Edge-KI-Marktgröße – nach Komponente, nach Anwendung, nach Endverwendung, Wachstumsprognose, 2025 – 2034

Edge AI Markt Größe

Der KI-Markt wurde im Jahr 2024 auf 12,5 Mrd. USD geschätzt und wird geschätzt, eine CAGR von 24,8% zwischen 2025 und 2034 zu registrieren, die durch die zunehmende Einführung von Edge-Geräten in verschiedenen Sektoren angetrieben wird. Unternehmen in der Gesundheits-, Fertigungs-, Einzelhandels- und Automobilindustrie haben Edge Computing-Lösungen integriert, um die Datenverarbeitung in Echtzeit zu verbessern und die Effizienz zu verbessern. Edge-Geräte, darunter IoT-Sensoren, Smart-Kameras und Industrieroboter, ermöglichen Unternehmen, Daten näher an der Quelle zu verarbeiten und die Abhängigkeit von der Cloud-Infrastruktur zu reduzieren.

Zum Beispiel im März 2025 Arm führte die Armv9 Edge AI-Plattform ein, die darauf abzielt, die KI-Leistung, Effizienz und Sicherheit für IoT- und Edge-Geräte zu verbessern. Der neue Cortex-A320 Prozessor liefert schnellere KI-Verarbeitung und arbeitet neben dem Ethos-U85 KI-Beschleuniger.

Durch die Integration von KI-Technologien werden Unternehmen mit verbesserter Automatisierung, verbesserten Geschäftsabläufen und besseren Entscheidungskompetenzen ausgestattet. Die Kombination von KI mit Edge Computing ergibt intelligentere Systeme, die fortschrittliche analytische Fähigkeiten ausführen können. Dies ermöglicht es Unternehmen, Prozesse zu automatisieren und die Geschwindigkeit, mit der KI-Innovationen entwickelt werden, zu erhöhen und damit die Nachfrage nach Edge AI-Lösungen zu erhöhen. Laut Statista wird die Marktgröße im künstlichen Intelligenz-Markt bis 2030 auf 826,7 Milliarden USD projiziert.

Die zunehmende Übernahme von Cloud Computing für Edge AI war entscheidend, um den Markt voranzutreiben. Während Edge AI sich auf die Verarbeitung von Daten vor Ort konzentriert, sind Hybrid-Cloud-Edge-Modelle immer beliebter geworden und bieten die Vorteile von zentralisierten und dezentralen Computing. Cloud-Plattformen haben Skalierbarkeit, zentralisierte KI-Modell-Training und erweitertes Datenmanagement zur Verfügung gestellt, während Edge-Geräte eine Echtzeit-Unterbrechung und lokalisierte Entscheidungsfindung gewährleistet haben.

Edge AI Market Trends

• TinyML oder maschinelles Lernen an Ultra-Low-Power-Mikrocontrollern, gewinnt Traktion, da Branchen nach effizienten AI-Lösungen am Rand suchen. Diese Technologie ermöglicht es kleinen, batteriebetriebenen Geräten, KI-Modelle lokal zu betreiben, ohne auf Cloud-Konnektivität zu vertrauen. Anwendungen reichen von intelligenten Sensoren in der industriellen Automatisierung bis hin zu Wearables im Gesundheitswesen und vorausschauende Wartung in der Fertigung.
• So ist Cevas neueste Ceva-NeuPro-Nano NPUs entwickelt, um TinyML-Modelle in SoCs zu integrieren. Diese NPUs ermöglichen eine ultraeffiziente KI-Verarbeitung in ressourcenschonenden IoT-Geräten.
• Die Konvergenz von KI und IoT beschleunigt und führt zu einem Anstieg von KI-fähigen IoT-Geräten in allen Branchen. Intelligente Heimsysteme, autonome Drohnen und industrielle IoT-Lösungen (IIoT) integrieren KI, um Entscheidungsprozesse zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu verbessern.
• AI-powered IoT-Geräte können Daten lokal analysieren und die Notwendigkeit einer konstanten Cloud-Konnektivität reduzieren und schnellere Antworten ermöglichen. Dieses Wachstum treibt auch Fortschritte in den Bereichen KI-Frameworks, optimierte KI-Chipsätze und sichere KI-getriebene IoT-Netzwerke voran, wodurch intelligente Automation weiter verbreitet wird.
• Edge AI Hardware entwickelt sich schnell, mit neuen Prozessoren, KI-Beschleunigern und neuronalen Verarbeitungseinheiten (NPUs), die die Arbeitsbelastungen des maschinellen Lernens effizient handhaben sollen. Unternehmen entwickeln spezialisierte Hardware, die hochleistungsfähige KI-Referenz am Rand bei gleichzeitiger Energieeffizienz liefert. Diese Fortschritte ermöglichen eine Echtzeitverarbeitung für Anwendungen wie Robotik, autonome Fahrzeuge und intelligente Überwachung.
• So enthüllte NXP im September 2024 den i.MX RT700 Crossover-Mikrocontroller (MCU), der die KI-Fähigkeiten am Rande verbessern soll. Diese MCU integriert zwei Arm Cortex-M33 Kerne, Cadence Tensilica HiFi DSPs und die eIQ Neutron Neural Processing Unit (NPU), die bis zu 172 mal Beschleunigung für AI-Aufgaben liefert und den Energieverbrauch pro Inferenz um bis zu 119 Mal reduziert.

Edge AI Markt Analyse

Basierend auf der Endverwendung wird der KI-Markt in die Bereiche Gesundheit, Fertigung, BFSI, Regierung, Einzelhandel & E-Commerce, Telekommunikation, Transport & Logistik und andere segmentiert. Das Gesundheitssegment dominierte den Markt im Jahr 2024, was 43 % des Gesamtumsatzes ausmachte.

• Edge AI wird in der Gesundheitsversorgung für die Echtzeit-Patientenüberwachung, die Analyse der medizinischen Bildgebung und die AI-gestützte Diagnostik weit verbreitet und ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und verbesserte Patientenergebnisse. Krankenhäuser und Kliniken nutzen KI-gestützte tragbare Geräte, automatisierte Workflows und prognostizierende Analysen, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
• Im März 2025 startete Ambiq die Apollo330 Plus SoC Serie und lieferte ultra-niedrige KI-Verarbeitung für Edge-Geräte im Gesundheitswesen mit Arm Cortex-M55 Prozessor mit KI-Beschleunigung.
• Die Fertigung folgt genau, indem Edge AI für vorausschauende Wartung, Prozessautomatisierung und Qualitätskontrolle verwendet wird, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die Produktivität verbessert werden. In der BFSI unterstützt AI die Betrugserkennung, automatisierte Transaktionen und Risikobewertung, die Verbesserung der Sicherheit und Kundenerfahrung.
• Regierungsbehörden integrieren Edge AI für intelligente Überwachung, Stadtplanung und Verkehrsmanagement, während Einzelhandel & E-Commerce KI für personalisierte Empfehlungen, Inventarmanagement und Kundenbindung nutzen. Der Telekommunikationssektor profitiert von der Netzwerkoptimierung und der schnelleren Datenverarbeitung sowie der Transport- und Logistiknutzung KI für Routenplanung, Flottenüberwachung und autonome Fahrzeuganwendungen.

Basierend auf Komponenten wird der Edge AI-Markt in Software, Hardware und Dienstleistungen segmentiert, mit Software, die den Markt im Jahr 2024 leitet, was 51,7% des Gesamtumsatzes ausmacht.

• Die zunehmende Nutzung von KI-Modelloptimierungs-, Echtzeit-Datenverarbeitungs- und Kantenanalyseplattformen hat die Nachfrage nach Softwarelösungen getrieben. Da die Industrien KI in ihren Betrieb integrieren, spielt die Software eine Schlüsselrolle bei der Modell-, Datensicherheit und Systemaktualisierung.
• Software-Frameworks für maschinelles Lernen, KI-Inferenz und Edge-Bereitstellung helfen Geräte, Informationen lokal zu verarbeiten und die Abhängigkeit von Cloud Computing zu reduzieren. Der Anstieg der Low-Code-KI-Plattformen hat auch die Implementierung für Unternehmen erleichtert, so dass sie KI verwenden, ohne tiefgreifende technische Expertise zu benötigen. Mit Branchen, die sich auf Automatisierung, Effizienz und Echtzeit-Entscheidungsfindung konzentrieren, bleibt Software die kritischste Komponente im Wachstum von Edge AI.
• Das Hardware-Segment folgte mit Wachstum, das von spezialisierten KI-Chips, Low-Power-Prozessoren und eingebetteten KI-Beschleunigern betrieben wird, um die Recheneffizienz am Rande zu verbessern.
• Das Dienstleistungssegment, einschließlich KI-Bereitstellung, Beratung und Wartung, verzeichnete ein stetiges Wachstum, da Unternehmen nach Know-how bei der Umsetzung und Verwaltung von KI-Lösungen gesucht haben. Die steigende Notwendigkeit einer sicheren, skalierbaren und energieeffizienten KI-Verarbeitung prägt weiterhin Investitionen in alle drei Segmente.

Auf Basis der Anwendung wird der Edge-KI-Markt in Videoüberwachung, Fernüberwachung, vorausschauende Wartung und andere aufgeteilt. Im Jahr 2024 dominierte das Videoüberwachungssegment den Markt.

• Edge AI in der Videoüberwachung ist weit verbreitet in der öffentlichen Sicherheit, Einzelhandel, Smart-Cities und Industriesicherheit. Regierungen und Unternehmen setzen AI-fähige Kameras ein, um überfüllte Gebiete zu überwachen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und die Durchsetzungsbemühungen zu verbessern.
• Im Einzelhandel hilft AI-getriebene Überwachung mit Diebstahlprävention, Kundenverhaltensanalyse und Speicheroptimierung. Industriestandorte nutzen randbasierte Videoanalysen, um die Sicherheit am Arbeitsplatz zu verbessern, indem Gefahren erkannt und die Compliance in Echtzeit überwacht wird.
• Die Forderung nach einer reibungsarmen, hochauflösenden Videoverarbeitung hat die Einführung von AI-fähigen Sicherheitskameras und Embedded Vision Systemen vorangetrieben. Diese Systeme erhöhen nicht nur die Sicherheit, sondern reduzieren auch die Bandbreitenkosten durch die Verarbeitung von Video lokal, anstatt große Mengen von Daten zu senden, um Cloud-Server zu zentralisieren.
• Die Integration von Computer-Visions- und Deep Learning-Modellen stärkt ihre Fähigkeit, Gesichter zu erkennen, Anomalien zu erkennen und Entscheidungen in Sicherheits- und Betriebsumgebungen zu automatisieren.

Nordamerika hielt 2024 den größten Anteil am KI-Markt, was über 30% des globalen Marktes ausmachte. Die USA dominierten in der Region und werden bis 2034 rund 20 Milliarden USD erreichen.

• In den USA gibt es eine starke Annahme von KI in Industrien wie dem Gesundheitswesen, und intelligente Städte hat die Markterweiterung vorangetrieben, mit Unternehmen, die Edge KI für Echtzeit-Entscheidungsfindung und Automatisierung integrieren.
• So kündigte Latent AI und Carahsoft Technology Corp. im März 2025 eine Partnerschaft an, um die KI-Adoption im US-amerikanischen öffentlichen Sektor zu verbessern. Carahsoft wird Latent AI's Efficient Inference Platform (LEIP) Software und robuste mobile Lösungen durch sein Reseller-Netzwerk und Verträge an Behörden verteilen.
• Die Präsenz führender Tech-Firmen und Halbleiterunternehmen, einschließlich derjenigen, die auf AI-Chips und Softwarelösungen spezialisiert sind, hat das Ökosystem für Edge AI-Entwicklung gestärkt.
• Regierungsinitiativen zur Unterstützung von KI-Innovationen haben neben den Investitionen in 5G-, IoT- und Cloud-edge-Infrastruktur die Edge-KI-Bereitstellung in allen Branchen beschleunigt.

Von 2025 bis 2034 wird erwartet, dass der KI-Markt in Deutschland ein signifikantes und vielversprechendes Wachstum erfährt.

• Der Edge AI-Markt in Deutschland entwickelt sich durch strengere Datenschutzbestimmungen und eine wachsende Abhängigkeit von AI-powered Edge Computing-Lösungen. Branchen wie Automotive, Healthcare und Fertigung integrieren Edge AI, um Automatisierung, Sicherheit und betriebliche Effizienz zu verbessern.
• Mit steigender industrieller KI-Adoption steigt die Nachfrage nach Low-Latency Computing, Echtzeit-Analysen und energieeffizienten KI-Modellen, um intelligente Fabriken, vorausschauende Wartung und autonome Systeme zu unterstützen.
• Im übrigen Europa prägen die EU-Verordnungen über die KI-Ethik und die Datenhoheit das Marktwachstum.
• Am 1. August 2024 trat zum Beispiel das "Artificial Intelligence Act" der Europäischen Union (KI Act), die weltweit erste umfassende KI-Verordnung, in Kraft. Mit dieser Gesetzgebung wird ein einheitlicher Regulierungsrahmen für KI in den EU-Mitgliedstaaten geschaffen, der darauf abzielt, KI-bezogene Risiken zu mindern und die Grundrechte der Bürger zu schützen.

Der KI-Markt in China wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 deutliches und vielversprechendes Wachstum erleben.

• Der Edge AI-Markt in China wächst aufgrund von staatlichen KI-Initiativen und starken Investitionen in 5G und intelligente Infrastruktur rasch. Branchen wie die Fertigung, der Einzelhandel und das autonome Fahren treiben die Nachfrage nach Echtzeit-KI-Verarbeitung und intelligenter Automatisierung am Rande.
• Mit steigenden industriellen Automatisierungs- und Smart-City-Projekten steigt die Nachfrage nach Low-Latency-KI-Modellen, fortschrittlichen Überwachungssystemen und AI-powered Robotik, um die betriebliche Effizienz und Sicherheit zu verbessern.
• Im Rest von Asia-Pacific konzentrieren sich die Länder auf AI-powered IoT, Edge-basierte Healthcare-Lösungen und intelligente Logistik, die Nutzung von AI-getriebener Automation und Echtzeit-Analysen, um Produktivität und Innovation zu verbessern.
• Zum Beispiel hat das Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) Institute for NanoCentury (KINC) und Blaize Holdings im März 2025 eine strategische Partnerschaft angekündigt, um die KI-Technologien in mehreren Bereichen voranzutreiben, darunter biomedizinische Diagnostik, neuromorphe Computing und nachhaltige Energielösungen.

Der KI-Markt in Mexiko wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 deutlich und vielversprechend wachsen.

• Der Edge-KI-Markt in Mexiko wächst, da Branchen KI-getriebene Automatisierungs-, Prädiktionsanalyse- und Edge-Computing-Lösungen zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz übernehmen. Fertigungs-, Logistik- und Finanzdienstleistungen sind wichtige Branchen, die die Übernahme vorantreiben.
• Mit der Beschleunigung der IoT-Adoption und der digitalen Transformation steigt die Nachfrage nach Echtzeit-KI-Verarbeitung, AI-powered Cybersecurity und intelligentem Supply Chain Management, um den Geschäftsbetrieb zu optimieren.

Marktanteil

• Top 7 Unternehmen der Edge AI-Branche sind Huawei, Intel, Google LLC, Amazon, Dell, IBM, Microsoft. Sie halten gemeinsam einen Marktanteil von rund 35 % auf dem Markt.
• Google arbeitet mit Hardwareanbietern zusammen und nutzt Edge TPU und Google Cloud, um skalierbare KI-Lösungen anzubieten, insbesondere in Industrien wie Smart Homes und autonomen Fahrzeugen
• Zum Beispiel, im Januar 2025, Google und Synaptics Partner, um Edge AI voranzutreiben. Diese Zusammenarbeit integriert den ML-Kern von Google mit der Astra AI Hardware von Synaptics, um die IoT-Geräteentwicklung zu vereinfachen. Die Plattform beschleunigt die KI-Verarbeitung über verschiedene Modalitäten, unterstützt Anwendungen in Wearables, Geräte und mehr. Es sorgt auch für Kompatibilität mit modernen Compilern über MLIR-Compiler.
• Huawei bietet End-to-End-KI-Lösungen, darunter Chips, Cloud-Services und KI-powered Edge-Plattformen, die auf Sektoren wie Smart Citys und Transport zugeschnitten sind.
• Intel bietet Hardware-Lösungen, die darauf abzielen, die KI-Referenz vor allem in KI- und IoT-Lösungen voranzutreiben. Amazon nutzt AWS IoT und Deep Learning AMIs, um AI am Rande für Branchen wie Einzelhandel und Logistik zu implementieren und so eine effiziente Modellentwicklung zu ermöglichen.
• Dell konzentriert sich auf AI-getriebene Infrastruktur mit Edge-to-Cloud-Lösungen und zielt auf Echtzeit-Analysen in Branchen wie Healthcare und Fertigung. IBM nutzt seine Watson AI-Plattform für Edge AI-Anwendungen und unterstützt Echtzeit-Datenverarbeitung in Branchen wie Healthcare und Automotive.
• Microsoft bietet KI-Lösungen durch Azure AI und ermöglicht es Unternehmen, Modelle über Edge-Geräte in Bereichen wie der industriellen Automatisierung und IoT bereitzustellen und zu verwalten.

Edge AI Markt Unternehmen

Zu den wichtigsten Akteuren der KI-Branche gehören:

• Amazon Web Service (AWS)
• Intel
• Dell
• Google
• Gorilla Technologie
• Huawei Technologies
• IBM
• Microsoft

Edge AI-Markt erlebt einen intensiven Wettbewerb, der von der wachsenden Nachfrage nach effizienten, Low-Latency Computing angetrieben wird. Führende Unternehmen investieren in AI-optimierte Prozessoren, leistungseffiziente NPUs und erweiterte Software-Frameworks, um sich selbst zu unterscheiden.

Gegründete Halbleiterfirmen und KI-Startups nutzen die Beschleunigung des maschinellen Lernens, die Echtzeit-Datenverarbeitung und die Cloud-Ege-Integration zur Leistungssteigerung. Innovationen wie transformatorbasierte KI-Modelle, skalierbare heterogene Architekturen und KI-Workload-Optimierungsbibliotheken werden zu Schlüsselfaktoren im Markterfolg.

Regulatorische Standards und Cybersicherheitsanforderungen prägen Entwicklungsstrategien. Unternehmen müssen Leistung, Energieeffizienz und Sicherheit ausgleichen, um Vertrauen bei skalierbaren, leistungsstarken KI-Lösungen zu erhalten.

News der Branche

• Im März 2025 kündigten Lanner und Arrcus eine Zusammenarbeit an, um AI-optimierte, ultra-niedrige Latenz Telco Edge-Lösungen zu liefern. Ihre Integration verbessert die KI-getriebene RAN- und 5G-Konnektivität für Unternehmen. Lanners MGX Edge AI-Plattform kombiniert GPUs, DPUs und Multi-Core-CPUs, um die AI-Inferenzierung am Rand zu beschleunigen. Arrcus’ ACE Networking-Plattform optimiert Netzwerkfunktionen, reduziert CPU-Overhead und verbessert die KI-Workload-Effizienz.
• Im März 2025 startete Armv9 Edge AI Platform mit dem Cortex-A320 Prozessor und Ethos-U85 NPU, um die AI-Performance für IoT-Anwendungen zu steigern. Die Cortex-A320 liefert 10× bessere ML-Leistung als ihr Vorgänger, während die Ethos-U85 bis zu 4 TOPs bei 1 GHz mit verbesserter Effizienz bietet. Arm Kleidi Bibliotheken optimieren AI Workloads ohne zusätzlichen Entwickleraufwand. Branchenführer, darunter AWS und Siemens, haben Interesse an der Übernahme der Plattform für Edge-KI-Anwendungen gezeigt.
• Im März 2025 kündigten Weebit Nano und EMASS eine Zusammenarbeit an, um ultra-low-power edge AI-Anwendungen mit Weebits Resistive RAM (ReRAM)-Technologie zu demonstrieren.
• Im März 2025. Canonical hat mit Renesas ein maßgeschneidertes Ubuntu Core OS auf RZ-Prozessoren gebracht, das effiziente IoT- und Edge-KI-Anwendungen ermöglicht. Das maßgeschneiderte Betriebssystem verbessert die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens und der Computer-Vision bei der Integration von Sicherheitsfunktionen, die an RZ-Hardware gebunden sind.

Der Spitzenforschungsbericht für den AI-Markt umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (in Mrd. USD) von 2021 bis 2034, für die folgenden Segmente:

Markt, by Component

• Hardware
  • Grafische Verarbeitungseinheit (GPU)
  • Anwendungsspezifisch integrierte Schaltung (ASIC)
  • Zentrale Verarbeitungseinheit (CPU)
  • Field-Programmable Gate Array (FPGA)
• Software
• Service
  • Schulung und Beratung
  • Unterstützung und Wartung
  • Systemintegration und -prüfung

Markt, nach Anwendung

• Videoüberwachung
• Fernüberwachung
• Predictive Maintenance
• Sonstige

Markt, Durch Endverwendung

• Herstellung
• Gesundheit
• BEIHILFEN
• Regierung
• Einzelhandel & E-Commerce
• Telekommunikation
• Transport & Logistik
• Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Südkorea
  • Südostasien
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• MENSCHEN
  • VAE
  • Südafrika
  • Saudi Arabien