Согласно анализу Futuresource CE, отслеживающему тенденции развития периферийных вычислительных систем для ИИ до 2030 года, персональная электроника приближается к тому моменту, когда совокупные вычислительные мощности ИИ в повседневных устройствах будут конкурировать с системами, которые когда-то занимали специализированные центры.

В отчёте рассматривается распространение нейронных процессоров в смартфонах, носимых устройствах и аудиоустройствах, а равным образом то, как рост производительности в этих категориях может изменить ожидания от вычислительной мощности персональных устройств.

Смартфоны, естественно, играют центральную роль, и флагманские чипы от таких компаний, как Qualcomm, MediaTek, Samsung и Apple, теперь обеспечивают до 100 TOPS нейронной обработки. Прогнозы предполагают, что к концу десятилетия производительность NPU в одних только смартфонах может почти утроиться.

Умные часы равным образом больше не отстают от смартфонов, поскольку в чипах для них начинают появляться специализированные нейронные процессоры, что является шагом вперед относительно более ранними конструкциями, которые в значительной степени полагались на общие вычислительные блоки. Поставки умных часов достигли приблизительно 94 млн единиц по всему миру в 2025 году, что демонстрирует их широкое распространение.

Беспроводные гарнитура также становятся всё более популярными: ежегодно отгружается 360 млн единиц. Каждый наушник оснащён собственным чипом, следовательно объём производства микросхем ежегодно превышает 700 млн единиц. Такое распространение аппаратного обеспечения с поддержкой ИИ на много устройств поддерживает более широкую концепцию, часто описываемую как «ходячий суперкомпьютер».

«Это не спекулятивные сценарии, — сказал Саймон Форрест, руководитель отдела основных технологий в Futuresource Consulting. — Это логический результат уже существующих тенденций в проектировании микросхем. Edge AI предлагает реальные преимущества в скорости, конфиденциальности и стоимости, а традиционные алгоритмы, написанные на языке программирования, заменяются версиями, основанными на машинном обучении, которые повышают эффективность и расширяют возможности. Для производителей бытовой электроники понимание того, куда движутся вычисления с использованием ИИ и что позволяют микросхемы, становится фундаментальной стратегической необходимостью».

Форрест рассказал, что в 2030 году довольно возможно, что человек будет носить с собой персональную электронику с суммарным вычислительным потенциалом ИИ, превышающим 1000 TOPS (1 POPS), хотя это и не станет обычным явлением. Он сказал: «Моделирование прогнозов Futuresource показывает, что к концу десятилетия средний метрика, скорее всего, будет в диапазоне от 450 до 550 TOPS, при условии, что человек носит с собой телефон, портативный компьютер, умные часы, а равным образом умные очки и, возможно, ещё одно носимое девайс. Тем не менее, это всё ещё значительный объём распределённых вычислительных мощностей ИИ, размещённых внутри и вокруг тела».

Отмечается также, что переход к распределённой обработке данных на нескольких устройствах снижает зависимость от облачных сервисов, улучшает время отклика и позволяет хранить конфиденциальные информация ближе к самому устройству.