Edge将淘汰云作为AI芯片市场的驱动力

　　随着人们越来越关注低延迟、数据隐私以及低成本、超节能的人工智能芯片组的可用性，edge 人工智能（AI）芯片组市场有望在 2025 年首次超过云 AI 芯片组市场。

　　根据全球科技市场咨询公司 ABI Research 的预测，edge AI 芯片组市场的收入将达到 122 亿美元，超过云 AI 芯片组市场，2025 年云 AI 芯片组市场将达到 119 亿美元。

　　ABI Research 在一份声明中指出，当前，云是 AI 的中心，因为大多数 AI 培训和推理工作负载都发生在公共云和私有云中。

　　传统上，将这些工作负载集中在云中可以带来灵活性和可伸缩性的好处。然而，业界见证了人工智能范式的转变。

　　在对隐私，网络安全和低延迟的需求推动下，出现了在网关，设备和传感器上执行 AI 训练和推理工作负载的现象。

　　最近一些关键领域的进步，包括与云计算的连接性、新的人工智能学习架构和高性能计算芯片组，在这一转变中扮演了关键角色。

　　“随着企业开始在图像和对象识别、自主材料处理、预测性维护和终端设备人机界面等领域寻找人工智能解决方案，它们需要解决数据隐私、电源效率、低延迟和强大的设备计算性能等问题，Edge AI 将是解决方案。通过集成旨在执行高速推理和量化联合学习或协作学习模型的 AI 芯片组，边缘 AI 将任务自动化和增强功能扩展到各个部门的设备和传感器级别。到 2025 年，它将增长并超过云 AI 芯片组市场。”，ABI Research 首席分析师苏连杰表示。

　　对于拥有各种产品组合的芯片组供应商来说，这是一个绝佳的机会，可以发掘和发扬光大，而不是仅仅依靠特定的利基市场。

　　英特尔就是一个很好的例子。在 2019 年，这家芯片组企业集团见证了其 ADAS 芯片组子公司 Mobileye 的强劲增长，并超过 NVIDIA 成为领先的 AI 供应商。

　　预计英特尔将继续对其云 AI 芯片组提出更高的要求，并对其 Mobileye，Movidius 和 FPGA 产品解决方案产生强劲的需求。

　　在消费市场上，COVID-19 破坏了对许多智能设备的需求，尤其是智能手机，智能家居和可穿戴设备，这影响了针对这些设备的 AI 加速器的部署。

　　同时，工业制造，零售和其他垂直领域的实施已被推迟或搁置。

　　Su 补充说：“尽管如此，ABI Research 预计市场将在 2022 年反弹。值得注意的是，由于新加坡和台湾的制造工厂在爆发期间仍在运营，因此对芯片组供应链的影响相对较小。”

　　关键连接技术（例如 5G，Wi-Fi 6）和自动解决方案（例如自动驾驶汽车）的供应商对其产品路线图的影响最小。他们将继续进行试验和部署，预言 2022 年以后对边缘 AI 芯片组的需求将快速反弹。

　　Su 认为：“边缘 AI 将利用许多其他新兴技术，为消费者和企业领域的各种新商机铺平道路。”