Dimensioni e quota del mercato dell'intelligenza artificiale nell'IoT, per componente (hardware, software, software di gestione dati, piattaforme di intelligenza artificiale); servizi; implementazione; applicazione - analisi SWOT, approfondimenti strategici competitivi, tendenze regionali 2025-2037

L'intelligenza artificiale nel settore IoT: fattori di crescita e sfide

Fattori di crescita

• Quadri normativi di conformità che accelerano l'implementazione sicura di IA-IoT: Un importante catalizzatore del mercato globale dell'IA nell'IoT è l'evoluzione dei quadri normativi di conformità. Questi obblighi hanno garantito rigorosi standard di privacy dei dati e sicurezza informatica, favorendo la crescita del mercato. Nel 2024, il National Institute of Standards and Technology (NIST) AI Risk Management Framework ha evidenziato che le organizzazioni sono tenute ad adottare modelli di governance dell'IA basati sul rischio per le implementazioni IoT. L'aumento dei sistemi IA-IoT sicuri e conformi sta rafforzando la penetrazione del mercato e ha accelerato i tempi di adozione. Inoltre, le aziende con una maggiore sicurezza e conformità agli standard normativi emergono come elemento di differenziazione competitiva, rafforzando una migliore implementazione nei settori regolamentati.
• Ottimizzazione dei costi dei semiconduttori per migliorare la scalabilità dell'IA-IoT: Un importante indicatore economico della crescita del settore è l'ottimizzazione dei costi dei semiconduttori. La riduzione dei costi si è rivelata fondamentale per le aziende e ha contribuito all'ampia implementazione dell'IA-IoT in numerosi settori. In termini di fattori che ottimizzano i costi, TSMC ha evidenziato nel suo report sugli utili del quarto trimestre del 2024 che l'efficienza nella produzione di wafer è migliorata di oltre il 17% grazie ai progressi nello stacking dei chip, che a sua volta ha ridotto il costo unitario degli acceleratori di IA implementati nei dispositivi IoT edge. Inoltre, gli investimenti in impianti di fabbricazione di chip AI di nuova generazione sono destinati a ridurre i costi per chip di oltre il 20% entro la fine del 2026. La crescente accessibilità economica è destinata a supportare il settore che sfrutta l'automazione industriale.

Principali tendenze tecnologiche del mercato

La rapida adozione di architetture di elaborazione neuromorfiche nei dispositivi AI-IoT ha rafforzato l'elaborazione dei dati in tempo reale all'edge e i consumi estremamente bassi. Le crescenti tendenze di implementazione hanno suggerito un passaggio crescente verso framework AI open source su misura per ambienti IoT, che hanno facilitato una migliore personalizzazione e interoperabilità tra dispositivi eterogenei. Un'altra tendenza importante è stata l'evoluzione dell'infrastruttura cloud-edge ibrida che ha rimodellato le metodologie di implementazione. La tabella seguente evidenzia l'impatto delle tendenze tecnologiche sul mercato dell'intelligenza artificiale nell'IoT:

Sfida

• Rispetto degli obblighi di localizzazione dei dati e conformità alla privacy: Le rigide leggi sulla localizzazione dei dati e sulla privacy hanno posto notevoli barriere all'ingresso per l'intelligenza artificiale nei produttori di IoT. La sfida è stata particolarmente persistente nei mercati nazionali di UE, India e Cina. Queste normative hanno spinto le aziende ad archiviare ed elaborare i dati localmente, complicando l'analisi dell'intelligenza artificiale basata sul cloud. Inoltre, un'analisi regionale delle leggi ha indicato una mancanza di interoperabilità che influisce sulla scalabilità globale delle soluzioni di intelligenza artificiale che si basano su modelli di dati centralizzati.