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Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI, engl. AI) in Verbindung mit der Cloud hat sich als wichtiges
Hilfsmittel zur effizienten Nutzung der steigenden Datenmengen entwickelt. Wenn Daten jedoch vermehrt
am Rande des Netzwerkes, dem Edge, entstehen, offenbaren sich Schwächen im Zusammenspiel von Cloud
und KI. Mithilfe einer Marktanalyse wird erarbeitet, unter welchen Voraussetzungen der Einsatz künstlicher
Intelligenz im Edge Computing (Edge AI) als Ergänzung zur Cloud sinnvoll ist.
Dazu werden nach der Definition des Zielmarktes und einer Marktsegmentierung, die wirtschaftlichen,
technologischen, sozialen und politischen Einflussfaktoren auf den Edge AI Markt beleuchtet. Hier zeigt
sich, dass das Wachstum des Internets der Dinge (engl. IoT) und die vermehrte Einbindung von IoT-fähigen
Geräten sowie politischen Förderprogrammen große Möglichkeiten für Edge AI bieten.
Durch die Analyse von Kundenbedürfnisse wird klar, dass die Nachfrage nach Echtzeitanwendungen mit
geringen Latenzen wächst und ein sparsamer Umgang mit der Bandbreite gefordert wird. Diese Erkenntnis
wird durch die Beschreibung der Use-Cases unterstützt und führt dazu, dass bereits viele Firmen Edge AI
Lösungen anbieten. Zudem tragen die COVID-19 Pandemie, die Entwicklung des Mobilfunkstandards
sowie die Verbreitung von AR/VR Technologie wachenden Datenmengen am Rande des Netzwerkes bei
und bieten dadurch ebenfalls zahlreiche Chancen für die sinnvolle Anwendung von Edge AI.

The use of artificial intelligence (AI) in conjunction with the cloud has developed as an important tool for
the efficient use of increasing data volumes. However, when data is increasingly created at the edge of the
network, some weaknesses of the cloud in connection with AI appear. The following market analysis shall work out, under which conditions the use of artificial intelligence in
edge computing (Edge AI) make sense to support the cloud.
For this purpose, after the definition of the target market and a market segmentation, the economic,
technological, social and political influencing factors on the edge AI market are examined. This shows that
the growth of the Internet of Things (IoT) and the increased integration of IoT-enabled devices in people’s
lives as well as political funding programs offer great opportunities for edge AI.
By analyzing customer needs, it became clear that the demand for real-time applications with low latencies
and economical use of bandwidth is growing. This insight is supported by the description of the use cases
and leads to the fact that many companies already offer edge AI solutions. In addition, the COVID-19
pandemic, the development of the mobile communications standard and the spread of AR/VR technology
are contributing to the growth of data at the edge of the network and thus also offer numerous opportunities
for the meaningful application of edge AI.