边缘人工智能芯片市场 - 按芯片类型,按部署,按最终用途工业----全球预测,2025-2034年

边际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30亿美元,估计2025年至2034年CAGR增长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量身定制和高效的处理器. 智能相机,自驾车,工业IoT装置,以及可穿戴的器械等智能设备的使用增加,使得高性能高效的边缘AI芯片的需求增加. 这些AI芯片利用精密的半导体制造技术,如7nm,5nm,甚至亚-5nm节点,以低功耗提供实时AI推断.

根据Statista的一份报告,半导体市场预计到2025年将产生7 024.1亿美元的收入。 半导体制造商的成长与边缘AI芯片的需求之间有着很强的正相关. 随着需求的增长,半导体制造商正集中实施基于芯片设计人工智能的解决方案.

边缘人工智能(AI)芯片市场扩张也因IOT技术的采用增多而受到推动,因为数十亿个连接设备需要实时数据计算和决策. 关于云的高级AI处理面临许多问题,如耐久性,带宽限制,甚至数据隐私问题. 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获得在线智能动力,从而减少对集中云的需求。

边缘人工智能芯片市场 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日益融合. 自主驾驶汽车和无人机,工业机器人,智能监测系统等自主系统越来越多地融入多个部门,随着这些系统,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,而不需要基于云的计算,因此使得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,又能提高处理能力,同时又能减少使用电力和能源。
• 这一趋势的主要驱动因素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规律,自主决策,并优化工作流程而无需任何耐久性来增强自动化. 军方还利用无人驾驶空中和地面系统的这些芯片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等业界领袖发布的新芯片支持了边缘的深层学习,以及其它AI加速器启动. 预计今后几年的市场增长将相当大,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,市场分类包括安装在设备上的边缘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,以及云端混合环境中的计算能力增强,边缘服务器AI芯片段预计会大幅增长.

• 边缘服务器AI芯片段预计到2034年将超过85亿美元. 随着网络边缘日益采用高性能计算,全球边缘服务器AI芯片段预计将迅速增长. 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,降低了网络负荷,提高了生产率. 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18亿美元. 对消费电子产品,自驾汽车,以及智能可穿戴设备的需求为安装在设备上边缘的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设备上执行,消除了对云的需求. 显著增长源于对语音和图像处理、节能计算系统以及小型AI加速器的深度学习能力的提高。 实施AI动力面部识别系统,语音助理,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分化为ASIC(应用特定集成电路)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,以及神经形态AI芯片. ASIC(应用程序专用集成电路) AI芯片由于效率高,耗电量低,并且能够以特定应用程序的优化性能执行AI工作量,因此主导了市场.

• ASIC(应用专用集成电路)AI芯片段在2024年占市场份额的41.72%占据主导地位. ASIC AI芯片部门的需求正在增长,原因是其效率不相称,功率使用率低,以及特定AI工作量的最大性能. 这些芯片在边缘AI应用中被广泛使用,如IOT设备,智能监控,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,以及自然语言处理等专用处理器的需求不断增长,推动了该段的成长.
• GPU(图形处理单位)AI芯片机段在2024年占28.76%的市场份额. GPU AI芯片部分的扩展由于适合深层学习和高性能AI应用的平行处理能力而加速. 大规模平行的处理单位对于实时视频分析,自主车辆操作,器件诊断等尖端人工智能应用在医学上至关重要. 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分为消费电子产品,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,以及智能相机中AI辅助麦克风的使用激增,消费者电子行业被设定为见证边缘AI市场的显著增长. 边缘AI芯片的实现提供了实时处理,这改善了用户与语音检测,面部识别,以及AI定制的互动. 另外,这也导致电子游戏控制台,自动化系统以及AR/VR的耳机向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、连接车辆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。 对于带有边缘AI芯片的高级驾驶员协助系统(ADAS),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都有开发,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更加突出,进一步扩大了市场。 此外,人工智能诊断和可穿戴的保健装置是一些新的智能保健应用软件,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. 国家在宝马,大众汽车,梅赛德斯-奔驰领导的汽车制造中的牢固立足点正在推动在自主驾驶和预测维修中使用边缘AI芯片. 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处理速度更快。
• 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,边际AI芯片市场的增长源于智能设备和电信的扩散,以及AI带动的治理. 国内的人工智能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的解决方案.
• 日本边缘人工智能芯片市场预计2034年CAGR增长28.9%. 随着机器人,智能电器,半导体技术的创新,日本边缘AI芯片市场迅速发展. 日本的工业机器人优势通过Fanuc,Yaskawa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.

边际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,共占市场份额约55%. 这些公司正在发起云客户,并与汽车和工业自动化公司建立伙伴关系,以提高采用率。 NVIDIA的Jetson平台和英特尔的AI加速器,

Qualcomm,英特尔和NVIDIA通过增强他们的Qualcomm AI Stack,英特尔的OpenVINO工具包,以及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(AIaaS)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。 此外,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
• Brain芯片股份有限公司
• Broadcom Inc. (英语).
• 黑尔技术开发公司
• 华威云计算技术有限公司
• 英特尔公司
• Lattice 半导体
• 马维尔
• 媒体Tek公司
• 神话
• NVIDIA公司
• 定性技术
• STM 电子学
• 突触公司
• 德州仪器公司

AMD正在动态扩展其Edge AI芯片组合,将AI加速集成在其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,通过增强实时的安装处理,改进了AI inferencing的使用. AMD由于收购了Xilinx,公司也加强了基于FPGA的AI解决方案,因此现在在边缘应用的适应计算方面是一个强大的竞争对手. 此外,该公司还在电信、汽车和数据中心寻求伙伴关系,以扩展其边缘AI解决方案,并针对智能安全、IOT和汽车AI,为IOT、汽车和智能安全提供低功率边缘AI芯片。

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动力监控,以及自主机器. NVIDIA的AI焦点软件堆栈如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,该公司还投资于AI计算,在关键应用方面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,这是一款Edge AI芯片,可高达55TOPS的NPU性能. 它建在XDNA 2架构上,可以实现Copilot+特性,AI安全,以及生产率提升等在线设备AI任务,使得它成为商用AI动力笔记本电脑的理想.
• 2024年9月,西马斋介绍 MLSoC Modalix是一个支持CNNs,变形金刚,LLMs,以及Generative AI的多模式边缘AI产品家族. 拥有多达200个TOPS,可以提供10X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兼容性.
• 2024年6月,Kneron推出了KNEO 330 Edge AI服务器和KL 830 AI-嵌入式PC,加强了以隐私为重点的AI计算. KNEO 330提供48台TOPs AI电源,支持LLMS,将AI成本削减30-40%. KL830芯片助推器 AI 个人电脑 将能量使用减少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 用于下列部分:

市场,按芯片类型

• ASIC( 应用- 特定集成电路) AI 芯片
• GPU (图形处理股) AI芯片
• CPU(中央处理股)AI芯片
• FPGA (外地可编程门阵列) AI 芯片
• 神经态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,按最终用途行业

• 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