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市場調査レポート
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1530686

エッジAIハードウェア市場の2030年までの予測： プロセッサタイプ別、デバイスタイプ別、展開別、用途別、地域別の世界分析

Edge AI Hardware Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Processor Type (CPUs, GPUs, DSPs, NPUs, ASICs, FPGAs and Other Processor Types), Device Type, Deployment, Application and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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本日の銀行送金レート: 1USD=143.57円
エッジAIハードウェア市場の2030年までの予測： プロセッサタイプ別、デバイスタイプ別、展開別、用途別、地域別の世界分析
出版日: 2024年08月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のエッジAIハードウェア市場は2024年に256億1,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは18.7％で成長し、2030年には558億2,000万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、中央集中型のクラウドサーバーに依存するのではなく、データソース（エッジ）の近くやローカルで人工知能（AI）タスクを実行するように設計された特殊なコンピューティングデバイスを指します。エッジAIハードウェアは、常時インターネットに接続することなく、センサーやその他のソースからのデータをリアルタイムで処理できるため、速度、プライバシー、帯域幅の制約が重要なアプリケーションに最適です。

CNN Businessの記事によると、韓国政府は最先端の半導体チップで世界をリードする地位を維持するための努力の一環として、2027年までに人工知能に69億4,000万米ドルを投資するといいます。

リアルタイム分析への需要の高まり

エッジAIハードウェアは、デバイスがローカルで複雑な計算を実行することを可能にし、待ち時間を短縮し、データ洞察への迅速な対応を可能にします。自律走行車、製造業、ヘルスケアなどの業界では、業務効率と安全性のために瞬時のアナリティクスが求められています。エッジAIハードウェアを導入することで、企業はより迅速な洞察、オペレーションの俊敏性の向上、応答性の強化を実現し、重要なアプリケーションにおけるリアルタイム分析に対する需要の高まりに応えることができます。

スケーラビリティの問題

エッジAIハードウェアにおけるスケーラビリティの問題は、多様な環境にわたる分散システムの展開と管理の複雑さから生じる。課題には、異種デバイスの統合、シームレスな相互運用性の確保、アップデートとメンテナンスのリモート管理などがあります。さらに、データ量の増加やアプリケーション要件の進化に対応するためにエッジAIソリューションを拡張するには、堅牢なインフラと熟練した専門知識が必要です。これらの要因は、導入コストと複雑性を増大させ、スケーラビリティを制限し、普及を妨げます。

IoTデバイスの急増

エッジAIハードウェアは、このようなデータをローカルで処理するために不可欠であり、レイテンシと帯域幅の要件を削減すると同時に、リアルタイムの意思決定機能を強化します。この機能は、スマートシティ、産業オートメーション、ヘルスケアなど、迅速なデータ分析が業務効率と即応性に必要なアプリケーションにおいて極めて重要です。IoTの導入が拡大し続ける中、エッジAIハードウェアが提供する効率的で分散型の処理ソリューションに対する需要は大幅に高まると予想されます。

統合における複雑さ

エッジAIハードウェアの統合における複雑さは、多様なハードウェアプラットフォーム、ソフトウェアフレームワーク、既存のITインフラストラクチャとの互換性の問題によって生じる。この複雑さは、導入コストの増加、専門的な技術的専門知識の必要性、ソリューションの市場投入までの時間延長の可能性によって、市場の成長を阻害します。標準化されたプロトコルと相互運用性標準の欠如は、統合作業をさらに複雑にし、異なるエッジコンピューティング環境間でのスケーラビリティと相互運用性を制限しています。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、遠隔作業セットアップ、ヘルスケア監視、非接触業務における分散型データ処理の必要性を浮き彫りにすることで、エッジAIハードウェアの採用を加速させました。組織は、リアルタイムのデータ分析を保証し、集中型インフラへの依存を最小限に抑えるソリューションを求めました。このシフトは、特に世界の混乱時の安全性、効率性、継続性を優先する部門において、エッジAIハードウェアの需要増加を牽引しました。

予測期間中、サーバーセグメントが最大になる見込み

サーバーセグメントは、有利な成長を遂げると推定されています。エッジAIハードウェアにおけるエッジサーバーは、データソースに近いネットワークの周辺部に配置される特殊なコンピューティングデバイスを指します。エッジサーバーは、AIアルゴリズムのローカル処理を容易にし、より発生源に近い場所でデータを処理することで、待ち時間と帯域幅の消費を削減します。エッジサーバーは、IoT展開や自律型システムなど、リアルタイムの分析を必要とするアプリケーションにとって極めて重要であり、より迅速な意思決定を可能にし、システム全体の効率と応答性を高める。

予測期間中、スマートシティセグメントのCAGRが最も高くなる見込み

スマートシティ分野は、予測期間中に最も高いCAGRの成長が見込まれます。エッジAIハードウェアは、ネットワークのエッジでリアルタイムのデータ処理と意思決定を可能にすることで、スマートシティにおいて重要な役割を果たしています。これらのデバイスは、都市インフラの効率的な管理を促進します。データをローカルに処理することで、エッジAIハードウェアは待ち時間を短縮し、リソース割り当てを改善し、公共の安全性を高め、サービス提供を最適化することで、スマートシティ構想の発展と持続可能性をサポートします。

最大のシェアを占める地域

アジア太平洋地域は、IoTデバイスの普及、5Gインフラの進歩、製造業、ヘルスケア、自動車などの業界におけるAI駆動型アプリケーションの採用増加により、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されます。中国、日本、韓国などの国々は、エッジAIソリューションの技術革新と展開でリードしています。この地域のダイナミックな業界情勢とデジタルトランスフォーメーションを推進する政府のイニシアチブは、市場の拡大をさらに後押しします。

CAGRが最も高い地域：

北米は、特にIoT、自律システム、スマートマニュファクチャリングなどの技術進歩により、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されます。市場拡大を後押しする主な要因としては、スマートシティ構想への投資の増加、自律走行車に対する需要の高まり、産業オートメーションやヘルスケア分野でのコネクテッドデバイスの普及などが挙げられます。北米は依然として、エッジAIハードウェア技術の進歩と採用を促進する極めて重要な地域です。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 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企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 用途分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のエッジAIハードウェア市場：プロセッサタイプ別

  • CPU（中央処理装置）
  • GPU（グラフィックスプロセッシングユニット）
  • DSP（デジタル信号プロセッサ）
  • NPU（ニューラルプロセッシングユニット）
  • ASIC（特定用途向け集積回路）
  • FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）
  • その他のプロセッサタイプ

第6章 世界のエッジAIハードウェア市場：デバイスタイプ別

  • サーバー
  • ゲートウェイ
  • コンピューティングデバイス
  • カメラ
  • ロボット
  • ドローン
  • その他のデバイスタイプ

第7章 世界のエッジAIハードウェア市場：展開別

  • オンプレミス
  • クラウドエッジ
  • フォグコンピューティング

第8章 世界のエッジAIハードウェア市場：用途別

  • 自動運転車
  • ヘルスケア
  • 監視とセキュリティ
  • 家電
  • 小売り
  • スマートシティ
  • その他の用途

第9章 世界のエッジAIハードウェア市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第10章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第11章 企業プロファイリング

  • NVIDIA
  • Intel
  • Qualcomm
  • Google
  • Synopsys
  • CEVA Inc.
  • Xilinx
  • Huawei
  • Samsung Electronics
  • NXP Semiconductors
  • Texas Instruments
  • Apple
  • Micron Technology
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Processor Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By CPUs (Central Processing Units) (2022-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By GPUs (Graphics Processing Units) (2022-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By DSPs (Digital Signal Processors) (2022-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By NPUs (Neural Processing Units) (2022-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) (2022-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) (2022-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Other Processor Types (2022-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Device Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Servers (2022-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Gateways (2022-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Computing Devices (2022-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Cameras (2022-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Robots (2022-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Drones (2022-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Other Device Types (2022-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Deployment (2022-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By On-Premises (2022-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Cloud-Edge (2022-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Fog Computing (2022-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Autonomous Vehicles (2022-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Healthcare (2022-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Surveillance & Security (2022-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Consumer Electronics (2022-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Retail (2022-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Smart Cities (2022-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Edge AI Hardware Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC26798

According to Stratistics MRC, the Global Edge AI Hardware Market is accounted for $25.61 billion in 2024 and is expected to reach $55.82 billion by 2030 growing at a CAGR of 18.7% during the forecast period. Edge AI hardware refers to specialized computing devices designed to perform artificial intelligence (AI) tasks locally, at or near the data source (the edge) rather than relying on centralized cloud servers. Edge AI hardware enables real-time processing of data from sensors and other sources without requiring constant internet connectivity, making it ideal for applications where speed, privacy, or bandwidth constraints are critical.

According to an article by CNN Business, the South Korean government will invest USD 6.94 billion in artificial intelligence by 2027 as part of efforts to retain a leading global position in cutting-edge semiconductor chips.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing demand for real-time analytics

Edge AI hardware enables devices to perform complex computations locally, reducing latency and enabling quicker responses to data insights. Industries such as autonomous vehicles, manufacturing, and healthcare require instantaneous analytics for operational efficiency and safety. By deploying Edge AI hardware, organizations can achieve faster insights, improved operational agility, and enhanced responsiveness, thereby meeting the growing demand for real-time analytics in critical applications.

Restraint:

Scalability issues

Scalability issues in Edge AI hardware arise from complexities in deploying and managing distributed systems across diverse environments. Challenges include integrating heterogeneous devices, ensuring seamless interoperability, and managing updates and maintenance remotely. Furthermore, scaling edge AI solutions to accommodate growing data volumes and evolving application requirements requires robust infrastructure and skilled expertise. These factors increase deployment costs and complexity, limiting scalability and hindering widespread adoption.

Opportunity:

Proliferation of IoT devices

Edge AI hardware is essential for processing this data locally; reducing latency and bandwidth requirements while enhancing real-time decision-making capabilities. This capability is crucial in applications such as smart cities, industrial automation, and healthcare, where rapid data analysis is necessary for operational efficiency and responsiveness. As IoT deployments continue to expand, the demand for efficient, decentralized processing solutions provided by edge AI hardware is expected to rise significantly.

Threat:

Complexity in integration

Complexity in integrating Edge AI hardware arises due to diverse hardware platforms, software frameworks, and compatibility issues with existing IT infrastructures. This complexity hampers market growth by increasing deployment costs, requiring specialized technical expertise, and potentially extending time-to-market for solutions. Lack of standardized protocols and interoperability standards further complicates integration efforts, limiting scalability and interoperability across different edge computing environments.

Covid-19 Impact

The covid-19 pandemic accelerated the adoption of edge AI hardware by highlighting the need for decentralized data processing in remote work setups, healthcare monitoring, and contactless operations. Organizations sought solutions that could ensure real-time data analysis and minimize dependence on centralized infrastructure. This shift drove increased demand for edge AI hardware, particularly in sectors prioritizing safety, efficiency, and continuity during global disruptions.

The servers segment is expected to be the largest during the forecast period

The servers segment is estimated to have a lucrative growth. Edge servers in Edge AI hardware refer to specialized computing devices positioned at the periphery of networks, closer to data sources. They facilitate local processing of AI algorithms, reducing latency and bandwidth consumption by handling data closer to its origin. Edge servers are crucial for applications requiring real-time analytics, such as IoT deployments and autonomous systems, enabling faster decision-making and enhancing overall system efficiency and responsiveness.

The smart cities segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The smart cities segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period. Edge AI hardware plays a crucial role in smart cities by enabling real-time data processing and decision-making at the edge of the network. These devices facilitate efficient management of urban infrastructure. By processing data locally, Edge AI hardware reduces latency, improves resource allocation, enhances public safety, and optimizes service delivery, thereby supporting the development and sustainability of smart city initiatives.

Region with largest share:

Asia Pacific is projected to hold the largest market share during the forecast period driven by the proliferation of IoT devices, advancements in 5G infrastructure, and increasing adoption of AI-driven applications across industries such as manufacturing, healthcare, and automotive. Countries like China, Japan, and South Korea are leading in technological innovation and deployment of edge AI solutions. The region's dynamic industrial landscape and government initiatives promoting digital transformation further bolster market expansion.

Region with highest CAGR:

North America is projected to have the highest CAGR over the forecast period driven by the region's technological advancements, particularly in IoT, autonomous systems, and smart manufacturing. Key factors propelling market expansion include increasing investments in smart city initiatives, rising demand for autonomous vehicles, and the proliferation of connected devices in industrial automation and healthcare sectors. North America remains a pivotal region for driving advancements and adoption of Edge AI hardware technologies.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Edge AI Hardware Market include NVIDIA, Intel, Qualcomm, Google, Synopsys, CEVA Inc., Xilinx, Huawei, Samsung Electronics, NXP Semiconductors, Texas Instruments, Apple and Micron Technology.

Key Developments:

In July 2024, Google launched distributed cloud edge hardware to run AI workloads in or outside its data centers. The Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped appliance is mostly for highly regulated organizations that must keep data in-house. The hardware runs the Google Cloud infrastructure stack, data security services and Vertex AI platform. Vertex AI runs models that have been pretrained for various tasks.

In September 2022, NVIDIA introduced the NVIDIA IGX platform for high-precision edge AI, bringing advanced security and proactive safety to sensitive industries such as manufacturing, logistics and healthcare. NVIDIA IGX will help companies build the next generation of software-defined industrial and medical devices that can safely operate in the same environment as humans.

Processor Types Covered:

  • CPUs (Central Processing Units)
  • GPUs (Graphics Processing Units)
  • DSPs (Digital Signal Processors)
  • NPUs (Neural Processing Units)
  • ASICs (Application-Specific Integrated Circuits)
  • FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays)
  • Other Processor Types

Device Types Covered:

  • Servers
  • Gateways
  • Computing Devices
  • Cameras
  • Robots
  • Drones
  • Other Device Types

Deployments Covered:

  • On-Premises
  • Cloud-Edge
  • Fog Computing

Applications Covered:

  • Autonomous Vehicles
  • Healthcare
  • Surveillance & Security
  • Consumer Electronics
  • Retail
  • Smart Cities
  • Other Applications

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 Emerging Markets
  • 3.8 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Edge AI Hardware Market, By Processor Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 CPUs (Central Processing Units)
  • 5.3 GPUs (Graphics Processing Units)
  • 5.4 DSPs (Digital Signal Processors)
  • 5.5 NPUs (Neural Processing Units)
  • 5.6 ASICs (Application-Specific Integrated Circuits)
  • 5.7 FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays)
  • 5.8 Other Processor Types

6 Global Edge AI Hardware Market, By Device Type

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Servers
  • 6.3 Gateways
  • 6.4 Computing Devices
  • 6.5 Cameras
  • 6.6 Robots
  • 6.7 Drones
  • 6.8 Other Device Types

7 Global Edge AI Hardware Market, By Deployment

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 On-Premises
  • 7.3 Cloud-Edge
  • 7.4 Fog Computing

8 Global Edge AI Hardware Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Autonomous Vehicles
  • 8.3 Healthcare
  • 8.4 Surveillance & Security
  • 8.5 Consumer Electronics
  • 8.6 Retail
  • 8.7 Smart Cities
  • 8.8 Other Applications

9 Global Edge AI Hardware Market, By Geography

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 Italy
    • 9.3.4 France
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 Japan
    • 9.4.2 China
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 New Zealand
    • 9.4.6 South Korea
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 South America
    • 9.5.1 Argentina
    • 9.5.2 Brazil
    • 9.5.3 Chile
    • 9.5.4 Rest of South America
  • 9.6 Middle East & Africa
    • 9.6.1 Saudi Arabia
    • 9.6.2 UAE
    • 9.6.3 Qatar
    • 9.6.4 South Africa
    • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

  • 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 10.2 Acquisitions & Mergers
  • 10.3 New Product Launch
  • 10.4 Expansions
  • 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

  • 11.1 NVIDIA
  • 11.2 Intel
  • 11.3 Qualcomm
  • 11.4 Google
  • 11.5 Synopsys
  • 11.6 CEVA Inc.
  • 11.7 Xilinx
  • 11.8 Huawei
  • 11.9 Samsung Electronics
  • 11.10 NXP Semiconductors
  • 11.11 Texas Instruments
  • 11.12 Apple
  • 11.13 Micron Technology