人工知能と機械学習：エッジAI

当レポートでは、人工知能（AI）と機械学習の市場を調査し、エッジAIチップセットの出荷数および収益の予測、地域・アーキテクチャ・産業・ワークロード・ユースケース別の詳細な内訳などをまとめています。

実用的なメリット：

• エッジデバイス、ゲートウェイ、オンプレミスサーバーにおける人工知能（AI）の普及を確認できます
• 主要産業および地域別に、エッジAIチップセットの出荷数および収益の伸びを把握できます
• エッジAIチップセットアーキテクチャの相対的な成長に基づいて戦略を評価できます
• AIがチップセットの出荷数および収益に与える影響について、社内外のステークホルダーを教育できます

主な質問への回答：

• 2030年にかけてAIハードウェアはエッジデバイス、ゲートウェイ、サーバーにどのように採用されるか？
• 各デバイスタイプおよび産業別のAIチップセット市場は今後どのように発展するか？
• エッジAIはどのAIワークロードをターゲットにするか？
• この成長は地域やチップセットアーキテクチャによってどのように異なるか？
• 2030年にかけて、どのチップセットアーキテクチャがエッジAIを支配するか？

調査ハイライト：

• 2023年から2030年までのエッジ市場におけるAIチップセットの出荷数および収益の予測
• 地域・アーキテクチャ・産業・ワークロード・ユースケース別の詳細な内訳

Actionable Benefits:

• Identify penetration of Artificial Intelligence (AI) on edge devices, gateways, and on-premise servers.
• Understand how edge AI chipset shipment and revenue will grow by key verticals and regions.
• Evaluate strategy based on relative growth of edge AI chipset architectures.
• Educate internal and external stakeholders about the impact of AI on chipset shipments and revenue.

Critical Questions Answered:

• How will AI hardware be adopted in edge devices, gateways, and servers until 2030?
• How will the AI chipset market for each device type and vertical develop going forward?
• Which AI workloads will edge AI target?
• How does this growth differ by region and chipset architecture?
• Which chipset architecture will dominate edge AI by 2030?

Research Highlights:

• Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the edge market from 2023 to 2030.
• Detailed breakdowns by region, architecture, vertical, workload, and use case.

Who Should Read This?

• Sales and marketing leaders in diverse markets affected by AI.
• Investors gauging the potential for growth in the markets covered.
• Strategists across entire AI stack developing edge AI product and strategy.
• Chipset vendors seeking greater insight into their market sizes and new growth areas.