エッジAIハードウェアの世界市場規模：デバイス別、プロセッサ別、消費量別、エンドユーザー別、地域別・予測

エッジAIハードウェアの世界市場規模・予測

エッジAIハードウェアの世界市場規模は、2024年に16億2,000万米ドルと評価され、2026年から2032年にかけて20.46%のCAGRで成長し、2032年には72億2,000万米ドルに達すると予測されています。

エッジAIハードウェアとは、集中型のクラウドサーバーに依存するのではなく、データを生成した時点またはその近辺でデータを処理する人工知能機能を備えたコンピューティング機器を指します。

この技術は、スマートカメラ、自動運転車、産業オートメーション、モノのインターネット機器など、さまざまなアプリケーションで使用され、リアルタイムのデータ処理、意思決定、生産性の向上を可能にしています。

エッジAIハードウェアの将来は明るいと思われ、低遅延アプリケーションに対する需要の高まり、AIアルゴリズムのブレークスルー、ヘルスケア、小売、スマートシティなどの分野での利用拡大が、ますます強力でエネルギー効率の高いエッジデバイスの出現を促進しています。

世界のエッジAIハードウェア市場力学

世界のエッジAIハードウェア市場を形成している主な市場力学は以下の通り：

主な市場促進要因：

リアルタイムAI処理に対する需要の高まり：様々なアプリケーションにおける低レイテンシー、リアルタイムAI処理の需要が、エッジAI技術の利用を促進しています。2024年2月International Data Corporation（IDC）が発表した分析によると、エッジAIハードウェアを含む世界のエッジコンピューティング産業は、2020年から2025年にかけてCAGR 21.6%で上昇し、2025年までに2,740億米ドルに達すると予測されています。同論文によると、2025年までに企業で生成されるデータの75%が従来の集中型データセンターやクラウドの外で作成・処理されるようになり、2018年の10%から増加するといいます。ドライバーレス自動車、スマートシティ、産業用IoTなどの産業におけるリアルタイムAIアプリケーションの需要が、このエッジ処理への移行を促進しています。

成長するモノのインターネット（IoT）エコシステム：IoTデバイスの急速な普及により、ローカルでデータを処理できるエッジAI技術の需要が高まっています。2024年1月に発表されたIoTアナリティクスのレポートによると、世界でリンクされるIoTデバイスの数は、2020年の117億台から大幅に増加し、2025年には270億台に達するといいます。分析によると、2025年までにこれらのガジェットの半数以上がエッジAI処理機能を持つようになるといいます。IoT機器の増加により、エッジで生成される大量のデータを管理するエッジAI技術の市場が大きく成長しています。

データプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まり：データ・プライバシー規則とセキュリティへの懸念の高まりが、ローカル・データ処理へのエッジAI技術の利用を促しています。2024年3月、欧州連合サイバーセキュリティ機関（ENISA）は、欧州企業の62％がGDPRなどのデータ保護規則を遵守するため、エッジコンピューティングとローカルデータ処理を重視していると発表しました。同調査によると、2024年にクラウドベースのAIソリューションと比較した場合、エッジAIの導入によりデータ関連のセキュリティ問題が35％減少しました。

AIチップ技術の進歩：AIチップ技術の急速な進歩により、エッジAIギアはより強力で、エネルギー効率に優れ、コスト効率に優れています。2024年12月に発表されたガートナーの業界推計によると、世界のAIチップ市場は2024年の230億米ドルから2027年には830億米ドルに増加し、エッジAIチップはこの市場の40％を占めると予測されています。この論文によると、エッジAIプロセッサーのワットあたりの性能は、2020年以降、前年比で平均35%向上しています。このようなチップ技術の継続的な進歩により、エッジAIハードウェアは、スマートフォンから産業機器に至るまで、幅広いアプリケーションにとってより身近で魅力的なものとなっています。

主な課題

限られたコンピューティング・リソース：クラウドベースのソリューションと比較すると、エッジデバイスの処理能力、メモリー、エネルギーは限られていることが多いです。この制約により、大規模な処理リソースを必要とする複雑なAIモデルやアルゴリズムを実行することが難しくなり、その結果、パフォーマンスが最適化されなかったり、モデルの簡素化が必要になったりする可能性があります。

データ・セキュリティとプライバシーの懸念：エッジ・デバイスはセンシティブなデータをローカルで扱うため、強力なセキュリティ対策の実装が重要です。エッジAIのハードウェアに脆弱性があると、データ漏洩や不正アクセスにつながる可能性があります。組織は、データのプライバシーを保護するために厳格なセキュリティ・プロトコルを作成する必要があり、コストが上昇し、導入が複雑になる可能性があります。

相互運用性と標準化の問題：エッジAIのエコシステムには、さまざまなメーカーのハードウェアとソフトウェアのプラットフォームが含まれます。標準規格が欠如しているため、デバイス間の統合や通信が困難になる可能性があり、この相互運用性の難しさは、システム設計、展開、保守の複雑化を招く可能性があります。

主要動向：

IoTデバイスの普及拡大：モノのインターネット（IoT）デバイスの増加は、エッジAIハードウェアの需要を押し上げています。これらのデバイスが適切に機能するためには、リアルタイムのデータ処理が必要であり、待ち時間を短縮してパフォーマンスを向上させるために、ローカライズされたコンピューティングリソースを使用する必要があります。

エネルギー効率の重視：企業の環境意識が高まるにつれ、エネルギー効率の高いAI機器が重視されるようになっています。エッジAIシステムは、消費電力を抑えながらも高い処理能力を発揮するように構築されており、特に遠隔地やリソースが限られた場所での長期的な運用には不可欠です。

機械学習モデルの開発：

エッジデバイス上で動作する、より高度な機械学習モデルの開発は重要な動向です。モデルの圧縮や量子化などのアルゴリズムの革新により、限られたリソースのハードウェアで複雑なAIタスクを実行できるようになり、業界全体でエッジAIの応用範囲が広がります。

セキュリティとプライバシーの強化：データのプライバシーやサイバーセキュリティに対する懸念が高まる中、エッジAI技術はより強固なセキュリティ対策とともに生み出されつつあります。データをローカルで処理することで、機密情報をインターネットで送信する必要性が低くなり、データ漏洩の危険性が低下し、データ保護要件の遵守が保証されます。

目次

第1章 世界のエッジAIハードウェア市場の導入

• 市場概要
• 調査範囲
• 前提条件

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 VERIFIED MARKET RESEARCHの調査手法

• データマイニング
• バリデーション
• 一次資料
• データソース一覧

第4章 世界のエッジAIハードウェア市場展望

• 概要
• 市場力学
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
• ポーターのファイブフォースモデル
• バリューチェーン分析

第5章 世界のエッジAIハードウェア市場：デバイス別

• 概要
• カメラ
• ロボット
• スマートフォン

第6章 エッジAIハードウェアの世界市場：プロセッサ別

• 概要
• GPU
• CPU

第7章 エッジAIハードウェアの世界市場：消費電力別

• 概要
• 1W未満
• -3 W
• 3-5 W
• 510W
• W

第8章 世界のエッジAIハードウェア市場、エンドユーザー別

• 概要
• コンシューマー・エレクトロニクス
• 自動車
• 政府機関
• その他

第9章 エッジAIハードウェアの世界市場：地域別

• 概要
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • その他アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域
  • ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ

第10章 世界のエッジAIハードウェア市場の競合情勢

• 概要
• 各社の市場ランキング
• 主な発展戦略

第11章 企業プロファイル

• IBM
• Microsoft
• Google Inc.
• NVIDIA
• Intel
• Samsung
• Huawei
• Media Tek Inc.
• Imagination Technologies
• Xilinx Inc.

第12章 付録

• 関連調査

Global Edge AI Hardware Market Size and Forecast

Global Edge AI Hardware Market size was valued at USD 1.62 Billion in 2024 and is projected to reach USD 7.22 Billion by 2032, growing at a CAGR of 20.46% from 2026 to 2032.

Edge AI Hardware refers to computing equipment having artificial intelligence capabilities that handle data at or near the point of generation, rather than depending on centralized cloud servers.

This technology is used in a variety of applications, including smart cameras, self-driving cars, industrial automation, and Internet of Things devices, allowing for real-time data processing, decision-making, and increased productivity.

The future of Edge AI Hardware seems positive, with rising demand for low-latency applications, breakthroughs in AI algorithms, and expanding usage in sectors such as healthcare, retail, and smart cities driving the emergence of increasingly powerful, energy-efficient edge devices.

Global Edge AI Hardware Market Dynamics

The key market dynamics that are shaping the global edge AI hardware market include:

Key Market Drivers:

Growing Demand for Real-Time AI Processing: The demand for low-latency, real-time AI processing in a variety of applications is driving the use of edge AI technology. In February 2024According to an International Data Corporation (IDC) analysis published, the global edge computing industry, which includes edge AI hardware, is predicted to reach USD 274 Billion by 2025, rising at a CAGR of 21.6% between 2020 and 2025. The paper states that by 2025, 75% of enterprise-generated data would be created and processed outside of a traditional centralized data center or cloud, up from 10% in 2018. The demand for real-time AI applications in industries such as driverless vehicles, smart cities, and industrial IoT is driving this transition to edge processing.

The growing Internet of Things (IoT) Ecosystem: The fast proliferation of IoT devices is increasing the demand for edge AI technology that can process data locally. In January 2024, According to an IoT Analytics report published, the number of linked IoT devices worldwide will reach 27 billion by 2025, up significantly from 11.7 billion in 2020. According to the analysis, by 2025, more than half of these gadgets will have edge AI processing capability. The growth of IoT devices has created a sizable market for edge AI technology to manage the large amounts of data generated at the edge.

Rising Concerns over Data Privacy and Security: Increasing data privacy rules and security concerns are encouraging the use of edge AI technology for local data processing. In March 2024, the European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) announced that 62% of European firms are emphasizing edge computing and local data processing to comply with data protection rules such as GDPR. According to the survey, edge AI deployments reduced data-related security problems by 35% when compared to cloud-based AI solutions in 2024.

Advancements in AI Chip Technology: Rapid advancements in AI chip technology make edge AI gear more powerful, energy-efficient, and cost-effective. In December 2024Gartner's industry estimate, published, shows that the worldwide AI chip market is predicted to increase from USD 23 Billion in 2024 to USD 83 Billion by 2027, with edge AI chips accounting for 40% of this market. According to the paper, the performance per watt of edge AI processors has increased by an average of 35% year on year since 2020. This ongoing progress in chip technology makes edge AI hardware more accessible and appealing for a wide range of applications, from smartphones to industrial equipment.

Key Challenges:

Limited Computing Resources: When compared to cloud-based solutions, edge devices frequently have limited processing power, memory, and energy. This constraint makes it difficult to run complicated AI models and algorithms that need large processing resources, potentially resulting in suboptimal performance or the need for model simplification.

Data Security and Privacy Concerns: Edge devices handle sensitive data locally, implementing strong security measures is critical. Vulnerabilities in edge AI hardware might result in data breaches and unauthorized access. Organizations must create strict security protocols to preserve data privacy, which can raise costs and complicate deployment.

Interoperability and Standardization Issues: The Edge AI ecosystem includes a variety of hardware and software platforms from different manufacturers. Lack of standards might make it difficult to integrate and communicate amongst devices this interoperability difficulty may result in greater complexity in system design, deployment, and maintenance.

Key Trends:

Increasing Adoption of IoT Devices: The growth of Internet of Things (IoT) devices is boosting demand for edge AI hardware. To function properly, these devices require real-time data processing, which necessitates the use of localized computing resources to reduce latency and improve performance.

Focus on Energy Efficiency: As corporations become more eco-conscious, there is a greater emphasis on energy-efficient AI gear. Edge AI systems are being built to use less power while yet providing high processing capabilities, which is critical for long-term operations, particularly in distant or resource-constrained locations.

Developments in Machine Learning Models: The development of more advanced machine learning models that can operate on edge devices is an important trend. Algorithmic innovations, such as model compression and quantization, enable complicated AI tasks will be conducted on hardware with limited resources, broadening the applications of edge AI across industries.

Enhancing Security and Privacy: With growing worries about data privacy and cybersecurity, edge AI technology is being created with stronger security measures. Processing data locally lowers the need to transmit sensitive information over the internet, lowering the danger of data breaches and guaranteeing compliance with data protection requirements.

Global Edge AI Hardware Market Regional Analysis

Here is a more detailed regional analysis of the global edge AI hardware market:

North America:

The North American area currently dominates the Edge AI hardware market, owing to rapid technological breakthroughs and a strong presence of major businesses. The region benefits from major expenditures in AI research and development, supported by tech behemoths like NVIDIA, Intel, and Microsoft. In August 2024, NVIDIA introduced a new line of edge AI hardware aimed at optimizing real-time processing for autonomous vehicles and smart manufacturing, demonstrating its commitment to improving edge computing capabilities.

Government initiatives, such as financing for AI research in various areas, help to fuel this progress. In July 2024, the US government dedicated USD 500 Million to promote edge AI development initiatives as part of a larger strategy to improve national cybersecurity and data processing efficiency. Furthermore, the growing demand for low-latency processing in industries like healthcare, automotive, and retail is driving investment in edge AI solutions. The partnership between business and public sector projects is projected to result in a solid ecosystem for Edge AI hardware, cementing North America's dominant position in this quickly changing market.

Asia Pacific:

The Asia Pacific area is emerging as the fastest-growing market for edge AI hardware, driven by increased expenditures in digital transformation and rising need for real-time data processing across a wide range of industries. Countries such as China, India, and Japan are driving this expansion through considerable advances in 5G technology and IoT infrastructure. In September 2024, Alibaba Cloud announced the debut of its new edge AI platform focused at improving smart city applications and autonomous systems, reflecting the region's emphasis on combining edge computing with AI technology.

In July 2024, South Korea's Ministry of Science and ICT announced a USD 250 Million investment in edge computing infrastructure to assist smart manufacturing and self-driving vehicles. These government-led initiatives, combined with significant private sector expenditures, are driving the Asia Pacific Edge AI hardware market to new heights.

Global Edge AI Hardware Market: Segmentation Analysis

The Global Edge AI Hardware Market is segmented on the basis of By Device, By Processors, By Consumption, By End-User and Geography.

Global Edge AI Hardware Market, By Device

• Cameras
• Robots
• Smart Phones

Based on Device, the Global Edge AI Hardware Market is segmented into Cameras, Robots, and Smart Phones. Smartphones are the leading segment, thanks to the incorporation of AI capabilities for better user experiences, such as photography, virtual assistants, and personalized services. However, the robotics market is the fastest-growing, thanks to increased investments in automation and AI-driven solutions in industries such as manufacturing, logistics, and healthcare, where robots are used for activities that demand real-time decision-making and adaptability.

Global Edge AI Hardware Market, By Processors

• GPU
• CPU

Based on Processors, the Global Edge AI Hardware Market is segmented into GPU and CPU. The GPU segment dominates because to its greater parallel processing capabilities, making it perfect for tackling sophisticated AI workloads like image recognition and deep learning activities in edge devices. However, the CPU segment is the fastest expanding, thanks to developments in AI-optimized CPUs that provide greater efficiency and performance for AI inference jobs in energy-constrained situations such as IoT devices and edge computing applications.

Global Edge AI Hardware Market, By Consumption

• Less than 1\W

1-3W

3-5 W

Based on Consumption, the Global Edge AI Hardware market is segmented into less than 1\W, 1-3W, and 3-5 W. The 1-3W sector is dominating due to its mix of power economy and performance, making it suitable for a wide range of AI applications in consumer electronics and IoT devices. However, the less than 1W category is the fastest expanding, owing to rising demand for ultra-low-power AI chips in wearable devices, smart sensors, and edge devices that require little power consumption while retaining AI capabilities.

Global Edge AI Hardware Market, By End-User

• Consumer Electronics
• Automotive
• Government

Based on End-User, the Global Edge AI Hardware market is segmented into Consumer Electronics, Automotive, and Government. The consumer electronics market is dominant, owing to the extensive usage of AI-powered gadgets such as smartphones, wearables, and smart home goods, especially in North America and Europe. However, the automotive market is the fastest-growing, because to the rapid integration of AI in self-driving cars, advanced driver assistance systems (ADAS), and smart mobility solutions, particularly in Asia Pacific.

Global Edge AI Hardware Market, By Geography

• North America
• Europe
• Asia Pacific
• Rest of the World
• On the basis of Geography, the Global Edge AI Hardware Market are classified into North America, Europe, Asia Pacific, and Rest of World. North America is the dominant region due to its high concentration of technological giants, advanced infrastructure, and early adoption of AI-driven solutions in industries such as automotive, healthcare, and consumer electronics. However, Asia Pacific is the fastest-growing region, owing to rapid industrialization, increased investments in AI technology, and rising demand for smart devices and automation in nations such as China, Japan, and South Korea.

Key Players

The "Global Edge AI Hardware Market" study report will provide valuable insight with an emphasis on the global market. The major players in the market are IBM, Microsoft, Google, NVIDIA, Intel, Samsung, Huawei, Media Tek, Inc., Imagination Technologies, and Xilinx, Inc.

Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with its product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share, and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.

• Global Edge AI Hardware Market: Recent Developments
• In September 2024, Google Cloud unveiled new edge AI tools that enable real-time data processing and analytics in areas such as retail and healthcare. These solutions are intended to simplify operations and improve customer experiences by allowing organizations to make data-driven decisions rapidly.
• In July 2024, Microsoft extended its Azure Stack Edge service with improved AI capabilities for local data processing. This extension seeks to enable organizations to run AI models at the edge, boosting response times and decreasing the need to send data back to the cloud for processing.

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION OF GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET

• 1.1 Overview of the Market
• 1.2 Scope of Report
• 1.3 Assumptions

2 EXECUTIVE SUMMARY

3 RESEARCH METHODOLOGY OF VERIFIED MARKET RESEARCH

• 3.1 Data Mining
• 3.2 Validation
• 3.3 Primary Interviews
• 3.4 List of Data Sources

4 GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET OUTLOOK

• 4.1 Overview
• 4.2 Market Dynamics
  • 4.2.1 Drivers
  • 4.2.2 Restraints
  • 4.2.3 Opportunities
• 4.3 Porters Five Force Model
• 4.4 Value Chain Analysis

5 GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY DEVICE

• 5.1 Overview
• 5.2 Cameras
• 5.3 Robots
• 5.4 Smart Phones

6 GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY PROCESSORS

• 6.1 Overview
• 6.2 GPU
• 6.3 CPU

7 GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY POWER CONSUMPTION

• 7.1 Overview
• 7.2 Less than1 W
• 7.31-3 W
• 7.4 3-5 W
• 7.5 510W
• 7.610 W

8 GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY END USER

• 8.1 Overview
• 8.2 Consumer Electronics
• 8.3 Automotive
• 8.4 Government
• 8.5 Others

9 GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY GEOGRAPHY

• 9.1 Overview
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
  • 9.2.3 Mexico
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 Germany
  • 9.3.2 U.K.
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 Japan
  • 9.4.3 India
  • 9.4.4 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Rest of the World
  • 9.5.1 Latin America
  • 9.5.2 Middle East & Africa

10 GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET COMPETITIVE LANDSCAPE

• 10.1 Overview
• 10.2 Company Market Ranking
• 10.3 Key Development Strategies

11 COMPANY PROFILES

• 11.1 IBM
  • 11.1.1 Overview
  • 11.1.2 Financial Performance
  • 11.1.3 Product Outlook
  • 11.1.4 Key Developments
• 11.2 Microsoft
  • 11.2.1 Overview
  • 11.2.2 Financial Performance
  • 11.2.3 Product Outlook
  • 11.2.4 Key Developments
• 11.3 Google Inc.
  • 11.3.1 Overview
  • 11.3.2 Financial Performance
  • 11.3.3 Product Outlook
  • 11.3.4 Key Developments
• 11.4 NVIDIA
  • 11.4.1 Overview
  • 11.4.2 Financial Performance
  • 11.4.3 Product Outlook
  • 11.4.4 Key Developments
• 11.5 Intel
  • 11.5.1 Overview
  • 11.5.2 Financial Performance
  • 11.5.3 Product Outlook
  • 11.5.4 Key Developments
• 11.6 Samsung
  • 11.6.1 Overview
  • 11.6.2 Financial Performance
  • 11.6.3 Product Outlook
  • 11.6.4 Key Developments
• 11.7 Huawei
  • 11.7.1 Overview
  • 11.7.2 Financial Performance
  • 11.7.3 Product Outlook
  • 11.7.4 Key Developments
• 11.8 Media Tek Inc.
  • 11.8.1 Overview
  • 11.8.2 Financial Performance
  • 11.8.3 Product Outlook
  • 11.8.4 Key Developments
• 11.9 Imagination Technologies
  • 11.9.1 Overview
  • 11.9.2 Financial Performance
  • 11.9.3 Product Outlook
  • 11.9.4 Key Developments
• 11.10 Xilinx Inc.
  • 11.10.1 Overview
  • 11.10.2 Financial Performance
  • 11.10.3 Product Outlook
  • 11.10.4 Key Developments

12 Appendix

• 12.1 Related Research