Fotonic Neuromorfe Hardware Markt Rapport 2025: Diepgaande Analyse van Groei-drivers, Technologie-innovaties en Wereldwijde Kansen. Verken Belangrijke Trends, Voorspellingen en Concurrentiedynamiek die de Volgende 5 Jaar Vormen.

• Executive Summary & Markt Overzicht
• Belangrijke Technologietrends in Fotonic Neuromorfe Hardware
• Marktomvang, Segmentatie en Groei Voorspellingen (2025–2030)
• Concurrentielandschap en Leiders
• Regionale Analyse: Noord-Amerika, Europa, Azië-Pacific en de Rest van de Wereld
• Uitdagingen, Risico’s en Belemmeringen voor Adoptie
• Kansen en Strategische Aanbevelingen
• Toekomstperspectief: Opkomende Toepassingen en Investering Hotspots
• Bronnen & Referenties

Executive Summary & Markt Overzicht

Fotonic neuromorfe hardware vertegenwoordigt een geavanceerde samensmelting van fotonica en neuromorfische techniek, met als doel de neurale architectuur van de hersenen na te emuleren met op licht gebaseerde componenten. Deze technologie benut de inherente voordelen van fotonica—zoals ultra-hoge bandbreedte, lage latency en energie-efficiëntie—om in te spelen op de groeiende computationele eisen van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) toepassingen. Vanaf 2025 bevindt de wereldwijde markt voor fotonische neuromorfe hardware zich in een prille maar snel evoluerende fase, gedreven door de beperkingen van traditionele elektronische hardware en de behoefte aan schaalbare, hoge-snelheid AI-verwerking.

De markt wordt gekenmerkt door aanzienlijke onderzoeks- en ontwikkelingsactiviteit, waarbij toonaangevende academische instellingen en technologiebedrijven investeren in het ontwerp en de prototyping van fotonische chips die synaptische en neuronale functies nabootsen. Belangrijke spelers verkennen geïntegreerde fotonische circuits, optische memristoren en silicium fotonica platforms om neuromorfe berekeningen te bereiken met snelheden en efficiënties die niet haalbaar zijn met conventionele elektronica. Volgens International Data Corporation (IDC) wordt verwacht dat de bredere markt voor neuromorfische computing tot 2030 met een CAGR van meer dan 20% zal groeien, waarbij fotonische benaderingen naar verwachting een toenemend marktaandeel zullen veroveren naarmate technische barrières worden overwonnen.

• Markt Drivers: De belangrijkste drijfveren zijn de exponentiële groei van gegevens, de behoefte aan realtime AI-inferentie aan de rand, en de energiebeperkingen van elektronische processoren. Fotonic neuromorfe hardware biedt de mogelijkheid voor parallelisme en snelheid, waardoor het aantrekkelijk is voor toepassingen in autonome voertuigen, robotica en high-frequency trading.
• Uitdagingen: Ondanks de belofte staat de markt voor uitdagingen zoals fabricagecomplexiteit, integratie met bestaande elektronische systemen, en de behoefte aan nieuwe softwareparadigma’s. De hoge kosten van fotonische componenten en beperkte commerciële productiecapaciteit temperen ook de adoptie op korte termijn.
• Regionale Trends: Noord-Amerika en Europa lopen voorop in onderzoek en vroege commercialisering, ondersteund door overheidsfinanciering en samenwerkingen tussen academische wereld en industrie. Azië-Pacific, met name China en Japan, verhoogt snel de investeringen in fotonische AI-hardware, met als doel leiderschap te vestigen in de technologieën voor volgende generatie computing.

Samenvattend, de fotonische neuromorfe hardwaremarkt in 2025 staat op het punt van significante groei, ondersteund door technologische doorbraken en de toenemende vraag naar efficiënte AI-hardware. Terwijl commercialisering zich nog ontwikkelt, wordt verwacht dat de sector een cruciale rol zal spelen in de toekomst van hoog presterende, energiezuinige computing naarmate technische en economische barrières geleidelijk worden aangepakt (Gartner, MarketsandMarkets).

Belangrijke Technologietrends in Fotonic Neuromorfe Hardware

Fotonic neuromorfe hardware vertegenwoordigt een paradigma-verschuiving in computing, waarbij de unieke eigenschappen van licht worden benut om de neurale architecturen van de menselijke hersenen na te emuleren. Vanaf 2025 zijn er verschillende belangrijke technologische trends die de evolutie en commercialisering van dit veld vormgeven, gedreven door de vraag naar ultra-snelle, energie-efficiënte kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) systemen.

• Geïntegreerde Fotonische Circuits: De integratie van fotonische componenten—zoals golfgeleiders, modulators en detectors—op één enkele chip versnelt. Silicium fotonica, in het bijzonder, maakt schaalbare en kosteneffectieve productie mogelijk, met bedrijven zoals Intel en imec die CMOS-compatibele platforms voor neuromorfische toepassingen ontwikkelen.
• Optische Nonlineariteiten voor Synaptische Functie: Het benutten van optische nonlineariteiten is cruciaal voor het nabootsen van synaptische gewichten en plasticiteit. Materialen zoals faseveranderende chalcogeniden en tweedimensionale halfgeleiders worden onderzocht om instelbare, niet-vluchtige fotonische synapsen mogelijk te maken, zoals benadrukt in recent onderzoek uit Nature.
• On-Chip Leren en Inferentie: Fotonic hardware beweegt zich van statische inferentie naar ondersteuning van on-chip leren. Innovaties in volledig optische backpropagation en in-memory computing verlagen de latentie en het stroomverbruik, met prototypes gedemonstreerd door IBM Research en academische consortia.
• Hybride Elektronisch-Fotonische Architecturen: Om de kloof te overbruggen tussen volwassen elektronische controle en de snelheid van fotonica, komen hybride systemen op. Deze architecturen combineren elektronische geheugen- en controlemechanismen met fotonische datapaden, optimaliserend voor zowel flexibiliteit als doorvoersnelheid, zoals te zien is in projecten gefinancierd door DARPA.
• Schaalbaarheid en Producerbaarheid: Er zijn inspanningen gaande om de uitdagingen van het schalen van fotonische neuromorfe systemen naar miljoenen neuronen en synapsen aan te pakken. Vooruitgang in wafer-schaal integratie en geautomatiseerde fotonische tests worden nagestreefd door industriële leiders zoals GlobalFoundries.

Deze trends komen samen om fotonische neuromorfe hardware te positioneren als een transformerende technologie voor AI van de volgende generatie, met de potentie om traditionele elektronische systemen te overtreffen in snelheid, parallelisme en energie-efficiëntie. De komende jaren zullen naar verwachting een toename van samenwerking tussen academische instellingen, industrie en overheid zien om resterende technische en productiebarricades te overwinnen.

Marktomvang, Segmentatie en Groei Voorspellingen (2025–2030)

De wereldwijde markt voor fotonische neuromorfe hardware staat op het punt van significante uitbreiding tussen 2025 en 2030, gedreven door de toenemende vraag naar hoge-snelheid, energie-efficiente kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) systemen. Fotonic neuromorfe hardware benut op licht gebaseerde (fotonic) componenten om de neurale architecturen van de menselijke hersenen na te emuleren, en biedt aanzienlijke voordelen in verwerkingssnelheid en energieverbruik ten opzichte van traditionele elektronische neuromorfe systemen.

Marktomvang en Groei Voorspellingen

Volgens recente analyses wordt verwacht dat de markt voor fotonische neuromorfe hardware in 2025 een waarde van ongeveer USD 1,2 miljard zal bereiken, met een jaarlijkse groei (CAGR) van tussen de 35% en 40% tot 2030. Deze snelle groei wordt ondersteund door toenemende investeringen in next-generation AI-hardware, de proliferatie van data-intensieve applicaties en de beperkingen van conventionele CMOS-gebaseerde elektronica in het opschalen om aan toekomstige computationele eisen te voldoen. Tegen 2030 kan de markt meer dan USD 6 miljard bedragen, wat zowel de technologische rijpheid als bredere commerciële acceptatie in sectoren zoals datacenter, autonome voertuigen en geavanceerde robotica weerspiegelt (International Data Corporation (IDC), MarketsandMarkets).

Segmentatie-analyse

• Per Component: De markt is verdeeld in fotonische chips, optische interconnects, geheugenmodules en ondersteunende software. Fotonische chips zijn momenteel goed voor het grootste aandeel, gedreven door doorlopende R&D en pilotimplementaties door toonaangevende technologiebedrijven en onderzoeksinstellingen (IBM, Intel).
• Per Toepassing: Belangrijke toepassingsgebieden zijn hogepresteerbare computing (HPC), edge AI-apparaten, telecommunicatie en neuromorfe onderzoeksplatformen. Het segment HPC zal naar verwachting domineren vanwege de dringende behoefte aan snellere, efficiëntere gegevensverwerking in cloud- en bedrijfsomgevingen.
• Per Eindgebruiker: Belangrijke eindgebruikers zijn technologiebedrijven, onderzoekslaboratoria, overheidsinstanties en zorgorganisaties. De technologiesector leidt de adoptie, maar defensie en gezondheidszorg zullen naar verwachting de snelste groeipercentages laten zien, door fotonische neuromorfe systemen te gebruiken voor realtime analyses en geavanceerde diagnostiek.
• Per Geografie: Noord-Amerika leidt momenteel de markt, gevolgd door Europa en Azië-Pacific. De regio Azië-Pacific wordt verwacht de hoogste CAGR te ervaren, gestimuleerd door overheidsinitiatieven en robuuste ecosystemen voor halfgeleiderproductie (SEMI).

Over het algemeen staat de markt voor fotonische neuromorfe hardware voor robuuste groei tot 2030, met technologische doorbraken en samenwerkingen over sectoren heen die commercialisering en acceptatie versnellen.

Concurrentielandschap en Leiders

Het concurrentielandschap voor fotonische neuromorfe hardware in 2025 wordt gekenmerkt door een dynamische mix van gevestigde technologie-giganten, gespecialiseerde startups en samenwerkingen tussen de academische wereld en de industrie. Deze sector wordt gedreven door de zoektocht naar ultra-snelle, energie-efficiënte computing-architecturen die de unieke eigenschappen van fotonica benutten om neurale netwerken na te emuleren. De markt blijft zich in een prille maar snel evoluerende fase bevinden, met aanzienlijke investeringen in R&D en prototype-ontwikkeling.

Onder de toonaangevende spelers heeft Intel Corporation opmerkelijke vooruitgang geboekt met zijn onderzoek naar silicium fotonica en neuromorfische computing, door fotonische interconnects te integreren met zijn Loihi neuromorfe chips. IBM is een andere belangrijke concurrent, die zijn expertise in zowel fotonica als kunstmatige intelligentie benut om hybride fotonisch-elektronische neuromorfe systemen te ontwikkelen. Huawei Technologies heeft ook de sector betreden, met een focus op fotonische versnellers voor AI-werkbelastingen, zoals blijkt uit hun patentaanvragen en onderzoekspublicaties.

Startups spelen een cruciale rol bij het verleggen van de grenzen van fotonische neuromorfe hardware. Lightmatter en Lightelligence zijn twee Boston-gebaseerde bedrijven die aanzienlijke durfkapitaal hebben aangetrokken om fotonische processors te ontwikkelen die in staat zijn om neural netwerk inferentie tegen ongekende snelheden en met een lager stroomverbruik dan traditionele elektronische chips uit te voeren. Optalysys in het VK is een pionier op het gebied van optische computing-platforms die kunnen worden aangepast voor neuromorfe toepassingen, met als doel markten voor hoogpresterende computing en AI.

Academische instellingen en consortia, zoals het Imperial College London en het EUROPRACTICE initiatief, bevorderen innovatie door middel van samenwerkingsonderzoek en pilotprojecten, vaak in samenwerking met de industrie. Deze samenwerkingen zijn cruciaal voor de vooruitgang in de fundamentele fotonische apparaattechnologieën en het opschalen van neuromorfe architecturen.

• Belangrijke concurrentiefactoren zijn onder andere de schaalbaarheid van apparaten, integratie met bestaande halfgeleiderprocessen, energie-efficiëntie en het vermogen om grootschalige neurale netwerken te ondersteunen.
• Strategische partnerschappen en intellectuele eigendomsportefeuilles worden steeds belangrijker, omdat bedrijven een voet aan de grond willen krijgen in deze opkomende markt.
• Geografisch gezien zijn de VS, China en Europa de belangrijkste centra van activiteit, waarbij overheidsfinanciering en industrieel beleid een belangrijke rol spelen in het vormgeven van het concurrentielandschap.

Vanaf 2025 blijft de markt voor fotonische neuromorfe hardware zeer concurrerend en gefragmenteerd, zonder enkele dominante speler maar met een duidelijke trend naar consolidatie naarmate technologieën rijpen en commerciële toepassingen opkomen.

Regionale Analyse: Noord-Amerika, Europa, Azië-Pacific en de Rest van de Wereld

Het regionale landschap voor fotonische neuromorfe hardware in 2025 wordt gevormd door verschillende niveaus van onderzoeksintensiteit, industriële adoptie en overheidssteun in Noord-Amerika, Europa, Azië-Pacific en de Rest van de Wereld (RoW).

• Noord-Amerika: Noord-Amerika, geleid door de Verenigde Staten, blijft aan de voorhoede van innovatie in fotonische neuromorfe hardware. De regio profiteert van stevige financiering voor quantum en neuromorfisch onderzoek, met grote initiatieven van agentschappen zoals de Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) en de National Science Foundation (NSF). Vooruitstrevende universiteiten en bedrijven, waaronder IBM en Intel, ontwikkelen actief fotonische chips voor AI-versnelling. De aanwezigheid van een volwassen ecosysteem voor halfgeleiders en sterke interesse van durfkapitaal versnellen de commercialisering. Noord-Amerika wordt verwacht zijn leiderschap te behouden in zowel onderzoeksoutput als vroege implementaties in datacenters en defensietoepassingen.
• Europa: Europa wordt gekenmerkt door samenwerkende onderzoeksframeworks en aanzienlijke publieke investeringen, met name via het Horizon Europe programma. Landen zoals Duitsland, Frankrijk en het VK herbergen baanbrekende onderzoeksgroepen en startups, waaronder LightOn en Imperial College London. De focus van de Europese Unie op digitale soevereiniteit en energie-efficiënte computing stimuleert de interesse in fotonische neuromorfe oplossingen voor edge computing en autonome systemen. De regio staat echter voor uitdagingen in het opschalen van de productie en het aantrekken van particuliere investeringen in vergelijking met Noord-Amerika en Azië-Pacific.
• Azië-Pacific: De regio Azië-Pacific, met name China, Japan en Zuid-Korea, verhoogt snel zijn aanwezigheid in fotonische neuromorfe hardware. De door de overheid gesteunde initiatieven in China, zoals het Ministerie van Wetenschap en Technologie, bevorderen binnenlandse innovatie en industrialisatie. Japanse bedrijven zoals NEC Corporation en onderzoeksinstellingen verkennen fotonische AI-versnellers voor robotica en slimme infrastructuur. De regio profiteert van geavanceerde fotonica-productiecapaciteiten en een groeiende AI-markt, waardoor het in 2025 een belangrijk groeimotor voor de sector is.
• Rest van de Wereld (RoW): In de Rest van de Wereld is de acceptatie pril maar groeiende, met interesse die voornamelijk ligt in academisch onderzoek en pilotprojecten. Landen in het Midden-Oosten en Latijns-Amerika beginnen te investeren in fotonische technologieën, vaak in samenwerking met wereldspelers. Beperkte lokale expertise en infrastructuur blijven echter barrières voor een snelle acceptatie.

Over het algemeen, terwijl Noord-Amerika en Azië-Pacific naar verwachting de markt voor fotonische neuromorfe hardware in 2025 zullen domineren, zullen de collaboratieve onderzoeksomgeving in Europa en de geleidelijke opkomst van RoW-markten bijdragen aan een meer wereldwijd gedistribueerde innovatielandschap.

Uitdagingen, Risico’s en Belemmeringen voor Adoptie

De adoptie van fotonische neuromorfe hardware in 2025 staat voor verschillende significante uitdagingen, risico’s en barrières die de wijdverspreide commercialisering en integratie in mainstream computing systemen zouden kunnen belemmeren. Hoewel de belofte van ultra-snelle, energie-efficiënte berekeningen aantrekkelijk is, is de weg naar praktische implementatie complex.

• Fabricagecomplexiteit en Schaalbaarheid: Het fabriceren van fotonische neuromorfe chips vereist geavanceerde nanofabricagetechnieken en een nauwkeurige integratie van fotonische en elektronische componenten. De huidige productieprocessen zijn nog niet geoptimaliseerd voor grootschalige, kosteneffectieve productie, wat leidt tot hoge initiële kosten en beperkte beschikbaarheid. Het gebrek aan gestandaardiseerde fabricageprotocollen compliceert daarnaast de schaalbaarheid (Nature Reviews Materials).
• Integratie met Bestaande Systemen: De meeste huidige computing-infrastructuur is gebaseerd op elektronische hardware. Integratie van fotonische neuromorfe apparaten met legacy-systemen presenteert compatibiliteitsuitdagingen, met name op het gebied van gegevensoverdracht, signaalconversie en interface normen. Hybride systemen kunnen leiden tot knelpunten aan de elektronische-fotonische interface, waardoor de totale prestatieverbeteringen worden verminderd (IEEE).
• Ontwerp en Programmeren Complexiteit: Het ontwikkelen van algoritmen en software die volledig profiteren van het parallelisme en de snelheid van fotonische neuromorfe hardware is geen triviale zaak. Er is een gebrek aan volwassen ontwikkeltools, simulatie-omgevingen en programmeermodellen die zijn afgestemd op fotonische architecturen, wat innovatie en acceptatie vertraagt (U.S. Department of Energy).
• Betrouwbaarheid en Foutcorrectie: Fotonische systemen zijn gevoelig voor ruis, signaalverlies en fabricage-geïnduceerde variabiliteit, wat de computationele nauwkeurigheid en betrouwbaarheid kan beïnvloeden. Robuuste foutcorrectie en fouttolerant ontwerpsstrategieën zijn nog in ontwikkeling, wat een risico vormt voor missiekritische toepassingen (Nature).
• Investering en Markt onzekerheid: De hoge R&D-kosten en onzekere rendementen op investeringen ontmoedigen veel potentiële belanghebbenden. De markt voor fotonische neuromorfe hardware is nog in de kinderschoenen, met weinig commerciële implementaties en beperkte ecosysteemondersteuning, wat het een risicovolle onderneming maakt voor investeerders en vroege adopters (IDTechEx).

Het aanpakken van deze uitdagingen vereist gecoördineerde inspanningen tussen de academische wereld, de industrie en de overheid om normen te ontwikkelen, de fabricage te verbeteren en een robuust ecosysteem voor fotonische neuromorfe technologieën te bevorderen.

Kansen en Strategische Aanbevelingen

De markt voor fotonische neuromorfe hardware in 2025 biedt een scala aan aantrekkelijke kansen die worden aangedreven door de convergentie van kunstmatige intelligentie (AI), hogepresteerbare computing en de beperkingen van traditionele elektronische architecturen. Terwijl de datavolumes en de complexiteit van AI-modellen toenemen, bieden fotonische neuromorfe systemen—die licht voor berekeningen benutten—aanzienlijke voordelen in snelheid, parallelisme en energie-efficiëntie. Deze eigenschappen positioneren fotonische neuromorfe hardware als een transformerende technologie voor sectoren zoals datacenters, autonome voertuigen, edge computing en geavanceerde robotica.

Belangrijke kansen zijn onder andere:

• Versnelling van Datacenters: De exponentiële groei van AI-werkbelastingen stelt conventionele op silicium gebaseerde hardware onder druk. Fotonic neuromorfe chips kunnen ultra-snelle, low-latency verwerking leveren, wat ze aantrekkelijk maakt voor hyperscale datacenters die hun energieverbruik en operationele kosten willen verlagen. Strategische partnerschappen met cloudserviceproviders en AI-infrastructuurbedrijven kunnen de adoptie versnellen (IBM, Microsoft).
• Edge AI en IoT: De vraag naar realtime inferentie aan de rand—waar stroom en ruimte beperkt zijn—creëert een niche voor compacte, energie-efficiënte fotonische neuromorfe processors. Gericht op toepassingen in slimme video-observatie, industriële automatisering en draagbare apparaten kan nieuwe inkomstenstromen ontsluiten (Intel, Arm).
• Autonome Systemen: De mogelijkheid van fotonische neuromorfe hardware om sensorische gegevens met de snelheid van licht te verwerken, is cruciaal voor autonome voertuigen en drones, waar snelle besluitvorming essentieel is voor veiligheid en prestaties. Samenwerkingen met OEM’s in de auto-industrie en robotica bedrijven kunnen vroege implementaties stimuleren (NVIDIA, Tesla).
• Onderzoek en Aangepaste Oplossingen: Academische en overheidsonderzoekinstellingen investeren in neuromorfe fotonica voor computing-paradigma’s van de volgende generatie. Het aanbieden van aanpasbare platforms en ontwikkelsets kan ecosysteemgroei bevorderen en vroege marktleidenschap vestigen (DARPA, National Science Foundation).

Strategische aanbevelingen voor belanghebbenden zijn onder andere het prioriteren van R&D om integratie- en schalingsuitdagingen te overwinnen, allianties te vormen met AI-softwareleveranciers om compatibiliteit te waarborgen, en deel te nemen aan standaardisatie-inspanningen om bredere industriële adoptie te vergemakkelijken. Vroege investeringen in intellectueel eigendom en talentontwikkeling zullen cruciaal zijn voor het vastleggen van lange termijnwaarde naarmate de markt rijpt en de concurrentie toeneemt (IDC, Gartner).

Toekomstperspectief: Opkomende Toepassingen en Investering Hotspots

Kijkend naar 2025, wordt de toekomst van fotonische neuromorfe hardware gevormd door een samensmelting van technologische doorbraken, uitbreidende toepassingsdomeinen en toenemende investeringsactiviteit. Aangezien de beperkingen van traditionele elektronische computing steeds duidelijker worden—met name op het gebied van energie-efficiëntie en verwerkingssnelheid voor AI-werkbelastingen—krijgen fotonische neuromorfe systemen steeds meer aanhang als een transformerend alternatief. Deze systemen benutten de unieke eigenschappen van licht om neurale architecturen na te emuleren, wat ultra-snelle gegevensverwerking en significante reducties in stroomverbruik biedt.

Opkomende toepassingen bewegen zich snel van academische prototypes naar real-world scenario’s. In edge computing worden fotonische neuromorfe chips onderzocht voor ultra-low-latency inferentie in autonome voertuigen, robotica en slimme sensoren, waar snelle besluitvorming kritisch is. De telecommunicatiesector is ook een belangrijke adopter, waarbij fotonische neurale netwerken worden geïntegreerd in optische signaalverwerking voor snellere en efficiëntere datarouting en foutcorrectie. Bovendien onderzoekt de gezondheidszorg industrie fotonische neuromorfe platforms voor realtime medische beeldanalyse en brein-computerinterfaces, waar snelheid en parallelisme van groot belang zijn.

Investeringshotspots worden gevormd rond zowel gevestigde technologiehubs als opkomende innovatiewerkplaatsen. Noord-Amerika, met name Silicon Valley en Boston, blijft aanzienlijke durfkapitaal en bedrijfs R&D-financiering aantrekken, met startups en onderzoeks spin-offs die samenwerken met grote spelers zoals Intel en IBM aan fotonische AI-versnellers. In Europa leiden Nederland en Duitsland met publiek-private partnerschappen en door de EU gefinancierde initiatieven, zoals het EUROPRACTICE programma, dat photoonische chip prototyping en commercialisering ondersteunt. Azië-Pacific, vooral China en Japan, verhoogt de investeringen via nationale strategieën en industriële allianties, waarbij bedrijven zoals Huawei en NTT strategische inzetten op fotonische computing voor infra van de volgende generatie AI.

• Belangrijke groei-gebieden van toepassingen: edge AI, optische communicatie, medische diagnostiek, en high-frequency trading.
• Investeringsdrijfveren: vraag naar energie-efficiënte AI, overheids R&D stimulansen, en de rijping van geïntegreerde fotonica productie.
• Uitdagingen: schaling van fabricage, standaardisering van interfaces, en integratie van fotonische en elektronische componenten.

Tegen 2025 wordt verwacht dat de markt voor fotonische neuromorfe hardware zal overgaan van vroege pilots naar de eerste commerciële implementaties, met industrie-analisten die een jaarlijkse groei (CAGR) van meer dan 30% door het decennium voorspellen, volgens IDC en MarketsandMarkets. Dit positioneert fotonische neuromorfe hardware als een brandpunt voor zowel technologische innovatie als strategische investering in de komende jaren.

Bronnen & Referenties

• International Data Corporation (IDC)
• MarketsandMarkets
• imec
• Nature
• IBM Research
• DARPA
• Huawei Technologies
• Lightelligence
• Optalysys
• Imperial College London
• EUROPRACTICE
• National Science Foundation (NSF)
• Horizon Europe
• LightOn
• Ministerie van Wetenschap en Technologie
• NEC Corporation
• IEEE
• U.S. Department of Energy
• IDTechEx
• Microsoft
• Arm
• NVIDIA