Globale Marktgröße für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse nach Bereitstellung (Edge Computing, Cloud Computing), nach Angebot (Hardware, Software), nach Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung), nach Branche (Industrie, Medizin), nach geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse

Der Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse wurde im Jahr 2022 auf 43,70 Millionen USD geschätzt und soll bis 2030 241,14 Millionen USD erreichen und von 2023 bis 2030 mit einer CAGR von 23,80 % wachsen.

Der steigende Bedarf an leistungsstarken integrierten Schaltkreisen ist ein wesentlicher Faktor für das Wachstum der globalen neuromorphen Computerbranche. Indem neuromorphe Geräte Daten auf demselben Chip verarbeiten und speichern, können sie die Zeit, die eine typische CPU für die Datenübertragung benötigt, erheblich reduzieren. Der globale Marktbericht für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Einschränkungen, des Wettbewerbsumfelds und der Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Globale Marktdefinition für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse

Neuromorphes Computing ist die neueste Entwicklung im Einklang mit den technologischen Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, wobei der Schwerpunkt auf der Ausweitung der künstlichen Intelligenz auf Bereiche liegt, die die menschliche Wahrnehmung nachahmen, beispielsweise Aktivitäten wie autonome Anpassungen und Interpretationen. Die Ergebnisse künstlicher Intelligenz auf Basis neuronaler Netzwerke und Algorithmen, denen jeglicher menschlicher Kontext zur Problemstellung fehlt und die hauptsächlich von der Entwicklung eines bestimmten Datensatzes in der Vergangenheit abhängen, wurden durch diesen technischen Fortschritt erheblich verbessert. Deshalb zielt die nächste Generation der KI darauf ab, ein System zu schaffen, das mit ungewöhnlichen Umständen auf ähnliche Weise umgehen kann, wie ein Mensch damit umgehen würde. Probabilistisches Computing und neuromorphes Computing, die darauf abzielen, die neuronale Architektur des menschlichen Gehirns nachzubilden, könnten zusammenarbeiten, um die Unsicherheiten und Komplexitäten der modernen Welt effektiv zu bewältigen.

Das Spiking Neural Network (SNN), ein bestimmter Typ neuronalen Netzwerks, dient als Grundlage für neuromorphes Computing. Ein künstliches neuronales Netzwerk mit genügend Ambition, seine Architektur nach dem Netzwerk der Neuronen im menschlichen Gehirn zu modellieren, von denen jedes unabhängig von den anderen Signale überträgt und die elektrischen Zustände der anderen beeinflusst. Das SNN kann aufgrund seiner Funktionsweise die Anpassungsfähigkeit und Agilität des menschlichen Gehirns nachahmen. Durch ständiges Anpassen des elektrischen Signals, einem der Rechenbausteine eines SNN (das den Neuronen im menschlichen Gehirn ähnelt), kann das SNN die Lernprozesse des menschlichen Gehirns nachbilden, indem es die in den Signalen selbst enthaltenen Informationen sowie deren zeitlichen Ablauf kodiert.

Weltweiter Marktüberblick für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse

Der steigende Bedarf an leistungsstarken integrierten Schaltkreisen ist ein wesentlicher Faktor für das Wachstum der globalen neuromorphen Computing-Branche. Durch die Verarbeitung und Speicherung von Daten auf demselben Chip können neuromorphe Geräte die Zeit, die eine typische CPU für die Datenübertragung benötigt, erheblich reduzieren. Die Zeit, die eine normale CPU benötigt hätte, um Daten zwischen einem Speicherblock und dem Prozessor zu übertragen, der die Verarbeitungsaufgaben dieser Speicher übernimmt, wird durch die Möglichkeit, Verarbeitung und Speicherung zu kombinieren, erheblich verkürzt. Infolgedessen treibt die Nachfrage nach leistungsstärkeren ICs für effizientes Computing das Marktwachstum an.

Um die Produktivität und Produktqualität zu steigern, müssen viele Branchen ihre Prozesse mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen automatisieren. Zahlreiche Unternehmen nutzen KI in großem Umfang, darunter in den Bereichen Medizin, Medien, Telekommunikation, Automobil, Lebensmittel und Getränke. Da SNN unter Berücksichtigung des Kontexts des Szenarios flüssige und agile Entscheidungen treffen kann, kann es die Schwierigkeiten, mit denen diese Branchen häufig konfrontiert sind, effektiv angehen. Die Kombination von KI mit ML kann die Effizienz von Anwendungen verbessern, darunter Betrugserkennung, Kreditscoring, Spracherkennung, selbstfahrende Autos, Bildklassifizierung und Sprachübersetzung.

Der Markt wächst aufgrund der steigenden Nachfrage nach universellen humanoiden Robotern mit kognitiven und zerebralen Fähigkeiten. Der Wechsel von der Von-Neumann-Architektur zu neuromorphen Chips, einem weiteren Marktwachstumstreiber, wird durch die inhärenten technologischen Vorteile neuromorpher Chips vorangetrieben, wie z. B. geringerer Stromverbrauch, höhere Geschwindigkeit und optimale Speichernutzung. Die weltweite Nachfrage nach Automatisierung ist aufgrund von COVID-19 gestiegen, was die Expansion des Marktes für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse in den IT- und Medizinsektoren vorantreibt. Es wird jedoch erwartet, dass die Komplexität der Algorithmen und Backend-Prozesse das Marktwachstum behindern könnte. Steigende Ausgaben für Forschung und Entwicklung im Bereich des neuromorphen Computing dürften das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreiben.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse

Der globale Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse ist segmentiert auf der Grundlage von Bereitstellung, Angebot, Anwendung, Branche und Geografie.

Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse, nach Bereitstellung

• Edge Computing
• Cloud Computing

Basierend auf der Bereitstellung ist der Markt in Edge Computing und Cloud Computing segmentiert. Cloud Computing dürfte im Prognosezeitraum eine größere Marktpräsenz haben, da es zahlreiche technologische Vorteile bietet, wie z. B. eine Stopp-Plattform zum sicheren Speichern und Transportieren großer Datenmengen für jedes Unternehmen.

Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse nach Angebot

• Hardware
• Software

Basierend auf dem Angebot ist der Markt in Hardware und Software segmentiert. Das Softwaresegment dürfte aufgrund des inkrementellen Softwarebedarfs in verschiedenen Branchen wie Telekommunikation und Medien einen größeren Marktanteil haben, der durch die Softwareanwendungen des neuromorphen Computing wie Echtzeit-Datenstreaming, Datenmodellierung und Prognosen unterstützt wird. Das Hardwaresegment ist weiter in Prozessoren und Speicher unterteilt.

Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse, nach Anwendung

• Bildverarbeitung
• Signalverarbeitung
• Datenverarbeitung
• Objekterkennung
• Sonstige

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Bildverarbeitung, Signalverarbeitung, Datenverarbeitung, Objekterkennung und Sonstiges segmentiert. Aufgrund der Fortschritte bei Digitalkameras und anderen Verarbeitungssystemen wird erwartet, dass die Bildverarbeitung im Prognosezeitraum eine wichtige Rolle spielen wird.

Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse nach Branchen

• Automobilindustrie
• Unterhaltungselektronik
• Luft- und Raumfahrt, Militär und Verteidigung
• IT und Telekommunikation
• Industrie
• Medizin
• Sonstige (intelligente Infrastruktur und Bildung)

Nach Branchen ist der Markt segmentiert in Automobilindustrie, Unterhaltungselektronik, Luft- und Raumfahrt, Militär und Verteidigung, IT und Telekommunikation, Industrie, Medizin und Sonstige (intelligente Infrastruktur und Bildung). Ungefähr 30 % des Marktes werden voraussichtlich von Luft- und Raumfahrt, Militär und Verteidigung eingenommen. Dies liegt an den Anwendungen, die Neuromorphic Computing im militärischen Bereich bieten kann, wie beispielsweise die sichere und schnelle Übertragung von Signalen mit kritischen Informationen, Ressourcenmanagement und Gefechtsfeldüberwachung.

Markt für Neuromorphic Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika

Basierend auf der regionalen Analyse wird der Markt für Neuromorphic Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika, den Nahen Osten und Afrika unterteilt. Die Region Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate aufweisen. Es wird erwartet, dass es im Jahr 2021 etwa 40 % des Marktes einnehmen wird. Dies kann darauf zurückzuführen sein, dass die Länder in der nordamerikanischen Region die führenden Umsetzer einer großen Anzahl technologischer Fortschritte und steigender F&E-Investitionen im Bereich des neuromorphen Computing sind.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt, einschließlich einiger der wichtigsten Akteure wie IBM Corporation, Intel Corporation, Brainchip Holdings Limited, Qualcomm Technologies, HP Enterprise, HRL Laboratories LLC, Flow Neuroscience AB, Innatera Nano systems BV, Aspinity, Inc., Samsung Electronics Limited und anderen namhaften Herstellern, die auf dem Markt tätig sind.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen bieten.

Ace Matrix Analyse

Die im Bericht bereitgestellte Ace Matrix hilft dabei, die Leistung der wichtigsten Akteure dieser Branche zu verstehen, da wir diesen Unternehmen eine Rangliste basierend auf verschiedenen Faktoren wie Servicefunktionen und Innovationen, Skalierbarkeit, Serviceinnovation, Branchenabdeckung, Branchenreichweite und Wachstums-Roadmap erstellen. Basierend auf diesen Faktoren ordnen wir die Unternehmen in vier Kategorien einAktiv, Spitzentechnologie, Aufstrebend und Innovatoren.

Marktattraktivität

Das bereitgestellte Bild der Marktattraktivität hilft außerdem dabei, Informationen über die Region zu erhalten, die auf dem globalen Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse führend ist. Wir decken die wichtigsten Einflussfaktoren ab, die für das Branchenwachstum in der jeweiligen Region verantwortlich sind.

Porters Fünf Kräfte

Das bereitgestellte Bild hilft außerdem dabei, Informationen über Porters Fünf-Kräfte-Modell zu erhalten, das eine Blaupause zum Verständnis des Verhaltens von Wettbewerbern und der strategischen Positionierung eines Akteurs in der jeweiligen Branche bietet. Porters Fünf-Kräfte-Modell kann verwendet werden, um die Wettbewerbslandschaft auf dem Markt für neuromorphes Computing, KI-Hardware und Edge-Analyse zu bewerten, die Attraktivität eines bestimmten Sektors einzuschätzen und Investitionsmöglichkeiten einzuschätzen.

Berichtsumfang

Top-Trendberichte

Forschungsmethodik der Marktforschung