Marktgröße und -anteil für eingebettete KI nach Angebot (Hardware, Software, Dienstleistungen); Datentyp (Sensordaten, Bild- und Videodaten, numerische Daten, kategoriale Daten); Endbenutzer (BFSI, IT und ITES, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Energie und Versorgung, Transport und Logistik) – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2025–2037

Embedded-KI-Sektor: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Steigende Nachfrage nach energieeffizienten und leistungsstarken Prozessoren – Der wachsende Bedarf an leistungsstärkeren und energieeffizienteren Prozessoren, die komplexe KI-Algorithmen ausführen können, eröffnet zunehmend bedeutende wirtschaftliche Chancen. KI-Algorithmen werden immer ressourcenintensiver und komplexer.
  
  Daher steigt der Bedarf an Prozessoren, die diese Anforderungen effizient bewältigen können. Die Nachfrage nach leistungsstärkeren Prozessoren wie Hochleistungs-CPUs, GPUs und spezialisierten KI-Beschleunigern bietet Anbietern eingebetteter KI-Lösungen die Möglichkeit, modernste Technologie anzubieten. Um die wachsende Marktnachfrage zu nutzen und leistungsstarke eingebettete KI-Lösungen anzubieten, die den Anforderungen der Kunden gerecht werden, Angesichts steigender Erwartungen sollten sich Anbieter auf die Entwicklung hochentwickelter Prozessoren, Edge-Computing-Funktionen, energieeffizienter Lösungen und Partnerschaften konzentrieren.
• Steigende Nachfrage nach autonomen und intelligenten Systemen für individuelle Erlebnisse – Der zunehmende Bedarf an besserer Technologie, die Kunden personalisierte und flexible Erlebnisse bietet, wird die Marktakzeptanz dieser Lösungen im Bereich eingebetteter KI beschleunigen. Da individuelle Erlebnisse erforderlich sind, integrieren verschiedene eingebettete Systeme KI-Funktionen.
  
  Mithilfe dieser Lösungen können Geräte und Anwendungen Nutzerdaten, Neigungen und Aktivitäten analysieren, um maßgeschneiderte Ratschläge, Ideen und Antworten zu bieten. Diese Lösungen verbessern letztendlich die Kundenzufriedenheit und fördern die Marktexpansion, indem sie Geräte und Systeme befähigen, Nutzerpräferenzen zu verstehen, sich an veränderte Bedingungen anzupassen, fundierte Entscheidungen zu treffen und individuelle Erlebnisse zu bieten.
• Steigende Nachfrage nach Hochgeschwindigkeitsdatendiensten in IT- und ITES-Unternehmen weltweit – Für viele Unternehmen sind Big Data unverzichtbar, und Data Engineering, ein architektonischer Ansatz für die Informationstechnologie, verbindet alle diese Aspekte. Dieses Feld umfasst die Planung, den Aufbau und die Verwaltung von Data Warehouses, in denen unverarbeitete Daten in leicht lesbare Abfragen für Analysten umgewandelt werden.
  
  Die eingebettete KI unterstützt IT- und ITES-Unternehmen dabei, reibungslos und effizient mit Hochgeschwindigkeitsdatendiensten und effektiven Datensicherheitsprozessen zu arbeiten.

Herausforderungen

• Geringe Rechenleistung und Modellmaximierung – Eingebettete KI-Systeme arbeiten häufig auf ressourcenbeschränkter Hardware mit begrenztem Speicher, begrenzter Rechenleistung und Energie. Unzureichende Rechenressourcen können die Leistung von KI-Systemen beeinträchtigen, was zu längeren Inferenzzeiten, geringerer Genauigkeit und einer weniger zufriedenstellenden Nutzererfahrung führt. Wenn KI-Modelle aufgrund von Rechenleistungsbeschränkungen nicht auf eingebetteten Geräten ausgeführt werden können, wird die Akzeptanz dieser Lösungen beeinträchtigt, da die Modelle möglicherweise nicht die Leistungsanforderungen der vorgesehenen Anwendungen erfüllen.
  
  Da der Markt in diesen Bereichen weiter wächst, ermöglicht die Bewältigung dieser Herausforderungen die Bereitstellung leistungsfähigerer und effektiverer KI-Anwendungen auf ressourcenbeschränkten Geräten und beschleunigt die Akzeptanz eingebetteter KI-Lösungen in verschiedenen Bereichen.
• Datenschutz und -sicherheit können die Zuverlässigkeit zwischen Nutzern und eingebetteten KI-Lösungen beeinträchtigen.
• Algorithmische Effizienz und Modellgröße können das Wachstum des Marktes für eingebettete KI behindern.