Mercado de la computación neuromórfica

Definición de mercado

El mercado incluye el diseño y desarrollo de sistemas de hardware y software que imitan la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Se centra en la creación de procesadores que utilizan redes neuronales de picos y algoritmos avanzados para habilitar el procesamiento de datos en tiempo real de baja potencia.

Las aplicaciones incluyen robótica, vehículos autónomos, sensores inteligentes y dispositivos de IA Edge. El alcance abarca arquitecturas inspiradas en el cerebro, procesamiento sensorial y mecanismos de aprendizaje adaptativo. El informe proporciona un análisis exhaustivo de los impulsores clave, las tendencias emergentes y el panorama competitivo que se espera influir en el mercado durante el período de pronóstico.

Mercado de la computación neuromórficaDescripción general

El tamaño del mercado global de computación neuromórfica se valoró en USD 9.29 mil millones en 2024 y se prevé que crecerá de USD 11.02 mil millones en 2025 a USD 39.13 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual de 19.51% durante el período de pronóstico.

El crecimiento del mercado está impulsado por la expansión de las aplicaciones en dispositivos de IA Edge y la mayor demanda de procesamiento de datos en tiempo real. Un cambio notable hacia las interfaces de máquinas cerebrales y la computación cognitiva es un desarrollo acelerador aún más, ya que las industrias exploran sistemas más eficientes y adaptativos para la toma de decisiones avanzadas y la percepción humana.

Major companies operating in the neuromorphic computing industry are Intel Corporation, IBM, BrainChip, Inc., Qualcomm Technologies, Inc., SAMSUNG, Sony Corporation, SynSense, MediaTek Inc., NXP Semiconductors N.V., Advanced Micro Devices, Inc., Hewlett Packard Enterprise Development LP, OMNIVISION, Prophesee S.A., MEMCOMPUTING, and General Vision Inc.

La expansión del mercado se ve impulsada por la necesidad de un hardware de bajo rendimiento y de alto rendimiento. Los sistemas tradicionales de IA consumen energía sustancial durante el procesamiento de datos.Chips neuromórficos, diseñado para imitar la eficiencia del cerebro, ofrece un consumo de energía reducido para tareas complejas.

Esto los hace ideales para aplicaciones como dispositivos móviles, sistemas autónomos y computación de borde. A medida que las industrias se centran en la computación sostenible, la demanda de soluciones neuromórficas está aumentando en múltiples sectores.

• En abril de 2024, Intel presentó Hala Point, la computadora neuromórfica más grande del mundo diseñada para imitar el cerebro humano. El sistema integra 1.152 chips LOIHI 2, por un total de 1.15 mil millones de neuronas artificiales y 128 mil millones de sinapsis distribuidas en 140,544 núcleos de procesamiento neuromórficos. Hala Point apoya la investigación de IA inspirada en el cerebro con aviso, mejorando la eficiencia y la adaptabilidad en los sistemas de IA.

Destacados clave

1. El tamaño del mercado de la computación neuromórfica se valoró en USD 9.29 mil millones en 2024.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual de 19.51% de 2025 a 2032.
3. América del Norte tenía una cuota de mercado del 34.07% en 2024, con una valoración de USD 3.16 mil millones.
4. El segmento de hardware obtuvo USD 3.75 mil millones en ingresos en 2024.
5. Se espera que el segmento de la nube llegue a USD 23.07 mil millones para 2032.
6. El segmento de procesamiento de señales aseguró la mayor participación de ingresos de 28.08% en 2024.
7. El segmento de consumo electrónica crecerá a una tasa compuesta anual de 20.04% durante el período de pronóstico.
8. Se anticipa que Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual del 20.04% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

Aplicaciones de expansión en dispositivos EDGE AI

El mercado está creciendo rápidamente debido a su compatibilidad con los requisitos de IA Edge. Estos sistemas necesitan un procesamiento localizado con latencia mínima y bajo uso de energía.

Los chips neuromórficos ofrecen capacidades rápidas de toma de decisiones, lo que las hace adecuadas para aplicaciones en tiempo real como cámaras inteligentes, sensores de IoT y drones autónomos. Su capacidad para aprender y adaptarse en el borde sin la confianza en la nube mejora su valor, particularmente en entornos remotos o limitados por recursos.

• En enero de 2025, Brainchip Holdings Ltd lanzó su procesador neural Akida en el factor de forma M.2 compacto. Aproximadamente el tamaño de una paleta de chicle, este diseño ofrece opciones de consumo de bajo costo, alta velocidad y baja potencia para los desarrolladores que construyen soluciones de IA de borde. Las tablas con AKD1000 se pueden integrar fácilmente en las ranuras M.2, lo que permite un procesamiento eficiente de IA en entornos con restricciones de espacio, como la automatización industrial, los centros de servicio de fábrica y los dispositivos de acceso a la red.

Desafío del mercado

Integración y estandarización de hardware complejo

Un desafío significativo que obstaculiza el crecimiento del mercado informático neuromórfico es la complejidad de la integración de hardware y la falta de estandarización. Diseñar chips que imiten el comportamiento neuronal al tiempo que garantiza la compatibilidad con los sistemas existentes sigue siendo técnicamente exigente.

Para abordar este desafío, los actores clave están colaborando con instituciones de investigación para desarrollar arquitecturas abiertas y plataformas modulares. Se están realizando importantes inversiones en sistemas híbridos que integran la informática neuromórfica y tradicional para facilitar la adopción.

Los grupos de la industria también están presionando para que los marcos comunes aceleren el desarrollo y reduzcan la fragmentación. Estas iniciativas tienen como objetivo agilizar la implementación y hacer que las soluciones neuromórficas sean más accesibles en diferentes aplicaciones.

Tendencia de mercado

Cambiar hacia interfaces de máquina cerebral y computación cognitiva

El aumento del enfoque en la computación cognitiva está contribuyendo a la expansión del mercado. La investigación en interfaces de máquina cerebral y prótesis neuronales depende de procesadores que puedan manejar las interacciones a nivel de sinapsis.

El hardware neuromórfico permite la simulación en tiempo real de las actividades neuronales, apoyando aplicaciones avanzadas en neurociencia y aumento humano. Estas tecnologías están ganando terreno tanto en la investigación académica como en el desarrollo comercial, lo que lleva a la mayor demanda de plataformas neuromórficas.

• En marzo de 2025, investigadores de la Universidad de Hong Kong, en colaboración con la Universidad de Tsinghua y la Universidad de Tianjin, desarrollaron un decodificador neuromórfico adaptativo basado en memristor para las interfaces de computadoras cerebrales. Este enfoque innovador permite la decodificación en tiempo real de eficiencia energética de señales cerebrales, logrando un control de vuelo de drones preciso con un consumo de energía significativamente menor en comparación con los sistemas tradicionales.

Informe del mercado de la computación neuromórfica

Segmentación	Detalles
Por componente	Hardware, software, servicios
Por despliegue	Borde, nube
Por aplicación	Procesamiento de señales, procesamiento de imágenes, procesamiento de datos, detección de objetos, otros
Por usuario final	Electrónica de consumo, automotriz, atención médica, militar y defensa
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, U.A.E., Arabia Saudita, Sudáfrica, resto del Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado

• Por componente (hardware, software y servicios): el segmento de hardware ganó USD 3.75 mil millones en 2024, principalmente debido a la creciente demanda de chips especializados que permiten un procesamiento más rápido y eficiente en energía a través de dispositivos de borde y sistemas basados ​​en IA.
• Por despliegue (Edge and Cloud): el segmento de la nube tenía una participación de 59.85%en 2024, alimentada por su capacidad para apoyar el procesamiento a gran escala, la infraestructura flexible y el despliegue rentable para cargas de trabajo de IA complejas en todas las industrias.
• Mediante la aplicación (procesamiento de señales, procesamiento de imágenes, procesamiento de datos, detección de objetos y otros): se proyecta que el segmento de procesamiento de señales alcance los USD 11.00 mil millones en 2032, impulsado por su papel crítico en la habilitación de la interpretación rápida y eficiente de la energía de los flujos de datos complejos en tiempo real en las industrias como la defensa, la automotriz e industrial.
• Por usuario final (Electrónica de consumo, automotriz, atención médica, militar y defensa y otros): el segmento de electrónica de consumo crecerá a una tasa composición asombrosa de 20.04% a través del período de pronóstico, atribuido en gran medida a la creciente demanda de un procesamiento en tiempo real en tiempo real en dispositivos inteligentes como dispositivos e inteligentes, lo que lleva a la adopción de la reducción.

Mercado de la computación neuromórficaAnálisis regional

Basado en la región, el mercado global se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América del Sur.

La cuota de mercado de la computación neuromórfica de América del Norte se situó en alrededor del 34.07% en 2024, valorada en USD 3.16 mil millones. América del Norte alberga a varios desarrolladores líderes como Intel, IBM y Brainchip, que están comercializando activamente procesadores neuromórficos.

Sus esfuerzos de I + D, pruebas de prototipo y implementaciones de etapas tempranas están aumentando esta expansión. La proximidad a las instalaciones de semiconductores avanzados y los laboratorios de IA acelera los ciclos de innovación, mejorando el desarrollo de productos y las aplicaciones prácticas.

Además, las instituciones y universidades de América del Norte contribuyen a una sólida base de conocimiento, una fuerza laboral calificada y colaboraciones de la industria académica, manteniendo el liderazgo de la región en la innovación y comercialización neuromórfica.

• En marzo de 2025, los investigadores del Centro de Supercomputación UC San Diego introdujeron Hiaer-Spike, una plataforma de computación neuromórfica modular, reconfigurable y basada en eventos. Diseñado para ejecutar grandes redes neuronales de picos con hasta 160 millones de neuronas y 40 mil millones de sinapsis, Hiaer-Spike ofrece una inferencia eficiente y de baja latencia adecuada para el borde ycomputación en la nubeaplicaciones.

Se estima que la industria informática neuromórfica de Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual de 20.52% durante el período de pronóstico. La región juega un papel clave en la fabricación global de semiconductores, con grupos de fabricación avanzados que respaldan el diseño y la producción de chips. Esta infraestructura se está aprovechando para el desarrollo de hardware neuromórfico.

Las empresas locales están ingresando al mercado personalizando chips para aplicaciones específicas como Smart Vision y Robótica. El acceso a las instalaciones de fabricación está reduciendo los costos de producción y acelerando la implementación.

Además, los gobiernos en Asia Pacífico apoyan activamente la investigación en la informática inspirada en el cerebro a través de estrategias nacionales de IA y programas de financiación. Estas iniciativas están ayudando a las nuevas empresas regionales y a las empresas semiconductores prototipos y a probar sistemas neuromórficos, que contribuyen a la comercialización en etapas tempranas y el crecimiento del mercado regional.

• En enero de 2025, el Instituto Indio de Ciencias organizó el Taller de Ingeniería Neuromórfica de Bangalore 2025 para proporcionar capacitación avanzada para investigadores emergentes en tecnologías neuromórficas. El taller se centró en temas como los circuitos integrados neuromórficos, la detección basada en eventos e interfaces de computadora cerebral, que supera el desarrollo comunitario en la región de Asia y el Pacífico.

Marcos regulatorios

• La industria informática neuromórfica en los EE. UU. Se rige por la Ley Nacional de Iniciativa Quantum, que respalda la I + D cuántica y neuromórfica. Las reglas de control de exportaciones del Departamento de Comercio restringen la transferencia de hardware de computación avanzado, impactando las cadenas de suministro neuromórficas globales. Además, las leyes ambientales como la Ley de Conservación y Recuperación de Recursos y la Ley integral de respuesta ambiental, compensación y responsabilidad se aplican a los procesos de desarrollo de chips y producción de hardware.
• El Reglamento General de Protección de Datos del Reino Unido, alineado con el GDPR de la Unión Europea, rige el manejo de datos personales por los sistemas neuromórficos, particularmente en la vigilancia y las aplicaciones cognitivas de IA, garantizando el cumplimiento legal en las implementaciones sensibles a los datos.
• China regula la computación neuromórfica bajo su ley de seguridad cibernética 2017 y la Ley de Protección de Información Personal de 2021. Estas leyes requieren que los sistemas neuromórficos que manejen datos personales o confidenciales cumplan con estrictas localización de datos y reglas de consentimiento de los usuarios.
• Corea del Sur regula la computación neuromórfica a través de su Ley de Protección de Información Personal, aplicada por la Comisión de Protección de Información Personal. Esta legislación rige la recopilación y el procesamiento de datos personales por sistemas de IA, incluidas las plataformas neuromórficas. El Comité Nacional de Inteligencia Artificial supervisa la dirección de la política, que incorpora la computación neuromórfica en el desarrollo de chips de IA del país.

Panorama competitivo

Los principales actores en el mercado de la computación neuromórfica están adoptando estrategias como la innovación de productos y el desarrollo de hardware específico de la aplicación. Estas estrategias se centran en mejorar la velocidad de procesamiento, la precisión y la eficiencia energética, alineándose con la creciente demanda de detección avanzada y toma de decisiones en tiempo real en entornos industriales.

Las empresas están invirtiendo en chips especializados diseñados para la visión e inspección de la máquina, lo que refleja un cambio notable hacia soluciones neuromórficas centradas en el dominio que ofrecen un mayor valor en las industrias basadas en la automatización.

• En noviembre de 2024, Sony Semiconductor Solutions Corporation anunció el lanzamiento del IMX925, un nuevo sensor de imagen CMOS industrial con un obturador global. Este sensor ofrece un procesamiento de alta velocidad a 394 cuadros por segundo y un alto recuento de píxeles de 24.55 megapíxeles efectivos, que respalda un reconocimiento e inspección más rápido en diversas aplicaciones industriales.

Lista de empresas clave en el mercado de la computación neuromórfica:

• Intel Corporation
• IBM
• Brainchip, Inc.
• Qualcomm Technologies, Inc.
• SAMSUNG
• Sony Corporation
• Sinsense
• MediaTek Inc.
• Semiconductores NXP N.V.
• Advanced Micro Devices, Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Omnivisión
• Profeseo S.A.
• Membromputación
• General Vision Inc.

Desarrollos recientes (lanzamientos de productos, inversión)

• En abril de 2025, Brainchip mostró su sistema de visión basado en eventos en Incredded World 2025, que integró el sensor de visión GenX320 basado en eventos de Profhesee con el procesador neuromórfico Akida de Brainchip. Esta combinación permite un procesamiento de alta velocidad y baja latencia para aplicaciones en vehículos autónomos, automatización industrial, IoT, seguridad, vigilancia y AR/VR.
• En febrero de 2025El Profeseo anunció una inversión de USD 2 millones para desarrollar la próxima generación de IA neuromórfica dedicada a los teléfonos móviles. Esta iniciativa tiene como objetivo mejorar las capacidades de imágenes móviles mediante la integración de sensores avanzados de visión basados ​​en eventos con procesamiento de IA.
• En agosto de 2023, Synsense lanzó el kit de demostración de Speck, que permite a los usuarios implementar y validar rápidamente las aplicaciones de visión neuromórfica basadas en eventos. Este módulo de desarrollo compacto facilita la integración de los sensores neuromórficos en varios sistemas de visión.