Mit der wachsenden Nachfrage nach Deep Learning in Echtzeit ist spezialisierte Edge-Künstliche-Intelligenz-Hardware (KI), die schnelles Deep Learning auf dem Gerät ermöglicht, unverzichtbar geworden. Die derzeitige Standardlösung (Cloud-basiert) für Künstliche Intelligenz (KI) ist unzureichend, um Bandbreite abzudecken, geringe Latenzzeiten zu gewährleisten und den Datenschutz zu gewährleisten. Daher müssen KI-Aufgaben an den Edge verlagert werden. Edge-Künstliche Intelligenz (KI) kann auf verschiedenen Hardwareplattformen laufen, von leistungsstarken neuronalen Prozessoren bis hin zu Standard-MCUs. Zu den Edge-Künstliche-Intelligenz-Hardwaregeräten (KI) gehören IoT-Geräte und -Maschinen, was ihre Nachfrage auf dem Weltmarkt erhöht.
Laut Data Bridge Market Research belief sich der Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2021 auf 744,03 Millionen US-Dollar und soll bis 2029 4.030,32 Millionen US-Dollar erreichen . Im Prognosezeitraum 2022 bis 2029 wird ein Marktwachstum von durchschnittlich 20,65 % erwartet .
„Die zunehmende Nutzung von On-Device-KI-Prozessoren zur Bildanalyse dürfte das Marktwachstum vorantreiben.“
Mobile Prozessoren mit künstlicher Intelligenz (KI) ermöglichen computergestützte Bildgebungsanwendungen in Drohnen, selbstfahrenden Autos, tragbarer Elektronik und Robotern. Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Bildverarbeitungseinheiten (VPU) können Drohnen helfen, das Unfallrisiko zu senken und bessere Entscheidungen zu treffen, was zur steigenden Nachfrage nach privaten und industriellen Drohnen beiträgt. Anwendungen zur visuellen Wahrnehmung und computergestützten Bildgebung verbessern mobile Geräte, indem sie komplexe Optiken durch einfachere Linsen ersetzen, von heterogenen Sensoren wie Tiefensensoren (RGB und Infrarot (IR)) aufgenommene Bilder kombinieren und kontextbezogene Metadaten aus Videostreams und Standbildern extrahieren. Diese Faktoren ermöglichen den Einsatz von Bildverarbeitungseinheiten (VPU) in Mobiltelefonen, tragbaren Geräten, Tablets und persönlichen Robotern. Daher wird erwartet, dass die zunehmende Nutzung von geräteinternen KI-Prozessoren zur Bildanalyse das Marktwachstum vorantreibt.
Was hemmt das Wachstum des Edge-Hardwaremarktes für künstliche Intelligenz (KI) ?
„Einschränkungen im Zusammenhang mit Edge-Geräten mit künstlicher Intelligenz (KI)“
Vortrainierte Machine-Learning-Modelle werden für die Edge-Inferenz künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt. Diese Modelle passen Benutzerdaten und -anforderungen automatisch an. Das Trainieren eines Modells erfordert erhebliche Rechenleistung, doch Geräte mit Edge-KI haben nur eingeschränkten Zugriff auf Trainingsdaten, was das Marktwachstum hemmen dürfte. Darüber hinaus kann Edge-KI nur kleine Transfer-Learning-Aufgaben, aber keine Deep-Learning-Aufgaben ausführen, was das Marktwachstum ebenfalls hemmt.
Segmentierung: Edge-Markt für künstliche Intelligenz (KI)-Hardware
Der Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) ist nach Gerät, Prozessoren, Stromverbrauch, Prozess und Endbenutzerbranche segmentiert.
- Auf der Grundlage des Geräts ist der Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) in Smartphones, Kameras, Roboter, Wearables, intelligente Lautsprecher, Autos und intelligente Spiegel unterteilt.
- Basierend auf Prozessoren ist der Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) in Zentraleinheit (CPU), Grafikprozessor (GPU), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASIC) und andere segmentiert.
- Auf der Grundlage des Stromverbrauchs ist der Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) in weniger als 1 W, 1–3 W, 3–5 W, 5–10 W und mehr als 10 W segmentiert.
- Auf der Grundlage des Prozesses ist der Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) in Training und Inferenz segmentiert.
- Basierend auf der Endbenutzerbranche ist der Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) in die Bereiche Unterhaltungselektronik, Smart Home, Automobil und Transport, Regierung, Gesundheitswesen, Industrie, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Bauwesen und Sonstiges unterteilt.
Regionale Einblicke: Nordamerika wird voraussichtlich den Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) dominieren
Nordamerika wird voraussichtlich den Markt dominieren und aufgrund der hohen Verbreitung von KI-basierten Servern in der Region deutlich wachsen. Darüber hinaus wird die starke Präsenz führender Anbieter von KI-Technologien das Wachstum des Marktes für Edge-KI-Hardware in dieser Region weiter vorantreiben.
Darüber hinaus dürfte der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum 2022 bis 2029 aufgrund der Schaffung neuer Infrastrukturprojekte, beispielsweise 5G-Netze und Rechenzentren, die höchste Wachstumsrate verzeichnen. Darüber hinaus wird das zunehmende Bewusstsein für künstliche Intelligenz (KI) das Marktwachstum positiv beeinflussen.
Aktuelle Entwicklungen: Edge-Hardwaremarkt für künstliche Intelligenz (KI)
- Im Jahr 2021 stellte die Intel Corporation ihren Intel Xeon Scalable Prozessor der 3. Generation vor. Das Hauptziel dieses Prozessors ist es, eine ausgewogene Architektur mit erweiterten Sicherheitsfunktionen, integrierter künstlicher Intelligenz und Kryptobeschleunigung zu bieten.
- Im Jahr 2020 arbeitete Hyundai Motor, ein südkoreanischer multinationaler Automobilhersteller, mit NVIDIA zusammen, um die Infotainment- und KI-Plattformen NVIDIA DRIVE für seine kommenden Modelle von Kia, Hyundai und Genesis zu nutzen. NVIDIA ist ein amerikanisches multinationales Technologieunternehmen mit Sitz in Santa Clara,
Um mehr über die Studie zu erfahren, besuchen Sie https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-edge-ai-hardware-market
Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Edge-Markt für künstliche Intelligenz (KI)-Hardware gehören:
- Cisco Systems, Inc. (USA)
- IBM (USA)
- Intel Corporation (USA)
- SAMSUNG (Südkorea)
- Google (USA)
- Microsoft (US)
- Micron Technology, Inc. (USA)
- NVIDIA Corporation (USA)
- Oracle (USA)
- Arm Limited (Großbritannien)
- Advanced Micro Devices, Inc. (USA)
- Dell Inc. (USA)
- Hewlett Packard Enterprises Development LP (USA)
- Habana Labs Ltd. (USA)
- Synopsys, Inc (USA)
- Nutanix (USA)
- Amazon Web Services, Inc. (USA)
Oben sind die wichtigsten Akteure aufgeführt, die im Bericht behandelt werden. Um mehr über die Unternehmen auf dem Markt für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) zu erfahren, wenden Sie sich an https://www.databridgemarketresearch.com/contact
Forschungsmethodik: Globaler Edge-Markt für künstliche Intelligenz (KI)-Hardware
Die Datenerhebung und die Basisjahresanalyse erfolgen mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichproben. Die Marktdaten werden mithilfe marktstatistischer und kohärenter Modelle analysiert und geschätzt. Darüber hinaus sind Marktanteilsanalysen und Schlüsseltrendanalysen die wichtigsten Erfolgsfaktoren des Marktberichts. Die zentrale Forschungsmethode des DBMR-Forschungsteams ist die Datentriangulation. Diese umfasst Data Mining, die Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und eine primäre (Branchenexperten-)Validierung. Darüber hinaus umfassen die Datenmodelle ein Lieferantenpositionierungsraster, eine Marktzeitlinienanalyse, einen Marktüberblick und -leitfaden, ein Unternehmenspositionierungsraster, eine Unternehmensmarktanteilsanalyse, Messstandards, eine globale vs. regionale Analyse sowie eine Lieferantenanteilsanalyse. Bei weiteren Fragen wenden Sie sich bitte an einen Analysten.
