| ■ 영문 제목 : Global Neuromorphic Chip Market Size Study & Forecast, By Application (Image Recognition, Single Recognition, Data Mining, Other) By Vertical (Aerospace & Defense, Automotive, Consumer Electronics, Healthcare, Industrial, Other) and Regional Analysis, 2023-2030 | |
 | ■ 상품코드 : BZW24JUN095 ■ 조사/발행회사 : Bizwit Research & Consulting ■ 발행일 : 2024년 4월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 약150 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (3영업일 소요) ■ 조사대상 지역 : 미국, 캐나다, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 중국, 인도, 일본, 호주, 한국, 브라질, 멕시코, 중동 ■ 산업 분야 : 의료 및 생명 과학 |
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| 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 규모는 2022년 약 2,678만 달러로 평가되며, 예측 기간인 2023년-2030년 동안 67.3% 이상의 건강한 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 뉴로모픽 칩은 인간 뇌의 신경망 구조와 기능을 모방하도록 설계된 마이크로프로세서의 일종입니다. 이 칩은 초병렬 처리 소자와 특수 회로를 활용하는 아키텍처로 구축되어 패턴 인식, 감각 처리, 학습 등의 작업을 수행합니다. 뉴로모픽 칩 시장의 성장 배경에는 헬스케어 산업에서 인공 지능의 통합이 증가하고, 뇌신경계 암의 유병률 증가 등의 요인이 있습니다. 뉴로모픽 칩은 고효율과 저전력 소비를 목표로 하고 있으며, 실시간 처리와 낮은 에너지 소비가 중요한 인공 지능, 로봇 공학, 센서 시스템 등의 애플리케이션에 적합할 수 있습니다. 그 결과, 2023~2030 예측 기간 동안 글로벌 시장에서 뉴로모픽 칩에 대한 수요가 점차 증가하고 있습니다. 뉴로모픽 칩은 본질적으로 유연하며 특정 헬스케어 애플리케이션에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 새로운 데이터에 적응하고 학습할 수 있기 때문에 시간이 지남에 따라 AI 알고리즘을 지속적으로 개선하고 최적화할 수 있습니다. 이러한 적응성은 새로운 의학 지식과 기술이 주기적으로 등장하는 역동적으로 진화하는 헬스케어 분야에서 특히 가치가 있으며, Statista에 따르면 2021년 글로벌 헬스케어 산업에서 인공 지능의 가치는 약 110억 달러에 달할 것으로 추정됩니다. 또한, 2030년에는 글로벌 헬스케어 AI 비즈니스가 약 1,880억 달러 규모에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 뉴로모픽 칩 시장을 이끄는 또 다른 중요한 요인은 뇌신경계 암의 유병률 증가입니다. 뉴로모픽 칩은 암 환자를 위한 맞춤형 치료 계획 개발에도 활용될 수 있습니다. 유전자 정보, 영상 진단 결과, 치료 반응 등 방대한 환자 데이터를 분석함으로써 종양 전문의가 환자 개개인에 맞는 치료를 할 수 있어 보다 효과적인 치료 결과와 부작용 감소를 기대할 수 있습니다. 또한, Global Cancer Observatory에 따르면 전 세계 뇌-신경계 암 환자 수는 2020년에는 30만 8000명, 2030년에는 37만 2000명에 이를 것으로 예측됩니다. 또한, 뉴로모픽 장치와 관련된 기술 발전과 신경가소성 개념과 전자공학을 결합하는 새로운 트렌드는 예측 기간 동안 시장에 유리한 성장 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 그러나 복잡한 알고리즘과 뉴로모픽 기술의 높은 비용과 관련된 과제는 2023~2030 예측 기간 동안 전체 시장 성장을 저해할 것으로 보입니다. 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 조사 대상 지역은 아시아 태평양, 북미, 유럽, 중남미, 중동 및 아프리카입니다. 북미가 2022년 시장을 지배하는 이유는 이 지역에서 자동화 및 로봇 기술 채택이 증가하고 있기 때문입니다. 자동화 및 로봇 공학 시스템에는 감각 데이터의 효율적인 처리, 실시간 의사 결정, 변화하는 환경에 대한 적응이 필요합니다. 인간 두뇌의 아키텍처에서 영감을 얻은 뉴로모픽 칩은 병렬 처리와 저전력 소비를 실현하여 이러한 작업에 적합합니다. 이 지역의 압도적인 성능은 전체 뉴로모픽 칩의 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다. 또한, 아시아 태평양 지역은 인공 지능 시스템에 대한 수요 증가 등의 요인으로 인해 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 뇌의 에너지 효율적인 설계에서 영감을 얻은 뉴로모픽 칩은 기존 CPU 및 GPU에 비해 전력 소비가 훨씬 적습니다. 이러한 특성은 리소스에 제약이 있는 환경이나 배터리로 구동되는 기기에 배치되는 AI 애플리케이션에 특히 유용하며, AI 시장에서의 채택을 더욱 촉진하고 있습니다. 본 보고서에 포함된 주요 시장 플레이어는 다음과 같습니다. Intel Corporation SK Hynix Inc. International Business Machine Corporation Samsung Electronics Co. Ltd. GrAI Matter Labs Nepes Corporation General Vision Inc. Gyrfalcon Technology Inc. BrainChip Holdings Ltd. Vicarious FPC Inc. 시장 최신 동향 2022년 11월, 초저전력 뉴로모픽 하드웨어 및 애플리케이션 솔루션의 선도적인 상용 제조업체인 SynSense는 Speck Demo Kit를 발표했습니다. 이 개발 모듈을 통해 사용자는 이벤트 기반 뉴로모픽 비전 애플리케이션을 쉽고 빠르게 배포하고 평가할 수 있습니다. 이 키트에는 신센스의 Speck 다이나믹 비전 모듈, 초저전력 블루투스 컨트롤러 칩 및 주변기기가 포함되어 있습니다. 데모 키트는 뉴로모픽 애플리케이션 모델을 테스트하고 검증하면서 프로토타입을 제작할 수 있는 임베디드 하드웨어 플랫폼입니다. 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 보고서 범위 과거 데이터 - 2020년-2021년 추정 기준 연도 - 2022년 예측 기간 - 2023년-2030년 보고서 대상 - 매출 예측, 기업 순위, 경쟁 환경, 성장 요인 및 동향 대상 세그먼트 - 용도, 업종, 지역 지역 범위 - 북미; 유럽; 아시아 태평양; 중남미; 중동 및 아프리카 커스터마이징 범위 - 보고서 구매 시 무료 커스터마이징(애널리스트 작업 시간 8시간 분량까지). 국가, 지역, 세그먼트 범위* 추가 또는 변경 가능 이 연구의 목적은 최근 몇 년 동안 다양한 세그먼트 및 국가별 시장 규모를 정의하고 향후 몇 년 동안의 시장 규모를 예측하는 것입니다. 이 보고서는 조사 대상 국가의 산업의 질적, 양적 측면을 포함하도록 설계되었습니다. 또한 시장의 미래 성장을 규정하는 동인 및 과제와 같은 중요한 측면에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 또한, 주요 기업들의 경쟁 환경과 제품 제공에 대한 상세한 분석과 함께 이해관계자들이 투자할 수 있는 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함하고 있습니다. 시장의 세부 세그먼트와 하위 세그먼트는 다음과 같습니다. 용도별 이미지 인식 단일 인식 데이터 마이닝 기타 분야별 항공 우주-국방 자동차 소비자 전자제품 헬스케어 산업 기타 산업 지역별 북미 미국 캐나다 유럽 영국 독일 프랑스 스페인 이탈리아 기타 유럽 지역 아시아 태평양 중국 인도 일본 호주 한국 기타 아시아 태평양 지역 중남미 브라질 멕시코 중동 및 아프리카 사우디 아라비아 남아프리카 공화국 기타 중동 및 아프리카 지역 |
1. 개요
2. 시장의 정의 및 범위
3. 시장 동향
4. 산업 분석
5. 세계의 뉴로모픽 칩 시장 규모 : 용도별
6. 세계의 뉴로모픽 칩 시장 규모 : 분야별
7. 세계의 뉴로모픽 칩 시장 규모 : 지역별
8. 경쟁 현황
9. 조사 과정
Chapter 1. Executive Summary 3.1.1.2. Growing Prevalence of Brain and Nervous System Cancer 3.1.2. Market Challenges Chapter 8. Competitive Intelligence 1.1. 시장 개요 1.2. 글로벌 및 부문별 시장 추정 및 예측, 2020-2030 (백만 달러) 1.2.1. 지역별 뉴로모픽 칩 시장, 2020-2030 (백만 달러) 1.2.2. 애플리케이션별 뉴로모픽 칩 시장, 2020-2030 (백만 달러) 1.2.3. 산업 분야별 뉴로모픽 칩 시장, 2020-2030 (백만 달러) 1.3. 주요 동향 1.4. 추정 방법론 1.5. 연구 가정 제2장. 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 정의 및 범위 2.1. 연구 목표 2.2. 시장 정의 및 범위 2.2.1. 산업 발전 2.2.2. 연구 범위 2.3. 연구 대상 연도 2.4. 환율 제3장. 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 동향 3.1. 뉴로모픽 칩 시장 영향 분석 (2020-2030) 3.1.1. 시장 동인 3.1.1.1. 의료 산업에서 인공지능의 통합 증가 3.1.1.2. 뇌 및 신경계 암 발병률 증가 3.1.2. 시장 과제 3.1.2.1. 복잡한 알고리즘 관련 과제 3.1.2.2. 뉴로모픽 기술의 높은 비용 3.1.3. 시장 기회 3.1.3.1. 뉴로모픽 기기 관련 기술 발전 3.1.3.2. 신경가소성 개념과 전자공학의 통합 제4장. 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 산업 분석 4.1. 포터의 5가지 경쟁력 분석 모델 4.1.1. 공급자의 협상력 4.1.2. 구매자의 협상력 4.1.3. 신규 진입자의 위협 4.1.4. 대체재의 위협 4.1.5. 경쟁 구도 4.2. 포터의 5가지 경쟁력 분석 영향 분석 4.3. PEST 분석 4.3.1. 정치적 요인 4.3.2. 경제적 요인 4.3.3. 사회적 요인 4.3.4. 기술적 요인 4.3.5. 환경적 요인 4.3.6. 법적 요인 4.4. 최고의 투자 기회 4.5. 최고의 성공 전략 4.6. 코로나19 영향 분석 4.7. 파괴적 트렌드 4.8. 업계 전문가의 관점 4.9. 분석가 추천 및 결론 제5장. 응용 분야별 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 5.1. 시장 개요 5.2. 응용 분야별 글로벌 뉴로모픽 칩 시장, 성능 - 잠재력 분석 5.3. 응용 분야별 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 추정 및 예측 (2020-2030년, 백만 달러) 5.4. 뉴로모픽 칩 시장, 하위 부문 분석 5.4.1. 이미지 인식 5.4.2. 단일 인식 5.4.3. 데이터 마이닝 5.4.4. 기타 제6장. 산업 분야별 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 6.1. 시장 개요 6.2. 산업 분야별 글로벌 뉴로모픽 칩 시장, 성능 - 잠재력 분석 6.3. 산업 분야별 글로벌 뉴로모픽 칩 시장 추정 및 예측 (2020-2030년, 백만 달러) 6.4. 뉴로모픽 칩 시장, 하위 부문 분석 6.4.1. 항공우주 및 방위 산업 6.4.2. 자동차 산업 6.4.3. 가전제품 산업 6.4.4. 의료 산업 6.4.5. 산업 산업 6.4.6. 기타 산업 7장. 글로벌 뉴로모픽 칩 시장, 지역 분석 7.1. 주요 선도 국가 7.2. 주요 신흥 국가 7.3. 뉴로모픽 칩 시장, 지역별 시장 현황 7.4. 북미 뉴로모픽 칩 시장 7.4.1. 미국 뉴로모픽 칩 시장 7.4.1.1. 응용 분야별 추정 및 예측, 2020-2030 7.4.1.2. 산업 분야별 추정 및 예측, 2020-2030 7.4.2. 캐나다 뉴로모픽 칩 시장 7.5. 유럽 뉴로모픽 칩 시장 현황 7.5.1. 7.5.1. 영국 뉴로모픽 칩 시장 7.5.2. 독일 뉴로모픽 칩 시장 7.5.3. 프랑스 뉴로모픽 칩 시장 7.5.4. 스페인 뉴로모픽 칩 시장 7.5.5. 이탈리아 뉴로모픽 칩 시장 7.5.6. 기타 유럽 뉴로모픽 칩 시장 7.6. 아시아 태평양 뉴로모픽 칩 시장 개요 7.6.1. 중국 뉴로모픽 칩 시장 7.6.2. 인도 뉴로모픽 칩 시장 7.6.3. 일본 뉴로모픽 칩 시장 7.6.4. 호주 뉴로모픽 칩 시장 7.6.5. 한국 뉴로모픽 칩 시장 7.6.6. 기타 아시아 태평양 뉴로모픽 칩 시장 7.7. 라틴 아메리카 뉴로모픽 칩 시장 개요 7.7.1. 브라질 뉴로모픽 칩 시장 7.7.2. 멕시코 뉴로모픽 칩 시장 7.8. 중동 및 아프리카 뉴로모픽 칩 시장 7.8.1. 사우디아라비아 뉴로모픽 칩 시장 7.8.2. 남아프리카공화국 뉴로모픽 칩 시장 7.8.3. 기타 중동 및 아프리카 뉴로모픽 칩 시장 제8장 경쟁 정보 8.1. 주요 기업 SWOT 분석 8.1.1. 기업 1 8.1.2. 기업 2 8.1.3. 기업 3 8.2. 주요 시장 전략 8.3. 기업 프로필 8.3.1. 인텔 8.3.1.1. 주요 정보 8.3.1.2. 개요 8.3.1.3. 재무 정보 (데이터 이용 가능 여부에 따라 변동될 수 있음) 8.3.1.4. 제품 요약 8.3.1.5. 최근 개발 동향 8.3.2. SK하이닉스 8.3.3. IBM(국제 비즈니스 머신) 8.3.4. 삼성전자(주) 8.3.5. GrAI Matter Labs 8.3.6. Nepes Corporation 8.3.7. General Vision Inc. 8.3.8. Gyrfalcon Technology Inc. 8.3.9. BrainChip Holdings Ltd 8.3.10. Vicarious FPC Inc. 제9장 연구 과정 9.1. 연구 과정 9.1.1. 데이터 마이닝 9.1.2. 분석 9.1.3. 시장 추정 9.1.4. 검증 9.1.5. 발표 9.2. 연구 속성 9.3. 연구 가정 |
| ※참고 정보 뉴로모픽 칩(Neuromorphic Chip)은 생물학적 신경망의 구조와 기능을 모방하여 설계된 반도체 장치입니다. 이러한 칩은 인간의 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하고 학습하는 기능을 가지고 있어, 전통적인 컴퓨터 아키텍처와는 다른 접근 방식으로 인공지능(AI) 및 머신러닝 문제를 해결하는 데 특화되어 있습니다. 뉴로모픽 칩은 주로 신경세포와 시냅스의 연결 방식에 기반하여 정보의 흐름을 처리하며, 그 결과로 연산 효율성과 에너지 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. 뉴로모픽 칩의 기본 개념은 뇌의 신경망에서 발생하는 전기적 신호와 화학적 반응을 모델링하는 것입니다. 이를 통해 뉴로모픽 칩은 신경망의 특성인 비선형성, 병렬 처리 및 적응성을 구현할 수 있습니다. 일반적으로 뉴로모픽 아키텍처는 각 노드가 개별 신경세포를 나타내고, 이들 간의 연결이 시냅스를 나타낸다고 볼 수 있습니다. 이러한 방식으로 정보는 전통적인 컴퓨터의 이진 체계가 아닌, 신경망의 다이나믹한 관계를 통해 처리됩니다. 뉴로모픽 칩은 다양하게 진화하고 있으며, 몇 가지 주요 종류가 있습니다. 대표적으로 IBM의 TrueNorth, 인텔의 Loihi, 그리고 브레인칩(Braindrop) 등 다양한 연구개발 사례가 있습니다. 이들 칩은 각각의 고유한 아키텍처와 학습 방식으로 설계되어 있으며, 특정 용도에 따라 최적화되어 있습니다. TrueNorth는 주로 감각 데이터 처리에 적합하고, Loihi는 강화학습 및 적응학습에 중점을 두고 있어, 다양한 AI 응용 프로그램에서 활용될 수 있습니다. 용도 면에서 뉴로모픽 칩은 자율주행차, 로보틱스, IoT(사물인터넷) 장치 및 패턴 인식 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 특히, 생체 신호 처리, 영상 인식, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 AI 분야에서 획기적인 성과를 보여주고 있습니다. 그 이유는 뉴로모픽 시스템이 정밀한 에너지 관리를 통해 로우 파워 운영 환경에서도 높은 성능을 발휘하기 때문입니다. 뉴로모픽 컴퓨팅과 관련된 기술로는 인공 신경망(ANN), 스파이킹 신경망(SNN), 그리고 딥러닝 알고리즘 등이 있습니다. 인공 신경망은 뉴로모픽 칩의 기본 동작 원리를 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 스파이킹 신경망은 생물학적 신경망의 특징을 더욱 가까이 모방하여 시간과 패턴에 따른 정보 처리를 가능하게 합니다. 이러한 기술들은 뉴로모픽 시스템이 스스로 학습하고 적응할 수 있는 핵심 요소로 작용합니다. 결론적으로, 뉴로모픽 칩은 AI와 머신러닝 분야에서 혁신적인 가능성을 열어주는 기술로, 기존 컴퓨터 아키텍처의 한계를 극복하고 에너지 효율성을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로의 발전 방향은 더욱 정교한 알고리즘과 결합되어 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다. 이 기술이 발전함에 따라 인간의 뇌와 유사한 방식으로 정보를 사고하고 처리하는 기계가 현실화될 가능성이 높아지고 있습니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 뉴로모픽 칩 시장 (2023~2030) : 용도별 (이미지 인식, 단일 인식, 데이터 마이닝, 기타), 산업별 (항공 우주 및 방위, 자동차, 가전, 의료, 공업, 기타), 지역별] (코드 : BZW24JUN095) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 뉴로모픽 칩 시장 (2023~2030) : 용도별 (이미지 인식, 단일 인식, 데이터 마이닝, 기타), 산업별 (항공 우주 및 방위, 자동차, 가전, 의료, 공업, 기타), 지역별] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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