Edge Künstliche Intelligenz Chips Marktgröße & Share Report, 2034

Edge Künstliche Intelligenz Chips Marktgröße

Die globale Marktgröße für künstliche Intelligenz wurde 2024 auf 3 Mrd. USD geschätzt und wird von 2025 bis 2034 auf 24,8% CAGR ansteigen. Das Wachstum des Marktes wird auf die steigende Nachfrage nach Halbleitern und die Zunahme der Einführung von IoT-Technologien zurückgeführt.

Der Anstieg der Einführung von Halbleiterbauelementen ist einer der Hauptgründe für das Wachstum des Edge künstliche Intelligenz (AI) Chips Markt, da Edge Computing-Systeme maßgeschneiderte und effiziente Prozessoren benötigen. Der verstärkte Einsatz von Smart-Geräten wie Smart-Kameras, selbstfahrenden Autos, industriellen IoT-Geräten und tragbaren Gadgets erhöht den Bedarf an leistungsstarken leistungseffizienten Edge-KI-Chips. Diese KI-Chips nutzen ausgeklügelte Halbleiterherstellungstechniken wie 7nm, 5nm und sogar Sub-5nm-Knoten, um Echtzeit-KI-Beziehungen mit geringem Stromverbrauch zu bieten.

Laut einem Statista-Bericht wird der Halbleitermarkt voraussichtlich bis 2025 einen Umsatz von 702,41 Milliarden US-Dollar erzielen. Es besteht eine starke positive Korrelation zwischen dem Wachstum von Halbleiterherstellern und der Nachfrage nach Edge AI-Chips. Mit steigender Nachfrage konzentrieren sich Halbleiterhersteller auf Implementierungslösungen basierend auf künstlicher Intelligenz für Chipdesigns.

Die Markterweiterung der künstlichen Intelligenz (KI) wird auch durch eine Zunahme der Einführung von IoT-Technologien vorangetrieben, da Milliarden von angeschlossenen Geräten Echtzeit-Daten Computing und Entscheidungsfindung benötigen. Die fortschrittliche KI-Verarbeitung in der Cloud steht vor einer Vielzahl von Problemen wie Latenz, Bandbreitenbegrenzung und sogar Datenschutzbedenken. Das macht Edge-KI-Chips entscheidend für das IoT-Ökosystem. Diese Chips ermöglichen ein On-Device-Geheimdienst, das intelligente Städte, industrielle Automatisierung, Gesundheitsüberwachung und autonome Systeme antreibt und die Notwendigkeit einer zentralisierten Cloud reduziert.

Edge Künstliche Intelligenz Chips Markt Trends

• Einer der wichtigsten Trends, die die Nachfrage nach künstlichen Intelligenzchips beeinflussen, ist die zunehmende Integration von Edge-KI-Chips in autonome Systeme. Autonome Systeme wie selbstfahrende Fahrzeuge und Drohnen, Industrieroboter und intelligente Überwachungssysteme werden zunehmend in verschiedene Sektoren eingebunden, und damit steigt der Bedarf an Echtzeit-KI-Rechnung am Rand. Edge-KI-Chips ermöglichen es, Entscheidungen an einem Standort ohne die Anforderung der Cloud-basierten Berechnung zu treffen, weshalb diese Chips für Operationen und Prozesse, die Autonomie erfordern, wesentlich sind. Um diesen autonomen Systemen gerecht zu werden, arbeiten Organisationen daran, spezialisierte KI-Chips zu schaffen, die eine erhöhte Effizienz und verbesserte Verarbeitungsfähigkeit haben und weniger Strom und Energie nutzen.
• Der entscheidende Treiber dieses Trends ist der zunehmende Einsatz selbstfahrender Fahrzeuge. Die Autohersteller und IT-Unternehmen nutzen Edge AI-Chips in fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und vollautonomen Fahrinfrastruktursystemen. Diese Chips verbessern die Antwort und Sicherheit durch die Verarbeitung von Sensorinformationen in Echtzeit. In Echtzeit-Robotik und Smart Manufacturing erhöhen Edge-KI-Chips die Automatisierung, indem Maschinen Muster identifizieren, Entscheidungen autonom treffen und den Workflow optimieren, ohne dass Latenz vorhanden ist. Diese Chips in unbemannten Luft- und Bodensystemen werden auch vom Militär genutzt, um das Situationsbewusstsein und die operative Wirksamkeit zu verbessern.
• Semiconductor-Unternehmen investieren stark in FuE, um KI-Frameworks zu perfektionieren, da das Tempo dieser KI-Technologie beschleunigt. Das tiefe Lernen am Rand wird durch neue Chipsätze unterstützt, die von Branchenführern wie NVIDIA, Intel, Qualcomm und anderen KI-Beschleuniger-Startups veröffentlicht werden. Das Marktwachstum in den nächsten Jahren dürfte aufgrund des zunehmenden Bedarfs an Echtzeit-KI-Computing durch die Integration von Edge-KI-Chips in autonome Systeme beträchtlich sein.

Edge Künstliche Intelligenz Chips Marktanalyse

Basierend auf der Bereitstellung umfasst die Marktklassifikation on-device edge AI-Chips und Edge-Server AI-Chips. Das Segment Edge-Server-KI-Chips wird aufgrund der steigenden Nachfrage nach Echtzeit-Datenverarbeitung, Low-Latency-KI-Anwendungen und der verbesserten Rechenfähigkeit in Cloud-edge-Hybrid-Umgebungen voraussichtlich deutlich wachsen.

• Das Segment Edge Server AI Chips wird voraussichtlich bis 2034 USD 8,5 Milliarden übertreffen. Mit der zunehmenden Übernahme von High-Performance-Computing am Netzrand wird das Segment Global Edge Server AI Chips schnell wachsen. Bereiche wie Smart-Städte, Gesundheitsversorgung und industrielle Automatisierung erfordern Echtzeit Low Latenz KI Verarbeitung für große Mengen an Daten. KI hat die Verarbeitung und Entscheidungsaktivitäten einiger Edge-Server KI-Chips automatisiert, die die Netzbelastung verringern und die Produktivität verbessern. Mit dem Erscheinen der 5G-Technologie sind die Edge-Server zugänglicher, was den Einsatz fortschrittlicher KI-Systeme ermöglicht.
• Das Segment on-device edge AI-Chips belief sich 2024 auf 1,8 Milliarden USD. Die Nachfrage nach Consumer-Elektronik, selbstfahrenden Autos und intelligenten tragbaren Geräten hat einen Markt für on-device edge AI-Chips geschaffen, und dies wird voraussichtlich weiter wachsen. Mit diesen kann AI jetzt auf Smartphones, Robotik und IoT-Geräten ausgeführt werden, die den Bedarf an Cloud eliminieren. Ein deutliches Wachstum ergibt sich aus Verbesserungen der tiefen Lernfähigkeiten für die Sprach- und Bildverarbeitung, energieeffiziente Rechensysteme und kleinformatige KI-Beschleuniger, die Stromstau sind. Die Implementierung von KI-gestützten Gesichtserkennungssystemen, Sprachassistenten und vorausschauenden Wartungstechnologien erhöhen das Gesamtwachstum dieses Segments.

Basierend auf Chip-Typ wird der Markt für künstliche Intelligenz-Chips in ASIC (Anwendungsspezifische integrierte Schaltung) KI-Chips, GPU (Grafikenverarbeitungseinheit) KI-Chips, CPU (Zentralverarbeitungseinheit) KI-Chips, FPGA (Feldprogrammierbare Gate-Array) KI-Chips und neuromorphe KI-Chips bifuriert. ASIC (Anwendungsspezifische integrierte Schaltung) KI-Chips dominierten den Markt aufgrund ihrer hohen Effizienz, geringen Stromverbrauch und der Fähigkeit, KI-Workloads mit optimierter Leistung für spezifische Anwendungen auszuführen.

• Das ASIC (Anwendungsspezifische integrierte Schaltung) KI-Chips-Segment dominierte den Marktanteil von 41,72% im Jahr 2024. Die Nachfrage wächst im Bereich der ASIC AI-Chips aufgrund ihrer unübertroffenen Effizienz, der geringen Stromnutzung und der maximalen Leistung für spezifische KI-Workloads. Diese Chips werden in Edge-KI-Anwendungen, wie IoT-Geräte, intelligente Überwachung und Automatisierung in Industrien, weit verbreitet, wo eine spezifische Berechnung erfolgen muss. Die wachsende Anforderung an engagierte Prozessoren für die Erkennung von künstlicher Intelligenz, Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung treibt das Wachstum des Segments an.
• Das Segment GPU (Grafik-Verarbeitungseinheit) AI-Chips entfiel 2024 auf 28,76% Marktanteil. Die Erweiterung des GPU AI-Chips-Segments wird durch die parallelen Verarbeitungsmöglichkeiten, die für Deep Learning und Hochleistungs-KI-Anwendungen geeignet sind, beschleunigt. Massive parallele Bearbeitungseinheiten sind für hochmoderne künstliche Intelligenzanwendungen wie Echtzeit-Videoanalyse, autonome Fahrzeugoperationen und Gerätediagnose in der Medizin unerlässlich. Die zunehmende Nutzung von AI-getriebenen Überwachungssystemen und die Entwicklung intelligenter Städte haben die Notwendigkeit von GPUs weiter stimuliert.

Basierend auf der Endverbraucherindustrie wird der Markt für künstliche Intelligenz in Unterhaltungselektronik, Automotive & Transport, Healthcare & Medizinprodukte, Einzelhandel & E-Commerce, Fertigungs & Industrieautomatisierung, Telekommunikation und andere weiter ausgebaut.

• Das Segment Consumer Electronics dominierte 2024 die Marktrechnung von 1 Mrd. USD. Aufgrund eines Aufstands bei der Verwendung von KI-fähigen Mikrofonen in Smartphones, Smart Home Assistants, Wearables und intelligenten Kameras ist die Konsumelektronikbranche auf ein bemerkenswertes Wachstum in den KI-Märkten ausgerichtet. Die Implementierung von Edge AI-Chips bietet Echtzeit-Verarbeitung, die die Interaktion des Benutzers mit Spracherkennung, Gesichtserkennung und KI-Anpassung verbessert. Auch dies führt zu einem Paradigmenwechsel in Richtung AI in Videospielkonsolen, Automatisierungssystemen und Headsets für AR/VR, was zu einem Anstieg der Nachfrage nach Consumer Electronic Edge AI-Chips führt.
• Das Segment Automotive & Transport belief sich 2024 auf 21,25% des Marktanteils. Intelligente Technologien und Geräte übernehmen schnell die KI-Automatisierung und Integration auf Fahrzeug-, vernetzten und autonomen Fahrzeugen, was zu einem starken Wachstum im Automotive- und Transportsegment führt. Für fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (ADASs) mit Edge-AI-Chips ist Echtzeit-Entscheidungsfindung kritisch, wie es bei Fahrzeuginformationen und vorausschauenden Wartungssystemen der Fall ist. Während auf der ganzen Welt elektrische und autonome Fahrzeuge entwickelt wurden, sind Flottenmanagement, intelligente Verkehrsüberwachung und intelligente Transportinfrastruktur mit KI andere Faktoren, die den Einsatz von Edge-KI-Chips in diesem Segment fördern.

• Der US-Markt für künstliche Intelligenz-Chips wird voraussichtlich bis 2034 auf 4,6 Milliarden US-Dollar erreichen. In den USA treiben autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und Verteidigungsanwendungen den Markt für künstliche Intelligenz (KI) an. Wichtige US-Unternehmen wie Intel, NVIDIA und Qualcomm entwickeln innovative KI-Chips für Edge Computing in Sicherheitssystemen, selbstfahrenden Autos und Smart Factorys. Durch das CHIPS-Gesetz hat sich der Innovationsfokus in der Cyber-Sicherheit, in der KI und in der Halbleiter-Produktion erhöht, was den Markt weiter ausbaut. Darüber hinaus sind AI-powered Diagnostik und tragbare Gesundheitsgeräte einige der neuen Smart Healthcare-Anwendungen, die die Notwendigkeit einer effizienten KI-Verarbeitung erhöhen.
• Der Markt für künstliche Intelligenz in Deutschland wird voraussichtlich bis 2034 mit 24,6% CAGR wachsen. Der starke Stand des Landes im Automobilbau unter der Leitung von BMW, Volkswagen und Mercedes-Benz stärkt den Einsatz von Edge AI-Chips in autonomer Fahr- und Vorhersagewartung. Mit zunehmendem Fokus auf energieeffizientes KI-Computing steigt auch die Entwicklung von KI-getriebenen Smart Grids und industriellen IoT-Lösungen. Mit der Regierung, die auch die Finanzierung von KI-basierter Cybersicherheit für industrielle Infrastruktur bietet, erweitert sich der Anwendungsbereich von Edge AI-Chip in kritischen Branchen.
• Der Markt für künstliche Intelligenz in China soll bis 2034 2,2 Milliarden USD erreichen. China führt durch die AI-gestützte Überwachung, Robotik und intelligente Stadtbauweise in der Markterweiterung Edge AI Chips AI. Initiativen der Regierung, einschließlich des Plans Made in China 2025, konzentriert sich auf nationalistische Selbstversorgungsversuche durch Chipherstellung, was die Produktion von inländischen Halbleiterfirmen erhöht. Darüber hinaus wird durch den Einsatz von 5G im Land eine schnellere KI-Verarbeitung am Netzrand ermöglicht.
• Der Markt für künstliche Intelligenz in Indien wird voraussichtlich mit einem CAGR von 30% bis 2034 erweitern. In Indien ist das Wachstum im Edge AI Chips-Markt von der Verbreitung von intelligenten Geräten und Telekommunikation sowie von AI-enabled Governance geprägt. Der künstliche Intelligenzboom des Landes kommt aus der Fülle von Startups, die Lösungen für die Landwirtschaftsautomatisierung, Echtzeit-Sprachübersetzung und Betrugserkennung sind.
• Der Markt für künstliche Intelligenz in Japan dürfte bis 2034 mit 28,9% CAGR wachsen. Mit Innovation in der Robotik, Smart-Appliances und der Halbleitertechnologie wächst der japanische Edge AI Chips Markt rapide. Japans Industrieroboterüberlegenheit durch Unternehmen wie Fanuc und Yaskawa automatisiert den Einsatz von AI-Chips für Echtzeitanwendungen. Edge AI befasst sich auch mit Problemen bei der Arbeitskräfteknappheit bei automatisierten öffentlichen Verkehrsmitteln und der Altenpflege.

Edge Künstliche Intelligenz Chips Marktanteil

NVIDIA, Qualcomm, Intel, Apple und MediaTek sind die Hauptakteure der künstlichen Intelligenz-Chips-Industrie, die zusammen rund 55% des Marktanteils ausmacht. Diese Firmen starten Cloud-Kunden und partnern mit Automobil- und Industrieautomatisierungsunternehmen, um die Adoptionsrate zu erhöhen. Robotik und AI-fähige IoT-Geräte nutzen zunehmend die Jetson-Plattform von NVIDIA und die AI-Beschleuniger von Intel neben den Snapdragon AI-Chips von Qualcomm.

Qualcomm, Intel und NVIDIA fördern die KI-Leistung mit KI-Software-Ökosystemen, indem sie ihr Qualcomm AI Stack, das OpenVINO-Toolkit von Intel und das CUDA-X AI von NVIDIA verbessern. Diese Entwicklungen sind entscheidend für die KI-Workload-Optimierung. Unternehmen bieten durch die Cloud mit AI-as-a-Service (AIaaS) eine hohe KI-Fähigkeit für die Umsatzgeneration. Die Echtzeitverarbeitung und -analyse von Daten sowie die sichere Kfz-KI ist jetzt ein neuer Schwerpunkt. Auch die Integration zuverlässiger KI-Frameworks, die Datenverschlüsselung und die Datenschutz-Schutz-Methoden ist wichtig für die Einhaltung von KI- und Datensicherheit, so dass diese Probleme primäre Treiber innerhalb der Technologie.

Edge Künstliche Intelligenz Chips Markt Unternehmen

Einige der herausragenden Marktteilnehmer, die in der Branche der künstlichen Intelligenz tätig sind, umfassen:

• Advanced Micro Devices, Inc.
• Apple
• Armbegrenzt
• BrainChip, Inc.
• Broadcom Inc.
• HAILO TECHNOLOGIEN LTD
• Huawei Cloud Computing Technologies Co., Ltd
• Intel Corporation
• Lattice Semiconductor
• Marvell
• MediaTek Inc
• Mythen
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Technologies
• STMicroelectronics
• Synaptics Incorporated
• Instrumente in Texas

AMD erweitert sein Edge AI-Chip-Portfolio dynamisch mit der Integration von AI-Beschleunigung in seine Ryzen- und EPYC-Prozessoren für Embedded-Systeme, Robotik und industrielle Automatisierung. Die XDNA-Architektur powered Ryzen AI-Serie verbessert den Einsatz von AI-Inferencing durch eine verbesserte On-Device-Verarbeitung in Echtzeit. AMD ist nun ein starker Konkurrent bei adaptivem Computing für Edge-Anwendungen aufgrund der Übernahme von Xilinx und der Stärkung von FPGA-basierten KI-Lösungen. Darüber hinaus verfolgt das Unternehmen Partnerschaften in Telekommunikations-, Automobil- und Rechenzentren, um seine Ränder KI-Lösungen zu erweitern und intelligente Sicherheit, IoT und Kfz-KI für Low-Power Edge-KI-Chips, die von IoT, Automotive und Smart Security betrieben werden, anzusprechen.

Als führendes Unternehmen im Bereich KI-Chips baut NVIDIA seine Jetson-Plattform für industrielle Robotik, AI-gestützte Überwachung und autonome Maschinen aus. Effiziente Implementierung von KI-Modellen am Rand wird durch NVIDIAs KI fokussierte Software-Stacks wie Deepstream SDK, TensorRT und CUDA-X AI ermöglicht. Neben Partnerschaften in der KI-Gesundheits- und Automobilindustrie investiert das Unternehmen in KI-Computing mit hoher Energieeffizienz, die für die in kritischen Applikationen auf Echtzeit randbasierte Entscheidungsfindung benötigt wird.

Edge Künstliche Intelligenz Chips Industry News

• Im Oktober 2024 startete AMD die Ryzen AI PRO 300 Serie, einen Edge AI Chip mit bis zu 55 TOPS NPU Leistung. Er basiert auf der XDNA 2 Architektur, ermöglicht on-device AI-Aufgaben wie Copilot+ Features, AI-Sicherheit und Produktivitätssteigerungen, so dass es ideal für kommerzielle AI-powered Laptops.
• Im September 2024, SiMa.ai eingeführt MLSoC Modalix, eine multimodale KI Produktfamilie, die CNNs, Transformers, LLMs und Generative AI unterstützt. Mit bis zu 200 TOPS bietet es 10X Effizienz gegenüber Wettbewerbern. Es ermöglicht skalierbare KI-Anwendungen in allen Branchen mit überlegener Leistung pro Watt und nahtloser Softwarekompatibilität.
• Im Juni 2024 startete Kneron den KNEO 330 Edge AI-Server und KL830 AI-embedded PC, wodurch das datenzentrierte KI-Computing verbessert wurde. Der KNEO 330 bietet 48 TOPs AI Power, unterstützt LLMs und reduziert die AI-Kosten um 30-40%. Der KL830 Chip steigert die AI PC-Adoption, reduziert den Energieeinsatz um 30% und unterstützt Edge AI-Bereitstellung.

Der Marktforschungsbericht für künstliche Intelligenz Chips umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen hinsichtlich des Umsatzes in Mio. USD von 2021 – 2034 für die folgenden Segmente:

Markt, nach Chip-Typ

• ASIC (Anwendungsspezifische integrierte Schaltung) AI-Chips
• GPU (Graphics Processing Unit) AI Chips
• CPU (Central Processing Unit) AI Chips
• FPGA (Field-Programmable Gate Array) AI Chips
• Neuromorphe AI-Chips

Markt, durch Bereitstellung

• On-device edge KI-Chips
• Edge Server KI-Chips

Markt, Durch Endverwendung Industrie

• Verbraucherelektronik
• Automotive & Transport
• Gesundheits- und Medizinprodukte
• Einzelhandel & E-Commerce
• Fertigungs- und Industrieautomatisierung
• Telekommunikation
• Sonstige

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

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • Vereinigtes Königreich
  • Frankreich
  • Spanien
  • Italien
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • ANZ
  • Südkorea
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
• Naher Osten und Afrika
  • Saudi Arabien
  • Südafrika
  • VAE