报告概述

2024 年全球边缘 AI 芯片组市场价值42.3 亿美元，预计到 2034 年将达到484 亿美元，复合年增长率高达 27.6%。这种扩张是由人工智能日益集成到物联网设备、自主系统和工业自动化中推动的。

边缘人工智能芯片组通过在本地处理数据、最大限度地减少延迟和减少对云计算的依赖来实现更快的决策。这种能力在自动驾驶、智慧城市和医疗保健等实时应用中至关重要，其中数据的速度、可靠性和安全性是关键的性能因素。

在技术快速进步和大规模人工智能采用的支持下，2024 年北美市场将占据38%，价值16 亿美元。美国贡献了14.5亿美元到 2024 年，预计到 2034 年复合年增长率为 24.8%，这反映了增长至132.9 亿美元。

增长是由强大的半导体研发基础设施、不断扩大的边缘数据中心网络以及 AI 芯片组开发商和云提供商之间的合作伙伴关系推动的。预计对 5G、边缘计算和自主系统的投资不断增加，将使该地区成为下一代人工智能处理创新的全球中心。

边缘人工智能芯片组是专用处理器，旨在直接在网络边缘的设备上执行人工智能计算，而不是依赖集中式云服务器。这些芯片组通过在智能手机、相机、无人机和工业传感器等设备上本地分析信息，实现更快的数据处理、减少延迟并提高隐私性。

它们结合了先进的 CPU、GPU 和神经处理单元 (NPU) 架构来优化图像识别、语音处理和预测分析等机器学习工作负载的性能。它们的效率和低功耗使其成为需要持续智能的电池供电和实时系统的理想选择。

物联网、自动驾驶汽车和智能基础设施的日益普及正在推动全球对边缘人工智能芯片组的需求。它们在实现响应式上下文感知系统方面发挥着关键作用，这些系统可以在不需要云连接的情况下做出即时决策。汽车、医疗保健、制造和零售行业越来越多地使用这些芯片组来实现实时对象检测、预测性维护和患者监护等应用。

此外，5G 网络和人工智能优化硬件架构的发展正在扩大边缘智能的部署。随着各行业优先考虑数据安全、实时分析和能源效率，边缘人工智能芯片组预计将变得有趣未来十年数字化转型的基础组件。

2025 年，边缘 AI 芯片组市场经历了以重大收购和产品创新为标志的强劲扩张。值得注意的是，高通宣布计划收购 Arduino，这是一个拥有超过 3300 万开发者的主要平台，旨在通过硬件-软件-云相结合的平台来增强其边缘人工智能生态系统。此前，高通收购了 EdgeImpulse，巩固了其作为全栈边缘 AI 提供商的地位。

AMD 通过收购 Untether AI 的工程团队获得了关键专业知识，并完成了对专注于高速 AI 推理技术的 MK1 的收购。这些战略收购价值数亿美元，使这些公司能够提供更集成、更高效的边缘人工智能解决方案。恩智浦以3.07亿美元的价格完成了对神经处理单元先驱 Kinara 的收购，巩固了其在工业和应用领域的足迹。汽车人工智能推理

融资活动非常活跃，初创公司吸引了数百万美元的融资。例如，EdgeCortix 完成了超额认购的 B 轮融资，该轮融资由日本政府项目支持，旨在开发可持续的人工智能推理芯片，项目金额为 2000 万美元。其他投资亮点包括 Esperanto Technologies 筹集了1.15 亿美元以增强其 RISC-V AI 芯片组合，以及印度的 AI 芯片生态系统吸引了4.1 亿美元风险投资和战略资金。

到 2025 年中期，边缘 AI 初创公司的整体融资规模将超过45 亿美元，比前几年有所加速，并推动了低功耗、高性能芯片的快速创新。 Qualcomm 的 Dragonwing QRB2210 和 NVIDIA 的 Jetson AGX Orin 等新芯片的发布展示了高达 275 TOPS 的 AI 处理能力和提高的能效，专为各种边缘应用而设计，包括机器人、物联网、

关键要点

• 2024 年全球边缘 AI 芯片组市场估值为 42.3 亿美元，预计到 2034 年将达到 484 亿美元，增长速度为复合年增长率为 27.6%。
• 北美市场到 2024 年将占整个市场的38%，价值16.0亿美元，这得益于人工智能支持的物联网和自主系统的大力采用。
• 美国市场的价值到 2024 年将达到14.5美元，预计将达到到 2034 年132.9亿，复合年增长率为24.8%。
• 从芯片组来看，CPU 占据了市场63.7%的份额，这主要得益于其在人工智能模型执行和边缘数据处理中的广泛使用。
• 从功能来看，训练占据了68.3%的市场份额，这得益于不断增长的支持设备端学习和自适应 AI 模型的需求不断增长。
• 按设备划分，消费类设备占据最大份额，达 84.2%，这得益于智能手机、可穿戴设备、家庭自动化和个人助理中边缘 AI 的不断集成。

技术的作用

技术通过在设备层面实现更快、更高效、更安全的数据处理，在推动边缘人工智能芯片组市场的增长和进步方面发挥着关键作用。半导体设计的创新，例如更小的纳米制造工艺和神经处理单元 (NPU) 的集成，显着增强了计算能力，同时降低了能耗。

这些发展使人工智能算法可以直接在设备上运行，消除了对云服务器的依赖，并最大限度地减少了决策延迟。人工智能、物联网和 5G 技术的融合进一步加强了实时分析和自主运营的生态系统。

边缘人工智能技术正在改变各个行业，从汽车和医疗保健到制造和消费电子产品。在自动驾驶汽车中，芯片组可实现即时图像识别和传感器融合，以实现更安全的导航。在医疗保健领域，配备边缘人工智能的可穿戴设备可在本地处理生命体征，以提供持续监控。

智能工厂利用这些芯片组进行预测性维护和运营优化。此外，TensorFlow Lite 和 ONNX 等人工智能框架的进步使得边缘设备上的模型部署更加无缝。随着技术不断发展，边缘人工智能芯片组预计将在构建平衡速度、效率和数据隐私的智能、去中心化网络方面发挥关键作用。

人工智能行业采用

随着组织认识到人工智能在提高效率、决策和创新方面的潜力，人工智能在各行业的采用正在加速。从制造和医疗保健到零售和金融，人工智能正在通过自动化、预测分析和智能数据处理来改变运营模式。

在制造领域，人工智能驱动的机器人和预测维护系统正在减少停机时间并提高生产准确性。在医疗保健领域，人工智能可协助诊断、药物发现和患者监测，从而实现更快、更准确的临床决策。零售商利用人工智能进行个性化推荐、动态定价和库存优化，从而增强客户体验和盈利能力。

金融部门利用人工智能进行欺诈检测、风险管理和算法交易，提高准确性并减少人为错误。同时，交通和物流gistics正在采用人工智能进行路线优化、自动驾驶和需求预测。云计算、边缘人工智能和 5G 连接的扩展使人工智能应用程序更快、更容易访问，从而进一步加速了采用。

政府和企业越来越多地投资于人工智能教育、基础设施和监管框架，以确保负责任的集成。随着人工智能技术的不断发展，各行业正在从实验性采用过渡到大规模部署，创建更智能、适应性更强的生态系统，重新定义生产力、客户参与度和竞争优势。

新兴趋势

边缘人工智能芯片组市场正在见证一些新兴趋势，这些趋势正在重塑智能在设备层面的部署方式。主要趋势之一是将生成式人工智能功能集成到边缘设备中，从而无需依赖云即可生成设备上语言和图像。这一发展增强了隐私并减少了延迟，特别是在智能助手和汽车系统中。

另一个趋势是越来越多地采用异构计算架构，这些架构结合了 CPU、GPU、NPU 和定制 ASIC，以优化不同 AI 工作负载的能效和性能。这些架构对于机器人和工业自动化等实时应用变得至关重要。

5G 和 Wi-Fi 7 连接的进步进一步推动边缘人工智能解决方案的部署，因为更快的网络速度支持无缝数据传输和去中心化决策。节能芯片设计和神经形态计算也正在兴起，重点关注能够实现自适应和低功耗人工智能处理的类脑架构。

此外，半导体公司和云服务提供商之间的合作正在推动边缘云集成的创新，使混合人工智能系统能够动态平衡工作负载广告。随着人们对隐私、速度和可持续性的日益重视，这些趋势预计将定义消费电子、医疗保健和智能基础设施领域的下一代智能边缘生态系统。

美国市场规模

美国边缘人工智能芯片组市场估值为到 2024 年将达到14.5 亿美元，预计到 2034 年将达到132.9 亿美元，复合年增长率为24.8%。这种快速增长是由人工智能在汽车、医疗保健、制造和消费电子等行业的广泛采用推动的。

对边缘计算基础设施和人工智能集成硬件的投资不断增加，推动了对能够以最小延迟在本地处理数据的先进芯片组的需求。领先的半导体公司、人工智能初创公司和研究机构的强大影响力美国的机构进一步支持边缘人工智能设计和部署的创新。

市场还受益于政府根据《芯片和科学法案》等政策促进人工智能采用和国内芯片制造的举措。将边缘人工智能集成到自动驾驶汽车、智能家居设备和工业自动化系统中，正在为本地化智能创建强大的生态系统。

此外，5G网络和企业物联网解决方案的兴起正在加速实时数据处理需求，从而推动芯片组需求。随着对隐私、能源效率和设备上分析的日益重视，美国市场预计将保持其全球领先地位，成为下一代边缘人工智能技术开发的关键枢纽。

按芯片组

CPU占全球边缘人工智能芯片组市场的63.7% 2024 年，使其成为主导细分市场其灵活性、广泛采用以及有效处理不同工作负载的能力。 CPU 是在边缘设备上运行人工智能推理、轻量级训练和数据预处理的核心，可实现性能、成本和能源效率的平衡。

它们支持多任务处理并与人工智能加速器无缝集成的能力使其成为智能手机、工业传感器和自主系统等设备中不可或缺的一部分。多核处理和集成 AI 扩展等持续架构改进进一步增强了它们对边缘实时分析的适用性。

GPU 的市场份额不断增长，这主要是由其卓越的并行处理能力推动的，这对于图像识别和物体检测等高强度 AI 任务至关重要。随着紧凑型 GPU 设计的进步，它们与边缘计算设备的集成不断增加，特别是在自动驾驶汽车和智能相机中。

ASIC 在需要优化性能和降低功耗的特定人工智能应用中越来越受欢迎，使其成为机器人、消费电子产品和医疗保健监控领域专用任务的理想选择。随着各行业对不断发展的边缘环境中的实时人工智能工作负载的定制化、适应性和能效要求更高，包括 FPGA 和 NPU 在内的“其他”类别预计将稳步增长。

按功能

培训占 2024 年全球边缘人工智能芯片组市场的68.3%，由于对设备上学习和模型适应的需求不断增长，它正在成为主导的功能部分。基于边缘的训练使设备能够通过从本地数据学习来不断提高其性能，而无需频繁与云通信。

这种方法增强了隐私性，减少了延迟，并确保更快的响应时间，特别是在自动驾驶、工业机器人和预测性维护等任务关键型应用。先进的神经处理架构和分布式学习技术的集成进一步强化了边缘训练的作用，实现跨设备的自适应和上下文感知智能。

推理虽然所占份额较小，但仍然是一项重要功能，它通过执行预先训练的人工智能模型来提供实时预测和分析来补充训练。它广泛应用于语音识别、视频监控和智能家居设备等需要快速决策的领域。针对低功耗设备上的推理而优化的轻量级人工智能模型的日益普及也在扩大这一领域。

随着行业越来越多地将设备上训练与实时推理相结合，混合人工智能系统正在出现，从而实现持续学习和操作智能。这些功能共同将边缘生态系统转变为自动能够进行本地化决策并增强数据安全性的自主、自我改进的系统。

按设备

消费设备占 2024 年全球边缘人工智能芯片组市场的84.2%，代表了家庭和个人应用中人工智能电子产品快速扩散推动的主导细分市场。由于消费者对实时处理和个性化体验的需求不断增长，边缘人工智能芯片组与智能手机、可穿戴设备、智能扬声器、家庭安全系统和 AR/VR 耳机的集成显着增加。

这些芯片组使设备能够在本地执行语音命令、识别人脸、分析环境以及优化能源使用，而无需依赖云连接。主要科技公司正在大力投资开发人工智能优化的芯片架构，以增强设备响应能力、数据隐私和电池性能。

企业上升设备虽然所占份额较小，但随着行业转向智能自动化和分散式数据处理，它正在获得越来越多的关注。边缘人工智能芯片组越来越多地部署在工业机器人、监控摄像头、自动驾驶汽车和联网机械中，以提高决策效率并减少网络延迟。

制造、物流和医疗保健领域的企业正在利用这些系统来支持预测性维护、异常检测和实时分析。人工智能与工业物联网和 5G 连接的融合预计将进一步扩大这一领域。随着消费者和企业环境都需要更快、更安全、更节能的解决方案，边缘人工智能芯片组正在成为下一代智能设备生态系统的核心。

主要细分市场

芯片组

• CPU
• GPU
• ASIC
• 其他

按功能

• 训练
• 推理

按设备

• 消费类设备
• 企业设备

区域分析

北美占2024年全球边缘人工智能芯片组市场38%，价值16亿美元，成为领先的区域市场。该地区的主导地位得益于先进技术的早期采用、强大的半导体基础设施以及跨行业对人工智能驱动应用的高投资。

在强劲的研发支出、领先芯片组制造商的存在以及技术公司和研究机构之间的合作的支持下，美国发挥着关键作用。边缘计算在自动驾驶汽车、智慧城市和工业自动化领域的日益普及，进一步加速了该地区的市场扩张。

支持人工智能创新和国内半导体制造的政府举措（例如《芯片》和《科学法案》）正在增强该地区的供应链弹性并促进技术自给自足。加拿大和墨西哥也通过增加人工智能在医疗保健、物流和智能能源管理领域的集成，为市场增长做出了贡献。 5G 网络在非洲大陆的兴起正在促进低延迟数据处理和实时分析，这是边缘 AI 部署的关键推动因素。

此外，国防、金融和医疗保健等行业对安全、隐私保护数据解决方案的需求正在推动本地化 AI 处理的采用。北美由人工智能初创公司、老牌硬件供应商和云服务提供商组成的成熟生态系统使其成为推动全球边缘人工智能芯片组开发的关键中心。

区域分析和覆盖

• 北美
  • 美国
  • 加拿大da
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

边缘人工智能芯片组市场的增长主要是由互联生态系统中对实时数据处理和低延迟决策的需求不断增长推动的。边缘人工智能芯片组通过在本地处理信息来实现更快的计算，减少延迟对云服务器的依赖并增强数据隐私。

智能设备、自主系统和工业物联网解决方案的日益普及正在推动对高性能、高能效人工智能处理器的需求。半导体技术的进步，包括更小的制造节点和集成 NPU，使边缘 AI 更加经济实惠且可扩展。

5G 网络的扩展通过提高带宽和实现设备之间的即时通信进一步支持这种增长。此外，政府对人工智能研究的大力支持，加上半导体公司和云提供商之间的战略合作，正在加速汽车、医疗保健和消费电子领域的边缘人工智能芯片组的创新和商业化。

限制因素

尽管增长前景强劲，但边缘人工智能芯片组市场仍面临开发成本高、标准有限等挑战。化和硬件复杂性。设计能够处理密集型人工智能工作负载，同时保持能源效率和紧凑尺寸的芯片组仍然在技术上要求很高。

较小的制造商往往难以满足研发和制造的资本要求，从而为市场进入创造了障碍。此外，缺乏标准化的人工智能框架和设备之间的互操作性阻碍了跨平台的无缝集成。安全问题也构成了限制，因为如果没有充分保护，设备上的数据处理可能会增加遭受网络攻击的脆弱性。

此外，对先进半导体材料的依赖和全球芯片短缺已经扰乱了供应链，导致生产延迟并增加了成本。这些限制可能会减缓采用速度，特别是在缺乏财务和技术资源来大规模部署边缘人工智能解决方案的中小型企业中。

Growth Opportunities

重要的增长机会在于边缘人工智能芯片组在汽车、医疗保健和工业领域的广泛使用。自动驾驶汽车和驾驶辅助系统的不断部署对能够实时传感器融合和决策的芯片组产生了巨大的需求。在医疗保健领域，人工智能驱动的可穿戴设备和诊断设备越来越多地集成边缘处理器，以进行即时数据分析和患者监测。

随着工厂转向智能互联系统，工业自动化和预测性维护也呈现出强大的潜力。人工智能、物联网和 5G 网络的日益融合，使得操作更加灵敏和分散，为边缘人工智能部署开辟了新途径。

此外，节能和可定制芯片架构（例如神经形态和量子处理器）的出现使制造商能够为特定应用定制性能。图标。这些创新在政府资金和私人投资的支持下，预计将开拓新市场并加强全球边缘人工智能生态系统。

趋势因素

边缘人工智能芯片组市场的新兴趋势正在重塑智能计算的格局。一个主要趋势是在边缘集成生成式人工智能功能，允许设备生成内容、检测异常并自主适应，而无需依赖云。结合 CPU、GPU 和 NPU 的异构计算架构在平衡性能与能源效率方面越来越受到关注。

另一个主要趋势是对可持续性的日益重视，促使制造商设计支持绿色数据处理计划的低功耗芯片组。 5G 和即将推出的 6G 网络的扩展进一步提高了数据传输速度，实现了实时边缘分析。

此外，联邦学习和动态学习设备模型优化通过确保敏感数据保持本地化来改变隐私管理。半导体开发商和人工智能软件公司之间的战略合作正在促进芯片设计的创新。这些趋势共同表明人工智能生态系统正在向去中心化、智能、节能的方向转变。

竞争分析

全球边缘人工智能芯片组市场竞争激烈，其特点是技术创新、战略合作伙伴关系以及跨行业整合。 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) 继续通过支持工​​业和汽车应用中的实时 AI 工作负载的嵌入式处理器和自适应 SoC 来增强其影响力。

英特尔公司仍然是主要领导者，利用其 CPU、GPU 和加速器提供可扩展的边缘 AI 解决方案，专注于低延迟计算和高效电源管理。 Qualcomm Technologies, Inc. 凭借其针对人工智能推理和设备端学习进行优化的 Snapdragon 平台在移动和物联网领域占据主导地位，在高能效边缘环境中占据着强势地位。

Apple Inc. 通过垂直整合保持竞争优势，利用其 A 系列和 M 系列芯片组中的专有神经引擎来增强整个生态系统的设备端智能。 Arm Limited 通过提供为众多边缘 AI 设计提供支持的 IP 架构而发挥着基础性作用，而三星则专注于改进其 Exynos 系列中的 NPU，为消费电子产品提供增强的 AI 性能。

NVIDIA 公司通过支持先进 AI 和机器人应用的 Jetson 和 EGX 平台，继续在高性能边缘计算领域处于领先地位。华为技术有限公司通过为电信和智能基础设施部署量身定制的人工智能优化芯片组做出了重大贡献。

新兴PLMythic 等公司正在利用模拟 AI 芯片架构进行创新，以降低边缘设备的功耗。总体而言，随着各公司专注于能源效率、实时分析以及跨消费者、工业和企业边缘生态系统的人工智能集成，竞争正在加剧。

市场上的主要参与者

• Advanced Micro Devices, Inc.
• Alphabet Inc.
• 英特尔公司
• 高通技术公司
• 苹果Inc.
• Mythic
• Arm Limited
• 三星
• NVIDIA Corporation
• 华为技术有限公司
• 其他

近期进展

• 2025 年 8 月 19 日：NVIDIA 公司宣布正在为中国开发一款基于其最新 Blackwell 架构的新型人工智能芯片，预计性能优于当前的 H20 型号。
• 2025 年 8 月 12 日：Synopsys 与泰国嵌入式系统协会 (TESA) 合作，推进具有 NPU 集成的 32 位 RISC-V 边缘 AI 设计的原型设计，旨在提高泰国本地芯片设计技能和物联网边缘 AI 的采用。
• 2025 年 8 月 23 日：Edgehax 获得 INR 13.9 亿卢比种子资金由 Inflection Point Ventures 领投，用于扩大模块化边缘 AI 硬件平台的制造，支持新加坡、美国和欧洲的全球业务。