자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 : 산업별, 용도별, 국가별, 지역별 - 산업 분석, 시장 규모, 시장 점유율, 예측(2024-2032년)
Self-Learning Neuromorphic Chip Market, By Vertical, By Application, By Country, and By Region - Industry Analysis, Market Size, Market Share & Forecast from 2024-2032
상품코드:1514965
리서치사:AnalystView Market Insights
발행일:2024년 06월
페이지 정보:영문 301 Pages
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보고서 하이라이트
자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 규모는 2023년 8억 5,150만 달러로 2024년부터 2032년까지 연평균 18.50% 성장할 것으로 예상됩니다.
자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 - 시장 역학
엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가가 시장 성장을 견인
자체 학습형 뉴로모픽 칩은 엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가에 힘입어 성장하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 대기 시간을 단축하고 실시간 의사 결정 능력을 향상시킵니다. 대량의 데이터를 동시에 처리하고 자율적으로 판단할 수 있는 자체 학습형 뉴로모픽 디바이스는 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에 적합합니다. 사물인터넷이 확대됨에 따라 클라우드 컴퓨팅에 크게 의존하지 않고 로컬에서 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 지능형 엣지 디바이스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 자체 학습 뉴로모픽 프로세서는 이러한 엣지 디바이스가 물체 인식, 이상 감지, 예지보전과 같은 중요한 기능을 수행하는 데 도움이 됩니다. 엣지 컴퓨팅에 대한 요구와 자체 학습 뉴로모픽 회로의 기능이 결합되어 향후 몇 년 동안 시장 확대를 촉진할 것으로 예상됩니다.
자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 - 주요 인사이트
우리 리서치 분석가들은 세계 시장이 2024년부터 2032년까지 약 18.50%의 CAGR로 발전할 것으로 예측하고 있습니다.
시장 세분화에 따르면, 전력 및 에너지 카테고리가 시장을 독점하고 있습니다.
용도별로는 데이터 마이닝 분야가 2023년 가장 높은 수익을 올렸습니다.
지역별로는 북미가 2023년 매출에서 선두를 차지했습니다.
자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 - 세분화 분석:
자체 학습형 뉴로모픽 칩 세계 시장은 산업별, 용도별, 지역별 시장으로 구분됩니다.
시장은 소비자 가전, 미디어 및 엔터테인먼트, 스마트폰, 헬스케어, 전력 및 에너지, 자동차, 항공우주, 방위 산업 등 8개 산업으로 분류됩니다. 전력 및 에너지 분야가 시장을 주도하고 있습니다. 자체 학습 뉴로모픽 회로는 전력 및 에너지 분야에서 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 칩은 지능형 에너지 관리, 예지보전, 전력망 최적화에 적용되고 있습니다. 보다 효율적인 에너지 사용을 가능하게 하고, 전력망의 안정성을 높이고, 전체 전력망의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
시장은 애플리케이션에 따라 데이터 마이닝, 신호 인식, 이미지 인식의 세 가지 범주로 나뉩니다. 가장 큰 수익을 창출하는 것은 데이터 마이닝 부문입니다. 이 칩은 데이터 마이닝 및 분석 애플리케이션에 사용되어 대량의 데이터를 처리하고 유용한 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 실시간 분석, 이상 징후 식별, 예측 모델링을 제공하여 금융, E-Commerce, 마케팅 등 다양한 비즈니스에 이익을 가져다 줍니다.
자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 - 지리적 인사이트
지리적으로 이 시장은 북미, 라틴아메리카, 유럽, 아시아태평양, 중동 및 아프리카에 존재합니다. 이 구역은 어떤 국가가 비즈니스를 가져오는지에 따라 더 세분화됩니다. 북미의 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장은 AI와 ML에 집중하는 최고 수준의 기술 기업 및 연구 기관의 존재, 칩 제조업체, 연구 기관 및 AI 스타트업의 건전한 생태계로 인해 우위를 점할 것으로 보입니다. 또한, 자율주행차, 의료 진단, 군사 시스템 등 다양한 분야에서 자체 학습 뉴로모픽 회로의 활용이 확대되고 있는 점도 북미 시장 확대에 힘을 실어주고 있습니다.
아시아태평양의 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장은 2024년에서 2032년 사이에 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기반 솔루션을 구축하기 위한 정부의 지원과 이니셔티브에 기인합니다. 이 지역의 방대한 인구, 가처분 소득 증가, 신기술 사용 증가로 인해 자체 학습형 뉴로모픽 디바이스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 로봇공학, 헬스케어, 가전제품이 아시아태평양의 주요 시장 촉진요인입니다. 또한 중국의 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장이 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며, 인도의 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장은 아시아태평양에서 가장 빠르게 성장하고 있습니다.
자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 - 경쟁 상황:
Self-Learning Neuromorphic Chip 시장의 주요 기업으로는 Numenta, Samsung Group, Qualcomm IBM, General Vision, Intel Corporation 등이 있으며, 연구개발에 대한 투자를 통해 시장 수요를 시장 수요를 확대하기 위해 노력하고 있습니다. 업계 기업들은 또한 새로운 계약 체결, 투자 확대, 제품 출시, 인수합병(M&A), 다른 조직과의 협력 등 다양한 전략적 이니셔티브를 통해 세계 입지를 확대하기 위한 다양한 전략적 이니셔티브를 추구하고 있습니다. 경쟁이 치열해지고 확대되는 시장 환경에서 살아남기 위해 자체 학습형 뉴로모픽 칩(Self-Learning Neuromorphic Chip) 분야는 비용 효율적인 제품을 제공해야 합니다.
목차
제1장 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 개요
조사 범위
시장 추정 연도
제2장 주요 요약
시장 내역
경쟁 인사이트
제3장 자체 학습형 뉴로모픽 칩의 주요 시장 동향
시장 성장 촉진요인
시장 성장 억제요인
시장 기회
시장 전망 동향
제4장 자체 학습형 뉴로모픽 칩 산업 연구
PEST 분석
Porter's Five Forces 분석
성장 전망 매핑
규제 프레임워크 분석
제5장 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 : COVID-19의 영향 분석
COVID-19 이전의 영향 분석
COVID-19 이후의 영향 분석
제6장 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 상황
자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 점유율 분석, 2023년
주요 제조업체별 내역 데이터
기존 기업 분석
신흥 기업 분석
제7장 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 : 업계별
개요
부문 점유율 분석
전력과 에너지
미디어와 엔터테인먼트
스마트폰
헬스케어
자동차
가전
항공우주
방위
제8장 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 : 용도별
개요
부문 점유율 분석
데이터 마이닝
신호 인식
이미지 인식
제9장 자체 학습형 뉴로모픽 칩 시장 : 지역별
소개
북미
개요
북미의 주요 제조업체
미국
캐나다
유럽
개요
유럽의 주요 제조업체
독일
이탈리아
영국
프랑스
러시아
네덜란드
스웨덴
폴란드
기타
아시아태평양(APAC)
개요
아시아태평양의 주요 제조업체
인도
중국
일본
한국
호주
태국
인도네시아
필리핀
기타
라틴아메리카
개요
라틴아메리카의 주요 제조업체
브라질
멕시코
아르헨티나
콜롬비아
기타
중동 및 아프리카
개요
중동 및 아프리카의 주요 제조업체
사우디아라비아
아랍에미리트
이스라엘
터키
알제리
이집트
기타
제10장 주요 벤더 분석 : 자체 학습형 뉴로모픽 칩 업계
경쟁 대시보드
기업 개요
Qualcomm(US)
Numenta(US)
Samsung Group(South Korea)
IBM(US)
Hewlett Packard(US)
Brainchip Holdings Ltd.(US)
HRL Laboratories(US)
Applied Brain Research Inc.(US)
General Vision(US)
Intel Corporation(US)
Others
제11장 애널리스트의 전방위 전망
ksm
영문 목차
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REPORT HIGHLIGHT
Self-Learning Neuromorphic Chip Market size was valued at USD 851.5 Million in 2023, expanding at a CAGR of 18.50% from 2024 to 2032.
The Self Learning Neuromorphic Chip Market is the industry that develops and commercializes neuromorphic chips, which are a relatively new class of circuits that mimic human brain function. Such chips will allow robots to learn and adapt on their own, how the human brain learns and absorbs information through experience. These chips' self-learning capabilities allow them to improve their performance over time without the need for explicit programming, making them perfect for applications involving artificial intelligence, robotics, and other fields that require adaptive and intelligent systems.
Growing Demand for Edge Computing Drives Market Growth
The self-learning neuromorphic chips is being driven by increased demand for edge computing. Edge computing involves processing data closer to the source, which reduces latency and improves real-time decision-making capabilities. Self-learning neuromorphic devices, which can process massive volumes of data simultaneously and make autonomous judgments, are ideal for edge computing applications. As the Internet of Things expands, there is an increasing demand for intelligent edge devices that can handle and analyze data locally without relying largely on cloud computing. Self-learning neuromorphic processors can help these edge devices perform critical functions like object recognition, anomaly detection, and predictive maintenance. The desire for edge computing, combined with the capabilities of self-learning neuromorphic circuits, is projected to propel market expansion in the coming years.
The Global Self-Learning Neuromorphic Chip Market is segmented on the basis of Vertical, Application, and Region.
The market is divided into eight categories based on Vertical: Consumer Electronics, Media & Entertainment, Smartphones, Healthcare, Power & Energy, Automotive, Aerospace, and Defense. The power & energy category dominated the market. Self-learning neuromorphic circuits have numerous applications in the power and energy sectors. These chips have applications in intelligent energy management, predictive maintenance, and power grid optimization. They enable more efficient energy usage, increase grid stability, and improve overall power system reliability.
The market is divided into three categories based on Application: Data Mining, Signal Recognition, and Image Recognition. The data mining category provided the greatest revenue. These chips are used in data mining and analytics applications to process massive volumes of data and extract useful information. They offer real-time analysis, anomaly identification, and predictive modeling, which benefits a variety of businesses, including as finance, e-commerce, and marketing.
Geographically, this market is present in North America, Latin America, Europe, Asia Pacific, and the Middle East and Africa. These zones are further split based on which countries bring business. The North American Self-Learning Neuromorphic Chip market will dominate due to the existence of top technology businesses and research institutes focused on AI and ML, as well as a healthy ecosystem of chip manufacturers, research organizations, and AI startups. Furthermore, the growing use of self-learning neuromorphic circuits in applications, including autonomous vehicles, medical diagnostics, and military systems, is propelling market expansion in North America.
The Asia-Pacific Self-Learning Neuromorphic Chip Market is predicted to expand the quickest between 2024 and 2032. It accounts for the government's assistance and initiatives to build AI-based solutions. The region's enormous population, rising disposable income, and increased use of new technology drive demand for self-learning neuromorphic devices. Robotics, healthcare, and consumer electronics are key market drivers in Asia Pacific. Furthermore, China's Self-Learning Neuromorphic Chip market had the highest market share, while India's Self-Learning Neuromorphic Chip market was the fastest-growing in Asia-Pacific.
Significant companies in the Self-Learning Neuromorphic Chip market, including, Numenta, Samsung Group, Qualcomm IBM, General Vision, Intel Corporation, and others, are attempting to increase market demand by investing in R&D. Industry companies are also pursuing a variety of strategic initiatives to grow their worldwide footprint, with major industry developments including new contractual agreements, increased investments, product launches, mergers and acquisitions, and collaboration with other organizations. To expand and survive in a more competitive and expanding market environment, the Self-Learning Neuromorphic Chip sector must provide cost-effective products.
Recent Developments:
In May 2024, BrainChip is releasing two "Akida Development Kits" for their low-power self-learning "Akida NSoC" neural networking chip, which is designed for edge AI.
SCOPE OF THE REPORT
The scope of this report covers the market by its major segments, which include as following:
GLOBAL SELF-LEARNING NEUROMORPHIC CHIP MARKET KEY PLAYERS- DETAILED COMPETITIVE INSIGHTS
Qualcomm (US)
Numenta (US)
Samsung Group (South Korea)
IBM (US)
Hewlett Packard (US)
Brainchip Holdings Ltd. (US)
HRL Laboratories (US)
Applied Brain Research Inc. (US)
General Vision (US)
Intel Corporation (US)
Others
GLOBAL SELF-LEARNING NEUROMORPHIC CHIP MARKET, BY VERTICAL- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
Power & Energy
Media & Entertainment
Smartphones
Healthcare
Automotive
Consumer Electronics
Aerospace
Defense
GLOBAL SELF-LEARNING NEUROMORPHIC CHIP MARKET, BY APPLICATION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
Data Mining
Signal Recognition
Image Recognition
GLOBAL SELF-LEARNING NEUROMORPHIC CHIP MARKET, BY REGION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
