Home > Media & Technology > Information Technology > Cloud Computing > 2032年神经形态计算市场大小和预测报告
2023年,神经形态计算市场价值超过50亿美元,预计在2024至2032年之间将登记超过25.5%的CAGR. 进行大规模神经网络模拟的能力使可伸缩性成为神经形态计算部门的关键生长动力.
随着AI和机器学习应用中处理大量数据的需求增加,可伸缩的神经形态系统提供了在不丧失效率的情况下提高计算能力的灵活性. 神经形态计算是需要精密高性能计算能力的部门的一个有吸引力的选择,因为其可扩展性保证适应不断变化的计算需要. 2022年9月,英特尔公司与意大利理工学院和慕尼黑技术大学合作,引入了以神经网络为主的新对象学习方法. 这种伙伴关系旨在通过交互式在线物体学习方法使用神经形态计算,使机器人能够在部署后以更好的速度和准确性学习新的物体实例。
传统计算机架构需要有效和可扩展的替代品,这是对脑启发计算解决方案的需求日益增加的驱动力。 工业对人工智能和机器学习应用的日益依赖,使得模拟大脑能效和平行处理能力的系统显然至关重要. 随着企业寻找具有挑战性的实时数据处理问题和复杂计算活动的尖端解决方案,神经形态计算预期会越来越受欢迎,因为它为满足这些需要提供了可行的途径。
报告属性 | 详情 |
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基准年: | 2023 |
2032� Size in 2023: | USD 5 Billion |
预测期: | 2024 - 2032 |
预测期 2024 - 2032 CAGR: | 25.5% |
2032价值预测: | USD 42.5 Billion |
历史数据: | 2021 – 2023 |
页数: | 200 |
表格、图表和数字: | 345 |
涵盖的细分市场 | 构成部分、部署、应用、最终用户工业和区域 |
增长驱动因素: |
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陷阱与挑战: |
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市场的一个主要障碍是设计和编程神经形态装置的复杂性. 神经形态计算机设计模仿了大脑所看到的复杂神经网络,与使用有组织算法的标准计算结构形成对比. 一些先决条件包括硬件工程,计算机科学和神经科学专业知识. 设计出有效的算法并将其转换到硬件上是一项挑战,因为这可以延长开发周期并增加成本。 这种复杂性可能使市场无法得到广泛接受并限制其扩张潜力。
随着公司寻找更有效的机器学习和AI解决方案,神经形态计算市场正在迅速扩张. 神经形态系统通过模拟大脑的结构来提供更高的加工功率和能效. 为了解决复杂任务的计算需要,同时最大限度地利用能量,神经形态计算提出了一个可能的解决方案. 包括保健、金融和汽车在内的行业对高级AI应用的需求正在扩大。
通过将神经形态计算与边缘计算相结合,实时的数据处理能力被带入网络边缘,从而忽略了数据传输到集中服务器的需要. 为了减少延迟,使自主飞行器,工业自动化等重要应用和增强现实的响应时间更快,进行更接近IOT设备或传感器等数据源的计算.
基于组件,市场分为硬件,软件,和服务. 预计到2032年,硬件部分将超过235亿美元。
根据部署,市场被分割成边缘和云层. 边缘部分预计将在预测期间登记超过31%的CAGR。
2023年北美主导了全球市场,占总收入的30%以上. 神经形态计算市场在北美正在扩张,因为该区域拥有强大的技术公司生态系统,顶尖研究型大学,对半导体和人工智能部门进行大量投资. 该领域还得益于训练有素的劳动力队伍、有利的监管框架以及政府对研发项目的有力支持。 所有这些要素共同努力,使该区域成为神经形态计算技术采纳和创新的领跑者,这支持了北美行业的扩张.
Intel Corporation和IBM Corporation在2023年神经形态计算行业占有了15%以上的显著份额. 英特尔公司是神经形态计算解决方案的主要提供者,利用其在半导体技术方面的专门知识. 公司提供为AI和机器学习应用定制的神经形态芯片和平台. Intel的产品能够高效地处理功率消耗低的复杂数据,推动边缘计算,自主系统,模式识别等领域的进步,从而塑造了计算的未来.
IBM (英语). 公司是神经形态计算领域的主要角色,提供一系列解决方案,利用其在AI和半导体技术方面的专门知识. 他们的提供包括神经形态硬件开发,神经网络模拟的软件框架,以及将神经形态系统整合到各种应用中的咨询服务. IBM旨在以适合不同行业需要的创新解决方案来推进该领域.
该行业的主要参与者有:
神经形态计算市场研究报告包括对该行业的深入报道 附有2018年至2032年收入估计数和预测数(10亿美元), 下列部分:
按构成部分分列的市场
市场,按部署
市场,按应用
市场,按最终用途分列
现就下列区域和国家提供上述资料: