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市場調査レポート

エッジAIチップセット:技術展望・利用例

Edge AI Chipsets: Technology Outlook and Use Cases

発行 ABI Research 商品コード 909245
出版日 ページ情報 英文 29 Pages
納期: 即日から翌営業日
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エッジAIチップセット:技術展望・利用例 Edge AI Chipsets: Technology Outlook and Use Cases
出版日: 2019年08月28日 ページ情報: 英文 29 Pages
概要

世界におけるエッジAIチップセット収益は、2018年に106億米ドルとなりました。同市場は今後31%のCAGR (年間複合成長率) で拡大し、2024年までに710億米ドルへ拡大すると予測されています。

当レポートでは、エッジAIチップセット市場について調査し、AIおよびエッジAIチップセットの定義、主なエッジAIチップセット、市場動向、市場予測、および主要企業のプロファイルなど、体系的な情報を提供しています。

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 人工知能 (AI) の定義

第3章 エッジAIチップセットのニーズ

  • AIのエッジ移行
  • エッジ利用例の多様性と複雑性
  • 主なAI利用例のリスト

第4章 エッジAIチップセットのリスト

第5章 主要なエッジAIチップセットベンダー

  • IPコアライセンシングベンダー
  • 半導体ベンダー
  • キャプティブベンダー

第6章 オープンソースエッジAIチップセット

  • オープンソースチップセットのベストプラクティス

第7章 "VERY EDGE"の登場

第8章 市場予測

  • 市場規模
  • AI
  • 収益予測

第9章 主な提言・結論

掲載企業

  • AAEON
  • Achronix
  • ADLINK
  • Adnes Technology
  • AISpeech
  • AlphaIC
  • Ambarella
  • Amlogic
  • Apple
  • ARM
  • Baidu
  • Bitmain
  • Bragi
  • Brain Corp.
  • Broadcom
  • C-Sky
  • Cadence
  • Cambricon Technologies
  • CEVA
  • ChipIntelli
  • DJI
  • Ecovacs
  • Efinix
  • Esperanto Technolgies
  • FANUC
  • Google
  • Greenwave Technologies
  • Gyrfalcon Technology
  • Hailo
  • Hangzhou NationalChip
  • Horizon Robotics
  • Huawei
  • iFlytek
  • Imagination Technologies
  • InCore Semiconductors
  • Intel
  • Intuition Robotics
  • iRobot
  • Kneron
  • Lattice Semiconductor
  • LGE
  • MediaTek
  • Mobvoi
  • ニッサン
  • NVIDIA
  • NXP
  • OPPO
  • Qualcomm
  • Quicklogic
  • Renesas
  • RISC-V
  • Rockchip
  • Samsung
  • SiFive
  • Sonos
  • Synopsys
  • Syntiant
  • TCL
  • Tesla
  • Unisound
  • VeriSilicon
  • videantis
  • Vivo
  • Volvo
  • Wave Computing
  • Whirlpool
  • Xiaomi
  • Xilinx
  • ヤマハ発動機
  • Zenrin
目次
Product Code: AN-4951

As AI moves to the edge, edge AI chipsets becomes more important. Edge AI chipsets refers to computational chipsets focusing on AI workload that is typical deployed in edge environments, which include end devices, gateways and on-premise servers. This chipset is generally designed for AI inference workload, though in some cases, they can also support some level of AI training, particularly the training of deep learning models.

Overall, ABI Research estimates that the annual global edge AI chipset revenues for 2018 is US$10.6 billion. The market has experienced strong growth in the past and is expected to continue to grow to US$71 billion by 2024, with a CAGR of 31% between 2019 and 2024. Such strong growth is propelled by migration of AI inference workload to the edge, particularly in the smartphones, smart home, automotive, wearables, and robotics industry.

This report explores the dynamic landscape of edge AI landscape. By looking at chipset architecture, their respective computational requirements and use cases, the report provides a holistic view on the current state and future trends of edge AI chipset. Key players in the edge AI chipset industry have also been profiled with their key capabilities highlighted.

In addition, the report also looks into current development in open-source chipset. Under RISC-V, open-source chipset startups have started to develop AI-dedicated chipset with high parallelistic computing capabilities. Due to participation and contributions from across the industry, open-source AI chipsets will be more in line with market requirements and expectations, significantly reducing the cost of error and development costs in product maintenance and upgrade.

Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY

2. DEFINITION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

3. THE NEED FOR EDGE AI CHIPSETS

  • 3.1. AI Migration to the Edge
  • 3.2. Diversity and Complexity of Edge Use Cases
  • 3.3. List of Key AI Use Cases

4. DEFINITIONS OF EDGE AI CHIPSETS

5. KEY EDGE AI CHIPSET VENDORS

  • 5.1. IP Core Licensing Vendors
  • 5.2. Semiconductor Vendors
  • 5.3. Captive Vendors

6. OPEN-SOURCE EDGE AI CHIPSETS

  • 6.1. Best Practice for Open-Source Chipsets

7. THE EMERGENCE OF THE "VERY EDGE"

8. MARKET FORECASTS

  • 8.1. Market Size
  • 8.2. Location of AI Inference and Training Workloads
  • 8.3. Revenue Forecasts

9. KEY RECOMMENDATIONS AND CONCLUSIONS

Companies Mentioned

  • AAEON
  • Achronix
  • ADLINK
  • Adnes Technology
  • AISpeech
  • AlphaIC
  • Ambarella
  • Amlogic
  • Apple
  • ARM
  • Baidu
  • Bitmain
  • Bragi
  • Brain Corp.
  • Broadcom
  • C-Sky
  • Cadence
  • Cambricon Technologies
  • CEVA
  • ChipIntelli
  • DJI
  • Ecovacs
  • Efinix
  • Esperanto Technolgies
  • FANUC
  • Google
  • Greenwave Technologies
  • Gyrfalcon Technology
  • Hailo
  • Hangzhou NationalChip
  • Horizon Robotics
  • Huawei
  • iFlytek
  • Imagination Technologies
  • InCore Semiconductors
  • Intel
  • Intuition Robotics
  • iRobot
  • Kneron
  • Lattice Semiconductor
  • LGE
  • MediaTek
  • Mobvoi
  • Nissan
  • NVIDIA
  • NXP
  • OPPO
  • Qualcomm
  • Quicklogic
  • Renesas
  • RISC-V
  • Rockchip
  • Samsung
  • SiFive
  • Sonos
  • Synopsys
  • Syntiant
  • TCL
  • Tesla
  • Unisound
  • VeriSilicon
  • videantis
  • Vivo
  • Volvo
  • Wave Computing
  • Whirlpool
  • Xiaomi
  • Xilinx
  • Yamaha Motor
  • Zenrin
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