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Edge AI hardware Market

ID: MRFR/SEM/6365-CR
200 Pages
Nirmit Biswas
March 2024

Informe de investigación de mercado de hardware de inteligencia artificial perimetral por componente (CPU, GPU, ASIC y FPGA), dispositivo (teléfono inteligente, cámara, robot, automóvil, altavoz inteligente, wearables, espejo inteligente, etc.), consumo de energía (0-5 W, 6-10 W y más de 10 W), proceso (entrenamiento e inferencia), sector vertical (electrónica de consumo, hogar inteligente, automoción y transporte, atención médica, aeroespacial y defensa, gobierno, construcción) y región (Norteamérica, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Sudamérica): pronóstico del sector hasta 2032.

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Edge AI hardware Market Infographic
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Resumen del mercado global de hardware de IA de borde

pEl tamaño del mercado de hardware de IA de borde se valoró en USD 2686,2 millones en 2023. Se proyecta que la industria del hardware de IA de borde crezca de USD 3275,01 millones en 2024 a USD 15987,85 millones en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,92 % durante el período de pronóstico (2024-2032). La IA de borde es un algoritmo que puede procesar datos localmente en un dispositivo de hardware. Esta capacidad permite que un dispositivo procese datos y tome decisiones de forma independiente sin estar conectado. Los aceleradores de IA, que son hardware especializado en IA de borde, mejoran la capacidad de inferencia de aprendizaje profundo con uso intensivo de datos en dispositivos de borde, lo que los convierte en una opción atractiva para diversas tareas de computación intensiva. El hardware especializado de IA de borde que permite un aprendizaje profundo rápido en el dispositivo ha cobrado cada vez mayor importancia a medida que aumenta la demanda de cargas de trabajo de aprendizaje profundo en tiempo real.

Resumen del mercado global de hardware de IA de borde

Fuente: Investigación secundaria, investigación primaria, base de datos MRFR y análisis de analistas

Tendencias del mercado de hardware de IA de borde

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  • INTEGRACIÓN DE REDES 5G Y 6G

pLa integración de las redes 5G y 6G presenta importantes oportunidades para el crecimiento del mercado de hardware de IA de borde. Con la llegada de las redes 5G, la conectividad ultrarrápida y el alto ancho de banda permiten la implementación fluida de aplicaciones de IA Edge en tiempo real y baja latencia, ampliando así las capacidades de los dispositivos inteligentes Edge con IA. A medida que las redes 5G continúan expandiéndose, el mercado puede esperar una proliferación de estos dispositivos capaces de realizar tareas complejas y tomar decisiones de forma autónoma en entornos saturados de dispositivos.

Además, el desarrollo futuro de las redes 6G, previsto para después de 2030, con bandas de frecuencia más altas, promete velocidades aún mayores, mayor disponibilidad de ancho de banda y mayor confiabilidad de la red, todos factores vitales para las aplicaciones de IA Edge a gran escala. Esto crea un terreno fértil para el crecimiento del mercado de hardware de IA de borde, ya que la demanda de soluciones de hardware potentes y eficientes para estas redes y aplicaciones avanzadas seguirá aumentando.

Información sobre el segmento de mercado de hardware de IA de borde

h3Información sobre los componentes de hardware de IA de borde pSegún el componente, el mercado de hardware de IA de borde se segmenta en CPU, GPU, ASIC y FPGA. La CPU sería el accionista mayoritario en 2022. El mercado de hardware de IA de borde se está expandiendo debido, en gran parte, a la Unidad Central de Procesamiento (CPU). A medida que la computación de borde se vuelve más popular, existe una creciente necesidad de procesadores potentes y capaces para gestionar aplicaciones de IA sofisticadas más cerca del borde de generación de datos de las redes. Con la incorporación de funciones y optimizaciones específicas para las cargas de trabajo de IA, las CPU modernas se vuelven más eficientes en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la inferencia de aprendizaje automático.

Información sobre dispositivos de hardware de IA de borde

pSegún el dispositivo, el mercado de hardware de IA de borde se segmenta en teléfono inteligente, cámara, robot, automóvil, altavoz inteligente, wearables, espejo inteligente y otros. La cámara tuvo la mayor cuota de mercado en 2022, ya que son fuentes principales para recopilar información en el dominio OSINT. Las cámaras con capacidades integradas de procesamiento de imágenes mejorado están impulsando el mercado de hardware de IA de borde. Las cámaras con hardware de IA integrado pueden analizar fotos y vídeos al instante, lo que permite la identificación de objetos, el reconocimiento facial y la comprensión de escenas al instante. Al minimizar la necesidad de transmisión de datos a servidores en la nube, este procesamiento en el dispositivo reduce la latencia y aborda problemas de privacidad.

Información sobre el consumo de energía del hardware de IA de borde

pSegún el consumo de energía, el mercado de hardware de IA de borde se segmenta en 0-5 W, 6-10 W y más de 10 W. 0-5 W mantuvo la participación mayoritaria en 2022. El mercado de hardware de IA de borde está en expansión debido, en parte, a la tendencia hacia un consumo de energía ultrabajo, particularmente en el rango de 0 a 5 W. La eficiencia energética es fundamental para aplicaciones como wearables, dispositivos portátiles y sensores del Internet de las Cosas, donde los dispositivos de borde que funcionan en este rango de consumo son esenciales. Estas soluciones de IA de borde de bajo consumo son perfectas para ubicaciones remotas y con recursos limitados, ya que permiten un funcionamiento continuo sin necesidad de reemplazar o recargar periódicamente la batería.

FIGURA 2: MERCADO DE HARDWARE DE IA DE BORDE, POR CONSUMO DE ENERGÍA, 2022 VS 2032 (MILLONES DE USD)

pMERCADO DE HARDWARE DE IA DE BORDE, POR CONSUMO DE ENERGÍA, 2022 VS 2032

Fuente: Investigación secundaria, investigación primaria, base de datos MRFR y revisión de analistas

Hardware de IA de borde Análisis Vertical

pSegún el sector vertical, el mercado de hardware de IA de borde se segmenta en electrónica de consumo, hogar inteligente, automoción y transporte, salud, aeroespacial y defensa, gobierno, construcción, entre otros. La electrónica de consumo ocupó la mayor parte del mercado en 2022. El mercado de hardware de IA de borde está en expansión debido a la integración directa de las capacidades avanzadas de IA en productos comunes. Para mejorar la experiencia del usuario, los teléfonos inteligentes, televisores inteligentes y altavoces inteligentes utilizan procesamiento en el dispositivo mediante tecnología de IA especializada. La IA de borde se utiliza para la capacidad de respuesta en tiempo real en funciones como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y las sugerencias personalizadas. Los fabricantes trabajan activamente para crear CPU pequeñas y energéticamente eficientes, adaptadas a las aplicaciones de IA de borde, en respuesta a la creciente demanda de dispositivos conectados e inteligentes.

Análisis Regional de Hardware de IA de Borde

pPor región, el estudio proporciona información de mercado en Norteamérica, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, y Sudamérica. Es probable que Norteamérica sea el mayor contribuyente al mercado de hardware de IA de Borde. Esto incluye Estados Unidos, Canadá y México. La cuota de mercado regional se ve influenciada por la existencia de grandes empresas que siempre se centran en el desarrollo estratégico, como fusiones, adquisiciones, lanzamientos de productos y alianzas, para mantenerse competitivas en el mercado. Por ejemplo, Synaptics Inc. estableció una relación con Edge Impulse en septiembre de 2021. Gracias a este acuerdo, miles de desarrolladores integrados podrán construir, entrenar e implementar modelos a medida para una amplia gama de aplicaciones de IA utilizando la plataforma Katana Ultra Low-Power Edge AI de Synaptics, junto con la plataforma de desarrollo de software Edge Impulse. Con la plataforma Edge Impulse Embedded ML, los desarrolladores pueden trabajar con mayor rapidez y eficacia para producir modelos listos para producción. Además, simplifica la optimización, el entrenamiento y las pruebas de modelos en un contexto completo de MLOps. Asia Pacífico es uno de los mercados de mayor crecimiento para hardware de IA Edge en el mundo. Se prevé que la introducción del 5G en la zona y el auge de los dispositivos con integración de IoT impulsen a la región Asia Pacífico a la cima del mercado de hardware de IA Edge. Se prevé que la creciente penetración de teléfonos inteligentes en China, Japón, India y Corea del Sur impulse la adopción de hardware de IA en el mercado. China y Japón son los dos mercados más grandes de la región. La expansión del mercado de hardware de IA de borde en la región está siendo impulsada por la presencia de numerosos proveedores importantes en las industrias automotriz, electrónica y de semiconductores que están realizando inversiones considerables en tecnología de IA. Según la cantidad de patentes presentadas, el negocio de IA de borde de China ha experimentado un crecimiento explosivo en la invención durante el último año para soluciones de hardware y computación de borde, lo que demuestra la rápida innovación industrial del país.

FIGURA 3: TAMAÑO DEL MERCADO DE HARDWARE DE IA DE BORDE POR REGIÓN 2022 VS 2032

pTAMAÑO DEL MERCADO DE HARDWARE DE IA DE BORDE POR REGIÓN 2022 VS 2032

Fuente: Investigación secundaria, investigación primaria, base de datos MRFR y revisión de analistas

Además, los principales países estudiados en el informe de mercado son EE. UU., Canadá, México, Alemania, Reino Unido, Francia, Italia, España, China, Japón e India.

Agentes Clave del Mercado de Hardware de IA de Borde y Análisis Competitivo

pEl mercado de hardware de IA de Borde se caracteriza por la presencia de numerosos proveedores globales, regionales y locales. El mercado regional es altamente competitivo, y todos los actores compiten continuamente para obtener una mayor participación de mercado. Los proveedores compiten en función de la confiabilidad, el costo, la calidad del producto y los servicios posventa. Por lo tanto, los proveedores deben ofrecer productos rentables y eficientes para sobrevivir y tener éxito en un mercado competitivo.

El crecimiento de los proveedores depende de las condiciones del mercado, el apoyo gubernamental y el desarrollo industrial. Por lo tanto, los proveedores deben centrarse en expandir su presencia y mejorar sus servicios. Según el análisis de MRFR, el crecimiento del mercado de hardware de inteligencia artificial de borde depende de las condiciones del mercado.

Los proveedores clave en el mercado son NVIDIA Corporation, Google (Alphabet Inc.), Intel Corporation, Huawei Technologies Co., Ltd., Apple Inc., Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Ltd., IBM Corporation, Dell Technologies Inc., Microsoft Corporation, ARM, Hailo, MediaTek Inc., Xilinx Inc. y Micron Technology. Estos actores se centran en expandir y mejorar su cartera de productos y servicios para seguir siendo competitivos y aumentar su base de clientes. Además, estos actores se están centrando en asociaciones y Colaboraciones para expandir su negocio y base de clientes y así mejorar su posición en el mercado.

Entre las empresas clave en el mercado de hardware de IA de borde se incluyen:

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  • NVIDIA Corporation
  • Google (Alphabet Inc.)
  • Intel Corporation
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Apple Inc.
  • Qualcomm Incorporated
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • IBM Corporation
  • Dell Technologies Inc.
  • Microsoft Corporation
  • ARM
  • MediaTek Inc.
  • Xilinx Inc.
  • Micron Technology
  • Otros
h3Desarrollos en la industria del hardware de IA de borde ul
  • Octubre de 2024: NVIDIA presentó una nueva plataforma de hardware de IA, que incluye GPU y otros recursos dirigidos a aplicaciones de computación de borde y procesamiento en tiempo real. Se espera que este desarrollo mejore las capacidades de los automóviles sin conductor, las ciudades inteligentes y los sistemas de automatización industrial.
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  • Julio de 2024: Intel lanzó una nueva gama de procesadores de IA para dispositivos de borde; estos dispositivos se diseñaron específicamente para escenarios de baja latencia y alto rendimiento. Las aplicaciones de IA basadas en el borde, como la vigilancia autónoma y los sistemas robóticos, probablemente se beneficiarán de estos procesadores.
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  • En abril de 2024, Qualcomm presentó un chipset de IA de borde compatible con redes 5G. Este chipset funciona específicamente con la computación móvil de borde y permite que los dispositivos del Internet de las Cosas, automóviles y aplicaciones para el análisis de datos en tiempo real sean mucho más eficientes.
  • En enero de 2024, Google Cloud lanzó su acelerador de IA, orientado a dispositivos y aplicaciones de borde. Este acelerador busca permitir que las aplicaciones de aprendizaje automático funcionen sin depender demasiado de servidores en la nube, algo fundamental en aplicaciones industriales y de atención médica.
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  • En octubre de 2023, como parte de sus aspiraciones de diversificar aún más su negocio, Arm Holdings anunció sus planes de entrar en el mercado de chips de IA. Esta medida les permitiría aprovechar sus fortalezas en el diseño arquitectónico de chips para fabricar procesadores diseñados para cargas de trabajo de IA. En general, el objetivo es ofrecer soluciones a la escasez de hardware de IA eficiente.
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  • Julio de 2023. En cuanto a las aplicaciones edge, Broadcom presentó hoy un nuevo acelerador de IA que ofrece bajos requisitos de energía y alto rendimiento. Llevar la computación de IA al edge traería nuevos impulsos a segmentos más amplios como la automoción, la salud y muchas otras industrias.
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  • En mayo de 2023, Arm presentó un nuevo núcleo Cortex-X4 de alto rendimiento y una GPU llamada G720. Los núcleos de alto rendimiento Cortex-A720 y las CPU de bajo consumo Cortex-A520 pueden combinarse con GPU en smartphones, tablets y PC. El paquete de chipset, llamado TCS23, combina tecnologías de hardware y software que operan de forma paralela y mejoran el rendimiento de la IA. En abril de 2023, Qualcomm se asoció con un importante grupo automotriz para incorporar su hardware Edge AI en futuros vehículos. Se espera que esta colaboración mejore las capacidades de los vehículos autónomos y la experiencia del usuario en el vehículo con procesamiento avanzado de IA. En marzo de 2023, Habana Labs de Intel lanzó procesadores de IA de segunda generación para entrenamiento e inferencia. En marzo de 2022, Amphenol Corporation amplió su serie SURLOK Plus para incluir conectores en ángulo recto de 8 mm y 10,3 mm, con un rango de voltaje de 1500 VCC para satisfacer los requisitos de almacenamiento de energía y conexión y transferencia de alta potencia.
h2Segmentación del mercado de hardware de IA de borde: h3Perspectiva de los componentes de hardware de IA de borde ul
  • CPU
  • GPU
  • ASIC
  • FPGA
h3Dispositivo de hardware de IA de borde Outlook ul
  • Teléfono inteligente
  • Cámara
  • Robot
  • Automóvil
  • Altavoz inteligente
  • Usables
  • Espejo inteligente
  • Otros
h3Perspectiva del consumo de energía del hardware de IA perimetral ul
  • 0-5 victorias
  • 6-10 W
  • Más de 10 W
h3Proceso de hardware de IA perimetral Perspectivas ul
  • Capacitación
  • Inferencia
h3Perspectivas verticales de hardware de IA de borde ul
  • Electrónica de consumo
  • Hogar inteligente
  • Automoción y transporte
  • Salud
  • Aeroespacial y Defensa
  • Gobierno
  • Construcción
  • Otros
h3Perspectiva regional del hardware de IA perimetral ul
  • América del Norte
    • Estados Unidos
    • Canadá
    • México
  • Europa
    • Reino Unido
    • Alemania
    • Francia
    • Italia
    • España
    • Resto de Europa
  • Asia-Pacífico
    • China
    • Japón
    • India
    • Corea del Sur
    • Resto de Asia-Pacífico
  • Medio Oriente y Asia África
    • América del Sur

Aspectos destacados del mercado

Autor
Author
Author Profile
Nirmit Biswas LinkedIn
Senior Research Analyst
With 5+ years of expertise in Market Intelligence and Strategic Research, Nirmit Biswas specializes in ICT, Semiconductors, and BFSI. Backed by an MBA in Financial Services and a Computer Science foundation, Nirmit blends technical depth with business acumen. He has successfully led 100+ projects for global enterprises and startups, including Amazon, Cisco, L&T and Huawei, delivering market estimations, competitive benchmarking, and GTM strategies. His focus lies in transforming complex data into clear, actionable insights that drive growth, innovation, and investment decisions. Recognized for bridging engineering innovation with executive strategy, Nirmit helps businesses navigate dynamic markets with confidence.
Co-Author
Co-Author Profile
Aarti Dhapte LinkedIn
AVP - Research
A consulting professional focused on helping businesses navigate complex markets through structured research and strategic insights. I partner with clients to solve high-impact business problems across market entry strategy, competitive intelligence, and opportunity assessment. Over the course of my experience, I have led and contributed to 100+ market research and consulting engagements, delivering insights across multiple industries and geographies, and supporting strategic decisions linked to $500M+ market opportunities. My core expertise lies in building robust market sizing, forecasting, and commercial models (top-down and bottom-up), alongside deep-dive competitive and industry analysis. I have played a key role in shaping go-to-market strategies, investment cases, and growth roadmaps, enabling clients to make confident, data-backed decisions in dynamic markets.
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FAQs

What is the current valuation of the Edge AI hardware market as of 2025?

The Edge AI hardware market valuation is approximately 3275.01 USD Million in 2024.

What is the projected market size for Edge AI hardware by 2035?

The market is expected to reach approximately 28981.2 USD Million by 2035.

What is the expected CAGR for the Edge AI hardware market during the forecast period 2025 - 2035?

The expected CAGR for the Edge AI hardware market during 2025 - 2035 is 21.92%.

Which application segments are driving growth in the Edge AI hardware market?

Key application segments include Industrial Automation, Smart Cities, and Transportation, with valuations reaching 7000.0, 4500.0, and 8000.0 USD Million respectively.

What are the leading technologies utilized in Edge AI hardware?

Technologies such as Machine Learning and Sensor Fusion are prominent, with market valuations of 7000.0 and 10000.0 USD Million respectively.

Which companies are considered key players in the Edge AI hardware market?

Key players include NVIDIA, Intel, Google, Amazon, and Microsoft, all of which are based in the US.

What are the primary end-use segments for Edge AI hardware?

End-use segments include Telecommunications and Automotive, with market valuations of 7000.0 and 6000.0 USD Million respectively.

How does the deployment model impact the Edge AI hardware market?

Deployment models such as Cloud-Based and On-Premises are significant, with valuations of 7200.0 and 6800.0 USD Million respectively.

What form factors are prevalent in the Edge AI hardware market?

Prominent form factors include IoT Devices and Edge Servers, with market valuations of 8000.0 and 7000.0 USD Million respectively.

What trends are expected to shape the Edge AI hardware market in the coming years?

Trends suggest a continued focus on advancements in AI technologies and increased adoption across various sectors, potentially driving market growth.

Research Approach

Secondary Research

The secondary research process involved comprehensive analysis of semiconductor industry databases, peer-reviewed engineering journals, technical publications, and authoritative technology organizations. Key sources included the Semiconductor Industry Association (SIA), IEEE Xplore Digital Library, International Data Corporation (IDC), Gartner Research, International Telecommunication Union (ITU), US Department of Commerce - Bureau of Industry and Security (BIS), National Institute of Standards and Technology (NIST), European Semiconductor Industry Association (ESIA), China Semiconductor Industry Association (CSIA), Japan Electronics and Information Technology Industries Association (JEITA), Taiwan Semiconductor Industry Association (TSIA), World Semiconductor Council (WSC), International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), Association for Computing Machinery (ACM), Edge AI and Vision Alliance, Embedded Vision Alliance, Open Compute Project Foundation, RISC-V International, National Science Foundation (NSF) Computing Research Programs, EU Chips Act Implementation Reports, Department of Energy (DOE) Advanced Manufacturing Office, and national ICT ministry reports from key markets. These sources were used to collect chip production statistics, foundry capacity data, patent filings, regulatory approval data, architectural benchmark studies, power consumption trends, and market landscape analysis for CPUs, GPUs, ASICs, FPGAs, and emerging neuromorphic processors.

Primary Research

Qualitative and quantitative insights were obtained by interviewing supply-side and demand-side stakeholders during the primary research process. The supply-side sources consist of CEOs, VPs of Hardware Engineering, chief architects, leaders of product strategy, and ecosystem partnership directors from semiconductor manufacturers (IDMs and fabless), foundry operators, OEMs/ODMs, and IP core licensors. Demand-side sources included head of AI/ML infrastructure, CTOs, IoT platform architects, procurement leads from automotive OEMs, consumer electronics manufacturers, smart home device makers, aerospace & defense contractors, and enterprise IT decision-makers from the manufacturing, healthcare, and government sectors. Primary research verified market segmentation, verified fabrication node roadmaps, and collected insights on power-performance-area (PPA) tradeoffs, pricing strategies, supply chain dynamics, and software stack integration challenges.

Primary Respondent Breakdown:

By Designation: C-level Primaries (40%), Director Level (25%), Others (35%)

By Region: North America (32%), Europe (25%), Asia-Pacific (36%), Rest of World (7%)

Market Size Estimation

Global market valuation was derived through revenue mapping and unit shipment analysis across component categories. The methodology included:

Identification of 50+ key semiconductor vendors and hardware manufacturers across North America, Europe, Asia-Pacific, and Taiwan/China markets

Product mapping across CPU, GPU, ASIC, FPGA, and emerging AI accelerator categories by power consumption tiers (0-5W, 6-10W, >10W) and process nodes (7nm, 5nm, 3nm)

Analysis of reported and modeled annual revenues specific to edge AI-capable silicon portfolios and AI training/inference deployment

Coverage of manufacturers representing 75-80% of global market share in 2024

Extrapolation using bottom-up (device shipment volumes × ASP by component type and region) and top-down (foundry revenue validation and wafer allocation analysis) approaches to derive segment-specific valuations for smartphones, automotive ECUs, industrial robots, smart cameras, wearables, and smart speakers

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