Le marché du matériel d'intelligence artificielle de pointe devrait enregistrer une expédition de 610 millions d'unités en 2019 et devrait atteindre 1559.3 millions d'unités d'ici 2024, à un TCAC de 20.64 % au cours de la période de prévision. Les principaux moteurs de la croissance du marché sont la demande croissante de traitement en temps réel et à faible latence sur les appareils de périphérie et l'émergence de coprocesseurs d'IA pour l'informatique de périphérie. En outre, les opportunités sous-jacentes pour le marché du matériel d'intelligence artificielle de périphérie comprennent une demande croissante d'informatique de périphérie dans l'IoT et des processeurs d'intelligence artificielle dédiés pour l'analyse d'images sur l'appareil. Les principales contraintes pour le marché sont une formation limitée sur l'appareil et un nombre limité d'experts en IA. La consommation d'énergie et les contraintes de taille posent des défis majeurs au marché du matériel d'IA de pointe.
- Intel Société (États-Unis),
- NVIDIA Corporation (États-Unis),
- Samsung Electronics Co., Ltd. (Corée du Sud),
- Huawei Technologies Co., Ltd. (Chine),
- Google Inc. (États-Unis),
- MediaTek Inc. (Taïwan),
- Xilinx Inc. (États-Unis), Imagination Technologies Limited (Royaume-Uni),
- Microsoft Corporation (États-Unis) et bien d'autres…
En termes de type d'appareil, le marché des caméras devrait croître au TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision sur le marché du matériel Edge AI
Les caméras font partie intégrante de divers appareils intelligents avec Wi-Fi support, fonctions intelligentes, vitesse supérieure et performances améliorées pendant des années. Cependant, des caméras en tant qu'appareils intelligents autonomes dotés d'unités de traitement de la vision (VPU) qui contribuent à fournir des solutions économes en énergie pour la vision et l'intelligence artificielle font désormais leur apparition sur le marché. De tels appareils sont conçus pour exécuter des réseaux neuronaux profonds à haute vitesse et à faible consommation sans compromettre la précision, ce qui permet aux appareils de voir, de comprendre et de réagir à leur environnement en temps réel. Le marché des VPU connaît constamment des progrès. Par exemple, le VPU Myriad 2 de génération précédente développé par Movidius offrait une prise en charge approfondie du réseau neuronal avec une consommation relativement faible. Le nouveau VPU Myriad X (introduit par Intel (États-Unis) en août 2017) peut cependant atteindre des performances environ 10 fois supérieures ; avec plusieurs réseaux neuronaux fonctionnant simultanément, pour offrir des capacités autonomes étendues sur un large éventail d'applications telles que les drones, la robotique, la réalité virtuelle et les caméras intelligentes. En raison de tels développements, le marché assiste à un afflux de caméras alimentées par des puces IA qui permettent à ces appareils de juger le moment le plus approprié pour capturer des images fixes ou des vidéos.
Les puces IA dédiées ou processeurs IA ont été l'un des développements majeurs des smartphones sans souci l'année dernière. La demande croissante de reconnaissance et d’analyse de la parole et de la voix en temps réel, ainsi que les progrès techniques dans la reconnaissance d’images des smartphones, stimulent le marché des processeurs d’IA dans les smartphones. La majorité des processeurs d'IA disposent d'une unité de traitement neuronal (NPU) supplémentaire intégrée qui peut gérer des quantités importantes de traitement parallèle, utilise une faible consommation d'énergie et est capable d'effectuer des tâches cognitives. Jusqu'à présent, la plupart des traitements liés à l'IA, tels que les tâches de prédiction, de détection, de correspondance de modèles et de classification sur les applications et assistants mobiles, s'effectuent principalement dans le cloud. Cependant, avec les processeurs d'IA intégrés à un téléphone, ces tâches d'IA pourraient être effectuées directement sur l'appareil, même sans aucune connectivité ; cela améliorerait non seulement les performances de l'appareil, mais réduirait également la pression sur la batterie. Les fonctionnalités d'IA des smartphones sont actuellement principalement axées sur l'imagerie et la photographie, l'efficacité énergétique et la sécurité.