边际人工智能芯片市场份额 2025-2035年

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今后几年中,这个市场将面临什么趋势?

边际人工智能芯片市场在2024年占23.02亿美元,2025年占27.06亿美元,预计到2035年将达到136.57亿美元,在2025年至2035年之间CAGR增长约17.57%. 被称为"边缘AI芯片"(Edge AI Chips)的半导体芯片通过绕行集中云服务处理智能手机,IOT传感器,无人机等边缘设备的AI工作量和自主车辆. 通过这些芯片,实时数据处理是可以实现的,延缓性被降低,隐私被增强,带宽能力被削弱. Edge AI Chips的市场正在出现强劲的发展,这得益于智能设备数量的增长,5G的创新,以及汽车、保健、制造业和消费电子行业对迅速决策的需求的增加。

行业专家对市场趋势有何看法?.

我们视AI为移动、汽车和IOT增长的关键驱动力。 我们的Snapdragon平台是这一转变的核心,使AI能力处于边缘. 页:1

• Cristiano Amon – Qualcomm公司首席执行官

报告分析的是哪些部分和地理图?

市场的主要驱动力和挑战是什么?

对智能设备的需求不断增长,因此需要高效的边缘AI芯片.

边缘AI芯片市场发展的一个重要贡献是许多行业和消费领域对智能设备的需求日益增加. 如今,智能手机,智能扬声器,可穿戴设备,家用自动化系统,以及AR/VR设备正在成为日常生活中常见的一部分,因为智能设备已经扩大. 有效边缘AI解决方案的市场正在急剧增长,因为这些设备侧重于内部快速控制,而不是以云为基础的处理。 在边缘进行计算时,智能设备上的AI芯片会提供快速响应,增强隐私,并减少数据转移需求. 语音指令、生物鉴别认证和预兆计算等工作需要立即作出反应,这正在推动为实时功能设计的边缘AI芯片的增长。

保健、汽车和制造业是支持AI芯片所带动的智能边缘设备需求的重要因素。 例如,AI驱动的医用腕带在自动驾驶的汽车依赖快速边缘处理进行控制的同时,监测不间断的重要统计数据,而新的边缘AI芯片使得工厂机器人和设备更加智能,以提高安全性和效率. 为此,市场要求AI芯片在性能和节能之间提供成本平衡. 广告商越来越依赖AI在普通事物中,使制造商寻求使用边缘AI芯片,这些芯片提供良好的性能而不会过热或电池寿命短. 随着智能设备数量不断增加,它们大大地增加了边缘AI芯片市场的加速增长。

汽车和医疗驱动器等行业的实时加工需求 AI 被采用。

汽车和保健等关键领域对实时数据处理的需求不断增加,成为边际人工智能芯片市场增长的主要推动力。 在自动驾驶、驾驶协助和车辆内取景等汽车应用中,需要根据传感器、相机和雷达所积累的数据迅速作出决定。 通过在当地处理车辆中的数据,Edge AI芯片会减少延迟并消除云连接的需要,这对维持安全和最佳性能至关重要。 有了边缘AI芯片使车辆能够通过实时处理信息来更快地应对变化中的道路,车辆将支持自动驾驶并保护乘客.

实时人工智能处理是保健领域的一项主要要求,用于远程病人监测和诊断成像以及可穿戴的健康技术等活动。 有了边缘AI芯片,医疗专家可以实时评估患者信息,而不论网络发生率如何,以便能够立即采取行动,改善患者的输出。 这些芯片支持诸如ECG异常模式,智能诊断成像,和移动外科机器人等工作. 由于医疗保健依赖于维护患者数据的安全,在保健中心附近处理信息是必要的。 随着对高效,准确和可靠解决方案的创新和要求不断演变,边缘AI芯片的集成变得不可或缺并正在扩大市场.

高发展和高生产成本限制了市场渗透。

边缘AI芯片 由于这些先进芯片的开发和制造成本高,市场受到严重的增长限制. 需要在新技术研究、高度专业化的硬件设计、质量保证以及生产边缘AI芯片的半导体的先进生产方面花费大量资金。 与大公司相比,获得制造基础设施的机会不足和启动费用高昂使独立公司处于不利地位。 缺乏资金阻碍了新技术的创造并降低了新竞争者进入市场的速度,因此降低了整体的多样性和竞争力。

在大多数价格友好的市场上,在消费品和工业产品中安装边缘AI芯片的费用可能过高。 制造商不愿意广泛部署这些芯片,主要是因为投资的短期回报不确定。 成本往往是大多数使用情况的主要考虑因素,特别是新兴经济体的情况。 这反过来又会限制边缘AI解决方案的广泛应用,尤其是那些资源极少或与相对不成熟的数字生态系统相关的解决方案. 优势AI技术的高集成成本是市场增长的主要障碍。

扩展IOT和智能城市项目,为边缘AI芯片创造了新的需求.

Edge AI Chips将会从日益增长的IOT地貌及其快速关注全球各地城市的智能发展而获得很大利益. 从感应器、相机和仪表等连接设备到这些举措中的自动系统,实时运行流将要求情报和分散处理。 Edge AI芯片的任务很重要,因为它可以支持局部数据处理,降低延迟,提高响应能力和卸载中云系统. 依靠AI技术来处理城市一线的交通,监视,能动,浪费等问题,很可能会把对边缘AI芯片的需求推高.

在农业、运输机制、公用事业和公共安全中更多地采用IOT系统也表明,需要安装人工智能设备。 通过使用Edge AI芯片,IOT设备可以处理关于经验教训的数据,并迅速作出反应,从而提高性能速度和可靠性。 政府方案和对智能基础设施的投资正在加速边际计算的快速增长。 这一持久的趋势为筹码的先行者提供了提出可扩展、负担得起和节能的解决方案的又一机会,因为这些解决方案对连接环境和智能城市不断变化的需求作出反应。

无人机和车辆等自主系统越来越依赖于边缘AI.

对于Edge AI芯片来说,一个强大的市场机会是广泛需要实时进行无人机,机器人和自驾车等自主系统所需的现场,即时AI处理. 迅速处理和应对环境急剧变化的需求的能力对这些系统的业务成功至关重要。 使用Edge AI芯片的这种技术使机器能够处理来自多个来源的即时数据,例如现场相机和传感器,而不需要与远处的云系统通信. 这有利于在各种任务中,包括在障碍导航、环境感知和路线调整方面,实现自主车辆和无人驾驶飞机移动所不可或缺的早期决策进程。

包括运输、农业、安全和物流在内的工业开始使用自主技术的程度越高,先进边缘AI芯片市场就越增长。 例如,携带包裹的无人机必须迅速纠正其飞行,农场的自动化机械需要迅速观察作物周围的作物和地貌. 边缘 人工智能对于在缺乏强大互联网信号的地区运行的机器具有特别价值,能够确保高效、可靠和安全的性能。 随着自主技术的日益被使用,芯片制造商找到了巨大的机遇,可以提供定制并优化的下一代解决方案来应对其起步阶段的不同应用.

该行业的主要市场部门是什么?

基于芯片类型,边缘人工智能(AI)芯片市场被分出为应用程序-特定集成电路(ASICs),图形处理单元(GPU),中央处理单元(CPU),场可编程门阵列(FPGAs),系统对接芯片(SoC),神经形态芯片(Neurormorphic Cips)和Tensor处理单元(TPU). 应用程序-特定集成电路(ASICs)因其高效运行和节能设计而成为了市场领先者,其性能被优化用于图像识别,语音处理等专业AI应用. ASICS在智能手机和自驾车以及IoT设备中被纳入主流,在使用电力时能提高最小的性能效率,因此是边缘应用的完美应用。

基于函数,边缘人工智能(AI)芯片市场被分入培训和推论. 推论芯片的市场占主导地位,因为边缘设备在多数情况下预期会立即产生决定结果,而不仅仅是现场示范培训。 推论芯片简化了在预先训练过的模型上的低纬度处理,可以在监视相机,无人机等设备以及其他智能家用电器上设置. 在边缘AI世界中,推想芯片已经成了去向解决方案,因为它们可以执行实时任务,允许用户保持匿名,并下线工作.

哪个地区在市场领先,为什么?

北美边缘人工智能芯片 市场由于强大的技术骨干、高额的研发支出以及NVIDIA、英特尔和AMD等主要角色的存在而处于领先地位。 在美国,在诸如自主车辆、智能住宅和国防等关键部门采用边缘AI正在迅速扩展并确定了该区域的趋势。 此外,AI在工业和保健自动化方面的领养举措的增长有助于市场的增长。 由于政府支持加拿大的人工智能创新,以及智能城市的使用率和监督率,市场开始扩张。

亚太边疆人工智能(AI)芯片市场由于消费电子,IOT,智能制造的迅速扩散而在中国,日本,韩国和印度等国家拥有最大的增长潜力. 中国政府支持的举措导致华威和MediaTek等公司对AI芯片技术进行重大投资. 韩国和日本正在推广汽车AI和机器人,在印度,增长的动力是智能基础设施和移动技术的需求。 此外,在欧洲和拉丁美洲也观察到了稳定的增长,这是因为更多地注重边缘计算、开发AI政策框架以及广泛的数字转型方案。

市场的竞争面貌如何?.

NVIDIA,英特尔,Qualcomm,AMD,Apple,和三星通过发布以电力效率,低潜能和实时处理为重点的最新AI芯片,在业界领先. 海罗、神话、Tens torrent等新兴企业, 公司经常进行兼并、收购以及伙伴协议,以加强其能力和市场范围,例如在自主驾驶、智能监视、IOT和机器人等领域。 神经处理单元(NPU)和边缘推论技术正在产生动力,因为创新驱动市场和竞争者之间的区别。

边际, Company Shares Analysis, 2024

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最近有哪些合并、收购或产品推出正在形成这一产业?

• 2024年6月,英特尔介绍了可以显著地提高包括数据中心,云,网络,边缘,PC等重要环境的AI效率的先进技术和系统. 客户现在可以更好地利用人工智能系统,因为最新的处理器能提供更高的性能、更高的能源效率和降低所有权的总成本。
• 2024年6月,高级微博 德维 新的处理器旨在提升内容创建、游戏和专业消费市场的性能。

报告覆盖面:

按芯片类型

• 应用-特定集成电路
• 图形处理单位( GPU)
• 中央处理股
• 外地可编程门阵列
• 系统对接芯片
• 神经形态芯片
• 日用处理单位(TPU)

按函数

• 培训
• 推论

按设备类型

• 消费设备
• 企业设备
• 工业设备

由配置节点大小

• 10纳米以下
• 10-20纳米
• 20纳米以上

通过应用程序

• 智能手机和移动设备
• 自动车辆
• 智能监视和安全
• 工业自动化
• 机器人学
• 聪明可穿
• 其他人员

最终用户

• 消费者电子产品
• 汽车
• 保健
• 零售
• 工业
• 其他人员

按地区

北美

• 美国.
• 加拿大

欧洲

• 吴克.
• 法国
• 德国
• 意大利
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• 欧洲其他地区

亚太

• 中国
• 日本
• 印度
• 澳大利亚
• 韩国
• 新加坡
• 亚洲及太平洋其他地区

拉丁美洲

• 联合国
• 联合国
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 海合会 国家
• 南非
• 中东和非洲其他地区

公司名单:

• NVIDIA公司
• 高通科技股份有限公司.
• 英特尔公司
• 高级微设备股份有限公司.
• 苹果股份有限公司.
• 三星电子股份有限公司.
• MediaTek Inc. (英语).
• 华威科技有限公司.
• 阿尔法贝公司
• 亚马逊网络服务
• 海罗科技有限公司.
• 神话股份有限公司.
• 装甲有限公司.
• Tentorrent Inc. (原始内容存档于2018-09-29).
• Blaize Inc. (英语).

常见问题（常见问题解答）