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多樣性是游戲的名稱，當談到邊緣人工智能(AI)芯片組產業。在2019年，人工智能行業見證了人工智能工作負載的不斷遷移，特別是人工智能推斷，轉向邊緣設備，包括前提服務器、網關、終端設備和傳感器。基于人工智能在17個垂直市場的發展， ABI Research預計，邊緣AI芯片組市場將從2019年的26億美元增長到2024年的76億美元，沒有一家廠商占據40%以上的市場份額。

這個市場的領跑者是NVIDIA，2019年上半年收入占39%。GPU供應商在關鍵的人工智能垂直領域有很強的影響力，目前在人工智能部署方面處于領先地位，例如汽車、相機系統、機器人和智能制造。“面對不同的用例，NVIDIA選擇發布具有不同計算和功率預算的GPU芯片組。”ABI Research首席分析師Lian Jye Su表示，“與其龐大的開發商生態系統以及與學術和研究機構的伙伴關系，該芯片組供應商在邊緣人工智能行業已經形成了強大的立足點。”

NVIDIA正面臨著來自Intel的激烈競爭，英特爾擁有全面的芯片組組合，從Xeon CPU到Mobileye和Movidius Myriad。同時，FPGA供應商，如Xilinx、QuickLogic和Lattice半導體公司，正在為工業人工智能應用創造引人注目的解決方案。NVIDIA的廣闊足跡中缺少的一個垂直方向是消費類電子產品，特別是智能手機。近年來，智能手機的人工智能處理一直受到智能手機芯片組制造商和高通、華為和蘋果等智能手機廠商的推動。在智能家居應用程序中，MTK和AmLogic通過廣泛采用語音控制前端和智能設備來使他們的存在為人所知。

展望未來，AI芯片組供應商可能會采用三種策略之一。第一種是創建AI芯片組，目標是支持人工智能的前提服務器和網關市場。這些服務器和網關支持企業用例，通常具有很高的處理能力，需要靈活的AI芯片組體系結構，可以支持不斷變化的AI推理和訓練工作負載。這是一個由NVIDIA、Intel和Xilinx提供良好服務的領域，但華為、Graphcore和Habana實驗室等新進入者可能會對現狀提出挑戰。

第二種策略是瞄準智能邊緣設備和節點，這些設備和節點在一定程度上有利于活躍在消費電子領域的供應商。像高通和MTK這樣的芯片組供應商在這里有著天然的優勢。自主設計自己的人工智能芯片組的廠商，如蘋果、華為和三星，也開始擴大面向消費者設備的支持人工智能的產品組合。

最后的策略是瞄準低成本和電池供電的終端設備，這些設備具有最小的計算能力和較長的使用壽命。這些設備通常部署在智能城市、智能建筑、智能交通和公用事業中，所有這些設備都依賴公共以太網或低功耗廣域網(LPWAN)進行連接。這些“非常邊緣”的設備需要更輕的AI實現，這種方法通常被稱為微小或薄AI。ABI Research預測，這些設備的出貨量將從2019年的90萬臺增至2024年的570萬臺，CAGR為45.5%。傳統上，這些設備在很大程度上依賴于更強大的資源，如網關、前提服務器和用于人工智能培訓的公共云。最近，許多芯片組玩家通過提供具有極高能效比和較低價格的AI芯片組，參與了這一市場。這些公司包括GreenWave技術公司，一家使用開源RISC-V架構開發AI芯片組的初創公司；Lattice半導體公司，一家FPGA芯片組供應商；SynTIant公司，一家專門從事自然語言處理的ASIC供應商。

優勢AI芯片組市場是一個高度競爭的市場。用例變得越來越復雜和多樣化，新的玩家幾乎每個月都會從地平線上涌現出來。主要的關鍵參與者在為他們的芯片建立全球規模方面有著強大的傳統，即使在非常分散的環境中也是如此。因此，供應商，特別是新來的供應商，必須有明確的價值主張、全面的軟件棧和來自合作伙伴生態系統和開發人員社區的大力支持。