边缘人工智能芯片市场规模和份额报告,2034年

边缘人工智能芯片市场大小

2024年全球边缘人工智能芯片市场规模价值为30亿美元,估计从2025年到2034年CAGR增长为24.8%. 市场的增长归因于对半导体的需求增加和IOT技术的采用增加.

半导体装置的采用率上升是边缘人工智能(AI)芯片市场增长的主要原因之一,因为边缘计算系统需要定制而高效的处理器. 智能相机,自驾车等智能设备,工业IoT设备,以及可穿戴的相机等智能相机设备的使用增加,使得高性能高效的边缘AI芯片的需求增加. 这些AI芯片利用了精密的半导体制造技术,如7nm,5nm,甚至子-5nm节点,以低功耗提供实时AI推论.

根据Statista的一份报告,到2025年,半导体市场预计将产生7 024.1亿美元的收入。 半导体制造商的增长与对边缘AI芯片的需求之间有着很强的正相关. 随着需求的增长,半导体制造商正专注于实施基于芯片设计人工智能的解决方案.

边缘人工智能(AI)芯片市场扩张也正被IoT技术的推广所驱动,因为数十亿个连接设备需要实时数据计算和决策. 云上高级AI处理面临耐久,带宽限制,甚至数据隐私等诸多问题. 这使得边缘AI芯片对IOT生态系统至关重要. 这些芯片可以使智能城市、工业自动化、医疗保健监测以及自主系统具备在线智能动力,从而减少对集中云的需求。

边际人工智能芯片市场 趋势

• 影响边缘人工智能芯片需求的最重要趋势之一是边缘AI芯片在自主系统中的集成日益增强. 自主驾驶车辆和无人机等自主系统,工业机器人,智能监测系统等正在越来越多地被整合到多个部门中去,与之相伴而来的是,边缘对实时AI计算的要求也越来越大. Edge AI芯片允许在一个站点位置做决定,而不需要以云为基础的计算,因此这些芯片对于需要自主的操作和过程至关重要. 为了适应这些自主系统,各组织正在努力创建专门的AI芯片,这些芯片既能提高效率并增强处理能力,又能减少电力和能源的使用。
• 这一趋势的主要驱动力是自驾车辆的使用日益增加. 汽车制造商和信息技术公司正在高级驾驶员援助系统和完全自主的驾驶基础设施系统中使用边缘AI芯片。 这些芯片通过实时处理传感器信息来增强响应和安全性. 在实时机器人和智能制造中,边缘AI芯片通过使机器能够识别出规律,自主决策,并优化工作流程而无需任何耐用性来增强自动化. 军方还使用无人驾驶空中和地面系统的这些芯片来提高局势意识和行动效力。
• 半导体公司正在对研发进行大量投资,以完善边缘AI框架,随着这种AI技术进步的速度加快. NVIDIA,英特尔,Qualcomm等行业领袖发布的新芯片支持了边缘的深度学习,以及其它AI加速器起步. 预计今后几年的市场增长将相当可观,因为通过将边缘AI芯片整合到自主系统中,对实时AI计算的需求日益增加.

边际人工智能芯片市场分析

根据部署情况,市场分类包括了安装上边缘AI芯片和边缘服务器AI芯片. 由于对实时数据处理,低纬度AI应用程序的需求不断增加,以及云端混合环境的计算能力得到提高,边缘服务器AI芯片段预计将有相当的增长.

• 边缘服务器AI芯片段预计到2034年将超过85亿美元. 随着网络边缘越来越多地采用高性能计算,预计全球边缘服务器AI芯片段会迅速增长. 智能城市,医疗保健,工业自动化等领域需要实时低潜意识AI处理大量数据. AI将一些边缘服务器AI芯片的处理和决策活动自动化,降低了网络负载并提高生产力. 随着5G技术的出现,边缘服务器更容易访问,从而可以使用先进的AI系统.
• 机床边缘AI芯片段在2024年占了18亿美元. 对消费电子产品,自驾汽车,智能可穿戴设备的需求,为设备上缘AI芯片创造了市场,预计这将进一步增长. 有了这些,AI现在可以在智能手机,机器人和IOT设备上被执行,消除了对云的需求. 显著增长源于语音和图像处理的深层学习能力、节能计算系统以及小型AI加速器的增强。 实施AI动力的面部识别系统,语音助手,以及预测性维护技术,正在增强这一段的整体发展.

基于芯片类型,边缘人工智能芯片市场被分化为ASIC(应用专用集成电路)AI芯片,GPU(图形处理单位)AI芯片,CPU(中央处理单位)AI芯片,FPGA(场可编程门阵列)AI芯片和神经形态AI芯片. ASIC(应用特异性集成电路) AI芯片由于效率高,能耗低,并且能够以特定应用的优化性能来完成AI工作量而主导了市场.

• ASIC(应用特有集成电路)AI芯片机段在2024年占了41.72%的市场份额. ASIC AI芯片部门由于效率不相上下,功率使用率低,以及特定AI工作量的最大性能等原因,需求正在增长. 这些芯片被广泛用于边缘AI应用,如IOT设备,智能监视,以及工业自动化,其中需要进行特定的计算. 对人工智能语音识别,计算机视觉,自然语言处理等专用处理器的需求日益增加,这推动了部分的成长.
• GPU(图形处理单位)AI芯片机段在2024年占了28.76%的市场份额. GPU AI芯片部分的扩展由适合深层学习和高性能AI应用的平行处理能力所加速. 大规模平行的处理单位对于实时视频分析,自主行车操作等前沿人工智能应用以及器械医学诊断至关重要. AI驱动的监测系统的日益使用和智能城市的发展进一步刺激了对GPU的需求.

基于终端使用行业,边缘人工智能芯片市场被分化为消费电子产品,汽车与运输,医疗保健与医疗器械,零售与电子商务,制造业与工业自动化,电信等.

• 消费电子行业在2024年占市场份额10亿美元。 由于智能手机,智能家庭助手,可穿戴设备,智能相机中AI辅助麦克风的使用激增,消费者电子工业被设定为见证了边缘AI市场的显著增长. 边缘AI芯片的应用提供了实时处理,这改善了用户与语音检测,面部识别,以及AI定制的互动. 此外,这也导致电子游戏控制台、自动化系统以及AR/VR耳机向AI的范式转变,导致对消费电子产品边缘AI芯片的需求激增。
• 汽车与运输部分占2024年市场份额的21.25%. 智能技术和装置在车辆、连接和自主车辆上迅速采用AI自动化和集成,导致汽车和运输部分的强劲增长。 对于具有边缘AI芯片的高级驾驶员协助系统,实时决策至关重要,车辆信息和预测性维护系统也是如此. 虽然电动和自主车辆在世界各地得到发展,但车队管理,智能交通监控和智能交通基础设施与AI是推动本段使用边缘AI芯片的其他因素.

• 美国边缘人工智能芯片市场预计到2034年将达到46亿美元. 在美国,自主车辆,工业自动化,国防应用投资正在驱动边缘人工智能(AI)芯片市场. 英特尔,NVIDIA,Qualcomm等美国大公司正在研发用于安全系统边缘计算,自驾汽车,智能工厂的尖端AI芯片. 由于《CHIPS法》,网络安全、AI和半导体制造领域的创新重点增加,进一步扩大了市场。 此外,人工智能诊断和可穿戴的保健设备是一些新的智能保健应用软件,它们提高了对有效边缘人工智能处理的需求。
• 德国边缘人工智能芯片市场预计到2034年将增长24.6% CAGR. 该国在宝马,大众汽车和梅赛德斯-奔驰为首的汽车制造中坚挺的立足点正在推动将边缘AI芯片用于自主驾驶和预测维修. 随着对节能AI计算越来越重视,AI动力智能电网和工业IOT解决方案的发展也有所上升. 随着政府也为基于AI的工业基础设施网络安全提供资金,边缘AI芯片在关键行业的实施范围正在扩大.
• 中国边缘人工智能芯片市场预计到2034年将达到22亿美元. 中国因AI动力监控,机器人,智能城市建设而领先于边缘AI芯片AI市场扩张. 政府采取的举措,包括《中国制造2025年计划》,侧重于通过芯片制造实现自给自足的民族主义尝试,这正在增加国内半导体公司的产出。 此外,由于该国部署了5G,网络边缘的AI处理速度正在加快。
• 印度边缘人工智能芯片市场预计到2034年将扩大,CAGR为30%. 在印度,边缘AI芯片市场的增长源于智能装置和电信的扩散,以及AI带动的治理. 国家人工智能的繁荣来自众多的创业企业,这些创业企业正在构建农业自动化、实时语言翻译和欺诈侦测解决方案。
• 日本边缘人工智能芯片市场预计到2034年将增长28.9% CAGR. 随着机器人,智能电器,半导体技术的创新,日本边缘AI芯片市场正在迅速发展. 日本的工业机器人优势通过法努克和矢川等公司实现AI芯片实时应用自动化. Edge AI也在解决自动化公共交通和老年人护理方面的劳动力短缺问题.

边缘人工智能芯片市场份额

NVIDIA,Qualcomm,英特尔,苹果和MediaTek是边缘人工智能芯片行业的主要角色,共占了市场份额的约55%. 这些公司正在推出云客户,并与汽车和工业自动化公司建立伙伴关系,以提高采用率。 机器人和人工智能的IoT设备越来越多地使用NVIDIA的Jetson平台和英特尔的AI加速器,同时使用Qualcomm的Snapdragon AI芯片.

Qualcomm,Intel,和NVIDIA通过增强他们的Qualcomm AI Stack,Intel的OpenVINO工具包,和NVIDIA的CUDA-X AI,在AI软件生态系统上推进边缘AI性能. 这些发展对于优化人工智能工作量至关重要。 公司通过云端提供人工智能能力,利用人工智能服务创收。 实时处理和分析数据以及安全的汽车AI,现在是一个新的重点领域. 另外,整合可靠的AI框架、数据加密和隐私保护方法对于边缘AI遵守和数据安全至关重要,使这些问题成为技术内的主要驱动力。

边际智能芯片市场公司

一些在边缘人工智能芯片行业运营的知名市场参与者包括:

• 高级微设备股份有限公司.
• 苹果公司
• 装甲有限
• BrainChip, Inc. (美国)
• Broadcom Inc. (英语).
• 海洛技术
• 花威云计算技术有限公司
• 英特尔公司
• Lattice 半导体
• 马维尔
• MediaTek公司
• 神话
• NVIDIA公司
• 定性技术
• STMicro电子学
• 突触公司
• 德克萨斯州仪器公司

AMD正在动态地扩展其Edge AI芯片组合,将AI加速器整合到其Ryzen和EMYC处理器中,用于嵌入式系统,机器人和工业自动化. XDNA架构为Ryzen AI系列提供动力,通过增强实时的在线设备处理,改进了AI inferencing的使用. 由于收购了Xilinx并强化了基于FPGA的AI解决方案,AMD现在成为了边缘应用适应计算方面的强竞争者. 此外,该公司在电信、汽车和数据中心方面寻求伙伴关系,以扩大其边缘AI解决方案,并针对智能安全、IOT和由IOT供电的低功率边缘AI芯片、汽车和智能安全。

作为边缘AI芯片的领先公司,NVIDIA正在扩展其Jetson平台,用于工业机器人,AI有动力监控,以及自主机器. NVIDIA的AI聚焦软件堆栈如Deepstream SDK,TensorRT,以及CUDA-X AI,使得AI模型在边缘的高效部署成为可能. 除了AI医疗保健和汽车工业方面的伙伴关系外,该公司正在投资AI计算,在关键应用中进行实时边缘决策所需的高能效。

边缘人工智能芯片产业新闻

• 2024年10月,AMD推出了Ryzen AI PRO 300系列,是一款Edge AI芯片,可高达55个TOPS的NPU性能. 它建于XDNA 2 架构上,可以实现诸如Copilot+特性,AI安全,和生产率提升等在线辅助AI任务,使得它成为商业AI动力笔记本电脑的理想.
• 2024年9月,西马斋介绍 MLSoC Modalix是一个多模式边缘AI产品家族,支持CNNs,变形金刚,LLMS,和Generative AI. 它拥有多达200个TOPS,能提供10X的效率比竞争对手. 它能够实现跨行业的可扩展的AI应用,具有优异的每瓦性能和无缝软件相容性.
• 2024年6月克内龙推出了KNEO 330 Edge AI服务器和KL830 AI-嵌入式PC,加强了以隐私为重点的AI计算. KNEO 330提供48个TOPs AI电源,支持LLMS,将AI成本削减了30-40%. KL830芯片能推动AI PC的采用,能耗减少30%,并支持Edge AI的部署.

边缘人工智能芯片市场调查报告包括对该行业的深入报道 估计和预测的2021-2034年收入为百万美元 下列部分:

市场,按芯片类型

• ASIC( 应用程序- 特定集成电路) AI 芯片
• GPU (图形处理股) AI芯片
• CPU (中央处理单位) AI Chips
• FPGA( 外地可编程门阵列) AI 芯片
• 神经形态性AI芯片

市场,按部署

• 设备边缘 AI 芯片
• 边缘服务器 AI 芯片

市场,按最终用途

• 消费电子产品
• 汽车和运输
• 保健和医疗设备
• 零售和电子商务
• 制造业和工业自动化
• 电信
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 联合王国
  • 法国
  • 页:1
  • 意大利
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
• 中东和非洲
  • 沙特阿拉伯
  • 南非
  • 阿联酋