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 AI向け先端エレクトロニクス技術 2026-2036年：ニューロモーフィック・コンピューティング、量子コンピューティング、エッジAIプロセッサーAdvanced Electronics Technologies for AI 2026-2036: Neuromorphic Computing, Quantum Computing and Edge AI Processors 人工知能革命は重大な変曲点に立っている。複雑な都市環境をナビゲートする自律走行車から、膨大なゲノムデータセットを処理する個別化医療診断に至るまで、世界経済のあらゆる分野でAIアプ... もっと見る
サマリー
人工知能革命は重大な変曲点に立っている。複雑な都市環境をナビゲートする自律走行車から、膨大なゲノムデータセットを処理する個別化医療診断に至るまで、世界経済のあらゆる分野でAIアプリケーションが普及するにつれ、その計算需要は従来のシリコンベースのアーキテクチャの能力を凌駕している。ニューロモーフィック・コンピューティング、量子コンピューティング、エッジAIプロセッサーの融合は、単なる進化の進歩ではなく、今後10年以降の人工知能の軌跡を決定づける根本的なパラダイムシフトを意味する。この技術的収束は、異なるAIワークロードが根本的に異なる計算アプローチを必要とするという認識から生まれた。半世紀以上にわたってデジタル革命の原動力となってきた従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャは、現代のAIシステムの多様な要件、すなわち大規模な言語モデルを訓練するための大規模な並列処理要求、自律システムの超低遅延要件、モバイルおよびIoTデバイスのエネルギー制約、動的環境に必要なリアルタイム適応能力を満たす上で、乗り越えられない課題に直面している。
半導体産業がムーアの法則（トランジスタ密度が約2年ごとに2倍になるという観測）を守ってきたことは、基本的な物理的限界に達している。トランジスタが原子サイズに近づくにつれ、量子効果、製造コスト、電力密度の課題により、微細化の継続はますます困難になっている。モデルの複雑さとデータ量の指数関数的な増大は、従来のスケーリング・アプローチではもはや対応できないためである。その対応策として、特定のAIワークロードに最適化されたドメイン固有のアーキテクチャへと決定的にシフトしてきました。グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）は、ディープ・ニューラル・ネットワークをトレーニングするための超並列処理機能を提供することで、この変革に着手した。テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）がこれに続き、機械学習アルゴリズムの中核となる行列演算に特化したアクセラレーションを提供する。しかし、これらのソリューションは、より深遠なアーキテクチャ革命の始まりに過ぎない。
ニューロモーフィック・コンピューティングは、人間の脳の驚くべき効率性と適応性から着想を得ており、イベントが発生したときだけ情報を処理するスパイキング・ニューラル・ネットワークを実装することで、従来の連続動作するプロセッサに比べて消費電力を劇的に削減する。このイベント駆動型処理パラダイムは、センサー・データを処理する自律走行車や、環境条件を監視するIoT機器など、常時オン・センシングとリアルタイム適応を必要とするアプリケーションに特に有用である。この技術は、インテルのLoihi 2ニューロモルフィック研究チップやIBMのTrueNorthプロセッサなどの先駆的な実装を通じて、商業的な実現可能性が実証されている。BrainChipのような新興企業は、エッジAIアプリケーション用のニューロモルフィック・アクセラレータを商業化しており、Propheseeのような企業は、マイクロ秒の時間分解能と最小限の消費電力で高速モーションをキャプチャできるニューロモルフィック・ビジョン・センサを開発している。エネルギー効率だけでなく、ニューロモーフィック・システムは、時間的データの取り扱い、インメモリ計算の実行、大規模な再トレーニングを必要としない継続的学習の実現において、独自の利点を提供する。これらの能力は、産業用予知保全から、リアルタイムの環境理解を必要とする拡張現実システムまで、幅広いアプリケーションに不可欠であることが証明されている。
量子コンピューティングは、おそらくデジタル・コンピュータの発明以来、計算能力において最も革命的な進歩である。重ね合わせやエンタングルメントを含む量子現象を活用することで、量子システムは古典的なコンピュータよりも指数関数的に速く特定のクラスの問題を解決できる可能性がある。人工知能にとってこの能力は、最適化、パターン認識、機械学習アルゴリズムの開発において、革新的な進歩を約束する。量子サポートベクターマシンや量子ニューラルネットワークのような量子機械学習アルゴリズムは、膨大なデータセットを古典的アプローチよりも効率的に処理できる可能性を示している。量子最適化アルゴリズムは、創薬分子シミュレーションから金融ポートフォリオ最適化、サプライチェーン管理まで、AIアプリケーションで一般的な複雑な組み合わせ問題を解くのに特に有望です。IBM、Google、IonQなどの大手テクノロジー企業は、ますます高性能な量子プロセッサーを開発しており、クラウドベースの量子コンピューティングサービスは、AI研究者や開発者にとって量子機能へのアクセスを民主化している。ハイブリッド・アーキテクチャによる量子コンピューティングと古典コンピューティングの統合は、既存のAIワークフローとの互換性を維持しながら、量子の利点を活用した実用的なアプリケーションを可能にする。コネクテッドデバイスの普及とリアルタイムのAI処理の必要性により、モバイルデバイス、IoTセンサー、組み込みシステム上で高度なアルゴリズムを直接実行できる特殊なエッジAIプロセッサーの開発が推進されている。この分散型インテリジェンスのパラダイムは、ネットワーク遅延、帯域幅の制約、プライバシーへの懸念、接続性に制約のある環境での自律動作の必要性など、クラウドベースのAI処理の重大な制限に対処するものです。
エッジAIプロセッサーは、専用のニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）、アナログ・コンピューティング技術、特定のワークロードに最適化されたニューロモーフィック・プロセッシング・エレメントなど、多様なアーキテクチャ・アプローチを採用している。Jetsonエコシステムを持つNVIDIA、統合AIアクセラレータを持つクアルコム、アナログ・マトリックス・プロセッサを持つMythicのような新興企業のような企業は、エッジ・デバイスのパワーとサイズの制約の中で、ますます洗練されたAI機能を提供するソリューションを開拓している。
これら3つの技術領域が融合することで、AIの最も困難な問題を解決する前例のない機会が生まれる。ニューロモーフィックの原理は、量子エラー訂正と制御システムを強化する可能性がある。量子アルゴリズムは、ニューロモルフィック・ネットワークのトレーニングと最適化を加速するかもしれない。エッジ・プロセッサーは、ハイブリッド量子クラシカル・コンピューティング・ワークフローを可能にし、ニューロモーフィック処理能力をIoTネットワークに分散させることができる。この技術的融合は、AIシステムの能力だけでなく、テクノロジー産業の経済力学をも再構築しつつある。この市場は、汎用コンピューティング・プラットフォームから、特定のAIワークロードに最適化された特化型アーキテクチャへの根本的な転換を意味し、テクノロジー・エコシステム全体に新たな競争力学と投資機会を生み出している。
AI向け先端エレクトロニクス技術 2026-2036』は、人工知能の展望を再構築する3つの革命的なエレクトロニクス技術、ニューロモーフィック・コンピューティング、量子コンピューティング、エッジAIプロセッサの融合について分析している。 本レポートは、2026年から2036年にわたる詳細な市場予測を提供し、従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャから、特殊化され、脳に触発され、量子強化され、エッジ分散されたコンピューティング・プラットフォームへの変革を示す複数の技術ベクトルにわたる市場ダイナミクスを検証しています。当社の分析では、自律システム、ヘルスケア・アプリケーション、産業オートメーション、スマートシティ・インフラストラクチャーにおいて、エネルギー効率に優れたリアルタイムのAI処理能力に対する指数関数的な需要に牽引され、市場が急速に加速していることが明らかになりました。
テクノロジー・コンバージェンス分析では、これら3つの領域間の相乗的相互作用を検証し、量子アルゴリズムがニューロモルフィック・トレーニングを強化し、エッジ・プロセッサーがハイブリッド量子クラシカル・ワークフローを実現し、ニューロモルフィック原理が量子エラー訂正システムを改善するクロスプラットフォームの機会を特定する。本レポートは、ハイブリッドコンピューティングアーキテクチャ、マルチモーダルAI処理システム、多様なコンピューティングプラットフォーム間の相互運用性を促進するエコシステムの標準化要件について詳細な評価を提供している。市場細分化により、自動車（自律走行車、ADAS）、ヘルスケア（医療機器、診断、義肢装具）、産業IoT（予知保全、品質管理）、スマートシティ（交通管理、環境モニタリング）、航空宇宙／防衛（UAV、衛星画像、サイバーセキュリティ）、データセンターインフラ（高性能コンピューティング、クラウドサービス）などの垂直アプリケーションにわたるきめ細かな分析を提供します。地域別市場分析では、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、新興市場をカバーし、技術採用パターン、政府の取り組み、投資ランドスケープを調査します。
競争環境インテリジェンスでは、3つの技術領域すべてにわたる400社以上の企業の包括的なプロフィールを掲載しています。ニューロモーフィック・コンピューティングのプロファイルは、チップメーカー、センサー開発企業、メモリー技術プロバイダー、ソフトウェアフレームワーク開発企業に及んでいます。量子コンピューティングは、プラットフォームプロバイダー、専門ハードウェア企業、ソフトウェア開発企業、材料サプライヤーをカバーしています。エッジAIプロセッサの分析では、革新的な新興企業とともに既存の半導体企業を網羅しています。
投資分析では、2036年までの合計2兆ドル超の潜在市場について、資金調達動向、戦略的パートナーシップ、市場機会を評価します。詳細なベンチャーキャピタル分析、政府の資金調達イニシアティブ、企業のR&D投資、競争力学を形成する戦略的買収活動が含まれる。製造能力分析では、サプライチェーンの脆弱性、品質管理手順、次世代コンピューティングアーキテクチャの製造プロセス要件に対応しています。
レポート内容
目次1 はじめに
1.1 ニューロモルフィック・量子コンピューティングの融合ポテンシャル
1.2 エッジAIとニューロモルフィック・システムの統合
1.3 ハイブリッドコンピューティングアーキテクチャ開発
1.4 マルチモーダルAI処理システム進化
1.5 エコシステムの標準化要件
2 ニューロモーフィック・コンピューティング
2.1 ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシング市場の概要
2.1.1 世界市場の売上高 2024-2036年
2.1.2 市場セグメンテーション
2.1.3 ムーアの法則の終焉
2.1.4 過去の市場
2.1.5 主な市場動向と成長ドライバー
2.1.6 市場の課題と限界
2.1.7 将来の展望と機会
2.1.7.1 新たな動向
2.1.7.1.1 ハイブリッド・ニューロモーフィック-従来型コンピューティングおよびセンシング・システム
2.1.7.1.2 エッジAIとIoT
2.1.7.1.3 量子コンピューティング
2.1.7.1.4 説明可能なAI
2.1.7.1.5 脳コンピュータインターフェース
2.1.7.1.6 大規模エネルギー効率の高いAI
2.1.7.1.7 リアルタイム学習と適応
2.1.7.1.8 拡張知覚システム
2.1.7.1.9 大規模神経科学シミュレーション
2.1.7.1.10 安全な分散型AI
2.1.7.1.11 人間を模倣するロボット工学
2.1.7.1.12 ヘルスケア用ニューラル・インプラント
2.1.7.1.13 新たな応用分野とユースケース
2.1.7.1.14 破壊的なビジネスモデルとサービス
2.1.7.1.1.15 共同エコシステム開発
2.1.7.1.16 スキル開発および人材育成
2.1.7.2 技術ロードマップ
2.2 ニューロモーフィック・コンピューティングとジェネレーティブAI
2.3 市場バリューチェーン
2.4 市場マップ
2.5 資金調達および投資
2.6 戦略的パートナーシップおよびコラボレーション
2.7 規制および倫理的考察
2.7.1 データ・プライバシーとセキュリティ
2.7.2 ニューロモーフィック・システムにおけるバイアスと公平性
2.7.3 知的財産と特許の状況
2.8 持続可能性と環境への影響
2.8.1 ネオモルフィックシステムのカーボンフットプリント分析
2.8.2 エネルギー効率の指標とベンチマーキング
2.8.3 グリーン製造規範
2.8.4 使用済み製品およびリサイクルに関する考察
2.8.5 環境規制への対応
2.9 はじめに
2.9.1 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの定義と概念
2.9.2 主なニューロモーフィック・アプローチ
2.9.2.1 大規模ハードウェア・ニューロモーフィック・コンピューティング・システム
2.9.2.2 不揮発性メモリ技術
2.9.2.3 先進的なメモリスティブ材料とデバイス
2.9.3 ニューロモーフィック・システム用製造プロセス
2.9.4 主要材料サプライヤー
2.9.5 サプライチェーンの脆弱性と緩和
2.9.6 製造能力分析
2.9.7 品質管理および試験手順
2.9.8 従来のコンピューティングおよびセンシングアプローチとの比較
2.9.9 ニューロモーフィックコンピューティングvs. 量子コンピューティング
2.9.10 主な特徴と利点
2.9.10.1 低遅延とリアルタイム処理
2.9.10.2 電力効率と省エネルギー
2.9.10.3 スケーラビリティと適応性
2.9.10.4 オンライン学習と自律的意思決定
2.9.11 市場と応用
2.9.11.1 エッジAIとIoT
2.9.11.2 自律走行車とロボット
2.9.11.3 サイバーセキュリティと異常検知
2.9.11.4 スマートセンサーおよびモニタリングシステム
2.9.11.5 データセンターおよび高性能コンピューティング
2.10 ニューロモルフィック・コンピューティング技術とアーキテクチャ
2.10.1 スパイキング・ニューラル・ネットワーク (SNN)
2.10.1.1 生物学的着想と原理
2.10.1.2 SNNの種類とその特徴
2.10.1.3 SNNの利点と限界
2.10.2 ニューロモーフィック・コンピューティングのためのメモリ・アーキテクチャ
2.10.2.1 従来のメモリ・アプローチ（SRAM、DRAM）
2.10.2.2 新興不揮発性メモリ（eNVM）技術
2.10.2.2.1 相変化メモリ（PCM）
2.10.2.2.2 抵抗RAM（RRAM）
2.10.2.2.3 磁気抵抗RAM（MRAM）
2.10.2.2.4 強誘電体RAM（FeRAM）
2.10.2.3 インメモリ・コンピューティングとニアメモリ・コンピューティング
2.10.2.4 ハイブリッド・メモリ・アーキテクチャ
2.10.3 ニューロモーフィック・ハードウェアとプロセッサ
2.10.3.1 デジタル・ニューロモーフィック・プロセッサ
2.10.3.2 アナログ・ニューロモーフィック・プロセッサ
2.10.3.3 ミックスドシグナル・ニューロモーフィック・プロセッサ
2.10.3.4 FPGAベース・ニューロモーフィック・システム
2.10.3.5 ニューロモーフィック・アクセラレータおよびコプロセッサ
2.10.4 ニューロモーフィック・コンピューティングのためのソフトウェアおよびフレームワーク
2.10.4.1 ニューロモーフィック・プログラミング言語およびツール
2.10.4.2 ニューロモーフィック・シミュレーション・プラットフォームおよびフレームワーク
2.10.4.3 ニューロモルフィック・アルゴリズムのライブラリとリポジトリ
2.10.4.4 ニューロモルフィック・ソフトウェア開発キット（SDK）
2.11 ニューロモルフィック・センシング技術とアーキテクチャ
2.11.1 イベントベースのセンサーと処理
2.11.1.1 ニューロモーフィック視覚センサー
2.11.1.2 ニューロモーフィック聴覚センサー
2.11.1.3 ニューロモルフィック嗅覚センサー
2.11.1.4 イベント駆動型処理とアルゴリズム
2.11.2 ハイブリッドセンシングアプローチ
2.11.2.1 従来型センサーとイベントベースセンサーの組み合わせ
2.11.2.2 複数のセンシングモダリティの融合
2.11.2.3 ハイブリッドセンシングの利点と課題
2.11.3 ニューロモルフィックセンサーのアーキテクチャと設計
2.11.3.1 ピクセルレベルの処理と計算
2.11.3.2 センサー-プロセッサーの共同設計と統合
2.11.3.3 バイオに着想を得たセンサー設計と材料
2.11.4 信号処理と特徴抽出技術
2.11.4.1 スパイクベースの符号化と復号化
2.11.4.2 時空間特徴抽出
2.11.4.3 ニューロモーフィック・フィルタリングおよびノイズ除去
2.11.4.4 適応処理と学習に基づく処理
2.12 市場分析と予測
2.12.1 モバイルおよび消費者向けアプリケーション
2.12.1.1 スマートフォンおよびウェアラブル
2.12.1.2 スマートホームおよびIoTデバイス
2.12.1.3 コンシューマーヘルスおよびウェルネス
2.12.1.4 エンターテインメントおよびゲーム
2.12.2 自動車および運輸
2.12.2.1 先進運転支援システム（ADAS）
2.12.2.2 自律走行車とロボタクシス
2.12.2.3 自動車インフォテインメントとユーザーエクスペリエンス
2.12.2.4 スマート交通管理およびインフラ
2.12.3 産業および製造
2.12.3.1 産業用IoTおよびスマート工場
2.12.3.2 予知保全および異常検知
2.12.3.3 品質管理および検査
2.12.3.4 物流およびサプライチェーンの最適化
2.12.4 ヘルスケアおよび医療機器
2.12.4.1 医用画像診断
2.12.4.2 ウェアラブルヘルスモニタリングデバイス
2.12.4.3 個別化医療および創薬
2.12.4.4
2.12.5 航空宇宙および防衛
2.12.5.1 無人航空機（UAV）およびドローン
2.12.5.2 衛星画像処理およびリモートセンシング
2.12.5.3 ミサイル誘導および標的認識
2.12.5.4 サイバーセキュリティおよび脅威検知
2.12.6 データセンターとクラウドサービス
2.12.6.1 高性能コンピューティングと科学シミュレーション
2.12.6.2 ビッグデータ分析および機械学習
2.12.6.3 クラウドベースのAIサービスおよびプラットフォーム
2.12.6.4 エネルギー効率の高いデータセンターインフラ
2.12.7 地域市場の分析と予測
2.12.8 競争環境と主要プレーヤー
2.12.8.1 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングのエコシステムの概要
2.12.8.2 ニューロモーフィック・チップ製造業者とプロセッサ
2.12.8.3 ニューロモルフィックセンサーメーカー
2.12.8.4 新興不揮発性メモリ（eNVM）メーカー
2.12.8.5 ニューロモルフィックソフトウェアおよびフレームワークプロバイダー
2.12.8.6 研究機関およびアカデミア
2.12.9 競合する新興技術
2.12.9.1 量子コンピューティング
2.12.9.2 フォトニック・コンピューティング
2.12.9.3 DNAコンピューティング
2.12.9.4 スピントロニック・コンピューティング
2.12.9.5 超電導コンピューティング
2.12.9.7 アナログAIチップ
2.12.9.8 インメモリ・コンピューティング
2.12.9.9 リバーシブル・コンピューティング
2.12.9.10 量子ドットコンピューティング
2.12.9.11 技術代替分析
2.12.9.12 移行パス
2.12.9.13 比較優位性／不利な点
2.13 ニューロモーフィック・コンピューティング企業プロファイル （144社プロファイル）
3 量子コンピューティング
3.1 第一次量子革命と第二次量子革命
3.2 量子コンピューティング市場の現状
3.2.1 技術的進歩と根強い課題
3.2.2 主要開発
3.3 投資の展望
3.3.1 量子技術投資 2024-2025年
3.4 世界政府の取り組み
3.5 市場展望
3.6 最近の量子コンピューティング産業の動向 2023-2025年
3.7 エンドユース市場と量子コンピューティングのメリット
3.8 ビジネスモデル
3.9 ロードマップ
3.10 量子技術導入の課題
3.11 SWOT分析
3.12 量子コンピューティングのバリューチェーン
3.13 量子コンピューティングと人工知能
3.14 世界市場予測 2025-2046年
3.14.1 売上高
3.14.2 インストールベース予測
3.14.2.1 システム別
3.14.2.2 技術別
3.14.3 価格
3.14.4 ハードウェア
3.14.4.1 システム別
3.14.4.2 技術別
3.14.5 データセンターにおける量子コンピューティング
3.15 はじめに
3.15.1 量子コンピューティングとは何か
3.15.2 動作原理
3.15.3 古典コンピューティングと量子コンピューティング
3.15.4 量子コンピューティング技術
3.15.4.1 量子エミュレータ
3.15.4.2 量子コンピューティング
3.15.4.3 量子アニーリングコンピュータ
3.15.4.4 量子シミュレータ
3.15.4.5 デジタル量子コンピュータ
3.15.4.6 連続変数量子コンピュータ
3.15.4.7 計測に基づく量子コンピューティング（MBQC）
3.15.4.8 トポロジカル量子コンピューティング
3.15.4.9 量子加速器
3.15.5 他技術との競合
3.15.6 市場概要
3.15.6.1 量子コンピューティングへの投資
3.15.6.2 ビジネスモデル
3.15.6.2.1 サービスとしての量子（QaaS）
3.15.6.2.2 戦略的パートナーシップ
3.15.6.2.3 垂直統合型およびモジュール型
3.15.6.2.4 混合量子スタック
3.15.6.3 半導体メーカー
3.16 量子アルゴリズム
3.16.1 量子ソフトウェアスタック
3.16.1.1 量子機械学習
3.16.1.2 量子シミュレーション
3.16.1.3 量子最適化
3.16.1.4 量子暗号
3.16.1.4.1 量子鍵配布（QKD）
3.16.1.4.2 ポスト量子暗号
3.17 量子コンピューティングハードウェア
3.17.1 量子ビットテクノロジー
3.17.1.1 概要
3.17.1.2 ノイズ効果
3.17.1.3 論理量子ビット
3.17.1.4 量子体積
3.17.1.5 アルゴリズム量子ビット
3.17.1.6 超伝導キュービット
3.17.1.6.1 技術解説
3.17.1.6.2 初期化、操作、読み出し
3.17.1.6.3 材料
3.17.1.6.4 市場関係者
3.17.1.6.5 ロードマップ
3.17.1.6.6 Swot分析
3.17.1.7 トラップイオン量子ビット
3.17.1.7.1 技術解説
3.17.1.7.2 初期化、操作、読み出し
3.17.1.7.3 ハードウェア
3.17.1.7.4 材料
3.17.1.7.4.1 光学部品の統合
3.17.1.7.4.2 高品質ミラーと光学キャビティの組み込み
3.17.1.7.4.3 真空包装とカプセル化のエンジニアリング
3.17.1.7.4.4 廃熱の除去
3.17.1.7.5 ロードマップ
3.17.1.7.6 市場関係者
3.17.1.7.7 Swot分析
3.17.1.8 シリコンスピンキュービット
3.17.1.8.1 技術の説明
3.17.1.8.2 初期化、操作、読み出し
3.17.1.8.3 CMOSエレクトロニクスとの統合
3.17.1.8.4 量子ドット
3.17.1.8.5 市場関係者
3.17.1.8.6 SWOT分析
3.17.1.9 トポロジカルキュービット
3.17.1.9.1 技術の説明
3.17.1.9.1.1 極低温冷却
3.17.1.9.2 トポロジカル量子ビットの初期化、操作、および読み出し
3.17.1.9.3 トポロジカル量子ビットアレイのスケーリング
3.17.1.9.4 ロードマップ
3.17.1.9.5 市場関係者
3.17.1.9.6 SWOT分析
3.17.1.10 フォトニックキュービット
3.17.1.10.1 量子コンピューティングのためのフォトニクス
3.17.1.10.2 技術の説明
3.17.1.10.3 初期化、操作、読み出し
3.17.1.10.4 ハードウェアアーキテクチャ
3.17.1.10.5 ロードマップ
3.17.1.10.6 市場関係者
3.17.1.10.7 Swot分析
3.17.1.11 中性原子（冷却原子）量子ビット
3.17.1.11.1 技術説明
3.17.1.11.2 市場関係者
3.17.1.11.3 Swot分析
3.17.1.12 ダイヤモンド欠陥量子ビット
3.17.1.12.1 技術解説
3.17.1.12.2 SWOT分析
3.17.1.12.3 市場関係者
3.17.1.13 量子アニーラー
3.17.1.13.1 技術解説
3.17.1.13.2 量子アニーラーの初期化と読み出し
3.17.1.13.3 組み合わせ最適化の解決
3.17.1.13.4 応用
3.17.1.13.5 ロードマップ
3.17.1.13.6 SWOT分析
3.17.1.13.7 市場プレイヤー
3.17.2 アーキテクチャアプローチ
3.18 量子コンピューティングインフラ
3.18.1 インフラの要件
3.18.2 ハードウェアにとらわれないプラットフォーム
3.18.3 クライオスタット
3.18.4 キュービット読み出し
3.19 量子コンピューティングソフトウェア
3.19.1 技術の説明
3.19.2 クラウドベースのサービス- QCaaS (Quantum Computing as a Service)
3.19.3 市場関係者
3.20 量子コンピューティングの市場と応用
3.20.1 医薬品
3.20.1.1 市場概要
3.20.1.1.1 創薬
3.20.1.1.2 診断
3.20.1.1.3 分子シミュレーション
3.20.1.1.4 ゲノミクス
3.20.1.1.5 タンパク質とRNAのフォールディング
3.20.1.2 マーケットプレーヤー
3.20.2 化学
3.20.2.1.1 市場概要
3.20.2.2 市場プレーヤー
3.20.3 運輸
3.20.3.1 市場概要
3.20.3.2 市場関係者
3.20.4 金融サービス
3.20.4.1 市場概況
3.20.4.2 市場関係者
3.20.5 自動車
3.20.5.1 市場概況
3.20.5.2 市場関係者
3.20.6 その他のクロスオーバー技術
3.20.6.1 量子化学とAI
3.20.6.1.1 技術解説
3.20.6.1.2 用途
3.20.6.1.3 市場関係者
3.20.6.2 量子通信
3.20.6.2.1 技術解説
3.20.6.2.2 種類
3.20.6.2.3 用途
3.20.6.2.4 市場関係者
3.20.6.3 量子センサー
3.20.6.3.1 技術d
3.20.6.3.2 アプリケーション
3.20.6.3.3 企業
3.20.7 量子コンピューティングとAI
3.20.7.1 はじめに
3.20.7.2 アプリケーション
3.20.7.3 量子コンピューティングとインターフェースするAI
3.20.7.4 古典コンピューティングにおけるAI
3.20.7.5 市場プレイヤーと戦略
3.20.7.6 量子コンピューティングと人工知能の関係
3.20.8 量子コンピューティングのための材料
3.20.8.1 超伝導体
3.20.8.1.1 概要
3.20.8.1.2 種類と特性
3.20.8.1.3 超伝導材料の温度（Tc）
3.20.8.1.4 超伝導ナノワイヤ単一光子検出器（SNSPD）
3.20.8.1.5 運動インダクタンス検出器（KID）
3.20.8.1.6 トランジション・エッジ・センサ（TES）
3.20.8.1.7 機会
3.20.8.2 フォトニクス、シリコンフォトニクスおよび光学部品
3.20.8.2.1 概要
3.20.8.2.2 種類と特性
3.20.8.2.3 垂直共振器面発光レーザー（VCSEL）
3.20.8.2.4 アルカリアジド
3.20.8.2.5 光ファイバーおよび量子相互接続
3.20.8.2.6 半導体単一光子検出器
3.20.8.2.7 機会
3.20.8.3 ナノ材料
3.20.8.3.1 概要
3.20.8.3.2 種類と特性
3.20.8.3.2.1 二次元材料
3.20.8.3.2.2 遷移金属ジカルコゲナイド量子ドット
3.20.8.3.2.3 グラフェン膜
3.20.8.3.2.4 2.5次元材料
3.20.8.3.2.5 カーボンナノチューブ
3.20.8.3.2.5.1 Single Walled Carbon Nanotubes
3.20.8.3.2.5.2 Boron Nitride Nanotubes
3.20.8.3.2.6 Diamond
3.20.8.3.2.7 Metal-Organic Frameworks (MOFs)
3.20.8.3.3 機会
3.20.9 市場分析
3.20.9.1 主要業界プレーヤー
3.20.9.1.1 新興企業
3.20.9.1.2 技術大手
3.20.9.1.3 国の取り組み
3.21 量子コンピューティング企業プロフィール （218社のプロフィール）
4 エッジAIプロセッサー
4.1 市場概要
4.1.1 市場規模
4.1.2 地理的市場
4.1.3 テクノロジーアーキテクチャ進化年表
4.2 エッジAI技術アーキテクチャ
4.2.1 ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）の実装
4.2.2 システムオンチップ（SoC）の統合戦略
4.2.3 電力効率と性能の最適化
4.2.3.1 サブ7W熱エンベロープ要件
4.2.3.2 TOPS/W最適化手法
4.2.3.3 モデルの圧縮と量子化
4.2.4 アナログコンピューティングとインメモリ処理
4.2.5 専用ニューラル処理ユニットアーキテクチャ
4.2.6 GPUベースのエッジソリューション対専用DPU
4.3 アプリケーション市場分析
4.3.1 産業用IoTおよび製造アプリケーション
4.3.1.1 予知保全システム
4.3.1.2 品質管理と検査
4.3.1.3 リアルタイム分析と最適化
4.3.2 スマートフォンおよびモバイルデバイスの統合
4.3.2.1 AI対応CPUの統合
4.3.2.2 専用のAIアクセラレータの実装
4.3.2.3 常時オン処理能力
4.3.3 自動車および輸送システム
4.3.4 スマートシティおよびインフラ・アプリケーション
4.3.5 ヘルスケアおよびウェアラブルデバイスの統合
4.3.6 家電およびホームオートメーション
4.4 競争環境および市場プレーヤー
4.4.1 老舗半導体大手
4.4.1.1 NVIDIA
4.4.1.2 Intel
4.4.1.3 Qualcomm
4.4.1.4 Xilinx
4.4.2 AIにフォーカスしたスタートアップ企業
4.4.2.1 Mythic
4.4.2.2 Syntiant
4.4.2.3 Kneron
4.4.2.4 DeepX
4.4.3 クラウドプロバイダーエッジソリューション
4.4.3. 1 Google Edge TPU
4.4.3.2 AWS Inferentia
4.5 市場促進要因と技術動向
4.5.1 レイテンシー要件とリアルタイム処理需要
4.5.2 データプライバシーとセキュリティの必須分析
4.5.3 帯域幅の制限と接続性の課題解決策
4.5.4 IoTデバイス拡散の影響評価
4.5.5 エッジクラウドコンピューティングアーキテクチャの進化
4.5.6 電力効率とバッテリ寿命の最適化
4.5.7 自律システム処理要件
4.6 エッジAIプロセッサ企業プロファイル（49社プロファイル）
5 参考文献図表リスト表の一覧
表1 ニューロモーフィックコンピューティングとセンシング市場の概要
表2 ニューロモーフィックコンピューティングとセンサーの世界市場2024-2036年 （百万米ドル）
表3 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシング市場のセグメンテーション 2020-2036年
表4 主な市場動向と成長促進要因
表5 市場の課題と限界
表6 ニューロモーフィックコンピューティングとセンシングにおける新たな動向
表7 ニューロモーフィックコンピューティングとジェネレーティブAI戦略
表8 ニューロモーフィックコンピューティングとセンシングにおける資金調達と投資
表9 ニューロモーフィック産業における戦略的パートナーシップとコラボレーション
表10 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの規制と倫理的考察
表11 ニューロモーフィック・センシングの主なアプローチ
表12 ニューロモーフィック・コンピューティングの主なアプローチ
表13 抵抗性非揮発性メモリ（NVM）
表14 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの主なアプローチ
表15 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの主なアプローチ揮発性メモリー（NVM）技術
表14 先進的メモリスティック材料
表15 ニューロモーフィック・システムの製造プロセス
表16 主要材料サプライヤーと依存関係
表17 従来のコンピューティングおよびセンシング・アプローチとの比較
表18 ニューロモーフィック・コンピューティングと量子コンピューティングの比較
表19 ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの主な特徴と利点
表20 ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの市場と応用
表21 フォン・ノイマン・アーキテクチャとニューロモーフィック・アーキテクチャ
表22 SNNの種類とその特徴
表23 SNNの利点と限界
表24 従来のメモリ・アプローチ（SRAM、DRAM）
表25 新興の不揮発性メモリ（eNVM）技術
表26 ハイブリッド・メモリ・アーキテクチャ
表27 ニューロモーフィック・アクセラレータとコプロセッサ
表28 ニューロモーフィック・プログラミング言語とツール
表29 ニューロモーフィック・シミュレーション・プラットフォームとフレームワーク
表30 ニューロモーフィック・アルゴリズム・ライブラリとリポジトリ
表31 ニューロモーフィック・ソフトウェア開発キット（SDK）
表32 ハイブリッド・センシング・アプローチ
表33 ハイブリッド・センシングの利点と課題
表34 バイオに着想をセンサ設計と材料
表35 信号処理と特徴抽出技術
表36 スマートフォンとウェアラブルにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-利点
表37 スマートホームとIoT機器におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-利点，限界，応用別市場浸透の可能性
表38 コンシューマーヘルスとウェルネスにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-利点，限界，応用別市場浸透の可能性
表39 エンターテインメントとゲームにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表40 モバイルとコンシューマー用途におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模・予測（2024-2036年）
表41 先進運転支援システム（ADAS）におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの用途-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表42 自律走行車とロボット軸におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの用途-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表43 自動車インフォテインメントとユーザーエクスペリエンスにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの用途-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表44 自動車のインフォテインメントとユーザー体験におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表45 自動車と運輸におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模と予測（2024-2036年）
表46 産業用IoTとスマート工場におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの用途-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表47 産業用IoTとスマート工場におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの用途-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表48 品質管理と検査におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-応用別の利点、限界、市場浸透の可能性
表49 物流とサプライチェーンの最適化におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-利点、用途別の市場浸透の限界と可能性
表50 ニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの世界市場規模・予測（産業・製造業）（2024-2036年）、百万米ドル
表51 医療画像・診断におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの用途-利点、用途別の市場浸透の限界と可能性
表52 ウェアラブル健康モニタリング機器におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの用途-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表53 個別化医療と創薬におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの用途-利点
表54 補助技術と義肢装具におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-応用別の利点、限界、市場浸透の可能性
表55 ヘルスケアおよび医療機器における世界のニューロモルフィック コンピューティングおよびセンシング市場の規模と予測 (2024-2036 年) 百万米ドル
表56 無人航空機（UAV）とドローンにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表57 衛星画像とリモートセンシングにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用
表58 ミサイル誘導と標的認識におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-応用別の利点、限界、市場浸透の可能性
表59 サイバーセキュリティと脅威検出におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-利点
表60 航空宇宙・防衛におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模・予測（2024-2036年）、百万米ドル
表61 ハイパフォーマンス・コンピューティングと科学シミュレーションにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-利点
限界、用途別市場浸透の可能性
表59 サイバーセキュリティと脅威検出におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの応用-利点、限界、用途別市場浸透の可能性
表62 ビッグデータ分析と機械学習におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用-応用別の利点、限界、市場浸透の可能性
表63 クラウドベースのAIサービスとプラットフォームにおけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用-利点
表64 エネルギー効率の高いデータセンターインフラストラクチャにおけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの用途-用途別の利点、限界、市場浸透の可能性
表65 世界のニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの市場規模と予測、データセンターとクラウドサービスにおける（2024-2036年）
表66 2024-2036年のニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの地域別市場収益（単位：百万米ドル）
表71 ニューロモーフィック・チップ・メーカーとその製品提供
表72 ニューロモーフィック・センサ・メーカーとその製品提供
表73 新興の不揮発性メモリ（eNVM）メーカーとその製品提供
表74 ニューロモーフィック・ソフトウェアおよびフレームワーク・プロバイダーとそのソリューション
表75 ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの主要研究機関とアカデミア
表76 ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの競合新興技術
表77 技術代替分析
表78 比較優位性／不利点
表79 アップル・ニューラル・エンジンの進化
表80 ダイネックスのサブスクリプション計画
表81 第1次および第2次量子革命
表82 量子コンピューティングの応用例
表83 量子コンピューティングのビジネスモデル
表84 量子コンピューティング投資 2024-2025年
表85 量子技術における世界政府の取り組み
表86 量子コンピューティング産業の発展 2023-2025年
表87 量子コンピューティングの最終用途市場と利点
表88 量子コンピューティングのビジネスモデル
表89 量子コンピューティングの市場課題
表90 量子コンピューティングのバリューチェーン
表91 量子コンピューティングの世界市場（カテゴリー別）、2023-2046年 （億米ドル）
表92 量子コンピューティングハードウェアの世界売上高（億米ドル）
表93 量子コンピュータの設置台数予測（2025-2046年）-台
表94 量子コンピュータの技術別設置台数予測、2025-2046年-台数
表95 量子コンピューターの価格予測（百万米ドル）（システムタイプ別）
表96 量子コンピューターの価格予測（2026-2046年）（システムカテゴリー別）
表97 量子コンピューターハードウェアセールスの年間収益予測（2025-2046年）（億米ドル）
表98 量子コンピューターハードウェアセールスの年間収益予測（技術別）、2025-2046年
表99 2046年までの量子コンピューターのインストールベースと世界のデータセンター数の比較
表100 データセンターに導入される量子コンピューターの台数予測、2025-2046年
表101 量子コンピューティングのアプローチ
表102 量子コンピュータのアーキテクチャ
表103 量子コンピューティングの応用例
表104 古典コンピューティングと量子コンピューティングの比較
表105 量子コンピューティングで利用される主要な量子力学的現象
表106 量子コンピュータの種類
表107 量子コンピュータ技術の比較
表108 量子コンピューティングと古典コンピューティング、量子インスパイアード・コンピューティング、ニューロモーフィック・コンピューティングの比較分析
表109 従来のCMOSを超えるさまざまなコンピューティング・パラダイム
表110 量子アルゴリズムの応用
表111 QMLアプローチ
表112 技術別の商用準備レベル
表113 キュービット性能ベンチマーク
表114 さまざまな量子ビット実装のコヒーレンス時間
表115 量子コンピュータ・ベンチマーク指標
表116 論理キュービット進捗状況
表117 超伝導材料特性
表118 超伝導キュービット市場プレイヤー
表119 トラップイオン量子コンピュータの初期化、操作、および読み出し
表120 イオントラップの市場参入企業
表121 シリコンスピン量子ビットの初期化、操作、読み出し方法
表122 シリコンスピン量子ビットの市場参入企業
表123 トポロジカル量子ビットの初期化、トポロジカル量子ビットの初期化、操作、読み出し
表124 トポロジカル量子ビットの市場プレイヤー
表125 光子量子ビットの長所と短所
表126 光子の偏光とスクイーズ状態の比較
表127 フォトニックプラットフォーム量子コンピュータの初期化、操作、読み出し
表128 フォトニック量子ビットの市場プレイヤー
表129 中性原子量子コンピュータの初期化、操作、読み出し
表130 冷原子量子コンピュータとシミュレータの長所と短所
表131 神経原子量子ビットの市場プレイヤー
表132 初期化、
表133 ダイヤモンド欠陥スピンベース量子コンピュータ開発のための主要材料
表134 ダイヤモンド欠陥量子ビットの市場参入企業
表135 量子アニーリングの商用アプリケーション
表136 量子アニーラーの長所と短所
表137 量子アニーラーの市場参入企業
表138 量子コンピューティング・インフラの要件
表139 モジュラー vs.シングルコア
表140 量子コンピューティングソフトウェアの市場プレイヤー
表141 量子コンピューティングの市場とアプリケーション
表142 量子コンピューティングのTAM（Total Addressable Market）
表143 医薬品向け量子技術の市場プレイヤー
表144 化学品向け量子コンピューティングの市場プレイヤー
表145 量子コンピューティングの自動車アプリケーション
表146 交通機関向け量子コンピューティングの市場プレイヤー
表147 金融における量子コンピューティング
表148 金融サービス向け量子コンピューティングの市場プレイヤー
表149 量子コンピューティングの自動車への応用
表150 量子化学と人工知能（AI）における応用
表151 量子化学とAIにおける市場プレイヤー
表152 量子通信の主な種類
表153 量子通信における応用
表154 量子通信における市場プレイヤー
表155 古典センサーと量子センサーの比較
表156 量子センサーにおける応用
表157 高精度量子時間計測を開発する企業
表158 量子技術における材料
表159 量子技術における超伝導バリューチェーン
表160 量子技術における超伝導体
表161 SNSPD プレーヤー企業
表162 単一光子検出器技術比較
表163 フォトニクス、
表164 量子フォトニクス応用のための材料
表165 量子技術におけるナノ材料
表166 量子技術における合成ダイヤモンドのバリューチェーン
表169 プラットフォーム別の収益分析
表170 TOPS/W最適化の方法論
表171 AMDのAIチップレンジ
表172 CV3-AD685の自律走行における応用
表173 Apple Neural Engineの進化
図の一覧
図1 ニューロモーフィックコンピューティングとセンサーの世界市場、2023-2036年 (数百万ドル）
図2 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場、2020-2036年
図3 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシング技術のロードマップ
図4 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの市場バリューチェーン
図5 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの市場マップ
図6 ニューロモーフィック・コンピューティングの主要ハードウェア技術の進化
図7 ニューロモーフィック・コンピューティング用NVM技術の主要材料
図8 ニューロモーフィック・コンピューティングのための先進的メモリスティック材料
図9 自律走行車におけるニューラル・ネットワーク
図10 ロボット工学における集中型インテリジェンスと分散型インテリジェンスの概念図
図11 SynSense 社が開発した動的視覚を備えたニューロモーフィック・プログラマブル・ロボット
図12 ハイレベルの従来型とニューロモーフィック・コンピューティングの比較 Fig.
図13 スパイキング・ニューラル・ネットワーク（SNN）の構造と動作
図14 IBM TrueNorth プロセッサ
図15 イベントベースセンサの動作とデータ処理の流れ
図16 従来型センサとイベントベースセンサの比較
図17 ニューロモーフィック・ビジョン・センサの動作
図18 Cyranose 320 Electronic Nose
図19 Alpix-Pilatus プラットフォーム、静的情報と動的情報を組み合わせた統合イベントベース視覚センサ
図20 モバイルおよびコンシューマ・アプリケーションにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの技術ロードマップ
図21 モバイルおよびコンシューマ・アプリケーションにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模および予測（2024-2036年）
図22 自動車および輸送機関におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの技術ロードマップ
図23 ADAS（先進運転支援システム）で使用されるセンサー
図24 自律走行車の実現技術
図25 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングを用いた自律走行車アーキテクチャ
図26 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模および予測、自動車と輸送における（2024-2036）、百万ドル
図27 産業と製造におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの技術ロードマップ
図28 産業と製造におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模と予測（2024-2036）
図29 ヘルスケアと医療機器におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの技術ロードマップ
図30 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシング機能を備えたウェアラブル医療機器
図31 ニューロモーフィック・コンピューティング、ヒューマノイド・ロボティクス、神経補綴用のフレキシブル・ニューロモーフィック・エレクトロニクス
図32 ニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模と予測、
図33 航空宇宙・防衛におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの技術ロードマップ
図34 バイオに触発された行動から自律飛行用のニューロモーフィック・センサに至る概略ルート
図35 航空宇宙・防衛におけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模と予測、
図36 データセンターとクラウドサービスにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの技術ロードマップ
図37 データセンターとクラウドサービスにおけるニューロモーフィック・コンピューティングとセンシングの世界市場規模と予測（2024-2036 年）
図42 ニューロモルフィックコンピューティングとセンシングエコシステムの概要
図43 Cerebas WSE-2
図44 DeepX NPU DX-GEN1
図45 Google TPU
図46 GrAI VIP
図47 Groq Tensor ストリーミング プロセッサ (TSP)
図48 DVL-5000 ニューロモーフィック・レーザ・プロファイラ
図49 スパイキングニューラルプロセッサ
図50 TROOPER ロボット
図51 第 11 世代インテルCore™ S-Series
図52 Intel Loihi 2 チップ
図53 Envise
図54 Pentonic 2000
図55 Azure Maia 100 および Cobalt 100 チップ
図56 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe カード
図57 Nvidia H200 AI チップ
図58 Grace Hopper Superchip
図59 Prophesee Metavision スターター・キット AMD Kria KV260 とアクティブマーカー LED ボード
図60 クラウド AI 100
図61 「SpiNNcloud」クラウドシステムとエッジシステムのための SpiNNaker2 アーキテクチャの概要
図62 Untether AI チップ
図63 量子コンピューティングの開発年表
図64 国家の量子イニシアティブと資金提供 2015-2023年
図65 量子コンピューティング市場マップ
図66 量子商用準備レベル（QCRL）のロードマップ（経年変化）
図67 量子コンピューティングの SWOT 分析
図68 量子コンピューティングの世界市場-ハードウェア、
図68量子コンピューティングの世界市場（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）（2023 年-2046年）
図69 量子コンピューティングハードウェアの世界売上高（10 億ドル）
図70 量子コンピュータの設置台数予測（2025 年-2046年）-台
図71 量子コンピュータの技術別設置台数予測、2025-2046-Units
図72 量子コンピュータ・ハードウェアの年間売上高予測（2025-2046年）（10 億米ドル）
図73 量子コンピュータ・ハードウェアの年間売上高予測（技術別）（2025-2046年）
図74 超伝導技術に基づく IBM 7量子ビット・チップの初期設計
図75 チップレットへの様々な2D-3Dチップ統合技術
図76 IBM Q System One 量子コンピュータ
図77 従来にないコンピューティング・アプローチ
図78 53量子ビットSycamoreプロセッサ
図79 IBM量子コンピューティング・システムの内部
図80 超伝導量子コンピュータ
図81 超伝導量子コンピュータ概略図
図82 超伝導量子ビットに使用される部品と材料
図83 超伝導ハードウェア・ロードマップ
図84 超伝導量子ハードウェア・ロードマップ
図85 超伝導量子コンピュータの SWOT 分析
図86 イオントラップ量子コンピュータ
図87 イオンをトラップするさまざまな方法
図88 トラップドイオンハードウェアロードマップ
図89 Universal Quantum 社のペニングトラップにおけるシャトリングイオンアーキテクチャ
図90 トラップドイオン量子コンピューティングハードウェアロードマップ
図91 トラップドイオン量子コンピュータの SWOT 分析
図92 CMOS シリコン量子コンピュータのSWOT 分析イオン量子コンピューティング
図92 CMOS シリコンスピン量子ビット
図93 シリコン量子ドット量子ビット
図94 シリコンスピンハードウェアロードマップ
図95 シリコンスピン量子コンピュータの SWOT 分析
図96 トポロジカル量子コンピューティングロードマップ
図97 トポロジカル量子コンピューティングハードウェアロードマップ
図98 トポロジカル量子ビットの SWOT 分析
図99 フォトニック量子ハードウェアロードマップ
図100フォトニック量子コンピュータの SWOT 分析
図101 様々な配置で配置された中性原子（緑色の点）
図102 中立原子ハードウェア・ロードマップ
図103 中立原子量子コンピュータの SWOT 分析
図104 NV センターのコンポーネント
図105 ダイヤモンド欠陥のサプライチェーン
図106 ダイヤモンド欠陥ハードウェア・ロードマップ
図107 ダイヤモンド欠陥量子コンピュータの SWOT 分析
図108 D-Wave 量子アニーラー
図109 量子アニーリングハードウェアのロードマップ
図110 量子アニーラーの SWOT 分析
図111 量子ソフトウェア開発プラットフォーム
図112 Tech Giants の量子技術活動
図115 Archer-EPFL スピン共鳴回路
図116 IBM Q System One 量子コンピュータ
図117 ColdQuanta 量子コア（左）、Physics Station（中央）および原子制御チップ（右）
図118 Intel Tunnel Falls 12量子ビットチップ
図119 IonQ'のイオントラップ
図120 IonQ の製品ポートフォリオ
図121 20量子ビット量子コンピュータ
図122 Maybell Big Fridge
図123 PsiQuantumのモジュール化量子コンピューティングシステムネットワーク
図124 Qubitcoreの分散型イオントラップ量子コンピュータの概念図（左）と物理的モックアップ（右、OISTにて）、トラップ間の光ファイバー・リンクを介した量子もつれを可視化
図125 SemiQ の最初のチップ・プロトタイプ
図126 東芝 QKD 開発年表
図127 東芝量子鍵配布技術
図128 AMD Radeon インスティンクト
図129 AMD Ryzen 7040
図130 Alveo V70
図131 Versal Adaptive SOC
図132 AMD の MI300 チップ
図133 Cerebas WSE-2
図134 DeepX NPU DX-GEN1
図135 Google TPU
図136 ColossusTMMK2 GC200 IPU
図137 GreenWave の GAP8 および GAP9 プロセッサ
図138 第 11 世代インテル® Core™ S シリーズ
図139 Pentonic 2000
図140 Azure Maia 100 および Cobalt 100 チップ
図141 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe カード
図142 Nvidia H200 AI チップ
図143 Grace Hopper Superchip
図144 Cloud AI 100
図145 MLSoC™
図146 Grayskull
Summary
The artificial intelligence revolution stands at a critical inflection point. As AI applications proliferate across every sector of the global economy—from autonomous vehicles navigating complex urban environments to personalized medical diagnostics processing vast genomic datasets—the computational demands have outstripped the capabilities of traditional silicon-based architectures. The convergence of neuromorphic computing, quantum computing, and edge AI processors represents not merely an evolutionary advancement, but a fundamental paradigm shift that will determine the trajectory of artificial intelligence for the next decade and beyond. This technological convergence emerges from the recognition that different AI workloads require fundamentally different computational approaches. Traditional von Neumann architectures, which have powered the digital revolution for over half a century, face insurmountable challenges in meeting the diverse requirements of modern AI systems: the massive parallel processing demands of training large language models, the ultra-low latency requirements of autonomous systems, the energy constraints of mobile and IoT devices, and the real-time adaptation capabilities needed for dynamic environments.
The semiconductor industry's adherence to Moore's Law—the observation that transistor density doubles approximately every two years—has reached fundamental physical limits. As transistors approach atomic dimensions, quantum effects, manufacturing costs, and power density challenges have made continued scaling increasingly difficult. This limitation has profound implications for AI development, as the exponential growth in model complexity and data volumes can no longer be supported through traditional scaling approaches. The response has been a decisive shift toward domain-specific architectures optimized for particular AI workloads. Graphics Processing Units (GPUs) initiated this transformation by providing massively parallel processing capabilities for training deep neural networks. Tensor Processing Units (TPUs) followed, offering specialized acceleration for matrix operations core to machine learning algorithms. However, these solutions represent only the beginning of a more profound architectural revolution.
Neuromorphic computing draws inspiration from the human brain's remarkable efficiency and adaptability, implementing spiking neural networks that process information only when events occur, dramatically reducing power consumption compared to traditional continuously-operating processors. This event-driven processing paradigm proves particularly valuable for applications requiring always-on sensing and real-time adaptation, such as autonomous vehicles processing sensor data or IoT devices monitoring environmental conditions. The technology's commercial viability has been demonstrated through pioneering implementations including Intel's Loihi 2 neuromorphic research chip and IBM's TrueNorth processor. Startups like BrainChip have commercialized neuromorphic accelerators for edge AI applications, while companies like Prophesee have developed neuromorphic vision sensors capable of capturing high-speed motion with microsecond temporal resolution and minimal power consumption. Beyond energy efficiency, neuromorphic systems offer unique advantages in handling temporal data, performing in-memory computation, and enabling continuous learning without extensive retraining. These capabilities prove essential for applications ranging from industrial predictive maintenance to augmented reality systems requiring real-time environmental understanding.
Quantum computing represents perhaps the most revolutionary advancement in computational capability since the invention of digital computers. By leveraging quantum phenomena including superposition and entanglement, quantum systems can potentially solve certain classes of problems exponentially faster than classical computers. For artificial intelligence, this capability promises transformative advances in optimization, pattern recognition, and machine learning algorithm development. Quantum machine learning algorithms like quantum support vector machines and quantum neural networks demonstrate the potential for processing vast datasets more efficiently than classical approaches. Quantum optimization algorithms show particular promise for solving complex combinatorial problems common in AI applications, from drug discovery molecular simulations to financial portfolio optimization and supply chain management. Major technology companies including IBM, Google, and IonQ have developed increasingly sophisticated quantum processors, while cloud-based quantum computing services democratize access to quantum capabilities for AI researchers and developers. The integration of quantum and classical computing through hybrid architectures enables practical applications that leverage quantum advantages while maintaining compatibility with existing AI workflows. The proliferation of connected devices and the need for real-time AI processing has driven the development of specialized edge AI processors capable of running sophisticated algorithms directly on mobile devices, IoT sensors, and embedded systems. This distributed intelligence paradigm addresses critical limitations of cloud-based AI processing: network latency, bandwidth constraints, privacy concerns, and the need for autonomous operation in connectivity-challenged environments.
Edge AI processors employ diverse architectural approaches including dedicated neural processing units (NPUs), analog computing techniques, and neuromorphic processing elements optimized for specific workloads. Companies like NVIDIA with their Jetson ecosystem, Qualcomm with integrated AI accelerators, and startups like Mythic with analog matrix processors are pioneering solutions that deliver increasingly sophisticated AI capabilities within the power and size constraints of edge devices.
The convergence of these three technological domains creates unprecedented opportunities for solving AI's most challenging problems. Neuromorphic principles could enhance quantum error correction and control systems. Quantum algorithms might accelerate neuromorphic network training and optimization. Edge processors could enable hybrid quantum-classical computing workflows and distribute neuromorphic processing capabilities across IoT networks. This technological convergence is reshaping not only the capabilities of AI systems but also the economic dynamics of the technology industry. The market represents a fundamental shift from general-purpose computing platforms to specialized architectures optimized for specific AI workloads, creating new competitive dynamics and investment opportunities across the entire technology ecosystem.
Advanced Electronics Technologies for AI 2026-2036 analyzes the convergence of three revolutionary electronics technologies reshaping the artificial intelligence landscape: neuromorphic computing, quantum computing, and edge AI processors. The report provides detailed market forecasts spanning 2026-2036, examining market dynamics across multiple technology vectors that collectively represent a transformative shift from conventional von Neumann architectures to specialized, brain-inspired, quantum-enhanced, and edge-distributed computing platforms. Our analysis reveals a rapidly accelerating market trajectory driven by exponential demand for energy-efficient, real-time AI processing capabilities across autonomous systems, healthcare applications, industrial automation, and smart city infrastructures.
Technology convergence analysis examines synergistic interactions between these three domains, identifying cross-platform opportunities where quantum algorithms enhance neuromorphic training, where edge processors enable hybrid quantum-classical workflows, and where neuromorphic principles improve quantum error correction systems. The report provides detailed assessments of hybrid computing architectures, multi-modal AI processing systems, and ecosystem standardization requirements driving interoperability across diverse computing platforms. Market segmentation delivers granular analysis across vertical applications including automotive (autonomous vehicles, ADAS), healthcare (medical devices, diagnostics, prosthetics), industrial IoT (predictive maintenance, quality control), smart cities (traffic management, environmental monitoring), aerospace/defense (UAVs, satellite imaging, cybersecurity), and data center infrastructure (high-performance computing, cloud services). Regional market analysis covers North America, Europe, Asia-Pacific, and emerging markets, examining technology adoption patterns, government initiatives, and investment landscapes.
Competitive landscape intelligence provides comprehensive profiles of >400 companies across all three technology domains. Neuromorphic computing profiles span chip manufacturers, sensor developers, memory technology providers, and software framework developers. Quantum computing coverage includes platform providers, specialized hardware companies, software developers, and materials suppliers. Edge AI processor analysis encompasses established semiconductor companies alongside innovative start-ups.
Investment analysis evaluates funding trends, strategic partnerships, and market opportunities across $2+ trillion in combined market potential through 2036. The report includes detailed venture capital analysis, government funding initiatives, corporate R&D investments, and strategic acquisition activity shaping competitive dynamics. Manufacturing capacity analysis addresses supply chain vulnerabilities, quality control procedures, and fabrication process requirements for next-generation computing architectures.
Report contents include
Table of Contents1 INTRODUCTION
1.1 Neuromorphic-Quantum Computing Convergence Potential
1.2 Edge AI and Neuromorphic System Integration
1.3 Hybrid Computing Architecture Development
1.4 Multi-Modal AI Processing System Evolution
1.5 Ecosystem Standardization Requirements
2 NEUROMORPHIC COMPUTING
2.1 Overview of the neuromorphic computing and sensing market
2.1.1 Global Market Revenues 2024-2036
2.1.2 Market segmentation
2.1.3 Ending of Moore’s Law
2.1.4 Historical market
2.1.5 Key market trends and growth drivers
2.1.6 Market challenges and limitations
2.1.7 Future outlook and opportunities
2.1.7.1 Emerging trends
2.1.7.1.1 Hybrid Neuromorphic-Conventional Computing and Sensing Systems
2.1.7.1.2 Edge AI and IoT
2.1.7.1.3 Quantum Computing
2.1.7.1.4 Explainable AI
2.1.7.1.5 Brain-Computer Interfaces
2.1.7.1.6 Energy-efficient AI at scale
2.1.7.1.7 Real-time learning and adaptation
2.1.7.1.8 Enhanced Perception Systems
2.1.7.1.9 Large-scale Neuroscience Simulations
2.1.7.1.10 Secure, Decentralized AI
2.1.7.1.11 Robotics that mimic humans
2.1.7.1.12 Neural implants for healthcare
2.1.7.1.13 New Application Areas and Use Cases
2.1.7.1.14 Disruptive Business Models and Services
2.1.7.1.15 Collaborative Ecosystem Development
2.1.7.1.16 Skill Development and Workforce Training
2.1.7.2 Technology roadmap
2.2 Neuromorphic computing and generative AI
2.3 Market value chain
2.4 Market map
2.5 Funding and investments
2.6 Strategic Partnerships and Collaborations
2.7 Regulatory and Ethical Considerations
2.7.1 Data Privacy and Security
2.7.2 Bias and Fairness in Neuromorphic Systems
2.7.3 Intellectual Property and Patent Landscape
2.8 Sustainability and Environmental Impact
2.8.1 Carbon Footprint Analysis of Neuromorphic Systems
2.8.2 Energy Efficiency Metrics and Benchmarking
2.8.3 Green Manufacturing Practices
2.8.4 End-of-life and Recycling Considerations
2.8.5 Environmental Regulations Compliance
2.9 Introduction
2.9.1 Definition and concept of neuromorphic computing and sensing
2.9.2 Main neuromorphic approaches
2.9.2.1 Large-scale hardware neuromorphic computing systems
2.9.2.2 Non-volatile memory technologies
2.9.2.3 Advanced memristive materials and devices
2.9.3 Fabrication Processes for Neuromorphic Systems
2.9.4 Key Material Suppliers
2.9.5 Supply Chain Vulnerabilities and Mitigation
2.9.6 Manufacturing Capacity Analysis
2.9.7 Quality Control and Testing Procedures
2.9.8 Comparison with traditional computing and sensing approaches
2.9.9 Neuromorphic computing vs. quantum computing
2.9.10 Key features and advantages
2.9.10.1 Low latency and real-time processing
2.9.10.2 Power efficiency and energy savings
2.9.10.3 Scalability and adaptability
2.9.10.4 Online learning and autonomous decision-making
2.9.11 Markets and Applications
2.9.11.1 Edge AI and IoT
2.9.11.2 Autonomous Vehicles and Robotics
2.9.11.3 Cybersecurity and Anomaly Detection
2.9.11.4 Smart Sensors and Monitoring Systems
2.9.11.5 Datacenter and High-Performance Computing
2.10 Neuromorphic Computing Technologies and Architecture
2.10.1 Spiking Neural Networks (SNNs)
2.10.1.1 Biological inspiration and principles
2.10.1.2 Types of SNNs and their characteristics
2.10.1.3 Advantages and limitations of SNNs
2.10.2 Memory Architectures for Neuromorphic Computing
2.10.2.1 Conventional memory approaches (SRAM, DRAM)
2.10.2.2 Emerging non-volatile memory (eNVM) technologies
2.10.2.2.1 Phase-Change Memory (PCM)
2.10.2.2.2 Resistive RAM (RRAM)
2.10.2.2.3 Magnetoresistive RAM (MRAM)
2.10.2.2.4 Ferroelectric RAM (FeRAM)
2.10.2.3 In-memory computing and near-memory computing
2.10.2.4 Hybrid memory architectures
2.10.3 Neuromorphic Hardware and Processors
2.10.3.1 Digital neuromorphic processors
2.10.3.2 Analog neuromorphic processors
2.10.3.3 Mixed-signal neuromorphic processors
2.10.3.4 FPGA-based neuromorphic systems
2.10.3.5 Neuromorphic accelerators and co-processors
2.10.4 Software and Frameworks for Neuromorphic Computing
2.10.4.1 Neuromorphic programming languages and tools
2.10.4.2 Neuromorphic simulation platforms and frameworks
2.10.4.3 Neuromorphic algorithm libraries and repositories
2.10.4.4 Neuromorphic software development kits (SDKs)
2.11 Neuromorphic Sensing Technologies and Architectures
2.11.1 Event-Based Sensors and Processing
2.11.1.1 Neuromorphic vision sensors
2.11.1.2 Neuromorphic auditory sensors
2.11.1.3 Neuromorphic olfactory sensors
2.11.1.4 Event-driven processing and algorithms
2.11.2 Hybrid Sensing Approaches
2.11.2.1 Combination of conventional and event-based sensors
2.11.2.2 Fusion of multiple sensing modalities
2.11.2.3 Advantages and challenges of hybrid sensing
2.11.3 Neuromorphic Sensor Architectures and Designs
2.11.3.1 Pixel-level processing and computation
2.11.3.2 Sensor-processor co-design and integration
2.11.3.3 Bio-inspired sensor designs and materials
2.11.4 Signal Processing and Feature Extraction Techniques
2.11.4.1 Spike-based Encoding and Decoding
2.11.4.2 Temporal and Spatiotemporal Feature Extraction
2.11.4.3 Neuromorphic Filtering and Denoising
2.11.4.4 Adaptive and Learning-Based Processing
2.12 Market Analysis and Forecasts
2.12.1 Mobile and Consumer Applications
2.12.1.1 Smartphones and wearables
2.12.1.2 Smart home and IoT devices
2.12.1.3 Consumer health and wellness
2.12.1.4 Entertainment and gaming
2.12.2 Automotive and Transportation
2.12.2.1 Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)
2.12.2.2 Autonomous vehicles and robotaxis
2.12.2.3 Vehicle infotainment and user experience
2.12.2.4 Smart traffic management and infrastructure
2.12.3 Industrial and Manufacturing
2.12.3.1 Industrial IoT and smart factories
2.12.3.2 Predictive maintenance and anomaly detection
2.12.3.3 Quality control and inspection
2.12.3.4 Logistics and supply chain optimization
2.12.4 Healthcare and Medical Devices
2.12.4.1 Medical imaging and diagnostics
2.12.4.2 Wearable health monitoring devices
2.12.4.3 Personalized medicine and drug discovery
2.12.4.4 Assistive technologies and prosthetics
2.12.5 Aerospace and Defense
2.12.5.1 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and drones
2.12.5.2 Satellite imaging and remote sensing
2.12.5.3 Missile guidance and target recognition
2.12.5.4 Cybersecurity and threat detection
2.12.6 Datacenters and Cloud Services
2.12.6.1 High-performance computing and scientific simulations:
2.12.6.2 Big data analytics and machine learning
2.12.6.3 Cloud-based AI services and platforms
2.12.6.4 Energy-efficient datacenter infrastructure
2.12.7 Regional Market Analysis and Forecasts
2.12.8 Competitive Landscape and Key Players
2.12.8.1 Overview of the Neuromorphic Computing and Sensing Ecosystem
2.12.8.2 Neuromorphic Chip Manufacturers and Processors
2.12.8.3 Neuromorphic Sensor Manufacturers
2.12.8.4 Emerging Non-Volatile Memory (eNVM) Manufacturers
2.12.8.5 Neuromorphic Software and Framework Providers
2.12.8.6 Research Institutions and Academia
2.12.9 Competing Emerging Technologies
2.12.9.1 Quantum Computing
2.12.9.2 Photonic Computing
2.12.9.3 DNA Computing
2.12.9.4 Spintronic Computing
2.12.9.5 Chemical Computing
2.12.9.6 Superconducting Computing
2.12.9.7 Analog AI Chips
2.12.9.8 In-Memory Computing
2.12.9.9 Reversible Computing
2.12.9.10 Quantum Dot Computing
2.12.9.11 Technology Substitution Analysis
2.12.9.12 Migration Pathways
2.12.9.13 Comparative Advantages/Disadvantages
2.13 Neuromorphic Computing Company Profiles (144 company profiles)
3 QUANTUM COMPUTING
3.1 First and Second quantum revolutions
3.2 Current quantum computing market landscape
3.2.1 Technical Progress and Persistent Challenges
3.2.2 Key developments
3.3 Investment Landscape
3.3.1 Quantum Technologies Investments 2024-2025
3.4 Global Government Initiatives
3.5 Market Landscape
3.6 Recent Quantum Computing Industry Developments 2023-2025
3.7 End Use Markets and Benefits of Quantum Computing
3.8 Business Models
3.9 Roadmap
3.10 Challenges for Quantum Technologies Adoption
3.11 SWOT analysis
3.12 Quantum Computing Value Chain
3.13 Quantum Computing and Artificial Intelligence
3.14 Global market forecast 2025-2046
3.14.1 Revenues
3.14.2 Installed Base Forecast
3.14.2.1 By system
3.14.2.2 By technology
3.14.3 Pricing
3.14.4 Hardware
3.14.4.1 By system
3.14.4.2 By technology
3.14.5 Quantum Computing in Data centres
3.15 Introduction
3.15.1 What is quantum computing?
3.15.2 Operating principle
3.15.3 Classical vs quantum computing
3.15.4 Quantum computing technology
3.15.4.1 Quantum emulators
3.15.4.2 Quantum inspired computing
3.15.4.3 Quantum annealing computers
3.15.4.4 Quantum simulators
3.15.4.5 Digital quantum computers
3.15.4.6 Continuous variables quantum computers
3.15.4.7 Measurement Based Quantum Computing (MBQC)
3.15.4.8 Topological quantum computing
3.15.4.9 Quantum Accelerator
3.15.5 Competition from other technologies
3.15.6 Market Overview
3.15.6.1 Investment in Quantum Computing
3.15.6.2 Business Models
3.15.6.2.1 Quantum as a Service (QaaS)
3.15.6.2.2 Strategic partnerships
3.15.6.2.3 Vertically integrated and modular
3.15.6.2.4 Mixed quantum stacks
3.15.6.3 Semiconductor Manufacturers
3.16 Quantum Algorithms
3.16.1 Quantum Software Stack
3.16.1.1 Quantum Machine Learning
3.16.1.2 Quantum Simulation
3.16.1.3 Quantum Optimization
3.16.1.4 Quantum Cryptography
3.16.1.4.1 Quantum Key Distribution (QKD)
3.16.1.4.2 Post-Quantum Cryptography
3.17 Quantum Computing Hardware
3.17.1 Qubit Technologies
3.17.1.1 Overview
3.17.1.2 Noise effects
3.17.1.3 Logical qubits
3.17.1.4 Quantum Volume
3.17.1.5 Algorithmic Qubits
3.17.1.6 Superconducting Qubits
3.17.1.6.1 Technology description
3.17.1.6.2 Initialization, Manipulation, and Readout
3.17.1.6.3 Materials
3.17.1.6.4 Market players
3.17.1.6.5 Roadmap
3.17.1.6.6 Swot analysis
3.17.1.7 Trapped Ion Qubits
3.17.1.7.1 Technology description
3.17.1.7.2 Initialization, Manipulation, and Readout
3.17.1.7.3 Hardware
3.17.1.7.4 Materials
3.17.1.7.4.1 Integrating optical components
3.17.1.7.4.2 Incorporating high-quality mirrors and optical cavities
3.17.1.7.4.3 Engineering the vacuum packaging and encapsulation
3.17.1.7.4.4 Removal of waste heat
3.17.1.7.5 Roadmap
3.17.1.7.6 Market players
3.17.1.7.7 Swot analysis
3.17.1.8 Silicon Spin Qubits
3.17.1.8.1 Technology description
3.17.1.8.2 Initialization, Manipulation, and Readout
3.17.1.8.3 Integration with CMOS Electronics
3.17.1.8.4 Quantum dots
3.17.1.8.5 Market players
3.17.1.8.6 SWOT analysis
3.17.1.9 Topological Qubits
3.17.1.9.1 Technology description
3.17.1.9.1.1 Cryogenic cooling
3.17.1.9.2 Initialization, Manipulation, and Readout of Topological Qubits
3.17.1.9.3 Scaling topological qubit arrays
3.17.1.9.4 Roadmap
3.17.1.9.5 Market players
3.17.1.9.6 SWOT analysis
3.17.1.10 Photonic Qubits
3.17.1.10.1 Photonics for Quantum Computing
3.17.1.10.2 Technology description
3.17.1.10.3 Initialization, Manipulation, and Readout
3.17.1.10.4 Hardware Architecture
3.17.1.10.5 Roadmap
3.17.1.10.6 Market players
3.17.1.10.7 Swot analysis
3.17.1.11 Neutral atom (cold atom) qubits
3.17.1.11.1 Technology description
3.17.1.11.2 Market players
3.17.1.11.3 Swot analysis
3.17.1.12 Diamond-defect qubits
3.17.1.12.1 Technology description
3.17.1.12.2 SWOT analysis
3.17.1.12.3 Market players
3.17.1.13 Quantum annealers
3.17.1.13.1 Technology description
3.17.1.13.2 Initialization and Readout of Quantum Annealers
3.17.1.13.3 Solving combinatorial optimization
3.17.1.13.4 Applications
3.17.1.13.5 Roadmap
3.17.1.13.6 SWOT analysis
3.17.1.13.7 Market players
3.17.2 Architectural Approaches
3.18 Quantum Computing Infrastructure
3.18.1 Infrastructure Requirements
3.18.2 Hardware agnostic platforms
3.18.3 Cryostats
3.18.4 Qubit readout
3.19 Quantum Computing Software
3.19.1 Technology description
3.19.2 Cloud-based services- QCaaS (Quantum Computing as a Service)
3.19.3 Market players
3.20 Markets and Applications for Quantum Computing
3.20.1 Pharmaceuticals
3.20.1.1 Market overview
3.20.1.1.1 Drug discovery
3.20.1.1.2 Diagnostics
3.20.1.1.3 Molecular simulations
3.20.1.1.4 Genomics
3.20.1.1.5 Proteins and RNA folding
3.20.1.2 Market players
3.20.2 Chemicals
3.20.2.1.1 Market overview
3.20.2.2 Market players
3.20.3 Transportation
3.20.3.1 Market overview
3.20.3.2 Market players
3.20.4 Financial services
3.20.4.1 Market overview
3.20.4.2 Market players
3.20.5 Automotive
3.20.5.1 Market overview
3.20.5.2 Market players
3.20.6 Other Crossover Technologies
3.20.6.1 Quantum chemistry and AI
3.20.6.1.1 Technology description
3.20.6.1.2 Applications
3.20.6.1.3 Market players
3.20.6.2 Quantum Communications
3.20.6.2.1 Technology description
3.20.6.2.2 Types
3.20.6.2.3 Applications
3.20.6.2.4 Market players
3.20.6.3 Quantum Sensors
3.20.6.3.1 Technology description
3.20.6.3.2 Applications
3.20.6.3.3 Companies
3.20.7 Quantum Computing and AI
3.20.7.1 Introduction
3.20.7.2 Applications
3.20.7.3 AI Interfacing with Quantum Computing
3.20.7.4 AI in Classical Computing
3.20.7.5 Market Players and Strategies
3.20.7.6 Relationship between quantum computing and artificial intelligence
3.20.8 Materials for Quantum Computing
3.20.8.1 Superconductors
3.20.8.1.1 Overview
3.20.8.1.2 Types and Properties
3.20.8.1.3 Temperature (Tc) of superconducting materials
3.20.8.1.4 Superconducting Nanowire Single Photon Detectors (SNSPD)
3.20.8.1.5 Kinetic Inductance Detectors (KIDs)
3.20.8.1.6 Transition Edge Sensors (TES)
3.20.8.1.7 Opportunities
3.20.8.2 Photonics, Silicon Photonics and Optical Components
3.20.8.2.1 Overview
3.20.8.2.2 Types and Properties
3.20.8.2.3 Vertical-Cavity Surface-Emitting Lasers (VCSELs)
3.20.8.2.4 Alkali azides
3.20.8.2.5 Optical Fiber and Quantum Interconnects
3.20.8.2.6 Semiconductor Single Photon Detectors
3.20.8.2.7 Opportunities
3.20.8.3 Nanomaterials
3.20.8.3.1 Overview
3.20.8.3.2 Types and Properties
3.20.8.3.2.1 2D Materials
3.20.8.3.2.2 Transition metal dichalcogenide quantum dots
3.20.8.3.2.3 Graphene Membranes
3.20.8.3.2.4 2.5D materials
3.20.8.3.2.5 Carbon nanotubes
3.20.8.3.2.5.1 Single Walled Carbon Nanotubes
3.20.8.3.2.5.2 Boron Nitride Nanotubes
3.20.8.3.2.6 Diamond
3.20.8.3.2.7 Metal-Organic Frameworks (MOFs)
3.20.8.3.3 Opportunities
3.20.9 Market Analysis
3.20.9.1 Key industry players
3.20.9.1.1 Start-ups
3.20.9.1.2 Tech Giants
3.20.9.1.3 National Initiatives
3.21 Quantum Computing Company Profiles (218 company profiles)
4 EDGE AI PROCESSORS
4.1 Market overview
4.1.1 Market Size
4.1.2 Geographic Market
4.1.3 Technology Architecture Evolution Timeline
4.2 Edge AI Technology Architectures
4.2.1 Neural Processing Unit (NPU) Implementations
4.2.2 System-on-Chip (SoC) Integration Strategies
4.2.3 Power Efficiency and Performance Optimization
4.2.3.1 Sub-7W Thermal Envelope Requirements
4.2.3.2 TOPS/W Optimization Methodologies
4.2.3.3 Model Compression and Quantization
4.2.4 Analog Computing and In-Memory Processing
4.2.5 Dedicated Neural Processing Unit Architectures
4.2.6 GPU-Based Edge Solutions vs. Specialized DPUs
4.3 Application Market Analysis
4.3.1 Industrial IoT and Manufacturing Applications
4.3.1.1 Predictive Maintenance Systems
4.3.1.2 Quality Control and Inspection
4.3.1.3 Real-time Analytics and Optimization
4.3.2 Smartphone and Mobile Device Integration
4.3.2.1 AI-Capable CPU Integration
4.3.2.2 Specialized AI Accelerator Implementation
4.3.2.3 Always-On Processing Capabilities
4.3.3 Automotive and Transportation Systems
4.3.4 Smart Cities and Infrastructure Applications
4.3.5 Healthcare and Wearable Device Integration
4.3.6 Consumer Electronics and Home Automation
4.4 Competitive Landscape and Market Players
4.4.1 Established Semiconductor Giants
4.4.1.1 NVIDIA
4.4.1.2 Intel
4.4.1.3 Qualcomm
4.4.1.4 Xilinx
4.4.2 AI-Focused Startup Companies
4.4.2.1 Mythic
4.4.2.2 Syntiant
4.4.2.3 Kneron
4.4.2.4 DeepX
4.4.3 Cloud Provider Edge Solutions
4.4.3.1 Google Edge TPU
4.4.3.2 AWS Inferentia
4.5 Market Drivers and Technology Trends
4.5.1 Latency Requirements and Real-Time Processing Demands
4.5.2 Data Privacy and Security Imperative Analysis
4.5.3 Bandwidth Limitation and Connectivity Challenge Solutions
4.5.4 IoT Device Proliferation Impact Assessment
4.5.5 Edge-Cloud Computing Architecture Evolution
4.5.6 Power Efficiency and Battery Life Optimization
4.5.7 Autonomous System Processing Requirements
4.6 Edge AI Processor Company Profiles (49 company profiles)
5 REFERENCESList of Tables/GraphsList of Tables
Table1 Overview of the neuromorphic computing and sensing market
Table2 Global market for neuromorphic computing and sensors, 2024-2036 (Millions USD)
Table3 Neuromorphic Computing and Sensing Market Segmentation 2020-2036
Table4 Key market trends and growth drivers
Table5 Market challenges and limitations
Table6 Emerging Trends in Neuromorphic Computing and Sensing
Table7 Neuromorphic computing and generative AI strategies
Table8 Funding and investments in neuromorphic computing and sensing
Table9 Strategic Partnerships and Collaborations in the Neuromorphic Industry
Table10 Regulatory and Ethical Considerations of neuromorphic computing & sensing
Table11 Main neuromorphic sensing approaches
Table12 Main Neuromorphic Computing Approaches
Table13 Resistive Non-Volatile Memory (NVM) Technologies
Table14 Advanced Memristive Materials, Devices, and Novel Computation Concepts
Table15 Fabrication Processes for Neuromorphic Systems
Table16 Key Material Suppliers and Dependencies
Table17 Comparison with traditional computing and sensing approaches
Table18 Comparison between neuromorphic and quantum computing
Table19 Key features and advantages of neuromorphic computing and sensing
Table20 Markets and Applications of Neuromorphic Computing and Sensing
Table21 Von neumann architecture versus neuromorphic architecture
Table22 Types of SNNs and their characteristics
Table23 Advantages and limitations of SNNs
Table24 Conventional memory approaches (SRAM, DRAM)
Table25 Emerging non-volatile memory (eNVM) technologies
Table26 Hybrid memory architectures
Table27 Neuromorphic accelerators and co-processors
Table28 Neuromorphic programming languages and tools
Table29 Neuromorphic simulation platforms and frameworks
Table30 Neuromorphic algorithm libraries and repositories
Table31 Neuromorphic software development kits (SDKs)
Table32 Hybrid sensing approaches
Table33 Advantages and challenges of hybrid sensing
Table34 Bio-inspired sensor designs and materials
Table35 Signal Processing and Feature Extraction Techniques
Table36 Applications of neuromorphic computing and sensing in smartphones and wearables-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table37 Applications of neuromorphic computing and sensing in smart homes and IoT devices- advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table38 Applications of neuromorphic computing and sensing in Consumer Health and Wellness-- advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table39 Applications of neuromorphic computing and sensing in Entertainment and Gaming-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table40 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Mobile and Consumer Applications (2024-2036), millions USD
Table41 Applications of neuromorphic computing and sensing in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table42 Applications of neuromorphic computing and sensing in Autonomous Vehicles and Robotaxis-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table43 Applications of neuromorphic computing and sensing in Vehicle infotainment and user experience-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table44 Applications of neuromorphic computing and sensing in Vehicle infotainment and user experience-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table45 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Automotive and Transportation (2024-2036), millions USD
Table46 Applications of neuromorphic computing and sensing in Industrial IoT and smart factories-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table47 Applications of neuromorphic computing and sensing in Industrial IoT and smart factories-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table48 Applications of neuromorphic computing and sensing in Quality control and inspection-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table49 Applications of neuromorphic computing and sensing in Logistics and supply chain optimization-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table50 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Industrial and Manufacturing (2024-2036), millions USD
Table51 Applications of neuromorphic computing and sensing in medical imaging and diagnostics-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table52 Applications of neuromorphic computing and sensing in Wearable health monitoring devices-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table53 Applications of neuromorphic computing and sensing in Personalized medicine and drug discovery-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table54 Applications of neuromorphic computing and sensing in Assistive technologies and prosthetics -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table55 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Healthcare and Medical Devices (2024-2036), millions USD
Table56 Applications of neuromorphic computing and sensing in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and drones-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table57 Applications of neuromorphic computing and sensing in Satellite imaging and remote sensing:-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table58 Applications of neuromorphic computing and sensing in Missile guidance and target recognition -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table59 Applications of neuromorphic computing and sensing in Cybersecurity and threat detection -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table60 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Aerospace and Defence (2024-2036), millions USD
Table61 Applications of neuromorphic computing and sensing in High-performance computing and scientific simulations-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table62 Applications of neuromorphic computing and sensing in Big data analytics and machine learning-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table63 Applications of neuromorphic computing and sensing in Cloud-based AI services and platforms -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table64 Applications of neuromorphic computing and sensing in Energy-efficient datacenter infrastructure-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application
Table65 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Datacenters and Cloud Services (2024-2036), millions USD
Table66 Market revenues for neuromorphic computing and sensing by region from 2024-2036 in millions USD
Table71 Neuromorphic Chip Manufacturers and Their Product Offerings
Table72 Neuromorphic Sensor Manufacturers and Their Product Offerings
Table73 Emerging Non-Volatile Memory (eNVM) Manufacturers and Their Product Offerings
Table74 Neuromorphic Software and Framework Providers and Their Solutions
Table75 Key Research Institutions and Academia in Neuromorphic Computing and Sensing
Table76 Competing Emerging Technologies for Neuromorphic Computing and Sensing
Table77 Technology Substitution Analysis
Table78 Comparative Advantages/Disadvantages
Table79 Evolution of Apple Neural Engine
Table80 Dynex subscription plans
Table81 First and second quantum revolutions
Table82 Applications for Quantum Computing
Table83 Quantum Computing Business Models
Table84 Quantum Computing Investments 2024-2025
Table85 Global government initiatives in quantum technologies
Table86 Quantum computing industry developments 2023-2025
Table87 End Use Markets and Benefits of Quantum Computing
Table88 Business Models in Quantum Computing
Table89 Market challenges in quantum computing
Table90 Quantum computing value chain
Table91 Global market for quantum computing-by category, 2023-2046 (billions USD)
Table92 Global Revenue from Quantum Computing Hardware (Billions USD)
Table93 Quantum Computer Installed Base Forecast (2025-2046)-Units
Table94 Forecast for Installed Base of Quantum Computers by Technology, 2025-2046-Units
Table95 Quantum Computer Pricing Forecast (Millions USD) by system type
Table96 Forecast for Quantum Computer Pricing 2026-2046 by system category
Table97 Forecast for Annual Revenue from Quantum Computer Hardware Sales, 2025-2046 (billions USD)
Table98 Forecast for Annual Revenue from Quantum Computing Hardware Sales (by Technology), 2025-2046
Table99 Install Base of Quantum Computers vs Global Number of Data Centres to 2046
Table100 Forecast for Volume of Quantum Computers Deployed in Data Centres, 2025-2046
Table101 Quantum Computing Approaches
Table102 Quantum Computer Architectures
Table103 Applications for quantum computing
Table104 Comparison of classical versus quantum computing
Table105 Key quantum mechanical phenomena utilized in quantum computing
Table106 Types of quantum computers
Table107 Comparison of Quantum Computer Technologies
Table108 Comparative analysis of quantum computing with classical computing, quantum-inspired computing, and neuromorphic computing
Table109 Different computing paradigms beyond conventional CMOS
Table110 Applications of quantum algorithms
Table111 QML approaches
Table112 Commercial Readiness Level by Technology
Table113 Qubit Performance Benchmarking
Table114 Coherence times for different qubit implementations
Table115 Quantum Computer Benchmarking Metrics
Table116 Logical Qubit Progress
Table117 Superconducting Materials Properties
Table118 Superconducting qubit market players
Table119 Initialization, manipulation and readout for trapped ion quantum computers
Table120 Ion trap market players
Table121 Initialization, manipulation, and readout methods for silicon-spin qubits
Table122 Silicon spin qubits market players
Table123 Initialization, manipulation and readout of topological qubits
Table124 Topological qubits market players
Table125 Pros and cons of photon qubits
Table126 Comparison of photon polarization and squeezed states
Table127 Initialization, manipulation and readout of photonic platform quantum computers
Table128 Photonic qubit market players
Table129 Initialization, manipulation and readout for neutral-atom quantum computers
Table130 Pros and cons of cold atoms quantum computers and simulators
Table131 Neural atom qubit market players
Table132 Initialization, manipulation and readout of Diamond-Defect Spin-Based Computing
Table133 Key materials for developing diamond-defect spin-based quantum computers
Table134 Diamond-defect qubits market players
Table135 Commercial Applications for Quantum Annealing
Table136 Pros and cons of quantum annealers
Table137 Quantum annealers market players
Table138 Quantum Computing Infrastructure Requirements
Table139 Modular vs. Single Core
Table140 Quantum computing software market players
Table141 Markets and applications for quantum computing
Table142 Total Addressable Market (TAM) for Quantum Computing
Table143 Market players in quantum technologies for pharmaceuticals
Table144 Market players in quantum computing for chemicals
Table145 Automotive applications of quantum computing,
Table146 Market players in quantum computing for transportation
Table147 Quantum Computing in Finance
Table148 Market players in quantum computing for financial services
Table149 Automotive Applications of Quantum Computing
Table150 Applications in quantum chemistry and artificial intelligence (AI)
Table151 Market players in quantum chemistry and AI
Table152 Main types of quantum communications
Table153 Applications in quantum communications
Table154 Market players in quantum communications
Table155 Comparison between classical and quantum sensors
Table156 Applications in quantum sensors
Table157 Companies developing high-precision quantum time measurement
Table158 Materials in Quantum Technology
Table159 Superconductor Value Chain in Quantum Technology
Table160 Superconductors in quantum technology
Table161 SNSPD Players companies
Table162 Single Photon Detector Technology Comparison
Table163 Photonics, silicon photonics and optics in quantum technology
Table164 Materials for Quantum Photonic Applications
Table165 Nanomaterials in quantum technology
Table166 Synthetic Diamond Value Chain for Quantum Technology
Table169 Platform-Specific Revenue Analysis
Table170 TOPS/W Optimization Methodologies
Table171 AMD AI chip range
Table172 Applications of CV3-AD685 in autonomous driving
Table173 Evolution of Apple Neural Engine
List of Figures
Figure1 Global market for neuromorphic computing and sensors, 2023-2036 (Millions USD)
Figure2 Neuromorphic Computing and Sensing Market Segmentation 2020-2036
Figure3 Neuromorphic computing and sensing technology roadmap
Figure4 Market value chain for neuromorphic computing and sensing
Figure5 Neuromorphic computing and sensing market map
Figure6 Evolution of the main hardware technologies for neuromorphic computing
Figure7 Key materials in NVM technology for neuromorphic computing
Figure8 Advanced memristive materials for neuromorphic computing
Figure9 Neural networks in autonomous vehicles
Figure10 Concept illustration of centralized and decentralized intelligence in robotics
Figure11 Neuromorphic programmable robot with dynamic vision developed by SynSense
Figure12 Comparison of High-Level Conventional and Neuromorphic Memory Architectures
Figure13 Spiking Neural Network (SNN) Structure and Operation
Figure14 IBM TrueNorth Processor
Figure15 Event-Based Sensor Operation and Data Processing Flow
Figure16 Conventional sensor vs. Event-based sensor
Figure17 Operation of neuromorphic vision sensors
Figure18 Cyranose 320 Electronic Nose
Figure19 Alpix-Pilatus platform, an integrated event-based vision sensor that combines static and dynamic information
Figure20 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in mobile and consumer applications
Figure21 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Mobile and Consumer Applications (2024-2036), millions USD
Figure22 Technology Roadmap for Neuromorphic Computing and Sensing in Automotive and Transportation
Figure23 Sensors used by the ADAS (Advanced Driver-Assistance System)
Figure24 Enabling technologies for autonomous vehicles
Figure25 Autonomous Vehicle Architecture with Neuromorphic Computing and Sensing
Figure26 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Automotive and Transportation (2024-2036), millions USD
Figure27 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in industrial and manufacturing
Figure28 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Industrial and Manufacturing (2024-2036), millions USD
Figure29 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in healthcare and medical devices
Figure30 Wearable Medical Devices with Neuromorphic Computing and Sensing Capabilities
Figure31 Flexible neuromorphic electronics for neuromorphic computing, humanoid robotics, and neuroprosthetics
Figure32 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Healthcare and Medical Devices (2024-2036), millions USD
Figure33 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in aerospace and defense
Figure34 Schematic route from bio-inspired behaviours toward neuromorphic sensors for autonomous flight
Figure35 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Aerospace and Defence (2024-2036), millions USD
Figure36 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in Datacenters and Cloud Services
Figure37 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Datacenters and Cloud Services (2024-2036), millions USD
Figure42 Neuromorphic Computing and Sensing Ecosystem Overview
Figure43 Cerebas WSE-2
Figure44 DeepX NPU DX-GEN1
Figure45 Google TPU
Figure46 GrAI VIP
Figure47 Groq Tensor Streaming Processor (TSP)
Figure48 DVL-5000 neuromorphic laser profiler
Figure49 Spiking Neural Processor
Figure50 TROOPER robot
Figure51 11th Gen Intel® Core™ S-Series
Figure52 Intel Loihi 2 chip
Figure53 Envise
Figure54 Pentonic 2000
Figure55 Azure Maia 100 and Cobalt 100 chips
Figure56 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe Card
Figure57 Nvidia H200 AI chip
Figure58 Grace Hopper Superchip
Figure59 Prophesee Metavision starter kit – AMD Kria KV260 and active marker LED board
Figure60 Cloud AI 100
Figure61 Overview of SpiNNaker2 architecture for the ”SpiNNcloud” cloud system and edge systems
Figure62 Untether AI chip
Figure63 Quantum computing development timeline
Figure64 National quantum initiatives and funding 2015-2023
Figure65 Quantum Computing Market Map
Figure66 Roadmap for Quantum Commercial Readiness Level (QCRL) Over Time
Figure67 SWOT analysis for quantum computing
Figure68 Global market for quantum computing-Hardware, Software & Services, 2023-2046 (billions USD)
Figure69 Global Revenue from Quantum Computing Hardware (Billions USD)
Figure70 Quantum Computer Installed Base Forecast (2025-2046)-Units
Figure71 Forecast for Installed Base of Quantum Computers by Technology, 2025-2046-Units
Figure72 Forecast for Annual Revenue from Quantum Computer Hardware Sales, 2025-2046 (billions USD)
Figure73 Forecast for Annual Revenue from Quantum Computing Hardware Sales (by Technology), 2025-2046
Figure74 An early design of an IBM 7-qubit chip based on superconducting technology
Figure75 Various 2D to 3D chips integration techniques into chiplets
Figure76 IBM Q System One quantum computer
Figure77 Unconventional computing approaches
Figure78 53-qubit Sycamore processor
Figure79 Interior of IBM quantum computing system. The quantum chip is located in the small dark square at center bottom
Figure80 Superconducting quantum computer
Figure81 Superconducting quantum computer schematic
Figure82 Components and materials used in a superconducting qubit
Figure83 Superconducting Hardware Roadmap
Figure84 Superconducting Quantum Hardware Roadmap
Figure85 SWOT analysis for superconducting quantum computers:
Figure86 Ion-trap quantum computer
Figure87 Various ways to trap ions
Figure88 Trapped-Ion Hardware Roadmap
Figure89 Universal Quantum’s shuttling ion architecture in their Penning traps
Figure90 Trapped-Ion Quantum Computing Hardware Roadmap
Figure91 SWOT analysis for trapped-ion quantum computing
Figure92 CMOS silicon spin qubit
Figure93 Silicon quantum dot qubits
Figure94 Silicon-Spin Hardware Roadmap
Figure95 SWOT analysis for silicon spin quantum computers
Figure96 Topological Quantum Computing Roadmap
Figure97 Topological Quantum Computing Hardware Roadmap
Figure98 SWOT analysis for topological qubits
Figure99 Photonic Quantum Hardware Roadmap
Figure100 . SWOT analysis for photonic quantum computers
Figure101 Neutral atoms (green dots) arranged in various configurations
Figure102 Neutral Atom Hardware Roadmap
Figure103 SWOT analysis for neutral-atom quantum computers
Figure104 NV center components
Figure105 Diamond Defect Supply Chain
Figure106 Diamond Defect Hardware Roadmap
Figure107 SWOT analysis for diamond-defect quantum computers
Figure108 D-Wave quantum annealer
Figure109 Roadmap for Quantum Annealing Hardware
Figure110 SWOT analysis for quantum annealers
Figure111 Quantum software development platforms
Figure112 Tech Giants quantum technologies activities
Figure115 Archer-EPFL spin-resonance circuit
Figure116 IBM Q System One quantum computer
Figure117 ColdQuanta Quantum Core (left), Physics Station (middle) and the atoms control chip (right)
Figure118 Intel Tunnel Falls 12-qubit chip
Figure119 IonQ's ion trap
Figure120 IonQ product portfolio
Figure121 20-qubit quantum computer
Figure122 Maybell Big Fridge
Figure123 PsiQuantum’s modularized quantum computing system networks
Figure124 Conceptual illustration (left) and physical mockup (right, at OIST) of Qubitcore’s distributed ion-trap quantum computer, visualizing quantum entanglement via optical fiber links between traps
Figure125 SemiQ first chip prototype
Figure126 Toshiba QKD Development Timeline
Figure127 Toshiba Quantum Key Distribution technology
Figure128 AMD Radeon Instinct
Figure129 AMD Ryzen 7040
Figure130 Alveo V70
Figure131 Versal Adaptive SOC
Figure132 AMD’s MI300 chip
Figure133 Cerebas WSE-2
Figure134 DeepX NPU DX-GEN1
Figure135 Google TPU
Figure136 Colossus™ MK2 GC200 IPU
Figure137 GreenWave’s GAP8 and GAP9 processors
Figure138 11th Gen Intel® Core™ S-Series
Figure139 Pentonic 2000
Figure140 Azure Maia 100 and Cobalt 100 chips
Figure141 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe Card
Figure142 Nvidia H200 AI chip
Figure143 Grace Hopper Superchip
Figure144 Cloud AI 100
Figure145 MLSoC™
Figure146 Grayskull
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