한글목차

본 보고서에서는 AI 및 머신러닝 시장을 조사했으며, TinyML에서의 AI 칩셋 출하 수·수익 예측, 지역·산업·아키텍처·주요 예 등 각종 구분별 상세 분석, 주요 인사이트 등을 정리하고 있습니다 합니다.

실용적인 이점:

• 2030년까지의 TinyML(Tiny Machine Learning)/임베디드 디바이스에 있어서의 AI 칩셋 시장 규모(출하수·수익)를 파악할 수 있습니다
• TinyML 칩셋의 출하수 및 수익이 주요 지역과 아키텍처(NPU 등)별로 어떻게 성장하는지를 이해할 수 있습니다
• 주요 이용 사례, 산업, 디바이스 유형, 아키텍처별 상대적인 성장을 바탕으로 전략을 평가할 수 있습니다

중요한 질문에 대한 답변:

• 2030년까지 임베디드 기기에서 AI 칩셋을 채택하는 것은 얼마나 중요한가?
• 각 지역의 AI 칩셋 시장은 앞으로 어떻게 발전할 것인가?
• 이러한 칩셋이 타겟으로 하는 AI의 사용 예는?
• 2030년까지 어떤 칩셋 아키텍처가 TinyML을 지배하는가?

조사 하이라이트:

• TinyML 시장에 있어서의 AI 칩셋의 출하수·수익의 예측 : 2023-2030년
• 지역·산업·아키텍처·사용 예별 상세한 내역

목차

주요 조사 결과

중요한 통찰력 추천

신착 정보

조사 방법

중요한 예측

영문목차

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