由于市場對低延遲、數據隱私以及低成本和超節能的可用性的日益關注，預計到2025年，邊緣AI芯片組市場將首次超過雲AI芯片組市場。
根據全球技術市場咨詢公司ABI Research的數據顯示，預計到2025年，邊緣AI芯片組市場的收入將達到122億美元，雲AI芯片組市場的收入將達到119億美元，邊緣AI芯片組市場將超過雲AI芯片組市場。
ABI Research在一份報告中指出，當前，雲是AI的中心，因爲大多數AI訓練和推理工作負載都發生在公共雲和私有雲中。
傳統上，這些工作負載在雲中的集中帶給行業更多靈活性和伸縮性。但是，該行業正在經曆AI範式的轉變。
在對隱私、網絡安全和低延遲的需求推動下，出現了在網關、設備和傳感器上執行AI訓練和推理工作負載的現象。
關鍵領域的最新進展，包括與雲計算的連接、新的AI學習架構和高性能計算芯片組，在這一轉變中發揮了關鍵作用。
“隨著企業開始在圖像和對象識別、自主材料處理、預測性維護以及終端設備的人機界面等領域尋找AI解決方案，他們需要解決有關數據隱私、電源效率、低延遲和強大的設備上計算性能。” ABI Research首席分析師Lian Jye Su說。
“ 邊緣AI將是解決方案。通過集成旨在執行高速推理和量化聯合學習或協作學習模型的AI芯片組，邊緣AI將任務自動化和增強功能擴展到各個部門的設備和傳感器級別中。到2025年，它將增長並超過雲端AI芯片組市場。”
對于擁有各種産品組合的芯片組供應商來說，這是一個可以進一步挖掘的絕佳機會，供應商可以不僅僅依靠特定的利基市場。
英特爾就是一個很好的例子。在2019年，這家芯片組企業集團見證了其ADAS芯片組子公司Mobileye的強勁增長，並超過NVIDIA成爲領先的AI供應商。
預計英特爾將繼續對其雲AI芯片組提出更高的要求，並對其Mobileye，Movidius和FPGA産品解決方案産生強勁的需求。
在消費市場上，COVID-19破壞了對許多智能設備的需求，尤其是智能手機，智能家居和可穿戴設備，這影響了針對這些設備的AI加速器的部署。
同時，工業制造、零售和其他垂直領域的實施已被推遲或擱置。
Su補充說：“盡管如此，ABI Research預計市場將在2022年反彈。值得注意的是，由于新加坡和台灣的制造工廠在爆發期間仍在運營，因此對芯片組供應鏈的影響相對較小。”
關鍵連接技術（例如5G，Wi-Fi 6）和自動解決方案（例如自動駕駛汽車）的供應商的産品路線圖的受到影響最小。他們將繼續進行試驗和部署，預計2022年以後對邊緣AI芯片組的需求將快速反彈。
Su說：“邊緣AI將利用許多其他新興技術，爲消費者和企業領域的各種新商機鋪平道路。”
本文編譯自https://datacenternews.us/story/edge-to-take-out-cloud-as-driver-of-ai-chipset-market
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