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본 보고서는 엣지 부문의 AI 칩셋 시장을 조사했으며, AI 칩셋 출하량 및 매출 예측, 지역별, 아키텍처별, 산업별, 워크로드별, 이용 사례별 분석 등을 정리하여 전해드립니다.

실행 가능한 혜택:

• 엣지 디바이스, 게이트웨이, On-Premise 서버의 AI 침투 현황을 파악할 수 있습니다.
• 주요 산업 및 지역별로 엣지 AI 칩셋의 출하량 및 매출 성장을 파악할 수 있습니다.
• 엣지 AI 칩셋의 아키텍처별 성장률에 따라 전략을 평가할 수 있습니다.
• 사내외 이해관계자들에게 AI가 칩셋 출하량 및 수익에 미치는 영향을 설명할 수 있습니다.

중요한 질문에 대한 답변:

• 2031년까지 AI 하드웨어는 엣지 디바이스, 게이트웨이, 서버에 어떻게 적용될 것인가?
• 디바이스 유형 및 산업별, AI 칩셋 시장은 향후 어떻게 발전할 것인가?
• 엣지 AI가 타겟으로 삼는 AI 워크로드에는 어떤 것들이 있을까?
• 이러한 성장은 지역과 칩셋 아키텍처에 따라 어떻게 다른가?
• 2031년까지 엣지 AI를 주도할 칩셋 아키텍처는 무엇인가?

조사 하이라이트:

• 2024-2031년 엣지 시장에서의 AI 칩셋 출하량 및 매출 전망
• 지역별, 아키텍처별, 산업별, 워크로드별, 이용 사례별 상세 분석

목차

이 제품은 Artificial Intelligence Machine Learning Edge AI(MD-AIMLOD-103)와 함께 참조하십시오.

주요 조사 결과

새로운 내용

조사 방법

중요 예측

영문목차

Actionable Benefits:

• Identify penetration of Artificial Intelligence (AI) on edge devices, gateways, and on-premises servers.
• Understand how edge AI chipset shipments and revenue will grow by key verticals and regions.
• Evaluate strategy based on relative growth of edge AI chipset architectures.
• Educate internal and external stakeholders about the impact of AI on chipset shipments and revenue.

Critical Questions Answered:

• How will AI hardware be adopted in edge devices, gateways, and servers until 2031?
• How will the AI chipset market for each device type and vertical develop going forward?
• Which AI workloads will edge AI target?
• How does this growth differ by region and chipset architecture?
• Which chipset architecture will dominate edge AI by 2031?

Research Highlights:

• Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the edge market from 2024 to 2031.
• Detailed breakdowns by region, architecture, vertical, workload, and use case.

Who Should Read This?

• Sales and marketing leaders in diverse markets affected by AI.
• Investors gauging the potential for growth in the markets covered.
• Strategists across the entire AI stack developing edge AI products and strategy.
• Chipset vendors seeking greater insight into their market sizes and new growth areas.

TABLE OF CONTENTS

This product is meant to be read in conjunction with Artificial Intelligence Machine Learning Edge AI MD-AIMLOD-103

Key Findings

Whats New

Methodology

Significant Forecast