뉴로모픽 칩 시장 규모는 2025년에 3억 3,000만 달러로 추정되고, 예측 기간(2025-2030년) 중 CAGR 104.7%로 성장할 전망이며, 2030년에는 117억 7,000만 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다.
생체인증과 음성인식의 이용이 증가하고 있는 것이 스마트폰에 있어서 뉴로모픽 칩 수요를 견인하고 있습니다. 이 칩들은 음성 데이터를 클라우드로 처리하고 휴대전화로 되돌리는 데 사용됩니다. 게다가 인공지능(AI)은 더 많은 컴퓨팅 파워를 필요로 하지만, 저에너지 뉴로모픽 컴퓨팅은 현재 클라우드에서 실행되고 있는 애플리케이션을 미래에는 스마트폰 배터리를 크게 소모하지 않고 스마트폰에서 직접 실행하도록 크게 뒷받침할 가능성이 있습니다.
뉴로모픽은 스파이크드 뉴럴 네트워크(SNN)를 구현한 특정 뇌에 착상을 얻은 ASIC입니다. 평균적으로, 수십 와트로 초병렬 뇌 처리 능력에 도달할 수 있는 물체를 탑재하고 있습니다. 메모리와 처리 유닛은 단일 추상화된 것(인메모리 컴퓨팅)입니다.
이것은 복잡한 환경에서 동적이고 자체 프로그래밍 가능한 동작의 이점을 초래합니다. 기존의 비트 정밀도가 높은 컴퓨팅 대신 뉴로모픽 하드웨어는 뇌의 고도로 확률적인 특성으로 간단하고 안정적이며 강력하고 데이터 효율적인 컴퓨팅 확률 모델로 이어집니다. 뉴로모픽 하드웨어는 정확한 컴퓨팅보다 더 인지적인 용도에 더 적합하다는 것은 틀림없습니다.
향후 10년간 뉴로모픽 컴퓨팅은 과학적, 비과학적인 광범위한 용도의 특성과 기능을 변화시킬 것으로 보입니다. 그 중에는 강력한 처리 능력과 능력이 점점 더 요구되는 모바일 애플리케이션도 포함됩니다.
뉴로모픽 칩의 설계는 생물학적 신경계의 일부를 모델링하는 목표를 따릅니다. 그 목적은 계산 기능, 특히 인지 및 지각 작업을 효율적으로 해결하는 능력을 재현하는 것입니다. 이를 달성하기 위해서는 뉴런과 시냅스 결합의 수에 대해 충분히 복잡한 네트워크를 모델링해야 합니다. 뇌와 그 학습 능력, 특정 문제에 대한 적응 능력은 여전히 신경 과학적 기초 연구의 대상입니다.
뉴로모픽 컴퓨팅 디바이스가 잠재적으로 매우 적은 양의 전력을 사용하면 에너지 수요가 현저하게 급증하여 하드웨어 공격을 쉽게 파악할 수 있습니다. 이 증가는 사이드 채널 모니터링을 통해 확인할 수 있습니다. 뉴로모픽 디바이스 설계자는 3D 나노구조, 바이오머티리얼, 산화환원 메모리스터, 마그네틱 신경망 크로스바 어레이 및 기타 기술을 사용하는 컴퓨팅 시스템을 만드는 청사진으로 뇌 기능을 사용할 수 있습니다.
COVID-19의 대유행은 의료 비즈니스 시장에 긍정적 영향을 미쳤습니다. IBM, 휴렛팩커드, 퀄컴을 포함한 몇몇 시장 리더들은 뉴로모픽 컴퓨팅 솔루션을 전 세계 여러 병원과 진료소에 밀어 넣었습니다. 그들의 기술 계산 능력은 일반 병원 생태계 내의 다양한 어려움을 줄일 수 있었습니다. 팬데믹은 차세대 일렉트로닉스에 대한 왕성한 수요로 자본설비 부문을 되살렸습니다.
소비자 전자기기 업계는 뉴로모픽 컴퓨팅을 고성능 컴퓨팅과 초저전력을 실현하고 이러한 목표를 달성하기 위한 유망한 툴로 인식하고 있습니다. 예를 들어 알렉사나 시리 같은 AI 서비스는 클라우드 컴퓨팅과 인터넷에 의존해 구어체로 인한 명령어나 질문을 해석해 응답합니다. 뉴로모픽 칩은 인터넷 연결이 필요 없이 다양한 센서와 장치가 지능적으로 작동할 수 있게 할 가능성을 내포하고 있습니다.
스마트폰은 뉴로모픽 컴퓨팅 도입의 계기가 될 것으로 기대되고 있습니다. 생체 인증과 같은 몇 가지 조작은 전력을 소비하고 데이터를 대량으로 소비합니다. 예를 들어 음성 인식에서 음성 데이터는 클라우드에서 처리된 후 휴대 전화로 반환됩니다.
웨어러블 디바이스는 경제와 사회 모두에게 개인의 헬스케어에 큰 영향을 미치는 급성장 기술입니다. 광대역 및 분산형 네트워크에서의 센서 보급으로 소비전력, 처리속도, 시스템 적응은 스마트 웨어러블 디바이스의 미래에 필수적입니다. 나아가 인공지능 분야가 스마트 웨어러블 감각 시스템의 가능성을 더욱 높이고 있습니다. 새롭게 등장하는 고성능 시스템이나 인텔리전트 애플리케이션은 보다 복잡성을 필요로 하며 물리적인 대상물을 정확하게 묘사하는 감각 유닛을 요구합니다.
IBM의 TrueNorth와 같은 전용 뉴로모픽 디바이스를 사용하면 이미지 식별 및 자연어 처리와 같은 고급 기능을 웨어러블하고 가능하게 하고 있습니다. 위급 시 뉴로모픽 웨어러블은 의료인에게 통보하고, 바이탈 사인을 모니터하여 이상을 식별하고 신속하게 대응할 수 있습니다.
뉴로모픽 엔지니어링에 대한 관심 증가는 하드웨어 스파이킹 신경망이 엣지 컴퓨팅 및 웨어러블 디바이스와 같은 중요한 용도에서 높은 잠재력을 지닌 중요한 미래 기술로 여겨지고 있음을 보여줍니다.
북미에는 Intel Corporation과 IBM Corporation과 같은 주요 벤더가 존재합니다. 이 지역에서는, 정부의 대처 및 투자 활동, 기타 활동 등의 요인에 의해, 뉴로모픽 칩 시장이 성장하고 있습니다.
예를 들어 2023년 9월 미국 국립과학재단은 새로운 반도체 기술과 제조, 노동력 개발의 신속한 진전을 촉진하기 위해 'CHIPS and Science Act of 2022'로부터의 자금 제공을 포함하여 총 4,560만 달러에 달하는 24개의 연구 및 교육 이니셔티브를 발표했습니다. NSF Future of Semiconductors(FuSe) 프로그램은, 관민 제휴에 의해, 삼성, 에릭슨, IBM, 인텔의 4사와 공동으로 이니셔티브에 자금을 제공하고 있습니다.
한편 캐나다 정부는 인공지능 기술에 힘을 쏟고 있으며, 이것도 향후 수년간 뉴로모픽 컴퓨팅의 성장 여지를 창출할 것으로 기대되고 있습니다. 예를 들어 캐나다 정부는 2023년 6월 AI의 잠재적 위험에 대처하고 캐나다 AI 산업에 대한 신뢰를 구축하며 캐나다 국민을 다양한 위해로부터 보호하기 위해 새로운 인공지능 및 데이터법(AIDA)을 제안했습니다. AIDA는 캐나다가 세계에서 가장 책임과 신뢰가 있는 AI의 본거지가 될 것을 보증하는 것입니다.
뉴로모픽 기술의 발전을 위해 여러 연구 프로젝트가 공동 연구를 유치하고 있습니다. 예를 들어 2023년 6월 로스앨러모스 국립연구소는 새로운 인터페이스형 메모리스티브 디바이스 개발을 발표했습니다. 그 성과는 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 인공 시냅스 구축에 사용될 수 있음을 시사합니다.
또한 각국의 국방비 증가도 북미의 뉴로모픽 컴퓨팅 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다.
뉴로모픽 칩 시장에는 큰 수익 창출력을 가진 대규모 반도체 벤더, 아키텍처 개발 신흥 기업, 대학이 있습니다. 시장은 통합되어 있고, 벤더는 기술력을 획득하고 상업화하기 위해 R&D 및 협력 활동에 점점 더 지출하게 되고 있어 시장 경쟁은 심화되고 있습니다.
뉴로모픽 칩은 개발 초기 단계에도 불구하고, 시장 진출 기업에 의한 특허 출원 활동은 주요 반도체 기업, 연구 개발 센터, 대학 전체에 관심을 모으고 있으며, 경쟁 기업간 경쟁 관계는 앞으로 더욱 강해질 전망입니다.
2023년 6월-BrainChip Holdings Ltd.와 Lorser Industries Inc.는 BrainChip의 Akida 기술을 사용하여 소프트웨어 라디오(SDR) 장비에 뉴로 모픽 컴퓨팅 솔루션을 제공한다고 발표했습니다. 이 파트너십은 SDR의 설계 및 제조에서 Lorser의 전문 지식과 BrainChip의 최첨단 뉴로모픽 기술을 활용하여 SDR 디바이스의 적응성, 신뢰성 및 확장성을 높이는 혁신적이고 지능적인 솔루션을 제공합니다.
2024년 4월-칩 제조업체 인텔은 보다 지속 가능한 인공지능(AI)을 촉진하기 위해 'Hala Point'로 알려진 세계 최대의 뉴로모픽 시스템을 구축했다고 발표했습니다. 샌디아 국립연구소에서 처음으로 구현된 이 거대한 뉴로모픽 시스템은 인텔의 'Loihi 2' CPU를 이용해 미래의 뇌에서 착상을 얻은 인공지능 연구를 지원하고 현재 AI의 유효성과 지속가능성 문제에 대처합니다.
The Neuromorphic Chip Market size is estimated at USD 0.33 billion in 2025, and is expected to reach USD 11.77 billion by 2030, at a CAGR of 104.7% during the forecast period (2025-2030).
The increasing use of biometrics and in-speech recognition drives the demand for neuromorphic chips in smartphones. These chips are used to process audio data in the cloud and then return it to the phone. In addition, Artificial Intelligence (AI) requires more computing power, but low-energy neuromorphic computing could significantly push applications that run presently in the cloud to run directly in the smartphone in the future without substantially draining the phone battery.
Neuromorphic is a specific brain-inspired ASIC that implements the Spiked Neural Networks (SNNs). On average, it has an object that can reach a massively parallel brain processing ability in tens of watts. 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. Instead of traditional bit-precise computing, neuromorphic hardware leads to the probabilistic models of simple, reliable, robust, and data-efficient computing as the brain's highly stochastic nature. Neuromorphic hardware certainly suits more cognitive applications than precise computing.
During the next decade, neuromorphic computing will transform the nature and functionalities of a wide range of scientific and non-scientific applications. Some of them include mobile applications that are increasingly demanding powerful processing capacities and abilities.
The design of neuromorphic chips follows the goal of modeling parts of the biological nervous system. The aim is to reproduce its computational functionality, especially its ability to efficiently solve cognitive and perceptual tasks. Achieving this requires modeling networks of sufficient complexity regarding the number of neurons and synaptic connections. The brain and its ability to learn and adapt to specific problems are still subject to basic neuroscientific research.
The telltale spike in energy demand resulting from neuromorphic computing devices using potentially very small quantities of electricity makes hardware attacks much easier to identify. This increase would be visible through side-channel monitoring. Neuromorphic device designers may use brain functionality as a blueprint to create computing systems that use 3D nanostructures, biomaterials, redox memristors, magnetic neural network crossbar arrays, and other technologies.
The COVID-19 pandemic had a favorable influence on the medical business market. Several market leaders, including IBM, Hewlett Packard, and Qualcomm, pushed their neuromorphic computing solutions into several hospitals and clinics worldwide. Their technologies' computational skills were able to reduce various difficulties inside a normal hospital ecosystem. The pandemic kept the capital equipment sector humming with a strong demand for next-generation electronics.
The consumer electronics industry identifies neuromorphic computing as a promising tool for enabling high-performance computing and ultra-low power consumption to achieve these goals. For instance, AI services like Alexa and Siri rely on cloud computing and the internet to parse and respond to spoken commands and questions. Neuromorphic chips have the potential to allow several varieties of sensors and devices to perform intelligently without requiring an internet connection.
Smartphones are expected to be the trigger for the introduction of neuromorphic computing. Several operations, such as biometrics, are power-hungry and data-intensive. For instance, in speech recognition, audio data is processed in the cloud and then returned to the phone.
Wearable devices are a fast-growing technology with a considerable impact on personal healthcare for both the economy and society. Due to widespread sensors in pervasive and distributed networks, power consumption, processing speed, and system adaptation are vital in the future of smart wearable devices. Additionally, the field of artificial intelligence further boosts the possibility of smart wearable sensory systems. The emerging high-performance systems and intelligent applications need more complexity and demand sensory units to describe the physical object accurately.
Advanced functions like image identification and natural language processing are becoming possible for wearables due to dedicated neuromorphic devices like IBM's TrueNorth. In an emergency, neuromorphic wearables can notify medical personnel, monitor vital signs, identify abnormalities, and respond promptly.
The increasing interest in neuromorphic engineering shows that hardware-spiking neural networks are considered a critical future technology with high potential in crucial applications, such as edge computing and wearable devices.
North America is home to some of the major market vendors, such as Intel Corporation and IBM Corporation. The market for neuromorphic chips is growing in the region due to factors such as government initiatives, investment activities, and others.
For instance, in September 2023, In order to facilitate quick advancements in novel semiconductor technologies and manufacturing as well as workforce development, the US National Science Foundation announced 24 research and education initiatives totaling USD 45.6 million, including financing from the "CHIPS and Science Act of 2022". The NSF Future of Semiconductors (FuSe) program funds the initiatives in conjunction with four companies, Samsung, Ericsson, IBM, and Intel, through a public-private collaboration.
On the other hand, the government of Canada is focusing on artificial intelligence technology, which is also expected to create a scope for growth in neuromorphic computing over the coming years. For instance, in June 2023, the government of Canada proposed a new Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) to address the potential risks of AI, build trust in Canada's AI industry, and protect Canadians from a range of harms. AIDA will ensure that Canada is home to the world's most responsible and trusted AI.
Several research projects are attracting collaborations for advancements in neuromorphic technology. For instance, in June 2023, Los Alamos National Laboratory announced the development of the new interface-type memristive device, which their results suggest can be used to build artificial synapses for next-generation neuromorphic computing.
The increasing defense expenditure of various countries is also expected to drive the demand for neuromorphic computing in North America.
The neuromorphic chip market has large-scale semiconductor vendors that command significant revenue generation capabilities, architecture-development start-ups, and universities. The market is consolidated, and vendors are increasingly spending on R&D and collaboration activities to gain technological capabilities and commercialize the market, making the market less competitive.
Despite neuromorphic chips being at an early stage of development, the patent filing activity by players in the market is gaining interest across key semiconductor companies, R&D centers, and universities, and competitive rivalry is poised to increase in the future.
In June 2023, BrainChip Holdings Ltd and Lorser Industries Inc. announced that they would use BrainChip's Akida technology to deliver neuromorphic computing solutions for software-defined radio (SDR) devices. The partnership will leverage Lorser's expertise in SDR design and manufacturing and BrainChip's cutting-edge neuromorphic technology to create innovative, intelligent solutions that enhance SDR devices' adaptability, reliability, and scale.
In April 2024, Chip maker Intel announced that to facilitate more sustainable artificial intelligence (AI), it has constructed the largest neuromorphic system in the world, known as "Hala Point." This massive neuromorphic system, which was first implemented at Sandia National Laboratories, makes use of Intel's "Loihi 2" CPU, supports research into future brain-inspired artificial intelligence, and addresses issues with the effectiveness and sustainability of current AI.