Marktgröße für KI-Beschleuniger im Automobilbereich – Nach Prozessor, Leistung, Autonomiegrad, Fahrzeugtyp, Wachstumsprognose 2025–2034

Automotive Edge AI Accelerators Market Size

Die globale Marktgröße für Automotive Edge AI Accelerators wurde 2024 auf 2,1 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 2,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 16,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,9 %, laut dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc.

Der Markt für Automotive Edge AI Accelerators verändert sich schnell mit der Einführung von Echtzeit-Datenverarbeitung im Fahrzeug. Edge AI Accelerators sind Komponenten wie GPUs, FPGAs, ASICs und NPUs, die zur Durchführung von KI-Inferencing im Fahrzeug verwendet werden. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil von Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), Fahrerüberwachung, Spracherkennung und Smart-Infotainment-Systemen. Die Automobilindustrie wechselt von traditionellen Fahrzeugen zu softwaredefinierten Fahrzeugen und vernetzten digitalen Plattformen, was die Nachfrage nach effizienten lokalisierten KI-Prozessoren antreibt.

Einer der Hauptfaktoren, die diesen Markt antreiben, ist der Übergang zu autonomen und halbautonomen Fahrzeugen. Je höher der Grad der Fahrzeugautomatisierung, desto größer ist der Bedarf an Echtzeitverarbeitung von Daten aus verschiedenen Sensorebenen und Datenverbindungen, einschließlich Kameras, LiDAR und Radar. Ein entscheidender Bestandteil der Fahrzeugsicherheit und -leistung besteht darin, dass die Datenverarbeitung nahezu ohne Latenz erfolgt, was die KI-Beschleunigung am Edge bietet.

Der Boom bei Elektrofahrzeugen schafft Nachfrage nach energieeffizienter Verarbeitungshardware, um die begrenzte Batterielebensdauer zu bewältigen. Regulatorische Treiber haben wichtige Auswirkungen auf die Sicherung der Leistung im kommerziellen Markt, beispielsweise internationale Standards wie ISO 26262 Funktionale Sicherheit, UNECE WP.29 Cybersecurity und Software-Updates, die zu leistungsstärkeren Edge-KI-Lösungen führen.

Der Markt wird auch durch einige aufkommende technologische Trends beeinflusst. Der bedeutendste Trend ist die Einführung von Chiplet-basierter Architektur. Die modulare Chiplet-Architektur bietet Vorteile für Hersteller, die KI-Systeme entwickeln, die leicht erweitert, aktualisiert und kostengünstig aufgebaut werden können.

Beispielsweise hat XPeng seinen internen „Touring“-KI-Chip eingeführt, der für Leistung und fortschrittliche autonome Funktionen entwickelt wurde. Ein weiteres Beispiel ist „Eagle-N“, eine KI-Plattform, die von Tenstorrent und BOS Semiconductor entwickelt wurde und für Anwendungen in Infotainment und autonomem Fahren konzipiert ist.

Der Markt wird von Nordamerika angeführt, dank seines bemerkenswerten Halbleiter-Ökosystems, der fortschrittlichen Forschung im Bereich autonomes Fahren und der höheren Adoption von KI-basierter Technologie durch große Automobilhersteller. Die wichtigsten Chip-Hersteller wie NVIDIA, Intel und Qualcomm haben ihren Sitz in Nordamerika und entwickeln weiterhin automotive-taugliche KI-Acceleratoren.

Darüber hinaus unterstützt der fördernde regulatorische Rahmen für Fahrzeugsicherheit, Innovation und die großen Investitionen in vernetzte und elektrische Fahrzeuginfrastruktur die Führungsposition Nordamerikas auf dem Markt. Techgetriebene Automobilhersteller und Mobilitätsstart-ups befinden sich in der Region und ermöglichen eine schnellere Implementierung von Edge-KI-Lösungen in verschiedenen Fahrzeugsegmenten.

Automotive Edge AI Accelerators Market Trends

Die Branche der Automotive Edge AI Accelerators durchläuft verschiedene transformative Trends, wie die wachsende Konzentration auf KI-Sicherheit und Zertifizierungsstandards. Automobilhersteller sind nun verpflichtet, KI-Systeme zu etablieren, die Sicherheitsprotokollen entsprechen. Ein Beispiel ist Geely Auto, das als erster Automobilhersteller eine Akkreditierung nach ISO/PAS 8800:2024 erhalten hat, dem ersten Standard der Welt, der einen Standard für die Sicherheit von Straßenfahrzeugen für KI anerkennt.

Ein aufkommender Trend in der Automobilindustrie ist die Verwendung von Mixed-Critical-Plattformen oder System-on-Chip-(SoC)-Architekturen. Diese Plattformen ermöglichen sowohl sicherheitskritische Funktionen als auch nicht-kritische KI-Ausführung auf einem einzigen Chip, während sie Echtzeitoperationen wie Brems- oder Lenkbefehle verwalten. Aktuelle Forschungen haben bestätigt, dass diese Mixed-Critical-Designs mit 16-Nanometer-Halbleitertechnologie gebaut werden können. Die Designs kombinieren programmierbare Beschleunigungsrechenwerke mit modifizierten festfunktionellen KI-Einheiten, während sie strikte Ausführungszeitgarantien für kritische Funktionen bieten.

Neben der Mixed-Criticality-Verarbeitung entsteht das zonale Rechnen als transformativer Wandel in der Fahrzeugarchitektur, indem es schrittweise die traditionelle zentralisierte Rechnerarchitektur ersetzt. Eine zonale Architektur verteilt Rechenressourcen und KI-Beschleunigungsmotoren über Zonen des Fahrzeugs, anstatt ein zentralisiertes Modell zu verwenden.

Daher wird die Komplexität der Datenbewegung und Verkabelung im gesamten Fahrzeug reduziert. Zusätzlich zur reduzierten Verkabelung und Komplexität ermöglicht das zonale Rechnen Verbesserungen bei Systemlatenzen und Wärmeverwaltung. Durch die Bereitstellung von Rechenressourcen in unmittelbarer Nähe zu Sensoren und Aktoren bietet die zonale Architektur eine verbesserte Reaktionsfähigkeit auf Datenbefehle und ermöglicht ein modulareres und skalierbares Fahrzeugsystem.

Die Bildverarbeitungsbeschleunigung entwickelt sich weiter mit dem Aufkommen von In-Sensor-Computing. Neue Bildsensor-Designs haben nun Faltungsoperationen direkt im Bildsensor eingebettet, um die Verarbeitung zu beschleunigen und den Bedarf an der Übertragung großer Datenmengen von Rohdaten zwischen Sensor und Prozessor zu minimieren. Diese neuen Sensordesigns sind extrem energieeffizient und bieten schnelle, latenzarme Ausgaben, die für sicherheitskritische Anwendungen wie Fußgängererkennung oder Fahrerwarnungen benötigt werden.

Fahrerüberwachungssysteme (DMS), einst eine optionale Komponente, sind nun in vielen Ländern eine gesetzliche Vorschrift. Aktuelle europäische Sicherheitsvorschriften erfordern ein DMS, das Fahrerablenkung und Fahrermüdigkeit erkennen kann. Als Reaktion auf diese regulatorischen Entwicklungen haben Automobilhersteller KI-Beschleuniger speziell für DMS-Anwendungen entwickelt, die nun eine Analyse von Fahrer-Gesichtsausdrücken, Augenbewegungen und Fahrerhaltung im Fahrzeug ermöglichen.

Marktanalyse für Automotive Edge AI Accelerators

Nach Prozessor ist der Markt für Automotive Edge AI Accelerators in zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), Grafikverarbeitungseinheit (GPU), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) und feldprogrammierbare Gatterarrays (FPGA) unterteilt. Der Segment der anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs) dominierte den Markt und machte 2024 etwa 44 % aus und wird voraussichtlich mit einer CAGR von über 24,1 % von 2025 bis 2034 wachsen.

• Die Kategorie der anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs) ist der führende Prozesstyp im Markt für Automotive Edge AI Accelerators im Vergleich zu allen Prozesstypen. ASICs sind Chips, die für eine bestimmte Aufgabe oder einen Satz von Aufgaben mit der höchsten möglichen Effizienz entwickelt wurden.
  
• Diese Chips sind speziell so gestaltet, dass ihre Architektur ihre Eingaben und Ausgaben maximiert, um komplexe KI-Arbeitslasten wie Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Sensorfusion auszuführen, mit dem Ziel, die optimale Geschwindigkeit und Energieeffizienz zu erreichen.
  
• Einer der Hauptgründe, warum ASICs im Auto-KI-Prozessor-Markt dominieren, ist, dass sie bei Aufgaben mit Echtzeit-KI-Inferenz eine bessere Leistung bieten. ASICs haben eine feste Funktionskonfiguration und keinen Overhead-Berechnungen, die für andere, allgemeiner einsetzbare Prozessoren typisch sind.
  
• Zum Beispiel verkaufte Mobileye über 200 Millionen Einheiten seiner EyeQ-Serie-ASICs, die weltweit weit verbreitet in ADAS-Systemen eingesetzt werden. Der Tesla-eigene Full Self-Driving (FSD)-Chip ist ein weiteres Beispiel für einen automotive-tauglichen ASIC, der entwickelt wurde, um große Mengen an Sensordaten mit extrem niedriger Latenz und minimalem Energieverbrauch zu verarbeiten.
  
• Andere allgemeine Verarbeitungseinheiten können weder Sicherheit noch Leistung ausbalancieren. GPUs eignen sich besser für Prototypen, Simulationen oder Infotainment-Anwendungen als für Kern-AI-Funktionen mit Sicherheitskritik. FPGAs sind für ihre Wiederkonfigurierbarkeit und ihre Eignung während der Entwicklung oder wo zusätzliche Flexibilität erforderlich ist bekannt, sind jedoch weniger effizient und teurer pro Einheit bei der Massenvermarktung.
  
• CPUs sind universelle Prozessoren, die für eine Vielzahl von Aufgaben ausgelegt sind und sich hauptsächlich auf das Systemmanagement und die Berechnungsoperationen konzentrieren. Sie verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit, die Echtzeitinferenz durchzuführen, die für KI in Fahrszenarien erforderlich ist, insbesondere bei der gleichzeitigen Verarbeitung mehrerer Frames.
  

Basierend auf der Leistung ist der Markt für automotive Edge AI Accelerators in Niedrigleistung (<5W), Mittelleistung (5-10W) und Hochleistung (>10W) unterteilt. Der Mittelleistungsbereich (5-10W) dominiert den Markt mit einem Anteil von etwa 58 % im Jahr 2024 und wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 mit einer CAGR von 23,8 % wachsen.

• Der Markt wird vom Mittelleistungsbereich (5–10W) dominiert, aufgrund einer akzeptablen Kombination aus Leistung, Effizienz und thermischen Überlegungen. Mehrkameraperzeption und Sensorfusion für In-Vehicle-AI-Anwendungen, einschließlich Echtzeit-Objekterkennung, erfordern ausreichende Verarbeitungsleistung, ohne dabei die Wärmeentwicklung oder den Energieverbrauch im Design zu erhöhen.
  
• Der Mittelleistungsbereich bietet genug Spielraum, um diese Funktionen zuverlässig innerhalb der praktischen Grenzen von Energie und Kühlung für modernere Fahrzeugdesigns durchzuführen. Beispielsweise sind eingebettete Rechenplattformen wie die Jetson AGX Xavier von NVIDIA so konfiguriert, dass sie etwa 10W verbrauchen, aber dennoch als relativ leistungsstarke Inferenzplattform unter Verwendung von KI funktionieren können.
  
• Diese Rechenplattformen können relativ anspruchsvolle Wahrnehmungsfunktionen, einschließlich Fußgängererkennung und Spurhalteassistent, ausführen, ohne dass eine starke Kühlung erforderlich ist oder die Fahrzeugbatterie übermäßig belastet wird.
  
• Der Niedrigleistungsbereich (unter 5W) ist für weniger rechenintensive oder immer aktive Anwendungen zuständig. Dazu gehören Fahrerüberwachungssysteme, In-Cabin-Sensorik, Spracherkennung und grundlegende Umfelderkennung. Beispielsweise wird berichtet, dass Chips wie der Hailo-10H unter 3W arbeiten und sich für Anwendungen eignen, die kontinuierlich betrieben werden, ohne die Fahrzeugstromversorgung übermäßig zu belasten.
  
• Der Hochleistungsbereich (über 10W) kann anspruchsvollere Anwendungen bewältigen, zum Beispiel Level-3- und Level-4-Autonomes Fahren. Level-4-Fahren erfordert die Verarbeitung von Daten aus mehreren Hochauflösungs-Sensoren gleichzeitig. Systeme, die diese Fähigkeiten benötigen, sollten Domänencontroller (DPUs) mit leistungsstarken NPUs oder speziellen Beschleunigern umfassen, die auf oder über einem Rechenlevel von 100 bis 200 TOPS arbeiten.
  

Basierend auf dem Autonomiegrad ist der Markt für automotive Edge AI Accelerators in Level 1, Level 2, Level 3, Level 4 und Level 5 unterteilt. Der Level-2-Bereich dominiert den Markt mit einem Marktanteil von etwa 63 % im Jahr 2024.

• Der Markt für KI-Beschleuniger für autonome Fahrzeuge ist nach Autonomiegrad segmentiert, wobei Level 2 das größte Segment darstellt, da Level-2-Systeme Fahrzeugen ermöglichen, gleichzeitig Lenkung und Beschleunigung (oder Bremsung) zu steuern, während der Fahrer weiterhin aktiv in die Fahraufgabe eingebunden ist. Level-2-Systeme haben sich als dominanter, branchenüblicher Automatisierungsgrad für Personenkraftwagen in internationalen Märkten durchgesetzt, da sie ein Konsensgleichgewicht zwischen Sicherheit, Konsumentenkomfort und regulatorischer Komplexität bieten.
  
• Hauptstrom-Personenkraftwagen, die von Unternehmen wie Nissan, Hyundai und Toyota hergestellt werden, haben Level-2-Systeme entwickelt, um Funktionen wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Spurhalteassistent und Stauassistent auszuführen. Level 2 wurde als für eine erhebliche kommerzielle Übernahme geeignet anerkannt, teilweise aufgrund seiner moderaten Verarbeitungsanforderungen und der gut etablierten KI-Software-Frameworks für die Entwicklung.
  
• Level-1-Autonomie umfasst „Einzelfunktions“-Systeme wie Spurverlassenswarnung oder adaptive Geschwindigkeitsregelung, die ebenfalls weit verbreitet sind, aber die Nachfrage nach KI-Beschleunigern ist weniger bedeutend. Level-1-Funktionen laufen auf Chips mit geringerer Leistung und Mikrocontrollern mit niedrigerem Niveau und nutzen keine hochwertige Edge-KI und haben eine relativ unbedeutende Präsenz im gesamten Beschleunigermarkt, da sie sich eher auf die Sicherheitseinhaltung als auf leistungsstarke KI beziehen.
  
• Level-3-Automatisierung beginnt, sich besonders in Luxusfahrzeugen zu etablieren. Level-3-Automatisierung ermöglicht es dem Fahrzeug, die Fahraufgabe unter bestimmten Bedingungen zu übernehmen, während der Fahrer die Fähigkeit behält, einzugreifen, wenn er eine Aufforderung erhält. Mercedes-Benz hat Level-3-Systeme namens Drive Pilot für den eingeschränkten Autobahnverkehr entwickelt.
  
• Fahrzeuge mit Level-3-Automatisierung werden einen deutlich höheren Grad an Rechenressourcen benötigen als ein Level-2-Fahrzeug, da sie Echtzeitwahrnehmung, Umgebungsabbildung und Rückfallsicherheitsantworten bewältigen müssen. Infolgedessen werden Unternehmen größere Mengen an leistungsstarken Edge-KI-Beschleunigern benötigen, die in der Lage sind, Echtzeitdaten zu verarbeiten.
  
• Darüber hinaus wird prognostiziert, dass Level 4 und Level 5 Automatisierung, definiert als hohe bzw. vollständige Automatisierung, schneller als die anderen Stufen wachsen werden. Derzeit sind sie nicht in Verbrauchermärkten kommerzialisiert, erscheinen jedoch zunehmend in flottenbasierten Szenarien für autonome Taxiservices, Lieferfahrzeuge für die letzte Meile und urbane Mobilitätsdienste.
  
• Waymo und Cruise haben sogar Pilotprogramme für einen Level-4-Robotaxi-Service in mehreren Städten gestartet. Beide Automatisierungsstufen erfordern umfangreiche Edge-KI-Beschleuniger, um Daten mit extrem niedriger Latenz und hoher Zuverlässigkeit von vielen Kameras, LiDAR, Radar- und Ultraschallsensoren zu verarbeiten.
  

Nach Fahrzeugtyp ist der Markt für KI-Beschleuniger für autonome Fahrzeuge in Personenkraftwagen und Nutzfahrzeuge unterteilt. Die Personenkraftwagen dominieren den Markt mit einem Anteil von etwa 78 % im Jahr 2024.

• Das Segment der Personenkraftwagen stellt den größten Anteil am Markt für KI-Beschleuniger für autonome Fahrzeuge dar, angetrieben durch die Anzahl der Personenkraftwagen auf den Straßen und das wachsende Interesse an der Nutzung von KI in fortschrittlichen Fahrassistenzsystemen (ADAS), Infotainment, In-Cabin-Überwachung und den damit verbundenen Sicherheitsfunktionen.
  
• Es gibt einen wachsenden Trend bei den Fahrzeugherstellern, insbesondere bei Premium- und Mittelklassefahrzeugen, Edge-KI-Hardware zu implementieren, um den Fahrkomfort, die Sicherheit und das Nutzererlebnis zu verbessern, was die Nachfrage in diesem Segment nur verstärkt hat.
  
• Elektrofahrzeughersteller weltweit, insbesondere in Asien-Pazifik und Europa, treiben die Integration von KI-Chips für Personenkraftwagen voran. Beispielsweise entwickeln einige EV-Hersteller KI-Beschleuniger, um eine leistungsstarke Mehrsensorwahrnehmung und generative KI-Schnittstellen im Fahrzeug zu ermöglichen.
  
• Darüber hinaus entwickeln Halbleiterhersteller Edge-AI-Beschleuniger speziell für Personenkraftwagen. Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie Echtzeit-Gesichtserkennung, Müdigkeitserkennung des Fahrers, personalisierte Sprachassistenten und verbesserte Navigation ermöglichen. Da diese Funktionen zu Standardverbrauchererwartungen werden, steigt die Nachfrage nach eingebetteter KI-Computing in der Personenwagenbranche.
  
• Während Edge-AI-Anwendungen in Nutzfahrzeugen (Lkw, Transporter, Busse) einen kleineren Anteil am gesamten Edge-AI-Beschleunigermarkt ausmachen, ist dies eine wachsende Kategorie. Die Verwendung von Edge-AI für Nutzfahrzeuge dient hauptsächlich zur Überwachung des Fahrerverhaltens, zur vorausschauenden Wartung, zur Kollisionsvermeidung und zur Telematik. Jede der genannten Anwendungen trägt zur Verbesserung von Flotten-Sicherheit und Effizienz bei, erfordert jedoch weniger anspruchsvolle KI-Verarbeitung als bei Personenkraftwagen.
  

Nordamerika dominierte den Markt für KI-Beschleuniger im Automobilbereich mit einem Anteil von etwa 34 % und erzielte im Jahr 2024 einen Umsatz von etwa 703,4 Millionen US-Dollar.

• Nordamerika dominiert den Markt für KI-Beschleuniger im Automobilbereich aufgrund der regulatorischen Vorschriften, Fortschritte in den Automobil- und Technologiebranchen sowie großer Investitionen in KI-Technologien im Zusammenhang mit Fahrzeugen. Das nordamerikanische Automobilökosystem verändert sich schnell aufgrund starker Regierungsrichtlinien und eines fortschrittlichen Technologie-Ökosystems, das in der Lage ist, KI an der Peripherie in Fahrzeugen zu entwickeln und einzusetzen.
  
• Die USA haben regulatorische Rahmenbedingungen geschaffen, um die schnelle Einführung intelligenter Sicherheitssysteme weiter zu fördern, um sichere automatisierte Fahrsysteme im Rahmen des AV STEP-Programms der National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) zu schaffen, zu validieren und einzusetzen, um automatisierte Fahrsysteme zu schaffen, zu validieren und einzusetzen. Einige dieser Richtlinien sehen zeitgebundene Anforderungen für jedes danach verkaufte neue Leichtfahrzeug vor, das über automatische Notbremsen und Notfall-Fußgängererkennung verfügen muss.
  
• Amerikanische Hersteller von Personenkraftwagen und verwandten Technologien sind weltweit führend in der Entwicklung von KI-Lösungen sowohl in eingebetteten Fahrzeugsystemen als auch in Fahrzeugfertigungssystemen. Unternehmen wie GM haben Partnerschaftsvereinbarungen mit einigen der führenden KI-Halbleiterchip-Hersteller getroffen, um sowohl KI-Fähigkeiten in ihre Fahrzeugsysteme zu entwickeln und einzubetten als auch KI in ihre Fabrikationsabläufe einzubetten, um die Automatisierung und Produktionsfähigkeiten zu verbessern.
  
• Die Position Nordamerikas wird durch Halbleiterunternehmen wie NVIDIA, Intel und Qualcomm weiter gestärkt, die geografische Grenzen überschreiten, um KI-Beschleuniger für Fahrzeuge mit besserer Leistung und Energieeffizienz als Systeme, die für ältere Fahrzeuge entwickelt wurden, zu kommerzialisieren.
  
• Kanada trägt zur regionalen Dominanz bei, indem es ein wachsendes Ökosystem aus KI-Forschungszentren, Ingenieurstalent und Partnerschaften schafft, die gemeinsam angewandte Forschungszentren und private Organisationen mobilisieren. Die Integration von Sensoren für KI-Algorithmen und die Erweiterung und Verbesserung von Fahrzeugen für autonome Anwendungen, insbesondere in den neuen und boomenden Bereichen der Elektro- und vernetzten Fahrzeuge.
  

Der europäische Markt für KI-Beschleuniger im Automobilbereich belief sich 2024 auf 515,7 Millionen US-Dollar und wird voraussichtlich in der Prognosezeit einen lukrativen Wachstum zeigen.

• Der europäische Markt für KI-Beschleuniger im Automobilbereich wächst schnell aufgrund von Fortschritten in der Fertigungstechnologie, regulatorischer Unterstützung und industrieller Innovation. Länder wie Deutschland, mit einem starken Automobilsektor und einer aktiven digitalen Industrie, übernehmen eine führende Rolle in der Verwaltung und Innovation.
  
• Deutsche OEMs und Tier-1-Lieferanten integrieren fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), Fahrzeug-zu-Alles-Kommunikation (V2X), autonome Fahrfunktionen und Sicherheitsmerkmale in Edge-AI-Maschinen. Es gibt eine Erweiterung einer breiten Agenda in Europa, sodass Verzögerungen, Sicherheit und Echtzeitverarbeitungsleistung in Fahrzeugen gefördert werden können, um die AI-Lösungen zu nutzen, die die Kapazität erhöhen.
  
• Ein Beispiel ist Infineon Technologies, das seine AURIX-Mikrocontroller-Familien mit Echtzeit-AI-Funktionen erweitert. Durch Zusammenarbeit mit Unternehmen wie Ekkono und Imagimob hat es diese AI-Verarbeitungsmerkmale in ausgewählte Automobilanwendungen eingebracht.
  
• Europäische Initiativen wie AI4CSM (Automotive Intelligence for Connected Shared Mobility) zielen darauf ab, AI-gesteuerte Technologien für vernetzte und geteilte Mobilitätslösungen im Automobilsektor voranzubringen. Diese Programme unterstützen die Entwicklung von AI-Machern und Architektur, die speziell für den Kraftfahrzeugsektor entwickelt wurden.
  
• Regulatorische Diskussionen und Workshops haben den Bedarf an sicherer und sicherer AI-Infrastruktur hervorgehoben und die Entwicklung lokaler Edge-AI-Technologien gefördert, die von cloudbasierter Verarbeitung abhängig sind.
  
• Große Automobilhersteller wie Volkswagen, Mercedes-Benz und BMW nutzen AI sowohl in ihren Fahrzeugen als auch in den Produktionslinien. Lieferanten wie Bosch, Continental und ZF investieren in Edge-Hardware, die Daten verarbeiten und maschinelle Lernprogramme direkt im Fahrzeug ausführen kann. Auch Länder wie das Vereinigte Königreich investieren in AI für Fahrzeuge, um ihre eigene Technologie aufzubauen und weniger von anderen Ländern abhängig zu sein.
  

Die Region Asien-Pazifik verzeichnete 2024 einen Umsatz von 649,2 Millionen USD und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum das schnellste Wachstum zeigen.

• In der Region Asien-Pazifik treiben starke Bemühungen sowohl bei der Elektrifizierung von Fahrzeugen als auch bei autonomen Fahrzeugen die Nachfrage nach Edge-AI-Beschleunigern in Fahrzeugen. In China sind bereits eine große Anzahl neuer Personenkraftwagen mit Fahrerassistenzsystemen der Stufe 2 oder höher ausgestattet, was einen großen Markt für AI-Chips schafft, die Daten im Fahrzeug selbst und nicht in der Cloud verarbeiten.
  
• In Japan finanziert die Regierung Projekte über Behörden wie NADO und METI, um AI-„Chiplets“ zu entwickeln, die auch in zugehöriger Infrastruktur wie wenig Strom oder sogar lokalen Netzwerken oder Straßenrandgeräten in Fahrzeugen funktionieren können.
  
• Auch Indien wächst in rasantem Tempo. Die Regierung des Landes stellt ernsthaftes Geld für ihre IndiaAI-Mission bereit, die AI-Computing-Infrastruktur (GPUs usw.) aufbauen, Fahrzeugsteuereinheiten unterstützen und ADAS-Funktionen wie automatische Notbremsung und Spurhalteassistent fördern wird und die allgemeine Einführung von AI/ML in Fahrzeug- und Verkehrssystemen ermöglicht.
  
• In der gesamten Region Asien-Pazifik gibt es einen gemeinsamen Trend zur Verwendung von lokalisierten, latenzarmen AI in Fahrzeugen. Dazu gehören Hardware- und Software-Beschleuniger, die direkt in Autos eingebaut werden, um Aufgaben wie Hinderniserkennung, Sprachsteuerung und Fahrerüberwachung zu unterstützen. Automobilhersteller (OEMs) und Tier-1-Lieferanten investieren in die gemeinsame Entwicklung von Hardware und AI-Software, wobei der Fokus auf Modellen liegt, die effizient innerhalb der begrenzten Leistungs- und Wärmegrenzen des Fahrzeugs laufen können.
  

Lateinamerika verzeichnete 2024 einen Umsatz von etwa 98,7 Millionen USD und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum ein robustes Wachstum zeigen.

• Der lateinamerikanische Markt verzeichnet ein lukratives Wachstum, inspiriert durch die Kombination aus industrieller Expansion, staatlicher Unterstützung und steigender Nachfrage nach Echtzeitverarbeitung im nächsten Generation Fahrzeug. Brasilien führt die Einführung als größtes Automobilzentrum der Region an.
  
• Unternehmen wie Volkswagen Brasilien, Stellantis und General Motors Lateinamerika nutzen Edge AI für Anwendungen wie fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, Fahrzeugsensoren und Echtzeitdiagnose.
  
• Neben Brasilien ist Mexiko ein starker Herausforderer in der KI-Innovation im Bereich Kraftfahrzeuge. Nationale Initiativen wie die Entwicklung von Elektrofahrzeugen aus heimischer Produktion haben den Bedarf an KI-basierten Systemen zur Verwaltung von Datenverarbeitungsaufgaben bei komplexen Fahrzeugen erhöht.
  
• Automobil-Forschungs- und Entwicklungszentren in Städten wie Monterrey testen aktiv Kantenautonomie-Funktionen, darunter Fußgängererkennung und adaptive Tempomatfunktionen, und unterstützen den Bedarf an eingebetteter KI-Beschleunigung.
  
• Die nationale KI-Strategie Brasiliens betont den Aufbau von Infrastruktur für fortgeschrittene Datenverarbeitung und die Förderung der heimischen KI-Innovation. Ähnlich dazu entspricht die industrielle Strategie Mexikos den Zielen der digitalen Transformation und fördert die lokale Montage und Innovation in der Elektronik für Kraftfahrzeuge und intelligente Mobilitätsplattformen. Diese politische Anstrengung zieht nicht nur internationale Hersteller an, sondern ermöglicht es auch lokalen Unternehmen, am KI-Ökosystem teilzunehmen.
  
• Die Infrastrukturbereitschaft beschleunigt auch die Übernahme. Das neue KI-optimierte Rechenzentrum in São Paulo und Mexiko-Stadt bietet die notwendigen Backend-Möglichkeiten zur Unterstützung der Edge-Datenverarbeitung. Dazu gehören Hochleistungsstromverteilungssysteme, Flüssigkeitskühlungssysteme und energieeffiziente Designs, die für das Training und das Aktualisieren des Edge-KI-Modells wichtig sind.
  
• Stärkere regulatorische und industrielle Richtlinien in vielen Ländern helfen, das Wachstum und die Teilnahme am Markt zu beschleunigen. Neben Zuschüssen für die Forschung und Entwicklung subventionieren die Behörden auch die Entwicklung und Zertifizierung für Sicherheit und Zuverlässigkeit.
  

Die Automobil-Edge-KI-Beschleuniger im Nahen Osten und in Afrika machten 2024 einen Umsatz von 123,2 Millionen USD und werden voraussichtlich in der Prognoseperiode ein lukratives Wachstum zeigen.

• Die Märkte im Nahen Osten und in Afrika zeigen ein vielversprechendes Wachstum, das durch strategische Investitionen, staatliche Initiativen und technologischen Fortschritt vorangetrieben wird. Saudi-Arabien führt die Region mit seiner Vision 2030 an, die intelligente Mobilität und digitale Infrastruktur betont. Projekte wie NEOM und LINE dienen als Testgelände für den Einsatz von Edge Computing in der Mobilität und ermöglichen eine latenzarme Datenverarbeitung und KI-gesteuerte Fahrzeugoperationen. Partnerschaften mit globalen Automobil- und Technologieführern verbessern die lokalen Datenverarbeitungskapazitäten und das Know-how im Bereich des intelligenten Flottenmanagements.
  
• Die Eröffnung des ersten NVIDIA AI Technology Centers in Abu Dhabi markiert eine wichtige Entwicklung in den Vereinigten Arabischen Emiraten (VAE). Das KI- und Robotik-Forschungslabor zielt darauf ab, staatliche KI-Technologien voranzubringen, einschließlich Humanoiden und robotischen Waffen, und ist mit der Mission der VAE verbunden, weltweit führend in KI und Robotik zu werden.
  
• Israel trägt zur regionalen Entwicklung bei, unter anderem durch Unternehmen wie Hailo Technologies, die sich auf KI-Prozessoren und Beschleuniger spezialisiert haben, die in autonomen Fahrzeugen, Sicherheitskameras und autonomen mobilen Robotern eingesetzt werden.
  
• Die südafrikanische Regierung hat erheblich in die lokale EV-Produktion investiert, um die Position der Automobilindustrie gegen Marktchallenges bis 2035 zu stärken. Diese Initiative soll Hersteller von Originalausrüstungen anziehen und Innovationen in EV-Technologien fördern, einschließlich der Integration von EDGE-KI-Beschleunigern zur Verbesserung der Fahrzeugleistung und Autonomie.
  
• Uganda hat das erste KI-Rechenzentrum in Afrika enthüllt, ein großes Projekt, das mit erneuerbaren Energien betrieben wird. Es wird ein KI-Zentrum für Exzellenz beherbergen, das sich auf Forschung, Datenmanagement und Fähigkeitsentwicklung für lokale Ingenieure konzentriert. Diese Infrastruktur soll die Verbreitung von Edge-KI-Technologien in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Automobilindustrie, unterstützen, indem sie lokalisierte Datenverarbeitungsoptionen bietet.
  

Marktanteil der Automobil-Edge-KI-Beschleuniger

• Die Top 7 Unternehmen in der Automobilbranche für Edge-AI-Beschleuniger sind NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments (TI), NVIDIA, Horizon Robotics, Mobileye und Qualcomm Technologies. Diese Unternehmen halten etwa 68 % des Marktanteils im Jahr 2024.
  
• NXP Semiconductors hat eine bedeutende Position im Markt für Automobil-Edge-AI-Beschleuniger mit seiner S32-Automobilplattform, die AI-gestützte Entscheidungsfindung, fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonome Systeme ermöglicht. Seine Prozessoren ermöglichen Echtzeit-Echtzeitanwendungssteuerung von Fahrzeugen durch Low-Latency-Edge-Computing.
  
• Renesas Electronics hat eine starke Präsenz im Markt für Edge-AI-Beschleuniger dank seiner AI-ready-Lösungen über die R-Car-System-on-Chip-(SoC)-Familie, die Edge-Computing in autonomen Fahrzeugen ermöglicht. Die Prozessoren bieten die Fähigkeit zur Deep-Learning-Inferenz (häufiger als „Inferenz“ oder „Konvertierung“ bezeichnet), Objekterkennung, Fahrerüberwachung und Routenplanung.
  
• Texas Instruments (TI) liefert eingebettete Prozessoren und AI-gestützte Mikrocontroller, die Edge-Inferenz in Automobilanwendungen unterstützen. Die Produkte von TI betonen Echtzeit- und stromsparende AI-Verarbeitung mit Anwendungen in Fahrerassistenz, In-Cabin-Sensing und visionbasierten Sicherheitssystemen.
  
• NVIDIA ist ein Marktführer im Bereich Automobil-Edge-AI mit der leistungsstarken DRIVE-Plattform, die den Orin-System-on-Chip umfasst, der für autonome Fahrzeuganwendungen entwickelt wurde. Diese Lösungen ermöglichen es Fahrzeugen, Sensordaten in Echtzeit für Aufgaben wie Wahrnehmung, Vorhersage und Entscheidungsfindung zu verarbeiten. Starke Partnerschaften und Adoptionen mit Mercedes-Benz und BYD sind ein starkes Signal für die Übernahme von NVIDIA in der Automobilindustrie.
  
• Horizon Robotics, ein chinesischer Hersteller von AI-Chips, spezialisiert sich auf Edge-AI-Beschleuniger für automatisierte Fahranwendungen. Seine Journey-Chip-Reihe ermöglicht Echtzeiterfassung und Selbstnavigation. Horizon arbeitet mit inländischen Fahrzeugherstellern in China wie Changan und SAIC zusammen, um seine Chips in Produktionsfahrzeuge zu integrieren.
  
• Mobileye, ein Intel-Unternehmen, ist ein führendes AI-Unternehmen, das sich auf lösungsorientierte Lösungen für Fahrerassistenz und autonome Fahranwendungen spezialisiert. Millionen von Fahrzeugen nutzen die EyeQ-Chips von Mobileye für Funktionen wie Spurerkennung, adaptive Tempomat und Notbremsung.
  
• Qualcomm bietet State-of-the-Art-Edge-AI-Funktionen mit seiner Snapdragon-Ride-Plattform, die skalierbare Leistung für ADAS und autonomes Fahren bietet. Seine AI-Beschleuniger bieten Anwendungen wie Rundumsichtüberwachung, Fahreraufmerksamkeitsüberwachung und Echtzeit-Routenoptimierung.
  

Unternehmen im Markt für Automobil-Edge-AI-Beschleuniger

      Die wichtigsten Akteure in der Automobilbranche für Edge-AI-Beschleuniger sind:

• Arm
• Horizon Robotics
• Infineon Technologies
• Mobileye
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments (TI)

• Der Markt für KI-Beschleuniger für die Automobilindustrie wird von einer Kombination aus dominierenden Halbleiterriesen und agilen aufstrebenden Anbietern angetrieben, was zu einem hochgradig wettbewerbsintensiven Umfeld führt. Große Unternehmen wie NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies, Intel Corporation, AMD, NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments, Arm, STMicroelectronics und Infineon Technologies kontrollieren gemeinsam einen erheblichen Teil des Automobil-KI-Rechen-Ökosystems.
  
• Diese führenden Unternehmen halten ihre Position, indem sie massiv in KI-Beschleuniger der nächsten Generation, domänenspezifische SoCs und heterogene Rechenarchitekturen investieren, die für Echtzeit-Inferenz, ADAS und autonome Fahranwendungen ausgelegt sind. Ihre Strategien betonen Skalierbarkeit, Sicherheitskonformität (ISO 26262) und energieeffiziente KI-Verarbeitung, die für softwaredefinierte Fahrzeuge und sich entwickelnde E/E-Architekturen geeignet sind.
  
• Um ihre Marktposition weiter zu festigen, verfolgen diese Akteure mehrstufige Strategien, darunter Hardware-Software-Co-Optimierung, Automobil-KI-IP-Lizenzierung, In-Vehicle-KI-Rechenplattformen (wie NVIDIA DRIVE oder Qualcomm Snapdragon Ride) und Zusammenarbeit mit OEMs und Tier-1-Lieferanten.
  
• Diese Initiativen ermöglichen eine robuste Unterstützung für KI-Arbeitslasten wie Wahrnehmung, Planung, Lokalisierung und Fahrerüberwachung, die am Edge mit geringer Latenz und hoher Zuverlässigkeit bereitgestellt werden.
  
• Neben diesen Führungsunternehmen stören aufstrebende Anbieter und regionale Spezialisten wie Horizon Robotics, Ambarella, Hailo Technologies, Kneron und SiMa.ai—den Markt durch domänenspezifische Edge-KI-Chips, die oft für Kosten, Größe und extrem niedrigen Stromverbrauch optimiert sind. Diese Unternehmen gewinnen insbesondere in Asien-Pazifik und Europa an Boden, wo Automobilhersteller ihren Wechsel zu lokalen Halbleiter-Ökosystemen und KI-gesteuerten Fahrzeugplattformen beschleunigen.
  

Branchennews zu KI-Beschleunigern für die Automobilindustrie

• Im September 2025 kündigten Qualcomm und Harman eine Partnerschaft an, um die Erfahrung mit generativer KI im Fahrzeug zu vereinfachen. Dies wird durch die Integration von Qualcomms Rechenplattformen “Snapdragon Cockpit Elite, Snapdragon Ride Elite” und Flex mit Harman’s Ready-Produktangebot erreicht, mit dem Ziel, kontextbezogene, empathische In-Cabin-Erlebnisse wie KI-basierte Fahrerüberwachung, Situationsbewusstsein und AR-reiche Visualisierung zu schaffen.
  
• Im März 2025 erweiterten General Motors und NVIDIA ihre bestehende Partnerschaft, um sowohl Fahrzeugsysteme als auch Fabrikoperationen einzubeziehen. GM wird NVIDIA DRIVE AGX für die In-Vehicle-Hardware (für ADAS und Sicherheit) sowie die NVIDIA’s Omniverse & Cosmos-Plattformen für Fabriksimulation, Robotik und Planung nutzen.
  
• Im März 2025 schloss Magna eine Partnerschaft mit NVIDIA, um nächste Generationen von Automobiltechnologien zu entwickeln. Sie planen, die NVIDIA’s DRIVE AGX Thor-AI-Plattform mit Magna’s Ingenieurslösungen für aktive Sicherheit, Innenraumfunktionen und fortschrittliche Fahrerassistenz zu integrieren, die auf hochrechenintensive Arbeitslasten und generative KI abzielen.
  
• Im Februar 2025 kündigte NXP die Übernahme von TTTech Auto an, um das Sicherheits-Middleware-Angebot von NXP im Automobilbereich zu erweitern, indem KI-Rechenleistung in Chips mit sicherheitskritischer Software kombiniert wird, um intelligente Edge-Systeme und Systemupdates in Fahrzeugen zu verbessern.
  
• Im April 2024 kündigte Hailo, ein Startup-Unternehmen, seinen Hailo-10-Generative-KI-Beschleuniger an, der für Edge-KI-Inferenz in intelligenten Fahrzeugen, IoT-Geräten und Robotik entwickelt wurde. Das Unternehmen sammelte auch eine erhebliche Series-C-Erweiterung, um seine Produkte weiter auszubauen.
  

The automotive edge AI accelerators market research report includes in-depth coverage of the industry with estimates & forecasts in terms of revenue (USD Mn) and volume from 2021 to 2034, for the following segments:

Market By Processor

• Central processing unit (CPU)
• Graphics processing unit (GPU)
• Anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs)
• Field-programmable gate array (FPGA)

Markt nach Leistung

• Niedrige Leistung <5W
• Mittlere Leistung 5-10W
• Hohe Leistung >10W

Markt nach Autonomiegrad

• Level 1
• Level 2
• Level 3
• Level 4
• Level 5

Markt nach Fahrzeug

• Personenkraftwagen
  • Kombi
  • Limousine
  • SUV
• Nutzfahrzeuge
  • Leichte Nutzfahrzeuge (LCV)
  • Mittlere Nutzfahrzeuge (MCV)
  • Schwere Nutzfahrzeuge (HCV)

Das oben genannte wird für alle Regionen und Länder bereitgestellt:

Markt nach Region

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • UK
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Nordische Länder
  • Russland
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Indonesien
  • Philippinen
  • Thailand
  • Südkorea
  • Singapur
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• Naher Osten und Afrika
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • VAE