当レポートでは、分散コンピューティングとエッジコンピューティング向けの人工知能および機械学習を調査分析し、最新動向、市場力学、成長機会、今後の展望などについての考察を提供しています。
実用的なメリット
- エッジ型人工知能(AI)ソリューションを実装したゲートウェイとオンプレミスサーバーの成長機会について明確なガイダンスを提供
- 市場のニッチを特定し、現実的な販売実績目標を設定し、AI製品に関する正しいメッセージと戦略を策定
- 様々な業界におけるクラウドとエッジAIの最新動向について、社内の利害関係者を支援
当レポートが回答する主な質問
- アーキテクチャと収益に基づく、異なるAIチップセットベンダー間の現在の市場力学
- クラウドおよびエッジAIチップセット導入の今後の進展
- ゲートウェイとオンプレミスサーバにおけるAI学習と推論ワークロードの今後の進展
調査ハイライト
- 17の業界と4つの主要地域におけるエッジAIチップセット搭載のゲートウェイとオンプレミスサーバーの出荷台数
- 主要AIチップセットベンダーの市場シェア
- AIチップセットアーキテクチャの進化
対象読者
- AIチップセットベンダーの製品戦略担当者
- 短期的および長期的な垂直機会を理解しようとするAIソリューションプロバイダー
- 社内でAI採用を推進するイノベーションおよびマーケティングリーダー
- 社内プロジェクトに適したAIソリューションを見極めたいと考えている意思決定者
目次
表
図
- 図1:エッジAIゲートウェイの総出荷数 - 業界別
- 図2:エッジAIゲートウェイの総出荷数 - AIワークロード別
- 図3:エッジAIゲートウェイ向けエッジAI推論およびトレーニングチップセットの総出荷数 - 地域別
- 図4:エッジAIゲートウェイ向けエッジAI推論チップセットの総出荷数 - アーキテクチャ別
- 図5:エッジAIゲートウェイ向けエッジAI推論チップセットのベンダー市場シェア
- 図6:エッジAIゲートウェイ向けエッジAIトレーニングチップセットの総出荷数 - アーキテクチャ別
- 図7:オンプレミスおよびエッジクラウドAIサーバーの総出荷数 - 業界別
- 図8:オンプレミスおよびエッジクラウドAIサーバーの総出荷数 - AIワークロード別
- 図9:オンプレミスおよびエッジクラウドAIサーバー向けエッジAI推論およびトレーニングチップセットの総出荷数 - 地域別
- 図10:オンプレミスおよびエッジクラウドAIサーバー向けエッジAI推論チップセットの総出荷数 - アーキテクチャ別
- 図11:オンプレミスおよびエッジクラウドAIサーバー向けエッジAI推論チップセットのベンダー収益
- 図12:オンプレミスおよびエッジクラウドAIサーバー向けエッジAIトレーニングチップセットの総出荷数 - アーキテクチャ別
- 図13:オンプレミスおよびエッジクラウドAIサーバー向けのエッジAIトレーニングチップセットのベンダー収益