Marktbericht für neuromorphe Chips: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung, Data Mining, Prozessoptimierung, Sonstige), nach Angeboten (Hardware, Software), nach Endverbraucherbranche (Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit, Automobilindustrie (ADAS/Autonome Fahrzeuge), Industrie (IoT-Ökosystem, Überwachung und Robotik), Unterhaltungselektronik, Sonstige Endverbraucherbranchen (Medizin, Raumfahrt, Verteidigung usw.)) und nach Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika) – Prognosen für 2026–2034

Marktgröße für neuromorphe Chips

Der globale Markt für neuromorphe Chips hatte 2025 ein Volumen von 0,35 Milliarden US-Dollar und soll von 0,54 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 16,02 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 anwachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 52,94 % im Prognosezeitraum von 2026 bis 2034 entspricht. Nordamerika dominierte den Markt für neuromorphe Chips mit einem Marktanteil von 38,5 % im Jahr 2025.

Aktuelle Deep-Learning-Verfahren und die zugehörige Hardware stehen vor mehreren Herausforderungen, wie beispielsweise den wirtschaftlichen Gesetzen des Mooreschen Gesetzes. Dies erschwert es Start-ups erheblich, im KI-Bereich wettbewerbsfähig zu sein und schränkt den Wettbewerb ein. Die Datenflut führt dazu, dass die derzeitigen Speichertechnologien an ihre Grenzen stoßen. Zudem hat der exponentielle Anstieg des Rechenleistungsbedarfs zu einer Überlastung der einzelnen Anwendungen geführt. Gleichzeitig verlangt der Markt nach immer besserer Echtzeit-Spracherkennung und -Übersetzung, Echtzeit-Videoanalyse und Echtzeit-Wahrnehmung für Roboter und Fahrzeuge. Viele Anwendungen benötigen intelligentere Lösungen, die Sensorik und Rechenleistung kombinieren.

Diese erheblichen Hürden führten zu einem Umbruch und einem neuen Technologieparadigma, in dem sich Start-ups differenzieren können. Dies ermöglicht es, die Vorteile neuer Speichertechnologien zu nutzen und Bandbreite, Daten- und Energieeffizienz deutlich zu verbessern. Das neueste Paradigma ist der neuromorphe Ansatz, ein ereignisbasierter Ansatz, bei dem Berechnungen nur bei Bedarf und nicht bei jedem Taktzyklus durchgeführt werden. Diese Methode ermöglicht enorme Energieeinsparungen, die für den Betrieb energieintensiver KI-Algorithmen unerlässlich sind. Dies treibt den Einsatz neuromorpher Chips voran, da sie den wahrscheinlich nächsten Schritt in der KI-Technologie darstellen.

Segmentierungsanalyse

Nach Endverbraucherbranche

Nach Endverbraucherbranchen ist der globale Markt für neuromorphe Chips in Finanzdienstleistungen und Cybersicherheit, Automobilindustrie (ADAS/autonome Fahrzeuge), Industrie (IoT-Ökosystem, Überwachung und Robotik), Unterhaltungselektronik und sonstige Endverbraucherbranchen (Medizin, Raumfahrt, Verteidigung usw.) unterteilt. Die Unterhaltungselektronik hatte den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 45,7 % wachsen.UnterhaltungselektronikDie Industrie erkennt neuromorphes Computing als vielversprechendes Werkzeug für Hochleistungsrechnen bei gleichzeitig extrem niedrigem Stromverbrauch. So nutzen beispielsweise KI-Dienste wie Alexa und Siri Cloud-Computing mit Internetverbindung, um gesprochene Befehle und Fragen zu analysieren und zu beantworten. Neuromorphe Chips bergen das Potenzial, verschiedene Sensoren und Geräte intelligent und ohne Internetverbindung arbeiten zu lassen. Smartphones gelten als treibende Kraft für die Einführung neuromorphen Computings. Viele Vorgänge, wie beispielsweise biometrische Verfahren, sind energie- und datenintensiv. Bei der Spracherkennung werden beispielsweise Audiodaten in der Cloud verarbeitet und anschließend an das Smartphone zurückgesendet.

Zudem benötigt Künstliche Intelligenz (KI) mehr Rechenleistung. Energiesparendes neuromorphes Computing könnte jedoch dazu beitragen, dass Anwendungen, die derzeit in der Cloud laufen, zukünftig direkt auf Smartphones ausgeführt werden können, ohne den Akku des Geräts wesentlich zu belasten. Anstatt KI-Aufgaben an Cloud-Systeme auszulagern, die viel Kühlung und Energie benötigen, könnten diese Aufgaben dank des geringen Energiebedarfs neuromorphen Computings potenziell von Hardware wie Smartphones, Tablets, Drohnen und Wearables übernommen werden. Neuromorphes Computing könnte zu einer bedeutenden, integrierten Technologiebranche führen, in der Computing zu einem durchgängigen Systemdesignproblem wird. Alle genannten Faktoren fördern das Marktwachstum.

Das Industriesegment ist das zweitgrößte. Neuromorphe Chips können Bild-, Sprach- und Signaldaten, die in verschiedenen IoT-Benutzerschnittstellen und Sensoren anfallen, effizient verarbeiten. Zudem sind die Chips bis auf Serverebene skalierbar, was IoT-Szenarien mit hybriden Architekturen zugutekommen kann. Künstliche neuronale Netze werden in großem Umfang für Lösungen eingesetzt, die von Robotersteuerung und maschinellem Lernen bis hin zu Bilderkennung und Computerspielen reichen. Obwohl die Ergebnisse effektiv sind, basieren sie auf einem stark vereinfachten Modell biologischer Neuronen. Die Neurowissenschaften haben deutlich präzisere Modelle entwickelt, deren Implementierung in Computern jedoch derzeit sehr komplex ist. Daher entwickeln Wissenschaftler und Industrie alternative Computerarchitekturen, die eine gehirnähnlichere Datenverarbeitung ermöglichen. Der Einsatz neuromorpher Technologie verspricht außerdem eine Reduzierung des Energieverbrauchs in der Robotik, was ein Hauptziel dieser Technologie ist. All diese Faktoren tragen zum Marktwachstum bei.

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Regionale Einblicke

Nordamerika ist mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 46,7 % die dominierende Region.

Nordamerika hielt den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 46,7 % wachsen. Einige der bedeutendsten Marktteilnehmer, darunter Intel und IBM, haben ihren Sitz in Nordamerika. Faktoren wie staatliche Initiativen, Investorentätigkeit und andere tragen zum Wachstum des Marktes für neuromorphe Chips in der Region bei. Ein wesentlicher Wachstumsfaktor in Nordamerika ist das Interesse staatlicher Stellen an neuromorphem Computing.

• Das US-Energieministerium (DOE) kündigte beispielsweise im September 2020 eine Finanzierung von 2 Millionen US-Dollar für fünf Grundlagenforschungsprogramme zur Entwicklung neuromorpher Computer an. Die Initiative des DOE fördert die Entwicklung von Hardware und Software für neuromorphe Computer, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind.

Die kanadische Regierung hingegen konzentriert sich auf KI-Technologien, von denen man sich ebenfalls Wachstumschancen im Bereich des neuromorphen Rechnens in den kommenden Jahren verspricht.

• Beispielsweise arbeiteten die Regierungen von Kanada und Québec im Juni 2020 zusammen, um die ethische Weiterentwicklung von KI zu fördern. Der Schwerpunkt liegt dabei auf verschiedenen Themen, darunter zuverlässige KI, Kommerzialisierung, Datenverwaltung sowie zukünftige Arbeiten und Innovationen. Der zunehmende Einsatz KI-basierter Prozessoren treibt den Markt für neuromorphe Chips in Kanada an.

Regionale Einblicke freischaltenum auf länderspezifische Daten und regionale Trends zuzugreifen.

Europa ist die zweitgrößte Region. Bis 2030 wird ein Marktvolumen von 360 Millionen US-Dollar erwartet, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 48,9 % entspricht. Aufgrund staatlicher Initiativen, Investitionen von Herstellern etc. wird in Europa ebenfalls mit einem Anstieg neuromorpher Chips gerechnet. Mehrere langfristige Forschungsprojekte zur Weiterentwicklung der neuromorphen Technologie wurden in Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern initiiert.

• Beispielsweise kündigte das französische Forschungsinstitut CEA-Leti für Elektronik und Informationstechnologien im April 2021 den Start von EU-Projekten zur Entwicklung neuartiger Algorithmen, Geräte und Schaltkreise an, die die Verarbeitung biologischer neuronaler Systeme auf verschiedenen Zeitskalen nachbilden. Die Ergebnisse sollen den Aufbau neuromorpher Computersysteme ermöglichen, die reale sensorische Signale und natürliche Zeitreihendaten effizient in Echtzeit verarbeiten und dies anhand eines praktischen Laborprototyps demonstrieren können. An dem Projekt sind europäische Organisationen wie Imec, IBM Schweiz, die Universität Zürich, CSIS, CNR, SynSense und UOG beteiligt. Das Projekt soll bis Juni 2023 abgeschlossen sein, und die Europäische Union hat über 3 Millionen Euro beigesteuert. Das Human Brain Project (HBP) in Europa ist ein zehnjähriges Projekt, das 2013 gestartet wurde. Es befindet sich in seiner finalen Phase (April 2020 bis März 2023) und konzentriert sich auf drei Kernbereiche: Gehirnnetzwerke, ihre Rolle im Bewusstsein und künstliche neuronale Netze. Kürzlich wurden die Projektzentren in Betrieb genommen, um die Zusammenarbeit und die wissenschaftliche Forschung zu fördern. Lokale Anbieter in der Region konzentrieren sich dank Investitionen zahlreicher Risikokapitalgeber auf die Entwicklung neuromorpher Halbleiter. Diese Investitionen dürften die Innovationskraft des Marktes stärken.

Der asiatisch-pazifische Raum ist die am schnellsten wachsende Region

Der asiatisch-pazifische Raum ist die drittgrößte Region und zählt zu den Regionen mit der schnellsten Technologieadaption. Dank staatlicher Förderung, Investitionen in Forschung und Innovation erlebt die Region ein rasantes Wachstum im Bereich neuromorpher Technologien. Im März 2021 kündigte die chinesische Regierung an, die Ausgaben für Forschung und Entwicklung zwischen 2021 und 2025 um mehr als 7 % zu erhöhen, um technologische Durchbrüche zu erzielen. In ihrem 14. Fünfjahresplan legte das Land sieben Technologiebereiche fest, auf die sich die Forschung konzentrieren soll, darunter Künstliche Intelligenz, Quantencomputing, Halbleiter und Raumfahrt. Ein Schwerpunkt liegt auf der Hirnforschung, auch bekannt als Gehirn-Computer-Fusion, die zur Behandlung von Krankheiten beitragen könnte. Im Rahmen ihrer umfassenden Strategie, bis 2030 eine globale Führungsrolle in KI-Theorien, -Technologien und -Anwendungen einzunehmen, betonte China, dass die Eigenproduktion modernster KI-Chips entscheidend für den Erfolg sei. Um die Herausforderungen in der Chipproduktion und der Selbstversorgung zu meistern, engagieren sich chinesische Anbieter verstärkt in der Entwicklung von KI-Chips.

• ByteDance plant beispielsweise auch die Herstellung von Halbleitern. Das Unternehmen verfügt über ein Team, das die Entwicklung von KI-Chips erforscht. Solche Aktivitäten schaffen Wachstumschancen für neuromorphe Chips im Land.

Liste der wichtigsten und aufstrebenden Akteure in Markt für neuromorphe Chips