라틴아메리카의 뉴로모픽 칩 : 시장 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측(2025-2030년)
LA Neuromorphic Chip - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
상품코드:1627097
리서치사:Mordor Intelligence
발행일:2025년 01월
페이지 정보:영문
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한글목차
라틴아메리카의 뉴로모픽 칩 시장은 예측 기간 동안 27.89%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
주요 하이라이트
뉴로모픽은 스파이크 신경망(Spiked Neural Network, SNN)을 구현하는 뇌에서 영감을 얻은 ASIC입니다. 평균 수십 와트의 전력으로 초병렬 뇌 처리 능력을 달성할 수 있습니다. 메모리와 처리 유닛은 단일 추상화(인메모리 컴퓨팅)로 구성되어 있습니다. 이는 복잡한 환경에서 동적이고 자체 프로그래밍이 가능한 동적 동작의 이점으로 이어집니다.
BrainChip Holdings Ltd.와 같은 기업들은 COVID-19 확산을 억제하기 위해 신경모방 칩을 활용하는 여러 파트너십 활동을 형성하고 있습니다. 2021년 5월, BrainChip Holdings Ltd는 정밀 면역학 기업인 Biotome Pty Ltd와 제휴하여 신속하고 정확한 COVID-19 항체 검사를 개발했습니다. 양사는 아키다 뉴럴 프로세서가 항체 검사의 정확도와 정보 품질을 향상시킬 수 있는 방법을 모색하는 한편, 바이오톰은 현장 진료 시점에 고급 AI 기능을 제공함으로써 개발을 진행하고 있습니다.
뉴로모픽 칩은 디지털, 아날로그 또는 그 혼합으로 설계할 수 있습니다. 아날로그 칩은 디지털 칩보다 신경 회로망의 생물학적 특성과 더 유사합니다. 아날로그 아키텍처는 뉴런의 미분 방정식을 에뮬레이트하는 데 사용되는 트랜지스터가 적습니다. 따라서 이론적으로 디지털 뉴로모픽 칩보다 에너지 소비가 적습니다. 또한, 할당된 시간 슬롯을 넘어선 처리 확장도 가능합니다. 이 기능 덕분에 실시간보다 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 하지만 아날로그 아키텍처는 노이즈가 많고 정확도가 떨어집니다.
한편, 디지털 칩은 아날로그 칩에 비해 정확도가 높습니다. 디지털 구조는 온칩 프로그래밍을 강화합니다. 이러한 유연성을 통해 인공지능 연구자들은 GPU에 비해 낮은 전력 소비로 다양한 알고리즘을 정확하게 구현할 수 있습니다. 혼합 칩은 아날로그 칩의 장점인 낮은 에너지 소비와 디지털 칩의 장점인 높은 정확도를 동시에 추구하고 있습니다.
뉴로모픽 아키텍처는 폰노이만 아키텍처에서 흔히 발생하는 높은 전력 소모, 낮은 속도 및 기타 효율성 병목 현상과 같은 문제를 해결합니다. 바이너리 부호화에서 갑작스러운 고저차가 있는 기존 폰노이만 아키텍처와 달리, 뉴로모픽 칩은 스파이크 신호의 형태로 연속적인 아날로그 전환을 제공합니다. 뉴로모픽 아키텍처는 스토리지와 프로세싱을 통합하여 CPU와 메모리를 연결하는 버스의 병목현상을 해소합니다.
라틴아메리카의 뉴로모픽 칩 시장 동향
자동차 산업은 뉴로모픽 칩 채택이 급성장하는 산업이다
자동차 산업은 뉴로모픽 칩이 가장 빠르게 성장하는 산업 중 하나입니다. 모든 프리미엄 자동차 제조사들은 자동차의 자율성 레벨 5를 달성하기 위해 많은 투자를 하고 있으며, 그 결과 AI를 탑재한 뉴로모픽 칩에 대한 엄청난 수요가 발생할 것으로 예상됩니다.
자율주행 시장에서는 저전력으로 높은 처리량을 구현하는 AI 알고리즘의 지속적인 개선이 요구되고 있습니다. 뉴로모픽 칩은 분류 작업에 적합하며, 자율주행의 여러 시나리오에 사용할 수 있습니다. 정적 딥러닝 솔루션에 비해 자율주행차와 같이 소음이 많은 환경에서도 효율적입니다.
인텔에 따르면, 4테라바이트는 자율주행차가 약 1시간 반 동안 주행할 때 생성할 수 있는 데이터 양으로, 일반인이 하루 동안 차 안에서 보내는 시간과 맞먹는 양입니다. 자율주행차는 주행 중 생성되는 모든 데이터를 효율적으로 관리해야 하는 큰 과제에 직면해 있습니다.
최신 자율주행차를 움직이는 컴퓨터는 사실상 소형 슈퍼컴퓨터입니다. 엔비디아와 같은 기업들은 2022년 레벨 5 자율주행을 달성하고 750W의 전력으로 초당 200 TOPS(초당 수조 번의 연산)를 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 하지만 1시간에 750W를 처리하는데 소요되는 전력은 전기자동차의 주행거리에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 애플리케이션은 뉴로모픽 칩의 다양한 차량용 애플리케이션 중 이미지 학습 및 인식 기능을 포함합니다. 이는 승용차의 크루즈 컨트롤이나 지능형 속도 보조 시스템과 같은 기존 ADAS 기능과 유사하게 작동합니다. 횡단보도, 스쿨존, 도로의 단차 등 도로에 표시된 교통 정보를 인식하여 차량 속도를 제어할 수 있습니다.
인공지능 기반 마이크로칩 수요 증가로 시장 성장 견인
라틴아메리카의 뉴로모픽 칩 시장은 인공지능에 대한 수요 증가와 IC의 소형화 요구로 인해 소형 제품에 대한 소비자의 선호도가 높아지면서 높은 성장세를 보이고 있습니다. 스마트 기술의 등장으로 스마트 센서는 자동차, 전자, 의료 등 많은 최종사용자 산업에서 사용되고 있습니다.
현재 사용 가능한 AI 애플리케이션용 반도체는 CPU와 AI 가속기인데, AI 가속기가 시장을 주도하는 이유는 CPU의 연산 처리 한계로 인해 AI 가속기가 시장을 주도하고 있기 때문입니다. 현재 사용 가능한 AI 가속기에는 GPU, 주문형 집적회로(ASIC), FPGA(Field-Programmable Gate Array)가 있으며, GPU는 많은 병렬 처리 코어를 가지고 있어 AI의 훈련과 추론을 처리하는 데 큰 이점을 가지고 있습니다. 그러나 GPU는 전력 소모가 높아 미래 애플리케이션에 대응할 수 없습니다.
한편, 신흥 FPGA는 GPU보다 전력 효율이 10배 높지만 성능은 떨어집니다. 에너지 효율이 최우선 순위인 애플리케이션에서 FPGA는 대체 솔루션이 될 수 있으며, AI 가속기 중 ASIC는 가장 우수한 성능을 발휘하고 전력 소비가 적고 효율적입니다. 그러나 고유한 기능을 가진 ASIC를 설계하는 것은 매우 비용이 많이 들고 재구성이 불가능합니다. 따라서 ASIC는 특정 AI 애플리케이션 시장이 설계 투자에 적합한 경우에만 사용해야 합니다.
AI 가속기와 비교했을 때, 뉴로모픽 칩은 병렬성, 에너지 효율성 및 성능 측면에서 탁월한 선택이 될 것으로 보입니다. 뉴로모픽 칩은 AI 추론과 학습을 모두 실시간으로 처리할 수 있습니다. 또한, 뉴로모픽 칩을 통해 엣지 트레이닝도 가능합니다. 다만, 학습 방법의 정확도를 향상시킬 필요가 있습니다.
라틴아메리카의 뉴로모픽 칩 산업 개요
뉴로모픽 칩 시장은 매우 틈새 시장이며 시장 개발 초기 단계에 있기 때문에 BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG 등 소수의 기업이 시장에 존재합니다. 주요 기업들은 협업, 시장 개발, 제품 혁신, 연구개발 활동 등 다양한 시장 개척 전략을 통해 이 통합된 시장 시나리오에서 치열하게 성장하고 있습니다. 따라서 시장 집중도는 중간 정도입니다.
2020년 3월 - SolidRun과 Gyrfalcon은 주요 신경망 프레임워크를 지원하는 First Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31을 개발했습니다. 최대 128개의 Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI 가속 칩을 탑재할 수 있어 가장 복잡한 비디오 AI 모델의 추론 성능을 향상시킵니다.
기타 혜택:
엑셀 형식의 시장 예측(ME) 시트
3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 소개
조사 가정과 시장 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
시장 개요
업계의 매력 - Porter's Five Forces 분석
공급 기업의 교섭력
소비자의 협상력
신규 참여업체의 위협
대체품의 위협
경쟁 기업 간의 경쟁 관계
산업 밸류체인 분석
뉴로모픽칩의 새로운 사용 사례
COVID-19의 시장에 대한 영향 분석
제5장 시장 인사이트
시장 성장 촉진요인
인공지능 기반 마이크로칩에 대한 수요 증가
신경 가역성의 개념과 일렉트로닉스 융합이라는 최신 동향
시장 과제
하드웨어 설계의 고정밀과 복잡성의 필요성
제6장 라틴아메리카의 뉴로모픽칩 시장
최종 이용 산업별
금융 서비스와 사이버 보안
자동차
산업용
가정용 전자기기
기타 최종 이용 산업
제7장 경쟁 구도
기업 개요
Intel Corporation
SK Hynix Inc.
IBM Corporation
Samsung Electronics Co. Ltd
GrAI Matter Labs
Nepes Corporation
General Vision Inc.
Gyrfalcon Technology Inc.
BrainChip Holdings Ltd
Vicarious FPC Inc.
SynSense AG
제8장 투자 분석
제9장 시장 전망
ksm
영문 목차
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The LA Neuromorphic Chip Market is expected to register a CAGR of 27.89% during the forecast period.
Key Highlights
Neuromorphic is a specific brain-inspired ASIC that implements the Spiked Neural Networks (SNNs). It has an object to reach the massively parallel brain processing ability in tens of watts on average. The memory and the processing units are in single abstraction (in-memory computing). This leads to the advantage of dynamic, self-programmable behavior in complex environments.
Companies, such as BrainChip Holdings Ltd, are forming multiple partnership activities to utilize neuromorphic chips in curbing the spread of COVID-19. In May 2021, BrainChip Holdings Ltd partnered with precision immunology company Biotome Pty Ltd to develop a fast, accurate COVID-19 antibody test. The companies will explore how the Akida neural processor could improve the accuracy and information quality of the antibody tests while Biotome is developing by providing advanced AI capacity at the point of care.
Neuromorphic chips can be designed digitally, analog, or in a mixed way. Analog chips resemble the characteristics of the biological properties of neural networks better than digital ones. In the analog architecture, few transistors are used for emulating the differential equations of neurons. Therefore, theoretically, they consume lesser energy than digital neuromorphic chips. Besides, they can extend the processing beyond its allocated time slot. Thanks to this feature, the speed can be accelerated to process faster than in real-time. However, the analog architecture leads to higher noise, which lowers the precision.
Digital ones, on the other hand, are more precise compared to analog chips. Their digital structure enhances on-chip programming. This flexibility allows artificial intelligent researchers to accurately implement various kinds of an algorithm with low-energy consumption compared to GPUs. Mixed chips try to combine the advantages of analog chips, i.e., lesser energy consumption, and the benefits of digital ones, i.e., precision.
Neuromorphic architectures address challenges, such as high-power consumption, low speed, and other efficiency-related bottlenecks prevalent in the von Neumann architecture. Unlike the traditional von Neumann architecture with sudden highs and lows in binary encoding, neuromorphic chips provide a continuous analog transition in the form of spiking signals. Neuromorphic architectures integrate storage and processing, getting rid of the bus bottleneck connecting the CPU and memory.
Latin America Neuromorphic Chip Market Trends
Automotive is the Fastest Growing Industry to Adapt Neuromorphic Chip
The automotive industry is one of the fastest-growing industries for neuromorphic chips. All the premium car manufacturers are investing heavily to achieve Level 5 of Vehicle Autonomy, which in turn, is anticipated to generate huge demand for AI-powered neuromorphic chips.
The autonomous driving market requires constant improvement in AI algorithms for high throughput with low power requirements. Neuromorphic chips are ideal for classification tasks and could be utilized for several scenarios in autonomous driving. Compared with static deep learning solutions, they are also more efficient in a noisy environment, such as self-driving vehicles.
According to Intel, four terabytes is the estimated amount of data that an autonomous car may generate through almost an hour and a half of driving or the amount of time a general person spends in their car each day. Autonomous vehicles face a significant challenge in efficiently managing all the data generated during these trips.
The computers running the latest self-driving cars are effectively small supercomputers. The companies, such as Nvidia, aim to achieve Level 5 autonomous driving in 2022, delivering 200TOPS (trillions of operations per second) using 750W of power. However, spending 750W an hour on processing is poised to have a noticeable impact on the driving range of electric vehicles.
ADAS (Advanced Driver Assistance System) applications include image learning and recognition functions among various automotive applications of neuromorphic chips. It works like conventional ADAS functions, such as cruise control or intelligent speed, assist system in passenger cars. It can control vehicle speed by recognizing the traffic information marked on roads, such as crosswalks, school zone, road-bump, etc.
Increasing Demand for Artificial Intelligence-based Microchips drive the market growth
The Latin American neuromorphic chip market is experiencing high growth due to increasing demand for artificial intelligence and consumer preference towards small-sized products leading to the requirement of miniaturization of ICs. With the advent of smart technologies, smart sensors are being used in many end-user industries like automotive, electronics, and medical.
Currently available semiconductors for AI applications are CPUs and AI accelerators. The AI accelerators are leading the market because of the computing limitations of CPUs. Available AI accelerators are GPUs, Application-Specific Integrated Circuits (ASICs), and Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). GPUs have many parallel processing cores, which give them a significant advantage for processing AI training and inference. However, they do have a high-power consumption cost which is not sustainable for future applications.
On the other hand, emerging FPGAs can have ten times more power efficiency than GPUs but have lower performance. In applications where energy efficiency is the top priority, FPGAs can be the alternative solution. Among AI Accelerators, ASICs show the best performance, lesser power consumption, and efficiency. However, designing unique functioning ASIC is highly costly and is not reconfigurable. Therefore, ASICs should be used when the market of specific AI applications is adequate for the design investment.
Compared to AI Accelerators, neuromorphic chips are poised to be the prominent option concerning parallelism, energy efficiency, and performance. They can handle both AI inference and training in real-time. Moreover, edge training is possible through neuromorphic chips. However, learning methodologies should be improved their accuracy.
Latin America Neuromorphic Chip Industry Overview
As the market for neuromorphic chips is very niche and in the initial phase of development, the market has a presence of a few players, such as BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. Top players are growing intensely in this consolidated market scenario through various market development strategies, such as collaboration, market expansion, product innovation, and R&D activities. Hence the market concentration is medium.
March 2020 - SolidRun and Gyrfalcon developed First Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31 that supports leading neural network frameworks. It can be configured with up to 128 Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI acceleration chips for improved inference performance for most complex video AI models.
Additional Benefits:
The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
4.2.2 Bargaining Power of Consumers
4.2.3 Threat of New Entrants
4.2.4 Threat of Substitutes
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.3 Industry Value Chain Analysis
4.4 Emerging Use Cases for Neuromorphic Chips
4.5 Analysis of the Impact of COVID-19 on the Market
5 MARKET INSIGHTS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Increasing Demand for Artificial Intelligence-based Microchips
5.1.2 Emerging Trend of Combining the Concept of Neuroplasticity with Electronics
5.2 Market Challenges
5.2.1 Need for High Level of Precision and Complexity in Hardware Design
