Różnorodność jest słowem kluczowym, o którym ludzie mówią o krawędzi przemysłu sztucznej inteligencji (AI). W 2019 roku przemysł sztucznej inteligencji był świadkiem ciągłej migracji obciążeń sztucznej inteligencji,zwłaszcza w przypadku ekstrapolacjiNa podstawie wzrostu AI na 17 rynkach pionowych, ABI Research spodziewa się, że rynek chipsetów AI na krawędzi wzrośnie od $ 2.6 miliardów w 2019 roku do 70,6 mld w 2024 r., a żaden z dostawców nie zajmie więcej niż 40% rynku.

Liderem na rynku jest NVIDIA, z 39% przychodów w pierwszej połowie 2019 r. Producenci procesorów graficznych mają silną obecność w kluczowych branżach sztucznej inteligencji i obecnie są liderami w wdrażaniu sztucznej inteligencji, takich jak samochody,systemy kamer"NVIDIA zdecydowała się wypuścić zestawy chipów GPU z różnymi budżetami obliczeniowymi i energetycznymi".Powiedział, "ze swoim dużym ekosystemem programistów i partnerstwami z instytucjami akademickimi i badawczymi, dostawca zestawów układów chipowych ustanowił silne miejsce w branży edge AI".

NVIDIA stoi w obliczu ostrej konkurencji ze strony Intela, który posiada pełne portfolio zestawów chiphowych, od procesorów Xeon po Mobileye i Movidius Myriad.i firmy półprzewodnikowe LatticeW ostatnich latach NVIDIA wprowadziła nowe rozwiązania w zakresie technologii, w tym technologii komputerowych, technologii komputerowych i technologii komputerowych.Przetwarzanie sztucznej inteligencji w smartfonach zostało napędzane przez producentów chipsetów smartfonów i producentów smartfonów, takich jak QualcommW aplikacjach dla inteligentnych domów MTK i AmLogic sprawiają, że ich obecność jest znana dzięki powszechnemu wykorzystaniu sterowanych głosowo frontendów i urządzeń inteligentnych.

Patrząc w przyszłość, producenci zestawów sztucznej inteligencji prawdopodobnie przyjmą jedną z trzech strategii.Te serwery i bramy obsługują przypadki użytkowania przedsiębiorstwa, często z dużą mocą obliczeniową, i wymagają elastycznej architektury chipsetu sztucznej inteligencji w celu wspierania zmieniających się obciążeń rozumowania i szkolenia sztucznej inteligencji.ale nowi uczestnicy, tacy jak Huawei, Graphcore i Habana LABS mogą podważyć status quo.

Drugą strategią jest ukierunkowanie się na inteligentne urządzenia i węzły krawędzi, które w pewnym stopniu przynoszą korzyści producentom działającym w branży elektroniki użytkowej.Producenci, którzy projektują własne zestawy chipów AI, takie jak Apple, Huawei i Samsung, również zaczynają rozszerzać swoje portfolio produktów z AI dla urządzeń konsumenckich.

Ostateczną strategią jest ukierunkowanie się na tanie, zasilane bateriami urządzenia końcowe o minimalnej mocy obliczeniowej i długiej żywotności.inteligentny transport, oraz przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, które w celu łączności korzystają z publicznego sieci Ethernet lub sieci szerokopasmowych o niskim zużyciu energii (LPWAN).podejście często określane jako maleńka lub cienka AI.ABI Research przewiduje, że wysyłki tych urządzeń wzrosną z 900 000 sztuk w 2019 r. do 5,7 miliona sztuk w 2024 r., z CAGR 45,5%.te urządzenia polegały na silniejszych zasobach, takich jak bramki, serwery wstępne i chmury publiczne dla szkoleń AI.wielu graczy z zakresu chipsetów uczestniczyło na tym rynku oferując chipsety AI o niezwykle wysokiej wydajności energetycznej i niskiej cenie.Obejmują one technologie GreenWave, start-up, który wykorzystuje architekturę RISC-v z otwartym kodem źródłowym do opracowywania zestawów chipów AI; firmę półprzewodnikową Lattice, dostawcę zestawów chipów FPGA; SynTIant, inc.jest dostawcą ASIC specjalizującym się w przetwarzaniu języka naturalnego.

Rynek chipsetów sztucznej inteligencji jest bardzo konkurencyjny, a przypadki wykorzystania stają się coraz bardziej złożone i zróżnicowane, a prawie co miesiąc pojawiają się nowi gracze.Główni gracze mają silną tradycję budowania światowej skali dla swoich chipówDlatego dostawcy, zwłaszcza nowi, muszą mieć jasną propozycję wartości, kompleksowy pakiet oprogramowania,i silne wsparcie ze strony ekosystemu partnerskiego i społeczności deweloperów.