Morgan Stanley đã xác định công nghệ Edge AI là một yếu tố quan trọng trong sự phát triển của xử lý dữ liệu thời gian thực trên các thiết bị như điện thoại thông minh và loa thông minh. Tổ chức tài chính nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ này trong việc cho phép các tính năng nâng cao như nhận dạng khuôn mặt, đồng thời giải quyết các vấn đề về độ trễ rất quan trọng đối với trải nghiệm người dùng.
Edge AI đề cập đến các thuật toán trí tuệ nhân tạo được xử lý cục bộ trên thiết bị phần cứng, thay vì dựa vào các máy chủ đám mây. Cách tiếp cận này có thể làm giảm đáng kể thời gian phản hồi và sử dụng băng thông, làm cho nó trở thành một đề xuất hấp dẫn cho cả người tiêu dùng và doanh nghiệp.
Sự gia tăng nhu cầu về các ứng dụng AI tạo ra đã được công nhận là động lực thúc đẩy các cơ hội đầu tư, đặc biệt là trong những gì Morgan Stanley coi là một chu kỳ phần cứng phục hồi. Generative AI, bao gồm các công nghệ có khả năng tạo nội dung mới như hình ảnh hoặc văn bản dựa trên dữ liệu đã học, đòi hỏi khả năng xử lý mạnh mẽ mà Edge AI có thể cung cấp.
Một số công ty đã sẵn sàng dẫn đầu khoản phí này, theo phân tích của Morgan Stanley. Apple (NASDAQ:AAPL) đã được chỉ định mục tiêu giá 210 USD do silicon tiết kiệm năng lượng dự kiến sẽ tăng cường các ứng dụng Edge AI trên nhiều loại thiết bị của mình. Dell đang chuẩn bị cho một làn sóng PC được trang bị AI và đã được đưa ra mục tiêu giá 89 USD với dự đoán nhu cầu tăng lên.
Các công ty khác được thiết lập để tận dụng xu hướng này bao gồm MediaTek, tập trung vào các thiết kế hệ thống trên chip được thiết kế riêng cho Edge AI, có giá trị mục tiêu là 1.000 đô la Đài Loan mới. Qualcomm đang tăng cường khả năng AI của Edge thông qua dòng Snapdragon và có giá trị ước tính là 119 USD.
STMicroelectronics đang tối ưu hóa sức mạnh tính toán cục bộ cho các ứng dụng ô tô trong số những ứng dụng khác, với giá trị dự đoán là 48 euro. Cuối cùng, Xiaomi đi đầu trong việc tích hợp Edge AI vào điện thoại thông minh và có mức giá dự kiến là 15 đô la Hồng Kông.
Việc tập trung vào khối lượng công việc phi tập trung cho các thiết bị người dùng ở biên mạng được coi là một cách để cắt giảm chi phí và giảm thiểu độ trễ, mở rộng phạm vi tiếp cận của AI vào lĩnh vực người tiêu dùng và doanh nghiệp. Sự thay đổi này đối với sức mạnh xử lý nội địa hóa đánh dấu một bước quan trọng trong sự phát triển của bối cảnh công nghệ, với những lợi ích tiềm năng trên nhiều ngành công nghiệp.
Bài viết này được tạo và dịch với sự hỗ trợ của AI và đã được biên tập viên xem xét. Để biết thêm thông tin, hãy xem Điều Kiện & Điều Khoản của chúng tôi.