报告概述

神经处理器市场规模预计将从 2024 年的29 亿美元增至 2034 年的259 亿美元左右，在 2025 年预测期内复合年增长率为 24.5%到 2034 年。北美占据主导市场地位，占据超过 36.6% 的份额，并拥有11 亿美元的当年市场价值。

对实时设备上人工智能的需求不断增长是神经处理器市场的主要驱动力。 CPU 和 GPU 等传统处理器并未针对自然语言处理和计算机视觉等现代人工智能应用所需的并行、低功耗计算进行优化。

神经处理器 (NP) 或神经处理单元 (NPU) 是专门的协处理器，旨在更高效地处理这些工作负载。 2024 年报告斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所发现，到 2024 年，美国私人人工智能投资将增长至超过 1090 亿美元，凸显了推动各行业人工智能硬件开发和采用的巨额财务承诺。

不断增长的硬件创新和对边缘人工智能的关注是塑造市场的关键趋势。各公司越来越多地将专用 NPU 集成到智能手机、笔记本电脑和智能家居设备等消费电子产品中，以在不依赖云的情况下实现 AI 功能，从而提高隐私性、速度和能源效率。

例如，2024 年 6 月，AMD 展示了其专注于 AI 的处理器，包括 MI325X 加速器，以及用于支持 AI 的 PC 的新型 NPU。 MI350 系列旨在提供比之前型号高出35 倍的推理性能，体现了 AMD 致力于显着提升整个产品组合的 AI 计算能力的承诺。

I人工智能在各种消费和工业应用中的日益采用正在为市场扩张创造重要机会。 NPU 的集成正在为从智能安全摄像头到自动驾驶汽车的各个领域提供新功能。据英特尔称，该公司的目标是到 2025 年出货1 亿颗 AI PC 处理器，这比上一年的目标跃升150%。这种广泛采用清楚地表明，设备端人工智能正在从小众功能转变为主流需求，确保神经处理器在各个最终用户领域的持续增长和创新。

关键要点

• 2024 年，该市场产生了29 亿美元收入，复合年增长率为24.5%，预计到 2034 年将达到259 亿美元。
• 产品类型部分分为数字神经处理器、模拟神经处理器和混合神经处理器，其中数字神经处理器将在 2024 年占据领先地位，市场份额为 50.3%。
• 从技术角度来看，市场分为神经形态架构、冯诺依曼架构和定制架构。其中，神经形态架构占据了52.1％的显着份额。
• 此外，就应用领域而言，市场分为自然语言处理、语音识别、机器人、数据分析和计算机视觉。自然语言处理领域占据主导地位，在市场中占有44.5%的最大收入份额。
• 最终用户细分市场分为消费电子、电信、工业自动化、医疗保健和汽车，其中消费电子领域领先市场，占有36.5%的收入份额。
• 北美
• 北美 在 2024 年占据36.6%的市场份额，从而引领市场。

产品类型分析

数字神经处理器占据最大的市场份额，为50.3%。随着数字处理器越来越多地应用于自然语言处理 (NLP)、语音识别和计算机视觉等应用中，这种增长预计将持续下去。数字处理器以其卓越的速度和效率而闻名，这使得它们对于快速、准确地处理大量数据至关重要。

深度学习和机器学习等人工智能驱动技术的兴起，进一步加速了对数字神经处理器的需求，特别是在消费电子和工业自动化领域。这些处理器非常适合执行复杂的计算，使其成为现代人工智能系统的支柱。

随着人工智能技术的采用不断扩大，特别是在智能手机中，智能手机家庭和工业机器人，数字神经处理器市场预计将经历显着增长。他们提高人工智能应用性能和效率的能力将继续推动他们在市场上的主导地位。

技术分析

神经拟态架构以52.1%的份额主导市场。神经形态处理器旨在模仿人脑的神经网络，从而实现高效的并行处理。这项技术预计将通过提高能源效率和处理能力，在推进人工智能和机器学习能力方面发挥关键作用。

神经拟态处理器特别适合需要实时数据处理的应用，例如自然语言处理、机器人和自主系统。它们高效处理大量非结构化数据的能力，加上其功效，使得对于希望将人工智能集成到系统中的行业来说，这是一个有吸引力的选择。

随着汽车、消费电子和医疗保健等行业越来越依赖人工智能驱动的技术，对神经拟态架构的需求预计将会上升。神经形态芯片预计将成为下一代计算的基石，特别是随着自动驾驶汽车、机器人和智能设备变得更加主流。

应用分析

自然语言处理 (NLP) 引领应用领域，占据44.5%的份额。该细分市场的增长是由语音助手、聊天机器人和人工智能驱动的翻译服务的日益普及推动的。随着越来越多的企业将 NLP 技术集成到其客户服务运营和消费设备中，对能够高效理解和生成语言的神经处理器的需求预计将会上升。

NLP 技术至关重要al 使机器能够以更自然和直观的方式与人类交互。语音激活系统在智能家居、客户支持和医疗保健应用中的扩展预计将推动该领域的进一步增长。随着 NLP 的不断改进，特别是随着深度学习模型的进步，它可能会成为寻求自动化通信和增强用户体验的企业的重要工具。

最终用户分析

消费电子产品在最终用户细分市场中占据主导地位，份额为 36.5%。智能手机、可穿戴设备和智能家居系统等消费电子产品越来越多地采用人工智能技术，预计将推动该领域对神经处理器的需求。消费电子产品对语音识别、面部识别和其他人工智能功能的日益依赖预计将推动数字和神经形态处理器的增长。

随着可穿戴技术的创新和联网家庭设备的兴起，消费电子行业可能仍然是神经处理器市场的关键驱动力。这些设备需要更快、更高效的处理器来处理复杂的人工智能任务，预计将加速先进神经处理技术的采用，从而促进该市场的持续扩张。

主要细分市场

按产品类型

• 数字神经处理器
• 模拟神经处理器
• 混合神经处理器

按技术

• 神经拟态架构
• 冯·诺依曼架构
• 自定义架构

按应用

• 自然语言处理
• 语音识别
• 机器人
• 数据分析
• 计算机愿景

最终用户

• 消费电子产品
• 电信
• 工业自动化自动化
• 医疗保健
• 汽车

驱动程序

对人工智能和机器学习不断增长的需求正在推动市场发展

人工智能和机器学习在几乎所有行业的爆炸性广泛采用正在推动神经处理器市场的发展。随着人工智能模型的复杂性不断增加，从大型语言模型到高级计算机视觉系统，对旨在加速这些工作负载的专用硬件的需求变得至关重要。

与传统 CPU 不同，神经处理器的架构旨在处理训练和推理所需的大规模并行计算，从而提供显着的性能和效率提升。这种需求涵盖从支持生成式人工智能的大型数据中心到需要设备上人工智能功能的边缘智能设备。这反映在技术领导者的大量投资上。

根据英特尔的财务文件该公司2024年的年度研发费用高达165.46亿美元，这一数字表明该公司投入了大量资金来开发下一代半导体技术，以应对蓬勃发展的人工智能市场。主要参与者的持续投资凸显了神经处理器在实现下一代人工智能驱动技术方面发挥的核心作用。

限制

开发和制造的高成本限制了市场

神经处理器市场的一个显着限制是研发和制造成本过高。创建新型处理器是一项资本密集型且耗时的工作，需要高度的技术专业知识和数十亿美元的投资。

设计这些芯片（从架构到制造）的复杂性限制了能够真正实现这一目标的公司数量。在这个领域进行激烈的竞争。这种巨大的财务障碍在建设新的半导体制造工厂 (fabs) 时尤为明显。

根据美国商务部的官方公告，该部计划根据《CHIPS 和科学法案》向美光科技提供61.65 亿美元直接资金，以支持新制造设施的建设。这一单一公司奖项凸显了进入该行业所需的非凡资本，这是一个主要的财务障碍，将市场限制在少数资本充足的参与者手中。

机遇

边缘计算的兴起正在创造增长机会

神经处理器市场的一个关键增长机会在于边缘计算的快速扩张。虽然目前人工智能处理的很大一部分发生在大型集中式数据中心，但在本地执行人工智能任务的需求日益增长lly 在设备上，或“在边缘”。这种转变是由低延迟性能、数据隐私和减少带宽消耗的需求驱动的。智能手机、智能相机、无人机和工业物联网传感器等设备都需要设备上的 AI 功能才能有效运行。

神经处理器非常适合这种环境，因为它们旨在执行高效、低功耗的推理。这一机会得到了政府资金和国家战略重点的大力支持。根据美国国家人工智能计划2023年年度报告，用于人工智能相关研发的联邦非国防预算总额为18亿美元。政府对推进人工智能研究及其应用的大量投资凸显了开发边缘人工智能能力的至关重要性，这一趋势直接推动了神经处理器市场的增长。

宏观经济/地缘政治因素的影响

神经处理器市场深受宏观经济和地缘政治因素的影响。高通胀和利率上升会增加依赖研发开发新人工智能技术的公司的资本成本，从而减缓增长。因此，企业可能会推迟对包括神经处理器在内的高成本硬件的投资。

从地缘政治角度来看，市场对全球供应链集中且脆弱是一个重大弱点。尖端半导体的主要制造商位于特定地区，导致供应链容易受到贸易冲突的干扰。

美国当前的贸易政策带来了前所未有的成本压力，美国对所有国家的半导体征收100%关税，但对承诺在美国生产的外国企业则予以豁免。

投资美国制造设施的主要台湾和韩国公司将免除新关税。这项政策旨在使生产回流，但也造成了很大的不确定性，可能会提高消费者的价格，并为依赖这些关键组件稳定供应的公司造成延误。

最新趋势

对能源效率的关注是最近的趋势

2024 年神经处理器市场的一个决定性趋势是向开发更节能的人工智能硬件的战略转变。虽然早期几代神经处理器专注于不惜一切代价最大化性能，但人工智能模型（尤其是数据中心）的巨大功耗已成为主要问题。

从环境和经济角度来看，训练和推理的高能源需求都是不可持续的。因此，公司现在设计处理器时主要关注最大化每瓦克性能。领先硬件的能效宣称证明了这一趋势。

根据 NVIDIA 的官方产品页面和 2024 年的技术白皮书，全新 Blackwell 架构通过第二代 Transformer Engine 和 FP4 精度等创新，每瓦性能比上一代大型 AI 超级芯片高出 25 倍。这种对能效的推动对于市场的持续增长至关重要，因为它在不大幅增加电力消耗的情况下解决了扩展人工智能的核心问题。

区域分析

北美在神经处理器市场处于领先地位

北美在全球神经处理器市场中占据着36.6%的主导份额，这得益于强大的人工智能研发生态系统、高领先科技公司集中，政府大力支持。消费电子和自主系统对设备端 AI 的需求不断增长是这一增长的主要催化剂。

2024 年，NVIDIA 公布的数据中心收入达到创纪录的475 亿美元，同比增长217%，反映出高性能 AI 计算投资的激增。此外，美国政府通过《美国芯片法案》，计划投资1亿美元，加速开发可持续的、人工智能驱动的半导体材料，从而巩固美国在下一代芯片技术方面的领导地位。

预计亚太地区在预测期内将经历最高的复合年增长率

亚太地区预计将在预测期内经历神经处理器市场最快的增长。这一增长的推动因素包括消费电子行业的扩张、政府和私营部门对人工智能投资的增加以及新兴市场的发展。蓬勃发展的科技创业生态系统。人工智能智能手机和智能设备的广泛采用预计将成为关键驱动力。

2024年，中国研发总支出超过3.6万亿元，同比增长8.3%，体现了政府对人工智能和先进硬件的承诺。此外，越南岘港医院于 2024 年 11 月推出了智能医疗亭系统，利用边缘人工智能改善患者就诊和服务效率。

汽车和智能制造等行业对高性能计算的需求，加上不断增长的数据中心，预计将进一步推动市场增长。凭借强有力的政府举措、庞大的消费市场以及对技术自给自足的重视，亚太地区将在不久的将来成为神经处理器市场的主要参与者。

主要地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

领先的神经处理器市场参与者正在通过设计专用架构来提升自己的地位，这些架构可为从边缘计算到数据中心的人工智能工作负载提供卓越的能源效率和性能。这些公司正在战略性地扩大其业务通过与云提供商、软件开发商和汽车制造商建立合作伙伴关系，将其技术嵌入到不同的平台中，从而实现目标。

通过扩大产品组合以满足消费电子和医疗保健等关键行业的独特需求，他们正在战略性地扩大市场足迹。对创新和战略业务发展的双重关注对于确保持久的竞争优势至关重要。

作为基础参与者，Google 的张量处理单元 (TPU) 已经建立了强大的市场地位。该公司的垂直整合模型的重点是开发这些专用处理器，主要用于其内部 AI 操作，例如 Google 搜索和照片。

Google 的战略扩展到通过其云平台向外部客户提供这些 TPU，使客户能够利用驱动 Google 自己的 AI 服务的相同强大的基础设施。这种独特的融合最终应用程序和外部云访问巩固了 Google 作为人工智能硬件领域关键创新者的地位。

神经处理器市场的主要参与者

• Semidynamics
• NVIDIA Corporation
• 英特尔公司
• Halo Neuroscience
• Google LLC
• General Vision, Inc
• BrainCo, Inc
• Aspinity, Inc
• Arm Limited
• Allegro DVT

最新进展

• 2025 年 5 月：Semidynamics 推出了 Cervell，这是一款基于开放 RISC-V 架构的高度可编程神经处理单元 (NPU)。 Cervell 将张量和 CPU 矢量处理集成在单个设计中，提供高达 256 TOPS 并支持从 C8 到 C64 的可扩展配置。该架构适用于边缘人工智能部署以及大规模数据中心应用，包括高级大型语言模型工作负载。
• 2025 年 3 月：Allegro DVT推出 NVP300，这是其首款人工智能驱动的神经视频处理 IP。 NVP300 通过高效的硬件设计促进实时 4K 视频处理，优化性能，同时最大限度地减少芯片占用空间和功耗。该解决方案专注于嵌入式系统，体现了 Allegro DVT 利用人工智能提高视频质量的战略重点。
• 2024 年 9 月：英特尔发布了 Core Ultra 200V 系列，标志着该公司迄今为止最节能的笔记本电脑处理器。这些芯片包含针对人工智能工作负载进行优化的集成神经处理单元，其性能是上一代的四倍，同时提高了功效和整体计算能力。