Mercado global de hardware de inteligencia artificial de borde por dispositivo (cámaras, robots, teléfonos inteligentes), procesadores (GPU, CPU), por consumo (menos de 1 W, 1-3 W, 3-5 W), por usuario final (electrónica de consumo, automoción, gobierno), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de hardware de inteligencia artificial de borde

El tamaño del mercado de hardware de inteligencia artificial de borde se valoró en USD 1629,35 millones en 2024 y se proyecta que alcance USD 7223,65 millones para 2031, creciendo a una CAGR del 20,46% de 2024 a 2031.

• El hardware de inteligencia artificial de borde es un tipo de equipo informático especializado que procesa y analiza datos en el borde de una red, más cerca de donde se generan. A diferencia de los métodos informáticos tradicionales, que dependen de servidores en la nube centralizados, la tecnología Edge AI ejecuta funciones de IA de forma local.
• Edge AI elimina la necesidad de un contacto constante con la nube, lo que da como resultado tiempos de respuesta mucho más rápidos. Esto es especialmente importante para aplicaciones que necesitan tomar decisiones en tiempo real, como los automóviles autónomos o los sistemas de automatización industrial.
• El hardware de Edge AI minimiza la dependencia de los recursos de la nube, lo que reduce el consumo y los gastos de ancho de banda de la red. Además, el procesamiento local libera recursos de la nube para actividades más complejas, lo que mejora el rendimiento general del sistema.
• Los datos confidenciales se pueden procesar en el dispositivo, lo que reduce el riesgo de violaciones de seguridad causadas por la transmisión de datos a servidores externos. Esto es fundamental para las aplicaciones que manejan información confidencial, ya que reduce las posibles vulnerabilidades de seguridad y, al mismo tiempo, garantiza la privacidad e integridad de los datos.

Dinámica del mercado global de hardware de IA de borde

La dinámica clave del mercado que está dando forma al mercado global de hardware de IA de borde incluye

Impulsores clave del mercado

• Demanda de información en tiempo real y toma de decisiones más rápida la información en tiempo real y la toma de decisiones más rápida tienen una gran demanda en todos los sectores. La tecnología de IA de borde satisface esta demanda al procesar los datos localmente, evitando las dificultades de latencia asociadas con el procesamiento en la nube. Esta funcionalidad es importante para aplicaciones como
• Los vehículos autónomos requieren identificación y reacción de objetos en tiempo real para garantizar una navegación segura.
• La automatización industrial permite el mantenimiento predictivo y optimiza los procesos de fabricación a través del análisis de datos en tiempo real.
• El análisis minorista proporciona información sobre el comportamiento del cliente para ayudar con el marketing dirigido y la gestión del inventario.
• El crecimiento de la Internet de las cosas (IoT) el hardware de inteligencia artificial de borde es una solución poderosa para procesar estos datos localmente, lo que reduce la carga en la infraestructura de la nube y permite un análisis más rápido más cerca de la fuente. El crecimiento de los dispositivos conectados a Internet ha dado como resultado la generación de grandes volúmenes de datos en los bordes de la red. Esta tendencia está impulsando la implementación de hardware de inteligencia artificial de borde en una variedad de aplicaciones de IoT, incluidos dispositivos domésticos inteligentes, sensores industriales y dispositivos portátiles para el cuidado de la salud.
• Evolución de las técnicas y algoritmos de inteligencia artificial los avances en los algoritmos de inteligencia artificial, en particular los diseñados para un procesamiento eficiente en dispositivos de borde, están impulsando la demanda de hardware de inteligencia artificial de borde capaz de ejecutar algoritmos complicados de manera eficiente. Estos avances permiten la implementación de aplicaciones de IA en el dispositivo que utilizan capacidades de procesamiento sustanciales para proporcionar información y toma de decisiones en tiempo real.
• Preocupaciones sobre la seguridad y privacidad de los datos A medida que aumentan las preocupaciones sobre la seguridad y privacidad de los datos, el procesamiento de datos localmente mediante hardware de IA de borde proporciona una forma de reducir la transmisión de datos y el peligro de violaciones de seguridad. Esto es especialmente atractivo para las aplicaciones que manejan información confidencial, ya que mejora la privacidad de los datos y reduce los posibles problemas de seguridad relacionados con la transferencia de datos a servidores remotos.

Desafíos clave

• Capacidad de procesamiento limitada los dispositivos de borde tienen menos capacidad de procesamiento que los potentes servidores en la nube, con frecuencia tienen dificultades para manejar tareas de IA complicadas. Esta limitación puede limitar el alcance y la complejidad de los algoritmos de IA que se pueden ejecutar de manera eficiente en dispositivos de borde, lo que exige la optimización y priorización de trabajos.
• Limitaciones del almacenamiento de datos los dispositivos de borde a menudo tienen una capacidad de almacenamiento limitada, lo que requiere soluciones cuidadosas de almacenamiento y gestión de datos. Esta restricción puede implicar la priorización de datos críticos y el uso de técnicas de compresión de datos eficientes para maximizar la eficiencia del almacenamiento y acomodar el almacenamiento de información relevante para el procesamiento de IA.
• Problemas de seguridad Mover las capacidades de IA al borde crea posibles problemas de seguridad, ya que los dispositivos de IA de borde pueden tener una superficie de ataque más amplia que los sistemas de nube centralizados. Debido a sus recursos limitados y protocolos de seguridad potencialmente peores, los dispositivos de IA de borde pueden ser más vulnerables a los ciberataques. Esta mayor vulnerabilidad resalta la importancia de implementar medidas de seguridad estrictas para proteger los dispositivos de borde y reducir el riesgo de violaciones de seguridad.
• Complejidad del desarrollo de software Desarrollar e implementar modelos de IA optimizados para la tecnología de IA de borde requiere conjuntos de habilidades y consideraciones particulares, lo que lo hace difícil para muchas empresas. Esta complejidad implica invertir en capacitación o contratar personas con experiencia en computación de borde y creación de modelos de IA efectivos para dispositivos con recursos limitados. A medida que las empresas gestionan este problema, deben priorizar la obtención de las habilidades y los recursos necesarios para aprovechar eficazmente las capacidades de la tecnología Edge AI y cosechar sus posibles recompensas.

Tendencias clave

• Aparición de procesadores especializados de Edge AI Las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales suelen ser ineficientes para las cargas de trabajo de IA. Para resolver esta limitación, el mercado está viendo un aumento significativo de procesadores especializados diseñados para aplicaciones de Edge AI. Estos incluyen aceleradores de IA, unidades de procesamiento neuronal (NPU) y procesadores neuromórficos, que están diseñados para ejecutar de manera eficiente algoritmos de IA en dispositivos Edge. Estos procesadores especializados superan a las CPU de propósito general en términos de rendimiento y consumo de energía, lo que permite un procesamiento más eficiente y efectivo de las cargas de trabajo de IA en el borde.
• Reducción de gastos e integración El hardware de Edge AI está experimentando una tendencia significativa de reducción de tamaño y eficiencia energética. Este desarrollo permite la integración perfecta de las capacidades de IA en una amplia gama de dispositivos, incluidos teléfonos inteligentes y wearables, robots industriales y sensores inteligentes. A medida que la tecnología de IA de borde se vuelve más pequeña y más eficiente en términos de consumo de energía, abre la puerta a una mayor variedad de nuevas aplicaciones de borde, lo que permite a los sectores explotar los conocimientos y las funcionalidades impulsadas por la IA de formas previamente imaginadas.
• Colaboración entre la nube y el borde si bien el procesamiento de IA de borde tiene varias ventajas, la computación en la nube sigue siendo fundamental para administrar trabajos complicados y almacenamiento de datos a gran escala. El futuro del procesamiento de IA es un modelo colaborativo en el que los dispositivos de borde administran el procesamiento en tiempo real y el análisis inicial, mientras que la nube maneja actividades que requieren vastos recursos y una gestión centralizada de datos. Este paradigma colaborativo maximiza los beneficios de la computación en la nube y en el borde, lo que garantiza un procesamiento de IA eficiente y escalable en una amplia gama de aplicaciones y casos de uso.

Análisis regional del mercado global de hardware de inteligencia artificial de borde

A continuación, se incluye un análisis regional más detallado del mercado global de hardware de inteligencia artificial de borde

América del Norte

• América del Norte tiene la mayor participación de mercado en el mercado de hardware de inteligencia artificial de borde y se espera que continúe su dominio durante el período de pronóstico gracias a la creciente adopción de tecnología avanzada de vanguardia en la región.
• El aumento considerable en la implementación de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), que impulsa la demanda de hardware de inteligencia artificial de borde.
• La mayor demanda de dispositivos de procesamiento más rápidos impulsa la adopción de soluciones de inteligencia artificial de borde, especialmente en empresas que requieren análisis de datos y toma de decisiones en tiempo real.
• Además, el aumento de las iniciativas de financiación gubernamental en áreas como la inteligencia artificial y la innovación tecnológica ayudan a impulsar el crecimiento de Edge AI. Mercado de hardware de IA en América del Norte.
• La región tiene una sólida base tecnológica y un ecosistema dinámico de empresas de TI e instituciones de investigación, que promueve la innovación y el crecimiento en la tecnología Edge AI.
• Estos elementos, cuando se combinan, consolidan la posición dominante de América del Norte en el mercado de hardware de Edge AI, posicionándolo como un impulsor clave del crecimiento y la innovación de la industria.

Asia Pacífico

• Se espera que Asia Pacífico sea la región de más rápido crecimiento durante el período de pronóstico gracias a la creciente adopción de IA y la creciente demanda de productos electrónicos.
• Asia Pacífico es una potencia manufacturera mundial, particularmente en el sector de la electrónica, con importantes fabricantes con sede en China, Japón y Corea del Sur. Esta sólida base manufacturera impulsa una alta demanda de hardware Edge AI, lo que permite integrar la inteligencia en un amplio espectro de dispositivos electrónicos.
• Además, los gobiernos de toda el área están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo de IA, lo que indica una rápida adopción de tecnologías de IA. Este enfoque proactivo para la adopción de IA fomenta una atmósfera saludable para las soluciones de hardware de IA de borde que permiten la computación en tiempo real en el dispositivo.
• Programas de ciudades inteligentesmuchos países de Asia Pacífico están implementando activamente programas de ciudades inteligentes, construyendo infraestructura inteligente que utiliza hardware de IA de borde para el análisis de datos y la toma de decisiones en tiempo real.
• Estos programas incluyen una amplia gama de temas, como la gestión del tráfico, la vigilancia de la seguridad y la optimización de recursos. Las ciudades de Asia Pacífico están adoptando la tecnología Edge AI para mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la calidad de vida general de los ciudadanos.

Mercado global de hardware Edge AIanálisis de segmentación

El mercado global de hardware Edge AI está segmentado según el dispositivo, los procesadores, el consumo, el usuario final y la geografía.

Mercado de hardware Edge AI, por dispositivo

• Cámaras
• Robots
• Teléfonos inteligentes

Según la categoría del dispositivo, el mercado se bifurca en cámaras, robots y teléfonos inteligentes. La creciente demanda de cámaras de vigilancia está impulsada por su provisión de funciones de seguridad. Las entidades gubernamentales, en particular, emplean varios dispositivos de hardware de inteligencia artificial de borde, como cámaras de vigilancia y drones, con fines de seguridad.

Mercado de hardware de inteligencia artificial de borde, por procesadores

• GPU
• CPU

Según la categoría de procesador, el mercado se bifurca en GPU y CPU. El segmento de CPU está creciendo sustancialmente en el mercado de hardware de inteligencia artificial de borde. El uso de dispositivos habilitados para IA se está volviendo más común, particularmente en informática y teléfonos celulares. La tecnología de inteligencia artificial de borde, en particular, está ampliamente integrada en los teléfonos inteligentes, donde mejora la funcionalidad y las capacidades. Los teléfonos inteligentes equipados con procesadores Edge AI, como Snapdragon 845 y 855 de Qualcomm, pueden realizar funciones avanzadas de IA directamente en el dispositivo, lo que reduce la dependencia del procesamiento en la nube.

Mercado de hardware de Edge AI, por consumo

• Menos de 1 W
• 1-3 W
• 3-5 W
• 5-10 W
• 10 W

Según la categoría de consumo, el mercado se bifurca en menos de 1 W, 1-3 W, 3-5 W, 5-10 W y 10 W. El segmento de 10 W está aumentando significativamente gracias a la creciente demanda de tecnología confiable de reconocimiento facial y otras capacidades avanzadas en dispositivos de hardware, particularmente teléfonos inteligentes. Los avances tecnológicos en dispositivos de hardware, combinados con una mayor innovación de productos, han contribuido al uso generalizado de dispositivos de 10 vatios.

Mercado de hardware de inteligencia artificial de borde, por usuario final

• Electrónica de consumo
• Automotriz
• Gobierno

Según el usuario final, el mercado se bifurca en electrónica de consumo, automotriz y gobierno. El segmento gubernamental está mostrando un crecimiento significativo en el mercado de hardware de inteligencia artificial de borde. Demanda creciente de cámaras para una amplia gama de aplicaciones gubernamentales. Las cámaras de vigilancia son ampliamente utilizadas por las agencias gubernamentales para la aplicación de la ley, el análisis de comportamiento, la identificación facial y el conteo de personas, entre otros fines importantes. La integración de cámaras de vigilancia impulsadas por IA permite funciones ampliadas, como análisis en tiempo real y reconocimiento avanzado de patrones, lo que da como resultado actividades de monitoreo y cumplimiento más eficientes y efectivas.

Mercado de hardware de inteligencia artificial de borde, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• Resto del mundo

Según la geografía, el mercado global de hardware de inteligencia artificial de borde se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo. América del Norte tiene la mayor participación de mercado en el mercado de hardware de inteligencia artificial de borde y se espera que continúe su dominio durante el período de pronóstico gracias a la creciente adopción de tecnología avanzada de vanguardia en la región. El aumento considerable en la implementación de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), lo que impulsa la demanda de hardware de inteligencia artificial de borde. La mayor demanda de dispositivos de procesamiento más rápido impulsa la adopción de soluciones de inteligencia artificial de borde, especialmente en empresas que requieren análisis de datos y toma de decisiones en tiempo real.

Actores clave

El informe de estudio "Mercado global de hardware de inteligencia artificial de borde" proporcionará información valiosa con énfasis en el mercado global, incluidos algunos de los principales actores como IBM, Microsoft, Google, NVIDIA, Intel, Samsung, Huawei, Media Tek Inc, Imagination Technologies y Xilinx Inc.

Nuestro análisis de mercado también incluye una sección dedicada exclusivamente a dichos actores principales en la que nuestros analistas brindan una perspectiva de los estados financieros de todos los actores principales, junto con la evaluación comparativa de productos y el análisis FODA. La sección del panorama competitivo también incluye estrategias de desarrollo clave, participación de mercado y análisis de clasificación de mercado de los actores mencionados anteriormente a nivel mundial.

Desarrollos clave del hardware de inteligencia artificial de borde

• En junio de 2022, Qualcomm Technologies lanzó la cartera Qualcomm Al Stack, fortaleciendo su liderazgo en inteligencia artificial (tecnologías Aland | Connected Intelligent Edge). Qualcomm Al Stack es una solución integral para dispositivos inteligentes, que brinda a los OEM y desarrolladores un amplio acceso e interoperabilidad al software.
• En marzo de 2022, Habana Labs de Intel presentó CPU de inteligencia artificial de segunda generación para entrenamiento e inferencia. En marzo de 2022, Amphenol Corporation actualizó su serie SURLOK plus para incorporar conectores en ángulo recto de 8 mm y 10,3 mm con un rango de voltaje de 1500 VCC para almacenamiento de energía y necesidades de conexión y transferencia de alta potencia.

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Metodología de investigación de investigación de mercado

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