뉴로모픽 칩 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 응용 분야별(이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝, 공정 최적화, 기타), 제품별(하드웨어, 소프트웨어), 최종 사용자 산업별(금융 서비스 및 사이버 보안, 자동차(ADAS/자율주행차), 산업(IoT 생태계, 감시 및 로봇), 가전제품, 기타 최종 사용자 산업(의료, 우주, 방위 등)) 및 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2026-2034년

성장 인자

인공지능 기반 마이크로칩에 대한 수요 증가

인공지능(AI) 분야에 대한 기업 투자가 활발해짐에 따라 반도체 시장에 대한 관심도 점점 높아지고 있습니다. 현재 많은 최종 사용자들이 AI 애플리케이션을 활용하고 있으며, 앞으로도 수많은 새로운 애플리케이션이 등장할 것으로 예상됩니다. 현재 AI 애플리케이션에 사용 가능한 반도체로는 CPU와 AI 가속기가 있습니다. CPU는 연산 능력에 한계가 있기 때문에 AI 가속기가 시장을 주도하고 있습니다. 현재 시판 중인 AI 가속기에는 ASIC(애플리케이션 특화 집적 회로), GPU(그래픽 GPU), FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 등이 있습니다. GPU는 다수의 병렬 처리 코어를 탑재하고 있어 AI 학습 및 추론 처리에서 상당한 이점을 제공합니다. 하지만 GPU는 전력 소모가 매우 커서 미래의 지속 가능한 기술로는 한계가 있습니다.

하지만 성능은 다소 떨어지지만, 새로운 FPGA는 GPU보다 전력 효율이 최대 10배 더 높을 수 있습니다.FPGA에너지 효율성이 최우선인 애플리케이션에서 ASIC(애플리케이션 집적 회로)를 대체할 수 있습니다. ASIC는 AI 가속기 중에서 최고의 성능, 최저 전력 소비 및 효율성을 보여줍니다. AI 연구 개발은 주로 딥 뉴럴 네트워크와 AI 가속기의 개선 및 활용에 집중되어 있습니다. AI는 거의 실시간에 가까운 데이터 분석을 필요로 합니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 뇌 기능의 특정 측면을 모방함으로써 이러한 격차를 해소하고자 합니다. 뉴런과 시냅스를 모방한 연산 및 메모리를 결합한 이 뇌에서 영감을 받은 아키텍처는 차세대 AI 시스템의 요구 사항을 충족할 잠재력을 가지고 있습니다.

신경가소성 개념과 전자공학을 결합하는 새로운 트렌드

현재 컴퓨터는 대용량 데이터를 처리하는 데 필요한 전력량 때문에 상당한 한계를 가지고 있습니다. 그러나 생물학적 신경계는 훨씬 적은 전력을 소비하면서 복잡한 방식으로 방대한 양의 정보를 처리합니다. 신경계에서 전력 절감은 시간과 공간 상에서 하드웨어 자원을 효율적으로 활용함으로써 이루어집니다. 여러 실제 문제들이 전력 제약을 받고 있으며 방대한 양의 데이터를 처리해야 하기 때문에 뉴로모픽 칩은 매우 유망한 기술입니다. 인간의 뇌 구조는 학습과 새로운 과제 수행을 통해 평생에 걸쳐 변화하는데, 이를 신경가소성이라고 합니다. 뉴로모픽 칩 개발자들은 이러한 신경가소성 개념을 전자 장치에 통합하고 있습니다.

• 예를 들어, 인텔의 뉴로모픽 칩인 Loihi는 순환형 및 계층형 신경망 구조를 지원할 수 있는 다중 코어 뉴런 메쉬로 구성되어 있습니다.

2020년 3월, 인텔은 거의 1억 개의 뉴런에 해당하는 연산 능력을 제공하는 최첨단 뉴로모픽 연구 시스템인 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs)의 개발 완료를 발표했습니다. 클라우드 기반 시스템인 포호이키 스프링스는 인텔 뉴로모픽 연구 커뮤니티(INRC) 회원들이 이용할 수 있으며, 이를 통해 뉴로모픽 연구를 확장하여 더욱 중요하고 복잡한 문제들을 해결할 수 있게 되었습니다. 이 시스템은 각각 32개의 칩이 탑재된 24개의 나후쿠(Nahuku) 보드로 구성되어 있으며, 총 768개의 로이히(Loihi) 칩이 통합되어 있습니다. 뉴로모픽 적응형 가변 확장 전자 시스템(SyNAPSE)과 같은 여러 프로그램이 개발되어 아키텍처, 하드웨어 및 시뮬레이션 분야에서 중요한 기술 개발 활동을 조율하는 다학제적 접근 방식을 지원하고 있습니다. SyNAPSE의 1단계에서는 생물학적 시스템에서 볼 수 있는 것과 유사하게 두 뉴런 간의 연결 강도를 조절할 수 있는 나노미터 크기의 전자 시냅스 구성 요소를 개발하고, 전체 시스템 아키텍처를 지원하는 핵심 마이크로 회로에서 이러한 시냅스 구성 요소의 활용 가능성을 시뮬레이션했습니다.

제약 요인

하드웨어 설계에 있어 높은 수준의 정밀도와 복잡성이 요구됨

뉴로모픽 칩 설계는 생물학적 신경계의 일부를 모델링하는 것을 목표로 합니다. 목표는 신경계의 연산 기능, 특히 인지 및 지각 작업을 효율적으로 해결하는 능력을 재현하는 것입니다. 이를 위해서는 뉴런 수와 시냅스 연결 수 측면에서 충분히 복잡한 네트워크를 모델링해야 합니다. 뇌와 뇌의 학습 및 특정 문제에 대한 적응 능력은 여전히 ​​기초 신경과학 연구의 대상입니다. 고도로 집적된 아날로그 회로 어레이, 복잡한 인터페이스, 그리고 물리적 표준 셀 설계의 어려움과 한계는 표준 툴링의 한계를 시험할 수 있습니다. 이는 대부분의 뉴로모픽 하드웨어 설계에서 공통적으로 나타나는 문제일 수 있습니다. 따라서 비표준 설계 흐름이나 맞춤형 툴을 개발하는 것은 전체 설계 과정에서 필수적입니다.

또한, 아날로그 회로는 임피던스 불일치로 인해 여러 파라미터 편차가 발생하기 쉽고, 목표 동작점에 도달하기 위해 추가적인 보정이 필요합니다. 개별 구성 요소는 기존 시뮬레이션 전략을 통해 단위 테스트를 수행할 수 있지만, 전체 회로의 기능 평가는 파라미터 간의 상호 의존성과 오류 전파로 인해 제한적입니다. 특히 고차원 파라미터 공간을 가진 복잡한 회로의 경우, 다차원적 의존성을 해결하기 어려울 수 있습니다. 따라서 이러한 복잡한 회로를 검증하는 것은 상당한 과제입니다.

시장 기회

새로운 기술의 개발

대학 수준에서 신경모방 칩을 제작하기 위한 새로운 기술들이 시험되고 있다.

• 예를 들어, 2021년 4월 글로벌 세라믹 브랜드인 FRANZ는 국립 양밍차오퉁대학교 생체의공학과와 협력하여 세라믹 3D 프린팅 기술을 통해 신경모방 칩을 생산하는 새로운 기술을 도입했습니다. 이러한 칩은 신경 전기 신호와 신경전달물질 농도를 감지하고 심뇌 자극을 제공하는 것을 목표로 합니다. 향후 이러한 신경모방 칩은 신경퇴행성 질환과 같은 질병 치료를 위한 의료 분야에 적용될 수 있습니다. 따라서 이러한 기술의 개발은 시장 성장에 엄청난 잠재력을 제공합니다.

세분화 분석

최종 사용자 산업별

최종 사용자 산업별로 글로벌 뉴로모픽 칩 시장은 금융 서비스 및 사이버 보안, 자동차(ADAS/자율주행차), 산업(IoT 생태계, 감시 및 로봇), 소비자 가전, 기타 최종 사용자 산업(의료, 우주, 방위 등)으로 구분됩니다. 소비자 가전 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 연평균 45.7%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.소비자 가전제품업계에서는 고성능 컴퓨팅과 초저전력 소비를 구현하여 이러한 목표를 달성할 수 있는 유망한 도구로 뉴로모픽 컴퓨팅을 인식하고 있습니다. 예를 들어, 알렉사나 시리와 같은 AI 서비스는 음성 명령과 질문을 해석하고 응답하기 위해 인터넷에 연결된 클라우드 컴퓨팅에 의존합니다. 뉴로모픽 칩은 다양한 센서와 장치가 인터넷 연결 없이도 지능적으로 작동할 수 있도록 해줄 잠재력을 가지고 있습니다. 스마트폰은 뉴로모픽 컴퓨팅 도입을 촉발할 것으로 예상됩니다. 생체 인식과 같은 여러 작업은 전력 소모가 많고 데이터 집약적입니다. 예를 들어, 음성 인식의 경우 오디오 데이터는 클라우드에서 처리된 후 스마트폰으로 전송됩니다.

또한, 인공지능(AI)은 더 많은 컴퓨팅 성능을 요구합니다. 하지만 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅은 현재 클라우드에서 실행되는 애플리케이션들이 향후 스마트폰 배터리 소모를 최소화하면서 스마트폰에서 직접 실행될 수 있도록 크게 앞당길 수 있습니다. 막대한 냉각 및 전력 소모를 필요로 하는 클라우드 시스템에 AI 작업을 맡기는 대신, 뉴로모픽 컴퓨팅의 낮은 에너지 요구량 덕분에 스마트폰, 태블릿, 드론, 웨어러블 기기 등의 하드웨어에서 AI 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 컴퓨팅을 엔드투엔드 시스템 설계 문제로 해결하는 통합 협업 기술 산업을 크게 발전시킬 수 있습니다. 위에서 언급한 모든 요소들이 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

산업 부문은 두 번째로 큰 시장입니다. 뉴로모픽 칩은 다양한 IoT 사용자 인터페이스 및 센서에 사용되는 이미지, 음성 및 신호 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한, 서버 수준까지 확장 가능하여 하이브리드 아키텍처가 필요한 IoT 시나리오에 유리할 수 있습니다. 인공 신경망은 로봇 제어, 머신 러닝, 이미지 인식, 게임 플레이 등 다양한 솔루션에 널리 활용되고 있습니다. 이러한 기술은 효과적이지만, 생물학적 뉴런을 매우 단순화한 모델에 기반하고 있습니다. 신경과학 연구를 통해 훨씬 더 정확한 모델이 개발되었지만, 현재 컴퓨터에 구현하기에는 상당한 복잡성이 있습니다. 따라서 과학자들과 산업계는 보다 뇌와 유사한 연산을 지원하는 대안적인 컴퓨터 아키텍처를 개발하고 있습니다. 뉴로모픽 기술의 활용은 로봇 공학에 필요한 전력 소비를 줄이는 데에도 기여할 것으로 기대되며, 이는 뉴로모픽 기술의 주요 목표 중 하나입니다. 이러한 모든 요인들이 시장 성장에 기여하고 있습니다.

지역별 분석

북미는 연평균 성장률(CAGR) 46.7%로 지배적인 지역입니다.

북미는 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 연평균 46.7%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 인텔과 IBM을 비롯한 주요 시장 참여 기업들이 북미에 본사를 두고 있습니다. 정부 정책, 투자 활동 등 여러 요인으로 인해 북미 지역의 뉴로모픽 칩 시장은 성장세를 보이고 있습니다. 특히 북미 시장 성장의 주요 요인 중 하나는 정부 기관의 뉴로모픽 컴퓨팅에 대한 높은 관심입니다.

• 예를 들어, 미국 에너지부(DOE)는 2020년 9월에 신경모방 컴퓨팅 개발을 위한 5개의 기초 연구 프로그램에 200만 달러를 지원한다고 발표했습니다. DOE의 이러한 노력은 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경모방 컴퓨팅용 하드웨어 및 소프트웨어 개발을 장려합니다.

반면 캐나다 정부는 인공지능 기술에 집중하고 있으며, 이는 향후 몇 년 동안 뉴로모픽 컴퓨팅 분야의 성장 기회를 열어줄 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 캐나다와 퀘벡 주 정부는 2020년 6월 인공지능(AI)의 윤리적 발전을 장려하기 위해 협력했습니다. 이 협력에서는 신뢰할 수 있는 AI, 상용화, 데이터 거버넌스, 미래의 역할과 혁신 등 다양한 주제에 중점을 둘 것입니다. AI 기반 프로세서의 증가로 캐나다의 뉴로모픽 칩 시장이 성장하고 있습니다.

유럽은 두 번째로 큰 시장 규모를 자랑합니다. 2030년까지 예상 시장 가치는 3억 6천만 달러에 달하며, 연평균 성장률(CAGR)은 48.9%에 이를 것으로 전망됩니다. 유럽 지역에서는 정부 정책, 공급업체 투자 등으로 인해 뉴로모픽 칩 시장이 성장할 것으로 예상됩니다. 또한, 뉴로모픽 기술 발전을 목표로 하는 여러 장기 연구 프로젝트에 대한 협력도 활발히 진행되고 있습니다.

• 예를 들어, 2021년 4월 프랑스에 기반을 둔 전자 및 정보 기술 연구소인 CEA-Leti는 생물학적 신경계의 다중 시간 스케일 처리를 재현하는 새로운 종류의 알고리즘, 장치 및 회로를 개발하기 위한 EU 프로젝트 착수를 발표했습니다. 이 프로젝트의 결과는 실제 감각 신호와 자연 시계열 데이터를 실시간으로 효율적으로 처리할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구축하고 실용적인 실험실 프로토타입을 통해 이를 입증하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 이 프로젝트에는 Imec, IBM 스위스, 취리히 대학교, CSIS, CNR, SynSense, UOG 등 유럽 여러 기관이 참여하고 있습니다. 프로젝트는 2023년 6월에 완료될 예정이며, 유럽 연합은 3백만 유로 이상을 지원했습니다. 유럽의 인간 두뇌 프로젝트(HBP)는 2013년에 시작된 10년 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 현재 마지막 단계(2020년 4월~2023년 3월)에 있으며, 뇌 네트워크, 의식에서의 뇌 네트워크의 역할, 인공 신경망이라는 세 가지 핵심 영역에 집중하고 있습니다. 최근, 협업 및 과학 연구를 촉진하기 위한 프로젝트 시설 허브가 가동을 시작했습니다. 이 지역의 업체들은 여러 벤처 투자자들의 투자를 바탕으로 뉴로모픽 반도체 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 투자는 시장 혁신에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장하는 지역입니다.

아시아 태평양 지역은 세계에서 세 번째로 큰 인구 밀집 지역이며, 기술 수용 속도가 가장 빠른 지역 중 하나입니다. 특히 정부 지원, 연구 투자, 혁신 활동에 힘입어 신경모방 기술 분야에서 급속한 성장을 보이고 있습니다. 2021년 3월, 중국 정부는 기술 혁신을 추구하기 위해 2021년에서 2025년 사이에 연구 개발 지출을 7% 이상 증액하겠다고 발표했습니다. 제14차 5개년 계획에서 중국은 인공지능, 양자 컴퓨팅, 반도체, 우주 등 7개 기술 분야를 연구 중점 분야로 지정했습니다. 특히 뇌 과학, 즉 뇌-컴퓨터 융합 기술은 질병 치료에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다. 2030년까지 인공지능 이론, 기술, 응용 분야에서 세계적인 선두 주자가 되겠다는 광범위한 전략의 일환으로, 중국은 최첨단 AI 칩을 자체 생산하는 능력이 성공의 핵심 요소가 될 것이라고 밝혔습니다. 칩 생산 및 자립도 확보의 어려움을 극복하기 위해 중국 내 여러 업체들이 AI 칩 개발에 적극적으로 나서고 있습니다.

• 예를 들어, 바이트댄스는 반도체 제조 계획도 추진하고 있습니다. 이 회사는 AI 칩 개발을 연구하는 팀을 보유하고 있습니다. 이러한 활동들은 국내 뉴로모픽 칩 시장의 성장 기회를 창출하고 있습니다.