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ニューロモーフィックコンピューティング市場:製品別(プロセッサ、センサ、メモリ、ソフトウェア)、展開別(エッジ、クラウド)、用途別(画像・映像処理、自然言語処理(NLP)、センサ・フュージョン、強化学習) - 2030年までの世界予測


Neuromorphic Computing Market by Offering (Processor, Sensor, Memory, Software), Deployment (Edge, Cloud), Application (Image & Video Processing, Natural Language Processing (NLP), Sensor Fusion, Reinforcement Learning) - Global Forecast to 2030

ニューロモーフィック・コンピューティング市場は、2024年には2,850万米ドル規模になると予想され、2024年から2030年にかけて年平均成長率89.7%で成長し、2030年には13億2,520万米ドルに達すると推定される。エ... もっと見る

 

 

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2024年10月25日 US$4,950
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サマリー

ニューロモーフィック・コンピューティング市場は、2024年には2,850万米ドル規模になると予想され、2024年から2030年にかけて年平均成長率89.7%で成長し、2030年には13億2,520万米ドルに達すると推定される。エッジコンピューティングにおけるリアルタイムのデータ処理と意思決定機能に対する需要が、ニューロモーフィック・コンピューティングの採用を後押ししている。産業オートメーション、自律走行、瞬時の意思決定が可能なモニタリングに関連するアプリケーションのために、リアルタイムの膨大なデータを処理する要求が高まっていることが、ニューロモーフィック・コンピューティングの需要をますます高めている。さらに半導体業界は、ICのトランジスタ数を倍増し続けるという課題に直面している。ICの小型化は、電流リーク、過熱、その他の量子力学的効果といった問題に直面しており、ニューロモーフィック技術のような代替アプローチによる計算能力の向上が急務となっている。

予測期間中、ソフトウェア分野がニューロモーフィック・コンピューティング市場で最も高いCAGRを示す
ソフトウェア分野では、静的データではなくライブデータストリーミングが可能であり、ディープラーニングにとって魅力的な市場となっているため、ニューロモーフィックコンピューティング市場のCAGRはソフトウェア分野が最も高くなると予測されている。ニューロモーフィック・コンピューティングはデータを比較・分析し、新しいパターンが既存のパターンと一致すれば同様の結果を生成する。同様に、バイオメトリック・パターン認識においても、ニューロモーフィック・コンピューティングを使用することで、高速、高精度、低消費電力でパターンのリアルタイム計算が可能になるという利点がある。エッジデバイスやロットセンサーに対する需要の高まりは、コンピューティングシステムにおけるエネルギー効率の重要性を強調している。このようなアプリケーションには多数のセンサーやデバイスが使用されることが多く、限られた電力資源とバッテリ寿命の延長の必要性から、最小限のエネルギー消費で効率的に動作する必要があります。IoT Analyticsの分析によると、様々なセクターで相互接続デバイスへの依存度が高まっているため、IoT接続数は2027年までに290億を超える可能性がある。これらのアプリケーションには多数のセンサーやデバイスが含まれ、電力リソースが限られているため、最小限のエネルギー消費で効率的に動作する必要がある。ニューロモーフィック・コンピューティングは、従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャの限界であった処理とメモリ間のエネルギー集約的なデータ移動を最小化するため、こうした要件を満たすことができ、ニューロモーフィック・ソフトウェアの需要増加につながる。

"予測期間中、配備におけるエッジセグメントが最も高いシェアを占める見込み"
予測期間中、エッジセグメントが最も高いシェアを占めると予想される。エッジでのニューロモーフィック・コンピューティングは、様々なアプリケーションで利用できる。例えば、インターネットに接続するIoTデバイスは、クラウド上ではなくデバイス自体でコードを実行することで、より効率的なユーザー・インタラクションを実現できる。同様に、サーバーからの指示を待たずにリアルタイムで反応する必要のある自律走行車も、エッジでのニューロモーフィック・コンピューティングの恩恵を受けることができる。クラウドサーバーからの指示を待たずにリアルタイムで反応する必要がある医療用モニタリング機器も、エッジでのニューロモーフィック・コンピューティングの迅速な応答時間の恩恵を受けるだろう。このため、IoT、自律走行車、医療機器などの業界全体で、リアルタイム処理、低レイテンシ応答、エネルギー効率の高いソリューションに対する需要が高まっており、予測期間中、エッジセグメントがニューロモーフィック・コンピューティング市場を支配する原動力となるだろう。

"画像・映像処理/コンピュータビジョン分野が予測期間中最大シェアを握る
画像・映像処理/コンピュータビジョンがニューロモーフィック・コンピューティング・マレットで大きなシェアを占めている。スマートシティの台頭が監視システムの展開を後押ししており、リアルタイム画像解析のニーズが高まっている。世界経済フォーラムによると、世界中で毎週130万人が都市に移住しており、2040年までに世界人口の65%が都市に住むようになるという。現在、世界のGDPの60%は600の大都市からもたらされており、これらの都市が成長・繁栄するにつれて、この数字は拡大することが予想される。発展途上地域のさらなる成長の最大80%は、都市の中心部で起こると予測されている。この急速な都市化は、画像・映像処理に関するニューロモーフィック・コンピューティングへの要求の高まりにつながる。なぜなら、都市は、混雑した複雑な環境における監視、交通管理、安全性と効率性のためのインフラ監視などのアプリケーションの実装において、大量の視覚データを扱うための高度なアプリケーションを要求せざるを得ないからである。

「予測期間中、民生用電子機器市場が最大のシェアを占めると予測される。
民生用電子機器は、スマートで効率的かつ高性能なデバイスに対する需要が高いため、予測期間中に高いシェアを占めるだろう。ニューロモーフィック・コンピューティング部門は、超低消費電力と卓越した処理能力によって絶大な優位性を持っており、次世代家電の動力源として重要である。そのような機能のひとつに、家電製品に搭載されつつあるAI主導の機能がある。最も効果的なのは、画像認識ツールと音声認識ツールだ。これらのチップは、デバイスがローカルで複雑なタスクを処理することを可能にし、クラウド・コンピューティングへの依存を減らし、ユーザーのプライバシーとリアルタイムのパフォーマンスを向上させる。例えば、現在クラウド・コンピューティングに大きく依存しているアレクサやSiriなどのサービスは、ニューロモルフィック・チップの配備によって直接的に恩恵を受けるだろう。それによってレイテンシーが低くなり、これらのAIアシスタントがより効率的になる。
"予測期間中、北米が最大のシェアを占める見込み"
北米は、IBM(米国)やIntel Corporation(米国)などの著名な技術プロバイダー、Qualcomm
米国)、Advanced Micro Devices社(米国)、Hewlett Packard Enterprise Development LP社(米国)、OMNIVISION社(米国)などの著名な技術プロバイダーが存在するため、予測期間中、北米が最大シェアを占めるだろう。これらの企業はニューロモルフィック・チップやAIソリューションの研究開発を進めており、この地域を技術革新の最前線へと導いている。重要インフラや機密データのセキュリティに対する懸念に対処するための政府支出の増加が、セキュリティ・アプリケーションにおけるニューロモルフィック・チップセットの採用につながった。パーソナルケア製品、定期検診用医療機器、ウェアラブルデバイスの消費者化が進んでいることが、北米におけるニューロモーフィック・コンピューティング・デバイスの採用を後押しし、同市場の成長を促進している。
二次調査を通じて収集した様々なセグメントとサブセグメントの市場規模を決定・検証するために、ニューロモーフィック・コンピューティング市場分野の主要な業界専門家に広範な一次インタビューを実施した。本レポートの主要参加者の内訳は以下の通りである:この調査には、部品サプライヤーからティア1企業、OEMに至るまで、様々な業界専門家による洞察が含まれています。主要参加者の内訳は以下の通りである:
- 企業タイプ別:ティア1:15%、ティア2:55%、ティア3:35
- 役職別Cレベル幹部:45%、取締役:25%、その他:30
- 地域別北米:35%、欧州:30%、アジア太平洋地域:25%、その他の地域:10
本レポートでは、ニューロモーフィック・コンピューティング市場の主要プレイヤーを、それぞれの市場ランキング分析とともに紹介しています。本レポートに掲載されている主要企業は、Intel Corporation(米国)、IBM(米国)、Qualcomm Technologies, Inc.(米国)、Samsung Electronics Co.(韓国)、ソニー株式会社(日本)、BrainChip, Inc.(オーストラリア)、SynSense(中国)、MediaTek Inc.(台湾)、NXP Semiconductors(オランダ)、Advanced Micro Devices, Inc.(米国)、Hewlett Packard Enterprise Development LP(米国)、OMNIVISION(米国)などである。
この他、Innatera Nanosystems BV(オランダ)、General Vision Inc.(米国)、Applied Brain Research, Inc.(カナダ)、Numenta(米国)、Aspinity(米国)、Natural Intelligence(米国)、GrAI Matter Labs(フランス)、Prophesee.ai(フランス)、Microchip Technology Inc.(米国)、MemComputing, Inc.(米国)、Cognixion(米国)、Neuropixels(ベルギー)、SpiNNcloud Systems(ドイツ)、POLYN Technology(イスラエル)などがニューロモーフィック・コンピューティング市場の新興企業である。
調査範囲この調査レポートは、ニューロモーフィックコンピューティング市場を提供、展開、用途、垂直、地域に基づいて分類しています。ニューロモーフィックコンピューティング市場に関連する主な促進要因、阻害要因、課題、機会について記載し、2030年まで同市場を予測します。これらとは別に、本レポートはニューロモーフィックコンピューティングのエコシステムに含まれるすべての企業のリーダーシップマッピングと分析でも構成されている。
本レポートを購入する主な利点 本レポートは、ニューロモーフィックコンピューティング市場全体とサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供することで、本市場の市場リーダー/新規参入者を支援します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスをより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。また、当レポートは、関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています:
- ニューロモーフィックコンピューティング市場の成長に影響を与える主要ドライバー(サイバー脅威の拡大、大量の機密情報を扱える堅牢で拡張可能なセキュリティソリューションが必要となるデータ生成の急増)の分析。
- 製品開発/イノベーション:ニューロモーフィック・コンピューティング市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービスの発表に関する詳細な洞察。
- 市場開発:有利な市場に関する包括的情報 - 当レポートでは、さまざまな地域におけるニューロモーフィックコンピューティング市場を分析しています。
- 市場の多様化:ニューロモーフィックコンピューティング市場における新製品&サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細情報

- 競合評価:Intel Corporation(米国)、IBM(米国)、Qualcomm Technologies, Inc.(米国)、Samsung Electronics Co.(Ltd.(韓国)、ソニー株式会社(日本)など、ニューロモーフィック・コンピューティング市場における主要企業のシェアや成長戦略、サービス提供状況を詳細に評価する。

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目次

1 はじめに 23
1.1 調査目的 23
1.2 市場の定義 23
1.3 調査範囲 24
1.3.1 対象市場と地域範囲 24
1.3.2 対象範囲と除外項目 25
1.3.3 考慮した年数 25
1.4 考慮した通貨 26
1.5 単位
1.6 制限事項 26
1.7 利害関係者
1.8 変更点のまとめ 27
2 調査方法 28
2.1 調査データ 28
2.1.1 二次データ 29
2.1.1.1 主な二次資料のリスト 29
2.1.1.2 二次資料からの主要データ 30
2.1.2 一次データ 30
2.1.2.1 一次インタビュー参加者リスト 31
2.1.2.2 プライマリーの内訳 31
2.1.2.3 一次資料からの主要データ 32
2.1.2.4 主要な業界インサイト 33
2.1.3 二次調査および一次調査 34
2.2 市場規模の推定 35
2.2.1 ボトムアップアプローチ 37
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模推定のアプローチ
(需要側) 37
2.2.2 トップダウンアプローチ 38
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模推計の考え方
(供給側) 38
2.3 市場の内訳とデータの三角測量 39
2.4 リサーチの前提 40
2.5 リスク評価 41
2.6 リサーチの限界 41
3 エグゼクティブサマリー

4 プレミアム・インサイト 46
4.1 ニューロモーフィック・コンピューティング市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 46
4.2 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:製品別 46
4.3 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:展開別 47
4.4 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:用途別 47
4.5 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:垂直市場別 48
4.6 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:国別 48
4.7 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:地域別 49
5 市場の概要
5.1 はじめに
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因 51
5.2.1.1 ニューロモーフィック・ハードウェアの採用増加 51
5.2.1.2 計算能力強化のための代替アプローチの必要性 52
5.2.1.3 AIとMLの応用拡大 53
5.2.1.4 リアルタイムのデータ処理と意思決定能力に対する需要の増加 53
5.2.2 阻害要因 55
5.2.2.1 研究開発投資の不足 55
5.2.2.2 アルゴリズムの複雑さ 55
5.2.2.3 教育資源とトレーニング機会の不足 56
5.2.3 機会 57
5.2.3.1 宇宙空間の過酷な条件に耐える能力 57
5.2.3.2 ヘルスケア分野での採用の増加 57
5.2.3.3 サイバーセキュリティ活動における複雑な意思決定プロセスを自動化する能力 58
5.2.3.4 ニューロモーフィック・コンピューティングへの神経可塑性の統合 59
5.2.4 課題 60
5.2.4.1 ソフトウェア開発に伴う複雑さ 60
5.2.4.2 計算モデルの開発に伴う複雑さ 60
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 61
5.4 価格分析 62
5.4.1 主要企業の指標価格(オファリング別、2023年) 62
5.4.2 平均販売価格の動向(地域別)、2020~2023年 64
5.5 バリューチェーン分析 67
5.6 エコシステム分析 69
5.7 投資と資金調達のシナリオ
5.8 技術分析 70
5.8.1 主要技術 70
5.8.1.1 畳み込みニューラルネットワーク
5.8.1.2 リカレント・ニューラル・ネットワーク
5.8.1.3 スパイキング・ニューラル・ネットワーク
5.8.1.4 コンピューティング・ハードウェア
5.8.1.5 IBM TrueNorth 72
5.8.1.6 BrainChip社のAkida 72
5.8.1.7 Loihi 2 73
5.8.1.8 スペック(Speck) 73
5.8.1.9 DynapCNN 73
5.8.1.10 Groq northstar 73
5.8.2 補完技術 74
5.8.2.1 計算神経科学 74
5.8.3 隣接技術 74
5.8.3.1 AIとML 74
5.9 特許分析 75
5.10 貿易分析 80
5.10.1 輸入データ(HSコード854231) 80
5.10.2 輸出データ(HSコード 854231) 81
5.11 主要会議とイベント(2024-2025年) 82
5.12 ケーススタディ分析 84
5.12.1 intel labs は大規模問題のハイパーパラメータを最適化した lava ニューロモーフィックフレームワークをコンコーディア大学に提供した 84
5.12.2 intel labsとコーネル大学は共同で、intelのloihiニューロモーフィック・チップを訓練し、匂いに基づいて危険な化学物質を識別できるようにした 84
5.12.3 tu/eとノースウェスタン大学は、オンチップ学習が可能なニューロモルフィック・バイオセンサーを実装し、効率と精度を向上させた 85
5.13 規制の状況 85
5.13.1 規制機関、政府機関、その他の組織 85
5.13.2 規制基準 89
5.14 ポーターのファイブ・フォース分析 92
5.14.1 新規参入企業の脅威 93
5.14.2 代替品の脅威 93
5.14.3 供給者の交渉力 93
5.14.4 買い手の交渉力 93
5.14.5 競争相手の強さ 93
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 94
5.15.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 94
5.15.2 購買基準 95

6 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:製品別 96
6.1 導入 97
6.2 プロセッサ 98
6.2.1 アダス技術の採用促進への注目の高まりが市場を牽引 98
6.3 メモリ 100
6.3.1 高効率と低消費電力が市場成長を促進する 100
6.4 センサー 102
6.4.1 高い時間分解能を実現する能力が需要を加速する 102
6.5 ソフトウェア 104
6.5.1 エッジデバイスとiotセンサーの需要拡大が市場成長を促進する 104
7 ニューロモーフィック・コンピューティング市場、展開別 107
7.1 導入 108
7.2 エッジ 109
7.2.1 低消費電力でリアルタイムのデータ処理が可能なことが市場を牽引する 109
7.3 クラウド 111
7.3.1 計算ニーズの増加とクラウドネイティブ・ソリューションの出現が市場成長を促進 111
8 ニューロモーフィック・コンピューティング市場、用途別 112
8.1 はじめに 113
8.2 画像・映像処理/コンピュータービジョン 114
8.2.1 スマートシティ開発重視の高まりが需要を押し上げる 114
8.3 自然言語処理(NLP) 116
8.3.1 リアルタイムかつ効率的な言語処理への需要の高まりが市場を牽引 116
8.4 センサーフュージョン 118
8.4.1 拡大するロボット産業が有利な成長機会をもたらす 118
8.5 その他のアプリケーション 120
9 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:垂直市場別 122
9.1 導入 123
9.2 民生用電子機器 124
9.2.1 スマートホームとスマートフォンへの応用拡大が市場を牽引 124
9.3 航空宇宙・防衛 127
9.3.1 状況認識能力と戦術的意思決定能力の向上が市場成長を促進する 127

9.4 自動車 129
9.4.1 自動車事故防止ニーズの高まりが市場を牽引 129
9.5 産業分野 130
9.5.1 インダストリー4.0の高まりが需要を加速 130
9.6 医療用 132
9.6.1 植込み型機器の電池寿命延長ニーズの高まりが需要を押し上げる 132
9.7 IT・通信 133
9.7.1 5Gネットワークと今後の6Gネットワークの展開が有利な成長機会をもたらす 133
9.8 その他の垂直分野 135
10 ニューロモーフィック・コンピューティングの最終用途 137
10.1 はじめに 137
10.2 ドローンとロボット工学 137
10.3 アダスと自律走行車 138
10.4 IOT 138
10.5 ブレイン・コンピュータ・インターフェイス 139
10.6 その他の最終用途 140
11 ニューロモーフィック・コンピューティング市場:地域別 141
11.1 はじめに 142
11.2 北米 143
11.2.1 北米のマクロ経済見通し 143
11.2.2 米国 147
11.2.2.1 ニューロモルフィック・アーキテクチャを後押しする政府主導の取り組みが市場を牽引 147
11.2.3 カナダ 147
11.2.3.1 AI研究重視の高まりが市場成長を促進 147
11.2.4 メキシコ 148
11.2.4.1 FDIの急増が有利な成長機会をもたらす 148
11.3 欧州 149
11.3.1 欧州のマクロ経済見通し 149
11.3.2 英国 153
11.3.2.1 AI主導型ソリューションの開発・展開が需要を押し上げる 153
11.3.3 ドイツ 153
11.3.3.1 デジタルイノベーション重視の高まりが市場を牽引 153
11.3.4 フランス 154
11.3.4.1 ハイテク産業の需要拡大が市場成長を促進 154
11.3.5 イタリア 154
11.3.5.1 先端半導体技術の革新に重点が置かれ、需要が加速する 154

11.3.6 スペイン 155
11.3.6.1 強力な研究機関とイノベーションハブの存在が需要を牽引 155
11.3.7 その他の欧州 155
11.4 アジア太平洋地域 156
11.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 156
11.4.2 中国 160
11.4.2.1 AIと次世代コンピューティング技術の進展への注目の高まりが市場成長を促進する 160
11.4.3 日本 160
11.4.3.1 ロボット工学と自動化システム導入の増加が需要を喚起する 160
11.4.4 韓国 161
11.4.4.1 最先端の脳に着想を得た半導体技術開発への注目の高まりが有利な成長機会を提供する 161
11.4.5 インド 162
11.4.5.1 半導体部門を強化するイニシアチブの高まりが市場を牽引する 162
11.4.6 その他のアジア太平洋地域 162
11.5 ROW 163
11.5.1 ROWのマクロ経済見通し 163
11.5.2 中東 166
11.5.2.1 スマートシティの発展が市場を牽引 166
11.5.2.2 GCC諸国 167
11.5.2.3 その他の中東地域 168
11.5.3 アフリカ 168
11.5.3.1 データセンター・インフラの拡大が需要を押し上げる 168
11.5.4 南米 169
11.5.4.1 スマート化・小型化技術ソリューションの需要増加が市場成長を促進 169
12 競争環境 170
12.1 概要 170
12.2 主要プレイヤーの戦略/勝利への権利(2020~2024年) 170
12.3 収益分析(2019-2023年) 172
12.4 市場シェア分析、2023年 173
12.5 企業評価と財務指標(2023年) 176
12.6 ブランド/製品の比較 177
12.7 企業評価マトリックス:主要企業、2023年 178
12.7.1 スター企業 178
12.7.2 新興リーダー 178
12.7.3 浸透型プレーヤー 178
12.7.4 参加企業 178

12.7.5 企業フットプリント:主要プレーヤー(2023年) 180
12.7.5.1 企業フットプリント 180
12.7.5.2 地域別フットプリント 181
12.7.5.3 オファリングのフットプリント 182
12.7.5.4 展開のフットプリント 183
12.7.5.5 アプリケーションフットプリント 184
12.7.5.6 垂直フットプリント 185
12.8 企業評価マトリクス:新興企業/SM(2023年) 186
12.8.1 進歩的企業 186
12.8.2 対応力のある企業 186
12.8.3 ダイナミックな企業 186
12.8.4 スタートアップ・ブロック 186
12.8.5 競争ベンチマーキング:新興企業/SM、2023年 188
12.8.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 188
12.8.5.2 主要新興企業/中小企業の競争ベンチマーク 189
12.9 競争シナリオ 190
12.9.1 製品上市 190
12.9.2 取引 191
12.9.3 その他の進展 192
13 会社プロファイル 193
13.1 主要プレーヤー 193
13.1.1 インテル・コーポレーション 193
13.1.1.1 事業概要 193
13.1.1.2 提供する製品/ソリューション/サービス 194
13.1.1.3 最近の動向 195
13.1.1.3.1 製品の発売 195
13.1.1.3.2 取引 196
13.1.1.4 MnMの見解 197
13.1.1.4.1 主要な強み/勝つための権利 197
13.1.1.4.2 戦略的選択 197
13.1.1.4.3 弱点/競争上の脅威 197
13.1.2 IBM 198
13.1.2.1 事業概要 198
13.1.2.2 提供する製品/ソリューション/サービス 199
13.1.2.3 最近の動向 200
13.1.2.3.1 製品発表 200
13.1.2.3.2 取引 200
13.1.2.4 MnMの見解 201
13.1.2.4.1 主要な強み/勝つための権利 201
13.1.2.4.2 戦略的選択 201
13.1.2.4.3 弱点/競争上の脅威 201
13.1.3 クアルコム・テクノロジーズ202
13.1.3.1 事業概要 202
13.1.3.2 提供する製品/ソリューション/サービス 204
13.1.3.3 最近の動向 204
13.1.3.3.1 取引 204
13.1.3.3.2 その他の動向 205
13.1.3.4 MnMの見解 205
13.1.3.4.1 主要な強み/勝つための権利 205
13.1.3.4.2 戦略的選択 205
13.1.3.4.3 弱点/競争上の脅威 205
13.1.4 サムスン電子株式会社206
13.1.4.1 事業概要 206
13.1.4.2 提供する製品/ソリューション/サービス 207
13.1.4.3 最近の動向 208
13.1.4.3.1 製品の発売 208
13.1.4.3.2 取引 208
13.1.4.4 MnMの見解 209
13.1.4.4.1 主要な強み/勝つための権利 209
13.1.4.4.2 戦略的選択 209
13.1.4.4.3 弱点/競争上の脅威 209
13.1.5 ソニー株式会社 210
13.1.5.1 事業概要 210
13.1.5.2 提供する製品/ソリューション/サービス 212
13.1.5.3 MnMの見解 212
13.1.5.3.1 主要な強み/勝つための権利 212
13.1.5.3.2 戦略的選択 212
13.1.5.3.3 弱点/競争上の脅威 212
13.1.6 ブレインチップ213
13.1.6.1 事業概要 213
13.1.6.2 提供する製品/ソリューション/サービス 214
13.1.6.3 最近の動向 215
13.1.6.3.1 製品上市 215
13.1.6.3.2 取引 215
13.1.6.3.3 その他の動向 216
13.1.7 シンセンス 217
13.1.7.1 事業概要 217
13.1.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 217
13.1.7.3 最近の動向 218
13.1.7.3.1 製品の発売 218
13.1.7.3.2 取引 219

13.1.8 メディアテック220
13.1.8.1 事業概要 220
13.1.8.2 提供する製品/ソリューション/サービス 221
13.1.9 NXPセミコンダクターズ 222
13.1.9.1 事業概要 222
13.1.9.2 提供する製品/ソリューション/サービス 223
13.1.9.3 最近の動向 224
13.1.9.3.1 製品上市 224
13.1.9.3.2 取引 224
13.1.10 アドバンスト・マイクロ・デバイス225
13.1.10.1 事業概要 225
13.1.10.2 提供する製品/ソリューション/サービス 227
13.1.10.3 最近の動向 227
13.1.10.3.1 製品上市 227
13.1.10.3.2 取引 228
13.1.11 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP 229
13.1.11.1 事業概要 229
13.1.11.2 提供する製品/ソリューション/サービス 230
13.1.11.3 最近の動向 231
13.1.11.3.1 製品の発売 231
13.1.11.3.2 取引 231
13.1.12 オムニビジョン 232
13.1.12.1 事業概要 232
13.1.12.2 提供する製品/ソリューション/サービス 232
13.1.12.3 最近の動向 233
13.1.12.3.1 製品の発売 233
13.1.12.3.2 取引 233
13.2 その他のプレーヤー 234
13.2.1 innatera nanosystems bv 234
13.2.2 ゼネラルビジョン235
13.2.3 アプライド・ブレイン・リサーチ236
13.2.4 ニュメンタ 237
13.2.5 アスピニティ 238
13.2.6 ナチュラル・インテリジェンス 239
13.2.7 グライ・マター・ラボ 240
13.2.8 prophesee.ai 241
13.2.9 マイクロチップ・テクノロジー242
13.2.10 メムコンピューティング(株243
13.2.11 コグニッション 244
13.2.12 ニューロピクセル 245
13.2.13 スピンクラウドシステムズ 246
13.2.14 ポリン・テクノロジー 247
14 付録 248
14.1 ディスカッションガイド 248
14.2 Knowledgestore:Marketsandmarketsのサブスクリプション・ポータル 252
14.3 カスタマイズオプション 254
14.4 関連レポート 254
14.5 著者の詳細 255

 

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Summary

The neuromorphic computing market is expected to be worth USD 28.5 million in 2024 and is estimated to reach USD 1,325.2 million by 2030, growing at a CAGR of 89.7% between 2024 and 2030. The demand for real-time data processing and decision-making capabilities in edge computing drives the adoption of neuromorphic computing. The increasing requirements to process real-time massive data for applications related to industrial automation, autonomous driving, and monitoring with a capability to make instantaneous decisions are making neuromorphic computing increasingly in demand. Moreover, the semiconductor industry is facing challenges in continuing to double the transistor count on ICs. The miniaturization of ICs faces issues such as current leakage, overheating, and other quantum mechanical effects, driving the urgent need for alternative approaches like neuromorphic technology to enhance computational power.

Software segment to exhibit highest CAGR of neuromorphic computing market during forecast period
Software segment is anticipated to hold the highest CAGR in the Neuromorphic computing market, as software allows live data streaming rather than static data, which makes them an attractive market for deep learning. Neuromorphic computing compares and analyses data and generates similar results if the new pattern matches the existing patterns. Similarly, for biometric pattern recognition, using neuromorphic computing has an advantage, as it gives real-time computation of patterns with high speed, accuracy, and low power consumption. The growing demand for edge devices and lot sensors underscores the importance of energy efficiency in computing systems. These applications often involve large numbers of sensors and devices that must operate efficiently with minimal energy consumption, due to their limited power resources and the need for prolonged battery life. According to analysis by IoT Analytics, the number of IoT connections could exceed 29 billion, by 2027, due to growing dependence of various sectors on interconnected devices. These applications involves large number of sensors and devices which needs to operate efficiently along with minimal energy consumption, as they have limited power resources. These requirements are met by neuromorphic computing as it minimizes the energy-intensive data movement between the processing and memory, which was a limitation in traditional von neuman architectures, leading to rise in demand for neuromorphic software.

“Edge segment in deployment is expected to have the highest share during the forecast period.”
Edge segment is expected to hold highest share during the forecast period. Neuromorphic computing on edge can be used in various applications. For instance, IoT devices that connect to the Internet can benefit from running code on the device itself rather than on the cloud for more efficient user interactions. Similarly, autonomous vehicles that need to react in real time, without waiting for instructions from a server, can benefit from neuromorphic computing on edge. Medical monitoring devices that must respond in real time without waiting to hear from a cloud server would also benefit from the rapid response time of neuromorphic computing at the edge. Therefore, the increasing demand for real-time processing, low-latency responses, and energy-efficient solutions across industries like IoT, autonomous vehicles, and medical devices will drive the edge segment to dominate the neuromorphic computing market during the forecast period.

“Image and video processing/computer vision segment to hold the largest share during the forecast period.
Image and video processing/ computer vision holds major share in the neuromorphic computing malret. The rise of smart cities is propelling deployment of surveillance systems, thus increasing the need for real-time image analysis. According to the World Economic Forum, 1.3 million people are moving to cities every week around the globe, and by 2040, 65% of the world's population will live in cities. Today, 60% of the world's GDP comes from the 600 largest cities and these figures can be expected to expand as these cities grow and thrive. It is projected that up to 80% of further growth in developing regions will take place in urban centers. This rapid urbanization is going to lead to a force of requirement in neuromorphic computing concerning image and video processing because cities have no choice but to demand their sophisticated application for dealing with large amounts of visual data in the implementation of applications such as surveillance, traffic management, and infrastructure monitoring for safety and efficiency into crowded and complex environments.

“Market for Consumer electronics segment is projected to hold for largest share during the forecast timeline.”
Consumer electronics will witness a higher share during the forecast period because of its high demand for smart, efficient, and high-performance devices. The Neuromorphic computing sector has immense advantage due to ultra-low power consumption and exceptional processing capabilities, critical to powering the next generation of consumer electronics. One such feature that is still being incorporated with consumer electronics is AI-driven features. The most effective of these are an image and a speech recognition tool. These chips enable devices to process complex tasks locally, reducing reliance on cloud computing and enhancing user privacy and real-time performance. For example, services such as Alexa and Siri that currently rely heavily on cloud computing will directly benefit from deployment of neuromorphic chips. That would make the latency low and make these AI assistants much more efficient.
“North America is expected to hold for largest share during the forecast timeline.”
North America will occupy the largest share during the forecast period due to the presence of prominent technology providers, such as IBM (US) and Intel Corporation (US), Qualcomm
Technologies, Inc. (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), Hewlett Packard Enterprise Development LP (US), OMNIVISION (US), contributes to the market's growth in this region. These firms are researching and developing neuromorphic chips and AI solutions, leading the region into the innovation front in technology. Increased government spending over the years to address concerns over the security of critical infrastructures and sensitive data has resulted in the adoption of neuromorphic chipsets in security applications. High consumerization of personal care products, routine checkup medical tools, and wearable devices is boosting the adoption of neuromorphic computing devices in North America, thereby driving the growth of this market.
Extensive primary interviews were conducted with key industry experts in the neuromorphic computing market space to determine and verify the market size for various segments and subsegments gathered through secondary research. The break-up of primary participants for the report has been shown below: The study contains insights from various industry experts, from component suppliers to Tier 1 companies and OEMs. The break-up of the primaries is as follows:
• By Company Type: Tier 1 – 15%, Tier 2 – 55%, and Tier 3 – 35%
• By Designation: C-level Executives – 45%, Directors – 25%, and Others – 30%
• By Region: North America – 35%, Europe – 30%, Asia Pacific – 25%, and RoW – 10%
The report profiles key players in the neuromorphic computing market with their respective market ranking analysis. Prominent players profiled in this report are Intel Corporation (US), IBM (US), Qualcomm Technologies, Inc. (US), Samsung Electronics Co., Ltd. (South Korea), Sony Corporation (Japan), BrainChip, Inc. (Australia), SynSense (China), MediaTek Inc. (Taiwan), NXP Semiconductors (Netherlands), Advanced Micro Devices, Inc. (US), Hewlett Packard Enterprise Development LP (US), OMNIVISION (US), among others.
Apart from this, Innatera Nanosystems BV (Netherlands), General Vision Inc. (US), Applied Brain Research, Inc. (Canada), Numenta (US), Aspinity (US), Natural Intelligence (US), GrAI Matter Labs (France), Prophesee.ai (France), Microchip Technology Inc. (US), MemComputing, Inc. (US), Cognixion (US), Neuropixels (Belgium), SpiNNcloud Systems (Germany), POLYN Technology (Israel), are among a few emerging companies in the neuromorphic computing market.
Research Coverage: This research report categorizes the neuromorphic computing market based on offering, deployment, application, vertical, and region. The report describes the major drivers, restraints, challenges, and opportunities pertaining to the neuromorphic computing market and forecasts the same till 2030. Apart from these, the report also consists of leadership mapping and analysis of all the companies included in the neuromorphic computing ecosystem.
Key Benefits of Buying the Report The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall neuromorphic computing market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (expanding cyber threats; the surge in data generation necessitating robust and scalable security solutions capable of handling large volumes of sensitive information) influencing the growth of the neuromorphic computing market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the neuromorphic computing market.
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analysis the neuromorphic computing market across varied regions
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the neuromorphic computing market

• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players like Intel Corporation (US), IBM (US), Qualcomm Technologies, Inc. (US), Samsung Electronics Co., Ltd. (South Korea), Sony Corporation (Japan), among others in the neuromorphic computing market.



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Table of Contents

1 INTRODUCTION 23
1.1 STUDY OBJECTIVES 23
1.2 MARKET DEFINITION 23
1.3 STUDY SCOPE 24
1.3.1 MARKETS COVERED AND REGIONAL SCOPE 24
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 25
1.3.3 YEARS CONSIDERED 25
1.4 CURRENCY CONSIDERED 26
1.5 UNITS CONSIDERED 26
1.6 LIMITATIONS 26
1.7 STAKEHOLDERS 27
1.8 SUMMARY OF CHANGES 27
2 RESEARCH METHODOLOGY 28
2.1 RESEARCH DATA 28
2.1.1 SECONDARY DATA 29
2.1.1.1 List of major secondary sources 29
2.1.1.2 Key data from secondary sources 30
2.1.2 PRIMARY DATA 30
2.1.2.1 List of primary interview participants 31
2.1.2.2 Breakdown of primaries 31
2.1.2.3 Key data from primary sources 32
2.1.2.4 Key industry insights 33
2.1.3 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 34
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 35
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 37
2.2.1.1 Approach to estimate market size using bottom-up analysis
(demand side) 37
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 38
2.2.2.1 Approach to estimate market size using top-down analysis
(supply side) 38
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 39
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 40
2.5 RISK ASSESSMENT 41
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 41
3 EXECUTIVE SUMMARY 42

4 PREMIUM INSIGHTS 46
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET 46
4.2 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY OFFERING 46
4.3 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY DEPLOYMENT 47
4.4 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY APPLICATION 47
4.5 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY VERTICAL 48
4.6 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY COUNTRY 48
4.7 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY REGION 49
5 MARKET OVERVIEW 50
5.1 INTRODUCTION 50
5.2 MARKET DYNAMICS 51
5.2.1 DRIVERS 51
5.2.1.1 Rising adoption of neuromorphic hardware 51
5.2.1.2 Need for alternative approaches to enhance computational power 52
5.2.1.3 Growing application of AI and ML 53
5.2.1.4 Increasing demand for real-time data processing and decision-making capabilities 53
5.2.2 RESTRAINTS 55
5.2.2.1 Lack of R&D investments 55
5.2.2.2 Complexity of algorithms 55
5.2.2.3 Shortage of educational resources and training opportunities 56
5.2.3 OPPORTUNITIES 57
5.2.3.1 Ability to withstand harsh conditions of space 57
5.2.3.2 Increasing adoption in healthcare sector 57
5.2.3.3 Ability to automate complex decision-making processes in cybersecurity operations 58
5.2.3.4 Integration of neuroplasticity into neuromorphic computing 59
5.2.4 CHALLENGES 60
5.2.4.1 Complications associated with software development 60
5.2.4.2 Complexities linked with developing computational models 60
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 61
5.4 PRICING ANALYSIS 62
5.4.1 INDICATIVE PRICING OF KEY PLAYERS, BY OFFERING, 2023 62
5.4.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION, 2020–2023 64
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 67
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 69
5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 70
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 70
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 70
5.8.1.1 Convolutional neural networks 71
5.8.1.2 Recurrent neural networks 71
5.8.1.3 Spiking neural networks 71
5.8.1.4 Compute hardware 72
5.8.1.5 IBM TrueNorth 72
5.8.1.6 BrainChip's Akida 72
5.8.1.7 Loihi 2 73
5.8.1.8 Speck 73
5.8.1.9 DynapCNN 73
5.8.1.10 Groq northstar 73
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 74
5.8.2.1 Computational neuroscience 74
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 74
5.8.3.1 AI and ML 74
5.9 PATENT ANALYSIS 75
5.10 TRADE ANALYSIS 80
5.10.1 IMPORT DATA (HS CODE 854231) 80
5.10.2 EXPORT DATA (HS CODE 854231) 81
5.11 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 82
5.12 CASE STUDY ANALYSIS 84
5.12.1 INTEL LABS OFFERED LAVA NEUROMORPHIC FRAMEWORK TO CONCORDIA UNIVERSITY THAT OPTIMIZED HYPERPARAMETERS FOR LARGE SCALE PROBLEMS 84
5.12.2 INTEL LABS AND CORNELL UNIVERSITY COLLABORATED TO TRAIN INTEL'S LOIHI NEUROMORPHIC CHIP TO IDENTIFY HAZARDOUS CHEMICALS BASED ON THEIR SCENTS 84
5.12.3 TU/E AND NORTHWESTERN UNIVERSITY IMPLEMENTED NEUROMORPHIC BIOSENSORS CAPABLE OF ON-CHIP LEARNING THAT IMPROVED EFFICIENCY AND ACCURACY 85
5.13 REGULATORY LANDSCAPE 85
5.13.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 85
5.13.2 REGULATORY STANDARDS 89
5.14 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 92
5.14.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 93
5.14.2 THREAT OF SUBSTITUTES 93
5.14.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 93
5.14.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 93
5.14.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 93
5.15 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 94
5.15.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 94
5.15.2 BUYING CRITERIA 95

6 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY OFFERING 96
6.1 INTRODUCTION 97
6.2 PROCESSOR 98
6.2.1 RISING EMPHASIS ON BOOSTING ADOPTION OF ADAS TECHNOLOGIES TO DRIVE MARKET 98
6.3 MEMORY 100
6.3.1 HIGH EFFICIENCY AND LOW POWER CONSUMPTION TO FOSTER MARKET GROWTH 100
6.4 SENSOR 102
6.4.1 ABILITY TO DELIVER HIGH TEMPORAL RESOLUTIONS TO ACCELERATE DEMAND 102
6.5 SOFTWARE 104
6.5.1 GROWING DEMAND FOR EDGE DEVICES AND IOT SENSORS TO FUEL MARKET GROWTH 104
7 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY DEPLOYMENT 107
7.1 INTRODUCTION 108
7.2 EDGE 109
7.2.1 ABILITY TO HANDLE REAL-TIME DATA PROCESSING WITH LOW POWER REQUIREMENTS TO DRIVE MARKET 109
7.3 CLOUD 111
7.3.1 INCREASING COMPUTATIONAL NEEDS AND EMERGENCE OF CLOUD-NATIVE SOLUTIONS TO FUEL MARKET GROWTH 111
8 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY APPLICATION 112
8.1 INTRODUCTION 113
8.2 IMAGE AND VIDEO PROCESSING/COMPUTER VISION 114
8.2.1 GROWING EMPHASIS ON DEVELOPING SMART CITIES TO BOOST DEMAND 114
8.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) 116
8.3.1 INCREASING DEMAND FOR REAL-TIME AND EFFICIENT LANGUAGE PROCESSING TO DRIVE MARKET 116
8.4 SENSOR FUSION 118
8.4.1 EXPANDING ROBOTICS INDUSTRY TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 118
8.5 OTHER APPLICATIONS 120
9 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY VERTICAL 122
9.1 INTRODUCTION 123
9.2 CONSUMER ELECTRONICS 124
9.2.1 GROWING APPLICATION IN SMART HOMES AND SMARTPHONES TO DRIVE MARKET 124
9.3 AEROSPACE & DEFENSE 127
9.3.1 ABILITY TO ENHANCE SITUATIONAL AWARENESS AND TACTICAL DECISION-MAKING CAPABILITY TO FOSTER MARKET GROWTH 127

9.4 AUTOMOTIVE 129
9.4.1 INCREASING NEED TO PREVENT VEHICLE ACCIDENTS TO DRIVE MARKET 129
9.5 INDUSTRIAL 130
9.5.1 GROWING TREND OF INDUSTRY 4.0 TO ACCELERATE DEMAND 130
9.6 MEDICAL 132
9.6.1 RISING NEED FOR EXTENDED BATTERY LIFE IN IMPLANTABLE DEVICES TO BOOST DEMAND 132
9.7 IT & TELECOMMUNICATION 133
9.7.1 ROLLOUT OF 5G AND UPCOMING 6G NETWORK TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 133
9.8 OTHER VERTICALS 135
10 END USES OF NEUROMORPHIC COMPUTING 137
10.1 INTRODUCTION 137
10.2 DRONES AND ROBOTICS 137
10.3 ADAS AND AUTONOMOUS VEHICLE 138
10.4 IOT 138
10.5 BRAIN-COMPUTER INTERFACE 139
10.6 OTHER END USES 140
11 NEUROMORPHIC COMPUTING MARKET, BY REGION 141
11.1 INTRODUCTION 142
11.2 NORTH AMERICA 143
11.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 143
11.2.2 US 147
11.2.2.1 Government-led initiatives to boost neuromorphic architecture to drive market 147
11.2.3 CANADA 147
11.2.3.1 Rising emphasis on AI research to fuel market growth 147
11.2.4 MEXICO 148
11.2.4.1 Surging FDIs to offer lucrative growth opportunities 148
11.3 EUROPE 149
11.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 149
11.3.2 UK 153
11.3.2.1 Rising emphasis on developing and deploying AI-driven solutions to boost demand 153
11.3.3 GERMANY 153
11.3.3.1 Increasing emphasis on digital innovation to drive market 153
11.3.4 FRANCE 154
11.3.4.1 Growing demand among high-tech industries to fuel market growth 154
11.3.5 ITALY 154
11.3.5.1 Growing emphasis on innovating advanced semiconductor technologies to accelerate demand 154

11.3.6 SPAIN 155
11.3.6.1 Presence of strong research institutions and innovation hubs to drive demand 155
11.3.7 REST OF EUROPE 155
11.4 ASIA PACIFIC 156
11.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 156
11.4.2 CHINA 160
11.4.2.1 Increasing focus on advancing AI and next-generation computing technologies to foster market growth 160
11.4.3 JAPAN 160
11.4.3.1 Increased adoption in robotics and automation systems to spur demand 160
11.4.4 SOUTH KOREA 161
11.4.4.1 Increasing focus on developing cutting-edge brain-inspired semiconductor technologies to offer lucrative growth opportunities 161
11.4.5 INDIA 162
11.4.5.1 Increasing initiatives to boost semiconductor sector to drive market 162
11.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 162
11.5 ROW 163
11.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 163
11.5.2 MIDDLE EAST 166
11.5.2.1 Development of smart cities to drive market 166
11.5.2.2 GCC countries 167
11.5.2.3 Rest of Middle East 168
11.5.3 AFRICA 168
11.5.3.1 Expanding data center infrastructure to boost demand 168
11.5.4 SOUTH AMERICA 169
11.5.4.1 Increasing demand for smart and miniaturized technology solutions to fuel market growth 169
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 170
12.1 OVERVIEW 170
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 170
12.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 172
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 173
12.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS, 2023 176
12.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 177
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 178
12.7.1 STARS 178
12.7.2 EMERGING LEADERS 178
12.7.3 PERVASIVE PLAYERS 178
12.7.4 PARTICIPANTS 178

12.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 180
12.7.5.1 Company footprint 180
12.7.5.2 Region footprint 181
12.7.5.3 Offering footprint 182
12.7.5.4 Deployment footprint 183
12.7.5.5 Application footprint 184
12.7.5.6 Vertical footprint 185
12.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 186
12.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 186
12.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 186
12.8.3 DYNAMIC COMPANIES 186
12.8.4 STARTING BLOCKS 186
12.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 188
12.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 188
12.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 189
12.9 COMPETITIVE SCENARIOS 190
12.9.1 PRODUCT LAUNCHES 190
12.9.2 DEALS 191
12.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 192
13 COMPANY PROFILES 193
13.1 KEY PLAYERS 193
13.1.1 INTEL CORPORATION 193
13.1.1.1 Business overview 193
13.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 194
13.1.1.3 Recent developments 195
13.1.1.3.1 Product launches 195
13.1.1.3.2 Deals 196
13.1.1.4 MnM view 197
13.1.1.4.1 Key strengths/Right to win 197
13.1.1.4.2 Strategic choices 197
13.1.1.4.3 Weaknesses/Competitive threats 197
13.1.2 IBM 198
13.1.2.1 Business overview 198
13.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 199
13.1.2.3 Recent developments 200
13.1.2.3.1 Product launches 200
13.1.2.3.2 Deals 200
13.1.2.4 MnM view 201
13.1.2.4.1 Key strengths/Right to win 201
13.1.2.4.2 Strategic choices 201
13.1.2.4.3 Weaknesses/Competitive threats 201
13.1.3 QUALCOMM TECHNOLOGIES, INC. 202
13.1.3.1 Business overview 202
13.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 204
13.1.3.3 Recent developments 204
13.1.3.3.1 Deals 204
13.1.3.3.2 Other developments 205
13.1.3.4 MnM view 205
13.1.3.4.1 Key strengths/Right to win 205
13.1.3.4.2 Strategic choices 205
13.1.3.4.3 Weaknesses/Competitive threats 205
13.1.4 SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD. 206
13.1.4.1 Business overview 206
13.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 207
13.1.4.3 Recent developments 208
13.1.4.3.1 Product launches 208
13.1.4.3.2 Deals 208
13.1.4.4 MnM view 209
13.1.4.4.1 Key strengths/Right to win 209
13.1.4.4.2 Strategic choices 209
13.1.4.4.3 Weaknesses/Competitive threats 209
13.1.5 SONY CORPORATION 210
13.1.5.1 Business overview 210
13.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 212
13.1.5.3 MnM view 212
13.1.5.3.1 Key strengths/Right to win 212
13.1.5.3.2 Strategic choices 212
13.1.5.3.3 Weaknesses/Competitive threats 212
13.1.6 BRAINCHIP, INC. 213
13.1.6.1 Business overview 213
13.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 214
13.1.6.3 Recent developments 215
13.1.6.3.1 Product launches 215
13.1.6.3.2 Deals 215
13.1.6.3.3 Other developments 216
13.1.7 SYNSENSE 217
13.1.7.1 Business overview 217
13.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 217
13.1.7.3 Recent developments 218
13.1.7.3.1 Product launches 218
13.1.7.3.2 Deals 219

13.1.8 MEDIATEK INC. 220
13.1.8.1 Business overview 220
13.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 221
13.1.9 NXP SEMICONDUCTORS 222
13.1.9.1 Business overview 222
13.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 223
13.1.9.3 Recent developments 224
13.1.9.3.1 Product launches 224
13.1.9.3.2 Deals 224
13.1.10 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 225
13.1.10.1 Business overview 225
13.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 227
13.1.10.3 Recent developments 227
13.1.10.3.1 Product launches 227
13.1.10.3.2 Deals 228
13.1.11 HEWLETT PACKARD ENTERPRISE DEVELOPMENT LP 229
13.1.11.1 Business overview 229
13.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 230
13.1.11.3 Recent developments 231
13.1.11.3.1 Product launches 231
13.1.11.3.2 Deals 231
13.1.12 OMNIVISION 232
13.1.12.1 Business overview 232
13.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 232
13.1.12.3 Recent developments 233
13.1.12.3.1 Product launches 233
13.1.12.3.2 Deals 233
13.2 OTHER PLAYERS 234
13.2.1 INNATERA NANOSYSTEMS BV 234
13.2.2 GENERAL VISION INC. 235
13.2.3 APPLIED BRAIN RESEARCH, INC. 236
13.2.4 NUMENTA 237
13.2.5 ASPINITY 238
13.2.6 NATURAL INTELLIGENCE 239
13.2.7 GRAI MATTER LABS 240
13.2.8 PROPHESEE.AI 241
13.2.9 MICROCHIP TECHNOLOGY INC. 242
13.2.10 MEMCOMPUTING, INC. 243
13.2.11 COGNIXION 244
13.2.12 NEUROPIXELS 245
13.2.13 SPINNCLOUD SYSTEMS 246
13.2.14 POLYN TECHNOLOGY 247
14 APPENDIX 248
14.1 DISCUSSION GUIDE 248
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 252
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 254
14.4 RELATED REPORTS 254
14.5 AUTHOR DETAILS 255

 

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