Marktgröße und Prognose für mobile künstliche Intelligenz

Der Markt für mobile künstliche Intelligenz wurde im Jahr 2021 auf 10.429 Millionen USD geschätzt und soll bis 2030 voraussichtlich 81.430 Millionen USD erreichen und von 2022 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25,66 % wachsen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning treiben den Wandel voran und erhöhen die Nachfrage nach leistungsfähigeren KI-Lösungen auf dem Gerät. KI findet sich in fast jeder Smartphone-Funktion, von der Kamera bis hin zu intelligenten Assistenten. KI ermöglicht es Geräten, automatisch Informationen und Regeln zu erfassen sowie selbstständig Schlussfolgerungen zu ziehen und Maßnahmen zu ergreifen, indem sie menschliche Intelligenz simulieren. Dank dieser Funktionen können Mobilgeräte jetzt bereicherndere und sicherere Erlebnisse bieten. Mit fortschreitender Technologie werden schnelle und energieeffiziente geräteinterne KI-Lösungen der Schlüssel zur Erschließung zukünftiger Innovationen wie virtueller Realität und autonomes Fahren sein und gleichzeitig die Abhängigkeit von KI-Operationen in der Cloud reduzieren.

Globale Marktdefinition für mobile künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Intelligenz von Maschinen und nicht auf die natürliche Intelligenz von Tieren wie Menschen. KI-Forschung wird definiert als das Studium intelligenter Agenten, d. h. jedes System, das seine Umgebung wahrnimmt und so handelt, dass es seine Chancen zur Erreichung seiner Ziele maximiert. Maschinen, die „menschliche“ kognitive Fähigkeiten, die mit dem menschlichen Verstand verbunden sind, wie „Lernen“ und „Problemlösung“, nachahmen und zeigen, wurden früher als „künstliche Intelligenz“ bezeichnet. Große KI-Forscher haben diese Definition inzwischen verworfen und beschreiben KI stattdessen im Sinne von Rationalität und rationalem Handeln, was die Ausdrucksformen von Intelligenz nicht einschränkt.

Fortschrittliche Websuchmaschinen (z. B. Google), Empfehlungssysteme (z. B. YouTube, Amazon), das Verstehen menschlicher Sprache (z. B. Alexa), selbstfahrende Autos (z. B. Tesla), automatisierte Entscheidungsfindung und der Wettbewerb auf höchstem Niveau in strategischen Spielsystemen sind nur einige Beispiele für KI-Anwendungen (z. B. Schach und Go). Der KI-Effekt ist ein Phänomen, das auftritt, wenn Maschinen leistungsfähiger werden und Aufgaben, die als „Intelligenz“ erforderlich gelten, oft aus der Definition von KI gestrichen werden. Die optische Zeichenerkennung wird beispielsweise in KI-Diskussionen häufig ausgeklammert, obwohl sie mittlerweile eine weit verbreitete Technologie ist.

Seit ihrer Einführung als akademische Disziplin im Jahr 1956 hat die künstliche Intelligenz mehrere Phasen des Optimismus, der Enttäuschung und des Verlusts von Fördermitteln durchlaufen, gefolgt von neuen Ansätzen, Erfolgen und erneuter Förderung. Seit ihrer Einführung hat die KI-Forschung eine Vielzahl von Ansätzen ausprobiert und wieder verworfen, darunter die Simulation des Gehirns, die Modellierung menschlicher Problemlösungen, formale Logik, große Wissensdatenbanken und die Nachahmung tierischen Verhaltens. In den ersten beiden Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts dominierte hochgradig mathematisch-statistisches maschinelles Lernen das Feld, und diese Technik hat sich bei der Lösung einer Vielzahl schwieriger Probleme in Industrie und Wissenschaft als äußerst effektiv erwiesen.

Weltweiter Überblick über den Markt für mobile künstliche Intelligenz

Die Wachstumstreiber für den Markt sind die wachsende Nachfrage nach KI-fähigen Prozessoren in Mobilgeräten und die wachsende Zahl von KI-Anwendungen. Cloudbasierte komplexe KI-Algorithmen waren bisher nicht in der Lage, Aufgaben auf Computern, Mobiltelefonen und anderen Geräten auszuführen. Diese Einschränkung wurde zu einem Hindernis für die schnelle Einführung von KI in der Unterhaltungselektronik. Infolgedessen konzentrieren sich führende Halbleiterhersteller, darunter Smartphone-Anbieter, zunehmend auf Anwendungsprozessordesigns und -frameworks, mit denen KI auf dem Gerät und nicht in der Cloud abgerufen werden kann. Aufgrund der Übersättigung der verfügbaren Spektren/des zunehmenden Datenverkehrs in den verfügbaren Spektren leidet die Konnektivität mobiler Geräte unter hoher Latenz, Netzwerküberlastung in dicht besiedelten Gebieten und erhöhten Signalkollisionen.

Mobilgeräte können von geräteinternen Prozessoren profitieren, die ihnen helfen können, Daten in Echtzeit mit minimaler Latenz (viel geringer im Vergleich zur Cloud) zu berechnen. Drohnen, Augmented-Reality-Lösungen, Kameras sowie autonome und halbautonome Autos erfordern alle die Ausführung von Deep-Learning-Algorithmen in Echtzeit, um schnelle Entscheidungen treffen zu können, daher ist eine geringe Latenz ein entscheidendes Designmerkmal. Jede Verzögerung der Kommunikation aufgrund von Latenz kann katastrophale oder tödliche Folgen haben. Apple (USA) und Google (USA) verwenden derzeit KI-fähige Prozessoren in ihren Flaggschiff-Smartphones auf dem Markt. Es wird erwartet, dass im Prognosezeitraum weitere Akteure in diesen Markt eintreten werden, da KI zunehmend in autonomen Autos, Drohnen und anderen Mobilgeräten eingesetzt wird.

In den letzten Jahren gab es einen Anstieg der Investitionen in verschiedene KI-basierte Technologien. Dieser Faktor treibt den globalen Markt für mobile künstliche Intelligenz voran. Darüber hinaus treibt eine weltweite Nachfrage nach KI-fähigen Prozessoren den Markt für mobile künstliche Intelligenz an. Die Regierungen mehrerer Länder erlassen verschiedene günstige Maßnahmen, um die Start-up-Kultur zu fördern. Dieser Faktor steigert die Nachfrage nach mobiler künstlicher Intelligenz auf dem globalen Markt (KI). Einige der wichtigsten Anwendungen von Produkten aus dem Markt für mobile künstliche Intelligenz umfassen Kameras, Smartphones, Automobile, Drohnen, AR/VR und Robotik. Die Beschränkungen für das Marktwachstum sind Premiumpreise für KI-Prozessoren und eine begrenzte Anzahl von KI-Experten. Die Chancen liegen in dedizierten, kostengünstigen KI-Chips für Kamera- und Bildverarbeitungsanwendungen in Mobilgeräten und in der wachsenden Nachfrage nach Edge Computing im IoT.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für mobile künstliche Intelligenz

Der globale Markt für mobile künstliche Intelligenz ist segmentiert auf der Grundlage von Technologieknoten, Anwendung und Geografie.

Markt für mobile künstliche Intelligenz nach Technologieknoten

• 20–28 nm
• 10 nm
• 7 nm
• Andere

Basierend auf dem Technologieknoten ist der Markt in 20–28 nm, 10 nm, 7 nm und Andere segmentiert. Nach Technologieknoten machen 10-nm-Knoten den größten Anteil (gemessen am Volumen) des Marktes für mobile künstliche Intelligenz aus, wobei für den Prognosezeitraum eine hohe CAGR erwartet wird. Das Marktwachstum ist auf die zunehmende Verbreitung von 10-nm-Technologieknoten in neuen High-End-Smartphones zurückzuführen. Fortschritte im 10-nm-Technologieknoten führen zu energieeffizienteren Prozessoren sowie zu einer verbesserten Akkulaufzeit und Leistung der Smartphones. KI-Chips sind in den meisten modernen High-End-Smartphones zu finden.

Markt für mobile künstliche Intelligenz nach Anwendung

• Smartphones
• Kameras
• Drohnen
• Automobil
• Robotik
• Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR)
• Sonstiges (Smart Boards und PCs)

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Smartphones, Kameras, Drohnen, Automobil, Robotik, Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR) und Sonstiges (Smart Boards und PCs) segmentiert. Der Markt für KI-Prozessoren für Smartphones wächst aufgrund der steigenden Nachfrage nach Echtzeit-Sprachverarbeitung und Bilderkennung. Die neuronalen Verarbeitungseinheiten (NPUs) in den meisten KI-Prozessoren sind zur Parallelverarbeitung fähig, verbrauchen wenig Strom und können kognitive Aufgaben ausführen. Geräteinterne KI, die auf dedizierten KI-Chipsätzen basiert, wird voraussichtlich in diesem Jahr in allen Flaggschiff-Smartphones weiter verbreitet sein. Die Mehrheit der neuen High-End-Smartphones hat KI-Chips mit einer dedizierten neuronalen Verarbeitungseinheit. Gesichtsentsperrung, intelligente Displayrotation und eine intelligente Benachrichtigungssperre sind einige der KI-Funktionen, die in der neuronalen Verarbeitungseinheit enthalten sind.

Markt für mobile künstliche Intelligenz nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Auf der Grundlage der regionalen Analyse wird der globale Markt für mobile künstliche Intelligenz in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Während des Prognosezeitraums wird der Markt für mobile künstliche Intelligenz im Asien-Pazifik-Raum voraussichtlich am schnellsten wachsen. China ist der größte Markt für mobile künstliche Intelligenz im Asien-Pazifik-Raum. Smartphones, Industrieroboter und Automobilanwendungen bieten allesamt ein großes Potenzial für mobile KI, was zum Wachstum des Marktes für mobile KI im asiatisch-pazifischen Raum beiträgt. Aufgrund der Geschäftsexpansionsmöglichkeiten der Region wird sie zu einem Magneten für große Investitionen. Verschiedene chinesische Start-ups sammeln Geld, um ihre Präsenz auf dem Markt für mobile KI auszubauen.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für mobile künstliche Intelligenz“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Apple Inc., Google, NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Qualcomm Inc., Samsung Electronics, Huawei Technology und MediaTek Inc.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist. Darin bieten unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie deren Produktbenchmarking und SWOT-Analyse. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Wichtige Entwicklungen

• Im Mai 2019 kündigte Intel eine Partnerschaft mit Microsoft und Asus an, um das weltweit erste AI on PC Development Kit zu entwickeln, das einen brandneuen Laptop-Formfaktor mit den neuesten KI-Software- und -Hardwaretechnologien bietet und Entwickler an die Spitze der KI-Anwendungsentwicklung bringt.

Berichtsumfang

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Forschungsmethodik der Marktforschung

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Gründe für den Kauf dieses Berichts

• Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht• Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment• Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden• Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen• Wettbewerbslandschaft, die die Marktrangliste der Hauptakteure sowie Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren• Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse der wichtigsten Marktakteure• Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle Entwicklungen (die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl aufstrebender als auch entwickelter Regionen beinhalten• Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse• Bietet Einblicke in den Markt durch die Wertschöpfungskette• Marktdynamikszenario sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren• 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

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