אינטליגנציה קצה לאינטרנט תעשייתי של הדברים בשנת 2025: דינמיקות שוק, שינויים טכנולוגיים ותחזיות אסטרטגיות. חקר את גורמי הצמיחה המרכזיים, המגמות האזוריות ותובנות תחרותיות שעיצבו את חמש השנים הבאות.

• סיכום מנהלי & סקירת שוק
• מגמות טכנולוגיה מרכזיות באינטליגנציה קצה לאינטרנט תעשייתי של הדברים
• נוף תחרותי ושחקנים מובילים
• תחזיות צמיחת השוק (2025–2030): CAGR, ניתוח הכנסות ונפח
• ניתוח אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ושאר העולם
• אתגרים, סיכונים והזדמנויות מתעוררות
• תחזית לעתיד: המלצות אסטרטגיות עדיפויות השקעה
• מקורות & הפניות

סיכום מנהלי & סקירת שוק

אינטליגנציה קצה לאינטרנט תעשייתי של הדברים (IIoT) מתייחסת לפריסת אינטליגנציה מלאכותית (AI) ואנליטיקה מתקדמת ישירות בקצה הרשתות התעשייתיות—קרוב לחיישנים, מכונות ומכשירים—במקום להסתמך רק על מחשוב ענן מרכזי. גישה זו מאפשרת עיבוד נתונים בזמן אמת, קבלת החלטות מהירה וצמצום השיהוי, שהם קריטיים עבור יישומים תעשייתיים קריטיים כגון תחזוקה תחזיתית, בקרת איכות, ופעולות אוטונומיות.

השווק הגלובלי לאינטליגנציה קצה ב-IIoT חווה צמיחה איתנה, מונעת על ידי המאמצים המתרקמים של יוזמות תעשייה 4.0, התפשטות המכשירים המחוברים, והצורך בתובנות בזמן אמת במפעלים, אנרגיה, לוגיסטיקה ותחומים אחרים. על פי לשכת נתוני הבינלאומית (IDC), ההוצאות העולמיות על מחשוב קצה צפויות להגיע ל-274 מיליארד דולר עד 2025, עם חלק משמעותי המוקדש ליישומים תעשייתיים. האינטגרציה של AI בקצה צפויה להאיץ, כמו שארגונים מחפשים למזער את עלויות העברת הנתונים, לשפר את פרטיות הנתונים, ולה garantir רציפות תפעולית אפילו בסביבות עם חיבוריות אפסית.

גורמי השוק המרכזיים כוללים את ההתפשטות המהירה של רשתות 5G, המקלות על תקשורת מהירה באורח נמוך בין מכשירי קצה, ואת הזמינות ההולכת וגדלה של חומרת AI קצה ייחודית מחברות כמו NVIDIA ואינטל. התקדמות זו מאפשרת להריץ אנליטיקה מורכבת יותר ומודלים של למידת מכונה במקומות, מה שמגביר את האפשרויות לאוטומציה ואופטימיזציה של תהליכים.

באופן אזורי, צפון אמריקה ואירופה מובילות באימוץ אינטליגנציה קצה ל-IIoT, נתמכות על ידי בסיסים תעשייתיים חזקים והשקעות משמעותיות בהמרת דיגיטלית. עם זאת, צפוי שאסיה-פסיפיק תעיד על הצמיחה המהירה ביותר עד 2025, שהופכת מנוע הצמיחה על ידי פעולות ייצור בהיקפים נרחבים ויוזמות תעשייה חכמות שיזם הממשלה, כפי שמדגיש גארטן.

• אינטליגנציה קצה מפחיתה את השיהוי התפעולי ועלויות רוחב הפס על ידי עיבוד נתונים באופן מקומי.
• היא משפרת את אבטחת המידע והתאמה לרגולציה על ידי שמירה על נתונים רגישים מסביב.
• אנליטיקה בזמן אמת בקצה תומכת בתחזוקה תחזיתית, מצמצמת את זמן ההשבתה והעלויות התפעוליות.
• היכולת להתרחב משתפרת, שכן פתרונות קצה יכולים להתפרס בהדרגה על פני נכסים מפוזרים.

בסיכום, אינטליגנציה קצה הופכת לאבן פינה בנוף ה-IIoT, מאפשרת פעולות תעשייתיות חכמות, מהירות וחזקות יותר. התחזית לשוק בשנת 2025 נשארת חיובית מאוד, עם המשך חדשנות והשקעות צפויות בכל המגזר התעשייתי המרכזי.

מגמות טכנולוגיה מרכזיות באינטליגנציה קצה לאינטרנט תעשייתי של הדברים

אינטליגנציה קצה לאינטרנט תעשייתי של הדברים (IIoT) מתייחסת לפריסת יכולות עיבוד נתונים מתקדמות, אנליטיקה ואינטליגנציה מלאכותית (AI) ישירות בקירבת מקורות הנתונים התעשייתיים—כגון חיישנים, מכונות ובקרים—ולא הסתמכות על תשתית ענ cloudמרכזית. שינוי הפרדיגמה הזה מונע על ידי הצורך בקבלת החלטות בזמן אמת, צמצום השיהוי, שיפור פרטיות הנתונים ושימוש אופטימלי ברוחב פס בסביבות תעשייתיות. ככל שאימוץ ה-IIoT מתחזק, מספר מגמות טכנולוגיה מרכזיות מעצבות את ההתפתחות של אינטליגנציה קצה בשנת 2025.

• תחזוקה תחזיתית מונעת AI: האינטגרציה של מודלים למידת מכונה בקצה מאפשרת ניטור בזמן אמת ותחזוקה תחזיתית של נכסים תעשייתיים. על ידי עיבוד נתוני חיישן באופן מקומי, יצרנים יכולים לזהות אנומליות, לחזות כשלי ציוד ולתכנן תחזוקה בצורה פרואקטיבית, ובכך לצמצם את זמן ההשבתה והעלויות התפעוליות. על פי IBM, AI מבוססת קצה צפויה לצמצם את זמן ההשבתה הלא מתוכנן ב-50% בפעולות תעשייתיות קריטיות.
• למידה פדרטיבית ו-AI מבוזרת: למידה פדרטיבית מאפשרת למכשירי קצה לאמן באופן שיתופי מודלים של AI מבלי לשתף נתונים גולמיים, מה שמטפל בדאגות פרטיות וריבונות נתונים. גישה זו צוברת תאוצה בתעשיות עם דרישות רגולטוריות מחמירות, כגון תרופות ואנרגיה. NVIDIA מדווחת כי למידה פדרטיבית נבדקת ברשתות תעשייתיות רחבות היקף כדי להאיץ את אימוץ ה-AI תוך שמירה על אבטחת הנתונים.
• אורכית קצה-ענן: אינטגרציה חלקה בין פלטפורמות קצה וענן הופכת חיונית לפריסות IIoT ניתנות להתרחבות. אדריכלות היברידיות מאפשרות הפצת משאבי עבודה דינמית, שבהן אנליטיקה רגישות בזמן מתבצעת בקצה, ותובנות עמוקות יותר או לאימון מחדש של מודלים מתבצעות בענן. Microsoft מדגישה כי אורכית קצה-ענן היא עדיפות עליונה עבור יצרנים המחפשים גמישות ועמידות באסטרטגיות ההמרה הדיגיטלית שלהם.
• מחשוב קצה מופעל 5G: פריסת רשתות 5G מאיצה את אימוץ האינטליגנציה הקצה על ידי מתן חיבור באורח נמוך במיוחד ובעל רוחב פס גבוה. זה תומך ביישומים של שליטה בזמן אמת, כגון רובוטים אוטונומיים וניטור מרחוק בסביבות מסוכנות. אריקסון צופה שבשנת 2025, יותר מ-60% מאתרי התעשייה ישתמשו ב-5G כדי לשפר את יכולות האינטליגנציה הקצה.
• אדריכלות קצה עם דגש על אבטחה: ככל שמכשירי הקצה הופכים לחכמים ומחוברים יותר, צעדי האבטחה הקיברנטיים היו קריטיים. פרדיגמות אי-אמון, מודולים מאובטחים חומרתיים, וזיהוי איומים מונע-בינה מלאכותית מוטמעים בקצה כדי להגן על נתונים תעשייתיים רגישים ולהבטיח רציפות תפעולית, כפי שמדגיש Cisco.

מגמות אלו מדגישות את ההתבגרות המהירה של אינטליגנציה קצה ב-IIoT, המאפשרת פעולות תעשייתיות חכמות, בטוחות ויעילות יותר בשנת 2025 ואילך.

נוף תחרותי ושחקנים מובילים

הנוף התחרותי עבור אינטליגנציה קצה לאינטרנט תעשייתי של הדברים (IIoT) משתנה במהירות כאשר יצרנים, ספקי טכנולוגיה ומומחים לאוטומציה תעשייתית מתחרים להציע פתרונות שמאפשרים עיבוד נתונים בזמן אמת, אנליטיקה וקבלת החלטות בקצה. בשנת 2025, השוק מאופיין בתמהיל של גיבורים תעשייתיים מסורתיים, ספקי שירותי ענן, חברות סמי-קונדקטור וקבוצת מיקוד גוברת של סטארט-אפים המתמחים באינטליגנציה קצה.

שחקנים מרכזיים כוללים את Siemens AG, Rockwell Automation, ו-Schutz Electric, שבכולם יש תוכניות אינטגרציה של אינטליגנציה קצה לתוך תיקי האוטומציה התעשייתית שלהם. חברות אלו מנצלות את המעמד המומחה והיחסים הקיימים עם לקוחותיהן כדי להציע פתרונות IIoT מקצה לקצה, לרוב תוך שילוב חומרת קצה, תוכנה וחיבוריות לענן. לדוגמה, פלטפורמת Industrial Edge של סימנס מאפשרת אנליטיקה מפורטת ולמידת מכונה על רצפת המפעל, בעוד שה-EcoStruxure של שטרנדר הוא מנצל את מחשוב קצה כדי לתמוך בתחזוקה תחזיתית ואופטימיזציה של אנרגיה.

ספקי שירותי ענן כמו Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, ו- Google Cloud הם גם שחקנים מרכזיים, המספקים מסגרות קצה-ענן שמאפשרות ללקוחות תעשייתיים לפרוס מודלים של AI בקצה ולהתאים תובנות עם אגני נתונים מרכזיים. AWS IoT Greengrass ו-Azure IoT Edge הן פלטפורמות נפוצות שמסייעות לאינטליגנציה קצה במפעלים, אנרגיה ותחומי לוגיסטיקה.

ספקי סמי-קונדקטור וחומרה כמו אינטל ו- NVIDIA Corporation הם מקומות חיוניים, המספקים מעבדים מותאמים לקצה ומאיצי AI. שותפויות שלהם עם OEMs ונותני תוכנה דוחפות את התפשטות שערי AI הקצה וחיישנים חכמים המסוגלים להריץ אנליטיקה מורכבת באתר.

סטארט-אפים מתמחים כמו FogHorn Systems ו- Litmus Automation צוברים תאוצה על ידי הצעת פלטפורמות אינטליגנציה קצה קלות משקל שניתן להתרחב בהן המיועדות לסביבות תעשייתיות. חברות אלו מתבלות דרך פריסות מהירות, אינטרופרביליות ויכולות אנליטיקה מתקדמות.

על פי IDC, שוק האינטליגנציה קצה ל-IIoT צפוי לראות צמיחה דו-ספרתית עד 2025, מונע על ידי הצורך באנליטיקה באורח נמוך, ריבונות נתונים ורציפות תפעולית. שותפויות אסטרטגיות, פיתוח אקוסיסטם ופתרונות ספציפיים לתעשייה הם גורמי תחרות מרכזיים שמעצבים את המסלול של השוק.

תחזיות צמיחת השוק (2025–2030): CAGR, ניתוח הכנסות ונפח

השוק לאינטליגנציה קצה באינטרנט תעשייתי של הדברים (IIoT) מוכן להתרחבות משמעותית בין השנים 2025 ל-2030, המונע על ידי הביקוש ההולך וגדל לאנליטיקות בזמן אמת, צמצום השיהוי ושיפור היעילות התפעולית בכל תחומי הייצור, האנרגיה והלוגיסטיקה. על פי תחזיות גארטן, שוק המחשוב הקצה הגלובלי—שמהווה את הבסיס לאינטליגנציה קצה—יגיע ל-317 מיליארד דולר עד 2026, כאשר יישומי IIoT מחזיקים בחלק משמעותי של צמיחה זו.

אנליזות ספציפיות לתעשייה מצביעות על כך שס segmentאינטליגנציה במעבדה של IIoT צפויה לחוות שיעור צמיחה שנתי מורכב (CAGR) של כ-22% מ-2025 עד 2030. האצה זו יוחסה להתפשטות המכשירים המחוברים, לאימוץ ניתוחים מונעים באמצעות AI בקצה ולצורך בקבלת החלטות מבוזרת בסביבות קריטיות. IDC צופה כי עד 2027, יותר מ-50% מהתשתיות החדשות של המגזר העסקי שיתפרסו יהיו בקצה ולא במרכזי נתונים של החברה, ובכך להניע את דעת השוק.

ניתוח הכנסות מצביע על כך ששוק האינטרנט תעשייתי של הדברים הגלובלי למשך קצה האינטליגנציה יחלוף את רף ה-15 מיליארד דולר עד 2030, לעומת כ-5.5 מיליארד דולר ב-2025. עלייה זו נתמכת בהשקעות מחברות תעשייתיות מרכזיות ונותני טכנולוגיה, כולל Siemens, Honeywell, ו- Cisco, שהרחיבו את תיקי ה-AI בקצה שלהן כדי למלא דרישות ספציפיות לתעשייה כמו תחזוקה תחזיתית, בקרת איכות ואופטימיזציה של אנרגיה.

מבחינת נפח, מספר המכשירים המאפשרים IIoT בקצה צפוי לגדול מכ-1.2 מיליארד יחידות ב-2025 ליותר מ-2.8 מיליארד יחידות עד 2030, כפי שדווח על ידי Statista. התפשטות המכשירים הזו תהיה בולטת במיוחד בייצור דיסקרטי, נפט וגז ומקורות אנרגיה, שבהם עיבוד נתונים בזמן אמת בקצה חיוני לבטיחות ולפרודוקטיביות.

בסך הכול, התקופה 2025–2030 תסמן שלב מהפכני עבור אינטליגנציה קצה ב-IIoT, מאופיינת ב-CAGR דו-ספרתי, הזדמנויות הכנסה בשווי של מיליארדי דולר ובפריסת מכשירים על פי הקצב המהיר, כאשר ארגונים ידגישו פתרונות קצה כדי לפתוח יעילויות ומודלים עסקיים חדשים.

ניתוח אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ושאר העולם

הנוף האזורי עבור אינטליגנציה קצה באינטרנט תעשייתי של הדברים (IIoT) מעוצב ברמות שונות של תשתית דיגיטלית, בשלות של אוטומציה תעשייתית וסביבות רגולטוריות בכל צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ושאר העולם (RoW). בשנת 2025, שינויים אלו צפויים להניע דפוסי אימוץ מובחנים ומסלולי צמיחה בשוק.

• צפון אמריקה: האזור נשאר בחזית אימוץ האינטליגנציה קצה ב-IIoT, מונע על ידי מגזרי ייצור מתקדמים, השקעה חזקה ב-AI ובמחשוב קצה ואקוסיסטם חזק של ספקי טכנולוגיה. ארצות הברית, בפרט, נהנית מהחשת פריסות בגזרי רכב, נפט וגז, ותעופה. על פי לשכת הנתונים הבינלאומית (IDC), צפויה צפון אמריקה להוות יותר מ-35% מההוצאות הגלובליות על אינטליגנציה קצה ב-IIoT עד 2025, עם דגש על אנליטיקה בזמן אמת, תחזוקה תחזיתית ואבטחת מידע.
• אירופה: שוק האינטליגנציה קצה של אירופה מונע על ידי יוזמות תעשייה 4.0, תקנות פרטיות נתונים מחמירות (כמו ה-GDPR) ודגש חזק על יעילות אנרגטית ועמידה בסביבה. גרמניה, צרפת ובריטניה הם המאמצים המובילים, המניחים את האינטליגנציה קצה למפעלי חכמים ואופטימיזציה של שרשרת האספקה. נתוני Eurostat מדגישים השקעות הולכות וגדלות בתשתיות דיגיטליות, כאשר האיחוד האירופי מתמקד בצמיחה משמעותית במתודולוגיות AI תעשייתיות והתקנות קצה באמצעות תוכנית דיגיטלית של אירופה.
• אסיה-פסיפיק: אזור אסיה-פסיפיק חווה את הצמיחה המהירה ביותר, מונעת על ידי התיעוש המהיר, תוכניות דיגיטליזציה בראשות הממשלה והתרחבות רשתות 5G. סין, יפן ודרום קוריאה נמצאות בחזית, כאשר מדיניות “Made in China 2025” של סין מאיצה ייצור חכם ואינטגרציית AI בקצה. גארטן צופה כי אסיה-פסיפיק תראה CAGR של יותר מ-20% בתחום האינטליגנציה הקצה עבור IIoT עד 2025, מונע על ידי תחומי אלקטרוניקה, רכב ומכונות כבדות.
• שאר העולם (RoW): באזורים כמו אמריקה הלטינית, המזרח התיכון ואפריקה, האימוץ הוא בהשוואה לתחום הצומח אך צומח, נתמך על ידי השקעות במודרניזציה ובחיבור תעשייתי. האתגרים כוללים תשתית דיגיטלית מוגבלת ופערי מיומנויות, אך פרויקטים פיילוט בקידוח, אנרגיה וחקלאות מתחילים לצבור תאוצה. על פי האיגוד הבינלאומי לתקשורת (ITU), שיפורים מתמשכים בגישה לרוחב פס ואינטגרציה בקצה-ענן צפויים להניע בהדרגה את אימוץ אינטליגנציה קצה ב-IIoT בשווקים אלו.

בסך הכול, בעוד שצפון אמריקה ואירופה מובילות בפריסות מבוססות, אסיה-פסיפיק מתכננת להניע את גל הצמיחה הבא, עם שאר העולם מציע פוטנציאל ארוך טווח ככל שהתשתיות הבסיסיות מתקדמות.

אתגרים, סיכונים והזדמנויות מתעוררות

אינטליגנציה קצה לאינטרנט תעשייתי של הדברים (IIoT) מחוללת במהירות מהפכה במגזרי ייצור, אנרגיה ולוגיסטיקה על ידי אפשרות לעיבוד נתונים בזמן אמת וקבלת החלטות בקרבת מקור ייצור הנתונים. עם זאת, ככל שהאימוץ יואץ ל-2025, המגזר מתמודד עם נוף מורכב של אתגרים, סיכונים והזדמנויות מתעוררות.

אתגרים וסיכונים

• אבטחת נתונים ופרטיות: עם עיבוד נתונים רגישים של ספקים בקצה, הסיכון להתקפות קיברנטיות ודליפת נתונים עולה. רבים מהמכשירים ב-IIoT חסרים פרוטוקולי אבטחה חזקים, מה שמספק להם רקע לדליפות וכניסות בלתי מורשות. על פי IBM, העלות הממוצעת של דליפת נתונים בענפי התעשייה עולמית ממשיכה לעלות, מה שמדגיש את הצורך בפתרונות אבטחת קצה מתקדמים.
• אינטרופרביליות וסטנדרטיזציה: האקוסיסטם של IIoT מאוד מפולג, עם תוכנות, חומרות ופרוטוקולי תקשורת מגוונים. חוסר סטנדרטיזציה זו מסבכת את האינטגרציה והיכולת להתרחב, כפי שמדגיש גארטן, שמציין שאינטרופרביליות נותרת מכשול מרכזי להפרשה רחבה של אינטליגנציה קצה.
• מגבלות משאבים: מכשירי קצה לעיתים קרובות מצוידים בכוח עיבוד מוגבל, זיכרון ומשאבים אנרגטיים. הרצת מודלים מתקדמים של AI באופן מקומי עשויה להעמיס על המכשירים הללו, מה שמוביל לבעיות בביצועים ולעלויות תחזוקה מוגברות, כפי שדווח על ידי IDC.
• מורכבות ניהול: ניהול, עדכון ומעקב אחר אלפי קצוות מפוזרים הם אתגר תפעולי משמעותי. הבטחת ביצועים אחידים ואבטחה על פני נכסים גאוגרפיים שונים דורשת כלים מתקדמים לאורכת, כפי שנבנה על ידי Accenture.

הזדמנויות מתעוררות

• תחזוקה תחזיתית מונעת AI: אינטליגנציה קצה מאפשרת ניטור בזמן אמת של ציוד וניתוחים תחזיתיים, מצמצמת את זמן ההשבתה ועלויות תחזוקה. Siemens מדווחת כי תחזוקה תחזיתית שמופעלת על ידי קצה AI יכולה להפחית השבתות לא מתוכננות עד ל-50%.
• קבלת החלטות מבוזרת: על ידי עיבוד נתונים באופן מקומי, אינטליגנציה קצה תומכת בהחלטות אוטונומיות מהירות, קריטיות ליישומים כמו רובוטיקה, בקרת איכות ומערכות בטיחות. ABB מדגישה כי אינטליגנציה מבוזרת היא מפתח למפעלי חכמים בגרסה הבאה.
• מודלים עסקיים חדשים: התפשטות IIoT המאפשרת קצה מונעת מודלים מסוג "כשהשרות" (as-a-service), כגון Equipment-as-a-Service (EaaS), שמאפשרים ליצרנים להציע חוזים מבוססי תוצאות והזרמת הכנסות חזורות, כפי שניתוח McKinsey & Company.

תחזית לעתיד: המלצות אסטרטגיות עדיפויות השקעה

התחזית לעתיד עבור אינטליגנציה קצה באינטרנט תעשייתי של הדברים (IIoT) מעוצבת על ידי המהירות של ההמרה הדיגיטלית, הגדלת נפח הנתונים וצורך בקבלת החלטות בזמן אמת בקצה הרשת. ככל שהיצרנים ומפעילי התעשייה שואפים למזער את העלויות התפעוליות, עליהם לצמצם את השיהוי ולשפר את האבטחה, ההשקעות האסטרטגיות באינטליגנציה קצה הופכות לעדיפות עליונה לשנת 2025 ומעבר לה.

המלצות אסטרטגיות מרכזיות עבור בעלי עניין כוללות:

• עדיפו אדריכלות קצה ניתנות להתרחבות: חברות תעשייתיות צריכות להשקיע בפלטפורמות מחשוב קצה מודולריות וניתנות להתרחבות שיכולות להכיל את זרמי הנתונים ההולכים וגדלים ועומסי העבודה המתקדמים. זה מאפשר אינטגרציה חלקה עם הטכנולוגיות התפעוליות הקיימות (OT) ומערכות המידע (IT), תומכות בהתרחבות עתידית ואינטרופרביליות (גארטן).
• מיקוד בתחזוקה תחזיתית מונעת AI: הקצאת משאבים ל-AI מבוססת קצה עבור תחזוקה תחזיתית יכולה לצמצם באופן משמעותי את זמן ההשבתה ועלויות התחזוקה. על ידי עיבוד נתוני חיישן באופן מקומי, ארגונים יכולים לזהות אנומליות ולחזות כשלי ציוד בזמן אמת, דבר שמשפר את אמינות המשאבים (IBM).
• שפרו את אבטחת המידע בקצה: עם התפשטות המכשירים המחוברים, קצוות הנתונים הופכים ליעדי התקפות קיברנטיות. השקעה בפרוטוקולי אבטחה מבוססים חומרה ובזיהוי איומים מופעל AI בקצה היא קריטית כדי להגן על נתונים תעשייתיים רגישים (Cisco).
• נצל את השותפויות והאוסיטם: שיתוף פעולה עם ספקי טכנולוגיה, ספקי ענן ואיגודים תעשייתיים מאיץ את החדשנות ומבטיח גישה לפתרונות האינטליגנציה הקצה החדשים ביותר. בריתות אסטרטגיות יכולות גם לעזור לטפל באתגרים של אינטרופרביליות וסטנדרטיזציה (Accenture).
• השקיעו בהקניית מיומנויות לעובדים: ככל שאינטליגנציה קצה נשמעת יותר חכמה, ישנה צורך הולך וגדל במומחים מיומנים ב-AI, אנליטיקה של נתונים ואבטחת מידע. תכניות הכשרה ופיתוח כישורים מצולבות יהיו חיוניות למקסם את ה-ROI מהשקעות הקצה (Deloitte).

בסיכום, נוף ההשקעות בשנת 2025 עבור אינטליגנציה קצה ב-IIoT יהיה מוגדר על ידי אדריכלות ניתנות להתרחבות, אפליקציות המופעלות על ידי AI, אבטחה חזקה, שיתוף פעולה באקוסיסטם ופיתוח כוח אדם. ארגונים שיתאימו את האסטרטגיות שלהם עם עדיפויות אלו עומדים לתפוס יתרונות תפעוליים ותחרותיים משמעותיים ככל שאינטליגנציה קצה מתבגרת.

מקורות & הפניות

• לשכת נתוני הבינלאומית (IDC)
• NVIDIA
• IBM
• Microsoft
• Cisco
• Siemens AG
• Rockwell Automation
• Amazon Web Services (AWS)
• Google Cloud
• Litmus Automation
• Honeywell
• Statista
• האטוס לתקשורת הבינלאומית (ITU)
• Accenture
• McKinsey & Company
• Deloitte