de IA. Sin embargo, tienen un coste de consumo de energía elevado que no es sostenible para aplicaciones futuras.
- Por otro lado, las FPGA emergentes pueden tener diez veces más eficiencia energética que las GPU, pero tienen un rendimiento menor. En aplicaciones donde la eficiencia energética es la máxima prioridad, los FPGA pueden ser la solución alternativa. Entre los aceleradores de IA, los ASIC muestran el mejor rendimiento, menor consumo de energía y eficiencia. Sin embargo, diseñar un ASIC que funcione de forma única es muy costoso y no es reconfigurable. Por lo tanto, los ASIC deben utilizarse cuando el mercado de aplicaciones específicas de IA sea adecuado para la inversión en diseño.
- En comparación con los aceleradores de IA, los chips neuromórficos están preparados para ser la opción destacada en cuanto a paralelismo, eficiencia energética y rendimiento. Pueden manejar tanto la inferencia de IA como el entrenamiento en tiempo real. Además, el entrenamiento de los bordes es posible mediante chips neuromórficos. Sin embargo, las metodologías de aprendizaje deberían mejorar su precisión.
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Descripción general de la industria de chips neuromórficos en América Latina
Como el mercado de chips neuromórficos es muy especializado y se encuentra en la fase inicial de desarrollo, el mercado cuenta con la presencia de unos pocos actores, como BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. Los principales actores están creciendo intensamente en este mercado consolidado. escenario a través de diversas estrategias de desarrollo de mercado, como colaboración, expansión del mercado, innovación de productos y actividades de I+D. De ahí que la concentración del mercado sea media.
- Marzo de 2020 SolidRun y Gyrfalcon desarrollaron el primer servidor de inferencia de IA optimizado para el borde Janux GS31 que admite marcos de redes neuronales líderes. Se puede configurar con hasta 128 chips de aceleración de IA Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 para mejorar el rendimiento de inferencia para los modelos de IA de vídeo más complejos.
Líderes del mercado de chips neuromórficos en América Latina
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Intel Corporation
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SK Hynix Inc.
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International Business Machines Corporation
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Samsung Electronics Co. Ltd
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GrAI Matter Labs
- *Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial
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Noticias del mercado de chips neuromórficos en América Latina
- Enero de 2021 GrAI Matter Labs presentó GrAI VIP, Vision Inference Processor, una plataforma de sistema en chip de IA de pila completa que impulsará un paso significativo en la rápida capacidad de respuesta para capacidades de inferencia visual en robótica, automatización industrial, AR/VR y vigilancia. productos y mercados. La probada tecnología de computación de flujo de datos basada en eventos NeuronFlow de GrAI Matter Labs en GrAI VIP permite una latencia de inferencia líder en la industria hasta 100 veces mejor que las soluciones de la competencia.
Segmentación de la industria de chips neuromórficos en América Latina
El mercado de chips neuromórficos de América Latina está segmentado por industria de usuario final (servicios financieros y ciberseguridad, automoción, industrial, electrónica de consumo).
Los chips neuromórficos son chips analógicos procesados digitalmente con una serie de redes similares a las del cerebro humano. Estos chips contienen millones de neuronas y sinapsis para aumentar la autointeligencia, independientemente de los códigos preinstalados en los chips normales. Al ser un tipo especial de chips, son muy capaces de manipular los datos recibidos a través de sensores.
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Preguntas frecuentes sobre investigación de mercado de chips neuromórficos en América Latina
¿Cuál es el tamaño actual del mercado de chips neuromórficos de Los Ángeles?
Se proyecta que el mercado de chips neuromórficos de Los Ángeles registre una tasa compuesta anual del 27,89% durante el período de pronóstico (2024-2029)
¿Quiénes son los actores clave en el mercado Chip neuromórfico de Los Ángeles?
Intel Corporation, SK Hynix Inc., International Business Machines Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, GrAI Matter Labs son las principales empresas que operan en el mercado de chips neuromórficos de Los Ángeles.
¿Qué años cubre este mercado de Chip neuromórfico de Los Ángeles?
El informe cubre el tamaño histórico del mercado de Chip neuromórfico de LA durante los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. El informe también pronostica el tamaño del mercado de Chip neuromórfico de LA para los años 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 y 2029.
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Informe de la industria de chips neuromórficos de Los Ángeles
Estadísticas para la participación de mercado, el tamaño y la tasa de crecimiento de ingresos del chip neuromórfico LA en 2024, creadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. El análisis del chip neuromórfico de LA incluye una perspectiva de previsión del mercado hasta 2029 y una descripción histórica. Obtenga una muestra de este análisis de la industria como descarga gratuita del informe en PDF.
