Marché mondial des puces neuromorphiques – Croissance, tendances, impact du COVID-19 et prévisions (2022-2027)

Le marché mondial des puces neuromorphiques est segmenté par industrie des utilisateurs finaux (services financiers et cybersécurité, automobile, industrie, électronique grand public) et géographie.

Aperçu du marché

Neuromorphic Chip Market Overview
Study Period: 2019- 2026
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia-Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 47.4 %

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

Aperçu du marché

Le marché des puces neuromorphiques était évalué à 22,5 millions USD en 2020, et il devrait valoir 333,6 millions USD d'ici 2026, enregistrant un TCAC de 47,4% au cours de la période 2021-2026. En gardant le rythme de l'avancement des technologies perturbatrices, telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), divers fournisseurs de systèmes embarqués souhaitent développer des puces cérébrales, où non seulement les puces seront traitées rapidement, mais auront également des réponses comme l'humain cerveaux pour que ces systèmes pensent et agissent de manière humaine.

  • Neuromorphic est un ASIC spécifique inspiré du cerveau qui implémente les réseaux de neurones à pointes (SNN). Il a pour objet d'atteindre la capacité de traitement cérébral massivement parallèle en dizaines de watts en moyenne. La mémoire et les unités de traitement sont en abstraction unique (in-memory computing). Cela conduit à l'avantage d'un comportement dynamique et auto-programmable dans des environnements complexes.
  • Des entreprises, telles que BrainChip Holdings Ltd, forment plusieurs activités de partenariat pour utiliser des puces neuromorphiques pour freiner la propagation de COVID-19. En mai 2021, BrainChip Holdings Ltd s'est associé à la société d'immunologie de précision Biotome Pty Ltd pour développer un test d'anticorps COVID-19 rapide et précis. Les sociétés exploreront comment le processeur neuronal Akida pourrait améliorer la précision et la qualité des informations des tests d'anticorps pendant que Biotome se développe en fournissant une capacité d'IA avancée au point de service.
  • Les puces neuromorphiques peuvent être conçues de manière numérique, analogique ou mixte. Les puces analogiques ressemblent mieux aux caractéristiques des propriétés biologiques des réseaux de neurones que les puces numériques. Dans l'architecture analogique, peu de transistors sont utilisés pour émuler les équations différentielles des neurones. Elles consomment donc théoriquement moins d'énergie que les puces neuromorphiques numériques. En outre, ils peuvent étendre le traitement au-delà de son créneau horaire alloué. Grâce à cette fonctionnalité, la vitesse peut être accélérée pour traiter plus rapidement qu'en temps réel. Cependant, l'architecture analogique conduit à un bruit plus élevé, ce qui diminue la précision.
  • Les puces numériques, en revanche, sont plus précises que les puces analogiques. Leur structure numérique améliore la programmation sur puce. Cette flexibilité permet aux chercheurs intelligents artificiels d'implémenter avec précision différents types d'algorithmes à faible consommation d'énergie par rapport aux GPU. Les puces mixtes tentent de combiner les avantages des puces analogiques, c'est-à-dire une moindre consommation d'énergie, et les avantages des puces numériques, c'est-à-dire la précision.
  • Les architectures neuromorphiques relèvent des défis, tels que la consommation d'énergie élevée, la faible vitesse et d'autres goulots d'étranglement liés à l'efficacité qui prévalent dans l'architecture von Neumann. Contrairement à l'architecture traditionnelle de von Neumann avec des hauts et des bas soudains dans le codage binaire, les puces neuromorphiques fournissent une transition analogique continue sous la forme de signaux de pointe. Les architectures neuromorphiques intègrent le stockage et le traitement, éliminant le goulot d'étranglement du bus reliant le CPU et la mémoire.

Portée du rapport

Le marché mondial des puces neuromorphiques est segmenté par industrie des utilisateurs finaux (services financiers et cybersécurité, automobile, industrie, électronique grand public) et géographie.

Les puces neuromorphiques sont des puces analogiques traitées numériquement avec une série de réseaux similaires aux réseaux du cerveau humain. Ces puces contiennent des millions de neurones et de synapses pour augmenter l'intelligence de soi, indépendamment des codes préinstallés dans les puces normales. En tant que type spécial de puces, elles sont très capables de manipuler les données reçues via des capteurs.

End User Industry
Financial Services and Cybersecurity
Automotive
Industrial
Consumer Electronics
Other End User Industries
Geography
North America
Europe
Asia Pacific
Rest of the World

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Principales tendances du marché

L'automobile est l'industrie à la croissance la plus rapide pour adapter la puce neuromorphique

  • L'industrie automobile est l'une des industries à la croissance la plus rapide pour les puces neuromorphiques. Tous les constructeurs automobiles haut de gamme investissent massivement pour atteindre le niveau 5 d'autonomie des véhicules, ce qui, à son tour, devrait générer une énorme demande de puces neuromorphiques alimentées par l'IA.
  • Le marché de la conduite autonome nécessite une amélioration constante des algorithmes d'IA pour un débit élevé avec de faibles besoins en énergie. Les puces neuromorphiques sont idéales pour les tâches de classification et pourraient être utilisées pour plusieurs scénarios de conduite autonome. Par rapport aux solutions d'apprentissage en profondeur statiques, elles sont également plus efficaces dans un environnement bruyant, comme les véhicules autonomes.
  • Selon Intel, quatre téraoctets représentent la quantité estimée de données qu'une voiture autonome peut générer pendant près d'une heure et demie de conduite ou le temps qu'une personne en général passe dans sa voiture chaque jour. Les véhicules autonomes sont confrontés à un défi important pour gérer efficacement toutes les données générées lors de ces trajets.
  • Les ordinateurs exécutant les dernières voitures autonomes sont en fait de petits superordinateurs. Les entreprises, telles que Nvidia, visent à atteindre la conduite autonome de niveau 5 en 2022, en fournissant 200TOPS (des billions d'opérations par seconde) en utilisant 750W de puissance. Cependant, dépenser 750 W par heure pour le traitement est sur le point d'avoir un impact notable sur l'autonomie des véhicules électriques.
  • Les applications ADAS (Advanced Driver Assistance System) incluent des fonctions d'apprentissage et de reconnaissance d'images parmi diverses applications automobiles de puces neuromorphiques. Il fonctionne comme les fonctions ADAS conventionnelles, telles que le régulateur de vitesse ou la vitesse intelligente, le système d'assistance dans les voitures particulières. Il peut contrôler la vitesse du véhicule en reconnaissant les informations de trafic marquées sur les routes, telles que les passages pour piétons, la zone scolaire, les bosses, etc.
Global Neuromorphic Chip Market

L'Amérique du Nord devrait détenir une part importante au cours de la période de prévision

  • L'Amérique du Nord abrite certains des principaux fournisseurs du marché, tels qu'Intel Corporation et IBM Corporation. nLe marché des puces neuromorphiques est en croissance dans la région en raison de facteurs tels que les initiatives gouvernementales, les activités d'investissement et autres. Par exemple, en septembre 2020, le ministère de l'Énergie (DOE) a annoncé un financement de 2 millions de dollars pour cinq projets de recherche fondamentale visant à faire progresser l'informatique neuromorphique. L'initiative du DOE soutient le développement de matériel et de logiciels pour l'informatique neuromorphique inspirée par le cerveau.
  • La miniaturisation des puces neuromorphiques qui aident dans différentes applications contribue également à la croissance du marché. Par exemple, en juin 2020, les ingénieurs du MIT ont conçu un cerveau sur puce plus petit qu'un morceau de confettis composé de dizaines de milliers de synapses cérébrales artificielles appelées memristors, qui sont des composants à base de silicium qui imitent les synapses de transmission d'informations chez l'humain. cerveau. De telles puces peuvent être utilisées dans de petits appareils d'IA portables.
  • Le gouvernement du Canada se concentre également sur la technologie de l'intelligence artificielle, qui créera un champ de croissance pour l'informatique neuromorphique au cours des prochaines années. Par exemple, en juin 2020, les gouvernements du Canada et du Québec se sont associés pour faire avancer le développement responsable de l'IA. L'accent sera mis sur différents thèmes, tels que les travaux futurs et l'innovation, la commercialisation, la gouvernance des données et une IA fiable.
  • D'importants investissements dans les activités de recherche et de développement par le biais de partenariats sont observés dans la région. Par exemple, en octobre 2020, Sandia National Laboratories, l'un des trois laboratoires de recherche et développement de la National Nuclear Security Administration aux États-Unis, s'est associé à Intel pour explorer la valeur de l'informatique neuromorphique pour les problèmes de calcul à grande échelle.
  • La pénétration des chipsets basés sur les neurones dans les applications commercialisées propulse également la croissance du marché. Par exemple, en novembre 2020, l'une des plus grandes entreprises technologiques, Apple, a lancé sa puce M1 explicitement conçue pour ses produits Mac. La puce M1 apporte Apple Neural Engine au Mac et accélère les tâches d'apprentissage automatique. L'architecture à 16 cœurs peut effectuer 11 000 milliards d'opérations par seconde, permettant des performances de ML jusqu'à 15 fois plus rapides.
Global Neuromorphic Chip Market

Paysage concurrentiel

Comme le marché des puces neuromorphiques est très niche et dans la phase initiale de développement, le marché a une présence de quelques acteurs, tels que BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. Les principaux acteurs se développent intensément sur ce marché consolidé scénario à travers diverses stratégies de développement de marché, telles que la collaboration, l'expansion du marché, l'innovation de produits et les activités de R&D. La concentration du marché est donc moyenne.

  • Avril 2021 - Le Brainchip Research Institute de Perth a conclu une collaboration de recherche avec la société d'immunologie de précision Biotome Pty Ltd. Biotome développe des tests d'anticorps très précis pour les infections. La puce de processeur neuromorphique Akida de Brainchip sera utilisée pour interpréter les réponses des capteurs et découvrir quelles réponses sont les plus représentatives des anticorps protecteurs.
  • Janvier 2021 - GrAI Matter Labs a présenté GrAI VIP, Vision Inference Processor, une plate-forme de système sur puce d'IA complète qui permettra de franchir une étape importante dans la réactivité rapide des capacités d'inférence visuelle dans la robotique, l'automatisation industrielle, la réalité augmentée/réalité virtuelle et la surveillance produits et marchés. La technologie éprouvée de calcul de flux de données basée sur les événements NeuronFlow de GrAI Matter Labs dans GrAI VIP permet une latence d'inférence de pointe jusqu'à 100 fois supérieure à celle des solutions concurrentes.
  • Septembre 2020 - SynSense a annoncé que la société construisait la prochaine génération d'interfaces cerveau-machine. L'entreprise s'est fixé pour objectif de fabriquer une prothèse neurale pour un rat afin qu'il puisse sentir le monde même sans moustaches. Cette technologie pourra redonner le toucher ou d'autres sensations aux personnes qui l'ont perdu dans le futur.
  • Mars 2020 - SolidRun et Gyrfalcon ont développé le premier serveur d'inférence IA optimisé Edge Janux GS31 qui prend en charge les principaux frameworks de réseaux neuronaux. Il peut être configuré avec jusqu'à 128 puces d'accélération Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI pour améliorer les performances d'inférence pour la plupart des modèles d'IA vidéo complexes.

Principaux acteurs

  1. BrainChip Holdings Ltd

  2. Société intel

  3. Vision Générale inc.

  4. Nepes Corp.

  5. SynSense AG

Global Neuromorphic Chip Market

Paysage concurrentiel

Comme le marché des puces neuromorphiques est très niche et dans la phase initiale de développement, le marché a une présence de quelques acteurs, tels que BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. Les principaux acteurs se développent intensément sur ce marché consolidé scénario à travers diverses stratégies de développement de marché, telles que la collaboration, l'expansion du marché, l'innovation de produits et les activités de R&D. La concentration du marché est donc moyenne.

  • Avril 2021 - Le Brainchip Research Institute de Perth a conclu une collaboration de recherche avec la société d'immunologie de précision Biotome Pty Ltd. Biotome développe des tests d'anticorps très précis pour les infections. La puce de processeur neuromorphique Akida de Brainchip sera utilisée pour interpréter les réponses des capteurs et découvrir quelles réponses sont les plus représentatives des anticorps protecteurs.
  • Janvier 2021 - GrAI Matter Labs a présenté GrAI VIP, Vision Inference Processor, une plate-forme de système sur puce d'IA complète qui permettra de franchir une étape importante dans la réactivité rapide des capacités d'inférence visuelle dans la robotique, l'automatisation industrielle, la réalité augmentée/réalité virtuelle et la surveillance produits et marchés. La technologie éprouvée de calcul de flux de données basée sur les événements NeuronFlow de GrAI Matter Labs dans GrAI VIP permet une latence d'inférence de pointe jusqu'à 100 fois supérieure à celle des solutions concurrentes.
  • Septembre 2020 - SynSense a annoncé que la société construisait la prochaine génération d'interfaces cerveau-machine. L'entreprise s'est fixé pour objectif de fabriquer une prothèse neurale pour un rat afin qu'il puisse sentir le monde même sans moustaches. Cette technologie pourra redonner le toucher ou d'autres sensations aux personnes qui l'ont perdu dans le futur.
  • Mars 2020 - SolidRun et Gyrfalcon ont développé le premier serveur d'inférence IA optimisé Edge Janux GS31 qui prend en charge les principaux frameworks de réseaux neuronaux. Il peut être configuré avec jusqu'à 128 puces d'accélération Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI pour améliorer les performances d'inférence pour la plupart des modèles d'IA vidéo complexes.

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Assumptions and Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis

      1. 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Consumers

      3. 4.2.3 Threat of New Entrants

      4. 4.2.4 Threat of Substitutes

      5. 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

    3. 4.3 Industry Value Chain Analysis

    4. 4.4 Emerging Use Cases for Neuromorphic Chips

    5. 4.5 Analysis of the Impact of COVID-19 on the Market

  5. 5. MARKET INSIGHTS

    1. 5.1 Market Drivers

      1. 5.1.1 Increasing Demand for Artificial Intelligence-based Microchips

      2. 5.1.2 Emerging Trend of Combining the Concept of Neuroplasticity with Electronics

    2. 5.2 Market Challenges

      1. 5.2.1 Need for High Level of Precision and Complexity in Hardware Design

  6. 6. GLOBAL DEEP LEARNING MARKET ANALYSIS

    1. 6.1 Current market scenario

    2. 6.2 Global Deep Learning Market Segmentation

      1. 6.2.1 Type

        1. 6.2.1.1 CPU

        2. 6.2.1.2 GPU

        3. 6.2.1.3 FPGA

        4. 6.2.1.4 ASIC

        5. 6.2.1.5 SoC Accelerators

    3. 6.3 Coverage on the Current Trends in the Deep Learning Software and Service industry

    4. 6.4 Investment Scenario

    5. 6.5 List of Major Hardware Vendors

    6. 6.6 Future of the Market

  7. 7. GLOBAL NEUROMORPHIC CHIP MARKET SEGMENTATION

    1. 7.1 End User Industry

      1. 7.1.1 Financial Services and Cybersecurity

      2. 7.1.2 Automotive

      3. 7.1.3 Industrial

      4. 7.1.4 Consumer Electronics

      5. 7.1.5 Other End User Industries

    2. 7.2 Geography

      1. 7.2.1 North America

      2. 7.2.2 Europe

      3. 7.2.3 Asia Pacific

      4. 7.2.4 Rest of the World

  8. 8. COMPETITIVE INTELLIGENCE

    1. 8.1 Company Profiles

      1. 8.1.1 Intel Corporation

      2. 8.1.2 SK Hynix Inc.

      3. 8.1.3 IBM Corporation

      4. 8.1.4 Samsung Electronics Co. Ltd

      5. 8.1.5 GrAI Matter Labs

      6. 8.1.6 Nepes Corporation

      7. 8.1.7 General Vision Inc.

      8. 8.1.8 Gyrfalcon Technology Inc.

      9. 8.1.9 BrainChip Holdings Ltd

      10. 8.1.10 Vicarious FPC Inc.

      11. 8.1.11 SynSense AG

    2. *List Not Exhaustive
  9. 9. INVESTMENT ANALYSIS

  10. 10. FUTURE OF THE MARKET

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Frequently Asked Questions

Le marché mondial du marché des puces neuromorphiques est étudié de 2019 à 2026.

Le marché mondial des puces neuromorphiques croît à un TCAC de 47,4 % au cours des 5 prochaines années.

L'Asie-Pacifique affiche le TCAC le plus élevé sur la période 2021-2026.

L'Amérique du Nord détient la part la plus élevée en 2021.

BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, General Vision Inc., Nepes Corp, SynSense AG sont les principales sociétés opérant sur le marché mondial des puces neuromorphiques.

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