报告概述

到 2034 年，全球边缘 AI IC 市场规模预计将从 2024 年的173 亿美元增长到3402 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为 34.70% 2025 年至 2034 年。2024 年，北美以37.4%市场份额和75 亿美元收入主导边缘 AI IC 市场。 美国市场价值68亿美元，预计将以33.2%的复合年增长率增长。

边缘人工智能集成电路（IC）是专门的硬件组件，旨在促进网络边缘的人工智能处理，而不是仅仅依赖云计算。这些 IC 是智能手机、相机和物联网设备等设备上本地处理数据不可或缺的组成部分，可实现实时数据处理，且无延迟关联由于汽车、医疗保健、制造和消费电子等各行业对实时、高效和安全的数据处理的需求不断增长，边缘人工智能 IC 的市场正在显着扩大。这些行业从边缘计算中受益匪浅，因为它提高了运营效率，减少了延迟，并支持不断增长的连接设备数量​

边缘人工智能 IC 市场的增长是由几个关键因素推动的。物联网设备的激增产生大量需要快速高效处理的数据，边缘人工智能 IC 通过本地数据处理实现这些数据，从而提高物联网性能。对数据隐私和安全的担忧正在推动各行业采用边缘计算，从而实现敏感信息的本地处理并降低数据泄露的风险。

边缘 AI IC 市场的主要驱动因素包括物联网设备的激增、实时计算的需求、神经网络技术的进步以及需要即时数据分析的行业自动化程度的提高。神经网络和计算基础设施的不断发展和增强极大地促进了市场的增长。

在延迟和隐私至关重要的应用中，对边缘 AI IC 的需求很高。这包括用于实时诊断系统的医疗保健、用于自动驾驶汽车即时决策的汽车以及用于预测性维护和运营效率的工业应用等行业​

关键要点

• 全球边缘人工智能 IC 市场规模预计将达到到 2034 年将达到 3402 亿美元，高于2024 年的 173 亿美元，增长速度为2025 年至 2034 年的预测期内复合年增长率为 34.70%。
• 2024 年，CPU 细分市场在边缘 AI IC 市场中占据主导地位，占据了 data-start="310" data-end="330">超过 64.02% 的市场份额。
• 边缘 AI IC 市场的推理部分在 2024 年占据主导地位，占据了超过占总市场份额的 71.4%。
• 2024 年，消费设备细分市场在边缘 AI IC 市场中占据主导地位，占据了超过 84.7% 的市场份额分享。
• 北美在 2024 年占据主导市场地位，占据边缘 AI IC 市场超过 37.4%，收入总计75 亿美元。
• data-start="804" data-end="819">美国到 2024 年，边缘 AI 集成电路 (IC) 市场的估值68 亿美元。该行业预计将实现复合年增长率 33.2%。

分析师的观点

边缘人工智能 IC 市场提供了大量投资机会，特别是在开发更节能、更强大的芯片方面，这些芯片可以在不影响速度的情况下处理更复杂的人工智能任务。还鼓励对可以受益于边缘计算增强的行业进行投资，例如智慧城市、先进技术d 医疗保健系统和更加自主的工业运营。

边缘 AI IC 的最新技术进步包括芯片效率的提高、功耗的降低以及处理更复杂算法的能力。这些进步使边缘人工智能处理更加强大和可靠，从而在各种设备和应用程序中实现更快、更智能的决策能力。

边缘人工智能 IC 的监管环境主要集中在数据保护和隐私法上，而这些法律正变得越来越严格。公司必须确保遵守这些法规，因为边缘人工智能设备经常处理敏感数据和个人数据。这种合规性不仅对于遵守法律至关重要，而且对于维护消费者信任和防止数据泄露至关重要。

美国边缘人工智能 IC 市场

2024 年，美国边缘人工智能集成电路（IC）市场预计预计价值68亿美元十亿。该行业预计将实现33.2%的强劲复合年增长率(CAGR)。

美国边缘人工智能IC市场的大幅增长可归因于网络边缘对更快处理和实时决策能力的需求不断增加。随着自动驾驶汽车、医疗保健和制造等行业不断融入先进的人工智能功能，对能够在本地无延迟处理数据的边缘计算设备的需求不断升级。

此外，物联网设备和智能应用在住宅、商业和工业领域的扩展正在推动对边缘人工智能 IC 的需求。将人工智能功能直接集成到边缘设备中可以提高响应能力和运营效率，从而推动市场向前发展。这一趋势得到了半导体技术和机器的不断进步的支持。盈利算法，使边缘设备的功能越来越强大，成本效益也越来越高。

2024 年，北美在边缘 AI IC 市场占据主导地位，占据超过37.4% 的份额，收入达 75 亿美元。这种领先地位主要得益于该地区先进的技术基础设施以及人工智能技术在汽车、医疗保健和消费电子等各个行业的快速采用。

北美在该市场的突出地位可归因于几个关键因素。首先，该地区是一些专注于人工智能和机器学习创新的世界领先科技公司和初创公司的所在地。这些实体在开发和部署集成到边缘设备中的尖端人工智能解决方案方面发挥着关键作用。

物联网系统在北美各行业的广泛实施使得部署高效、强大的边缘计算解决方案的开发。边缘人工智能IC对于在网络边缘本地处理数据至关重要，从而减少延迟并提高数据分析速度。

欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲在全球边缘人工智能IC市场中都发挥着关键作用，具有独特的增长动力。欧洲强大的数据保护和人工智能道德法规促进了安全的人工智能发展。在技​​术采用和工业化的推动下，亚太地区实现了快速增长，尤其是在智能技术得到广泛应用的中国和印度。

芯片组分析

2024 年，CPU 细分市场在边缘 AI IC 市场中占据主导地位，占据了64.02% 的份额。这一巨大的市场份额主要归功于 CPU 的多功能性和通用性。

CPU 能够处理各种从简单到复杂的计算过程的任务，使得它们在众多行业的不同应用中不可或缺。它们广泛的适用性支持边缘计算的广泛采用，其中处理不同人工智能工作负载的灵活性至关重要。

支持 CPU 集成的广泛基础设施是 CPU 领域在边缘人工智能 IC 市场中占据主导地位的关键因素。现有系统和软件针对 CPU 进行了优化，简化了 AI 功能的集成，减少了开发时间和成本，并推动了人们对 CPU 而非专用芯片组的偏好。

CPU 技术的不断进步提高了其效率和功能，这对于 AI 流程至关重要。现代 CPU 现在支持并行处理和电源管理，这对于边缘 AI 应用至关重要。这些增强功能有助于平衡功耗和性能（边缘设备的关键因素），从而巩固 CPU 在市场中的主导地位。

功能分析

2024 年，边缘 AI IC 市场的推理部分占据主导地位，占据了71.4%以上的份额。该细分市场处于领先地位，主要是因为基于推理的应用程序是直接在边缘设备上执行预先训练的人工智能模型不可或缺的一部分。

推理 IC 旨在高效处理设备本身的数据输入，提供即时输出，而不需要大量的计算能力或连接性。这种能力在实时决策和响应能力至关重要的应用中尤其重要，例如自动驾驶汽车和智能安全系统。

推理领域的主导地位是由其跨行业的广泛适用性推动的。在消费电子产品中，它可以实现语音识别和手势控制等功能，而在工业环境中，它可以提高过程监控、效率和安全性。时间他的多功能性凸显了推理 IC 在边缘 AI 技术采用中的关键作用。

半导体技术的进步使推理 IC 更具成本效益和能源效率，使边缘 AI 解决方案对于小型公司和初创公司来说更加实用和容易获得。这推动了推理 IC 的采用强劲增长，巩固了其在边缘 AI IC 市场的领先地位。

设备分析

2024 年，消费设备细分市场在边缘 AI IC 市场中占据主导地位，占据了超过84.7% 的份额。该细分市场的领先地位主要归功于人工智能技术广泛融入智能手机、可穿戴设备、家庭自动化系统和安全摄像头等消费电子产品中。

消费技术的不断进步推动了消费设备领域的增长。随着消费者由于需要更直观、功能丰富的设备，制造商正在集成边缘人工智能 IC，使设备能够从用户交互中学习并适应，从而改善用户体验和性能。

此外，物联网 (IoT) 在消费领域的兴起极大地促进了该领域的主导地位。物联网设备通常需要立即处理大量数据，利用边缘 AI IC 在本地管理任务，从而最大限度地减少延迟并减少带宽使用。此功能对于需要即时响应的应用至关重要，例如智能家居系统和个人助理。

对个人隐私和数据安全的日益关注正在推动边缘 AI IC 市场中的消费设备领域的发展。边缘计算允许本地数据处理，降低与云存储和传输相关的风险，这吸引了注重隐私的消费者。随着边缘人工智能能力的不断提高，它们将维持增长并消费电子产品的需求。

主要细分市场

按芯片组

• CPU
• GPU
• ASIC
• 其他

按功能

• 训练
• 推理

按设备划分

• 消费类设备
• 企业级设备

重点地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

驱动因素

物联网设备的激增

边缘人工智能集成电路 (IC) 市场的一个关键驱动因素是物联网 (IoT) 设备的持续扩张和激增。从消费电子产品到工业物联网应用，这些设备越来越需要网络边缘​​的处理能力，以减少延迟、增强数据隐私并降低与云计算相关的带宽成本。

边缘 AI 的部署无需将大量数据传输到集中式服务器即可实现实时数据处理和决策，从而提高了这些设备的效率。这种转变不仅提高了物联网应用的性能，而且还扩大了边缘更复杂和响应更灵敏的人工智能功能的潜力​

限制

热管理挑战

边缘人工智能IC开发和部署的一个重大限制是管理紧凑且密集的电子设备中的散热挑战。先进边缘 AI IC，尤其是那些执行高计算任务的 IC，会产生大量热量。管理这些热量对于维持系统的可靠性和效率至关重要。

使用超薄均热板等技术有助于分散热量并最大限度地减少热点，但它们在移动环境中面临着限制，在移动环境中，移动会降低其效率。本期强调需要创新的热管理解决方案，以确保边缘人工智能IC能够在现代电子设备严格的热限制内有效运行​

机遇

先进的电源管理技术

先进电源管理技术的集成为边缘人工智能IC市场带来了巨大的机遇。自主智能电源管理等技术可实现基于 SoC 部分的选择性供电这种方法不仅可以优化低需求期间的功耗，还可以延长边缘设备的电池寿命，使其更加高效和环保。通过整合此类技术，边缘人工智能系统可以更可持续地执行密集计算，从而吸引日益注重生态意识的市场​

挑战

集成和互操作性

边缘人工智能领域的一个普遍挑战是确保不同硬件和软件组件的无缝集成和互操作性。边缘人工智能系统必须与各种设备和平台进行有效的通信和协作，而这些设备和平台通常在不同的标准上运行。

实现这一点需要精心规划和兼容性测试，同时采用灵活的软件架构和通信协议，例如 MQTT、CoAP 和 HTTP。这种整合对于高效的o至关重要边缘人工智能系统的运作，因为它影响从数据流到用户界面设计的方方面面，这对旨在创建有凝聚力和多功能人工智能解决方案的开发人员构成了持续的挑战​

新兴趋势

一个值得注意的趋势是微型人工智能的发展，即专为智能手表、物联网传感器、无人机和家用电器等边缘设备设计的轻量级、高效的人工智能模型。这些紧凑的人工智能模型可以直接在设备上进行实时数据处理和决策，最大限度地减少对云基础设施的依赖。

另一个重要趋势是将神经处理单元 (NPU) 集成到边缘设备中。集成专用 NPU 可增强 AI 推理、节省功耗、改善热管理并实现高效的多任务处理。这增强了可穿戴设备和传感器节点等功耗敏感、延迟关键型应用的边缘人工智能。

人工智能模型训练向“厚边缘”的转变也值得注意值得。这种方法在边缘服务器或微型数据中心上训练人工智能模型，减少对集中式云系统的依赖。它可以提高数据隐私、降低成本并增强边缘设备上人工智能应用程序的响应能力，从而推进边缘计算策略。

业务优势

主要优势包括提高数据隐私和安全性，因为本地处理可最大限度地减少网络威胁的暴露，确保用户隐私和监管合规性。此外，减少延迟可实现实时决策，这对于自动驾驶汽车和工业自动化等应用至关重要。

边缘 AI IC 还提高了带宽效率。在源头处理数据可以最大限度地减少向集中式服务器传输大量数据的需要，从而降低带宽使用率和相关成本。 ​

在零售业，边缘人工智能通过实时数据分析来实现准确的库存监控，从而改善库存管理和客户体验和个性化购物。它提高了运营效率和客户满意度。边缘人工智能 IC 允许设备独立于网络连接运行，在中断期间保持性能，从而确保运行可靠性。

主要厂商分析

AMD 是边缘人工智能 IC 市场的关键参与者，提供支持边缘人工智能工作负载的强大处理器和显卡。他们的 EPYC 处理器和 Radeon GPU 越来越多地集成到边缘设备中，以低功耗实现高性能计算。

Google 的母公司 Alphabet Inc. 也是边缘 AI IC 市场的主要贡献者，主要通过开发张量处理单元 (TPU) 等定制 AI 芯片。这些芯片旨在加速机器学习任务，并用于 Google 的云服务以及边缘设备。

英特尔 Corpora化是边缘人工智能IC开发的领先公司之一。通过包括英特尔酷睿和至强系列在内的各种处理器系列，以及英特尔 Movidius VPU（视觉处理单元）等专用芯片，英特尔在支持边缘人工智能方面发挥着重要作用。

市场上的主要参与者

• Advanced Micro Devices, Inc.
• Alphabet Inc.
• 英特尔公司
• 高通技术公司， Inc.
• Apple Inc.
• Mythic
• Arm Limited
• 三星
• NVIDIA Corporation
• 华为技术有限公司
• 其他主要参与者

等待的最佳机会参与者

在动态且快速发展的边缘人工智能集成电路（IC）市场中，行业参与者面临着几个关键机遇。

• 扩展到新兴市场：预计亚太地区由于其强大的半导体制造基础和人工智能技术的日益采用，该公司将主导边缘人工智能 IC 市场。公司可以通过发展合作伙伴关系并将业务扩展到这些市场来利用这一区域增长。
• AI 芯片技术的创新：NVIDIA、英特尔和高通等领先公司不断突破 AI 芯片技术的界限。低功耗人工智能芯片以及与 5G 网络集成等创新为市场参与者提供了重要的机会，使其产品脱颖而出并满足新兴需求，特别是在需要低能源成本高性能计算的应用中。
• 不同垂直领域的应用：边缘人工智能 IC 正在各个领域寻找新的应用，包括汽车、医疗保健、工业自动化和消费电子产品。在设备上本地处理数据、减少延迟并增强隐私的能力尤其重要非常有价值。为这些垂直行业开发专门解决方案的公司可以占据重要的市场份额。
• 合作伙伴关系与协作：随着边缘人工智能解决方案复杂性的增加，合作伙伴关系变得至关重要。公司可以通过与系统集成商、平台提供商和其他带来互补技能和技术的利益相关者合作来加速市场进入和创新。
• 关注可持续性和安全性：边缘人工智能市场越来越关注可持续的数字基础设施和增强的安全协议。能够在这些领域进行创新的公司不仅遵守新兴法规，还可以为关注环境影响和数据安全的客户提供附加值。

近期发展

• 2025 年 2 月，NXP Semiconductors 同意以收购 Edge AI 先驱 Kinara 的方式收购 Kinara。价值3.07亿美元的全现金交易。此次收购预计将增强恩智浦在智能边缘领域的产品。 ​
• 2024年12月，意法半导体推出了STM32N6系列微控制器，专为边缘人工智能和机器学习应用而设计。这些微控制器支持本地图像和音频处理，减少了对大型数据中心的需求。 ​
• Synopsys 和 SiMa.ai 于2024 年 12 月宣布开展战略合作，以加速汽车边缘人工智能解决方案的开发。此次合作旨在为汽车公司提供新的解决方案，增强人工智能在汽车应用中的集成。 ​