根據 DataM Intelligence 最新報告顯示，全球邊緣人工智慧（Edge AI）晶片市場在 2024 年達到 75 億美元，預計到 2032 年將達到 271 億美元，2025 年至 2032 年的複合年增長率（CAGR）為 17.4%。

報告指出，市場成長的主要動力來自於物聯網（IoT）設備、自駕車和智慧基礎設施中對即時數據處理的需求不斷增長，以及 5G 網路的普及，進而實現低延遲的邊緣運算。此外，低功耗人工智慧加速器的發展、消費性電子產品和工業自動化領域的應用擴展、NVIDIA 和 Qualcomm 等科技巨頭對邊緣人工智慧硬體的投資增加，以及各國政府對醫療、製造和航太等領域人工智慧驅動的數位轉型的支持性措施，也都是推動市場成長的關鍵因素。

在產業發展方面，美國 Qualcomm 在 2026 年 2 月推出了 Edge AI 100 加速器晶片系列，該晶片採用超低功耗 NPU，可在物聯網和穿戴式裝置中實現即時推論，相較於前幾代產品，在裝置上的電腦視覺和語音處理效率提高了 5 倍。NVIDIA 於 2026 年 1 月宣布在 Jetson Orin Nano Edge AI 模組方面取得研發突破，該模組在低於 15W 的功耗下實現 40 TOPS 的效能，目標是透過邊緣端增強的生成式人工智慧能力，應用於機器人和智慧城市。Intel 則在 2025 年 11 月推出了 Gaudi 3 Edge AI 處理器，該處理器針對分散式訓練進行了優化，透過先進的神經形態尖峰網路，將自駕系統的延遲降低了 3 倍。

日本 Sony 在 2025 年 12 月發布了 AITRIOS Edge AI 晶片平台更新，該平台整合了感測器融合技術，可用於工業自動化，並在製造生產線上實現 600 GOPS 的全時視覺人工智慧。Renesas 於 2025 年 11 月推出了 RZ/V2H MPU，該晶片配備 Dynamixel AI 加速器，可為智慧相機等視覺邊緣設備提供 80 TOPS 的效能，以支援日本的工廠物聯網計畫。Tokyo Electron 於 2025 年 10 月推進了用於客製化 Edge AI NPU 的 3 奈米製程，從而將汽車和消費性電子產品的行動推論晶片功耗降低了 50%。

在併購方面，Nordic Semiconductor 於 2025 年 6 月收購了 Neuton.AI，從而加強了其在邊緣人工智慧領域的領導地位，並提升了其在預測性維護、智慧健康監測和物聯網設備等應用中的嵌入式人工智慧能力，以及可擴展的 TinyML 技術。NXP Semiconductors 於 2025 年 2 月同意以 3.07 億美元收購 Kinara, Inc.，旨在整合高效能、節能的 NPU，以重新定義工業和汽車市場中的智慧邊緣解決方案。

報告中也列出了主要的市場參與者，包括 NVIDIA、Intel、AMD、Hailo Technologies、STMicroelectronics、Texas Instruments、Mythic、Qualcomm、Samsung 和 MediaTek 等公司。報告分析指出，在晶片類型方面，GPU 在 2024 年佔據 35% 的市場佔有率，主要優勢在於平行運算，適用於裝置中的即時人工智慧任務，如圖像辨識。NPU 則以 25% 的佔有率緊隨其後，其針對邊緣推論中的神經網路效率進行了優化，從而提升了低功耗行動應用。在功能方面，推論佔據 70% 的市場佔有率，為物聯網和自駕系統中的即時響應提供裝置上的預測能力。

從區域市場來看，北美以 33.5% 的佔有率領先，主要受到先進人工智慧基礎設施以及汽車、航太和工業自動化領域需求的推動。亞太地區則以 27% 的佔有率成為成長最快的市場，主要受到快速工業化、中國、日本和韓國的半導體中心，以及物聯網和智慧電子產品應用的推動。歐洲則以 21% 的佔有率位居第三，主要受到對邊緣運算的穩定投資、對隱私的監管關注以及在製造和監控領域的應用所支持。