O mercado de hardware de IA de ponta deve registrar uma remessa de 610 milhões de unidades em 2019 e deve chegar a 1559.3 milhões de unidades em 2024, a um CAGR de 20.64% durante o período de previsão. Os principais impulsionadores do crescimento do mercado são a crescente demanda por baixa latência e processamento em tempo real em dispositivos de ponta e o surgimento de coprocessadores de IA para computação de ponta. Além disso, as oportunidades subjacentes para o mercado de hardware de IA de ponta incluem a crescente demanda por computação de ponta em IoT e processadores de IA dedicados para análise de imagem no dispositivo. As principais restrições para o mercado são o treinamento limitado no dispositivo e um número limitado de especialistas em IA. O consumo de energia e a restrição de tamanho representam grandes desafios para o mercado de hardware de IA de ponta.
- Intel Corporação (EUA),
- NVIDIA Corporation (EUA),
- Samsung Electronics Co., Ltd. (Coreia do Sul),
- (China),
- Google Inc. (EUA),
- (Taiwan),
- Xilinx Inc. (EUA), Imagination Technologies Limited (Reino Unido),
- Microsoft Corporation (EUA) e muitos mais ...
Em termos de tipo de dispositivo, o mercado de câmeras deve crescer com o CAGR mais alto durante o período de previsão no mercado de hardware Edge AI
As câmeras têm sido parte integrante de vários dispositivos inteligentes com Wi-Fi suporte, funções inteligentes, velocidade superior e desempenho aprimorado por anos. No entanto, as câmaras como dispositivos inteligentes autónomos com unidades de processamento de visão (VPU) que ajudam a fornecer soluções energeticamente eficientes para visão e inteligência artificial estão agora a entrar no mercado. Esses dispositivos são projetados para executar redes neurais profundas em alta velocidade e baixo consumo de energia sem comprometer a precisão, o que permite que os dispositivos vejam, entendam e respondam ao seu ambiente em tempo real. O mercado de VPU está constantemente testemunhando avanços. Por exemplo, a VPU Myriad 2 da geração anterior desenvolvida pela Movidius oferecia suporte de rede neural profunda com potência relativamente baixa. O novo VPU Myriad X (lançado pela Intel (EUA) em agosto de 2017), entretanto, pode atingir um desempenho aproximadamente 10 vezes melhor; com múltiplas redes neurais em execução simultaneamente, para oferecer recursos autônomos estendidos em uma ampla gama de aplicações, como drones, robótica, VR e câmeras inteligentes. Devido a desenvolvimentos como estes, o mercado está testemunhando um influxo de câmeras alimentadas por chips de IA que permitem que esses dispositivos avaliem o momento mais adequado para capturar fotos ou vídeos.
Chips de IA dedicados ou processadores de IA foram um dos principais desenvolvimentos em smartphones tecnologia ano passado. A crescente demanda por reconhecimento e análise de fala e voz em tempo real, bem como os avanços técnicos no reconhecimento de imagens de smartphones, estão impulsionando o mercado de processadores de IA em smartphones. A maioria dos processadores de IA possui uma Unidade de Processamento Neural (NPU) adicional embutida que pode lidar com quantidades significativas de processamento paralelo, usa baixo consumo de energia e é capaz de realizar tarefas cognitivas. Até o momento, a maior parte do processamento relacionado à IA, como previsão, detecção, correspondência de padrões e tarefas de classificação em aplicativos móveis e assistentes, ocorre principalmente na nuvem. No entanto, com processadores de IA integrados num telefone, estas tarefas de IA poderiam ser realizadas diretamente no dispositivo, mesmo sem qualquer conectividade; isso não apenas melhoraria o desempenho do dispositivo, mas também reduziria o desgaste da bateria. Atualmente, os recursos de IA em smartphones estão focados principalmente em imagem e fotografia, eficiência energética e segurança