表紙:エッジAIアクセラレーター-新たなビジネスチャンス分析
市場調査レポート
商品コード
1358191

エッジAIアクセラレーター-新たなビジネスチャンス分析

Edge AI Accelerators-Emerging Opportunity Analysis

出版日: | 発行: Frost & Sullivan | ページ情報: 英文 53 Pages | 納期: 即日から翌営業日

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エッジAIアクセラレーター-新たなビジネスチャンス分析
出版日: 2023年09月20日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 53 Pages
納期: 即日から翌営業日
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  • 概要
  • 目次
概要

拡大するIoTアプリケーションが成長を牽引

リアルタイムの深層学習ワークロードのニーズが高まっているため、デバイス上での迅速な深層学習を可能にする特殊なエッジAIハードウェアが不可欠となっています。さらに、クラウドベースのAI手法では、データのプライバシー、低遅延、高帯域幅を確保できないです。その結果、多くのAIワークロードがエッジに移行し、オンデバイスでの機械学習推論に特化したAIハードウェアの需要が高まっています。

IoTの成長、家電や自動車産業によるスマート技術の採用、インテリジェントな産業オートメーションが、エッジAIアクセラレータ市場を後押ししています。スマートフォン、ウェアラブル、スマート家電などの消費者向けアプリケーションのAIアクセラレータは、小型化だけでなく、高い処理対コスト比が求められます。一方、産業/企業向けアプリケーションで使用されるAIアクセラレーターの多くでは、高い処理速度と電力効率が最も重要な要件となっています。

大半のチップ・メーカーは、消費電力を抑えながら処理速度を向上させることに苦心しています。これを克服するため、企業は特定用途向けチップ、効率的なチップアーキテクチャ、新アルゴリズム、先進メモリ、代替材料の開発に投資しています。こうした技術的進歩を活用するため、大手企業は提携や買収などの技術戦略を取り入れています。

エッジAIアクセラレータ市場は、米国、韓国、中国、日本、ドイツ、イスラエルで大きく成長すると予測されています。これは、家電、自動車、産業機器、防衛に関する製造活動が盛んなためです。強力な製造基盤を持つだけでなく、これらの国々はチップ製造のための強力なエコシステムも構築しており、これは市場で優位な地位を維持するために不可欠です。

ディープラーニング、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、ジェネレーティブ人工知能、ニューロモーフィックコンピューティングの出現により、エッジ推論アプリケーションに新たな機会が生まれています。企業は分散型コンピューター・アーキテクチャに急速に移行する一方で、この技術を応用して生産性を高め、コストを削減するための新たな手法を学んでいます。そのため、AIチップの開発者は、使用事例に特有のこれらの要件を満たすように設計されたソリューションの開発に、より注力する必要があります。

このフロスト&サリバンの調査レポートは、以下のトピックをカバーしている:

  • 主要AIアクセラレータ技術の概要と重要性
  • 主要エッジAIプロセッサの比較分析
  • 新たな使用事例
  • 業界各社の技術動向と主な開発戦略
  • AIアクセラレータチップ業界のビジネスモデル
  • エッジAIアクセラレーター分野の地域分析
  • AIアクセラレーターのロードマップ
  • 成長機会

目次

戦略的課題

  • なぜ成長が難しくなっているのか?The Strategic Imperative 8(TM):成長を阻む要因
  • The Strategic Imperative 8(TM)
  • エッジAIアクセラレーター業界の戦略的重要課題トップ3のインパクト
  • Growth Pipeline Engine(TM):成長機会の促進
  • 調査手法

成長機会分析

  • 分析範囲
  • 異なる産業で使用されるエッジAIアクセラレータのセグメント化
  • 成長促進要因
  • 成長阻害要因

新たな機会分析-エッジAIアクセラレータ

  • エグゼクティブサマリー
  • 主要ハードウェア技術-CPUの概要
  • 主要ハードウェア技術-GPUの概要
  • 主要ハードウェア技術-ASICの概要
  • 主要エッジAI CPU、GPU、ASICの比較分析
  • アプリケーション別の主要性能要因の分析
  • エッジAIアクセラレータの新たな使用事例
  • コンバージェンスのシナリオ産業環境における従業員の安全性向上
  • 戦略的パートナーシップ
  • 合併と買収
  • 主要イノベーションテーマ
  • 主なプレーヤーと新製品開発への取り組み
  • 新興企業と新製品開発への取り組み
  • AIアクセラレーター・チップ業界のビジネスモデル
  • エッジAIアクセラレータのエコシステム
  • エッジAIアクセラレータの地域分析-APAC
  • エッジAIアクセラレータの地域分析-欧州・イスラエル
  • エッジAIアクセラレータの地域分析-北米
  • AIアクセラレータのロードマップ

成長機会ユニバース

  • 成長機会1:ワークロードに特化したAIアクセラレータの開発
  • 成長機会2:小型デバイスへのAIチップの搭載
  • 成長機会3:より高速な相互接続の開発

付録

  • 技術準備レベル(TRL):説明

次のステップ

  • 次のステップ
  • なぜフロストなのか、なぜ今なのか?
  • 免責事項
目次
Product Code: DAB2

Expanding IoT Applications Drive Growth

Specialized edge AI hardware that enables quick deep learning on-device has become essential due to the rising need for real-time deep learning workloads. Additionally, a cloud-based AI method cannot ensure data privacy, low latency, or offer high bandwidth. As a result, many AI workloads are shifting to the edge, increasing the demand for specialized AI hardware for on-device machine learning inference.

The growth of IoT, smart technology adoption by consumer electronics and the automotive industry, and intelligent industrial automation are propelling the edge AI accelerator market. AI accelerators in consumer-oriented applications, such as smartphones, wearables, and smart appliances, need to have a high processing-to-cost ratio as well as a smaller size. On the other hand, for most of the AI accelerators used in industrial/enterprise applications, the requirement for high processing speed and power efficiency are of prime significance.

The majority of chip manufacturers are struggling to improve processing speed while reducing power consumption. To overcome this, organizations are investing in developing application-specific chips, efficient chip architectures, new algorithms, advanced memories, and alternative materials. To leverage these technological advancements, major corporations are embracing technology strategies such as partnerships and acquisitions.

The market for edge AI accelerators is projected to grow significantly in the United States, South Korea, China, Japan, Germany, and Israel. This is due to the high amount of manufacturing activity pertaining to consumer electronics, automotive, industrial equipment, and defense. Apart from having a strong manufacturing base, these countries have also developed a strong ecosystem for chip manufacturing, which is crucial to maintaining a dominant position in the market.

The emergence of deep learning, neural networks, computer vision, generative artificial intelligence, and neuromorphic computing has created new opportunities for edge inferencing applications. While enterprises are quickly moving towards a decentralized computer architecture, they are also learning new methods to apply this technology to boost productivity and cut costs. Therefore, AI chip developers should focus more on developing solutions that are designed to fulfill these requirements specific to use cases.

This Frost & Sullivan research report covers the following topics:

  • Overview and significance of key AI accelerator technologies
  • Comparative analysis of key edge AI processors
  • Emerging use cases
  • Technology trends and key developmental strategies used by players in the industry
  • Business models in the AI accelerator chip industry
  • Regional analysis of the edge AI accelerator space
  • AI accelerators roadmap
  • Growth opportunities

Table of Contents

Strategic Imperatives

  • Why Is It Increasingly Difficult to Grow?The Strategic Imperative 8™: Factors Creating Pressure on Growth
  • The Strategic Imperative 8™
  • The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives of Edge AI Accelerators Industry
  • Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
  • Research Methodology

Growth Opportunity Analysis

  • Scope of Analysis
  • Segmentation of Edge AI Accelerators Used In Different Industries
  • Growth Drivers
  • Growth Restraints

Emerging Opportunity Analysis-Edge AI Accelerators

  • Executive Summary
  • Key Hardware Technologies-CPU Overview
  • Key Hardware Technologies-GPU Overview
  • Key Hardware Technologies-ASIC Overview
  • Comparative Analysis of Key Edge AI CPUs, GPUs, and ASICs
  • Analysis of Key Performance Factors for Different Applications
  • Emerging Use Cases of Edge AI Accelerators
  • Convergence Scenario: Enhancing Employee Safety in Industrial Environments
  • Strategic Partnerships
  • Mergers and Acquisitions
  • Key Innovation Themes
  • Key Players and New Product Development Initiatives
  • Start-ups and New Product Development Initiatives
  • Business Models in the AI Accelerator Chip Industry
  • Ecosystem of Edge AI Accelerators
  • Regional Analysis of Edge AI Accelerator-APAC
  • Regional Analysis of Edge AI Accelerator-Europe and Israel
  • Regional Analysis of Edge AI Accelerator-North America
  • AI Accelerators Roadmap

Growth Opportunity Universe

  • Growth Opportunity 1: Developing Workload-specific AI accelerators
  • Growth Opportunity 2: Including AI Chips in Smaller Devices
  • Growth Opportunity 3: Development of Faster Interconnects

Appendix

  • Technology Readiness Levels (TRL): Explanation

Next Steps

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