스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 뉴로모픽 컴퓨팅 시장은 2024년 63억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 23.2%의 연평균 성장률로 2030년에는 222억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 뇌의 신경 구조를 에뮬레이션하여 복잡한 연산을 효율적으로 수행합니다. 기존 프로세서와 달리 인공 뉴런과 시냅스 네트워크를 사용하여 정보를 처리하므로 생물학적 시스템에서 영감을 받은 방식으로 패턴 인식, 의사 결정, 학습과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 속도, 에너지 효율성 및 적응성 측면에서 이점을 제공하므로 머신 러닝, 로봇 공학 및 감각 처리와 같은 애플리케이션에 적합합니다.
Cisco Systems에 따르면 2022년 전 세계적으로 연결된 웨어러블 디바이스의 수는 11억 1,000만 개에 달할 것으로 예상됩니다. 또한 2023년 10월에는 최첨단 뉴로모픽 비전 시스템 개발업체인 Prophesee가 GenX320 이벤트 기반 메타비전 센서를 공개했습니다.
시장 역학:
드라이버:
보다 강력하고 효율적인 AI/ML 시스템에 대한 필요성
뉴로모픽 컴퓨팅은 뇌와 유사한 신경망을 모방하여 복잡한 데이터를 처리하고 실시간 연산을 수행하는 기능을 향상시키며 기존 아키텍처보다 에너지 효율성이 뛰어난 이점을 제공합니다. 업계에서 고급 분석, 패턴 인식, 의사 결정을 위해 AI와 머신러닝을 활용하려는 움직임이 활발해지면서 뉴로모픽 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있습니다.
제약:
제한된 소프트웨어 에코시스템
뉴로모픽 컴퓨팅의 다양한 애플리케이션에는 고유한 요구 사항에 맞춘 전문 소프트웨어 도구와 프레임워크가 필요하므로 파편화 및 상호 운용성 문제가 발생합니다. 이러한 한계는 포괄적인 솔루션 개발을 제한하고 산업 전반에서 뉴로모픽 시스템의 배포를 늦추게 됩니다. 또한 표준화된 개발 환경과 지원 서비스의 부족은 기존 인프라와의 통합을 복잡하게 만들고 확장성을 저해합니다.
기회:
두뇌에서 영감을 얻은 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요 증가
뇌의 신경 구조에서 영감을 얻은 두뇌 기반 컴퓨팅 솔루션은 에너지 효율성, 병렬 처리, 인지 기능에서 이점을 제공합니다. 보다 강력한 AI 및 머신러닝 기능을 원하는 업계에서는 실시간 데이터 처리, 패턴 인식, 의사 결정이 필요한 작업에 뉴로모픽 컴퓨팅을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 의료, 로봇 공학, IoT 등 여러 분야에서 수요가 증가함에 따라 뉴로모픽 하드웨어와 소프트웨어에 대한 투자가 계속 증가하고 있습니다.
위협:
알고리즘 및 백엔드 작업의 복잡성
뉴로모픽 아키텍처를 위한 뉴럴 네트워크 알고리즘을 개발하고 최적화하려면 전문 지식과 리소스가 필요하므로 개발 비용이 높아지고 배포 시간이 길어집니다. 또한 분산 시스템 전반의 데이터 관리, 동기화 및 확장과 같은 백엔드 작업은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다. 이러한 복잡성은 기존 IT 인프라와의 원활한 통합을 방해하고 소규모 조직의 접근성을 제한합니다.
코로나19의 영향
코로나19 팬데믹은 의료 비즈니스 시장에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. IBM, 휴렛팩커드, 퀄컴을 비롯한 여러 시장 선도 기업이 뉴로모픽 컴퓨팅 솔루션을 전 세계 여러 병원과 클리닉에 도입했습니다. 이들의 컴퓨팅 기술은 일반 병원 생태계에서 발생하는 다양한 어려움을 줄일 수 있었습니다. 팬데믹으로 인해 자본 장비 부문은 차세대 전자 제품에 대한 강력한 수요로 호황을 누리고 있습니다.
뉴로모픽 칩 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
뉴로모픽 칩은 복잡한 데이터를 더 빠르고 에너지 효율적으로 처리하여 뉴로모픽 알고리즘 및 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 산업계는 AI, 머신러닝, 감각 처리 기능이 향상되어 의료 진단, 자율 시스템, IoT와 같은 분야에서 채택을 촉진할 것입니다.
뉴로모픽 비전 시스템 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
뉴로모픽 비전 시스템 부문은 디지털 환경에서 생물학적 시각 처리를 복제하여 높은 정확도와 효율성으로 시각 데이터를 실시간으로 해석 할 수 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 자율 주행 차량, 감시, 증강 현실과 같은 산업은 향상된 물체 인식, 장면 이해, 상황 인식의 이점을 누릴 수 있습니다. 뉴로모픽 비전 시스템과 뉴로모픽 컴퓨팅 플랫폼의 통합은 전반적인 시스템 성능과 효율성을 향상시켜 전문 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
미국과 캐나다와 같은 북미 시장의 얼리어답터들이 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 애플리케이션의 선두주자이기 때문에 북미는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 주요 트렌드 중 하나는 AI 기반 음성 및 음성 인식 기술입니다. 통합을 통해 음성 인식 엔진을 미세 조정하여 더 나은 음성 경험을 제공할 수 있었습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
유럽은 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 개발 및 채택을 발전시키는 데 중점을 둔 여러 이니셔티브와 조직이 유럽에 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 유럽 국가에서 생체 인식의 사용이 증가함에 따라 뉴로모픽 컴퓨팅의 이미지 처리 애플리케이션에 대한 완전히 새로운 구현 영역이 생겨나고 있습니다. 전반적으로 유럽은 뉴로모픽 컴퓨팅 분야의 핵심 플레이어이며, 조직과 연구자들이 이 흥미진진하고 빠르게 진화하는 기술에 참여할 수 있는 많은 기회가 있습니다.
주요 개발:
2024년 6월, 브레인칩은 새로운 백서에서 텐스-플레아데스를 소개합니다. 이 백서에서는 시간적 네트워크 아키텍처, 이벤트 기반 벤치마크 실험 및 이러한 접근 방식이 달성할 수 있는 가능성과 관련된 주제를 다룹니다.
2024년 6월, 브레인칩과 프론트그레이드 가이슬러는 AI 기능을 갖춘 우주급 마이크로프로세서를 보강합니다. 이 협력은 진정한 인공 지능(AI) 기능이 통합된 세계 최초의 우주 등급 SoC 출시를 목표로 하는 중요한 이정표가 될 것입니다.
2023년 11월, HP는 금속 적층 제조를 발전시키기 위해 INDO-MIM과 협력합니다. INDO-MIM은 이 협력의 일환으로 최첨단 HP 메탈젯 S100 프린터 3대에 우선 투자하여 전 세계 적층 제조를 발전시키기 위한 노력을 강화했습니다.
대상 구성 요소
– 뉴로모픽 칩
– 소프트웨어
– 센서
– 메모리
– 인터페이스
– 기타 구성 요소
적용 대상 배포:
– 엣지 컴퓨팅
– 클라우드 컴퓨팅
다루는 기술:
– 멤리스티브 신경망(MNN)
– 스파이킹 신경망(SNN)
– 뉴로모픽 하드웨어
적용 분야
– 로봇 공학
– 머신 러닝
– 뉴로모픽 비전 시스템
– 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)
– 자연어 처리
– 감각 처리
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 의료 및 생명 과학
– IT 및 통신
– 자동차
– 소비자 가전
– 방위 및 항공우주
– 산업 자동화
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 구성 요소 별 글로벌 뉴로 모픽 컴퓨팅 시장
5.1 소개
5.2 뉴로 모픽 칩
5.3 소프트웨어
5.4 센서
5.5 메모리
5.6 인터페이스
5.7 기타 구성 요소
6 배포 별 글로벌 뉴로모픽 컴퓨팅 시장
6.1 소개
6.2 에지 컴퓨팅
6.3 클라우드 컴퓨팅
7 기술 별 글로벌 뉴로 모픽 컴퓨팅 시장
7.1 소개
7.2 멤리스티브 신경망(MNN)
7.3 스파이크 신경망(SNN)
7.4 뉴로모픽 하드웨어
8 애플리케이션 별 글로벌 뉴로모픽 컴퓨팅 시장
8.1 소개
8.2 로봇 공학
8.3 기계 학습
8.4 뉴로 모픽 비전 시스템
8.5 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)
8.6 자연어 처리
8.7 감각 처리
8.8 기타 애플리케이션
9 최종 사용자 별 글로벌 뉴로 모픽 컴퓨팅 시장
9.1 소개
9.2 의료 및 생명 과학
9.3 IT 및 통신
9.4 자동차
9.5 소비자 가전
9.6 방위 및 항공우주
9.7 산업 자동화
9.8 기타 최종 사용자
10 글로벌 뉴로모픽 컴퓨팅 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
