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										 세계의 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 하드웨어, 엣지 분석 시장 규모 : 전개별, 제공별, 용도별, 산업별, 지역별, 범위 및 예측Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Size By Deployment, By Offering, By Application, By Vertical, By Geographic Scope And Forecast | ||||||
뉴로모픽 컴퓨팅, AI 하드웨어, 엣지 분석 시장 규모는 2022년 4,370만 달러로 평가되며, 2023년부터 2030년까지 연평균 23.80% 성장하여 2030년에는 2억 4,114만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 고성능 집적회로에 대한 수요 증가는 세계 뉴로모픽 컴퓨팅 산업의 성장에 크게 기여하고 있습니다. 뉴로모픽 디바이스는 동일한 칩에서 데이터를 처리하고 저장함으로써 일반 CPU가 데이터 이동에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이 보고서는 세계 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 하드웨어, 엣지 분석 시장을 종합적으로 평가하고 있습니다. 주요 부문, 동향, 시장 촉진요인, 억제요인, 경쟁 상황, 시장에서 중요한 역할을 하는 요인 등을 포괄적으로 분석합니다.
세계 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 하드웨어, 엣지 분석 시장의 정의
뉴로모픽 컴퓨팅은 인공지능 분야의 기술 발전에 따른 최신 개발로, 인공지능을 자율적 적응 및 해석과 같은 인간의 인식을 모방하는 분야로 확장하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 신경망과 알고리즘에 기반한 인공지능의 출력은 문제 발언에 대한 인간의 맥락이 부족하고 특정 데이터 세트가 과거에 본 경향에 거의 의존하지만, 이러한 기술 발전으로 인해 크게 개선되었습니다. 따라서 차세대 인공지능은 인간이 비정상적인 상황에 대처하는 것과 유사한 방식으로 대처할 수 있는 시스템을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 인간 뇌의 신경 아키텍처를 재현하는 것을 목표로 하는 확률론적 컴퓨팅과 뉴로모픽 컴퓨팅은 현대 세계의 불확실성과 복잡성을 효과적으로 처리하기 위해 협력할 수 있습니다.
신경망의 일종인 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network, SNN)은 뉴로모픽 컴퓨팅의 기초가 됩니다. 인간 뇌의 뉴런 네트워크를 모델링한 인공 신경망으로, 각 뉴런은 다른 뉴런과 독립적으로 신호를 보내고 다른 뉴런의 전기적 상태에 영향을 미치며, SNN의 기능을 통해 인간 뇌의 적응성과 민첩성을 모방할 수 있습니다. SNN의 계산 구성요소 중 하나인 전기 신호(인간 뇌의 뉴런과 유사)를 지속적으로 조정함으로써 SNN은 신호 자체에 포함된 정보와 그 타이밍을 부호화하여 인간 두뇌의 학습 과정을 재현할 수 있습니다.
세계 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 하드웨어, 엣지 분석 시장 개요
고성능 집적회로에 대한 수요 증가는 전 세계 뉴로모픽 컴퓨팅 산업의 성장에 중요한 요인으로 작용하고 있습니다. 뉴로모픽 디바이스는 동일한 칩에서 데이터를 처리하고 저장함으로써 일반 CPU가 데이터 이동에 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 일반 CPU가 메모리 블록과 해당 메모리 처리 작업을 처리하는 프로세서 간에 데이터를 전송하는 데 소요되는 시간은 처리와 저장을 결합할 수 있는 뉴로모픽 디바이스의 능력으로 인해 크게 단축됩니다. 그 결과, 효율적인 컴퓨팅을 위해 고성능 IC에 대한 수요가 증가하면서 시장 성장을 견인하고 있습니다.
생산성과 제품 품질 향상을 위해 많은 분야에서 인공지능과 머신러닝을 통한 프로세스 자동화가 요구되고 있습니다. 의료, 미디어, 통신, 자동차, 식음료 등 많은 기업들이 AI를 광범위하게 활용하고 있으며, SNN은 시나리오의 맥락을 고려하여 유동적이고 민첩하게 의사결정을 내릴 수 있기 때문에 이러한 산업이 자주 직면하는 어려움에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 부정행위 탐지, 신용 점수, 음성 인식, 자율주행차, 이미지 분류, 언어 번역 등 다양한 애플리케이션의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
인지 및 두뇌 기능을 갖춘 범용 휴머노이드 로봇에 대한 수요가 증가함에 따라 시장이 확대되고 있습니다. 폰 노이만 아키텍처에서 뉴로모픽 칩으로의 전환은 저전력, 고속화, 최적의 메모리 사용 등 뉴로모픽 칩 고유의 기술적 이점이 시장 성장의 또 다른 원동력으로 작용하고 있습니다. IT 및 의료 분야에서 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 하드웨어, 엣지 분석 시장 확대에 박차를 가하고 있습니다. 그러나 알고리즘과 백엔드 프로세스의 복잡성은 시장 성장을 저해할 수 있는 요인으로 작용할 것으로 예상됩니다. 뉴로모픽 컴퓨팅 분야의 연구개발에 대한 지출 증가는 예측 기간 동안 시장 확대를 촉진할 것으로 예상됩니다.
Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market size was valued at USD 43.70 Million in 2022 and is projected to reach USD 241.14 Million by 2030, growing at a CAGR of 23.80% from 2023 to 2030. The expanding need for high-performance Integrated Circuits is a significant factor in the growth of the global neuromorphic computing industry. By processing and storing data on the same chip, neuromorphic devices can significantly reduce the time a typical CPU spends moving data around. The Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market report provides a holistic evaluation of the market. The report offers a comprehensive analysis of key segments, trends, drivers, restraints, competitive landscape, and factors playing a substantial role in the market.
Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Definition
Neuromorphic Computing is the latest development in line with technological developments in the field of Artificial Intelligence, with its focus on extending Artificial Intelligence into areas that emulate human cognition, for instance, activities such as autonomous adaptations and interpretations. The outputs of artificial intelligence based on neural networks and algorithms, which lack any human context to the issue statement and are mostly dependent on the trend that a particular data set has seen in the past, have been significantly improved by this technical advancement. This is why the next generation of AI aims to create a system that can deal with unusual circumstances in a way similar to how a human would deal with them. Probabilistic computing and neuromorphic computing, which aim to replicate the neural architecture of the human brain, could work together to handle the uncertainties and complexities of the modern world effectively.
The Spiking Neural Network (SNN), a particular type of neural network, serves as the foundation for neuromorphic computing. An artificial neural network with enough ambition to model its architecture after the network of neurons in the human brain, each of which transmits signals independently of the others and affects the electrical states of the others. The SNN can mimic the adaptability and agility of the human brain due to the way it functions. By constantly adjusting the electrical signal, one of the computational building blocks of an SNN (which is similar to a neuron of a human brain), the SNN can recreate the learning processes of a human brain by encoding the information included within the signals themselves, as well as their timing.
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Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market Overview
The expanding need for high-performance Integrated Circuits is a significant factor in the growth of the global neuromorphic computing industry. By processing and storing data on the same chip, neuromorphic devices can significantly reduce the time a typical CPU spends moving data around. The time a regular CPU would have needed to shuttle data between a block of memory and the processor handling these memories' processing tasks is significantly decreased by the ability to combine processing and storage. As a result, the demand for higher-performing ICs for efficient computing is fueling market growth.
To increase productivity and product quality, many sectors must automate their processes using artificial intelligence and machine learning. Numerous businesses use AI extensively, including those in the medical, media, telecom, auto, food, and beverage sectors. Since SNN can make fluid and agile decisions while considering the context of the scenario, it can effectively address the difficulties that these industries frequently face. Combining AI with ML can improve applications' efficiency, including fraud detection, credit scoring, speech recognition, self-driving cars, image classification, and language translation.
The market is expanding due to the increasing demand for general-purpose humanoid robots with cognitive and cerebral capabilities. The switch from Von Neumann architecture to neuromorphic chips, another market growth driver, is driven by the inherent technological advantages of neuromorphic chips, such as reduced power consumption, higher speed, and optimal memory usage. The global demand for automation has increased due to COVID-19, spurring the expansion of the Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market in the IT and medical sectors. However, it is anticipated that the complexity of algorithms and backend processes may impede market growth. Increasing spending on research and development in the field of neuromorphic computing is expected to fuel market expansion in the forecast period.
The Global Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market is Segmented on the basis of Deployment, Offering, Application, Vertical, and Geography.
Based on Deployment, the market is segmented into Edge Computing and Cloud Computing. Cloud computing is expected to have a wider market presence in the forecast period due to the numerous technological advantages it offers such as a stop platform for securely storing and transporting huge amounts of data for any organization.
Based on Offering, the market is segmented into Hardware and Software. The software segment is expected to have a larger market share owing to the incremental software needs across various industries such as telecom and media, which is supported by the software applications of Neuromorphic Computing such as real-time data streaming, data modeling, and predictions. The hardware segment is further divided into processors and memory.
Based on Application, the market is segmented into Image Processing, Signal Processing, Data Processing, Object Detection, and Others. Image Processing is expected to be in prominence over the forecast period, owing to the advancements in digital cameras and other processing systems.
Based on Vertical, the market is segmented into Automotive, Consumer Electronics, Aerospace, Military and Defense, IT and Telecommunication, Industrial, Medical, and Others (Smart Infrastructure and Education). Approximately 30% of the market is expected to be occupied by Aerospace, Military and Defense. This is due to the applications that Neuromorphic Computing can provide in the field of the military such as the secure and speedy transmission of signals containing critical information, resource management, and battlefield surveillance amongst others.
Based on Regional Analysis, the Neuromorphic Computing, AI Hardware And Edge Analytic Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, the Middle East and Africa. North American region is expected to grow at the highest CAGR in the forecast period. It is expected to occupy around 40% of the market in 2021. This can be due to the countries in the North American region, being the leading implementers of a major number of technological advancements and rising R&D investments in the area of Neuromorphic Computing.
Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis.