Globaler Edge-KI-Hardwaremarkt nach Geräten (Kameras, Roboter, Smartphones), Prozessoren (GPU, CPU), nach Verbrauch (weniger als 1 W, 1-3 W, 3-5 W), nach Endbenutzer (Unterhaltungselektronik, Automobil, Regierung), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für Edge-KI-Hardware

Der Markt für Edge-KI-Hardware wurde im Jahr 2024 auf 1.629,35 Millionen USD geschätzt und soll bis 2031 einen Wert von 7.223,65 Millionen USD erreichen. Das Wachstum wird sich zwischen 2024 und 2031 auf eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 20,46 % belaufen.

• Edge-KI-Hardware ist eine Art spezialisierter Computerausrüstung, die Daten am Rand eines Netzwerks verarbeitet und analysiert, näher an dem Ort, an dem sie generiert werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computermethoden, die auf zentralisierten Cloud-Servern basieren, führt die Edge-KI-Technologie KI-Funktionen lokal aus.
• Edge-KI macht den ständigen Kontakt mit der Cloud überflüssig, was zu viel schnelleren Reaktionszeiten führt. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die Entscheidungen in Echtzeit erfordern, wie selbstfahrende Autos oder industrielle Automatisierungssysteme.
• Edge-AI-Hardware minimiert die Abhängigkeit von Cloud-Ressourcen und senkt so den Verbrauch und die Kosten der Netzwerkbandbreite. Darüber hinaus werden durch die lokale Verarbeitung Cloud-Ressourcen für komplexere Aktivitäten freigegeben, was die Gesamtsystemleistung steigert.
• Sensible Daten können auf dem Gerät verarbeitet werden, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen durch Datenübertragung an externe Server verringert wird. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Apps, die vertrauliche Informationen verarbeiten, da hierdurch potenzielle Sicherheitslücken verringert und gleichzeitig Datenschutz und -integrität gewährleistet werden.

Globale Marktdynamik für Edge-KI-Hardware

Zu den wichtigsten Marktdynamiken, die den globalen Markt für Edge-KI-Hardware prägen, gehören

Wichtige Markttreiber

• Nachfrage nach Echtzeit-Erkenntnissen und schnellerer Entscheidungsfindung Echtzeit-Erkenntnisse und schnellere Entscheidungsfindung sind branchenübergreifend stark gefragt. Edge-KI-Technologie erfüllt diese Nachfrage, indem sie Daten lokal verarbeitet und so die mit der Cloud-Verarbeitung verbundenen Latenzprobleme vermeidet. Diese Funktionalität ist wichtig für Anwendungen wie
• Autonome Fahrzeuge benötigen Objektidentifikation und -reaktion in Echtzeit, um eine sichere Navigation zu gewährleisten.
• Industrielle Automatisierung ermöglicht vorausschauende Wartung und optimiert Herstellungsprozesse durch Echtzeit-Datenanalyse.
• Einzelhandelsanalysen liefern Einblicke in das Kundenverhalten, um gezieltes Marketing und Bestandsmanagement zu unterstützen.
• Das Wachstum des Internets der Dinge (IoT) Edge-KI-Hardware ist eine leistungsstarke Lösung für die lokale Verarbeitung dieser Daten, wodurch die Belastung der Cloud-Infrastruktur verringert und schnellere Analysen näher an der Quelle ermöglicht werden. Das Wachstum internetfähiger Geräte hat dazu geführt, dass an den Rändern des Netzwerks große Datenmengen generiert werden. Dieser Trend treibt den Einsatz von Edge-KI-Hardware in einer Vielzahl von IoT-Anwendungen voran, darunter Smart-Home-Geräte, Industriesensoren und tragbare Gesundheitsgeräte.
• Weiterentwicklung von KI-Techniken und -Algorithmen Fortschritte bei KI-Algorithmen, insbesondere solchen, die für eine effiziente Verarbeitung auf Edge-Geräten entwickelt wurden, steigern die Nachfrage nach Edge-KI-Hardware, die komplizierte Algorithmen effizient ausführen kann. Diese Entwicklungen ermöglichen die Implementierung von geräteinternen KI-Apps, die umfangreiche Verarbeitungskapazitäten nutzen, um Erkenntnisse und Entscheidungsfindung in Echtzeit zu liefern.
• Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz Angesichts wachsender Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz bietet die lokale Datenverarbeitung mithilfe von Edge-KI-Hardware eine Möglichkeit, die Datenübertragung und die Gefahr von Sicherheitsverletzungen zu reduzieren. Dies ist besonders attraktiv für Anwendungen, die vertrauliche Informationen verarbeiten, da es den Datenschutz verbessert und potenzielle Sicherheitsprobleme im Zusammenhang mit der Übertragung von Daten auf Remote-Server reduziert.

Wichtigste Herausforderungen

• Begrenzte Verarbeitungskapazität Edge-Geräte haben weniger Verarbeitungskapazität als leistungsstarke Cloud-Server und haben häufig Schwierigkeiten, komplizierte KI-Aufgaben zu bewältigen. Diese Einschränkung kann den Umfang und die Komplexität von KI-Algorithmen begrenzen, die effizient auf Edge-Geräten ausgeführt werden können, was eine Joboptimierung und Priorisierung erfordert.
• Einschränkungen bei der Datenspeicherung Edge-Geräte haben häufig eine begrenzte Speicherkapazität, was sorgfältige Lösungen zur Datenspeicherung und -verwaltung erfordert. Diese Einschränkung kann die Priorisierung kritischer Daten und die Verwendung effizienter Datenkomprimierungstechniken zur Maximierung der Speichereffizienz und zur Speicherung relevanter Informationen für die KI-Verarbeitung nach sich ziehen.
• Sicherheitsbedenken Die Verlagerung von KI-Funktionen an den Rand schafft mögliche Sicherheitsbedenken, da Edge-KI-Geräte eine breitere Angriffsfläche haben können als zentralisierte Cloud-Systeme. Aufgrund ihrer begrenzten Ressourcen und potenziell schlechteren Sicherheitsprotokolle können Edge-KI-Geräte anfälliger für Cyberangriffe sein. Diese erhöhte Anfälligkeit unterstreicht die Bedeutung strenger Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von Edge-Geräten und zur Verringerung des Risikos von Sicherheitsverletzungen.
• Komplexität der Softwareentwicklung Die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen, die für die Edge-KI-Technologie optimiert sind, erfordert besondere Fähigkeiten und Überlegungen, was es für viele Unternehmen schwierig macht. Diese Komplexität erfordert Investitionen in Schulungen oder die Einstellung von Personen mit Erfahrung im Edge-Computing und im effektiven Erstellen von KI-Modellen für ressourcenbeschränkte Geräte. Bei der Bewältigung dieses Problems müssen Unternehmen den Erwerb der erforderlichen Fähigkeiten und Ressourcen priorisieren, um die Fähigkeiten der Edge-KI-Technologie effektiv zu nutzen und ihre potenziellen Vorteile zu nutzen.

Wichtige Trends

• Aufkommen spezialisierter Edge-KI-Prozessoren Herkömmliche Zentraleinheiten (CPUs) sind für KI-Workloads häufig ineffizient. Um diese Einschränkung zu lösen, erlebt der Markt einen deutlichen Anstieg spezialisierter Prozessoren, die für Edge-KI-Anwendungen entwickelt wurden. Dazu gehören KI-Beschleuniger, Neural Processing Units (NPUs) und neuromorphe Prozessoren, die darauf ausgelegt sind, KI-Algorithmen effizient auf Edge-Geräten auszuführen. Diese spezialisierten Prozessoren übertreffen Allzweck-CPUs in Bezug auf Leistung und Stromverbrauch und ermöglichen so eine effizientere und effektivere Verarbeitung von KI-Workloads am Edge.
• Kosten- und Integrationsreduzierung Bei Edge-KI-Hardware ist ein deutlicher Trend zur Verkleinerung und Energieeffizienz zu verzeichnen. Diese Entwicklung ermöglicht die nahtlose Integration von KI-Funktionen in eine breite Palette von Geräten, darunter Smartphones und Wearables, Industrieroboter und intelligente Sensoren. Da die Edge-KI-Technologie immer kleiner und energieeffizienter wird, öffnet sie die Tür zu einer größeren Bandbreite neuer Edge-Anwendungen, sodass Branchen KI-gestützte Erkenntnisse und Funktionen auf bisher nicht vorstellbare Weise nutzen können.
• Cloud-Edge-Zusammenarbeit Obwohl die Edge-KI-Verarbeitung mehrere Vorteile bietet, bleibt Cloud-Computing für die Verwaltung komplizierter Aufgaben und die Speicherung großer Datenmengen von entscheidender Bedeutung. Die Zukunft der KI-Verarbeitung ist ein kollaboratives Modell, bei dem Edge-Geräte die Echtzeitverarbeitung und Erstanalyse verwalten, während die Cloud Aktivitäten übernimmt, die enorme Ressourcen und eine zentrale Datenverwaltung erfordern. Dieses kollaborative Paradigma maximiert die Vorteile von Edge- und Cloud-Computing und gewährleistet eine effiziente und skalierbare KI-Verarbeitung in einer Vielzahl von Anwendungen und Anwendungsfällen.

Regionale Analyse des globalen Marktes für Edge-KI-Hardware

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des globalen Marktes für Edge-KI-Hardware

Nordamerika

• Nordamerika hält den höchsten Marktanteil auf dem Markt für Edge-KI-Hardware und wird seine Dominanz voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten, dank der zunehmenden Einführung modernster Spitzentechnologie in der Region.
• Der erhebliche Anstieg des Einsatzes von Geräten des Internets der Dinge (IoT) treibt die Nachfrage nach Edge-KI-Hardware in die Höhe.
• Die gestiegene Nachfrage nach schnelleren Verarbeitungsgeräten treibt die Einführung von Edge-KI-Lösungen voran, insbesondere in Unternehmen, die Echtzeit-Datenanalyse und Entscheidungsfindung benötigen.
• Darüber hinaus tragen erhöhte staatliche Finanzierungsinitiativen in Bereichen wie künstliche Intelligenz und technologische Innovation dazu bei, das Wachstum des Edge voranzutreiben. KI-Hardwaremarkt in Nordamerika.
• Die Region verfügt über eine starke technologische Grundlage und ein dynamisches Ökosystem aus IT-Unternehmen und Forschungseinrichtungen, das Innovation und Wachstum in der Edge-KI-Technologie fördert.
• Diese Elemente festigen in Kombination die beherrschende Stellung Nordamerikas auf dem Edge-KI-Hardwaremarkt und positionieren es als Schlüsseltreiber für Branchenwachstum und Innovation.

Asien-Pazifik

• Der Asien-Pazifik-Raum wird im gesamten Prognosezeitraum voraussichtlich die am schnellsten wachsende Region sein, dank der zunehmenden Einführung von KI und der steigenden Nachfrage nach Elektronik.
• Der Asien-Pazifik-Raum ist eine globale Fertigungsmetropole, insbesondere im Elektroniksektor, mit bedeutenden Herstellern in China, Japan und Südkorea. Diese solide Fertigungsbasis führt zu einer hohen Nachfrage nach Edge-KI-Hardware, die es ermöglicht, Intelligenz in ein breites Spektrum elektronischer Geräte zu integrieren.
• Darüber hinaus investieren Regierungen in der gesamten Region stark in KI-Forschung und -Entwicklung, was auf eine schnelle Einführung von KI-Technologien hindeutet. Dieser proaktive Ansatz zur Einführung künstlicher Intelligenz fördert ein gesundes Klima für Edge-KI-Hardwarelösungen, die geräteinternes Computing in Echtzeit ermöglichen.
• Smart-City-ProgrammeViele Länder im asiatisch-pazifischen Raum verfolgen aktiv Smart-City-Programme und bauen eine intelligente Infrastruktur auf, die Edge-KI-Hardware zur Echtzeit-Datenanalyse und Entscheidungsfindung nutzt.
• Diese Programme decken ein breites Themenspektrum ab, darunter Verkehrsmanagement, Sicherheitsüberwachung und Ressourcenoptimierung. Städte im asiatisch-pazifischen Raum setzen Edge-KI-Technologie ein, um die Effizienz, Nachhaltigkeit und allgemeine Lebensqualität der Bürger zu verbessern.

Globaler Markt für Edge-KI-HardwareSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für Edge-KI-Hardware ist nach Gerät, Prozessoren, Verbrauch, Endbenutzer und Geografie segmentiert.

Markt für Edge-KI-Hardware nach Gerät

• Kameras
• Roboter
• Smartphones

Basierend auf der Gerätekategorie ist der Markt in Kameras, Roboter und Smartphones unterteilt. Die steigende Nachfrage nach Überwachungskameras wird durch die Bereitstellung von Sicherheitsfunktionen getrieben. Insbesondere staatliche Stellen setzen zu Sicherheitszwecken verschiedene Geräte mit Edge-KI-Hardware ein, beispielsweise Überwachungskameras und Drohnen.

Markt für Edge-KI-Hardware nach Prozessoren

• GPU
• CPU

Basierend auf der Prozessorkategorie ist der Markt in GPU und CPU unterteilt. Das CPU-Segment wächst im Markt für Edge-KI-Hardware erheblich. Die Verwendung von KI-fähigen Geräten wird immer weiter verbreitet, insbesondere in Computern und Mobiltelefonen. Insbesondere die Edge-KI-Technologie ist weit verbreitet in Smartphones integriert, wo sie Funktionalität und Fähigkeiten verbessert. Smartphones mit Edge-AI-Prozessoren wie Qualcomms Snapdragon 845 und 855 können erweiterte AI-Funktionen direkt auf dem Gerät ausführen und reduzieren so die Abhängigkeit von der Cloud-Verarbeitung.

Edge-AI-Hardware-Markt nach Verbrauch

• Weniger als 1 W
• 1–3 W
• 3–5 W
• 5–10 W
• 10 W

Basierend auf der Verbrauchskategorie ist der Markt in weniger als 1 W, 1–3 W, 3–5 W, 5–10 W und 10 W unterteilt. Das 10-W-Segment wächst erheblich aufgrund der steigenden Nachfrage nach zuverlässiger Gesichtserkennungstechnologie und anderen erweiterten Funktionen in Hardwaregeräten, insbesondere Smartphones. Technologische Durchbrüche bei Hardwaregeräten, kombiniert mit gesteigerter Produktinnovation, haben zur weitverbreiteten Nutzung von 10-Watt-Geräten beigetragen.

Edge-AI-Hardwaremarkt, nach Endnutzer

• Unterhaltungselektronik
• Automobil
• Regierung

Basierend auf dem Endnutzer ist der Markt in Unterhaltungselektronik, Automobil und Regierung unterteilt. Das Regierungssegment zeigt ein signifikantes Wachstum auf dem Edge-AI-Hardwaremarkt. Steigende Nachfrage nach Kameras für eine breite Palette von Regierungsanwendungen. Überwachungskameras werden von Regierungsbehörden häufig für die Strafverfolgung, Verhaltensanalyse, Gesichtserkennung und Personenzählung sowie für andere wichtige Zwecke eingesetzt. Die Integration von KI-gestützten Überwachungskameras ermöglicht erweiterte Funktionen wie Echtzeitanalysen und erweiterte Mustererkennung, was zu effizienteren und effektiveren Überwachungs- und Durchsetzungsmaßnahmen führt.

Markt für Edge-KI-Hardware nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Nach Geografie wird der globale Markt für Edge-KI-Hardware in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt unterteilt. Nordamerika hält den höchsten Marktanteil am Markt für Edge-KI-Hardware und wird seine beherrschende Stellung voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten, dank der zunehmenden Einführung modernster Spitzentechnologie in der Region. Der erhebliche Anstieg des Einsatzes von Geräten des Internet of Things (IoT) treibt die Nachfrage nach Edge-KI-Hardware in die Höhe. Die gestiegene Nachfrage nach schnelleren Verarbeitungsgeräten treibt die Einführung von Edge-KI-Lösungen voran, insbesondere in Unternehmen, die Datenanalysen und Entscheidungsfindungen in Echtzeit benötigen.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für Edge-KI-Hardware“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt, einschließlich einiger der wichtigsten Akteure wie IBM, Microsoft, Google, NVIDIA, Intel, Samsung, Huawei, Media Tek Inc., Imagination Technologies und Xilinx Inc.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist. Darin bieten unsere Analysten Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produkt-Benchmarking und SWOT-Analysen. Der Abschnitt Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktrankinganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Wichtige Entwicklungen bei Edge-KI-Hardware

• Im Juni 2022 brachte Qualcomm Technologies das Qualcomm Al Stack-Portfolio auf den Markt und stärkte damit seine Führungsposition im Bereich künstliche Intelligenz (Aland | Connected Intelligent Edge Technologies). Qualcomm Al Stack ist eine umfassende Lösung für intelligente Geräte, die OEMs und Entwicklern breiten Softwarezugriff und Interoperabilität bietet.
• Im März 2022 stellten Intels Habana Labs Al-CPUs der zweiten Generation für Training und Inferenz vor. Im März 2022 hat die Amphenol Corporation ihre SURLOK plus-Serie um 8-mm- und 10,3-mm-Winkelstecker mit einem Spannungsbereich von 1500 VDC für Energiespeicherung und Hochleistungsanschluss- und -übertragungsanforderungen erweitert.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung

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Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum aufweisen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktteilnehmer Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern beinhalten Beinhaltet eine detaillierte Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblick in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie in die Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

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