Ярослав Кабаков: Edge AI

Новая точка роста в индустрии искусственного интеллекта.

Edge AI — это направление искусственного интеллекта, в котором вычисления выполняются не в «облаке», а на самих устройствах, находящихся ближе к источнику данных — будь то смартфоны, промышленные датчики, автомобили, медицинское оборудование или системы видеонаблюдения. По сути, это комбинация искусственного интеллекта и edge computing (периферийных вычислений). Вместо того чтобы передавать данные в центры обработки, устройство с Edge AI способно самостоятельно анализировать информацию в режиме реального времени.

Главное преимущество такой модели — скорость и независимость от интернет-соединения. Например, система распознавания лиц в смартфоне или беспилотный автомобиль не могут позволить себе задержку в несколько секунд, связанную с обработкой данных в облаке. Edge AI позволяет мгновенно принимать решения прямо «на месте».

Активный рост Edge AI происходит благодаря развитию 5G, интернета вещей (IoT), автономного транспорта и носимых устройств. Именно здесь формируется новый виток конкуренции между производителями чипов и ПО: выигрывают те, кто сможет обеспечить максимальную производительность при минимальном энергопотреблении.

По данным Bloomberg Intelligence, к 2032 году объём полупроводников для локального искусственного интеллекта может превысить рынок чипов для облачного ИИ более чем втрое. Эксперты прогнозируют, что к 2034 году мировой рынок решений edge AI вырастет до $143 млрд против $25,6 млрд в 2025-м. Такой рост объясняется взрывным распространением умных устройств, интернета вещей, автономных автомобилей и робототехники, где критически важны скорость обработки данных, энергосбережение и безопасность без передачи информации в облако.

Выгоду от этого тренда получат как крупнейшие игроки, так и специализированные эмитенты. Среди лидеров выделяются Nvidia, Intel и Qualcomm, которые активно наращивают компетенции в области энергоэффективных решений для локального ИИ. Apple и Samsung интегрируют собственные чипы с нейросетевыми ускорителями в мобильные устройства, превращая смартфоны в полноценные edge-платформы. В сегменте автомобильной и промышленной электроники ключевыми бенефициарами могут стать NXP и STMicroelectronics, а в области архитектур и IP-лицензирования — Arm и CEVA.

Сильные позиции занимают и нишевые компании. Стартапы вроде Axelera AI и Kinara развивают собственные процессоры для inference на устройствах, а китайские Cambricon и Black Sesame делают ставку на рынок автономного транспорта и систем компьютерного зрения. В то же время спрос на память высокой пропускной способности поддерживает интерес к Micron и другим производителям компонентов, критичных для edge-вычислений.

Edge AI: акции второго эшелона с потенциалом роста:

CEVA (NASDAQ: CEVA) — поставщик IP-ядер и DSP для беспроводных систем и edge AI. Компания работает по модели лицензирования, что снижает капитальные затраты. Потенциал — в росте IoT и автоэлектроники.

Lattice Semiconductor (NASDAQ: LSCC) — производитель FPGA-чипов с акцентом на энергоэффективность. Их решения активно применяются в edge-вычислениях, в том числе в промышленных и телеком-сегментах.

Ambarella (NASDAQ: AMBA) — специализируется на процессорах для компьютерного зрения и машинного обучения, востребованных в камерах, автоэлектронике и системах безопасности.

Rambus (NASDAQ: RMBS) — известна как производитель решений для памяти и интерфейсов, но активно заходит и в edge AI, предлагая энергоэффективные ускорители и архитектуры.

Synaptics (NASDAQ: SYNA) — от тачпадов компания эволюционировала в поставщика IoT и edge AI решений, включая сенсоры и низкоэнергетические процессоры.

Эти компании не входят в «тяжёлый вес» чипостроения, но могут выиграть от растущего спроса на энергоэффективные и компактные решения для edge AI.

Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией