ニューロモルフィックチップ市場規模は、2023年に0.8億米ドルと推定され、予測期間（2023年～2028年）に104.70%のCAGRで成長し、2028年には28.5億米ドルに達すると予測される。
主なハイライト
バイオメトリクスと音声認識の利用の増加が、スマートフォンにおけるニューロモルフィックチップの需要を牽引している。これらのチップは、音声データをクラウドで処理し、携帯電話に戻すために使用される。さらに、人工知能（AI）はより多くのコンピューティング・パワーを必要とするが、低エネルギーのニューロモーフィック・コンピューティングは、現在クラウドで実行されているアプリケーションを、将来的にはスマートフォンのバッテリーを大幅に消耗することなく、スマートフォンで直接実行するよう大幅に後押しする可能性がある。
ニューロモーフィックは、スパイクド・ニューラル・ネットワーク（SNN）を実装する特定の脳に着想を得たASICである。これは、平均数十ワットで超並列脳処理能力に到達することを目的としている。メモリと処理ユニットは単一の抽象化されたもの（インメモリ・コンピューティング）である。
これは、複雑な環境下での動的で自己プログラム可能な動作という利点につながる。従来のビット精度の高いコンピューティングではなく、ニューロモーフィック・ハードウェアは、脳の高度に確率的な性質として、シンプルで信頼性が高く、ロバストでデータ効率の高いコンピューティングの確率モデルにつながる。ニューロモーフィック・ハードウェアは、精密なコンピューティングよりも、より認知的な用途に適していることは間違いない。
今後10年間で、ニューロモーフィック・コンピューティングは、科学的・非科学的な幅広いアプリケーションの性質と機能を一変させるだろう。その中には、強力な処理能力と能力がますます要求されるモバイル・アプリケーションも含まれる。
ニューロモルフィック・チップの設計は、生物学的神経系の一部をモデル化するという目標に従っている。その目的は、計算機能、特に認知・知覚タスクを効率的に解決する能力を再現することである。これを達成するには、ニューロンとシナプス結合の数に関して十分複雑なネットワークをモデル化する必要がある。脳とその学習・適応能力は、いまだ神経科学的な基礎研究の対象である。
COVID-19の大流行は、医療ビジネス市場に好影響を与えた。IBM、ヒューレット・パッカード、クアルコムを含むいくつかの市場リーダーは、ニューロモーフィック・コンピューティング・ソリューションを世界中のいくつかの病院や診療所に押し込んだ。彼らの技術の計算能力は、通常の病院エコシステム内の様々な困難を軽減することができた。パンデミックは、次世代エレクトロニクスへの旺盛な需要で資本設備部門を活気づかせた。
市場動向
コンシューマー・エレクトロニクス部門が大きな市場シェアを占める
コンシューマー・エレクトロニクス業界は、ニューロモーフィック・コンピューティングを、高性能コンピューティングと超低消費電力を実現し、これらの目標を達成するための有望なツールとして認識している。例えば、AlexaやSiriのようなAIサービスは、話し言葉によるコマンドや質問を解析し応答するために、インターネットを利用したクラウドコンピューティングに依存している。ニューロモーフィック・チップは、多種多様なセンサーやデバイスがインターネット接続を必要とせずにインテリジェントに動作することを可能にする可能性を秘めている。
スマートフォンは、ニューロモーフィック・コンピューティング導入のきっかけになると期待されている。生体認証のようないくつかの操作は、電力を消費し、データを大量に消費する。例えば音声認識では、音声データはクラウドで処理された後、携帯電話に戻される。
ウェアラブル端末は、経済と社会の双方にとって、個人のヘルスケアに大きな影響を与える急成長中の技術である。広帯域・分散型ネットワークにおけるセンサーの普及により、消費電力、処理速度、システム適応は、スマート・ウェアラブル・デバイスの将来にとって不可欠である。さらに、人工知能の分野が、スマート・ウェアラブル感覚システムの可能性をさらに高めている。新たに登場する高性能システムやインテリジェント・アプリケーションは、より複雑さを必要とし、物理的対象を正確に描写する感覚ユニットを要求する。
さらに、ウェアラブルデバイスの増加が市場の成長をさらに促進する可能性がある。例えば、シスコシステムズによると、接続されたウェアラブルデバイスの数は、前年の9億2900万台に対し、2022年には11億500万台に達する。
ニューロモルフィック工学への関心の高まりは、ハードウェア・スパイキング・ニューラル・ネットワークが、エッジ・コンピューティングやウェアラブル・デバイスなどの重要なアプリケーションにおいて高い可能性を秘めた重要な将来技術と考えられていることを示している。
予測期間中、北米が主要シェアを占める
北米には、Intel CorporationやIBM Corporationなど、市場の主要ベンダーが存在する。同地域では、政府の取り組みや投資活動などの要因により、ニューロモーフィックチップ市場が成長している。
北米市場の成長を支える重要な要因の1つは、ニューロモーフィック・コンピューティングに対する政府機関の関心である。
例えば、2022年9月、エネルギー省（DOE）は、ニューロモーフィック・コンピューティングを推進するための22の研究プロジェクトに1500万米ドルの資金提供を発表した。DOEによるこのイニシアチブは、脳に触発されたニューロモーフィック・コンピューティングのためのハードウェアとソフトウェアの開発を支援するものである。
他方、カナダ政府は人工知能技術に注力しており、これも今後数年間でニューロモーフィック・コンピューティングの成長余地を生み出すと期待されている。例えば、カナダ革新科学産業省は2022年6月、汎カナダ人工知能戦略の第2段階を開始すると発表した。この戦略の第2段階は、2021年予算における4億4300万米ドルの投資によって支えられている。
ニューロモルフィック技術の進歩のために、いくつかの研究プロジェクトが共同研究を誘致している。例えば、2022年8月、米シカゴ大学のプリツカー分子工学大学院（PME）は、人間の脳を模倣して情報を処理する、柔軟で伸縮可能なニューロモーフィック・コンピューティング・チップを開発した。このデバイスは、健康データの処理方法を変えることを意図している。
カナダではAIベースのチップが伸びており、これもニューロモーフィック・チップ市場を牽引している。例えば、2021年5月、カナダの新興企業Tenstorrentは2億米ドルを調達し、ユニコーンの地位を獲得したと発表した。同社は、2022年前半に実世界向けのAIチップを提供する予定だった。
各国の国防費の増加も、北米におけるニューロモーフィック・コンピューティングの需要を促進すると予想される。
ニューロモーフィック・チップ産業の概要
ニューロモーフィック・チップ市場には、大きな収益創出力を持つ大規模半導体ベンダー、アーキテクチャ開発の新興企業、大学が存在する。市場は統合されており、ベンダーは技術力を獲得して商業化するために研究開発や協力活動にますます支出するようになり、市場競争は激化している。
ニューロモルフィック・チップは開発の初期段階にあるにもかかわらず、同市場のプレーヤーによる特許出願活動は、主要半導体企業、研究開発センター、大学全体で関心を集めており、競争上のライバルは今後増加する見通しである。
2022年8月、エッジ・インパルスが発表された。エッジ・インパルスは、開発者がローコード環境で、実世界のセンサーデータに基づいて訓練されたエンタープライズグレードのMLアルゴリズムを作成できるようにする。これらの学習済みアルゴリズムは定量化、最適化され、BrainChip Akidaデバイスと互換性があり、展開可能なスパイキング・ニューラル・ネットワーク（SNN）に変換することができる。この機能は、プラットフォームに統合されたBrainChip MetaTFモデル展開ブロックを利用することで、新規および既存のEdge Impulseプロジェクトで利用できます。このデプロイメント・ブロックを利用することで、フリー層やエンタープライズ開発者のユーザーは、BrainChip Akida開発キットにデプロイする前に、実際のユースケースを想定したニューロモーフィック・モデルを設計・評価することができます。
2022年4月、シンセンスはニューロモルフィック・チップとスマート・コックピットの統合を進めるため、BMWとの協業を発表した。これは、シンセンスの脳のような技術をスマートコックピットに統合する第一歩となる。BMWとのこのニューロモーフィック技術協力は、シンセンスの低消費電力SNNビジョン・プロセッサーとイベントベース・センサーを1チップに統合した、シンセンスのダイナミック・ビジュアル・インテリジェンスSoC-Speckに焦点を当てる。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場の洞察
4.1 市場概要
4.2 産業の魅力 – ポーターファイブフォース
4.2.1 サプライヤーの交渉力
4.2.2 買い手の交渉力
4.2.3 新規参入者の脅威
4.2.4 代替製品の脅威
4.2.5 競争ライバルの激しさ
4.3 産業バリューチェーン分析
4.4 ニューロモーフィック・チップの新たな使用例
4.5 COVID-19が市場に与える影響の評価
5 市場の洞察
5.1 市場促進要因
5.1.1 人工知能ベースのマイクロチップ需要の増加
5.1.2 神経可塑性の概念とエレクトロニクスの融合という新たな傾向
5.2 市場課題
5.2.1 ハードウェア設計における高精度と複雑性の必要性
6 世界のディープラーニング市場分析
6.1 現在の市場シナリオ
6.2 世界のディープラーニング市場のセグメンテーション
6.2.1 タイプ別
6.2.1.1 CPU
6.2.1.2 GPU
6.2.1.3 FPGA
6.2.1.4 ASIC
6.2.1.5 SoCアクセラレータ
6.3 ディープラーニング・ソフトウェア＆サービス業界の最新動向に関する調査報告
6.4 投資シナリオ
6.5 主要ハードウェアベンダー一覧
6.6 市場の将来性
7 市場のセグメンテーション
7.1 エンドユーザー産業別
7.1.1 金融サービスとサイバーセキュリティ
7.1.2 自動車（ADAS/自律走行車）
7.1.3 産業（IoTエコシステム、監視、ロボティクス）
7.1.4 コンシューマー・エレクトロニクス
7.1.5 その他のエンドユーザー産業（医療、宇宙、防衛など）
7.2 地域別
7.2.1 北米
7.2.2 欧州
7.2.3 アジア太平洋
7.2.4 その他の地域
8 競争環境
8.1 企業プロフィール
8.1.1 インテル
8.1.2 SK Hynix Inc.
8.1.3 IBMコーポレーション
8.1.4 サムスン電子 Ltd.
8.1.5 GrAI Matter Labs
8.1.6 ネペス・コーポレーション
8.1.7 General Vision Inc.
8.1.8 Gyrfalcon Technology Inc.
8.1.9 BrainChip Holdings Ltd.
8.1.10 Vicarious FPC Inc.
8.1.11 SynSense AG
9 投資分析
10 市場の将来性
【お問い合わせ・ご購入サイト】
www.globalresearch.jp/contact
資料コード： MOI18101215
