Artificial Intelligence and Machine Learning: TinyML Market Data Overview: 3Q 2025
이 보고서는 TinyML 부문의 AI 칩셋 시장을 조사했으며, AI 칩셋 출하량 및 매출 예측, 지역별, 산업별, 아키텍처별, 이용 사례별 분석 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.
실행 가능한 혜택:
- 2031년까지 TinyML/임베디드 디바이스의 AI 칩셋 시장 규모(출하량 및 매출)를 파악할 수 있습니다.
- 신경처리장치(NPU) 등 주요 아키텍처 및 지역별로 TinyML 칩셋의 출하량 및 매출 성장세를 파악할 수 있습니다.
- 주요 이용 사례, 산업, 디바이스 유형, 아키텍처의 성장 비교를 기반으로 전략을 평가할 수 있습니다.
중요한 질문에 대한 답변:
- 2031년까지 임베디드 기기에서 AI 칩셋 도입은 어느 정도 진행될 것인가?
- 지역별 AI 칩셋 시장은 앞으로 어떻게 발전할 것인가?
- 이 칩셋은 어떤 AI 이용 사례를 타겟으로 하는가?
- 2031년까지 TinyML 시장을 주도할 칩셋 아키텍처는?
조사 하이라이트:
- 2024-2031년 TinyML 시장에서의 AI 칩셋 출하량 및 매출 전망
- 지역별, 산업별, 아키텍처별, 이용 사례별 상세 분석
목차
이 제품은 Artificial Intelligence and Machine Learning TinyML(MD-AIMLT-103)와 함께 참조하십시오.
주요 조사 결과
새로운 내용
조사 방법
중요 예측
LSH
Actionable Benefits:
- Identify the market size (shipments and revenue) of Artificial Intelligence (AI) chipsets in Tiny Machine Learning (TinyML)/embedded devices through 2031.
- 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 until 2031?
- 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 2031?
Research Highlights:
- Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the TinyML market from 2024 to 2031.
- 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
This product is meant to be read in conjunction with Artificial Intelligence and Machine Learning TinyML MD-AIMLT-103
Key Findings
Whats New
Methodology
Significant Forecasts
