IoTのTinyML向けNPUへのシフトにより、AIチップセットの売上高は2030年までに73億米ドルに達する

組み込みチップセットベンダーは、ニューラルネットワークのワークロードを効率的に実行するアーキテクチャのおかげで、モノのインターネット（IoT）アプリケーション向けのニュートラル・プロセッシング・ユニット（NPU）への注力を強めている。NPUは、実装者が遠端でこれまで以上の洞察力とインテリジェンスを求めるにつれて、従来のマイクロコントローラ（MCU）を犠牲にして、全体の出荷数に占める割合が増えていくだろう。世界的なテクノロジー・インテリジェンス企業であるABI リサーチによると、IoTに特化したアプリケーション向けのAI専用シリコンによるチップセットの売上は、2030年までに73億米ドルを超えるという。

「パーソナル・ワーク・デバイス（PWD）のTinyMLアプリケーション向けNPUはすでに確立されている。しかし、このようなデバイスの分野以外ではまだ発展途上であり、ST Microelectronics、Infineon、NXP Semiconductorsの大手ベンダーは、この種のASICを自社の組み込みポートフォリオに導入したばかりである」とABIリサーチのインダストリー・アナリスト、ポール・シェルは述べている。「PWDをスクリーニングすることで、最も重要なスマートホームや製造業を含む15の業種にまたがるIoTアプリケーションのモデリングに、より深い洞察を提供することができた。

ソフトウェア面では、包括的なMLOpsツールチェーンは、Syntiant、GreenWaves、Aspinity、Innateraのような新興企業を含む、大小のベンダーにとって、今や当たり前のものとなっている。より大きなフォームファクターと同様に、ソフトウェアへの投資はハードウェアの研究開発と一致することが多く、ベンダーのEta ComputeはNXPと提携し、同社のAptosソフトウェアプラットフォームのライセンスを取得した。このような技術革新はまた、社内のデータサイエンス人材の必要性を減らすことで、TinyMLの展開を民主化する。

NPUや一部のFPGAのような高性能アーキテクチャを組み込みデバイスに含めることで、マシンビジョンのユースケースにおける物体検出から単純な物体分類まで、またオーディオベースの分析における一部のNLPまで、デバイス上で実行可能なアプリケーションの提供が拡大する。「PCやゲートウェイなどのエッジ・フォーム・ファクタの大型化傾向とともに、ネットワーク・コストやクラウドへの依存度を低減することで、AIのスケーラビリティに貢献する。このように、TinyML市場は、IoT配備をアップグレードする主要な産業現場、自動車のインテリジェンスの高まり、スマートホームデバイスによって大きく拍車がかかり、これらのイノベーションを活用することで成長すると予測している。

この調査結果は、ABIリサーチの「人工知能と機械学習」によるものです： TinyML市場データレポートレポートです。このレポートは、リサーチ、データ、ABIインサイトを含む同社のAI＆機械学習リサーチサービスの一部である。

ABIリサーチについて

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