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AIの主要動向:オンデバイスAI、オープンソース投資、データサービス資金調達など


Key Trends in AI: On-device AI, Open-Source Investment, Data Service Funding and More

実用的なメリット 主要なハードウェアおよびソフトウェアのトレンドを踏まえた社内外の市場戦略の構築。 社内の能力とメッセージングを市場の動きと照らし合わせます。 主要な市場リー... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 言語
ABI Research
ABIリサーチ
2023年10月12日 US$4,500
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サマリー

実用的なメリット
  • 主要なハードウェアおよびソフトウェアのトレンドを踏まえた社内外の市場戦略の構築。
  • 社内の能力とメッセージングを市場の動きと照らし合わせます。
  • 主要な市場リーダーを考慮した有機的および無機的な人工知能(AI)成長戦略を構築する。
  • 主要な市場動向を反映した短期、中期、長期のメッセージング戦略を策定する。
 
重要な質問に対する回答
  • エッジとデバイスでジェネレーティブAIを加速させる主要イノベーターは誰か?
  • 機械学習オペレーション(MLOps)のバリューチェーン全体で、「ビッグテック」はどのようにAI能力を開発しているのか?
  • オンデバイスAIはどのように発展し、誰が主導権を握っているのか?
  • ハイパースケーラはハードウェア・サプライチェーンの課題をどのように回避しているのか?
  • AI規制の状況はどのようなもので、関係者にとってどのような意味があるのか?
 
リサーチハイライト
  • ソフトウェア、ハードウェア、垂直展開にまたがる13の主要AIトレンド。
  • エッジAI、オープンソースとクローズドソース、基盤モデルのパラメトリックサイズなど、複数の予測。
  • 主要トレンドが関係者に与える影響の評価。
  • 通信事業者のジェネレーティブAI導入戦略の詳細な内訳。
 
対象者
  • 垂直的なAI導入戦略の構築を検討しているIT意思決定者
  • 相手先ブランド製造業者(OEM)、チップベンダー、ハイパースケーラー、独立系ソフトウェアベンダー(ISV)など、長期的な製品、マーケティング、販売ロードマップを策定しているAIサプライサイド戦略のエグゼクティブ。
  • AIメッセージングを効果的に位置づけ、パートナーシップを構築し、顧客との連携を図りたいマーケティング・リーダー。
  • ビジネスチャンスを特定し、自社のエコシステムがAIでどのように構築されるかを理解したいと考えている通信会社の戦略担当者。


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目次

目次
オープンソースとクローズドソース
ビッグテック、"テーラーメイド "モデルを導入
米中チップ戦争
エッジAIの可能性
AIユースケースの創出
チップ・ベンダーがソフトウェア・パートナーを見つける 
大手ハイテク企業が独自のAIチップを開発
国際規制
AIデータサービス
通信業界のAI活動 
通信エコシステムのサポート
エンタープライズAIの市場参入戦略
チップベンダー主導のオンデバイスAI活動
 
言及された企業
アマゾン ウェブ サービス(AWS)
AMD
バイドゥ
コヒア・テクノロジーズ
デル
エッジインパルス
インテル
レノボ
メディアテック
メタ
マイクロソフト
エヌビディア
クアルコム
ヴイエムウェア

 

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Summary

このレポートでは、ソフトウェア、ハードウェア、垂直展開にまたがる13の主要AIトレンドについて分析しています。
 
Report Description
Actionable Benefits
  • Build internal and external market strategy that builds on key hardware and software trends.
  • Benchmark internal capabilities and messaging against market activity.
  • Build organic and inorganic Artificial Intelligence (AI) growth strategy that considers key market leaders.
  • Develop short, medium, and long-term messaging strategies to reflect key market trends.
 
Critical Questions Answered
  • Who are the key innovators accelerating generative AI at the edge and device?
  • How is “big tech” developing AI capabilities across the Machine Learning Operations (MLOps) value chain?
  • How is on-device AI developing and who is leading the charge?
  • How are hyperscalers circumventing the hardware supply chain challenge?
  • What does the AI regulatory landscape look like and what does it mean for stakeholders?
 
Research Highlights
  • 13 key AI trends spanning software, hardware, and vertical deployment.
  • Multiple forecasts, including edge AI, open versus closed source, and foundation model parametric size.
  • Evaluation of the impact key trends will have on stakeholders.
  • In-depth breakdown of telco generative AI deployment strategies.
 
Who Should Read This?
  • IT decision makers looking to build vertical AI deployment strategies.
  • AI supply side strategy executives developing long-term product, marketing, and sales roadmaps, including Original Equipment Manufacturers (OEMs), chip vendors, hyperscalers, and Independent Software Vendors (ISVs).
  • Marketing leaders looking to position their AI messaging effectively to build partnerships and align with customers.
  • Telco strategists looking to identify opportunities and understand how their ecosystem is building on AI.


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Table of Contents

Table of Contents
Open versus Closed Source
Big Tech Introduces “Tailored” Models
U.S.-China Chip War
Edge AI Opportunities
Generate AI Use Cases
Chip Vendors Find Software Partners 
Big Tech Building Their Own AI Chips
International Regulation
AI Data Services
Telecoms Industry AI Activity 
Telco Ecosystem Support
Enterprise AI Go-to-Market Strategy
Chip Vendor-Led On-Device AI Activity
 
Companies Mentioned
Amazon Web Services (AWS)
AMD
Baidu, Inc.
Cohere Technologies
Dell
Edge Impulse
Intel Corporation
Lenovo
MediaTek Inc
Meta
Microsoft Corporation
NVIDIA
Qualcomm Inc
VMware, Inc.
 

 

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