Angesichts 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 aktuelle Standardlösung für Künstliche Intelligenz (KI) (Cloud-basiert) ist nicht ausreichend, um Bandbreite abzudecken, geringe Latenzzeiten bereitzustellen und Datenschutz zu gewährleisten. Daher müssen Aufgaben der Künstlichen Intelligenz (KI) an den Edge verlagert werden. Edge-Künstliche Intelligenz (KI) kann auf verschiedenen Hardwareplattformen ausgeführt werden, von leistungsstarken neuronalen Verarbeitungsprozessoren bis hin zu Standard-MCUs. Zu Edge-Künstliche-Intelligenz-Hardwaregeräten (KI) gehören IoT-Geräte und -Maschinen, was ihre Nachfrage auf dem Weltmarkt erhöht.
Laut Data Bridge Market Research ist die Edge-Hardwaremarkt für künstliche Intelligenz (KI) berücksichtigt744,03 Millionen USD im Jahr 2021 und wird voraussichtlichUS Dollar 4.030,32 Millionen bis 2029. Der Markt wird voraussichtlich wachsen mitCAGR von 20,65 %im Prognosezeitraum 2022 bis 2029.
„Der zunehmende Einsatz von geräteinternen KI-Prozessoren zur Bildanalyse dürfte das Marktwachstum vorantreiben“
Künstliche Intelligenz (KI)-Prozessoren für mobile Geräte liefern rechnergestützte Bildverarbeitungsanwendungen in Drohnen, selbstfahrenden Autos und tragbarer Elektronik sowie Robotern. Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Bildverarbeitungseinheiten (VPU) können Drohnen dabei helfen, das Unfallrisiko zu senken und bessere Entscheidungen zu treffen, was zur steigenden Nachfrage nach privaten und industriellen Drohnen beitragen wird. Visuelle Wahrnehmung und rechnergestützte Bildverarbeitungsanwendungen verbessern mobile Geräte, indem sie komplexe Optiken durch einfachere Linsenanordnungen ersetzen, Bilder kombinieren, die von heterogenen Sensoren wie Tiefensensoren (RGB und Infrarot (IR)) aufgenommen wurden, und kontextbezogene Metadaten aus Videostreams und Standbildern extrahieren. Diese Faktoren ermöglichen die Verwendung von Bildverarbeitungseinheiten (VPU) in Mobiltelefonen, tragbaren Geräten, Tablets und persönlichen Robotern. Daher wird erwartet, dass die zunehmende Verwendung von geräteinternen KI-Prozessoren zur Bildanalyse das Marktwachstum vorantreiben wird.
Was hemmt das Wachstum von Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) Markt?
„Einschränkungen im Zusammenhang mit Edge-Geräten mit künstlicher Intelligenz (KI)“
Für die Inferenz von Edge-Künstlicher Intelligenz (KI) werden vorab trainierte Modelle für maschinelles Lernen eingesetzt. Diese Modelle passen Benutzerdaten und -anforderungen automatisch an. Das Trainieren eines Modells erfordert eine erhebliche Menge an Computerleistung, aber Edge-Künstliche-Intelligenz-Geräte (KI) haben nur begrenzten Zugriff auf Trainingsdaten, was das Marktwachstum wahrscheinlich behindert. Darüber hinaus kann Edge-Künstliche Intelligenz (KI) nur kleine Transferlernaufgaben ausführen, aber keine Deep-Learning-Aufgaben, was das Marktwachstum ebenfalls behindert.
Segmentierung: Edge-Hardwaremarkt für künstliche Intelligenz (KI)
Der Edge-Hardwaremarkt 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, tragbare Geräte, intelligente Lautsprecher, Autos und intelligente Spiegel segmentiert.
- Basierend auf den Prozessoren ist der Edge-Hardwaremarkt 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 Endverbraucherbranche 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 segmentiert.
Regionale Einblicke: Nordamerika wird voraussichtlich die Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) Markt
Nordamerika wird voraussichtlich den Markt dominieren und aufgrund der hohen Verbreitung von Servern auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) in der Region deutlich wachsen. Darüber hinaus wird die große Präsenz prominenter Anbieter von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) das Wachstum des Marktes für Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) in dieser Region weiter vorantreiben.
Darüber hinaus dürfte die Region Asien-Pazifik im Prognosezeitraum von 2022 bis 2029 aufgrund der Schaffung „neuer Infrastrukturprojekte“, beispielsweise 5G-Netze und Rechenzentren in dieser Region, 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 besteht darin, eine ausgewogene Architektur mit erweiterten Sicherheitsfunktionen, integrierter künstlicher Intelligenz und Kryptobeschleunigung bereitzustellen.
- Im Jahr 2020 arbeitete Hyundai Motor, ein südkoreanischer multinationaler Automobilhersteller, mit NVIDIA zusammen, um NVIDIA DRIVE-Infotainment- und künstliche Intelligenz-Plattformen (KI) für seine kommenden Kia-, Hyundai- und Genesis-Modelle zu nutzen. NVIDIA ist ein amerikanisches multinationales Technologieunternehmen mit Sitz in Santa Clara,
Um mehr über den Studienbesuch zu erfahren,https://www.databridgemarketresearch.com/de/reports/global-edge-ai-hardware-market
Die wichtigsten Akteure im Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) Markt umfasst:
- 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 im Bericht abgedeckt, um mehr zu erfahren und umfassende Liste Edge-Hardware für künstliche Intelligenz (KI) Marktunternehmen kontaktieren, https://www.databridgemarketresearch.com/de/contact
Forschungsmethodik: Globaler Edge-Markt für künstliche Intelligenz (KI)-Hardware
Die Datenerfassung und die Basisjahresanalyse werden mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichprobengrößen durchgeführt. Die Marktdaten werden mithilfe von marktstatistischen und kohärenten Modellen analysiert und geschätzt. Darüber hinaus sind Marktanteilsanalyse und Schlüsseltrendanalyse die wichtigsten Erfolgsfaktoren im Marktbericht. Die wichtigste Forschungsmethode, die das DBMR-Forschungsteam verwendet, ist die Datentriangulation, die Data Mining, Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und primäre (Branchenexperten-)Validierung umfasst. Abgesehen davon umfassen die Datenmodelle ein Lieferantenpositionierungsraster, eine Marktzeitlinienanalyse, einen Marktüberblick und -leitfaden, ein Firmenpositionierungsraster, eine Firmenmarktanteilsanalyse, Messstandards, globale vs. regionale und Lieferantenanteilsanalyse. Bitte fordern Sie bei weiteren Fragen einen Analystenanruf an.
