ニューロモルフィックチップ市場の規模、シェア、トレンド分析レポート。アプリケーション別（画像認識、信号認識、データマイニング、プロセス最適化、その他）、製品別（ハードウェア、ソフトウェア）、エンドユーザー産業別（金融サービスとサイバーセキュリティ、自動車（ADAS/自律走行車）、産業（IoTエコシステム、監視、ロボット工学）、コンシューマーエレクトロニクス、その他のエンドユーザー産業（医療、宇宙、防衛など））、地域別（北米、ヨーロッパ、APAC、中東およびアフリカ、ラテンアメリカ）予測、2024

市場概況

世界のニューロモルフィック チップ市場規模は、2023 年に 6,543 万米ドルと評価されました。2032 年には 21 億 7,547 万米ドルに達し、予測期間 (2024 ～ 2032 年) にわたって47.6% の CAGRで成長すると予想されています。ニューロモルフィック チップは人間の脳の構造と機能を模倣し、複雑な AI アルゴリズムとニューラル ネットワークを効率的に処理できるようにします。AI アプリケーションがヘルスケア、自動車、ロボット工学、金融などの業界に拡大するにつれて、ニューロモルフィック チップの需要が高まっています。

現在のディープラーニング技術と関連ハードウェアは、ムーアの法則の経済性など、いくつかのハードルに直面しており、スタートアップ企業が AI 分野で競争するのは非常に困難で、競争が制限されています。データ オーバーフローにより、現在のメモリ技術が制限要因になっています。また、コンピューティング能力のニーズが急激に増加したことで、各アプリケーションにヒート ウォールが発生しています。一方、市場では、ロボットや自動車のリアルタイム音声認識と翻訳パフォーマンス、リアルタイム ビデオ理解、リアルタイム認識が求められています。いくつかのアプリケーションでは、センシングとコンピューティングを組み合わせたインテリジェンスがさらに求められています。

これらの大きなハードルは混乱を引き起こし、スタートアップ企業が差別化できる新しいテクノロジーパラダイムを生み出しました。これにより、新興のメモリテクノロジーから得られる利点を活用し、帯域幅、データ、電力効率を大幅に向上させることができます。最新のパラダイムはニューロモルフィックアプローチです。これはイベントベースのアプローチで、計算は各クロックステップで行われるのではなく、必要な場合にのみ行われます。この方法により、電力を大量に消費する AI アルゴリズムを実行するために不可欠な、大幅な省電力が可能になります。これがニューロモルフィックチップの使用を促進しており、AI テクノロジーの次のステップとなる可能性が高いです。

市場動向

世界のニューロモルフィックチップ市場の推進要因

人工知能ベースのマイクロチップの需要増加

人工知能 (AI) には企業による多額の投資が行われており、チップ市場はますます市場の関心を集めています。エンドユーザーは現在、多くのアプリケーションを採用しており、多くの新しいアプリケーションが間もなく登場すると予想されています。CPU と AI アクセラレータは、現在 AI アプリケーションに利用可能な半導体です。CPU の計算能力には限界があるため、AI アクセラレータが市場を独占しています。特定用途向け集積回路 (ASIC)、GPU、およびフィールド プログラマブル ゲート アレイは、すべて現在市場に出回っている AI アクセラレータ (FPGA) です。GPU には多数の並列処理コアが含まれているため、AI のトレーニングと推論を処理する際に大きな利点があります。ただし、GPU は大量の電力を消費するため、将来的に使用し続けることは不可能です。

ただし、パフォーマンスは劣るものの、新しい FPGA は GPU より 10 倍も電力効率が高い場合があります。FPGA は、エネルギー効率が最優先されるアプリケーションで代用できます。ASIC は、AI アクセラレータの中で最高のパフォーマンス、最低の消費電力、効率を示します。AI の研究開発は、主にディープ ニューラル ネットワークと AI アクセラレータの改善と利用に重点を置いています。AI は、ほぼリアルタイムのデータ分析の生成に依存しています。ニューロモルフィック コンピューティングは、脳機能の特定の側面をエミュレートすることで、このギャップを埋めることを目的としています。この脳にヒントを得たアーキテクチャは、ニューロンとシナプスをシミュレートする計算とメモリを組み合わせ、次世代 AI システムの要件を満たす可能性があります。

神経可塑性の概念とエレクトロニクスを組み合わせる新たなトレンド

現在のコンピュータは、大量のデータを処理するために必要な電力量によってかなり制限されています。しかし、生物学的神経系は、非常に少ない電力を消費しながら、大量の情報を複雑な方法で処理します。神経系では、時間と空間におけるハードウェア リソースのまばらな使用によって電力が節約されます。現実世界の多くの問題は電力が限られており、大量のデータを処理する必要があるため、ニューロモルフィック チップは大きな可能性を秘めています。人間の脳の構造は、学習して新しいタスクに取り組むにつれて生涯を通じて変化します。これは神経可塑性と呼ばれる現象です。ニューロモルフィック チップのエンジニアは、神経可塑性の概念を電子機器に統合しています。たとえば、Intel のニューロモルフィック チップ Loihi では、チップはリカレントおよび階層型ニューラル ネットワーク トポロジをサポートできる多数のコア ニューロン メッシュで構成されています。

2020年3月、インテルは、ほぼ1億個のニューロンの計算能力を提供する最も強力で最新のニューロモルフィック研究システムであるPohoiki Springsの準備が整ったことを発表しました。クラウドベースのシステムは、インテルニューロモルフィック研究コミュニティ（INRC）のメンバーが利用でき、ニューロモルフィック研究を拡張して、より重要で複雑な問題を解決します。このシステムは、それぞれ32個のチップを備えた24個のNahukuボードで構成され、合計768個のLoihiチップを統合しています。Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics（SyNAPSE）などの複数のプログラムが登場しており、アーキテクチャ、ハードウェア、シミュレーションにおける重要な技術開発活動を調整するための学際的なアプローチをサポートしています。SyNAPSEの最初のフェーズでは、生物系に見られるものと同様の2つのニューロン間の接続強度を変更できるナノメートル規模の電子シナプスコンポーネントを開発し、全体的なシステムアーキテクチャをサポートするコアマイクロ回路でこれらのシナプスコンポーネントの有用性をシミュレートしました。

世界的なニューロモルフィックチップ市場の抑制

ハードウェア設計における高い精度と複雑さの必要性

ニューロモルフィック チップの設計は、生物神経系の部分をモデル化するという目標に沿っています。その目的は、その計算機能、特に認知および知覚タスクを効率的に解決する能力を再現することです。これを達成するには、ニューロンの数とシナプス接続の数に関して十分な複雑さを持つネットワークをモデル化する必要があります。脳と、特定の問題を学習して適応する能力は、依然として基礎的な神経科学研究の対象となっています。高度に統合されたアナログ回路アレイ、複雑なインターフェイス、および物理的な標準セル設計の難しさや落とし穴により、標準ツールが限界に達する可能性があります。これは、ほとんどのニューロモルフィック ハードウェア設計の共通点かもしれません。したがって、非標準の設計フローやカスタム ツールの開発は、全体的な設計プロセスに不可欠です。

さらに、アナログ回路は不一致の影響により複数のパラメータ偏差が発生しやすく、目標の動作点に到達するには追加の調整が必要です。個々のコンポーネントは従来のシミュレーション戦略で単体テストできることが多いですが、パラメータの相互依存性とエラー伝播により、回路全体の機能を評価する能力は限られています。特に、高次元パラメータ空間と組み合わされた複雑な回路の場合、多次元の依存性を解決するのは難しい場合があります。したがって、このような複雑な回路を検証することは大きな課題です。

世界のニューロモルフィックチップ市場の機会

新技術の開発

大学レベルでは、ニューロモルフィックチップを製造するための新しい技術がテストされています。たとえば、2021年4月、世界的なセラミックブランドのFRANZは、国立陽明交通大学の生物医学工学部と提携し、セラミック3Dプリント技術を通じてニューロモルフィックチップを製造する新しい技術を採用しました。このようなチップは、神経電気信号と神経伝達物質の濃度を検出し、脳の深部刺激を提供することを目的としています。将来的には、これらのニューロモルフィックチップは、神経変性疾患などの疾患の治療に医療に応用される可能性があります。したがって、このような技術の開発は、市場の成長に大きな可能性をもたらします。

分析

世界のニューロモルフィック チップ市場は、エンドユーザーの業界と地域によって分割されています。

エンドユーザー産業を基盤として

エンドユーザー業界別に見ると、世界のニューロモルフィック チップ市場は、金融サービスとサイバーセキュリティ、自動車 (ADAS/自律走行車)、産業 (IoT エコシステム、監視、ロボット工学)、民生用電子機器、その他のエンドユーザー業界 (医療、宇宙、防衛など) に分類されます。民生用電子機器が最大の市場シェアを占め、予測期間中に 45.7% の CAGR で成長すると予測されています。民生用電子機器業界では、ニューロモルフィック コンピューティングが、高性能コンピューティングと超低消費電力を実現してこれらの目標を達成するための有望なツールであると認識されています。たとえば、Alexa や Siri などの AI サービスは、インターネットを使用したクラウド コンピューティングを利用して、音声によるコマンドや質問を解析して応答します。ニューロモルフィック チップは、インターネット接続を必要とせずに、さまざまな種類のセンサーやデバイスをインテリジェントに実行できるようにする可能性があります。スマートフォンは、ニューロモルフィック コンピューティング導入のきっかけになると予想されています。生体認証などのいくつかの操作は、電力を大量に消費し、データ集約型です。たとえば、音声認識では、音声データはクラウドで処理されてから携帯電話に返されます。

さらに、人工知能 (AI) には、より多くのコンピューティング能力が必要です。それでも、低エネルギーのニューロモルフィック コンピューティングは、現在クラウドにあるアプリケーションを将来的にスマートフォンで直接実行できるように大幅に推進し、電話のバッテリーを大幅に消耗させることなく実行できます。大量の冷却と電力を必要とするクラウド システムに AI タスクを渡すのではなく、ニューロモルフィック コンピューティングの低エネルギー要件は、それらのタスクをスマートフォン、タブレット、ドローン、ウェアラブルなどのハードウェアで実行できる可能性があることを意味します。ニューロモルフィック コンピューティングは、コンピューティングがエンドツーエンドのシステム設計問題になる、実質的な統合コラボレーション テクノロジー業界につながる可能性があります。上記のすべての要因が市場の成長を促進します。

産業分野は2番目に大きいです。ニューロモルフィックチップは、さまざまなIoTユーザーインターフェイスやセンサーに関連する画像、音声、信号データを効率的に処理できます。また、チップはサーバーレベルまで拡張可能であるため、ハイブリッドアーキテクチャを必要とするIoTシナリオに役立つ可能性があります。人工ニューラルネットワークは、ロボット制御や機械学習から画像認識やゲームプレイに至るまでのソリューションで大幅に活用されています。その結果は効果的ですが、生物学的ニューロンの非常に単純化されたモデルに基づいています。神経科学ははるかに正確なモデルを提供していますが、現在、コンピューターに実装するのは非常に複雑です。代わりに、科学者と業界は、より脳のような計算をサポートする代替コンピューターアーキテクチャを開発しています。ニューロモルフィックテクノロジーの利用は、ロボットに必要な電力消費を削減することも約束しており、これがニューロモルフィックテクノロジーの主な目標です。このようなすべての要因が市場の成長に貢献しています。

地域分析

地域別に見ると、世界のニューロモルフィック チップ市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の地域に分かれています。

北米は最大の市場シェアを占め、予測期間中に46.7％のCAGRで成長すると予測されています。Intel CorporationやIBM Corporationなど、最も重要な市場プレーヤーの一部は北米に拠点を置いています。政府の取り組み、投資家の活動、その他の理由により、ニューロモルフィックチップの市場はこの地域で拡大しています。北米市場の成長の重要な要因の1つは、政府機関がニューロモルフィックコンピューティングに関心を示していることです。たとえば、米国エネルギー省（DOE）は2020年9月に、ニューロモルフィックコンピューティングを開発するための5つの基礎研究プログラムに200万ドルの資金提供を発表しました。DOEの取り組みは、人間の脳に触発されたニューロモルフィックコンピューティング用のハードウェアとソフトウェアの作成を奨励しています。

一方、カナダ政府は AI 技術に注力しており、今後数年間でニューロモルフィック コンピューティングの成長機会が生まれることも期待されています。たとえば、カナダ政府とケベック州政府は 2020 年 6 月に協力し、AI の倫理的進歩を促進しました。重点は、信頼できる AI、商業化、データ ガバナンス、将来の仕事とイノベーションなど、多くのトピックに置かれます。AI ベースのプロセッサの増加により、カナダのニューロモルフィック チップ市場が牽引されています。

ヨーロッパは2番目に大きい地域です。2030年までに3億6,000万米ドルに達すると予想されており、CAGRは48.9％です。政府の取り組みやベンダーの投資などにより、ヨーロッパ地域ではニューロモルフィックチップの増加も見込まれています。ニューロモルフィック技術の強化を目指すいくつかの長期研究プロジェクトに協力が集まっています。たとえば、2021年4月、フランスに拠点を置く電子情報技術の研究機関であるCEA-Letiは、生物学的神経系のマルチタイムスケール処理を再現する新しいクラスのアルゴリズム、デバイス、回路を開発するためのEUプロジェクトの開始を発表しました。その結果、現実世界の感覚信号と自然な時系列データをリアルタイムで効率的に処理できるニューロモルフィックコンピューティングシステムが構築され、実用的な実験室プロトタイプでこれを実証することが期待されています。このプロジェクトには、Imec、IBM Switzerland、チューリッヒ大学、CSIS、CNR、SynSense、UOGなどのヨーロッパの組織が参加しています。このプロジェクトは2023年6月までに完了する予定で、欧州連合は300万ユーロ以上を拠出しています。ヨーロッパのヒューマン・ブレイン・プロジェクト（HBP）は、2013年に開始された10年間のプロジェクトです。このプロジェクトは最終段階（2020年4月から2023年3月）にあり、脳ネットワーク、意識におけるその役割、人工ニューラルネットワークという3つの中核分野に焦点を当てています。最近、プロジェクト施設ハブが、コラボレーションと科学研究を促進するために稼働を開始しました。この地域の地元ベンダーは、多数の市場ベンチャーキャピタリストからの投資のおかげで、ニューロモルフィック半導体の作成に注力しています。このような支出は、市場のイノベーションに影響を与えると予想されます。

アジア太平洋地域は3番目に大きい地域です。アジア太平洋地域は、テクノロジーの採用が最も早い地域の1つです。この地域では、政府の支援、研究投資、革新活動により、ニューロモルフィックテクノロジーが急速に成長しています。2021年3月、中国政府は、技術革新を追求するために、2021年から2025年の間に研究開発費を7％以上増やすと発表しました。第14次5カ年計画では、人工知能、量子コンピューティング、半導体、宇宙など、研究に重点を置く7つの技術分野を示しました。この技術は、脳科学（脳コンピューター融合技術とも呼ばれる）に焦点を当てており、病気の治療に役立つ可能性があります。2030年までにAIの理論、技術、アプリケーションで世界をリードするという幅広い戦略の一環として、中国は、最先端のAIチップを自国で生産する能力が成功の鍵となることを示唆しました。チップの生産と自立の課題を克服するために、中国のベンダーはAIチップの開発に着手しています。例えば、バイトダンスも半導体の製造を計画しており、AIチップの開発を研究するチームを擁している。こうした活動は、中国におけるニューロモルフィックチップの成長機会を生み出している。

最近の動向

• 2022 年 9 月- Intel Creativity の 2 日目に、Intel は、オープン エコシステムを促進するための取り組みと投資が、シリコンからシステム、アプリに至るまで、ソフトウェア スタックのすべてのレベルでコミュニティのイノベーションを推進する方法を実証しました。
• 2022 年 9 月- Intel Innovation により、世界最速のデスクトップ CPU である第 13 世代 Intel® Core™ i9-13900K を筆頭とする第 13 世代 Intel® Core™ プロセッサー ファミリーが発表されました1。最大 24 コア、32 スレッド、最大 5.8 GHz の驚異的なクロック レートを備えた 6 つの新しいロック解除デスクトップ CPU が新しい第 13 世代 Intel Core ファミリーに含まれており、可能な限り最高のゲーム、ストリーミング、録画エクスペリエンスを提供します。