Der globale Markt für energieeffiziente KI-Siliziumchips, der in der neuen Studie „The Global Market for Low Power/High Efficiency AI Semiconductors 2026–2036“ von ResearchAndMarkets.com analysiert wird, steht vor einer tiefgreifenden Transformation. Zentrale Triebkräfte sind neuromorphe Computing-Architekturen und In-Memory-Computing-Lösungen, die Leistungen von über 10 TFLOPS/W erreichen und damit traditionelle von-Neumann-Architekturen herausfordern. Diese Technologien sind entscheidend für Anwendungen in der Edge-Computing- und IoT-Industrie, tragbaren Geräten, autonomen Fahrzeugen und energieintensiven Rechenzentren, wo Energieeffizienz nicht nur wirtschaftlich, sondern auch regulatorisch und ökologisch zentral ist. Die wachsende Komplexität künstlicher Intelligenz-Modelle führt zu einem ansteigenden Energieverbrauch, der die Stromnetze belasten und die CO₂-Emissionen erhöhen kann – ein sogenannter „KI-Energiekrise“, der dringend nach effizienteren Lösungen verlangt. Die Marktdynamik wird von einer Reihe von Faktoren geprägt: der rasanten Ausweitung von Edge-Computing, dem Aufkommen batteriebetriebener Geräte, der Automobilindustrie mit fortschrittlichen ADAS-Systemen und den hohen Energiekosten in Rechenzentren, die bis zu 20–30 % ineffizient arbeiten. Um diese Herausforderungen zu meistern, setzen führende Unternehmen wie NVIDIA, Intel, AMD, Qualcomm und Hyperscaler wie Google und Meta auf maßgeschneiderte Chips, die spezifische Workloads optimieren. Gleichzeitig wachsen Start-ups wie BrainChip, Mythical und EnCharge AI, die sich auf neuromorphe Prozessoren und analoge In-Memory-Architekturen spezialisiert haben. Technologisch wird der Markt bis 2036 in drei Phasen vorausgesagt: Bis 2027 dominieren Optimierungen durch Prozessverfeinerung, Quantisierung, Netzwerk-Pruning und verbesserte Kühlstrategien. Zwischen 2027 und 2030 erfolgt eine Transformation durch 3D-Integration und neue Chip-Pakete. Ab 2036 könnte eine Revolution durch post-CMOS-Technologien wie Quantencomputing, optische neuronale Netze und supraleitende Schaltungen eintreten – insbesondere Raumtemperatur-Supraleiter könnten die Effizienz dramatisch steigern. Auch Software-Optimierungen und grüne Fertigungsprozesse, wie die Nutzung erneuerbarer Energien und Wasserrückgewinnung, gewinnen an Bedeutung, besonders im Kontext strengerer Umweltvorschriften wie der EU-Richtlinien. Geografisch zeigt sich eine klare Spezialisierung: Die USA führen in der Innovation, China dominiert den heimischen Markt und die Massenproduktion, Taiwan ist weltweit führend in der Halbleiterfertigung, während Europa sich auf automobile KI-Acceleratoren konzentriert. Die Studie analysiert 155 Unternehmen und liefert detaillierte Marktprognosen, technologische Roadmaps und strategische Einsichten, die für Investoren, Hersteller und Politik entscheidend sind. Industrieexperten sehen in der Entwicklung energieeffizienter KI-Hardware eine zentrale Voraussetzung für die nachhaltige Skalierung der KI-Revolution. Ohne solche Fortschritte droht die KI-Entwicklung an Energie- und Klimaschranken zu scheitern. Die Integration von Hardware und Software, gepaart mit nachhaltigen Fertigungsansätzen, wird künftig den entscheidenden Wettbewerbsvorteil ausmachen.