Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore delle schede di accelerazione Edge AI, per tipi (GPU, FPGA, ASIC), per applicazioni coperte (distribuzione cloud, distribuzione terminale), approfondimenti regionali e previsioni fino al 2035

Dimensioni del mercato delle schede di accelerazione Edge AI

Il mercato globale delle carte di accelerazione AI edge ha raggiunto i 37,50 miliardi di dollari nel 2025, è salito a 51,97 miliardi di dollari nel 2026 ed è cresciuto rapidamente fino a 72,03 miliardi di dollari nel 2027, con entrate previste che raggiungeranno i 980,77 miliardi di dollari entro il 2035, registrando un CAGR eccezionale del 38,6% nel periodo 2026-2035. La crescita è guidata dalla domanda di inferenza dell’intelligenza artificiale in tempo reale nei veicoli autonomi, nelle fabbriche intelligenti e nei data center edge. Oltre il 61% delle implementazioni supporta l’analisi visiva e video, mentre le applicazioni IoT industriali e le telecomunicazioni continuano ad accelerarne l’adozione.

Questa crescita eccezionale è guidata dalla crescente adozione dell’edge computing basato sull’intelligenza artificiale in settori quali quello automobilistico, della robotica, delle città intelligenti e dell’automazione industriale. Il mercato delle schede di accelerazione AI Edge negli Stati Uniti rappresentava circa il 34% della quota di mercato globale nel 2024, alimentato dalla diffusa integrazione di veicoli autonomi, infrastrutture di telecomunicazioni 5G e sistemi di sorveglianza in tempo reale negli ecosistemi produttivi avanzati.

Risultati chiave

• • • Dimensioni del mercato– Il mercato Edge AI Acceleration Card è stato valutato a 37,49 miliardi nel 2025 e si prevede che raggiungerà 510,64 miliardi entro il 2033, crescendo a un CAGR del 38,6%.
    • Driver di crescita– Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI è trainato da una crescita dell’IoT del 75% circa, dall’adozione della produzione intelligente del 33% circa e dalla dominanza del Nord America del 44% circa.
    • Tendenze– Le tendenze del mercato delle schede di accelerazione Edge AI mostrano una crescita di circa il 37% di utilizzo della GPU, circa il 22% di integrazione FPGA e circa il 28% di crescita nell’adozione delle schede ASIC.
    • Giocatori chiave– Le principali aziende nel mercato Scheda di accelerazione AI Edge includono NVIDIA, AMD, Intel, Huawei e Qualcomm.
    • Approfondimenti regionali– Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI vede una quota di circa il 40% in Nord America, circa il 20% in Europa, circa il 22% nell’Asia-Pacifico e circa il 18% nella MEA.
    • Sfide– I problemi di integrazione interessano circa il 50% degli utenti, mentre circa il 70% segnala sfide di sicurezza nel mercato delle schede di accelerazione AI Edge.
    • Impatto sul settore– Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI incide sul 42% circa dei dispositivi terminali e sul 58% circa delle implementazioni cloud edge ibride.
    • Sviluppi recenti– Circa ~5 importanti lanci di prodotti e circa il 40% di guadagni in termini di prestazioni hanno plasmato il mercato delle schede di accelerazione Edge AI nel 2023-2024.

Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI è in rapida evoluzione poiché le industrie richiedono un’elaborazione più veloce e decentralizzata. Le schede di accelerazione AI Edge sono componenti hardware specializzati progettati per migliorare l'elaborazione AI in tempo reale all'edge, riducendo la latenza e minimizzando la dipendenza dal cloud computing. Queste carte sono integrate in dispositivi IoT, sistemi di automazione industriale, veicoli autonomi e apparecchiature di sorveglianza per supportare l'inferenza dell'intelligenza artificiale direttamente sul posto. Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI sta guadagnando slancio a causa dei crescenti carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale e della crescente adozione dicalcolo perimetralequadri. Fattori di forma compatti, efficienza energetica e crescenti esigenze decisionali basate sull’intelligenza artificiale stanno accelerando la domanda nel mercato delle schede di accelerazione Edge AI.

Tendenze del mercato delle schede di accelerazione Edge AI

Diverse tendenze chiave stanno plasmando il mercato delle schede di accelerazione AI Edge. Una delle tendenze più significative è la transizione dall’elaborazione AI incentrata sul cloud all’inferenza AI basata sull’edge. Questo cambiamento è guidato dalla necessità di processi decisionali più rapidi e a bassa latenza nelle città intelligenti, nell’automazione industriale e nei veicoli connessi. Nel 2024, le schede di accelerazione Edge AI basate su GPU hanno rappresentato oltre il 37% della domanda totale grazie alle loro capacità di elaborazione parallela. Un’altra tendenza in crescita è la rapida implementazione di schede basate su FPGA nei settori delle telecomunicazioni e della robotica, in particolare per le applicazioni che richiedono regolazioni dell’intelligenza artificiale in tempo reale.

Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI sta inoltre assistendo a una crescente domanda di circuiti integrati specifici per l’applicazione (ASIC), che offrono soluzioni di accelerazione personalizzate ed efficienti dal punto di vista energetico. Nella produzione intelligente, quasi il 33% delle implementazioni dell’AI edge ha coinvolto Edge AI Acceleration Card, riflettendo la dipendenza del settore dall’analisi in tempo reale. Inoltre, l’integrazione delle Edge AI Acceleration Card nei sistemi di sicurezza intelligenti, tra cui la videosorveglianza e il riconoscimento facciale, è cresciuta di oltre il 40% nell’ultimo anno. In Nord America e nell’Asia-Pacifico, la domanda di hardware AI edge-native è aumentata notevolmente a causa dell’adozione del 5G e dell’espansione degli ecosistemi IoT. Queste tendenze sottolineano come il mercato delle schede di accelerazione AI Edge stia trasformando l’implementazione dell’intelligenza artificiale in tempo reale in più settori.

Dinamiche del mercato delle schede di accelerazione Edge AI

Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI è spinto da diverse forze dinamiche. La crescente dipendenza da endpoint intelligenti in settori come la sanità, la logistica e la produzione sta aumentando la necessità di inferenza AI compatta ed efficiente dal punto di vista energetico. Poiché le aziende cercano di elaborare vasti set di dati più vicini alla fonte, le schede di accelerazione AI Edge offrono una soluzione scalabile che riduce al minimo l'utilizzo della larghezza di banda del cloud. Il sostegno del governo alle infrastrutture intelligenti e ai sistemi di sorveglianza in tempo reale sta inoltre spingendo verso l’adozione delle schede di accelerazione Edge AI. Allo stesso tempo, la continua innovazione nella progettazione dei chip AI, come l’elaborazione neuromorfica e tensoriale, sta espandendo le possibilità per l’inferenza avanzata dei bordi. Questi fattori combinati stanno favorendo una rapida espansione nel mercato delle schede di accelerazione Edge AI.

OPPORTUNITÀ

Espansione dei sistemi autonomi e delle città intelligenti

La crescente adozione di sistemi autonomi presenta importanti opportunità nel mercato delle schede di accelerazione Edge AI. Dai veicoli senza conducente ai droni aerei senza pilota, queste piattaforme richiedono l'inferenza dell'intelligenza artificiale in tempo reale, che viene fornita in modo efficiente tramite le schede di accelerazione AI Edge. Allo stesso modo, i progetti di città intelligenti stanno stimolando la domanda di hardware edge computing nella gestione del traffico, nella sorveglianza e nei sistemi energetici. L’implementazione terminale delle schede di accelerazione Edge AI in queste applicazioni urbane migliora la reattività e riduce la congestione della rete. Nelle economie emergenti, gli aggiornamenti infrastrutturali sostenuti dal governo stanno aprendo nuove strade per l’implementazione delle Edge AI Acceleration Card, in particolare nei sistemi di sicurezza pubblica e di monitoraggio ambientale.

AUTISTI

Aumento dei dispositivi IoT e dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nell’edge

Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI è guidato dalla crescita esplosiva dei dispositivi IoT. Con oltre 75 miliardi di dispositivi connessi previsti a livello globale entro il 2025, esiste un bisogno fondamentale di elaborazione IA localizzata. Le schede di accelerazione Edge AI consentono l'inferenza in tempo reale, rendendole essenziali per le applicazioni nelle case intelligenti, nei veicoli autonomi e nei sistemi industriali connessi. Il solo settore della produzione intelligente ha rappresentato oltre il 33% delle implementazioni di IA edge nel 2024. Inoltre, mentre le aziende passano a infrastrutture IA a bassa latenza, le schede di accelerazione AI Edge stanno diventando la soluzione di riferimento per ridurre al minimo i ritardi e ottimizzare il processo decisionale in loco.

Restrizioni del mercato

"Costi elevati e complessità di integrazione"

Nonostante la forte domanda, il mercato delle schede di accelerazione Edge AI si trova ad affrontare restrizioni a causa degli elevati investimenti iniziali e della complessità dell’integrazione. Molti dispositivi di accelerazione IA edge, in particolare ASIC e FPGA, richiedono uno sviluppo personalizzato, che aumenta il costo totale di proprietà. Le aziende più piccole spesso hanno difficoltà a implementare queste soluzioni a causa delle competenze tecniche limitate e dei problemi di compatibilità con i sistemi legacy. Inoltre, la mancanza di framework di IA edge standardizzati pone sfide in termini di integrazione perfetta. Quasi il 50% dei potenziali adottanti cita i vincoli di budget e la mancanza di competenze in materia di IA all’avanguardia come principali ostacoli all’implementazione. Questi fattori rallentano una più ampia penetrazione del mercato, soprattutto nei settori sensibili ai prezzi.

Sfide del mercato

"Vulnerabilità della sicurezza e compatibilità del software"

Una delle principali sfide nel mercato delle carte di accelerazione Edge AI è il rischio per la sicurezza rappresentato dall’elaborazione decentralizzata. Con un'elevata percentuale di dati elaborati nei nodi periferici, aumenta il rischio di attacchi informatici e violazioni. Firmware non sicuro e mancanza di crittografia possono esporre dati sensibili a soggetti malintenzionati. Inoltre, la compatibilità del software tra diversi tipi di hardware rimane una sfida. L'integrazione di framework AI come TensorFlow o ONNX con diverse piattaforme di accelerazione richiede spesso l'ottimizzazione manuale. Questi problemi di compatibilità possono ritardare la distribuzione e ostacolare la scalabilità. La risoluzione di queste barriere tecniche è fondamentale per sostenere la crescita a lungo termine del mercato delle schede di accelerazione Edge AI.

Analisi della segmentazione

Il mercato Edge AI Acceleration Card è segmentato per tipologia e applicazione, ciascuno dei quali gioca un ruolo distinto nell’espansione del mercato. Per tipologia, il mercato include schede basate su GPU, FPGA e ASIC. Ciascun tipo offre vantaggi specifici in termini di velocità, efficienza energetica e personalizzazione dell'applicazione. Sul fronte delle applicazioni, il mercato è suddiviso in implementazione del cloud e implementazione del terminale. L'implementazione del cloud supporta l'inferenza centralizzata con l'integrazione edge distribuita, mentre l'implementazione del terminale consente l'elaborazione autonoma dell'intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi finali. Questa segmentazione consente a settori come quello automobilistico, delle telecomunicazioni e della sanità di scegliere schede di accelerazione Edge AI personalizzate in base ai loro specifici requisiti di prestazioni, latenza e energia.

Per tipo

• GPU:Le schede di accelerazione Edge AI basate su GPU domineranno il mercato con una quota di oltre il 37% nel 2024. Queste schede supportano operazioni di deep learning ad alte prestazioni nell'automazione industriale, nella diagnostica medica e nei sistemi di sorveglianza intelligente. Le GPU sono note per il loro elevato parallelismo, che consente un'inferenza efficiente di reti neurali convoluzionali e modelli di classificazione delle immagini. Le GPU Edge vengono ora integrate in dispositivi compatti, aumentandone l’uso in applicazioni mobili e embedded all’interno del mercato delle schede di accelerazione Edge AI.
• FPGA:Le schede di accelerazione Edge AI basate su FPGA stanno guadagnando popolarità grazie alla loro flessibilità e al basso consumo energetico. Queste carte sono particolarmente utilizzate nelle telecomunicazioni, nella robotica e nei sistemi di visione integrati. La loro natura riprogrammabile li rende ideali per modelli di intelligenza artificiale adattiva e rapida implementazione in ambienti industriali in evoluzione. Le schede basate su FPGA rappresentano ora quasi il 22% delle implementazioni totali nel mercato delle schede di accelerazione Edge AI, in particolare nell’Asia-Pacifico dove l’automazione industriale è in espansione.
• ASIC: Le schede di accelerazione Edge AI basate su ASIC rappresentano il segmento in più rapida crescita. Progettati per attività IA specifiche, gli ASIC offrono una latenza estremamente bassa e la massima efficienza energetica. Questi vengono implementati in veicoli autonomi, dispositivi mobili ed elettrodomestici intelligenti. Negli Stati Uniti, le schede ASIC costituivano circa il 28% delle installazioni di mercato nel 2024. Poiché le industrie cercano prestazioni ottimizzate con un impatto energetico inferiore, si prevede che la domanda di schede di accelerazione AI ASIC Edge continuerà ad aumentare in tutte le regioni globali.

Per applicazione

• Distribuzione nel cloud:Le schede di accelerazione Edge AI utilizzate nell'implementazione del cloud sono fondamentali nelle configurazioni dell'infrastruttura ibrida. Queste schede sono installate in server e gateway periferici, consentendo l'elaborazione locale delle attività di intelligenza artificiale pur continuando a sincronizzarsi con i sistemi cloud per l'analisi e l'archiviazione batch. Le schede di accelerazione Edge AI distribuite nel cloud sono diffuse negli hub logistici, nei negozi al dettaglio e negli ospedali dove grandi volumi di dati richiedono un periodico offload nel cloud.
• Distribuzione del terminale: L'implementazione del terminale si riferisce all'integrazione delle schede di accelerazione Edge AI direttamente nei dispositivi degli utenti finali come telecamere di sicurezza, sensori industriali e robot mobili. Queste implementazioni consentono l'inferenza sul dispositivo, garantendo una latenza estremamente bassa e un funzionamento continuo anche senza connettività di rete. Le carte distribuite nei terminali rappresentavano oltre il 42% delle applicazioni di mercato nel 2024 e sono sempre più adottate nei sistemi di pubblica sicurezza e nei dispositivi di monitoraggio sanitario. Questo segmento sta crescendo rapidamente a causa della crescente necessità di processi decisionali basati sull’intelligenza artificiale in tempo reale, sicuri e localizzati.

Prospettive regionali del mercato delle schede di accelerazione Edge AI

Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI sta sperimentando una significativa diversità geografica nell’implementazione e negli investimenti. Il Nord America è in testa, rappresentando quasi il 40% della quota di mercato globale grazie all’ampia adozione nei data center, nei settori manifatturiero e automobilistico. L’Europa contribuisce per circa il 20%, con una forte crescita in Germania, Regno Unito e Francia, trainata dalla produzione intelligente e dall’utilizzo del settore pubblico. L’area Asia-Pacifico rappresenta circa il 22%, con una rapida adozione soprattutto in Cina, Giappone e India grazie al lancio del 5G e ai progetti di automazione industriale. La regione combinata del Medio Oriente e dell’Africa detiene il restante circa 18%, guidata dalle iniziative di città intelligenti negli Emirati Arabi Uniti e dalla modernizzazione dell’assistenza sanitaria in Sud Africa. Questa distribuzione regionale riflette il modo in cui il mercato delle schede di accelerazione Edge AI è modellato da infrastrutture tecnologiche localizzate, ambienti normativi e priorità settoriali.

America del Nord

Il Nord America è leader nel mercato delle schede di accelerazione Edge AI con circa il 40% dell’implementazione globale. Nel 2024, la regione ha visto un’adozione accelerata nei data center aziendali, nelle infrastrutture di telecomunicazioni e negli hub di ricerca e sviluppo automobilistici. Solo negli Stati Uniti, le carte edge accelerator sono state fortemente integrate nelle piattaforme di veicoli autonomi, nelle linee di produzione intelligenti e nelle reti di telecomunicazioni abilitate al 5G. Anche il Canada ha contribuito, in particolare con i dispositivi sanitari basati sull’intelligenza artificiale. La forte presenza di giganti dei semiconduttori e di startup di intelligenza artificiale ha ulteriormente amplificato la domanda regionale. Gli investimenti infrastrutturali, come l’implementazione di nodi dati edge da parte dei principali fornitori di servizi cloud, hanno favorito un’implementazione diffusa. Questo consolidamento della forza regionale rende il Nord America la forza dominante nel mercato globale delle schede di accelerazione Edge AI.

Europa

L’Europa detiene circa il 20% del mercato delle carte di accelerazione Edge AI, trainato dall’automazione industriale in Germania, dai sistemi energetici intelligenti nel Regno Unito e dall’adozione dell’IA nella sicurezza pubblica in Francia e Scandinavia. Le normative a livello regionale favoriscono l’elaborazione locale dei dati, aumentando la domanda di acceleratori edge. Inoltre, si osserva una diffusione significativa nei dispositivi sanitari, come apparecchiature per l’imaging medico e la diagnostica, supportati da schede IA edge. I programmi Horizon e Smart Cities dell’Unione Europea hanno finanziato diverse implementazioni pilota nel monitoraggio urbano e nell’analisi ambientale. La forte presenza di produttori di chip e integratori industriali integra le dinamiche regionali, rafforzando la posizione dell’Europa nel mercato globale delle schede di accelerazione Edge AI.

Asia-Pacifico

L’area Asia-Pacifico rappresenta circa il 22% del mercato globale delle schede di accelerazione Edge AI. Cina, Giappone e India guidano l’adozione, guidati da progetti di città intelligenti sostenuti dal governo, IoT industriale e espansione dell’infrastruttura 5G. In Cina, le carte edge AI sono integrate nell’automazione industriale e nelle piattaforme logistiche autonome. L’India sta assistendo a una rapida adozione delle applicazioni di telecomunicazione e sorveglianza. Il Giappone punta sulla robotica e sui sistemi agricoli intelligenti. Anche i paesi del sud-est asiatico stanno sperimentando dispositivi di gestione del traffico e di monitoraggio ambientale abilitati all’intelligenza artificiale. Il forte ecosistema tecnologico, la produzione a prezzi accessibili e gli ambienti di implementazione su larga scala rendono l’Asia-Pacifico una regione in rapida espansione all’interno del mercato delle schede di accelerazione Edge AI.

Medio Oriente e Africa

La regione del Medio Oriente e dell’Africa rappresenta circa il 18% del mercato globale delle schede di accelerazione Edge AI. Gli Emirati Arabi Uniti sono leader con infrastrutture di città intelligenti e sistemi di sicurezza abilitati all’intelligenza artificiale che implementano acceleratori edge. L’Arabia Saudita ha aumentato gli investimenti nel monitoraggio energetico e nelle piattaforme di manutenzione autonoma nell’ambito delle operazioni petrolifere e del gas. Il Sudafrica mostra una crescente adozione del settore sanitario, con dispositivi diagnostici e di monitoraggio basati sull’intelligenza artificiale. I governi regionali stanno supportando le implementazioni dell’AI edge attraverso la digitalizzazione nazionale e iniziative di infrastrutture intelligenti. Con ulteriori aggiornamenti delle telecomunicazioni in corso, la regione è pronta ad approfondire la propria presenza nel mercato delle schede di accelerazione Edge AI, in particolare nei settori della pubblica sicurezza, dei servizi pubblici e dell’industria.

ELENCO DELLE PRINCIPALI AZIENDE DI MERCATO DEL MERCATO Edge AI Acceleration Card PROFILATE

Analisi e opportunità di investimento

Il mercato delle schede di accelerazione Edge AI offre un potenziale di investimento interessante, in particolare nei settori che danno priorità all’inferenza AI a bassa latenza e alla sovranità dei dati. Le edge card vengono sempre più finanziate attraverso i budget regionali per le infrastrutture intelligenti, come le espansioni dei data center del Nord America e i programmi di digitalizzazione industriale dell’Europa. La regione dell’Asia-Pacifico, con la rapida implementazione del 5G e l’automazione della produzione, continua ad attrarre significativi afflussi di capitali, soprattutto in Cina e India. Gli investimenti istituzionali e di capitale di rischio nelle startup edge basate sull’intelligenza artificiale, come Hailo ed EdgeCortix, sono aumentati, riflettendo l’interesse degli investitori per l’hardware di inferenza ad alta efficienza energetica. I partenariati pubblico-privato stanno anche finanziando implementazioni pilota nel trasporto autonomo, nella diagnostica sanitaria e nei sistemi di monitoraggio dei servizi pubblici, che utilizzano le schede di accelerazione Edge AI.

Dal punto di vista delle opportunità, vi è un sostanziale vantaggio nei nodi di edge computing modulari per gli operatori di telecomunicazioni e gli OEM che si rivolgono ai mercati IoT. Le aziende che forniscono SDK e strumenti adatti agli sviluppatori guadagnano terreno e gli investitori stanno favorendo quelle con partnership con ecosistemi edge (ad esempio, fornitori di navi, produttori di chipset). Inoltre, gli incentivi politici regionali, come le normative sulla sicurezza dei dati in Europa o le sovvenzioni per le città intelligenti in Medio Oriente, stanno accelerando i cicli di approvvigionamento per le carte edge accelerator. Gli investitori dovrebbero tenere d’occhio le aziende che si espandono verso formati di carte preintegrate (ad esempio, moduli PCIe o M.2 plug-and-play) poiché semplificano l’adozione e riducono il rischio di integrazione dei sistemi, sbloccando un’ulteriore crescita nel mercato delle carte di accelerazione Edge AI.

Sviluppo NUOVI PRODOTTI

Nel periodo 2023-2024, i produttori hanno lanciato diverse schede di accelerazione Edge AI mirate a prestazioni, efficienza energetica e facilità di integrazione. NVIDIA ha rilasciato aggiornamenti ai suoi moduli Jetson Orin Nano e Orin NX, offrendo fino a 157 TOPS in fattori di forma compatti adatti a droni, robot e fotocamere intelligenti. AMD ha presentato la scheda PCIe MI350X, che offre un'elevata densità di elaborazione basata sull'architettura CDNA 4 per carichi di lavoro di inferenza aziendale. Hailo ha introdotto il modulo Hailo‑10H (2024) mirato all'intelligenza artificiale generativa all'edge. EdgeCortix ha annunciato SAKURA‑II, offrendo fino a 240 TOPS per attività di visione e LLM nei formati M.2 e card.

I fornitori emergenti offrono kit incentrati sugli sviluppatori: la scheda PCIe Metis di Axelera raggiunge 214TOPS con una facile integrazione dell'SDK e la serie EAI di Advantech include GPU e moduli a basso consumo per il controllo industriale. La scheda Akida PCIe di BrainChip consente algoritmi neurali basati su eventi e apprendimento continuo. Questi sviluppi di prodotto sottolineano una tendenza: le carte stanno diventando più modulari, ad alte prestazioni e facili da integrare con SDK preconfigurati. Inoltre, il supporto dei fornitori per l’intelligenza artificiale generativa all’edge è in aumento: i moduli di intelligenza artificiale ora supportano attività di inferenza linguistica di grandi dimensioni, segnalando una nuova fase di espansione delle applicazioni nel settore.Mercato delle schede di accelerazione Edge AI.

Sviluppi recenti

• NVIDIA ha lanciato i moduli Orin Nano e Orin NX alla fine del 2024, raddoppiando le prestazioni TOPS.
• AMD ha rilasciato la sua scheda acceleratrice PCIe MI350X nel 2025 per l'inferenza AI edge aziendale.
• Hailo ha lanciato il modulo AI generativa Hailo‑10H nel 2024 per applicazioni LLM su dispositivo.
• EdgeCortix ha introdotto SAKURA‑II nel 2024, una scheda per inferenza edge flessibile ed efficiente dal punto di vista energetico.
• Axelera‑AI ha presentato una scheda PCIe Metis con capacità fino a 214TOPS, presentata all'Embedded Vision Summit 2024.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto sul mercato delle schede di accelerazione AI Edge fornisce un’analisi approfondita dei segmenti chiave del mercato, delle tecnologie emergenti, delle tendenze di adozione regionali, del panorama competitivo e delle dinamiche di investimento che modellano la domanda globale di hardware di accelerazione AI all’edge. Il rapporto sul mercato delle schede di accelerazione Edge AI copre un’ampia gamma di tipi di schede di accelerazione, inclusi moduli GPU, FPGA e ASIC, descrivendone in dettaglio la quota di mercato, la pertinenza dell’applicazione e i benchmark delle prestazioni. Evidenzia sia i casi d'uso dell'implementazione del cloud che quelli dell'implementazione dei terminali, offrendo una visione completa di come le schede di accelerazione Edge AI sono integrate in data center, dispositivi intelligenti, robot industriali, sistemi di sorveglianza e piattaforme automobilistiche.

Il rapporto sul mercato delle schede di accelerazione Edge AI include suddivisioni del mercato regionale in Nord America, Europa, Asia-Pacifico, Medio Oriente e Africa, con approfondimenti sulla leadership a livello nazionale, sulla preparazione delle infrastrutture e sulle iniziative guidate dal governo. Identifica i principali fattori di crescita come l’integrazione dell’intelligenza artificiale, l’espansione dell’IoT e il lancio del 5G, insieme a vincoli tra cui la complessità dell’integrazione e le barriere relative ai costi elevati.

Il rapporto delinea i principali produttori nel mercato Edge AI Acceleration Card, esaminando i loro portafogli di prodotti, quote di mercato e iniziative strategiche tra cui lo sviluppo di nuovi prodotti e gli investimenti in ricerca e sviluppo. Il rapporto sul mercato delle schede di accelerazione Edge AI valuta anche i recenti sviluppi del settore, i progetti pilota, i round di finanziamento e le opportunità emergenti nell’hardware Edge AI a basso consumo e ad alte prestazioni.