Stratistics MRC에 따르면 세계의 엣지 인공지능 칩 시장은2024년 217억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 35.9%의 연평균 성장률로 2030년에는 1,369억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
엣지 인공지능(AI) 칩으로 알려진 반도체 장치는 산업용 센서, 스마트폰, 사물 인터넷 장치, 무인 자동차와 같은 엣지 장치에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이러한 프로세서는 머신 러닝 모델을 수행하기 위해 텐서 처리 장치(TPU), 신경 처리 장치(NPU) 또는 그래픽 처리 장치(GPU)와 같은 하드웨어 가속기를 사용합니다. 이러한 칩은 이미지 식별, 자연어 처리, 예측 분석과 같은 작업을 매우 적은 전력으로 처리하므로 배터리로 작동하는 디바이스에 적합합니다. 엣지 AI 칩은 디바이스에서 데이터를 처리하여 개인정보 보호를 개선하기 때문에 스마트 감시, 의료 모니터링, 자율 주행과 같은 용도에 필수적입니다.
다양한 산업에서 생성되는 데이터의 급증
IoT 디바이스, 소셜 미디어 플랫폼, 전자상거래에서 발생하는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 엣지에서의 효율적인 데이터 처리의 필요성이 무엇보다 중요해지고 있습니다. 엣지 AI 칩은 실시간 데이터 처리를 가능하게 하여 자율 주행차, 산업 자동화, 스마트 시티와 같은 용도의 지연 시간을 줄이고 성능을 향상시킵니다. 이러한 추세는 기업들이 의사 결정 및 운영 효율성 향상을 위해 데이터를 활용하고자 노력함에 따라 엣지 AI 칩에 대한 수요를 지속적으로 견인할 것으로 예상됩니다.
높은 전력 소비
엣지 디바이스는 배터리 전원으로 작동하는 경우가 많기 때문에 에너지 효율성이 주요 관심사입니다. AI 알고리즘의 높은 연산 요구사항은 전력 소비 증가로 이어져 특정 용도에서 엣지 AI 솔루션의 실용성을 제한할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 시장의 성장을 저해하는 성능 저하 없이 전력 효율을 최적화할 수 있는 칩 설계의 지속적인 발전이 필요합니다.
실시간 처리 및 짧은 지연 시간에 대한 수요 증가
의료, 자동차, 제조 등의 산업에서는 실시간 진단, 자율 주행, 예측 유지보수 등의 핵심 기능을 지원하기 위해 즉각적인 데이터 처리가 필요합니다. 엣지 AI 칩은 데이터를 로컬에서 처리하여 중앙 서버로 데이터를 전송하는 데 필요한 시간을 단축함으로써 이러한 용도를 가능하게 합니다. 이러한 기회는 조직이 운영 역량을 강화하고자 함에 따라 엣지 AI 칩 시장의 혁신과 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.
제한된 온디바이스 교육
엣지 디바이스는 리소스가 제한된 경우가 많아 AI 모델에 대한 복잡한 트레이닝 작업을 수행하기가 어렵습니다. 이러한 제한은 실시간으로 업데이트할 수 없는 사전 학습된 모델에 의존할 수 있기 때문에 엣지 AI 솔루션의 기능 및 적응성을 제한할 수 있습니다. 이러한 위협을 해결하려면 리소스 소비를 최소화하면서 온디바이스 학습을 지원할 수 있는 보다 효율적인 학습 알고리즘과 하드웨어 아키텍처를 개발해야 합니다.
COVID-19의 영향
코로나19 팬데믹은 엣지 인공지능 칩 시장에 복합적인 영향을 미쳤습니다. 한편으로는 원격 근무로의 전환과 디지털 인프라에 대한 의존도 증가로 원격 모니터링 및 원격 의료와 같은 애플리케이션을 위한 엣지 AI 솔루션의 채택이 가속화되었습니다. 반면에 팬데믹으로 인한 경제적 불확실성과 예산 제약으로 인해 일부 프로젝트와 투자가 지연되기도 했습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 지속적인 디지털 혁신과 탄력적이고 효율적인 데이터 처리 능력의 필요성에 힘입어 지속적인 성장이 예상되는 만큼 장기적인 영향은 긍정적일 것으로 전망됩니다.
중앙처리장치(CPU) 부문은 예측 기간 동안 가장 클 것으로 전망
중앙처리장치(CPU) 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. CPU는 엣지 AI 시스템의 필수 구성 요소로, AI 알고리즘을 처리하고 다양한 워크로드를 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 다양한 산업 분야에서 CPU의 다목적성과 광범위한 채택이 시장에서 지배적인 위치를 차지하는 데 기여하고 있습니다. 엣지 AI 애플리케이션이 계속 확장됨에 따라 강력하고 효율적인 CPU에 대한 수요가 증가하여 시장 리더십을 더욱 공고히 할 것으로 예상됩니다.
음성 인식 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 전망
예측 기간 동안 음성 인식 부문은 음성 인식 비서, 스마트 스피커 및 대화 형 AI 애플리케이션의 채택이 증가함에 따라 고급 음성 인식 기술에 대한 수요를 주도함에 따라 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 엣지 AI 칩은 실시간 음성 처리, 사용자 경험 향상, 핸즈프리 작동 지원에 중요한 역할을 합니다. 이러한 추세는 음성 인식 부문의 성장을 촉진하여 엣지 AI 칩 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 북미 지역은 북미의 첨단 기술 인프라, 선도적 인 AI 회사의 강력한 존재, 엣지 컴퓨팅 솔루션의 높은 채택률로 인해 엣지 AI 칩에 대한 수요를 주도하기 때문에 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 혁신에 대한 집중과 연구 개발에 대한 지속적인 투자는 시장의 성장을 더욱 뒷받침하고 있습니다. 북미는 예측 기간 내내 엣지 AI 칩 시장에서 선두 자리를 유지할 것으로 전망됩니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 도시화, 디지털화의 진전, 중국과 인도와 같은 국가에서 IT 및 통신 부문의 확대가 엣지 AI 솔루션 수요를 촉진하고 있기 때문에 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이 지역의 연결 장치 수가 증가하고 데이터 보안과 개인 정보 보호에 대한 인식이 높아짐에 따라 시장의 견조한 성장에 기여합니다. 아시아태평양 시장은 기술의 진보와 비즈니스 프랙티스의 진화에 힘입어 크게 확대될 것으로 보입니다.
According to Stratistics MRC, the Global Edge Artificial Intelligence Chips Market is accounted for $21.7 billion in 2024 and is expected to reach $136.9 billion by 2030 growing at a CAGR of 35.9% during the forecast period. Semiconductor devices known as edge artificial intelligence (AI) chips allow real-time data processing on edge devices such as industrial sensors, smartphones, Internet of Things devices, and driverless cars. To carry out machine learning models, these processors make use of hardware accelerators such as Tensor Processing Units (TPUs), Neural Processing Units (NPUs), or Graphics Processing Units (GPUs). They are perfect for battery-operated devices because they handle activities like image identification, natural language processing, and predictive analytics while using very little power. Because edge AI chips improve privacy by processing data on-device, they are essential for applications like smart surveillance, healthcare monitoring, and autonomous driving.
Surge in data generated in various industries
As the volume of data from IoT devices, social media platforms, and e-commerce continues to escalate, the need for efficient data processing at the edge becomes paramount. Edge AI chips enable real-time data processing, reducing latency and enhancing performance for applications such as autonomous vehicles, industrial automation, and smart cities. This trend is expected to continue driving the demand for Edge AI chips, as businesses strive to leverage data for improved decision-making and operational efficiency.
High power consumption
Edge devices often operate on battery power, making energy efficiency a key concern. The high computational requirements of AI algorithms can lead to increased power consumption, limiting the practicality of edge AI solutions in certain applications. Addressing this challenge requires continuous advancements in chip design to optimize power efficiency without compromising performance hampering the growth of the market.
Growing demand for real-time processing and low latency in applications
Industries such as healthcare, automotive, and manufacturing require immediate data processing to support critical functions, such as real-time diagnostics, autonomous driving, and predictive maintenance. Edge AI chips enable these applications by processing data locally, reducing the time required for data transmission to centralized servers. This opportunity is expected to drive innovation and growth in the edge AI chip market, as organizations seek to enhance their operational capabilities.
Limited on-device training
Edge devices often have constrained resources, making it challenging to perform complex training tasks for AI models. This limitation can restrict the functionality and adaptability of edge AI solutions, as they may rely on pre-trained models that cannot be updated in real-time. Addressing this threat requires the development of more efficient training algorithms and hardware architectures that can support on-device learning while minimizing resource consumption.
Covid-19 Impact
The Covid-19 pandemic had a mixed impact on the Edge Artificial Intelligence Chips market. On one hand, the shift to remote work and the increased reliance on digital infrastructure accelerated the adoption of edge AI solutions for applications such as remote monitoring and telemedicine. On the other hand, economic uncertainties and budget constraints caused by the pandemic led to delays in some projects and investments. Despite these challenges, the long-term impact is expected to be positive, with continued growth driven by the ongoing digital transformation and the need for resilient and efficient data processing capabilities.
The central processing unit (CPU) segment is expected to be the largest during the forecast period
The central processing unit (CPU) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. CPUs are integral components of edge AI systems, providing the necessary computational power to process AI algorithms and handle diverse workloads. The versatility and widespread adoption of CPUs across various industries contribute to their dominant position in the market. As edge AI applications continue to expand, the demand for powerful and efficient CPUs is expected to grow, further solidifying their market leadership.
The speech recognition segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the speech recognition segment is predicted to witness the highest growth rate owing to the increasing adoption of voice-activated assistants, smart speakers, and conversational AI applications drives the demand for advanced speech recognition technologies. Edge AI chips play a crucial role in enabling real-time speech processing, enhancing user experiences, and supporting hands-free operations. This trend is expected to propel the growth of the speech recognition segment, making it one of the fastest-growing areas in the edge AI chip market.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to North America's advanced technological infrastructure, strong presence of leading AI companies, and high adoption rate of edge computing solutions drive the demand for edge AI chips. The region's focus on innovation and continuous investment in research and development further support the market's growth. North America is poised to maintain its leadership position in the edge AI chip market throughout the forecast period.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR owing to rapid urbanization, increasing digitalization, and the expansion of the IT and telecom sectors in countries like China and India drive the demand for edge AI solutions. The region's growing number of connected devices and rising awareness of data security and privacy contribute to the market's robust growth. The Asia Pacific market is set to experience significant expansion, driven by technological advancements and evolving business practices.
Key players in the market
Some of the key players in Edge Artificial Intelligence Chips market include ADLINK Technology Inc., Advanced Micro Devices, Inc., Alphabet Inc., Amazon.com, Inc., Apple Inc., Arm Limited, Edge Impulse, HiSilicon(Shanghai) Technologies Co Limited, Huawei Technologies Co., Ltd., Intel Corporation, Microsoft Corporation, Mythic, NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies, Inc. Samsung and Synaptics Incorporated.
In January 2025, ADLINK Technology Inc., unveiled its new "DLAP Supreme Series", an edge generative AI platform. By integrating Phison's innovative aiDAPTIV+ AI solution, this series overcomes memory limitations in edge generative AI applications, significantly enhancing AI computing capabilities on edge devices.
In January 2025, Amazon launched the all-new Echo Spot in India, making it the latest addition to its line-up of Alexa-enabled Echo devices. Echo Spot is a sleek new smart alarm clock, featuring a variety of custom-designed clock faces, colourful display options, and four newly-added alarm sounds.