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세계의 엣지 AI 칩 시장 규모, 점유율, 동향 분석 : 기능별, 칩셋별, 디바이스별, 지역별 전망과 예측(2024-2031년)
Global Edge Artificial Intelligence Chips Market Size, Share & Trends Analysis Report By Function, By Chipset (CPU, ASIC, GPU, and Other Chipset), By Device (Consumer Devices and Enterprise Devices), By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드 : 1621170
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2024년 12월
페이지 정보 : 영문 243 Pages
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한글목차

세계의 엣지 AI 칩 시장 규모는 예측 기간 중 33.2%의 CAGR로 시장 성장하며, 2031년까지 1,489억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

KBV Cardinal matrix에 제시된 분석에 따르면 Apple은 엣지 AI 칩 시장의 선구자입니다. Amazon Web Services, NVIDIA, IBM 등의 기업은 엣지 AI 칩 시장의 주요 이노베이터의 일부입니다. 2021년 8월, IBM은 Hot Chips에서 기업 워크로드에서 실시간 AI 기반 사기 방지를 위해 설계된 Telum 프로세서를 발표했습니다. 온칩 AI 가속화를 통해 은행 및 보험과 같은 부문 전반에 걸쳐 더 빠르고 확장 가능한 사기 방지를 가능하게 하는 텔럼은 기업이 사기 감지에서 예방으로 전환하여 효율성을 개선하고 지연 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.

시장 성장 요인

산업 자동화 분야에서는 엣지 AI 칩을 도입하여 제조 공정을 최적화하고, 예지보전을 강화하며, 운영 효율을 개선하고 있습니다. 이러한 칩은 공장 현장에서 데이터를 로컬로 처리하여 실시간 의사결정과 이상 징후에 대한 즉각적인 대응을 가능하게 하여 다운타임을 최소화하고 생산 비용을 절감할 수 있습니다. 엣지에 AI를 통합하면 복잡한 작업을 정밀하고 적응력 있게 수행할 수 있는 스마트 로봇과 자율 시스템의 개발도 촉진할 수 있습니다. 따라서 전 세계에서 인공지능의 확대는 시장 성장을 가속할 것으로 예상됩니다.

5G 네트워크의 확장은 다양한 산업 분야에서 새로운 IoT 용도의 개발 및 배포를 지원합니다. 예를 들어 엣지 AI 칩은 의료 분야에서 5G 연결을 활용하여 원격 모니터링 및 원격의료 서비스를 가능하게 하고, 실시간 건강 데이터 분석을 제공하여 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 제조 분야에서 5G 지원 엣지 AI 칩은 기계의 실시간 모니터링과 예측 유지보수를 용이하게 하여 다운타임과 운영 비용을 절감할 수 있으며, 5G 네트워크가 전 세계에서 확대됨에 따라 엣지 AI 칩의 채택이 촉진되어 여러 분야에서 새로운 기회와 용도를 창출할 것으로 예상됩니다. 새로운 기회와 용도가 열릴 것으로 보입니다. 따라서 5G 네트워크와 연결의 세계 성장은 시장 성장을 가속할 것입니다.

시장 성장 억제요인

엣지 AI 칩의 제한된 스토리지 기능은 대규모 데이터세트를 생성하고 처리해야 하는 용도에서 문제가 될 수 있습니다. 대량의 데이터를 로컬에 저장하고 관리하는 것은 비현실적이며, 중앙 집중식 스토리지 시스템으로 데이터를 자주 전송해야 합니다. 이는 엣지 컴퓨팅의 효율성에 영향을 미치고, 지속적인 데이터 가용성과 실시간 처리가 중요한 시나리오에서 효율성이 떨어질 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 엣지 AI 칩 설계의 지속적인 발전과 처리 능력과 저장 용량을 향상시키는 혁신적인 솔루션의 개발이 필요합니다. 결론적으로, 제한된 처리 능력과 저장 기능은 시장 성장을 저해하고 있습니다.

기능 전망

기능별로 시장은 훈련과 추론으로 나뉩니다. 추론 부문은 2023년 시장에서 64%의 매출 점유율을 기록했습니다. 추론은 엣지 디바이스에서 사전 훈련된 AI 모델을 실행하여 실시간 의사결정 및 예측을 수행하는 것을 말합니다. 추론 부문은 자율주행차, 산업 자동화, 스마트 시티 등의 용도에서 실시간 저지연 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 추론 부문이 우위를 점하고 있습니다. 추론에 최적화된 엣지 AI 칩은 데이터를 로컬에서 처리할 수 있으며, 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 낮추고 보다 빠르고 효율적인 의사결정을 가능하게 합니다.

칩셋 전망

칩셋별로 시장은 CPU, GPU, ASIC, 기타로 구분되며, GPU 부문은 2023년 12%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상되며, GPU는 AI 및 머신러닝 용도에 필수적인 병렬 처리 작업에 특히 적합하며, 다수의 연산을 동시에 수행하므로 데이터 집약적인 엣지 AI 용도에 매우 효과적입니다. 동시에 수많은 계산을 수행할 수 있으므로 이미지 및 비디오 처리, 자연 언어 처리, 실시간 분석과 같은 데이터 집약적인 엣지 AI 용도에 매우 효과적이며, AI 기반 용도에 대한 수요 증가와 실시간 데이터 처리를 위한 엣지 컴퓨팅의 채택 증가와 함께 성장하고 있으며, GPU 시장 점유율 확대에 기여하고 있습니다.

디바이스 전망

기기별로 보면 시장은 소비자 기기와 기업용 기기로 나뉘며, 2023년 소비자 기기 부문이 79% 시장 점유율을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 우위는 주로 스마트폰, 웨어러블, 스마트 스피커, 홈자동화 시스템 등 소비자 전자제품에 AI 기술이 점점 더 많이 통합되고 있기 때문으로 분석됩니다. 소비자 기기는 음성 인식, 얼굴 인식, 실시간 데이터 처리와 같은 작업에 AI 칩이 필요하며, 스마트 기능을 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 보다 스마트하고 개인화된 디바이스에 대한 소비자 수요 증가와 AI 기반 용도의 채택 증가는 이 부문에서 엣지 AI 칩에 대한 수요를 크게 증가시키고 있습니다.

지역 전망

지역별로 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카로 분석되었습니다. 북미는 2023년 시장에서 35%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이는 주요 기술 기업, 연구 기관의 강력한 존재와 지역내 AI 및 에지 컴퓨팅에 대한 높은 수준의 투자에 기인하는 것으로 보입니다. 가전제품, 자동차 용도, 기업 기기에서 엣지 AI 칩의 채택이 증가함에 따라 시장 수요가 크게 증가하고 있습니다. 또한 북미의 첨단 인프라, 숙련된 인력, AI 기술 혁신으로 인해 이 지역은 시장에서 우위를 점하고 있습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 : 세계

제5장 세계의 엣지 AI 칩 시장 : 기능별

제6장 세계의 엣지 AI 칩 시장 : 칩셋별

제7장 세계의 엣지 AI 칩 시장 : 디바이스별

제8장 세계의 엣지 AI 칩 시장 : 지역별

제9장 기업 개요

제10장 엣지 AI 칩 시장의 성공 필수 조건

KSA
영문 목차

영문목차

The Global Edge Artificial Intelligence Chips Market size is expected to reach $148.96 billion by 2031, rising at a market growth of 33.2% CAGR during the forecast period.

The rapid digital transformation in countries like China, Japan, and South Korea, coupled with the increasing demand for AI-powered applications in sectors such as manufacturing, automotive, and consumer electronics, has led to significant growth in the market. Therefore, the Asia Pacific region generated 28% revenue share in the market in 2023. The region's large population base, expanding middle class, and rising disposable incomes have also boosted demand for consumer devices equipped with edge AI chips. Moreover, the growing focus on smart cities and Industry 4.0 initiatives in Asia Pacific has supported the growth of edge AI chip applications, making it a key contributor to the market's overall revenue share.

The major strategies followed by the market participants are Product Launches as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In October, 2024, Advanced Micro Devices Inc. unveiled the MI325x AI chip, competing with Nvidia's Blackwell series in the AI hardware market. It offers improved processing power, energy efficiency, and compatibility with open-source frameworks. Built on a 3nm process, the MI325x features RDNA4 architecture for enhanced deep learning performance. In October, 2024, Qualcomm Incorporated unveiled the Snapdragon 8 Elite Mobile Platform, the world's fastest mobile system-on-a-chip, featuring the second-gen Qualcomm Oryon CPU, Adreno GPU, and Hexagon NPU. These innovations enable game-changing performance, multi-modal generative AI, and enhanced camera, gaming, and browsing experiences while prioritizing user privacy and power efficiency.

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Apple, Inc. is the forerunners in the Edge Artificial Intelligence Chips Market. Companies such as Amazon Web Services, Inc., NVIDIA Corporation and IBM Corporation are some of the key innovators in Edge Artificial Intelligence Chips Market. In August, 2021, IBM Corporation unveiled its Telum Processor at Hot Chips, designed for real-time AI-driven fraud prevention in enterprise workloads. With on-chip AI acceleration, it enables faster, scalable fraud prevention across sectors like banking and insurance. Telum aims to move businesses from detecting fraud to preventing it, improving efficiency and reducing latency.

Market Growth Factors

In industrial automation, edge AI chips are deployed to optimize manufacturing processes, enhance predictive maintenance, and improve operational efficiency. By processing data locally on the factory floor, these chips enable real-time decision-making and immediate response to anomalies, minimizing downtime and reducing production costs. Integrating AI at the edge also facilitates the development of smart robots and autonomous systems that can perform complex tasks with high precision and adaptability. Therefore, the expansion of artificial intelligence worldwide drives the market's growth.

The expansion of 5G networks supports the development and deployment of new IoT applications across various industries. For example, edge AI chips can leverage 5G connectivity in healthcare to enable remote monitoring and telemedicine services, providing real-time health data analysis and improving patient outcomes. In manufacturing, 5G-enabled edge AI chips can facilitate real-time monitoring and predictive maintenance of machinery, reducing downtime and operational costs. As 5G networks expand globally, they will drive the adoption of edge AI chips, unlocking new opportunities and applications across multiple sectors. Hence, the growth of 5G networks and connectivity globally propels the market's growth.

Market Restraining Factors

The limited storage capabilities of edge AI chips can pose challenges for applications that generate and process large datasets. Storing and managing substantial amounts of data locally can be impractical, necessitating frequent data transfer to centralized storage systems. This can impact the efficiency of edge computing and reduce its effectiveness in scenarios where continuous data availability and real-time processing are critical. Addressing these limitations requires ongoing advancements in edge AI chip design and the development of innovative solutions to enhance their processing power and storage capacities. In conclusion, limited processing power and storage capabilities impede the market's growth.

Function Outlook

On the basis of function, the market is segmented into training and inference. The inference segment recorded 64% revenue share in the market in 2023. Inference refers to running pre-trained AI models on edge devices to make real-time decisions or predictions. The increasing demand for real-time, low-latency processing in applications such as autonomous vehicles, industrial automation, and smart cities has driven the dominance of the inference segment. Edge AI chips optimized for inference can process data locally, reducing the reliance on cloud computing and enabling faster, more efficient decision-making.

Chipset Outlook

Based on chipset, the market is divided into CPU, GPU, ASIC, and others. The GPU segment held 12% revenue share in the market in 2023. GPUs are particularly well-suited for parallel processing tasks, essential for AI and machine learning applications. Their ability to perform numerous calculations simultaneously makes them highly effective for data-intensive edge AI applications, such as image and video processing, natural language processing, and real-time analytics. The rising demand for AI-powered applications, coupled with the increasing adoption of edge computing for real-time data processing, has contributed to the growing share of GPUs in the market.

Device Outlook

By device, the market is divided into consumer devices and enterprise devices. In 2023, the consumer devices segment registered 79% revenue share in the market. This dominance is primarily driven by the growing integration of AI technologies into consumer electronics such as smartphones, wearables, smart speakers, and home automation systems. Consumer devices require AI chips for tasks like voice recognition, facial recognition, and real-time data processing, enhancing user experiences through smart capabilities. The increasing consumer demand for smarter, more personalized devices and the growing adoption of AI-powered applications have significantly fueled the demand for edge AI chips in this segment.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America region witnessed 35% revenue share in the market in 2023. This can be attributed to the strong presence of major technology companies, research institutions, and high levels of investment in AI and edge computing within the region. The increasing adoption of edge AI chips in consumer electronics, automotive applications, and enterprise devices has driven significant market demand. Additionally, North America's advanced infrastructure, skilled workforce, and innovation in AI technologies have further contributed to the region's dominant position in the market.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Edge Artificial Intelligence Chips Market Report Segmentation

By Function

By Chipset

By Device

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Global Edge Artificial Intelligence Chips Market by Function

Chapter 6. Global Edge Artificial Intelligence Chips Market by Chipset

Chapter 7. Global Edge Artificial Intelligence Chips Market by Device

Chapter 8. Global Edge Artificial Intelligence Chips Market by Region

Chapter 9. Company Profiles

Chapter 10. Winning Imperatives of Edge Artificial Intelligence Chips Market

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