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市場調査レポート
商品コード
1235946
エッジAIハードウェア市場:2028年までの予測~デバイス、消費電力、プロセッサー、機能、コンポーネント、エンドユーザー、地域別の世界分析Edge AI Hardware Market Forecasts to 2028 - Global Analysis By Device, Power Consumption, Processor, Function, Component, End User and Geography |
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エッジAIハードウェア市場:2028年までの予測~デバイス、消費電力、プロセッサー、機能、コンポーネント、エンドユーザー、地域別の世界分析 |
出版日: 2023年03月03日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 175+ Pages
納期: 2~3営業日
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Stratistics MRCによると、世界のエッジAIハードウェア市場は、2022年に10億5,600万米ドルを占め、予測期間中に2028年にはCAGR 20.8%で成長して32億8,100万米ドルに達すると予測されています。
エッジAIハードウェアは、AIベースのロボットやデバイスを処理し、電力を供給するために使用されるデバイスや機器の集合体です。これらのデバイスや機器は、デバイス自体でデータを処理することにより、人工知能デバイスの処理を統合・改善するために使用されます。このプロセスでは、クラウドコンピューティングやクラウドシステムは必要ありません。この能力により、デバイスは独自の意思決定を行うことができます。
シーゲイトによると、コアとエッジで作成されるデータの44%は、アナリティクス、人工知能、ディープラーニングによって、また、エンタープライズ・エッジにデータを供給するIoTデバイスの増加によって、市場の主要プレーヤーに十分な拡大機会が生まれるといいます。
スマートシティは、人間のライフサイクルを支える様々なシステムを統合した複雑な構造物です。これらのシステムには、スマートヘルスケア、スマート交通、スマート製造、スマートビルディング、スマートエネルギー、スマート農業など、さまざまなものが含まれます。スマートシティでは、さまざまな産業でAI技術が普及するにつれて、徐々にAI技術が採用されるようになっています。スマートシティが一般的になるにつれて、スマートホームの概念に興味を持つ人が増えています。人々の日常生活における自動化されたサービスの利用は、より多くの人々が都市に移住するにつれて増加すると予想されます。スマートホームは、贅沢品から必需品へと移行しつつあります。
エッジAIでは、現在、推論に事前学習されたMLモデルが使用されています。これらのモデルは、ユーザーのデータや要件に基づいて自動的に調整されます。モデルのトレーニングにはかなりのコンピューターパワーが必要で、エッジAIはトレーニングデータへのアクセスが限られているため、不確実性や予測不可能性の影響を受けやすくなっています。さらに、エッジAIは小さな転送学習タスクは実行できますが、深層学習タスクは実行できません。クラウドコンピューティングに関する懸念には、遅延の問題、プライバシーの問題、帯域幅の制限などがあります。このような要因が市場の成長を妨げています。
5Gネットワークのイントロダクションでは、ITと通信が連携して、ハイエンドアプリの新機能を提供し、ネットワークの遅延を低減することを目指しています。仮想化とSoftware-Defined Networkingの原則を用いた5Gネットワークは、エッジモジュールでのデータセンターの開発だけでなく、業界固有のネットワークを単一の環境に実装することも可能にします。自律走行車、産業オートメーション、外科手術、ロボット工学は、いずれも極めて低いレイテンシーを必要とします。さまざまなアプリケーションで5Gネットワークが登場することで、データセンターへのデータ転送量が増加し、エッジネットワークの必要性が高まると予想されます。
エッジAIハードウェアは、開発・製造にコストがかかるため、特に中小企業での導入が制限されることがあります。不正アクセスを防止し、データのプライバシーを確保するために、エッジAIハードウェアは安全でなければなりませんが、AIシステムの複雑さを考慮すると難しいかもしれません。しかし、継続的な研究開発努力により、これらの課題は克服され、様々な業界でエッジAIハードウェアが継続的に成長し、採用されることが期待されます。
COVID-19のブレイクアウトは、生産・製造業界の業務に大きな影響を与え、エッジAIハードウェア市場の成長を阻害しています。さらに、COVID-19の大流行により、生産設備が停止するなど、エレクトロニクス産業への影響もあり、業界を問わずエレクトロニクス・半導体製品の需要が増加しています。欧州の製造業や中国の輸出に大きな影響を与え、市場の成長を阻害する可能性があります。
エッジAIハードウェア市場では、スマートフォン分野が最も高い収益シェアを占めており、スマートフォンの需要増加により、予測期間中に最大のシェアを占めると予想されます。エッジAIは、スマートフォンの画像や写真撮影機能を向上させ、電力効率やセキュリティも向上させます。これまで、予測、検出、パターンマッチング、分類など、モバイルアプリやアシスタントにおけるAI関連の処理タスクのほとんどは、主にクラウドで実行されていました。しかし、携帯電話に内蔵されたAIプロセッサーを使えば、これらのAIタスクは、接続がなくても端末上で直接実行できるようになります。このような点が、このセグメントの成長を後押ししています。
トレーニング分野は、予測期間中、最も高いCAGRを記録すると推定されます。出力を推測するために使用されるアルゴリズムを開発するプロセスは、訓練として知られています。機械学習モデルは、データセットを理解し、新しいデータに対応するように訓練されます。モバイルデバイスには高性能なコンピューティング機能がないため、MLモデルのトレーニングはクラウド上で行われます。さらに、デバイス上でのトレーニングは、自動車システムやロボットなどの特定のデバイスに限定され、すべてのアプリケーションで必要とされることはないでしょう。その利点を考慮すると、オンデバイス・トレーニングは今後数年間で成長すると予想されます。
北米は、IoTデバイスの増加、処理速度の速いデバイスへのニーズの高まり、政府資金の増加、同地域の強固な技術基盤などにより、収益シェアが最も高く、予測期間中もそのリードを維持すると予想されます。米国は、エッジAIハードウェアを扱う北米のプレーヤーにとって最大の収益源です。米国は、スマートフォン、スマート家電、およびIoTデバイス、ウェアラブルエレクトロニクス、高セキュリティ機能を備えた自動車などの高度な製品に対する需要が高いため、AIアプリケーションプロセッサの主要市場となっています。
同地域における5Gの登場とIoT内蔵デバイスの増加により、アジア太平洋地域は世界のエッジAIハードウェア市場において最も高い成長率を示すと予想されます。中国、日本、インド、韓国におけるスマートフォンの普及率の高まりは、AIハードウェア市場の採用を後押しすると予想されます。中国はこの地域の最大市場であり、日本がそれに続いています。さらに、AI技術に多額の投資を行っている自動車、エレクトロニクス、半導体業界の複数の重要なベンダーの存在が、この地域のエッジAIハードウェア市場の成長を後押ししています。
2022年11月、ネットワークソリューションプロバイダーのLumen Technologiesは、シンガポールと日本の拠点を活用し、サーバー向け従量制ハードウェアソリューション「Edge Bare Metal」を含むエッジコンピューティングソリューションのポートフォリオをアジア太平洋地域に拡大し始めました。
2022年10月、Kneronは次世代AIハードウェアソリューションのために5,000万米ドルの資金を調達しました。同社はこの資金をもとに、次世代AI推論モジュールを製造するための研究開発を加速させる予定です。Kneronは、今後、デバイス上のエッジAI技術の採用が増加すると予想しています。これは、クラウドソフトウェア内ではなく、ハードウェアを含むデバイスにAIコンピューティングパワーを配置するものです。
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製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要プレイヤーのベンチマーキング
Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.
According to Stratistics MRC, the Global Edge AI Hardware Market is accounted for $1056 million in 2022 and is expected to reach $3281 million by 2028 growing at a CAGR of 20.8% during the forecast period. Edge AI hardware is a collection of devices and equipment used to process and power AI-based robots and devices. These devices and equipment are used to integrate and improve artificial intelligence device processing by processing data in the device itself. In this process, no cloud computing or cloud systems are required. This ability allows the devices to make their own decisions.
According to Seagate, 44% of the data created in the core and edge will be driven by analytics, artificial intelligence, and deep learning, as well as by an increasing number of IoT devices feeding data to the enterprise edge, where it creates key players in the market with ample opportunities to expand.
Smart cities are complex structures that integrate various systems to support the life cycle of a human. These systems include smart healthcare, smart transportation, smart manufacturing, smart buildings, smart energy, and smart farming, to name a few. Smart cities are gradually adopting AI technologies as they become more prevalent across various industries. As smart cities become more common, more people are becoming interested in the concept of a smart home. The use of automated services in people's daily lives is expected to increase as more people move to cities. Smart homes are transitioning from a luxury to a necessity.
In edge AI, pre-trained ML models are currently used for inference. These models automatically adjust based on user data and requirements. Training a model requires a significant amount of computer power, and because edge AI has limited access to training data, it is more susceptible to uncertainty and unpredictability. Furthermore, while edge AI can perform small transfer learning tasks, it cannot perform deep learning tasks. Concerns about cloud computing include latency issues, privacy concerns, and bandwidth limitations. Such factors hinder the market growth.
With the introduction of 5G networks, IT and telecoms are collaborating to deliver new capabilities for high-end apps and reduce network latency. Using virtualization and software-defined networking principles, the 5G network enables the development of data centers at edge modules as well as the implementation of industry-specific networks in a single environment. Autonomous vehicles, industrial automation, surgery, and robotics all require extremely low latency. The emergence of 5g networks across various applications is expected to increase the volume of data transferred to data centers, which increases the need for edge networks.
Edge AI hardware can be costly to develop and manufacture, limiting adoption, particularly for small and medium-sized businesses. To prevent unauthorised access and ensure data privacy, edge AI hardware must be secure, which can be difficult given the complexity of AI systems. However, with ongoing research and development efforts, these issues are expected to be overcome, resulting in continued growth and adoption of Edge AI hardware in a variety of industries.
The COVID-19 breakout has had a significant impact on the operations of the production and manufacturing industries, stifling the growth of the edge AI hardware market. Furthermore, the COVID-19 pandemic has had an impact on the electronics industry, as production facilities have been shut down, resulting in an increase in demand for electronics and semiconductor products across industries. It has a significant impact on European manufacturing and Chinese exports, which may stifle market growth.
The smartphones segment has the highest revenue share in the edge AI hardware market and is expected to witness largest share during the forecast period due to the increasing demand for smartphones. Edge AI improves smartphone imaging and photography capabilities, as well as power efficiency and security. Until now, most AI-related processing tasks on mobile apps and assistants, such as prediction, detection, pattern matching, and classification, have been performed primarily in the cloud. However, with AI processors built into phones, these AI tasks could be performed directly on the device, even without any connectivity. Such aspects are propelling the segment's growth.
The Training segment is estimated to witness the highest CAGR over the projection period. The process of developing an algorithm that will be used to infer the output is known as training. Machine learning models are trained to understand a data set and act on new data. Because mobile devices lack high-performance computing capabilities, ML models are trained in the cloud. Furthermore, on-device training will be limited to specific devices such as automotive systems and robots and will not be required for all applications. Given its benefits, on-device training is expected to grow in the coming years.
North America had the highest revenue share and is expected to maintain its lead throughout the forecast period due to the increasing number of IoT devices, the growing need for faster processing devices, increased government funding, and the region's strong technical base. The United States is the largest revenue generator for North American players dealing in edge AI hardware. The United States is a key market for AI application processors due to the country's high demand for smartphones, smart home appliances, and advanced products such as IoT devices, wearable electronics, and vehicles with high-security features.
Due to the advent of 5G in the region and the increasing number of IoT-incorporated devices, the Asia-Pacific region is expected to experience the highest growth rate in the global edge AI hardware market. The growing smartphone penetration in China, Japan, India, and South Korea is expected to boost AI hardware market adoption. China is the region's largest market, followed by Japan. Moreover, the presence of several significant vendors in the automobile, electronics, and semiconductor industries that are investing heavily in AI technology is driving the growth of the region's edge AI hardware market.
Some of the key players in Edge AI Hardware market include: Alibaba Group Holding Limited, Amazon.com Inc., Apple Inc., Continental AG, Denso Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Huawei Technologies Co., Ltd, Imagination Technologies, Intel Corporation, International Business Machines Corporation (IBM), KALRAY Corporation, MediaTek Inc., MICROSOFT CORPORATION, NVIDIA CORPORATION, Qualcomm Technologies, Inc., Robert Bosch GmbH Samsung Electronics and Xilinx Inc.
In November 2022, Network solutions provider Lumen Technologies began expanding its portfolio of Edge Computing Solutions into the Asia-Pacific Region, which will include its Edge Bare Metal pay-as-you-go hardware solution for servers, taking advantage of sites in Singapore and Japan.
In October 2022, Kneron bagged USD 50 million in funding for next-gen AI hardware solutions. The company plans to use the funds to accelerate its research and development to produce next-gen AI inference modules. Kneron anticipates increased adoption of on-device edge AI technology in the future. This involves placing AI computing power onto devices that include hardware rather than within cloud software.
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