Ограниченное по времени праздничное предложение | Аппаратное обеспечение Edge AI Отчет о рынке @ $2450
Обзор рынка оборудования для периферийного ИИ:
Объем рынка аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ в 2025 году оценивался в 27,9 млрд долларов США и, согласно прогнозам, достигнет 122,8 млрд долларов США к концу 2035 года, увеличиваясь на 17,9% в год в течение прогнозируемого периода, то есть с 2026 по 2035 год. В 2026 году объем отрасли аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ оценивался в 32,8 млрд долларов США.
Рынок аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ растет экспоненциально, поскольку в различных отраслях наблюдается рост спроса на обработку данных в реальном времени, снижение задержки и повышение конфиденциальности данных. Аналогичным образом, такие сектора, как автономные транспортные средства, промышленная автоматизация, медицинские устройства и бытовая электроника, быстро внедряют специализированное оборудование, включая оптимизированные для ИИ процессоры, чипы, графические процессоры и нейронные процессоры, для выполнения сложных вычислений на устройстве. В этом контексте в статье, опубликованной Ассоциацией полупроводниковой промышленности в июле 2025 года, сообщается, что масштабные инвестиции в цепочку поставок полупроводников в США превышают 630 миллиардов долларов США в рамках более чем 130 объявленных проектов, что напрямую укрепляет производственную базу, необходимую для аппаратного обеспечения периферийных вычислений с использованием ИИ, и улучшает доступ к передовым чипам, материалам и мощностям по упаковке, которые необходимы для производства устройств.
Кроме того, согласно той же статье, государственные стимулы, включающие гранты на сумму 32,54 млрд долларов США и кредиты до 5,85 млрд долларов США от Министерства торговли, а также специальные программы, такие как грант Secure Enclave на сумму 3 млрд долларов США, как ожидается, повысят доступность критически важных компонентов на внутреннем рынке и снизят риски, связанные с поставками. Таким образом, наличие этих инициатив в совокупности укрепляет устойчивость цепочки поставок, стабилизирует долгосрочные цены на компоненты и поддерживает устойчивые инновации для компаний, разрабатывающих аппаратные решения для периферийного ИИ. Кроме того, рынок аппаратного обеспечения для периферийного ИИ также поддерживается появлением устройств IoT и растущим развертыванием сетей 5G, спрос на которые является весьма высоким.
Инвестиции в цепочку поставок полупроводников для поддержки разработки аппаратного обеспечения для периферийных вычислений в области искусственного интеллекта (2020-2025 гг.)
Компания | Тип проекта | Категория | Размер проекта | Гранты |
Системы повышения производительности | Новый объект | Оборудование | 25 миллионов долларов США | - |
X-FAB | Расширение/Модернизация | Полупроводники | 200 миллионов долларов США | 50 миллионов долларов США |
Вулфспид (Сайлер-Сити) | Новый объект | Полупроводники | 6 миллиардов долларов США (2 объекта) | 750 миллионов долларов США (2 объекта) |
Вулфспид (Марси) | Расширение | Полупроводники | 6 миллиардов долларов США (2 объекта) | 750 миллионов долларов США (2 объекта) |
Western Digital | Расширение | Полупроводники | 350 миллионов долларов США | - |
Ваком | Новый объект | Оборудование | 90 миллионов долларов США | - |
TTM Technologies | Новый объект | Материалы | 130 миллионов долларов США | - |
TSMC | Новый объект | Полупроводники | 165 миллиардов долларов США | - |
Источник: Ассоциация полупроводниковой промышленности
Ключ Аппаратное обеспечение Edge AI Сводка рыночной аналитики:
Основные региональные особенности:
- Ожидается, что к 2035 году Северная Америка займет 45,6% рынка оборудования для периферийных вычислений с использованием искусственного интеллекта, что обусловлено ростом внедрения технологий.
- К 2035 году Азиатско-Тихоокеанский регион готов расширить свое присутствие и увеличить свою долю на рынке благодаря ускоренной промышленной автоматизации.
Анализ сегмента:
- По прогнозам, к 2035 году сегмент ускорителей ИИ на рынке оборудования для периферийных вычислений займет 38,9% рынка, чему будут способствовать требования к эффективности обработки данных в реальном времени на периферии сети.
- Ожидается, что к 2035 году сегмент высокоскоростной памяти займет значительную долю рынка, чему будет способствовать потребность в высокопроизводительной памяти для поддержания весовых коэффициентов моделей и многомодальной обработки.
Основные тенденции роста:
- Распространение интернета вещей и подключенных устройств.
- Появление сетей 5G и будущих сетей 6G
Основные проблемы:
- нестабильность цепочки поставок
- Сложность интеграции и фрагментированные стандарты
Ключевые игроки: NVIDIA Corporation (США), Intel Corporation (США), Qualcomm Technologies, Inc. (США), Advanced Micro Devices, Inc. (США), Apple Inc. (США), Samsung Electronics Co., Ltd. (Южная Корея), MediaTek Inc. (Тайвань), Huawei Technologies Co., Ltd. (Китай), IBM (США), Micron Technology, Inc. (США), Hailo Technologies Ltd. (Израиль), Arm Holdings plc (Великобритания), Broadcom Inc. (США), STMicroelectronics (Швейцария), Lattice Semiconductor (США).
Глобальный Аппаратное обеспечение Edge AI Рынок Прогноз и региональный обзор:
Размер рынка и прогнозы роста:
- Размер рынка в 2025 году: 27,9 млрд долларов США.
- Размер рынка в 2026 году: 32,8 млрд долларов США.
- Прогнозируемый объем рынка: 122,8 млрд долларов США к 2035 году.
- Прогнозы роста: среднегодовой темп роста 17,9% (2026-2035 гг.)
Ключевые региональные тенденции:
- Крупнейший регион: Северная Америка (45,6% к 2035 году)
- Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион
- Доминирующие страны: США, Китай, Япония, Германия, Южная Корея
- Развивающиеся страны: Индия, Сингапур, Тайвань, Бразилия, Объединенные Арабские Эмираты
Last updated on : 9 December, 2025
Рынок аппаратного обеспечения для периферийных вычислений в области искусственного интеллекта: факторы роста и проблемы
Факторы роста
- Распространение Интернета вещей и подключенных устройств: Рост числа интеллектуальных и подключенных устройств, таких как датчики, камеры и узлы Интернета вещей, значительно ускоряет спрос на обработку данных с помощью ИИ непосредственно на устройствах, создавая благоприятную деловую среду для рынка аппаратного обеспечения для периферийного ИИ. Это позволяет принимать решения с низкой задержкой без зависимости от облачного подключения. В статье, опубликованной NIELIT в мае 2022 года, сообщалось, что Индия активно использует Интернет вещей благодаря таким инициативам, как «Миссия умного города» и «Программа цифровой Индии», которые внедряют подключенные системы, такие как умные дома, транспорт, освещение и парковки. Одновременно с этим, поддерживаемые правительством программы обучения и программы развития инфраструктуры Интернета вещей также ускоряют внедрение и использование Интернета вещей на обширной территории страны.
- Появление сетей 5G и будущих сетей 6G: это также важный фактор роста рынка аппаратного обеспечения для периферийного ИИ, поскольку широкое распространение высокоскоростной беспроводной связи с низкой задержкой делает вывод данных и обмен информацией на периферии более осуществимыми, что стимулирует предприятия развертывать аппаратное обеспечение для периферийного ИИ в приложениях. В сентябре 2025 года Tata Consultancy Services и Qualcomm объявили о создании инновационной лаборатории TCS в Бангалоре для совместной разработки интеллектуальных масштабируемых решений для периферийного ИИ с использованием платформ Qualcomm. Лаборатория оснащена частными сетями 5G и будет сосредоточена на интеллектуальных решениях для устройств в режиме реального времени для таких секторов, как здравоохранение, производство, интеллектуальная инфраструктура и безопасность. Кроме того, сотрудничество направлено на создание экономически эффективных, энергоэффективных и программно-определяемых решений, которые позволят предприятиям модернизировать процессы и развертывать автономные интеллектуальные устройства.
- Необходимость аналитики в реальном времени: это, в сочетании с необходимостью обработки данных на устройстве для таких приложений, как автономное вождение, робототехника, промышленная автоматизация, видеоаналитика и прогнозируемое техническое обслуживание, делает быстрые решения крайне важными. Поэтому этот фактор стимулирует спрос на оборудование, способное запускать модели ИИ локально. В сентябре 2025 года компания Arm объявила, что ее технология периферийного ИИ эффективно трансформирует отрасли, обеспечивая работу ИИ непосредственно на локальных устройствах, снижая задержку, повышая конфиденциальность и улучшая общую надежность системы. Компания также отметила реальные области применения, включая интеллектуальное производство, розничную торговлю, здравоохранение, сельское хозяйство, робототехнику и безопасность, где вывод данных на устройстве обеспечивает аналитику в реальном времени и автономное принятие решений. Кроме того, эта интеграция ИИ на периферии поддерживает энергоэффективность и быструю реакцию в средах IoT и подключенных устройствах, что положительно влияет на рынок оборудования для периферийного ИИ.
Проблемы
- Нестабильность цепочки поставок: это, в сочетании с ограничениями по компонентам, стало серьезной проблемой для рынка аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ. Это напрямую связано с доступностью полупроводниковых пластин, узкими местами в упаковке и ограниченным доступом к специализированным компонентам, таким как ускорители ИИ, встроенные нейронные процессоры и память высокой плотности. В этом отношении производители зависят от глобальных распределенных экосистем производства и сборки, что делает их крайне уязвимыми к геополитическим потрясениям, экспортному контролю, задержкам в логистике и нехватке производственных узлов. Кроме того, сроки поставки критически важных компонентов чрезвычайно велики, что негативно сказывается на графиках производства и планировании развертывания оборудования. Более того, когда мощности увеличиваются, конкуренция со спросом на чипы для ИИ в центрах обработки данных создает повышающее давление на цены, тем самым сокращая объемы поставок устройств, ориентированных на периферийные вычисления.
- Сложность интеграции и фрагментированные стандарты: рынок аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ должен поддерживать множество сред развертывания, от промышленной автоматизации и медицинского оборудования до транспортных систем и удаленных датчиков. Это разнообразие создает сложные требования к интеграции в таких областях, как подключение, встроенное программное обеспечение, операционные системы, управление питанием и рабочие нагрузки для обработки данных в реальном времени. В этом контексте поставщикам приходится учитывать противоречивые спецификации заказчиков, ограниченные стандарты совместимости, а также фрагментированные платформы ИИ. Кроме того, поддержание совместимости с программными стеками периферийных вычислений с детерминированной задержкой и точностью обработки на устройстве увеличивает инженерную нагрузку. Более того, интеграционное тестирование, сертификация и долгосрочная поддержка устройств продлевают циклы разработки, поскольку корпоративные развертывания часто используют устаревшие архитектуры; поставщикам необходимо предлагать гибридные решения, взаимодействующие со стареющей инфраструктурой.
Размер и прогноз рынка оборудования для периферийного ИИ:
| Атрибут отчёта | Детали |
|---|---|
|
базовый год |
2025 |
|
Прогнозный год |
2026-2035 |
|
среднегодовой темп роста |
17,9% |
|
Базовый размер рынка (2025 год) |
27,9 млрд долларов США |
|
Прогнозируемый размер рынка (2035 год) |
122,8 млрд долларов США |
|
Региональный охват |
|
Сегментация рынка оборудования для периферийного ИИ:
Анализ сегмента аппаратного обеспечения обработки
К концу 2035 года ожидается, что на долю ускорителей ИИ придется 38,9% рынка оборудования для периферийных вычислений ИИ. Доминирование в этом сегменте в значительной степени обусловлено требованиями к эффективности для выполнения вычислений в реальном времени на периферии сети. В декабре 2025 года компания Marvell Technology объявила о приобретении Celestial AI за 3,25 миллиарда долларов США с целью развития терабитных оптических межсоединений для ускорителей ИИ в центрах обработки данных следующего поколения. В этом отношении фотонная архитектура Celestial AI обеспечивает сверхнизкую задержку, высокую пропускную способность и энергоэффективные соединения между XPU, тем самым расширяя поддержку многостоечных масштабируемых архитектур ИИ. Кроме того, это приобретение позиционирует Marvell как лидера в области высокопроизводительной инфраструктуры ИИ, обеспечивая более быстрое и эффективное крупномасштабное обучение и выполнение вычислений ИИ, что, следовательно, означает более широкий охват сегмента.
Анализ сегмента памяти и хранения данных
На рынке аппаратного обеспечения для периферийных вычислений и ИИ ожидается, что сегмент высокоскоростной памяти займет значительную долю в рассматриваемый период. Рабочие нагрузки для вывода данных на периферии требуют высокопроизводительной памяти для поддержки весов моделей и многомодальной обработки, что позиционирует этот сегмент как лидера в этом секторе и обеспечит ему значительный рост доходов. Поскольку процессоры переходят к архитектурам чиплетной и 3D-интеграции, высокоскоростная память становится крайне важной для решения проблем, связанных с нехваткой памяти. Кроме того, эта высокоскоростная память крайне важна для периферийных устройств ИИ, позволяя эффективно обрабатывать большие модели ИИ и многомодальные данные в реальном времени, а также повышать производительность. Ее интеграция в чиплетные и 3D-архитектуры позволяет создавать компактные, энергоэффективные конструкции, подходящие для периферийных вычислений. Более того, с ростом спроса на встроенный ИИ в приложениях, сегмент высокоскоростной памяти готов обеспечить существенный рост доходов на рынке.
Анализ сегмента аппаратного обеспечения для обеспечения связи
В сегменте аппаратного обеспечения для обеспечения связи ожидается, что модули 5G/6G для периферийных вычислений займут значительную долю рынка аппаратного обеспечения для ИИ на периферии сети в течение анализируемого периода. Высокоскоростные беспроводные каналы связи необходимы для распределенного вывода данных на периферии сети, удаленного управления и гибридных архитектур периферийных и облачных вычислений, где эти достижения стимулируют спрос на интегрированные коммуникационные чипсеты в периферийных шлюзах, узлах промышленного IoT и автономных платформах. В октябре 2025 года NVIDIA совместно с Booz Allen, Cisco, MITRE, ODC и T-Mobile представила первый в истории беспроводной стек для 6G, разработанный специально для ИИ и построенный на платформе NVIDIA AI Aerial для интеграции ИИ в аппаратное, программное обеспечение и архитектуру. Кроме того, этот стек позволяет создавать прорывные приложения, такие как многомодальное интегрированное зондирование и связь для обеспечения общественной безопасности и гибкое использование спектра на основе ИИ, обеспечивая более высокую эффективность использования спектра и бесперебойную связь.
Наш углубленный анализ рынка аппаратного обеспечения для периферийных вычислений в области искусственного интеллекта включает следующие сегменты:
Сегмент | Подсегменты |
Аппаратное обеспечение обработки |
|
Хранилище памяти |
|
Аппаратное обеспечение для подключения |
|
Датчики и интерфейсы |
|
Энергетика и тепловые ресурсы |
|
Тип устройства |
|
Приложение |
|
Vishnu Nair
Руководитель глобального бизнес-развитияНастройте этот отчет в соответствии с вашими требованиями — свяжитесь с нашим консультантом для получения персонализированных рекомендаций и вариантов.
Рынок оборудования для периферийного ИИ — региональный анализ
Анализ рынка Северной Америки
Ожидается, что к концу 2035 года Северная Америка будет доминировать на рынке оборудования для периферийного ИИ, занимая наибольшую долю выручки в 45,6%. Это свидетельствует о зрелом и высокодоходном рынке, на который положительно влияют внедрение технологий, высокий уровень располагаемого дохода и развитая экосистема исследований и разработок. В декабре 2025 года компания Armada объявила о партнерстве с LTIMindtree для расширения внедрения периферийного ИИ в различных отраслях путем интеграции модульных центров обработки данных Galleon и платформы Armada Edge Platform для интеллектуального анализа данных в реальном времени на периферии сети. Кроме того, это сотрудничество поддерживает суверенный ИИ и федеративное обучение, обеспечивая безопасные рабочие нагрузки ИИ с низкой задержкой в производстве, здравоохранении, энергетике и других регулируемых секторах. Эта инициатива также подчеркивает растущий спрос предприятий на масштабируемое, высокопроизводительное оборудование и инфраструктуру для периферийного ИИ, что делает ее подходящей для общего роста рынка.
В США наблюдается резкий рост регионального рынка аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ благодаря высокой концентрации стартапов в области ИИ, облачных провайдеров и производителей полупроводников. Одновременно с этим, такие отрасли, как оборона, аэрокосмическая промышленность, автоматизация и «умные города», внедряют решения для периферийных вычислений с использованием ИИ, позволяющие проводить аналитику в реальном времени, прогнозировать техническое обслуживание и обеспечивать безопасную обработку данных непосредственно на источнике. В августе 2023 года компания Sidus Space объявила о приобретении Exo-Space с целью расширения своих возможностей в области периферийных вычислений с использованием ИИ для космических приложений путем интеграции аппаратного и программного обеспечения в свои предложения по спутниковым и космическим услугам. Кроме того, это приобретение расширяет технологические возможности, кадровый потенциал и рыночный охват Sidus, позволяя адаптировать обработку данных с использованием ИИ на спутниках для коммерческих, государственных и оборонных клиентов. Более того, объединив платформу периферийных вычислений с использованием ИИ от Exo-Space со своими собственными датчиками и спутниковой группировкой, компания стремится предоставить эффективное и высокопроизводительное решение для обработки данных в космосе.
Канада получила огромную известность на региональном рынке оборудования для периферийных вычислений в области ИИ, чему способствуют развитая экосистема исследований в этой сфере и государственно-частное сотрудничество. В стране наблюдается рост внедрения ИИ в различных секторах, где обработка данных в реальном времени имеет решающее значение. Кроме того, местные технологические инкубаторы и инновационные центры способствуют разработке энергоэффективных устройств для ИИ. В октябре 2024 года компания Untether AI объявила о выпуске тонкой карты-ускорителя speedAI240, обеспечивающей лучшую в мире производительность и энергоэффективность при выполнении задач ИИ на периферии сети и в региональных центрах обработки данных. Кроме того, карта ориентирована на задачи ИИ в автомобильной промышленности, промышленном машинном зрении и сельском хозяйстве, сочетая низкую задержку и низкое энергопотребление благодаря архитектуре At-Memory Compute. Более того, с помощью SDK imAIgine она обеспечивает масштабируемое высокопроизводительное развертывание ИИ за пределами традиционных центров обработки данных.
Анализ рынка Азиатско-Тихоокеанского региона
На рынке аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ Азиатско-Тихоокеанский регион демонстрирует значительный рост благодаря быстрому внедрению технологий, поддерживаемому растущим распространением Интернета вещей, проектами «умных городов» и промышленной автоматизацией. Страны региона сосредоточены на разработке устройств с поддержкой ИИ для транспорта, розничной торговли и производства, используя вычисления на устройствах с низкой задержкой. Кроме того, ведущие компании в крупных странах все чаще инвестируют в исследования в области ИИ и инфраструктуру периферийных вычислений, тем самым ускоряя региональное внедрение в этой области. Регион также выигрывает от огромной численности населения, быстрой урбанизации и сильного экономического роста, особенно в Индии. Между тем, растущие государственные инвестиции и растущий средний класс в Китае и Индии также способствуют дальнейшему росту в регионе. Таким образом, наличие всех этих факторов ответственно позиционирует Азиатско-Тихоокеанский регион как ведущего игрока в этой области.
Китай занял видное место на региональном рынке аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ, чему способствовала мощная государственная поддержка инициатив в области ИИ и программ интеллектуального производства. Одновременно с этим, отечественные производители микросхем постоянно работают над созданием специализированных процессоров и решений для памяти, поддерживающих высокопроизводительные вычисления ИИ на устройствах. В статье, опубликованной SCIO в августе 2025 года, отмечалось, что Китай расширяет свою экосистему аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ за счет национальной вычислительной платформы, которая объединяет региональные и отраслевые ресурсы, обеспечивая эффективное выполнение рабочих нагрузок ИИ в масштабе. С другой стороны, такие компании, как Cambricon Technologies, лидируют в разработке чипов ИИ для смартфонов, серверов и периферийных приложений, что, в свою очередь, стимулирует внутренний спрос и снижает зависимость от иностранных поставщиков, тем самым позиционируя страну как ключевого игрока на мировом рынке аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ.
Индия набирает обороты на рынке аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ, чему способствуют проекты «умных городов», расширение цифровой инфраструктуры и потребность в доступных и энергоэффективных устройствах ИИ. Рынок страны также выигрывает от сотрудничества между правительством, академическими кругами и промышленностью, что способствует разработке специализированных решений для периферийных вычислений с использованием ИИ, адаптированных к местным потребностям. Министерство электроники и информационных технологий в июле 2025 года сообщило, что индийская экосистема стартапов в полупроводниковой отрасли набирает обороты, при этом поддерживаемые правительством инициативы, такие как схема DLI и программа Chips to Startup (C2S), способствуют развитию отечественного производства микросхем. В статье также отмечается, что компания Netrasemi привлекла 107 крор рупий (≈ 12,9 млн долларов США) венчурного финансирования для разработки микросхем, предназначенных для интеллектуального машинного зрения, Интернета вещей и систем видеонаблюдения, в то время как другие стартапы, такие как Mindgrove Technologies и Fermionic Design, также привлекли значительные частные инвестиции, тем самым укрепляя индийскую экосистему периферийных вычислений с использованием ИИ.
Анализ европейского рынка
Европа обладает значительным потенциалом для извлечения выгоды из рынка аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ, чему способствуют инвестиции в автономные системы, промышленный Интернет вещей и управление энергопотреблением. Страны региона делают упор на решения, соответствующие требованиям конфиденциальности, для выполнения нормативных требований, в то время как исследовательские инициативы и промышленные партнерства способствуют продвижению инновационных решений для периферийных вычислений с использованием ИИ в автомобильной, производственной и медицинской отраслях. В декабре 2025 года HPE объявила о предложении архитектуры AMD Helios AI для стоечного применения, предоставляющей готовое решение для обучения ИИ с триллионом параметров и высокопроизводительного вывода данных с производительностью 2,9 экзафлопс в режиме FP4. Кроме того, открытая интегрированная платформа использует сетевые технологии HPE Juniper и чип Broadcom Tomahawk 6 для масштабируемого Ethernet, обеспечивая гибкость и более быстрое развертывание для поставщиков облачных услуг, что свидетельствует о позитивных перспективах рынка аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ.
Ожидается, что Германия будет доминировать на региональном рынке аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ в течение прогнозируемых лет благодаря своей мощной производственной базе и ориентации на Индустрию 4.0. Решения для периферийных вычислений с использованием ИИ внедряются для контроля качества и роботизированной автоматизации. С другой стороны, отечественные полупроводниковые компании разрабатывают высокопроизводительные чипы для удовлетворения потребностей промышленных периферийных приложений. В апреле 2025 года Nagarro и Advantech объявили о заключении глобального партнерства для совместного создания передовых платформ периферийного ИИ и решений для промышленного Интернета вещей, объединяя опыт Advantech в области аппаратного обеспечения с возможностями Nagarro в области программного обеспечения для ИИ. Компания также заявила, что это сотрудничество сосредоточено на масштабируемых и безопасных периферийных платформах, развертывании ИИ в реальном времени и управлении устройствами в таких отраслях, как производство, здравоохранение и умные города, с общей целью предоставления встраиваемых решений промышленного класса, расширяющих возможности периферийного ИИ.
В Великобритании рынок аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ ожидает значительный прогресс, в значительной степени обусловленный спросом на улучшение инфраструктуры умных городов, транспорта и здравоохранения. Рынок страны также выигрывает от поддерживаемых правительством исследовательских программ в области ИИ и сотрудничества, которые ускоряют разработку решений для периферийных вычислений с использованием ИИ. В июле 2024 года британский производитель чипов для ИИ Graphcore объявил о своем приобретении компанией SoftBank и о продолжении работы под ее именем, уделяя основное внимание технологиям вычислений следующего поколения для ИИ. Компания стремится повысить эффективность и вычислительную мощность для рабочих нагрузок ИИ, тем самым поддерживая базовые модели и приложения генеративного ИИ. Таким образом, подобные шаги будут стимулировать НИОКР и глобальное внедрение, а также способствовать развитию рынка ИИ за счет расширения доступа к высокопроизводительным чипам следующего поколения для ИИ.
Ключевые игроки рынка аппаратного обеспечения для периферийных вычислений в области искусственного интеллекта:
- Корпорация NVIDIA (США)
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продукции
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Последние разработки
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- Корпорация Intel (США)
- Qualcomm Technologies, Inc. (США)
- Компания Advanced Micro Devices, Inc. (США)
- Apple Inc. (США)
- Компания Samsung Electronics Co., Ltd. (Южная Корея)
- MediaTek Inc. (Тайвань)
- Huawei Technologies Co., Ltd. (Китай)
- IBM (США)
- Micron Technology, Inc. (США)
- Hailo Technologies Ltd. (Израиль)
- Arm Holdings plc (Великобритания)
- Broadcom Inc. (США)
- STMicroelectronics (Швейцария)
- Lattice Semiconductor (США)
- Корпорация NVIDIA лидирует на мировом рынке благодаря своей платформе Jetson с графическим ускорителем, широко используемой в робототехнике, автономных машинах, промышленном Интернете вещей и обработке данных с интеллектуальных устройств. Сильные стороны компании заключаются в развитой экосистеме разработчиков, поддержке фреймворков искусственного интеллекта и высокой вычислительной плотности. Это, в свою очередь, позволило NVIDIA сохранить лидирующую долю рынка и в основном рассматривается как эталон высокопроизводительных периферийных вычислений.
- Компания Qualcomm Technologies, Inc. использует свой богатый опыт в области мобильных и беспроводных технологий для создания энергоэффективных SoC и платформ для периферийного ИИ, которые объединяют ускорение ИИ, возможности подключения и низкое энергопотребление. Qualcomm быстро перешла к периферийному ИИ, охватывая IoT, автомобильную промышленность, мобильные и встроенные системы, что обеспечивает ей сильные позиции для распределенных рабочих нагрузок вывода на устройствах, особенно в тех областях, где важны энергопотребление и возможности подключения.
- Корпорация Intel предлагает диверсифицированный портфель аппаратных средств для периферийного ИИ, включающий процессоры, видеопроцессоры, программируемые логические интегральные схемы и ускорители ИИ. Компания использует гибкий платформенный подход, поддерживающий компьютерное зрение, промышленный Интернет вещей и приложения для «умных городов». Кроме того, модульные решения и программная поддержка Intel призваны упростить развертывание систем периферийного ИИ в корпоративной и промышленной среде, что позволяет компании получить конкурентное преимущество там, где существует огромная потребность в универсальности и совместимости с устаревшими системами.
- Компания Advanced Micro Devices, Inc. является одним из наиболее prominent игроков на рынке, особенно благодаря своим адаптивным вычислительным решениям и продуктам на базе FPGA, уделяя основное внимание промышленным, автомобильным и встроенным приложениям для ИИ на периферии сети. Компания объединяет ЦП, ГП и программируемую логику в своих адаптивных SoC. Таким образом, эта универсальность привлекает клиентов, которые ищут настраиваемые вычислительные ресурсы для ИИ на периферии сети, а не универсальные решения.
- Компания MediaTek Inc. является ключевым игроком в этой области, специализируясь на предоставлении экономичных и энергоэффективных чипов для периферийного ИИ для рынков потребительской электроники, мобильных устройств, IoT и интеллектуальных устройств с высоким спросом. Компания оптимизирует энергопотребление и доступность, тем самым способствуя более широкому внедрению возможностей периферийного ИИ в чувствительных к цене устройствах и странах, дополняя игроков, ориентированных на производительность.
Ниже приведён список некоторых ведущих игроков, работающих на мировом рынке оборудования для периферийных вычислений с использованием ИИ:
На глобальном рынке аппаратного обеспечения для периферийных вычислений с использованием ИИ такие компании, как NVIDIA, Intel, Qualcomm, AMD и Samsung, используют масштабные исследования и разработки, обширные продуктовые портфели и контроль над ключевыми IP-решениями для аппаратного обеспечения ИИ. Эти игроки уделяют большое внимание производительности на ватт, энергоэффективности и интегрированным платформенным решениям для удовлетворения растущего спроса в сфере Интернета вещей, автомобильной промышленности, робототехники и интеллектуальных устройств. В марте 2025 года компания Qualcomm Technologies, Inc. объявила о приобретении EdgeImpulse Inc. для расширения своих возможностей в области ИИ и поддержки разработчиков в сфере Интернета вещей, что позволит более чем 170 000 разработчиков создавать, развертывать и отслеживать модели периферийного ИИ. Кроме того, этот шаг дополняет стратегический подход компании к Интернету вещей, интегрируя чипсеты, программное обеспечение, услуги и ресурсы экосистемы для поддержки различных отраслей, включая розничную торговлю, безопасность, энергетику и управление цепочками поставок.
Обзор корпоративного рынка оборудования для периферийного искусственного интеллекта:
Последние события
- В ноябре 2025 года компания EdgeCortix объявила о завершении переподписанного раунда финансирования серии B, в результате которого общий объем привлеченных средств превысил 110 миллионов долларов США для поддержки глобального развертывания своего ускорителя искусственного интеллекта SAKURA-II и будущей чиплетной платформы SAKURA-X.
- В октябре 2025 года NXP объявила об официальном завершении приобретения компании Kinara, что стало важным шагом в развитии периферийного ИИ. Этот шаг укрепляет портфель NXP за счет нейропроцессоров Ara-1 и Ara-2 от Kinara, обеспечивающих производительность до 6 и 40 eTOPS² соответственно, что позволяет создавать эффективные приложения с низким уровнем задержки и поддержкой ИИ непосредственно на устройстве.
- Report ID: 8291
- Published Date: Dec 09, 2025
- Report Format: PDF, PPT
- Ознакомьтесь с предварительным обзором ключевых рыночных тенденций и инсайтов
- Ознакомьтесь с примерами таблиц данных и разбивками по сегментам
- Оцените качество наших визуальных представлений данных
- Оцените структуру нашего отчёта и методологию исследования
- Получите представление об анализе конкурентной среды
- Поймите, как представлены региональные прогнозы
- Оцените глубину профилирования компаний и бенчмаркинга
- Предварительный просмотр того, как практические инсайты могут поддержать вашу стратегию
Изучите реальные данные и анализ
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Аппаратное обеспечение Edge AI Объем рыночного отчета
БЕСПЛАТНЫЙ образец включает обзор рынка, тенденции роста, статистические диаграммы и таблицы, прогнозные оценки и многое другое.
Связаться с нашим экспертом
See how top U.S. companies are managing market uncertainty — get your free sample with trends, challenges, macroeconomic factors, charts, forecasts, and more.
Afghanistan (+93)
Åland Islands (+358)
Albania (+355)
Algeria (+213)
American Samoa (+1684)
Andorra (+376)
Angola (+244)
Anguilla (+1264)
Antarctica (+672)
Antigua and Barbuda (+1268)
Argentina (+54)
Armenia (+374)
Aruba (+297)
Australia (+61)
Austria (+43)
Azerbaijan (+994)
Bahamas (+1242)
Bahrain (+973)
Bangladesh (+880)
Barbados (+1246)
Belarus (+375)
Belgium (+32)
Belize (+501)
Benin (+229)
Bermuda (+1441)
Bhutan (+975)
Bolivia (+591)
Bosnia and Herzegovina (+387)
Botswana (+267)
Bouvet Island (+)
Brazil (+55)
British Indian Ocean Territory (+246)
British Virgin Islands (+1284)
Brunei (+673)
Bulgaria (+359)
Burkina Faso (+226)
Burundi (+257)
Cambodia (+855)
Cameroon (+237)
Canada (+1)
Cape Verde (+238)
Cayman Islands (+1345)
Central African Republic (+236)
Chad (+235)
Chile (+56)
China (+86)
Christmas Island (+61)
Cocos (Keeling) Islands (+61)
Colombia (+57)
Comoros (+269)
Cook Islands (+682)
Costa Rica (+506)
Croatia (+385)
Cuba (+53)
Curaçao (+599)
Cyprus (+357)
Czechia (+420)
Democratic Republic of the Congo (+243)
Denmark (+45)
Djibouti (+253)
Dominica (+1767)
Dominican Republic (+1809)
Timor-Leste (+670)
Ecuador (+593)
Egypt (+20)
El Salvador (+503)
Equatorial Guinea (+240)
Eritrea (+291)
Estonia (+372)
Ethiopia (+251)
Falkland Islands (+500)
Faroe Islands (+298)
Fiji (+679)
Finland (+358)
France (+33)
Gabon (+241)
Gambia (+220)
Georgia (+995)
Germany (+49)
Ghana (+233)
Gibraltar (+350)
Greece (+30)
Greenland (+299)
Grenada (+1473)
Guadeloupe (+590)
Guam (+1671)
Guatemala (+502)
Guinea (+224)
Guinea-Bissau (+245)
Guyana (+592)
Haiti (+509)
Honduras (+504)
Hong Kong (+852)
Hungary (+36)
Iceland (+354)
India (+91)
Indonesia (+62)
Iran (+98)
Iraq (+964)
Ireland (+353)
Isle of Man (+44)
Israel (+972)
Italy (+39)
Jamaica (+1876)
Japan (+81)
Jersey (+44)
Jordan (+962)
Kazakhstan (+7)
Kenya (+254)
Kiribati (+686)
Kuwait (+965)
Kyrgyzstan (+996)
Laos (+856)
Latvia (+371)
Lebanon (+961)
Lesotho (+266)
Liberia (+231)
Libya (+218)
Liechtenstein (+423)
Lithuania (+370)
Luxembourg (+352)
Macao (+853)
Madagascar (+261)
Malawi (+265)
Malaysia (+60)
Maldives (+960)
Mali (+223)
Malta (+356)
Marshall Islands (+692)
Mauritania (+222)
Mauritius (+230)
Mayotte (+262)
Mexico (+52)
Micronesia (+691)
Moldova (+373)
Monaco (+377)
Mongolia (+976)
Montenegro (+382)
Montserrat (+1664)
Morocco (+212)
Mozambique (+258)
Myanmar (+95)
Namibia (+264)
Nauru (+674)
Nepal (+977)
Netherlands (+31)
New Caledonia (+687)
New Zealand (+64)
Nicaragua (+505)
Niger (+227)
Nigeria (+234)
Niue (+683)
Norfolk Island (+672)
North Korea (+850)
Northern Mariana Islands (+1670)
Norway (+47)
Oman (+968)
Pakistan (+92)
Palau (+680)
Palestine (+970)
Panama (+507)
Papua New Guinea (+675)
Paraguay (+595)
Peru (+51)
Philippines (+63)
Poland (+48)
Portugal (+351)
Puerto Rico (+1787)
Qatar (+974)
Romania (+40)
Russia (+7)
Rwanda (+250)
Saint Barthélemy (+590)
Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha (+290)
Saint Kitts and Nevis (+1869)
Saint Lucia (+1758)
Saint Martin (French part) (+590)
Saint Pierre and Miquelon (+508)
Saint Vincent and the Grenadines (+1784)
Samoa (+685)
San Marino (+378)
Sao Tome and Principe (+239)
Saudi Arabia (+966)
Senegal (+221)
Serbia (+381)
Seychelles (+248)
Sierra Leone (+232)
Singapore (+65)
Sint Maarten (Dutch part) (+1721)
Slovakia (+421)
Slovenia (+386)
Solomon Islands (+677)
Somalia (+252)
South Africa (+27)
South Georgia and the South Sandwich Islands (+0)
South Korea (+82)
South Sudan (+211)
Spain (+34)
Sri Lanka (+94)
Sudan (+249)
Suriname (+597)
Svalbard and Jan Mayen (+47)
Eswatini (+268)
Sweden (+46)
Switzerland (+41)
Syria (+963)
Taiwan (+886)
Tajikistan (+992)
Tanzania (+255)
Thailand (+66)
Togo (+228)
Tokelau (+690)
Tonga (+676)
Trinidad and Tobago (+1868)
Tunisia (+216)
Turkey (+90)
Turkmenistan (+993)
Turks and Caicos Islands (+1649)
Tuvalu (+688)
Uganda (+256)
Ukraine (+380)
United Arab Emirates (+971)
United Kingdom (+44)
Uruguay (+598)
Uzbekistan (+998)
Vanuatu (+678)
Vatican City (+39)
Venezuela (Bolivarian Republic of) (+58)
Vietnam (+84)
Wallis and Futuna (+681)
Western Sahara (+212)
Yemen (+967)
Zambia (+260)
Zimbabwe (+263)
Авторские права © 2025 Research Nester. Все права защищены.
