이 보고서는 AI와 머신러닝 시장을 조사하여 TinyML의 AI 칩셋 출하량 및 매출 예측, 지역별, 산업별, 아키텍처별, 주요 사례별 상세 분석, 주요 인사이트 등을 정리했습니다.
실용적인 장점:
- 2030년까지 TinyML(Tiny Machine Learning)/임베디드 디바이스의 AI 칩셋 시장 규모(출하량 및 매출)를 파악할 수 있습니다.
- TinyML 칩셋의 출하량 및 수익이 주요 지역 및 아키텍처(NPU 등)별로 어떻게 성장하는지 파악할 수 있습니다.
- 주요 사용 사례, 산업, 장치 유형, 아키텍처별 상대적 성장에 따라 전략을 평가할 수 있습니다.
중요한 질문에 대한 답변:
- 2030년까지 임베디드 기기에서 AI 칩셋의 채택이 얼마나 중요한가?
- 각 지역의 AI 칩셋 시장은 앞으로 어떻게 발전할 것인가?
- 이 칩셋이 목표로 하는 AI 사용 사례는 무엇인가?
- 2030년까지 어떤 칩셋 아키텍처가 TinyML을 지배할 것인가?
조사 하이라이트:
- TinyML 시장 내 AI 칩셋 출하량 및 매출 예측 : 2023-2030년
- 지역별, 산업별, 아키텍처별, 사용 사례별 상세 내역
목차
주요 조사 결과
중요한 인사이트 추천사항
새로운 정보
조사 방법
중요한 예측
ksm
Actionable Benefits:
- Identify the market size (shipments and revenue) of Artificial Intelligence (AI) chipsets in Tiny Machine Learning (TinyML)/embedded devices for the rest of the decade.
- Understand how TinyML chipset shipments and revenue will grow by key regions and architectures, e.g., Neural Processing Units (NPUs).
- Evaluate strategy based on relative growth of key use cases, verticals and device types, and architectures.
Critical Questions Answered:
- How significant will AI chipsets adoption be in embedded devices through 2030?
- How will the AI chipset market for each region develop going forward?
- Which AI use cases will these chipsets target?
- Which chipset architecture will dominate TinyML by 2030?
Research Highlights:
- Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the TinyML market from 2023 to 2030.
- Detailed breakdowns by region, vertical, architecture, and use case.
Who Should Read This?
- Chipset vendors seeking greater insight into their market sizes and new growth areas.
- Sales and marketing leaders in diverse markets impacted by AI.
- Investors gauging the potential for growth in TinyML.
- Strategists across the entire AI stack developing embedded products and marketing.
TABLE OF CONTENTS
Key Findings
Key Insights Recommendations
Whats New
Methodology
Significant Forecasts
