# Edge AI hardware Market

> Taille du marché du matériel Edge AI, part et rapport de recherche par type de composant (puces d'accélérateur AI (GPU, FPGA, ASIC), unités de traitement neuronal (NPU), CPU avec cœurs AI intégrés, processeurs AI RISC-V, mémoire et stockage pour Edge AI), par application (électronique grand public (smartphones, PC, appareils portables), automobile et transport, automatisation industrielle, surveillance intelligente et sécurité, soins de santé et dispositifs médicaux, drones et robotique), par utilisateur final (entreprises et commercial, gouvernement et défense, consommateur, opérateurs de télécommunications) - Prévisions de l'industrie jusqu'en 2035

- **Forecast Period:** 2026-2035
- **CAGR:** 15.3%
- **2025:** USD 22.6 Billion (2025)
- **2035:** USD 89.4 Billion (2035)
- **Key Players:** NVIDIA, Qualcomm, Intel, AMD, Apple, Google, Samsung, Huawei HiSilicon

**Report ID:** MRFR/SEM/6365-CR · **Pages:** 200 · **Author:** Nirmit Biswas & Aarti Dhapte · **Last Updated:** August 11, 2026

**URL:** https://www.marketresearchfuture.com/reports/edge-ai-hardware-market-7836

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## Market Summary

As per MRFR analysis, Edge AI Hardware Market Processor Type was valued at USD 19,402.23 Million in 2024. The Edge AI Hardware Industry is projected to grow from USD 26,541.44 Million in 2025 to USD 133,252.46 Million by 2035, exhibiting a compound annual growth rate (CAGR) of 17.6% during the forecast period (2025 - 2035).

## Market Drivers

### Emergence of 5G Technology

Le déploiement de la technologie 5G est prêt à révolutionner l'industrie du marché mondial du matériel AI Edge. Avec sa connectivité à haute vitesse et sa faible latence, la 5G permet un transfert de données plus efficace entre les dispositifs edge et les services cloud. Cette avancée facilite le déploiement d'applications AI nécessitant un traitement en temps réel, telles que [véhicules autonomes](https://www.marketresearchfuture.com/reports/autonomous-vehicles-market-1020) et systèmes de fabrication intelligents. La synergie entre la 5G et le matériel AI Edge devrait stimuler l'expansion du marché, alors que les organisations cherchent à exploiter les capacités des deux technologies. La trajectoire de croissance anticipée suggère un avenir prometteur pour les solutions AI Edge dans un paysage activé par la 5G.

### Increased Adoption of IoT Devices

La prolifération des dispositifs Internet des objets (IoT) influence considérablement l'industrie du marché mondial du matériel AI Edge. À mesure que de plus en plus de dispositifs deviennent interconnectés, la demande de solutions AI Edge capables de traiter les données localement devient primordiale. Ce changement améliore non seulement la sécurité des données, mais réduit également les coûts de bande passante associés à l'informatique cloud. Des industries telles que [villes intelligentes](https://www.marketresearchfuture.com/reports/smart-city-market-2624) et l'automatisation industrielle bénéficient particulièrement de cette tendance. Le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 21,92 % de 2025 à 2035, indiquant un avenir robuste propulsé par l'intégration du matériel AI Edge avec les écosystèmes IoT.

### Growing Focus on Data Privacy and Security

Les préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données façonnent de plus en plus l'industrie du marché mondial du matériel AI Edge. Avec l'augmentation des violations de données et le contrôle réglementaire, les organisations priorisent les solutions qui garantissent la protection des données à la périphérie. Le marché du matériel AI Edge permet un traitement localisé des données, minimisant le risque d'exposition lors de la transmission vers des serveurs centralisés. Cette tendance est particulièrement pertinente dans des secteurs tels que la finance et la santé, où des informations sensibles sont traitées. Alors que les entreprises adoptent des solutions AI Edge pour améliorer leur posture de sécurité, le marché devrait connaître une croissance substantielle, soulignant encore le besoin de solutions matérielles robustes.

### Rising Demand for Real-Time Data Processing

L'industrie du marché mondial du matériel AI Edge connaît une augmentation notable de la demande pour le traitement des données en temps réel. Cette tendance est motivée par le besoin croissant de prise de décision instantanée dans divers secteurs, y compris la santé, l'automobile et la fabrication. Par exemple, les dispositifs AI Edge facilitent une analyse rapide des données à la source, réduisant la latence et améliorant l'efficacité opérationnelle. Alors que les organisations cherchent à tirer parti des données pour un avantage concurrentiel, le marché devrait atteindre 3,28 milliards USD en 2024, reflétant un changement significatif vers l'informatique décentralisée. Cette transformation souligne l'importance du matériel AI Edge pour répondre aux besoins évolutifs des entreprises à l'échelle mondiale.

### Growth In AIOT Devices and Industrial Automation

On s'attend à ce qu'en 2030, il y ait plus de 29 milliards de dispositifs connectés entraînant l'utilisation de matériel d'inférence à la périphérie. De plus en plus d'applications pour l'AI Edge continuent d'évoluer à travers des déploiements commerciaux, industriels et d'infrastructure. Les plateformes d'automatisation industrielle passeront d'une construction basée sur un ensemble de règles à des solutions adaptatives basées sur l'IA via NPU et microcontrôleurs qui permettent aux plateformes activées par l'IA d'automatiser les lignes de production, les AGV et les systèmes de vision machine pour le contrôle qualité. Le cas d'utilisation de l'inférence à la périphérie présente une valeur significative en tirant parti d'une latence quasi nulle, d'un contrôle en temps réel en boucle fermée, éliminant le RTT vers le cloud, et maintenant l'opération même en cas de défaillance du réseau, comme les applications basées sur le cloud qui tombent en panne. À travers les géographies de fabrication en Allemagne, au Japon, en Corée du Sud et en Chine, l'adoption de l'industrie 4.0 transforme le matériel AI Edge d'une expérience technologique en un composant d'infrastructure de qualité production ancrant des programmes d'approvisionnement pluriannuels. Les subventions gouvernementales soutenues par l'IA industrielle dans ces mêmes marchés renforcent encore les engagements d'approvisionnement, compressant les horizons de retour sur capital et créant un cycle de demande auto-soutenu qui positionne le matériel AI Edge comme un élément indispensable de l'infrastructure des usines de prochaine génération.

### Advancements in AI Algorithms and Machine Learning

Les avancées dans les algorithmes d'intelligence artificielle et les techniques d'apprentissage automatique sont essentielles pour propulser l'industrie du marché mondial du matériel AI Edge. Des algorithmes améliorés permettent un traitement et une analyse des données plus efficaces à la périphérie, conduisant à une meilleure performance et précision. Par exemple, l'intégration de modèles d'apprentissage profond dans les dispositifs edge permet des applications sophistiquées telles que la reconnaissance faciale et la maintenance prédictive. À mesure que ces technologies évoluent, elles devraient stimuler la croissance du marché, avec des projections indiquant une augmentation à 29,0 milliards USD d'ici 2035. Cette croissance souligne le rôle critique des méthodologies AI innovantes dans la définition de l'avenir du matériel AI Edge.

## Future Outlook

Le marché du matériel Edge AI devrait croître à un TCAC de 17,6 % de 2025 à 2035, soutenu par une demande croissante pour des performances informatiques élevées et des fonctionnalités de sécurité améliorées.

D'ici 2035, le marché du matériel Edge AI devrait être un composant clé de l'infrastructure technologique mondiale.

## Segment Insights

### Par couche Edge : MicrEdge (dispositifs ultra-edge) (plus grand marché) contre Deep Edge (Edge au niveau des appareils ou Edge intelligent) (croissance la plus rapide)

Basé sur la couche Edge, le marché du matériel Edge AI a été segmenté en MicrEdge (dispositifs ultra-edge), Deep Edge (Edge au niveau des appareils ou Edge intelligent), et Meta Edge (Edge d'infrastructure ou Edge proche du cloud). Les microcontrôleurs avec accélération AI représentent une catégorie fondamentale au sein du matériel de calcul ultra-edge, permettant l'inférence d'apprentissage automatique directement au sein de dispositifs embarqués compacts.

En effectuant des calculs AI directement sur le smartphone, ces chipsets permettent des fonctionnalités telles que la photographie computationnelle, les assistants vocaux intelligents, les expériences de réalité augmentée, et la traduction en temps réel.

### Par type de processeur : GPU (GPU Edge) (plus grand marché) contre CPU (optimisé pour l'IA) (croissance la plus rapide)

Basé sur le type de processeur, le marché du matériel Edge AI a été segmenté en CPU (optimisé pour l'IA), GPU (GPU Edge), NPU (unités de traitement neuronal), TPU (unités de traitement Tensor), FPGA (accélération configurable pour l'IA), ASIC (puces AI spécifiques aux solutions de calcul hybride), unités de traitement d'image (VPU), et DSP (processeurs de signal numérique).

Les GPU sont optimisés pour le déploiement dans des environnements edge, offrant un haut débit de calcul tout en maintenant l'efficacité énergétique et des facteurs de forme compacts. Les unités centrales de traitement optimisées pour l'IA représentent une catégorie clé de processeurs utilisés dans les systèmes de calcul edge qui nécessitent des capacités de calcul flexibles avec un soutien pour les charges de travail d'intelligence artificielle.

### Par architecture hétérogène : Intégration CPU + NPU (plus grand marché) contre Intégration CPU + GPU (croissance la plus rapide)

Basé sur l'architecture hétérogène, le marché du matériel Edge AI a été segmenté en Intégration CPU + GPU, Intégration CPU + NPU, SoCs hybrides GPU + NPU, Combinaisons CPU + FPGA, Architectures ASIC + NPU, SoCs AI multi-NPU, Architectures AI basées sur des chiplets, et Intégration hétérogène 2.5D ou 3D.

Les architectures de systèmes sur puce hybrides GPU et NPU combinent deux accélérateurs AI spécialisés au sein d'une seule plateforme de semi-conducteurs. L'intégration CPU et GPU représente l'une des architectures de calcul hétérogène les plus largement adoptées dans les systèmes matériels Edge AI.

### Par solutions de calcul hybride : SoCs AI avec moteurs d'inférence dédiés (plus grand marché) contre Accélérateurs AI Edge avec cœurs AI basse consommation (croissance la plus rapide)

Basé sur les solutions de calcul hybride, le marché du matériel Edge AI a été segmenté en SoCs AI avec moteurs d'inférence dédiés, matériel AI reconfigurable (hybride basé sur FPGA), processeurs neuromorphiques, Accélérateurs AI Edge avec cœurs AI basse consommation, processeurs réseau activés par l'IA, modules CPU–accélérateur AI hybrides, et co-processeurs AI intégrés avec des contrôleurs de stockage ou de réseau.

Les systèmes sur puce AI avec moteurs d'inférence dédiés sont des plateformes de semi-conducteurs conçues pour exécuter des tâches d'inférence d'apprentissage automatique directement au sein des dispositifs edge. Les accélérateurs AI Edge équipés de cœurs AI basse consommation sont des composants matériels spécialisés conçus pour fournir une inférence d'apprentissage automatique efficace au sein de dispositifs à faible consommation d'énergie.

### Par secteur d'utilisation finale : Fabrication et Industrie 4.0 (plus grand marché) contre Automobile et Mobilité (croissance la plus rapide)

Basé sur le secteur d'utilisation finale, le marché du matériel Edge AI a été segmenté en Fabrication et Industrie 4.0, Automobile et Mobilité, Télécommunications, Santé et dispositifs médicaux, Vente au détail et électronique grand public, Énergie et services publics, Aérospatiale et défense, et Autres.

Le secteur de la fabrication représente l'un des adopteurs les plus significatifs du matériel Edge AI, poussé par l'adoption croissante des technologies de l'Industrie 4.0 et des initiatives de smart factory. Le secteur automobile et de la mobilité adopte rapidement le matériel Edge AI pour soutenir l'intelligence avancée des véhicules, les services de mobilité connectée, et les technologies de conduite autonome.

## Regional Market Share Analysis

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### North America**:**Expanding edge AI hardware globally

North America represents one of the most technologically advanced and mature markets for edge AI hardware globally. The region benefits from a well-established ecosystem of semiconductor manufacturers, artificial intelligence technology developers, and advanced computing infrastructure providers. Organizations across multiple industries are actively deploying edge AI hardware to enable real-time analytics, intelligent automation, and efficient processing of data generated by connected devices. The strong presence of research institutions and technology innovators has accelerated the development of next-generation AI processors, edge computing platforms, and specialized hardware architectures.

### Europe: advanced automotive manufacturing sector

Europe represents a prominent market for edge AI hardware, supported by the region’s strong industrial base, advanced automotive manufacturing sector, and growing adoption of digital technologies across enterprises. Organizations across Europe are increasingly investing in intelligent automation, industrial analytics, and connected infrastructure solutions that rely on localized AI processing capabilities. Edge AI hardware enables companies to analyze large volumes of operational data directly at the source, allowing faster decision-making and improved operational efficiency. Governments and regulatory bodies across the region are also supporting the development of artificial intelligence and semiconductor technologies through various innovation initiatives and funding programs. These efforts are encouraging the expansion of edge computing infrastructure and the integration of AI-enabled devices across sectors such as manufacturing, transportation, telecommunications, and energy management.

### Asia Pacific: strong electronics manufacturing capabilities

The Asia-Pacific region represents one of the fastest-growing markets for edge AI hardware, driven by rapid digital transformation, strong electronics manufacturing capabilities, and widespread adoption of intelligent technologies across industries. Many countries in the region have well-developed semiconductor and consumer electronics industries that contribute significantly to the design and production of advanced computing hardware. Organizations across manufacturing, telecommunications, automotive, and consumer electronics sectors are increasingly deploying edge AI systems to enable real-time analytics and intelligent automation. The region’s large population and expanding digital economy are also generating significant volumes of data, which require localized processing to ensure efficiency and responsiveness. Edge AI hardware enables organizations to process this data closer to the source, reducing latency and improving system performance.

### South America: Protection of digital technologies

South America is gradually emerging as a developing market for edge AI hardware as industries across the region increasingly adopt digital technologies to improve efficiency, productivity, and data-driven decision-making. Many organizations are exploring edge computing solutions to enable real-time data processing and reduce dependence on centralized computing systems. Edge AI hardware allows enterprises to analyze operational data locally, improving responsiveness and reducing network latency in critical applications. The adoption of connected devices, smart infrastructure systems, and industrial automation technologies is creating new opportunities for the deployment of edge AI hardware across multiple sectors. Industries such as manufacturing, energy management, transportation, and agriculture are beginning to integrate AI-enabled edge devices to monitor operations and optimize resource utilization. While the region is still in the early stages of widespread adoption, growing awareness of the benefits of edge computing technologies is gradually encouraging organizations to explore intelligent hardware solutions.

### Middle East & Africa: Emerging strategic digital transformation

The Middle East and Africa region is experiencing growing adoption of edge AI hardware as governments and organizations invest in digital transformation initiatives and intelligent infrastructure projects. Many countries across the region are exploring advanced technologies to improve urban management, energy efficiency, and public safety systems. Edge AI hardware enables localized data processing within connected infrastructure, allowing organizations to analyze information in real time and respond quickly to operational events. The increasing deployment of smart city solutions, intelligent transportation systems, and connected utilities is creating new opportunities for the adoption of edge computing hardware. In addition, industries such as oil and gas, mining, and telecommunications are integrating AI-enabled edge devices to improve operational monitoring and predictive maintenance capabilities. Although adoption remains at an early stage in several parts of the region, growing interest in digital technologies is gradually supporting the development of edge AI ecosystems.

## Competitive Benchmarking

Many global, regional, and local vendors characterize the Global Edge AI Hardware Market. The market is highly competitive, with all the players competing to gain market share. Intense competition, rapid advances in technology, frequent changes in government policies, and environmental regulations are key factors that confront market growth. The vendors compete based on cost, product quality, reliability, and government regulations. Vendors must provide cost-efficient, high-quality products to survive and succeed in an intensely competitive market.
The major players in the market Include STMicroelectronics, Ambiq Micro, Qualcomm, NVIDIA, Intel, Graphcore – IPU architecture, Texas Instruments Incorporated, Rockchip Electronics Co., Ltd., MediaTek, strategic market developments and decisions to improve operational effectiveness.
 
**Key Companies in the ****Edge AI Hardware Market****Include**
 
STMicroelectronics, Ambiq Micro, Qualcomm, NVIDIA, Intel, Graphcore – IPU architecture, Texas Instruments Incorporated, Rockchip Electronics Co., Ltd., MediaTek.
**Recent News:**
 
**April 2025**: MediaTek unveiled flagship Dimensity Auto Cockpit Platform C-X1 and Dimensity Auto Connect MT2739 at Shanghai International Automobile Industry Exhibition, featuring 3nm process technology and NVIDIA RTX graphics for intelligent cockpit experiences.
 
**December 2025**: AutoCore, in partnership with BeiQi Technology and Rockchip, launched the AutoRobo Domesticated Robot Platform based on RK3588+RK1828 computing card, integrating Rockchip's native Robot SDK with AutoCore's production-ready software stack for robotics mass production.
 
**October 2025**: Qualcomm announced agreement to acquire Arduino, the open-source hardware and software company, to expand developer access to edge AI tools and technologies. The acquisition includes launch of Arduino UNO Q powered by Dragonwing QRB2210 processor.

## Recent News & Developments

- October 2024, A new AI hardware platform has now been introduced by NVIDIA, including GPUs and other resources directed to edge computing applications and real-time processing. This development is expected to enhance the capabilities of driverless automobiles, intelligent cities, and industrial automation systems. 
- July 2024, Intel has launched a new range of AI processors for edge devices; these devices were tailored explicitly for low latency and high throughput scenarios. Edge-based AI applications like autonomous surveillance and robotic systems will likely benefit from these processors. 
- April 2024, Qualcomm has introduced an Edge AI chipset that works with 5G networks. This chipset works specifically with mobile edge computing and allows Internet of Things devices, automobiles, and applications for real-time data analytics to be much more efficient. 
- January 2024, Google Cloud launched its aggressively aimed AI accelerator, which is directed towards edge devices and applications. This accelerator aims to allow machine learning applications to function without much reliance on cloud servers, critical in industrial applications and healthcare. 
- October 2023, As part of its aspirations to further diversify its business, Arm Holdings announced plans to enter the AI chip market. Such a move would allow them to use their strengths in the architectural design of chips to make processors intended for AI workloads. Broadly, the goal is to provide solutions for the shortage of efficient AI hardware.
- July 2023, Regarding edge applications, Broadcom today showcased a new AI accelerator that provides low energy requirements and high performance. Further boosters for broader segments such as automotive, healthcare, and many other industries would come by bringing AI computation to the edge.
- In May 2023, Arm introduced a new Cortex-X4 high-performance core, and a GPU called G720. the Cortex-A720 performance cores and Cortex-A520 power-efficiency CPUs, can be paired with GPUs in smartphones, tablets, and PCs. The chipset package, called TCS23, has a mix of hardware and software technologies operating on the sidelines that improve AI performance.
- April 2023, Qualcomm partnered with a large automotive group to incorporate its Edge AI hardware Market in future vehicles. This collaboration is expected to improve the capabilities of self-driving cars and the user experience inside the vehicle with advanced AI processing.
- In March 2023, Intel's Habana Labs has launched second-generation Al processors for training and inferencing. In March 2022, Amphenol Corporation expanded its SURLOK Plus Series to include 8 mm and 10.3 mm right-angle connectors, with a voltage range of 1500 VDC to meet energy storage and high-power connection and transfer requirements.

## Report Scope

| xMarket Processor Type 2024 |  19,402.23 (USD Million) |
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| Market Processor Type 2025 | 26,541.44 (USD Million) |
| Market Processor Type 2035 | 133,252.46 (USD Million) |
| Compound Annual Growth Rate (CAGR) | 17.6% (2025 - 2035) |
| Report Coverage | Revenue Forecast, Competitive Landscape, Growth Factors, and Trends |
| Base Year | 2024 |
| Market Forecast Period | 2025 - 2035 |
| Historical Data | 2019 - 2023 |
| Market Forecast Units | USD Million |
| Key Companies Profiled | STMicroelectronics, Ambiq Micro, Qualcomm, NVIDIA, Intel, Graphcore – IPU architecture, Texas Instruments Incorporated, Rockchip Electronics Co., Ltd., MediaTek. |
| Segments Covered | By Edge Layer By Processor Type By Heterogeneous Architecture By Hybrid Computing Solutions By End Use Industry |
| Key Market Opportunities | Healthcare Edge AI: Remote Diagnostics and Wearable Intelligence Smart City and Intelligent Infrastructure Capital Programmes On-Device Generative AI and Private LLM Inference at the Edge. |
| Key Market Dynamics | Autonomous Vehicle and Robotics Platform Proliferation Enterprise Digital Transformation and Real-Time Operational Intelligence Maturation of Dedicated Edge AI Silicon Ecosystems. |
| Region Covered | North America, Europe, Asia Pacific, South America, Middle East & Africa. |

## Frequently Asked Questions

**Q: Comment les budgets de puissance du matériel AI en périphérie affectent-ils le déploiement dans les dispositifs alimentés par batterie ?**
A: La plupart des dispositifs AI en périphérie alimentés par batterie fonctionnent dans une enveloppe thermique de 1 à 5 watts, ce qui limite l'inférence à des modèles de moins d'un milliard de paramètres sans silicium NPU dédié. Des fournisseurs comme Syntiant et Ambiq expédient des puces AI ultra-basse consommation consommant moins de 1 mW pour la détection de mots-clés toujours activée [17].

**Q: Quelles normes de certification s'appliquent aux puces AI en périphérie utilisées dans les systèmes automobiles critiques pour la sécurité ?**
A: Le silicium AI en périphérie automobile doit répondre à la certification de sécurité fonctionnelle ISO 26262 ASIL-B ou ASIL-D, selon le niveau d'autonomie. Les puces Orin de NVIDIA et EyeQ6 de Mobileye figurent parmi les rares puces avec une conformité totale ASIL-D d'ici 2025 [8].

**Q: Comment le marché du matériel AI en périphérie aborde-t-il les risques de cybersécurité dans l'inférence distribuée ?**
A: La sécurité ancrée dans le matériel—comme ARM TrustZone, les enclaves Intel SGX et les puces Google Titan M2—offre un stockage de clés résistant aux manipulations et un démarrage sécurisé pour les nœuds AI en périphérie. Ces fonctionnalités deviennent de plus en plus obligatoires pour les déploiements gouvernementaux et dans le secteur de la santé [3].

**Q: Quel rôle jouent les processeurs AI RISC-V pour dispositifs embarqués par rapport aux alternatives basées sur ARM ?**
A: RISC-V élimine les frais de licence par cœur, réduisant les coûts de BOM de 15 à 30 % pour les dispositifs IoT à fort volume. Le compromis est une chaîne d'outils logiciels moins mature, bien que l'écart se réduise à mesure qu'Alibaba's T-Head et SiFive élargissent le support des compilateurs [9].

**Q: Comment les équipes d'approvisionnement devraient-elles évaluer les fournisseurs de matériel AI en périphérie pour les déploiements IoT industriels ?**
A: Priorisez les fournisseurs offrant de longues durées de vie des produits (plus de 7 ans), des classifications de température industrielle (de -40 °C à 85 °C) et des piles logicielles validées pour votre système d'exploitation cible. Le coût total de possession—y compris les licences SDK et les services d'intégration—dépassent souvent le coût du matériel [11].

**Q: Le marché du matériel AI en périphérie peut-il prendre en charge l'IA générative en temps réel sur dispositif d'ici 2028 ?**
A: Oui—le Snapdragon X Elite de Qualcomm exécute déjà des LLM de 7 milliards de paramètres localement à 30 jetons par seconde, et les NPU de prochaine génération en 2 nm doubleront ce débit. L'IA générative sur dispositif sera standard dans les dispositifs phares d'ici 2027 [12].

**Q: Qu'est-ce qui distingue les FPGA des ASIC pour les charges de travail d'inférence AI en périphérie ?**
A: Les FPGA offrent une reconfigurabilité et un temps de mise sur le marché plus rapide, ce qui les rend idéaux pour le prototypage et les applications à faible volume. Les ASIC offrent une efficacité énergétique 5 à 10 fois meilleure à grande échelle mais nécessitent 12 à 18 mois de temps de conception et plus de 10 millions USD en coûts NRE [23].


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*This Markdown endpoint is provided for AI systems and LLM crawlers. For the full interactive report visit https://www.marketresearchfuture.com/reports/edge-ai-hardware-market-7836*