Edge-KI-Hardwaremarkt, nach Komponenten (CPU, GPU, ASIC und andere), nach Gerät (Smartphone, Kamera, Roboter, Automobil, Smart Speaker, Wearables und Smart Mirror), nach Vertikal (Unterhaltungselektronik, Smart Home, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Regierung und andere), nach Regionen (Nordamerika, Europa, Asien- Paz...

Marktüberblick für Edge Ai-Hardware

Der Edge-KI-Hardwaremarkt verzeichnete 2018 eine Auslieferung von 532,4 Millionen Einheiten und wird voraussichtlich bis zum Ende des Prognosezeitraums bei einer jährlichen Wachstumsrate von 21 1.681,8 Millionen Einheiten erreichen. 72%.

Edge Al ist ein fortschrittliches Gerät, das zur Verarbeitung und Stromversorgung künstlicher intelligenter Roboter und Geräte verwendet wird. Dieses Gerät wird verwendet, um die Verarbeitung künstlicher Intelligenz zu integrieren und zu verbessern, indem die Daten im Gerät selbst verarbeitet werden. Cloud Computing ist in diesem Prozess nicht erforderlich. Diese Faktoren führen dazu, dass das Gerät seine eigenen Entscheidungen trifft. Die Edge-KI-Verarbeitung verlagert den Workflow auf das Gerät, wodurch die Reisezeit für die Daten über lange Routen reduziert wird. Dies ist für Unternehmen sehr hilfreich, um die Daten in kürzerer Zeit oder basierend auf Echtzeit zu analysieren.

Darüber hinaus kann dieses Gerät große KI-Modelle in kleine Hardware-Formfaktoren komprimieren, was die Nachfrage nach dem Marktventil für Edge-KI-Hardware beschleunigt. Für den Prozess der Edge-KI werden als Hardwaregeräte Central Processing Unit (CPU), GPU, ASIC, FPGA und SoC Accelerators benötigt. Die vielfältigen Lösungen wie virtuelle Assistenten, die Häuser verwalten, und Gesichtserkennungsprogramme aufgrund von KI-Hardware bilden zentrale Voraussetzungen. Diese Geräte werden auch in Smart-Home-Anwendungen verwendet. Laut NASSCOM wird der indische IoT-Markt bis 2020 voraussichtlich 15 Milliarden US-Dollar erreichen und 5% des Weltmarktes ausmachen.

COVID-19-Analyse:

Der COVID-19-Ausbruch hat alle Menschen auf der ganzen Welt verändert, nur wenige von ihnen sind physisch vom Virus betroffen und die anderen sind wirtschaftlich betroffen. Verschiedene Industrieunternehmen sehen sich aufgrund staatlicher Vorschriften wie Transportverbote, Störungen der Lieferkette und Personalmangel mit Stillständen konfrontiert.

Auch die Automobilindustrie ist stark von dieser Pandemie-Situation betroffen. Darüber hinaus ist der Markt für Edge-KI-Hardware auch durch die Lockdowns und andere Störungen gefallen. Die zunehmenden Vorteile von Edge-KI-Hardwaregeräten wie geringere Kosten, Effizienz und zuverlässige Funktionen sowie fortschrittliche Technologien erhöhen das Wachstum des Marktes im Bewertungszeitraum rasant.

Marktdynamik:

• Treiber:

Durch den verstärkten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) erhöht sich die Chance in Halbleiterunternehmen. Der Einsatz von Edge-KI-Hardware in robusten Analysen treibt das Wachstum des Marktes voran. Faktoren wie die Verfügbarkeit billiger KI-Hardware und kostengünstige Konnektivität erhöhen das Wachstum des Marktes.

Der Trend, große KI-Modelle in kleine Hardwareformen zu komprimieren, kurbelt das Marktwachstum an. Die Edge-KI-Hardware bietet eine geringe Latenz. Es wird erwartet, dass sie das Marktwachstum für Edge-KI-Hardware in dieser Region eskalieren wird. Prominente Unternehmen wie Intel und Facebook arbeiteten zusammen und stellten KI-Chips her, mit denen maschinelles Lernen äußerst kostengünstig und effizient eingesetzt werden kann.

• Zurückhaltung:

Eingeschränkte Schulungen auf dem Gerät und mangelnde Talente können das Wachstum des Marktes behindern, und der Mangel an KI-Experten ist das größte Hindernis auf dem Markt für Edge-KI-Hardware.

• Möglichkeiten:

Die steigende Nachfrage nach Edge Computing im IoT und dedizierten KI-Prozessoren für die Bildanalyse auf dem Gerät könnte die Marktchancen für Edge-KI-Hardware seinum das Wachstum des Marktes zu steigern.

• Herausforderungen:

Die Edge-KI-Hardwaregeräte verbrauchen mehr Strom, was die größte Herausforderung des Marktes darstellt. Größenbeschränkungen können der andere herausfordernde Faktor des Marktes sein.

Ziele der Studie -

• Bereitstellung detaillierter Informationen über die Marktstruktur sowie verschiedene Prognosesegmente und Teilsegmente für die nächsten 10 Jahre.


• Bereitstellung der Faktoren, die das Wachstum des Marktwerts beeinflussen.


• Analyse der Branchenanalyse des Edge-KI-Hardwaremarktes auf der Grundlage der Fünf-Kraft-Analyse von Porter, Faktoren-Preisanalyse, Lieferkettenanalyse usw.


• Bereitstellung von Historie und Prognose von Umsatzsegmenten und Teilsegmenten des Marktumsatzes für die wichtigsten Regionen.


• Bereitstellung einer Analyse der aktuellen Marktgröße und der Zukunftsaussichten auf Länderebene.


• Bereitstellung einer Analyse des Branchenwachstums auf Länderebene nach Region, Form und Anwendung.


• Um ein strategisches Profil der wichtigsten Akteure auf dem Markt bereitzustellen, analysieren Sie ihre Kernkompetenzen und zeichnen Sie eine globale Wachstumslandschaft für KI-Hardware auf.


• Verfolgung und Analyse neuer Produktentwicklungen, strategischer Allianzen und globaler Marktforschung für KI-Hardware.

Edge-KI-Hardwaremarkt, Millionen Einheiten

Quelle: MRFR-Analyse

Der Edge-KI-Hardwaremarkt verzeichnete 2018 eine Auslieferung von 532,4 Millionen Einheiten und wird voraussichtlich bis zum Ende des Prognosezeitraums 1.681,8 Millionen Einheiten erreichen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 21,72%.

Segment-Übersicht:

Der globale Markt für Edge-KI-Hardware wurde in Segmente unterteilt, die auf Komponenten, Geräten, Stromverbrauch, Vertikale und Region basieren.

• Basiert auf Komponente

Der globale Markt für Edge-KI-Hardware, der auf der Komponente basiert, ist in GPU, CPU, ASIC und andere unterteilt. Unter diesen ist die CPU (Central Processing Unit) marktführend, da sie der Kernprozessor für jede Art von Edge-KI-Hardwaregerät ist.

• Basiert auf Gerät

Basierend auf dem Gerät wird der globale Markt für Edge-KI-Hardware in verschiedene Geräte wie Kamera, Smartphone, Roboter, intelligenter Lautsprecher, Automobil, Smart Mirror und Wearables eingeteilt. Unter diesen wird das Smartphone-Segment aufgrund der frühen Einführung von KI-Chips oder -Prozessoren und fortschrittlichen Technologien in den Bereichen Bilderkennung, Echtzeit-Sprach- und Spracherkennung vom größten Marktanteil für KI-Hardware dominiert.

• Basierend auf dem Stromverbrauch