Tamaño del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipos (GPU, FPGA, ASIC), por aplicaciones cubiertas (implementación en la nube, implementación de terminales), información regional y pronóstico para 2035

Tamaño del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI

El mercado mundial de tarjetas de aceleración de IA de vanguardia alcanzó los 37.500 millones de dólares en 2025, aumentó a 51.970 millones de dólares en 2026 y se expandió rápidamente a 72.030 millones de dólares en 2027, y se espera que los ingresos alcancen los 980.770 millones de dólares en 2035, registrando una tasa compuesta anual excepcional del 38,6% durante 2026-2035. El crecimiento está impulsado por la demanda de inferencia de IA en tiempo real en vehículos autónomos, fábricas inteligentes y centros de datos perimetrales. Más del 61% de las implementaciones admiten análisis de visión y video, mientras que las aplicaciones industriales de telecomunicaciones e IoT continúan acelerando su adopción.

Este crecimiento excepcional está impulsado por la creciente adopción de la informática de punta impulsada por IA en industrias como la automotriz, la robótica, las ciudades inteligentes y la automatización industrial. El mercado de tarjetas de aceleración de IA en el borde de EE. UU. representó aproximadamente el 34 % de la participación de mercado global en 2024, impulsado por la integración generalizada de vehículos autónomos, infraestructura de telecomunicaciones 5G y sistemas de vigilancia en tiempo real en ecosistemas de fabricación avanzados.

Hallazgos clave

• • • Tamaño del mercado– El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI se valoró en 37,49 mil millones en 2025 y se proyecta que alcance los 510,64 mil millones en 2033, creciendo a una tasa compuesta anual del 38,6%.
    • Impulsores de crecimiento– El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI está impulsado por un crecimiento de ~75% de IoT, ~33% de adopción de fabricación inteligente y ~44% de dominio en América del Norte.
    • Tendencias– Las tendencias del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI muestran un uso de GPU de ~37%, una integración de FPGA de ~22% y un crecimiento de adopción de tarjetas ASIC de ~28%.
    • Jugadores clave– Las principales empresas en el mercado de Tarjetas de aceleración Edge AI incluyen NVIDIA, AMD, Intel, Huawei y Qualcomm.
    • Perspectivas regionales– El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI tiene una participación de ~40% en América del Norte, ~20% en Europa, ~22% en Asia-Pacífico y ~18% en MEA.
    • Desafíos– Los problemas de integración afectan a ~50% de los usuarios, mientras que ~70% reportan desafíos de seguridad en el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.
    • Impacto de la industria– El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI afecta a ~42% de los dispositivos terminales y ~58% de las implementaciones híbridas de nube perimetral.
    • Desarrollos recientes– Alrededor de ~5 lanzamientos importantes de productos y ~40% de ganancias de rendimiento dieron forma al mercado de tarjetas de aceleración Edge AI en 2023-2024.

El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI está evolucionando rápidamente a medida que las industrias exigen una computación descentralizada y más rápida. Las tarjetas de aceleración Edge AI son componentes de hardware especializados diseñados para mejorar el procesamiento de IA en tiempo real en el borde, reduciendo la latencia y minimizando la dependencia de la computación en la nube. Estas tarjetas están integradas en dispositivos de IoT, sistemas de automatización industrial, vehículos autónomos y equipos de vigilancia para admitir la inferencia de IA directamente en el sitio. El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI está ganando impulso debido a las crecientes cargas de trabajo de AI y la creciente adopción decomputación de bordemarcos. Los factores de forma compactos, la eficiencia energética y las crecientes necesidades de toma de decisiones impulsadas por la IA están acelerando la demanda en el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.

Tendencias del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI

Varias tendencias clave están dando forma al mercado de tarjetas de aceleración Edge AI. Una de las tendencias más importantes es la transición del procesamiento de IA centrado en la nube a la inferencia de IA basada en el borde. Este cambio está impulsado por la necesidad de una toma de decisiones más rápida y de baja latencia en ciudades inteligentes, automatización industrial y vehículos conectados. En 2024, las tarjetas de aceleración Edge AI basadas en GPU representaron más del 37 % de la demanda total debido a sus capacidades de procesamiento paralelo. Otra tendencia creciente es el rápido despliegue de tarjetas basadas en FPGA en los sectores de las telecomunicaciones y la robótica, especialmente para aplicaciones que requieren ajustes de IA en tiempo real.

El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI también está experimentando una creciente demanda de circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASIC), que ofrecen soluciones de aceleración personalizadas y de bajo consumo. En la fabricación inteligente, casi el 33% de las implementaciones de IA en el borde involucraron tarjetas de aceleración de IA en el borde, lo que refleja la dependencia del sector del análisis en tiempo real. Además, la integración de las tarjetas de aceleración Edge AI en sistemas de seguridad inteligentes, incluida la videovigilancia y el reconocimiento facial, ha crecido más del 40 % en el último año. En América del Norte y Asia-Pacífico, la demanda de hardware de IA nativo ha aumentado considerablemente debido a la adopción de 5G y la expansión de los ecosistemas de IoT. Estas tendencias subrayan cómo el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI está transformando la implementación de IA en tiempo real en múltiples industrias.

Dinámica del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI

El mercado de las tarjetas de aceleración Edge AI está impulsado por varias fuerzas dinámicas. La creciente dependencia de terminales inteligentes en industrias como la atención médica, la logística y la manufactura está planteando la necesidad de una inferencia de IA compacta y energéticamente eficiente. A medida que las empresas buscan procesar grandes conjuntos de datos más cerca de la fuente, las tarjetas de aceleración Edge AI ofrecen una solución escalable que minimiza el uso del ancho de banda de la nube. El apoyo gubernamental a la infraestructura inteligente y los sistemas de vigilancia en tiempo real también está impulsando la adopción de tarjetas de aceleración Edge AI. Al mismo tiempo, la innovación continua en el diseño de chips de IA, como el procesamiento neuromórfico y tensorial, está ampliando las posibilidades de inferencia avanzada de bordes. Estos factores combinados están fomentando una rápida expansión en el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.

OPORTUNIDAD

Expansión de sistemas autónomos y ciudades inteligentes

La creciente adopción de sistemas autónomos presenta grandes oportunidades en el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI. Desde vehículos sin conductor hasta drones aéreos no tripulados, estas plataformas requieren inferencia de IA en tiempo real, que se entrega de manera eficiente a través de tarjetas de aceleración Edge AI. De manera similar, los proyectos de ciudades inteligentes están impulsando la demanda de hardware informático de punta en sistemas de gestión del tráfico, vigilancia y energía. La implementación terminal de tarjetas de aceleración Edge AI en estas aplicaciones urbanas mejora la capacidad de respuesta y reduce la congestión de la red. En las economías emergentes, las actualizaciones de infraestructura respaldadas por el gobierno están abriendo nuevas vías para la implementación de la tarjeta de aceleración Edge AI, particularmente en los sistemas de monitoreo ambiental y de seguridad pública.

CONDUCTORES

Aumento de los dispositivos IoT y la implementación de IA en el borde

El mercado de las tarjetas de aceleración Edge AI está siendo impulsado por el crecimiento explosivo de los dispositivos IoT. Dado que se esperan más de 75 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo para 2025, existe una necesidad crítica de procesamiento de IA localizado. Las tarjetas de aceleración Edge AI permiten realizar inferencias en tiempo real, lo que las hace esenciales para aplicaciones en hogares inteligentes, vehículos autónomos y sistemas industriales conectados. El sector de fabricación inteligente por sí solo representó más del 33% de las implementaciones de IA perimetral en 2024. Además, a medida que las empresas cambian a infraestructuras de IA de baja latencia, las tarjetas de aceleración de IA perimetral se están convirtiendo en la solución de referencia para minimizar los retrasos y optimizar la toma de decisiones en el sitio.

Restricciones del mercado

"Alto costo y complejidad de integración."

A pesar de la fuerte demanda, el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI enfrenta restricciones debido a la alta inversión inicial y la complejidad de la integración. Muchos dispositivos de aceleración de IA de vanguardia, especialmente ASIC y FPGA, requieren un desarrollo personalizado, lo que aumenta el costo total de propiedad. Las empresas más pequeñas suelen tener dificultades para implementar estas soluciones debido a su experiencia técnica limitada y a problemas de compatibilidad con los sistemas heredados. Además, la falta de marcos de IA de vanguardia estandarizados plantea desafíos para una integración perfecta. Casi el 50% de los posibles adoptantes citan las limitaciones presupuestarias y la falta de habilidades avanzadas en IA como barreras clave para la implementación. Estos factores frenan una mayor penetración en el mercado, especialmente en industrias sensibles a los precios.

Desafíos del mercado

"Vulnerabilidades de seguridad y compatibilidad de software."

Uno de los principales desafíos en el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI es el riesgo de seguridad que plantea el procesamiento descentralizado. Con un alto porcentaje de datos procesados ​​en nodos perimetrales, aumenta el riesgo de ciberataques y filtraciones. El firmware inseguro y la falta de cifrado pueden exponer datos confidenciales a actores malintencionados. Además, la compatibilidad del software entre diversos tipos de hardware sigue siendo un desafío. La integración de marcos de IA como TensorFlow u ONNX con diversas plataformas de aceleración a menudo requiere una optimización manual. Estos problemas de compatibilidad pueden retrasar la implementación y obstaculizar la escalabilidad. Resolver estas barreras técnicas es crucial para sostener el crecimiento a largo plazo del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.

Análisis de segmentación

El mercado de Tarjetas de aceleración Edge AI está segmentado por tipo y aplicación, y cada uno desempeña un papel distinto en la expansión del mercado. Por tipo, el mercado incluye tarjetas basadas en GPU, FPGA y ASIC. Cada tipo ofrece beneficios específicos en términos de velocidad, eficiencia energética y personalización de aplicaciones. En el frente de las aplicaciones, el mercado se divide en implementación de nube e implementación de terminales. La implementación en la nube admite la inferencia centralizada con integración de borde distribuido, mientras que la implementación de terminales permite el procesamiento autónomo de IA directamente en los dispositivos finales. Esta segmentación permite a industrias como la automotriz, las telecomunicaciones y la atención médica elegir tarjetas de aceleración Edge AI adaptadas a sus requisitos específicos de rendimiento, latencia y energía.

Por tipo

• GPU:Las tarjetas de aceleración Edge AI basadas en GPU dominan el mercado con más del 37 % de participación en 2024. Estas tarjetas admiten operaciones de aprendizaje profundo de alto rendimiento en automatización industrial, diagnóstico médico y sistemas de vigilancia inteligente. Las GPU son conocidas por su alto paralelismo, lo que permite una inferencia eficiente de redes neuronales convolucionales y modelos de clasificación de imágenes. Las GPU Edge ahora se están integrando en dispositivos compactos, impulsando su uso en aplicaciones móviles e integradas dentro del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.
• FPGA:Las tarjetas de aceleración Edge AI basadas en FPGA están ganando popularidad debido a su flexibilidad y bajo consumo de energía. Estas tarjetas se utilizan especialmente en telecomunicaciones, robótica y sistemas de visión integrados. Su naturaleza reprogramable los hace ideales para modelos de IA adaptables y una implementación rápida en entornos industriales en evolución. Las tarjetas basadas en FPGA ahora representan casi el 22% de las implementaciones totales dentro del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI, especialmente en Asia-Pacífico, donde la automatización industrial se está expandiendo.
• asico: Las tarjetas de aceleración Edge AI basadas en ASIC son el segmento de más rápido crecimiento. Diseñados para tareas específicas de IA, los ASIC ofrecen una latencia ultrabaja y una máxima eficiencia energética. Estos se están implementando en vehículos autónomos, dispositivos móviles y electrodomésticos inteligentes. En Estados Unidos, las tarjetas ASIC representaron aproximadamente el 28 % de las instalaciones del mercado en 2024. A medida que las industrias buscan un rendimiento optimizado con menor consumo de energía, se espera que la demanda de tarjetas de aceleración ASIC Edge AI siga aumentando en todas las regiones del mundo.

Por aplicación

• Implementación de la nube:Las tarjetas de aceleración Edge AI utilizadas en la implementación de la nube son fundamentales en las configuraciones de infraestructura híbrida. Estas tarjetas se instalan en servidores perimetrales y puertas de enlace, lo que permite que las tareas de IA se procesen localmente y al mismo tiempo se sincronicen con los sistemas en la nube para análisis y almacenamiento por lotes. Las tarjetas de aceleración Edge AI implementadas en la nube son populares en centros logísticos, tiendas minoristas y hospitales donde grandes volúmenes de datos requieren una descarga periódica en la nube.
• Implementación de terminales: La implementación de terminales se refiere a la incorporación de tarjetas de aceleración Edge AI directamente en los dispositivos del usuario final, como cámaras de seguridad, sensores industriales y robots móviles. Estas implementaciones permiten la inferencia en el dispositivo, lo que garantiza una latencia ultrabaja y un funcionamiento continuo incluso sin conectividad de red. Las tarjetas implementadas en terminales representaron más del 42% de las aplicaciones del mercado en 2024 y se adoptan cada vez más en sistemas de seguridad pública y dispositivos de monitoreo de atención médica. Este segmento está creciendo rápidamente debido a la creciente necesidad de una toma de decisiones de IA localizada, segura y en tiempo real.

Perspectivas regionales del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI

El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI está experimentando una importante diversidad geográfica en implementación e inversión. América del Norte lidera, representando casi el 40 % de la participación de mercado global debido a la amplia adopción en los sectores de centros de datos, manufactura y automoción. Europa aporta aproximadamente el 20%, con un fuerte crecimiento en Alemania, el Reino Unido y Francia impulsado por la fabricación inteligente y el uso del sector público. Asia-Pacífico representa alrededor del 22%, con una rápida adopción, especialmente en China, Japón e India, gracias a los despliegues de 5G y los proyectos de automatización industrial. La región combinada de Medio Oriente y África posee el ~18% restante, liderada por iniciativas de ciudades inteligentes en los Emiratos Árabes Unidos y la modernización de la atención médica en Sudáfrica. Esta distribución regional refleja cómo el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI está determinado por la infraestructura tecnológica localizada, los entornos regulatorios y las prioridades sectoriales.

América del norte

América del Norte lidera el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI con aproximadamente el 40 % de la implementación global. En 2024, la región experimentó una adopción acelerada en centros de datos empresariales, infraestructura de telecomunicaciones y centros de I+D automotrices. Solo en Estados Unidos, las tarjetas aceleradoras de borde estaban fuertemente integradas en plataformas de vehículos autónomos, líneas de fabricación inteligentes y redes de telecomunicaciones habilitadas para 5G. Canadá también contribuyó, particularmente en dispositivos sanitarios impulsados ​​por IA. La fuerte presencia de gigantes de los semiconductores y nuevas empresas de inteligencia artificial amplificó aún más la demanda regional. Las inversiones en infraestructura, como la implementación de nodos de datos de borde por parte de los principales proveedores de nube, impulsaron una implementación generalizada. Esta consolidación de la fortaleza regional convierte a América del Norte en la fuerza dominante en el mercado global de tarjetas de aceleración Edge AI.

Europa

Europa posee aproximadamente el 20% del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI, impulsado por la automatización industrial en Alemania, los sistemas de energía inteligentes en el Reino Unido y la adopción de la IA en la seguridad pública en Francia y Escandinavia. Las regulaciones a nivel regional favorecen el procesamiento de datos local, lo que impulsa la demanda de aceleradores de borde. Además, se observa una aceptación significativa en los dispositivos de atención médica, como equipos de diagnóstico e imágenes médicas, respaldados por tarjetas de IA de vanguardia. Los programas Horizonte y Ciudades Inteligentes de la Unión Europea han financiado varios despliegues piloto en monitoreo urbano y análisis ambiental. La fuerte presencia de fabricantes de chips e integradores industriales complementa la dinámica regional, reforzando la posición de Europa en el mercado global de tarjetas de aceleración Edge AI.

Asia-Pacífico

Asia-Pacífico representa aproximadamente el 22% del mercado global de tarjetas de aceleración Edge AI. China, Japón e India lideran la adopción, impulsada por proyectos de ciudades inteligentes respaldados por el gobierno, IoT industrial y la expansión de la infraestructura 5G. En China, las tarjetas de IA de vanguardia están integradas en la automatización de fábricas y en plataformas de logística autónoma. India está experimentando una rápida adopción de las aplicaciones de vigilancia y telecomunicaciones. Japón se centra en la robótica y los sistemas agrícolas inteligentes. Los países del Sudeste Asiático también están poniendo a prueba dispositivos de control ambiental y gestión del tráfico habilitados por IA. El sólido ecosistema tecnológico, la fabricación asequible y los entornos de implementación a gran escala hacen de Asia y el Pacífico una región en rápida expansión dentro del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.

Medio Oriente y África

La región de Medio Oriente y África representa aproximadamente el 18% del mercado global de tarjetas de aceleración Edge AI. Los Emiratos Árabes Unidos lideran con infraestructura de ciudad inteligente y sistemas de seguridad basados ​​en inteligencia artificial que implementan aceleradores de vanguardia. Arabia Saudita ha aumentado las inversiones en plataformas de monitoreo de energía y mantenimiento autónomo dentro de las operaciones de petróleo y gas. Sudáfrica muestra una creciente adopción de la atención sanitaria, con dispositivos de seguimiento y diagnóstico basados ​​en inteligencia artificial. Los gobiernos regionales están apoyando los despliegues de IA en el borde a través de iniciativas nacionales de digitalización e infraestructura inteligente. Con más actualizaciones de telecomunicaciones en marcha, la región está preparada para profundizar su presencia en el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI, particularmente en los sectores de seguridad pública, servicios públicos e industrial.

LISTA DE EMPRESAS CLAVE DEL MERCADO Tarjetas de aceleración Edge AI PERFILADAS

Análisis y oportunidades de inversión

El mercado de tarjetas de aceleración Edge AI ofrece un atractivo potencial de inversión, particularmente en sectores que priorizan la inferencia de IA de baja latencia y la soberanía de los datos. Las tarjetas de borde se financian cada vez más a través de presupuestos regionales de infraestructura inteligente, como las expansiones de los centros de datos de América del Norte y los programas de digitalización industrial de Europa. La región de Asia y el Pacífico, con su rápido despliegue de 5G y su automatización de la fabricación, sigue atrayendo importantes entradas de capital, especialmente en China y la India. La inversión institucional y de capital de riesgo en nuevas empresas de IA (como Hailo y EdgeCortix) ha aumentado, lo que refleja el interés de los inversores en hardware de inferencia energéticamente eficiente. Las asociaciones público-privadas también están financiando implementaciones piloto en transporte autónomo, diagnóstico de atención médica y sistemas de monitoreo de servicios públicos, que utilizan tarjetas de aceleración Edge AI.

Desde el punto de vista de las oportunidades, existe una ventaja sustancial en los nodos informáticos de borde modulares para los operadores de telecomunicaciones y los fabricantes de equipos originales (OEM) que apuntan a los mercados de IoT. Las empresas que ofrecen SDK y herramientas fáciles de usar para los desarrolladores ganan terreno, y los inversores están favoreciendo a aquellas con asociaciones de ecosistemas de vanguardia (por ejemplo, proveedores de embarcaciones, fabricantes de conjuntos de chips). Además, los incentivos de políticas regionales, como las regulaciones de seguridad de datos en Europa o las subvenciones para ciudades inteligentes en Medio Oriente, están acelerando los ciclos de adquisición de tarjetas aceleradoras de borde. Los inversores deberían observar cómo las empresas se expanden hacia formatos de tarjetas preintegradas (por ejemplo, módulos PCIe o M.2 plug-and-play) a medida que agilizan la adopción y reducen el riesgo de integración de sistemas, desbloqueando un mayor crecimiento en el mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.

Desarrollo de NUEVOS PRODUCTOS

En 2023-2024, los fabricantes lanzaron varias tarjetas de aceleración Edge AI avanzadas orientadas al rendimiento, la eficiencia energética y la facilidad de integración. NVIDIA lanzó actualizaciones para sus módulos Jetson Orin Nano y Orin NX, ofreciendo hasta 157 TOPS en factores de forma compactos adecuados para drones, robots y cámaras inteligentes. AMD presentó la tarjeta PCIe MI350X, que ofrece alta densidad informática basada en la arquitectura CDNA 4 para cargas de trabajo de inferencia empresarial. Hailo presentó el módulo Hailo‑10H (2024) destinado a la IA generativa en el borde. EdgeCortix anunció SAKURA‑II, que ofrece hasta 240 TOPS para tareas de visión y LLM en formatos M.2 y de tarjeta.

Los proveedores emergentes ofrecen kits centrados en el desarrollador: la tarjeta PCIe Metis de Axelera alcanza 214TOPS con una fácil integración de SDK, y la serie EAI de Advantech incluye GPU y módulos de bajo consumo para control industrial. La placa Akida PCIe de BrainChip permite algoritmos neuronales basados ​​en eventos y aprendizaje continuo. Estos desarrollos de productos subrayan una tendencia: las tarjetas son cada vez más modulares, de alto rendimiento y fáciles de integrar con SDK preconfigurados. Además, el soporte de los proveedores para la IA generativa en el borde está aumentando: los módulos de IA ahora admiten grandes tareas de inferencia de lenguaje, lo que indica una nueva fase de expansión de aplicaciones en el mundo.Mercado de tarjetas de aceleración Edge AI.

Desarrollos recientes

• NVIDIA lanzó los módulos Orin Nano y Orin NX a finales de 2024, duplicando el rendimiento TOPS de vanguardia.
• AMD lanzó su tarjeta aceleradora PCIe MI350X en 2025 para la inferencia de IA empresarial.
• Hailo lanzó el módulo de IA generativa Hailo‑10H en 2024 para aplicaciones LLM en dispositivos.
• EdgeCortix presentó SAKURA‑II en 2024, una tarjeta de inferencia de borde flexible y energéticamente eficiente.
• Axelera-AI presentó una tarjeta PCIe Metis con capacidad de hasta 214TOPS, presentada en Embedded Vision Summit 2024.

COBERTURA DEL INFORME

El informe sobre el mercado de tarjetas de aceleración de IA en el borde proporciona un análisis en profundidad de segmentos clave del mercado, tecnologías emergentes, tendencias de adopción regional, panorama competitivo y dinámica de inversión que dan forma a la demanda global de hardware de aceleración de IA en el borde. El informe de mercado de Tarjetas de aceleración Edge AI cubre una amplia gama de tipos de tarjetas de aceleración, incluidos módulos GPU, FPGA y ASIC, y detalla su participación de mercado, relevancia de las aplicaciones y puntos de referencia de rendimiento. Destaca los casos de uso de implementación de la nube y de implementación de terminales, y ofrece una visión integral de cómo las tarjetas de aceleración Edge AI se integran en centros de datos, dispositivos inteligentes, robots industriales, sistemas de vigilancia y plataformas automotrices.

El informe de mercado de Tarjetas de aceleración Edge AI incluye desgloses de los mercados regionales en América del Norte, Europa, Asia-Pacífico y Medio Oriente y África, con información sobre el liderazgo a nivel nacional, la preparación de la infraestructura y las iniciativas dirigidas por el gobierno. Identifica los principales impulsores del crecimiento, como la integración de la IA, la expansión de la IoT y los despliegues de 5G, junto con restricciones que incluyen la complejidad de la integración y las barreras de alto costo.

El informe describe a los principales fabricantes del mercado de tarjetas de aceleración Edge AI, examinando sus carteras de productos, cuotas de mercado e iniciativas estratégicas, incluido el desarrollo de nuevos productos y las inversiones en I+D. El informe de mercado de Tarjeta de aceleración Edge AI también evalúa desarrollos recientes de la industria, proyectos piloto, rondas de financiación y oportunidades emergentes en hardware de IA de borde de bajo consumo y alto rendimiento.