报告概述

全球神经拟态芯片市场规模预计将从 2023 年的23 亿美元增至 2033 年的102 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 16.1% 的速度增长2024 年至 2033 年。

神经形态芯片市场代表了旨在模仿人脑神经网络的半导体技术的前沿领域。这些芯片经过精心设计，能够更高效地并行处理信息，类似于大脑的运作方式。

神经形态芯片在功效和速度方面具有显着优势，使其成为人工智能 (AI)、机器人和自主电力系统应用的理想选择。随着人工智能和机器学习需要更多的计算能力，神经形态芯片正在成为以较低能耗管理复杂数据任务的关键解决方案。

市场已蓄势待发。随着医疗保健、汽车和消费电子产品等行业探索这些芯片的优势，以实现更先进、智能的应用程序和系统，以实现增长。投资神经拟态技术的公司处于创新的前沿，旨在突破机器所能实现的极限。

该领域的一项重大突破是 NeuRRAM 芯片，它展示了卓越的性能指标。它在手写数字识别中实现了99%的准确率，在图像分类任务中实现了85.7%的准确率。

此外，NeuRRAM 芯片采用的能量延迟乘积 (EDP) 与当前最先进的芯片相比降低了 1.6 至 2.3 倍，并且计算密度提高了7 至 13 倍。这些功能使 NeuRRAM 特别适合部署在功耗是主要问题的边缘设备中。随着边缘计算的不断扩展，对边缘计算的需求这种高效芯片预计将大幅增长。

在大规模人工智能实现中，Darwin 3 神经形态芯片是另一个值得注意的发展。它在单个芯片上支持超过 200 万个神经元和 1 亿个突触，支持需要实时学习和适应性的先进人工智能系统。

该芯片新颖的指令集架构和片上学习功能使其能够高效管理动态环境，使其成为自主机器人和传感器网络开发的关键组成部分。

美国政府对半导体行业的投资不断增加，特别是在《芯片和科学法案》下，进一步推动了半导体行业的投资。推动神经形态芯片市场。该法案提供520亿美元投资，旨在振兴国内半导体制造并巩固美国在人工智能技术方面的领导地位。

仅在 2024 年，就有大量资金分配给了美国半导体制造商。主要半导体公司，包括英特尔的85亿美元、台积电的66亿美元以及三星的64亿美元。这些投资预计将加速神经形态芯片技术的创新并推动市场增长。

在技术进步和政府战略投资的推动下，随着这些芯片越来越成为下一代人工智能应用不可或缺的一部分，神经形态芯片市场将实现强劲增长。

关键要点

• 神经形态芯片市场的估值为美元预计到 2023 年将达到 23 亿美元，预计到 2033 年将达到102 亿美元，复合年增长率为 16.1%。
• 2023 年，图像识别由于其在人工智能驱动任务中的关键应用，以 48.5% 的比例在应用领域占据主导地位。
• 2023年，消费电子引领行业垂直细分市场，占54.0％，凸显其在智能设备中的广泛集成。
• 2023年，北美以39.4％的市场份额占据主导地位，反映了神经拟态技术强大的研发能力。

应用分析

图片由于人工智能的进步和对高效数据处理的需求，识别占据主导地位，占48.5%。

在神经形态芯片市场中，图像识别应用领域成为主要细分领域，占据48.5%的市场份额。这种主导地位主要是由汽车、监控和医疗保健等领域对高级视觉数据解释的需求激增所推动的，这些领域需要模仿人类神经反应的实时、高效的处理能力。

神经形态芯片的其他重要应用包括信号处理、数据处理以及各种新兴技术应用。虽然每种技术在市场中都发挥着关键作用，但它们尚未达到图像识别的实施规模。

信号处理和数据处理对于增强机器人和物联网设备中的传感数据解释和实时决策至关重要，这表明了潜在的增长领域。

由神经形态芯片驱动的图像识别技术的广泛采用必将扩大，特别是随着行业推动更加自动化和准确的系统。这一趋势得到了芯片技术不断改进的支持，这些技术提高了这些系统的功能和成本效益，确保图像识别仍然是市场增长的关键驱动力。

行业垂直分析

由于消费者对智能和互联设备的高需求，消费电子产品以 54.0% 的份额占据主导地位。

垂直行业、消费电子在神经形态芯片领域占据最大市场份额，达到 54.0%。这主要是由于智能手机、智能可穿戴设备和智能家居系统等消费设备中先进认知技术的高度集成。对增强型用户界面以及更具交互性和响应能力的小工具的需求推动了神经拟态芯片在该领域的采用。

利用神经拟态技术的其他关键垂直领域包括工业、航空航天和国防、IT 和电信、汽车、医疗保健和其他领域。虽然这些垂直领域都从神经拟态技术的采用中受益匪浅，但它们的综合影响目前还达不到消费电子领域的影响力。例如，在汽车和医疗保健领域，神经形态芯片分别促进先进的驾驶辅助系统 (ADAS) 和实时诊断工具的发展，预示着未来的增长机会。

消费电子领域预计将保持由于更加智能和自主的设备的持续发展趋势，它占据了主导地位。随着技术的发展和消费者期望的提高，在日常技术中对更高效的处理能力和增强的认知功能的需求的推动下，消费电子产品中的神经形态芯片市场可能会持续增长。

虽然消费电子产品目前引领着神经形态芯片的采用，但随着技术进步扩大了应用范围，特别是在需要实时处理和认知功能的领域，其他垂直行业仍然存在巨大潜力。

主要细分市场

按应用划分

• 信号处理
• 图像识别
• 数据处理
• 其他应用

按行业垂直划分

• 消费电子
• 工业
• 航空航天和国防
• IT 和电信
• 汽车
• 医疗保健c
• 其他垂直行业

驱动力

先进计算和人工智能集成推动市场增长

神经形态芯片市场的增长受到多种因素的显着推动。首先，人工智能（AI）应用对先进计算能力的需求不断增长是主要驱动力。例如，英特尔全新的 Hala Point 系统拥有 11.5 亿个神经元，这证明了神经拟态芯片需要以更高的效率处理复杂的人工智能工作负载，实现每瓦每秒高达 15 万亿次操作。

政府和私营部门的投资正在加速神经拟态技术的发展。 DARPA 的电子复兴计划 (ERI) 包括光子学极端可扩展性封装 (PIPES) 计划，就是一项旨在集成先进光子和电子元件、推动神经形态系统创新的努力。

更多与此同时，学术机构和行业领导者之间的合作也正在推动增长。像 NICE（神经拟态计算和工程）系列这样的会议汇集了领先的研究人员，共同探索类脑计算解决方案，促进创新并促进前沿思想的交流。

限制

高成本和技术复杂性抑制市场增长

神经拟态芯片市场的增长受到几个重要因素的限制。主要挑战之一是神经形态芯片的研究、开发和生产成本高昂。这些小芯片所需的先进材料和专门的制造工艺提高了成本，使其难以广泛采用。这种高进入壁垒限制了市场参与，特别是对于较小的公司或初创公司而言。

另一个限制因素是与集成网络相关的技术复杂性。将尿形芯片集成到现有系统中。与传统处理器不同，神经形态芯片需要全新的软件框架和架构。

此外，目前缺乏具有神经形态计算专业知识的熟练专业人员，这构成了重大挑战。开发和实施神经形态系统需要高度专业化的知识，但这些知识并不广泛可用。这种技能差距可能会导致开发延迟，并增加与培训和招聘专家相关的成本。

机会

人工智能和物联网的新兴应用提供机会

神经形态芯片市场提供了由人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 新兴应用驱动的几个有前景的机会。一个关键机遇在于神经形态芯片与物联网设备的集成，从而实现更智能、更节能的解决方案。神经形态芯片可以在本地处理数据，减少g 持续云连接的需求，这对于远程或低功耗环境特别有利。

此外，神经形态技术在人工智能驱动的医疗保健中的广泛使用提供了另一个重要机会。这些芯片可以通过提供更快、更准确的数据处理来增强医学成像和诊​​断工具，从而带来更好的患者治疗结果。在便携式设备中部署这些先进芯片的潜力也为远程医疗和个性化医疗保健开辟了新市场。

此外，神经形态芯片为自主系统（包括机器人和自动驾驶汽车）提供了机会。它们能够以低延迟实时处理传感数据，这使得它们非常适合快速决策至关重要的这些应用。投资神经拟态技术的公司可以在开发高效且响应迅速的自主系统方面获得竞争优势。

挑战

技术集成和市场准备挑战市场增长

神经形态芯片市场的增长面临着几个关键挑战。一个重要的问题是将神经形态芯片与现有数字基础设施集成的困难。与传统处理器不同，神经形态芯片需要新的软件环境和接口，这使得它们的采用变得复杂。

另一个挑战是神经形态技术本身的新生阶段。该技术仍处于早期开发阶段，这意味着缺乏标准化协议和基准。这种不确定性使得公司很难衡量神经拟态芯片的有效性，从而导致在广泛采用这些系统方面犹豫不决。

此外，神经拟态技术的可扩展性也面临挑战。当前的原型通常在受控环境中展示出令人印象深刻的功能，但可以扩展这些解决方案以满足商业应用程序的需求并发症仍然很困难。扩展涉及的技术障碍包括管理功耗、确保实时处理以及在大型复杂网络中保持性能。

增长因素

人工智能集成和能源效率是增长因素

神经形态芯片市场的增长受到人工智能 (AI) 日益集成和节能计算需求的强劲推动解决方案。模仿人脑架构的神经形态芯片在处理复杂的人工智能任务（例如模式识别、自动内容识别和决策）方面具有显着的优势。

此外，对计算能源效率的日益关注是另一个关键的增长因素。传统计算架构消耗大量电力，尤其是在处理人工智能工作负载时。然而，神经形态芯片被设计为以低得多的能量需求运行通过使用异步和事件驱动的处理，以类似于人脑的方式处理数据来解决问题。这使得它们在能源效率至关重要的边缘计算设备和物联网应用中极具吸引力。

此外，政府和私营部门对神经拟态技术的投资正在加速其发展。 DARPA 对神经拟态研究的支持以及英特尔在 Loihi 2 芯片等神经拟态系统方面的进步等举措正在为更广泛的采用铺平道路。这些投资对于克服技术挑战和扩展技术的商业用途至关重要，从而推动市场增长。

新兴趋势

边缘计算和类脑功能是最新趋势因素

边缘计算和类脑功能是推动神经形态芯片市场增长的最新趋势因素之一。随着实时数据专业的需求随着设备级别处理能力的增加，神经形态芯片正在成为边缘计算的关键组件。

此外，神经形态芯片的模拟大脑功能也越来越受到关注，因为它们提供了更自然、更高效的信息处理方式。与遵循顺序处理的传统处理器不同，神经形态芯片并行处理数据，类似于人脑。这使得它们能够以更快的速度和更低的功耗处理图像和语音识别等复杂任务。

此外，技术小型化的趋势也推动了神经形态芯片的采用。这些芯片可以集成到更小的便携式设备中，使其成为可穿戴技术和移动设备应用的理想选择。这一趋势与消费者对紧凑而强大的计算解决方案不断增长的需求相一致，进一步推动了神经形态芯片的市场。

区域分析

北美以 39.4% 的市场份额占据主导地位

北美以 39.4% 的份额引领神经形态芯片市场，累计收入高达 9.1 亿美元。这种主导地位的推动因素包括对人工智能和机器学习的大量投资、由科技巨头和初创公司组成的强大生态系统，推动人工智能硬件的发展，以及政府和学术界对前沿研究的大力支持。

该地区拥有先进的技术基础设施和创新文化，这对于神经拟态技术的开发和集成至关重要。学术界、工业界和政府机构之间的牢固合作伙伴关系进一步加速了从机器人到医疗保健等领域的进步和应用。

北美预计将在神经形态芯片市场保持强势地位。持续的研究和开发活动，以及汽车和物联网等领域应用的增加，可能会导致推动进一步增长。随着这些技术变得更加主流，该地区的市场领导地位有望扩大。

其他地区概览

• 欧洲：由于对自动化和智能技术的大力关注，欧洲仍然是关键参与者。该地区对数据和系统安全的严格监管也推动了神经拟态计算的进步，确保了市场的稳定增长。
• 亚太地区：在不断扩大的电子制造业和人工智能技术投资增加的推动下，亚太地区正在迅速迎头赶上。该地区庞大的人口和不断增长的精通技术的消费者群为神经形态芯片应用提供了广阔的市场。
• 中东和非洲：中东和非洲正处于市场渗透的早期阶段，其增长受到石油和天然气以及军事领域技术采用不断增加的影响，寻求增强计算能力的地区。
• 拉丁美洲：拉丁美洲对神经拟态技术表现出新的兴趣，特别是在巴西和墨西哥，这两个国家的研发投资不断增加。自动化和数据处理领域对先进计算解决方案的需求预计将推动区域市场的发展。

报告涵盖的主要地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 西班牙
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 亚太其他地区
• 南美洲
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 南方其他地区美国
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 以色列
  • MEA其他地区

主要参与者分析

神经形态芯片市场由几家领先公司推动，这些公司极大地影响了其发展和方向。其中，IBM公司、英特尔公司和BrainChip Holdings Ltd成为前三大关键参与者。

IBM公司凭借其在神经拟态计算领域的先进研发领先市场。 IBM的TrueNorth芯片旨在模仿大脑的架构，展示了该公司强大的创新能力。其战略合作伙伴关系以及对人工智能和机器学习应用的关注使 IBM 成为神经形态芯片市场的关键影响者。

英特尔公司是另一个主要参与者，利用其在半导体技术方面的丰富资源和专业知识。英特尔的Loihi芯片处于神经拟态技术的前沿，为人工智能应用提供高性能解决方案。英特尔强大的市场影响力和对神经拟态研究的持续投入确保了其战略优势和显着的市场影响力。

BrainChip Holdings Ltd是神经拟态芯片领域的先驱，其Akida芯片在边缘计算应用领域处于领先地位。该公司对低功耗、实时人工智能处理的关注使其具有竞争优势。 BrainChip 的创新方法和有针对性的市场战略使其成为关键参与者，特别是在需要高效和可扩展的人工智能解决方案的领域。

这些公司是神经形态芯片市场的驱动力，引领着创新和采用的步伐。他们的战略定位、技术进步和市场影响力巩固了他们在这一新兴领域的领导者地位。

市场上的主要参与者

• IBM Corporation
• 英特尔公司配给
• BrainChip Holdings Ltd
• General Vision Inc.
• SynSense
• GrAI Matter Labs
• SK hynix Inc.
• Innatera Nanosystems BV
• HRL Laboratories, LLC
• 其他主要参与者

近期进展

• 英特尔公司：英特尔推出了“Hala Point”系统，这是一种神经形态芯片系统，旨在更有效地处理人工智能工作负载。该系统配备 1,152 个 Loihi 2 处理器，支持多达 11.5 亿个神经元，旨在在实时学习和大规模人工智能应用的能效方面超越传统 GPU。
• BrainChip Holdings：BrainChip Holdings Ltd 预览了业界首款由 Akida 神经拟态 AI 技术提供支持的 Edge Box。该产品是与 VVDN Technologies 合作开发的，专为具有挑战性的环境中的高性能、节能的人工智能应用而设计。预售有计划于 2024 年 1 月开始。
• GrAI Matter Labs：GrAI Matter Labs 报告称，由于在机器人和自主系统中采用其神经形态芯片，收入显着增长。该公司扩大了合作伙伴关系，特别是在自动驾驶汽车领域，以满足对先进人工智能处理器不断增长的需求。