世界のエッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界の概要と 2032 年までの予測

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場分析

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場は、テクノロジーの進歩と AI アプリケーションの採用の増加により、急速な成長を遂げています。エッジ AI とは、集中型クラウド データ センターに頼るのではなく、ソース (スマートフォン、IoT デバイス、自律走行車などのデバイス) に近い場所でデータを処理することを意味します。専用の AI プロセッサやニューロモルフィック コンピューティングなどの半導体チップの最近のイノベーションにより、エッジ デバイスの効率とパワーが大幅に向上しました。

最新の方法には、機械学習モデルをエッジで効率的に実行するように設計された低電力 AI チップとエッジ コンピューティング フレームワークの開発が含まれます。これらのテクノロジーは、リアルタイムのデータ処理をサポートし、スマート ホーム、産業オートメーション、自律システムなどのアプリケーションでのレイテンシを削減し、意思決定のスピードを向上させます。

企業がより高速で信頼性の高い AI 駆動型ソリューションを求めるようになるにつれ、エッジ AI ハードウェアが勢いを増しています。エッジ デバイスはデータをクラウドに転送することなくローカルで処理できるため、機密情報をより細かく制御でき、プライバシーとセキュリティの向上に対するニーズが市場をさらに牽引しています。この傾向は、市場の成長を今後も促進すると予想されます。

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場規模

世界のエッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場規模は、2024 年に 18 億 6,000 万米ドルと評価され、2025 年から 2032 年の予測期間中に 20.84% の CAGR で成長し、2032 年には 49 億 4,000 万米ドルに達すると予測されています。市場価値、成長率、セグメンテーション、地理的範囲、主要プレーヤーなどの市場シナリオに関する洞察に加えて、Data Bridge Market Research がまとめた市場レポートには、詳細な専門家の分析、地理的に表された企業別の生産と生産能力、販売業者とパートナーのネットワークレイアウト、詳細で最新の価格動向分析、サプライチェーンと需要の不足分析も含まれています。

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の動向

「AI 搭載エッジデバイスの採用増加」

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の成長を牽引する特定のトレンドの 1 つは、AI 搭載エッジ デバイスの採用の増加です。スマート カメラ、センサー、自律走行車などのこれらのデバイスは、データをローカルで処理し、遅延と帯域幅の消費を削減するように設計されています。製造、ヘルスケア、自動車などの業界はリアルタイムのデータ分析に依存しているため、このトレンドは非常に重要です。たとえば、スマート ファクトリーでは、エッジ AI によってリアルタイムの欠陥検出が可能になり、運用効率が向上します。さらに、自律走行車はエッジ AI を使用してセンサー データを処理して瞬時に意思決定を行い、安全性とパフォーマンスを向上させます。リアルタイム処理の需要が高まるにつれて、エッジ AI ハードウェアはさまざまな分野で引き続き注目を集めています。

レポートの範囲とエッジ人工知能（AI）ハードウェア市場のセグメンテーション

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の定義

エッジ人工知能 (AI) ハードウェアとは、クラウドベースのサーバーに頼るのではなく、データ ソース、つまり「エッジ」で AI タスクを直接処理するように設計された特殊なコンピューティング デバイスを指します。エッジ GPU、TPU、カスタム AI チップなどのこれらのデバイスにより、遅延が少なく、帯域幅の使用量が減り、プライバシーが強化されたリアルタイムのデータ処理が可能になります。IoT デバイス、自律走行車、産業オートメーション、スマート カメラでよく使用されるエッジ AI ハードウェアは、AI モデルをローカルで実行できるようにすることでパフォーマンスを最適化します。これにより、集中型クラウド インフラストラクチャへの依存が軽減され、AI 駆動型アプリケーションの速度、信頼性、スケーラビリティが向上します。

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の動向

ドライバー

• IoTデバイスの導入増加

モノのインターネット (IoT) の急速な成長は、エッジ AI ハードウェア市場の大きな推進力となっています。スマート カメラ、ウェアラブル、産業用センサーなどの IoT デバイスが急増するにつれ、ローカル データ処理の需要が高まっています。エッジ AI ハードウェアにより、これらのデバイスはデータをオンサイトで処理できるようになり、クラウド コンピューティングに関連する遅延と帯域幅のコストが削減されます。たとえば、スマート ホーム システムでは、フィットネス トラッカーなどのウェアラブルがエッジ AI を利用してリアルタイムのデータ分析を行い、クラウド サーバーに依存せずにパーソナライズされたフィードバックを可能にします。この分散型アプローチにより、効率が向上し、プライバシーが確保され、継続的なクラウド接続への依存が最小限に抑えられ、エッジ AI ハードウェア ソリューションの需要が高まっています。

• 5Gの展開

5G ネットワークの導入は、エッジ AI ハードウェア市場にとって大きな推進力です。5G の高速化と低レイテンシにより、エッジ デバイスはデータをローカルで処理できるようになり、クラウド サーバーへの依存が減り、リアルタイムの意思決定が可能になります。たとえば、2021 年 2 月、Telstra は AWS と提携して、5G ネットワークと AWS のエッジ テクノロジーを組み合わせました。このコラボレーションは、Telstra の 5G インフラストラクチャに統合された AWS のエッジ コンピューティングを活用して、5G アプリケーションのパフォーマンスを向上させることを目指しています。このパートナーシップは、エッジ コンピューティング機能を強化し、オーストラリアのさまざまな業界でリアルタイム アプリケーションの可能性を解き放つことを目的としています。

機会

• AIとMLアルゴリズムの進歩

エッジデバイス向けにカスタマイズされた、より効率的な機械学習 (ML) および人工知能 (AI) アルゴリズムの継続的な開発により、エッジ AI ハードウェア市場で大きなチャンスが生まれています。これらのアルゴリズムは、処理能力とエネルギー消費が限られたハードウェアでパフォーマンスを最適化するように設計されており、小型でエネルギー効率の高いデバイスで高度な AI 機能を実現します。これは、クラウド コンピューティングに依存せずにリアルタイムの意思決定を必要とするスマート カメラ、ウェアラブル、自律システムなどのアプリケーションにとって特に価値があります。たとえば、2024 年 3 月、HPE はマイクロサービスと Nvidia GPU ソフトウェアを使用した新しい GenAI トレーニングおよび推論製品を発表しました。エッジからデータ センター、ハイブリッド、クラウドまでのソリューションは、GenAI 機能を加速するように設計されています。この導入には、AI モデルのトレーニングと推論を強化し、AI 主導のパフォーマンスとスケーラビリティに対する企業のニーズに対応することを目的とした、Nvidia コンポーネントを搭載したスーパーコンピューティング システムが含まれています。AI モデルがより効率的かつ軽量になるにつれて、医療、自動車、製造などの業界の企業がコスト効率が高くスケーラブルなエッジ AI ソリューションを実装できるようになり、市場の成長が加速します。

• 家電製品における AI の台頭

スマートスピーカー、テレビ、カメラなどの消費者向け電子機器への AI の統合が進むことで、エッジ AI ハードウェア市場にとって大きなチャンスが生まれます。デバイスがよりスマートになるにつれ、データをローカルで処理し、迅速な応答とユーザーエクスペリエンスの向上を保証するために、より強力で効率的なハードウェアが必要になります。たとえば、スマートスピーカーの音声認識やカメラの顔認識などの AI 駆動型機能には、高性能なエッジコンピューティングソリューションが必要です。この需要により、クラウドベースの処理に依存せずに複雑なタスクを処理できる専用の AI チップとハードウェアの必要性が高まり、最終的にはメーカーに競争上の優位性をもたらし、エッジ AI ハードウェア市場の成長に貢献します。

制約/課題

• 高い消費電力

エッジ AI ハードウェア市場にとって、高電力消費は依然として大きな課題です。エッジ AI デバイスは、データをローカルで処理するためにかなりの計算能力を必要とし、その結果、エネルギー消費が増加します。この問題は、電源が限られているバッテリー駆動型デバイスやポータブル デバイスでは特に問題となります。高性能 AI モデルの需要が高まるにつれて、効率的なエネルギー使用の必要性がますます重要になります。バッテリー寿命が不十分なデバイスでは、動作時間が短くなるため、頻繁な充電や大型バッテリーが必要になり、デバイスの重量とサイズが増加します。その結果、高電力消費により、特に携帯性と長いバッテリー寿命が不可欠なアプリケーションでは、エッジ AI ソリューションの広範な採用が制限されます。

• データのプライバシーとセキュリティ

データのプライバシーとセキュリティは、エッジ AI ハードウェア市場にとって大きな課題です。機密データはエッジ デバイスでローカルに処理されるため、その機密性とサイバー脅威からの保護を確保することが重要な懸念事項となります。これらのデバイスは、集中型クラウド システムに比べてセキュリティ侵害に対して脆弱であることが多く、サイバー攻撃の格好の標的となります。さらに、GDPR などの進化するデータ保護規制への準拠が状況をさらに複雑にしています。エッジ デバイスの分散型の性質により、すべてのデバイスで一貫したセキュリティ対策を実施することが困難になり、データ漏洩や不正アクセスのリスクが高まります。このような堅牢なセキュリティ フレームワークの欠如は、市場の広範な採用と成長を妨げています。

この市場レポートでは、最近の新しい開発、貿易規制、輸出入分析、生産分析、バリュー チェーンの最適化、市場シェア、国内および現地の市場プレーヤーの影響、新たな収益源の観点から見た機会の分析、市場規制の変更、戦略的市場成長分析、市場規模、カテゴリ市場の成長、アプリケーションのニッチと優位性、製品の承認、製品の発売、地理的拡大、市場における技術革新などの詳細が提供されます。市場に関する詳細情報を取得するには、アナリスト ブリーフについて Data Bridge Market Research にお問い合わせください。当社のチームが、情報に基づいた市場決定を行い、市場の成長を実現できるようお手伝いします。

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の範囲

市場は、デバイス、プロセッサ、消費電力、エンドユーザー業界に基づいてセグメント化されています。これらのセグメントの成長は、業界のわずかな成長セグメントを分析するのに役立ち、ユーザーに貴重な市場の概要と市場の洞察を提供し、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的決定を下すのに役立ちます。

デバイス

• スマートフォン
• カメラ
• ロボット
• ウェアラブル
• スマートスピーカー
• 自動車
• スマートミラー

 プロセッサ

• 中央処理装置 (CPU)
• グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)
• 特定用途向け集積回路 (ASIC)
• その他

 消費電力

• 1W未満
• 1-3W
• 3-5W
• 5-10W
• 10W以上

 プロセス

• トレーニング
• 推論

 エンドユーザー業界

• 家電
• スマートホーム
• 自動車・輸送
• 政府
• 健康管理
• 産業
• 航空宇宙および防衛
• 工事
• その他

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の地域分析

市場は分析され、市場規模の洞察と傾向は、上記のようにデバイス、プロセッサ、電力消費、およびエンドユーザー業界別に提供されます。

市場レポートでカバーされている国は、北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、スウェーデン、ポーランド、デンマーク、イタリア、英国、フランス、スペイン、オランダ、ベルギー、スイス、トルコ、ロシア、ヨーロッパではその他のヨーロッパ、日本、中国、インド、韓国、ニュージーランド、ベトナム、オーストラリア、シンガポール、マレーシア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) ではその他のアジア太平洋地域 (APAC)、ブラジル、アルゼンチン、南アメリカの一部としてのその他の南アメリカ、UAE、サウジアラビア、オマーン、カタール、クウェート、南アフリカ、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてのその他の中東およびアフリカ (MEA) です。

北米は、AI ベースのサーバーの採用率が高く、地域内に著名な AI テクノロジー プロバイダーが存在することから、エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場を支配すると予想されています。NVIDIA、Intel、IBM などの北米の企業は、AI ハードウェア テクノロジーの進歩を推進しています。この地域の強力なインフラストラクチャ、熟練した労働力、AI 研究への投資がその優位性をさらに支え、北米をエッジ AI ハードウェア セクターの主要プレーヤーとして位置付けています。

アジア太平洋地域では、5Gネットワ​​ークやデータセンターなどの「新しいインフラ」プロジェクトの継続的な構築により、エッジ人工知能（AI）ハードウェア市場が大幅に成長すると予想されています。通信、製造、ヘルスケアなどの業界でAI主導のソリューションの採用が増えていることで、市場の需要がさらに高まります。さらに、スマートシティイニシアチブの増加とリアルタイムデータ処理の必要性は、この地域でのAIハードウェアテクノロジーの拡大を支える重要な原動力です。

レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の傾向に影響を与える個別の市場影響要因と市場規制の変更も提供しています。下流および上流のバリュー チェーン分析、技術動向、ポーターの 5 つの力の分析、ケース スタディなどのデータ ポイントは、個々の国の市場シナリオを予測するために使用される指標の一部です。また、国別データの予測分析を提供する際には、グローバル ブランドの存在と可用性、および地元および国内ブランドとの競争が激しいか少ないために直面​​する課題、国内関税と貿易ルートの影響も考慮されます。

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場シェア

市場競争環境では、競合他社ごとの詳細が提供されます。詳細には、会社概要、会社の財務状況、収益、市場の可能性、研究開発への投資、新しい市場への取り組み、世界的なプレゼンス、生産拠点と施設、生産能力、会社の強みと弱み、製品の発売、製品の幅と広さ、アプリケーションの優位性などが含まれます。提供される上記のデータ ポイントは、市場に関連する会社の焦点にのみ関連しています。

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場で活動している市場リーダーは次のとおりです。

• シスコシステムズ社（米国）
• IBM（米国）
• インテルコーポレーション（米国）
• サムスン（韓国）
• Google（米国）
• マイクロソフト（米国）
• マイクロンテクノロジー社（米国）
• NVIDIA コーポレーション (米国)
• オラクル（米国）
• アーム・リミテッド（英国）
• ザイリンクス（米国）
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社（米国）
• デル（米国）
•  ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・デベロップメントLP（米国）
•  ハバナ・ラボ（米国）
•  Facebook, Inc.（米国）
•  シノプシス社（米国）
• ニュータニックス（米国）
• ピュア・ストレージ社（米国）
•  Amazon Web Services, Inc (米国)

エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の最新動向

• 2024年7月、VIA TechnologiesはRutronikと提携し、同社の高度なIoT、エッジAI、コンピュータービジョン技術のアクセシビリティを強化しました。この戦略的コラボレーションは、リアルタイムのデータ処理と遅延の削減に焦点を当て、産業、小売、商業セクターを対象としています。MediaTek Genioプロセッサを搭載したVIAのインテリジェントエッジソリューションは、これらのセクターのさまざまなアプリケーションに合わせてカスタマイズされています。
• 2024年7月、TRUMPFは組み込みエッジ機械学習システムを専門とするソフトウェア中心の企業であるSiMa.aiと提携し、TRUMPFのレーザーシステムにAI機能を統合しました。このコラボレーションは、溶接、切断、マーキング、粉末金属3Dプリントのアプリケーションを対象としています。この提携により、TRUMPFのレーザー技術に高度な人工知能が強化され、より効率的で正確な操作が可能になります。
• 2024年3月、Edge Impulse Inc.はArm Keil MDKとの直接統合を開始し、高度な機械学習（ML）およびAIモデルへのアクセスを提供しました。この統合により、組み込みシステムの専門家とチーム間のコラボレーションが促進され、エッジAIツールをより効率的に開発して市場に投入できるようになります。この取り組みは、エッジデバイス向けのMLモデルの開発を簡素化することを目指しています。
• 2024年3月、HPEはマイクロサービスとNvidia GPUソフトウェアを使用した新しいGenAIトレーニングおよび推論製品を発表しました。エッジからデータセンター、ハイブリッド、クラウドまでのソリューションは、GenAIの機能を加速するように設計されています。この導入には、AIモデルのトレーニングと推論を強化し、AI主導のパフォーマンスとスケーラビリティに対する企業のニーズに対応することを目指した、Nvidiaコンポーネントを搭載したスーパーコンピューティングシステムが含まれています。
• 2022年9月、NvidiaはNvidia IGXプラットフォームにより、ヘルスケアとロボティクス向けのエッジ人工知能技術を拡張しました。産業用と医療用の両方のアプリケーションを対象としたこのプラットフォームは、パフォーマンスを加速し、リアルタイムの洞察を可能にするように設計されています。この拡張により、ヘルスケアやロボティクスなどの重要な分野の機能性と応答性を高める最先端のAIソリューションが提供されます。
• 2021年2月、テルストラはAWSと提携し、自社の5Gネットワ​​ークとAWSのエッジテクノロジーを組み合わせました。このコラボレーションは、テルストラの5Gインフラストラクチャに統合されたAWSのエッジコンピューティングを活用して、5Gアプリケーションのパフォーマンスを向上させることを目指しています。このパートナーシップは、エッジコンピューティング機能を強化し、オーストラリアのさまざまな業界でリアルタイムアプリケーションの可能性を解き放つことを目的としています。

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