Autoren:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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AIoT-Markt Größe und Anteil 2024 to 2032
Berichts-ID: GMI5717
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Veröffentlichungsdatum: October 2024
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Berichtsformat: PDF/Excel/Armaturenbrett/Plattform
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AIoT-Markt
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AIoT-Markt
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Marktgröße des AIoT-Marktes
Der globale Markt für künstliche Intelligenz der Dinge wurde 2023 auf 10,8 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll zwischen 2024 und 2032 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24,6 % wachsen. Es wird erwartet, dass zunehmende staatliche Initiativen zur digitalen Transformation das Marktwachstum vorantreiben. Regierungen weltweit erkennen das Potenzial von AIoT-Technologien, die Effizienz zu steigern, Innovationen voranzutreiben und öffentliche Dienstleistungen zu verbessern. Durch die Finanzierung von Projekten für intelligente Städte, fortschrittlicher Fertigung und digitaler Infrastruktur wollen Regierungen ein Umfeld schaffen, das die Einführung von AIoT begünstigt. Diese Initiativen konzentrieren sich häufig auf die Integration von KI und IoT, um das Ressourcenmanagement, den Verkehr und das Gesundheitswesen zu optimieren.
Wichtigste Erkenntnisse zum AIoT-Markt
Der zunehmende Fokus auf Energieeffizienz und Nachhaltigkeit treibt das Wachstum des AIoT-Marktes voran. Angesichts wachsender Sorgen über den Klimawandel und die Erschöpfung von Ressourcen räumen Unternehmen und Regierungen Technologien Priorität ein, die den Energieverbrauch senken und die Ressourcennutzung optimieren. AIoT-Lösungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen, indem sie ein intelligenteres Energiemanagement und Automatisierung ermöglichen. Darüber hinaus fördert die zunehmende Bedeutung von Nachhaltigkeit Investitionen in AIoT-Technologien in verschiedenen Branchen, da Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern und gleichzeitig ihren ökologischen Fußabdruck minimieren wollen.
AIoT-Markttrends
Die hohe Effizienz von AIoT-Lösungen treibt das Marktwachstum voran. Diese Lösungen ermöglichen eine schnellere Datenverarbeitung und ein besseres Ressourcenmanagement. Dank integrierter KI können IoT-Geräte große Datenmengen lokal analysieren, wodurch Verzögerungen und die Notwendigkeit ständiger Cloud-Verbindungen verringert werden. Dies ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit, die für verschiedene Anwendungsbereiche wie die intelligente Fertigung und das Gesundheitswesen wichtig sind. Die Fähigkeit, Muster und Anomalien schnell zu erkennen, steigert die betriebliche Effizienz und senkt den Energieverbrauch sowie die Betriebskosten. Dadurch werden AIoT-Lösungen für Unternehmen attraktiver, die ihre Geschäftsergebnisse verbessern möchten.
Der Mangel an qualifizierten Fachkräften mit Expertise in AIoT-Plattformen hemmt das Marktwachstum. Da Unternehmen zunehmend AIoT-Lösungen implementieren wollen, stehen sie vor der Herausforderung, Fachkräfte mit den erforderlichen technischen Kenntnissen in den Bereichen KI und IoT zu finden. Diese Qualifikationslücke schränkt die Fähigkeit von Unternehmen ein, die Möglichkeiten von AIoT umfassend zu nutzen, und behindert ihre Bemühungen, Abläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Ohne qualifiziertes Personal könnten Unternehmen Schwierigkeiten haben, KI wirksam in IoT-Geräte zu integrieren. Dies kann dazu führen, dass diese Technologien nicht ausreichend genutzt werden und Chancen zur Steigerung von Effizienz und Produktivität ungenutzt bleiben.
AIoT-Marktanalyse
Nach Komponenten entfielen 2023 mehr als 65 % des Marktanteils auf das Softwaresegment. Bis 2032 dürfte der Markt, angetrieben durch den zunehmenden Bedarf an fortschrittlicher Datenanalyse, ein Volumen von über 45 Milliarden US-Dollar erreichen. Mit der Einführung von AIoT-Lösungen generieren Unternehmen enorme Datenmengen aus vernetzten Geräten. Diese Daten enthalten wertvolle Erkenntnisse, mit denen sich Abläufe optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und Innovationen vorantreiben lassen. AIoT-Software mit leistungsfähigen Analysefunktionen ermöglicht es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und auszuwerten und so Muster, Trends und Anomalien zu erkennen. Da sich Branchen zudem zunehmend datengetrieben ausrichten, steigt die Nachfrage nach AIoT-Software mit leistungsstarken Analysefunktionen weiter.
Nach Bereitstellungsart hielt das Cloudsegment 2023 rund 67 % des Marktanteils. Die steigende Nachfrage nach skalierbarer und flexibler Infrastruktur dürfte die Nachfrage nach Cloud-Bereitstellungen ankurbeln. Diese Plattformen bieten die nötige Skalierbarkeit für schwankende Arbeitslasten und ermöglichen es Unternehmen, ihre Ressourcen rasch an den Bedarf in Echtzeit anzupassen. Darüber hinaus erleichtert die Cloud-Bereitstellung die nahtlose Integration von KI- und IoT-Funktionen und ermöglicht eine fortschrittliche Datenverarbeitung und -analyse, ohne dass eine umfangreiche lokale Infrastruktur erforderlich ist. Dadurch sinken die anfänglichen Kosten und der Wartungsaufwand wird reduziert, was diese Option für Unternehmen jeder Größe attraktiver macht.
Die US-Region dominierte 2023 mit einem Anteil von 80 % den AIoT-Markt und dürfte bis 2032 ein Volumen von über 17 Milliarden US-Dollar erreichen. Grund dafür ist der zunehmende Fokus auf intelligente Fertigung und industrielle Automatisierung. Bei der intelligenten Fertigung werden vernetzte Geräte und fortschrittliche Analysen genutzt, um Produktionsprozesse zu optimieren, die Anlagenleistung zu überwachen und den Wartungsbedarf vorherzusagen. Durch die Integration von KI in IoT-Systeme erhalten Unternehmen in Echtzeit Einblicke in ihre Betriebsabläufe. Dies ermöglicht schnellere Entscheidungen und ein besseres Ressourcenmanagement. Darüber hinaus veranlasst die Nachfrage nach kundenspezifischen Produkten und agilen Lieferketten Hersteller dazu, AIoT-Lösungen einzuführen, die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit ermöglichen.
Die rasante Weiterentwicklung der 5G-Technologie treibt das Marktwachstum in Europa voran. Der Ausbau der 5G-Netze in der Region verbessert die Konnektivität und ermöglicht eine schnellere Datenübertragung bei geringerer Latenz. Dank dieser verbesserten Infrastruktur können AIoT-Geräte in Echtzeit kommunizieren, was ihre Funktionalität und Effektivität erheblich steigert. Mit 5G können Branchen eine größere Zahl vernetzter Geräte einsetzen und so die Integration von KI- und IoT-Technologien in unterschiedlichste Anwendungen vorantreiben. Die verbesserte Konnektivität fördert zudem Innovationen bei Smart-City-Initiativen, etwa im Verkehrsmanagement und bei Systemen für die öffentliche Sicherheit.
Das Wachstum des Marktes im asiatisch-pazifischen Raum wird durch den zunehmenden Fokus auf Datensicherheit und Datenschutz angetrieben. Mit der wachsenden Zahl vernetzter Geräte nehmen auch die Bedenken hinsichtlich Datenschutzverletzungen und Cyberbedrohungen zu. Dies hat Unternehmen und Regierungen dazu veranlasst, bei der Einführung von AIoT-Lösungen robuste Sicherheitsmaßnahmen zu priorisieren. Unternehmen investieren zunehmend in AIoT-Lösungen mit fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Bedrohungserkennung in Echtzeit und sicherem Datenmanagement. Dieser Fokus auf Sicherheit schützt sensible Informationen und stärkt das Vertrauen der Verbraucher in AIoT-Technologien.
AIoT-Marktanteil
Microsoft, IBM und Google hielten 2023 zusammen einen Marktanteil von etwa 15 % in der AIoT-Branche. Microsoft konzentriert sich auf die Integration von KI und IoT in seine Azure-Cloud-Plattform und stellt umfassende Tools bereit, mit denen Entwickler intelligente Anwendungen erstellen können. Durch den Ausbau von Partnerschaften mit Branchen wie dem verarbeitenden Gewerbe und dem Gesundheitswesen ermöglicht Microsoft Unternehmen, AIoT-Lösungen effizient einzusetzen.
IBM richtet sich mit seiner Watson-IoT-Plattform an Unternehmenskunden und bietet fortschrittliche Analyse- und KI-Funktionen, die auf bestimmte Branchen zugeschnitten sind. Durch branchenspezifische Lösungen steigert IBM die betriebliche Effizienz und ermöglicht vorausschauende Wartung. Damit spricht das Unternehmen Organisationen an, die ihre Betriebsabläufe modernisieren möchten.
Google nutzt seine Cloud-Infrastruktur und sein Know-how im Bereich maschinelles Lernen, um skalierbare AIoT-Lösungen anzubieten. Der Fokus auf Open-Source-Technologien und entwicklerfreundliche Plattformen spricht ein breites Spektrum an Unternehmen an. Darüber hinaus verbessert Google mit KI-gestützten Erkenntnissen das Nutzererlebnis. Dadurch sind die Angebote des Unternehmens für Smart-Home-Anwendungen und die industrielle Automatisierung attraktiv.
Unternehmen im AIoT-Markt
Zu den wichtigsten Unternehmen der AIoT-Branche zählen:
AIoT-Branchennachrichten
Dieser Forschungsbericht zum AIoT-Markt bietet eine umfassende Analyse der Branche mit Schätzungen und Prognosen zum Umsatz (Mio./Mrd. $) für den Zeitraum von 2021 bis 2032 für die folgenden Segmente:
Markt nach Komponente
Markt nach Bereitstellung
Markt nach Endverwendung
Die obigen Informationen beziehen sich auf die folgenden Regionen und Länder:
Häufig gestellte Fragen (FAQs):
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht beruht auf einem strukturierten Forschungsprozess, der direkte Gespräche mit Branchenakteuren, eigene Modellierung und eine sorgfältige Gegenprüfung miteinander verbindet. Er stützt sich nicht allein auf Sekundärrecherche.
Unser Forschungsprozess in 6 Schritten
1. Forschungsdesign und fachliche Begleitung durch Analysten
Die Forschungsmethodik von GMI basiert auf menschlicher Fachkompetenz, sorgfältiger Validierung und vollständiger Transparenz. Jede Erkenntnis, Trendanalyse und Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten erarbeitet, die die Besonderheiten Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz verbindet umfassende Primärforschung durch direkten Austausch mit Branchenakteuren und Fachleuten mit fundierter Sekundärforschung aus verifizierten weltweiten Quellen. Mithilfe quantifizierter Wirkungsanalysen erstellen wir belastbare Prognosen und gewährleisten zugleich die Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Ergebnissen.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt rund 80 % zu den gewonnenen Erkenntnissen bei. Durch den direkten Austausch mit Branchenakteuren sichern wir Genauigkeit und Analysetiefe. Unser strukturiertes Interviewprogramm umfasst regionale und globale Märkte und bezieht Beiträge von Führungskräften der obersten Ebene, Mitgliedern der Geschäftsleitung und Fachleuten ein. Diese Gespräche liefern strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen ausgewogene Erkenntnisse und verlässliche Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil unseres Forschungsprozesses und macht rund 20 % unserer gesamten Methodik aus. Anhand der Umsatzanteile führender Unternehmen analysieren wir die Marktstruktur, erkennen Branchentrends und bewerten makroökonomische Faktoren. Relevante Daten aus kostenpflichtigen und frei zugänglichen Quellen werden zu einer verlässlichen Datenbank zusammengeführt. Diese Informationen unterstützen die Primärforschung und die Ermittlung der Marktgröße; wichtige Akteure wie Händler, Hersteller und Verbände überprüfen die Ergebnisse.
4. Ermittlung der Marktgröße
Wir ermitteln die Marktgröße nach einem Bottom-up-Ansatz. Ausgangspunkt sind Unternehmensumsätze, die direkt in Primärinterviews erhoben werden, sowie Produktionsmengen der Hersteller und Angaben zu Installationen oder Implementierungen. Diese Daten werden über die regionalen Märkte hinweg zusammengeführt, um eine globale Schätzung abzuleiten, die auf der tatsächlichen Branchenaktivität beruht.
5. Prognosemodell und zentrale Annahmen
Jede Prognose dokumentiert ausdrücklich:
✓ Zentrale Wachstumstreiber und deren angenommene Auswirkungen
✓ Wachstumshemmende Faktoren und Szenarien zur Abschwächung ihrer Wirkung
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Wechselkurse)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen zu Markteintritten und -austritten
6. Validierung und Qualitätssicherung
In der Schlussphase prüfen Fachleute die gefilterten Daten manuell, um Nuancen und Kontextfehler zu erkennen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese fachliche Prüfung bildet eine entscheidende zusätzliche Ebene der Qualitätssicherung und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und fachspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess sorgt für eine möglichst hohe Zuverlässigkeit der Daten:
✓ Statistische Validierung
✓ Validierung durch Fachleute
✓ Abgleich mit der Marktrealität
Vertrauen und Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Branchenzeitschriften, Fachpublikationen und spezialisierte Medien
Branchendatenbanken
Eigene und externe Marktdatenbanken
RRegulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Dokumente zur Regierungspolitik
Wissenschaftliche Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Forschungsinstitute
Unternehmensberichte
Geschäftsberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
Führungskräfte der obersten Ebene, Einkaufsverantwortliche und technische Fachleute
GMI-Archiv
Mehr als 13.000 veröffentlichte Studien in über 20 Branchen
Handelsdaten
Import- und Exportmengen, HS-Codes und Zolldaten
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echte Bottom-up-Modellierung und sorgfältige Gegenprüfungen validiert. Erfahren Sie mehr über unseren Forschungsprozess →