Am Vorabend der IFA Berlin 2026 hat Qualcomm offiziell zwei Prozessoren, den Dragonwing Q-2390 und IQ-2390, auf den Markt gebracht. Der Q-2390 integriert Edge-AI-Inferenz, Mobilfunkkonnektivität, Positionierung und Display-Unterstützung in einem einzigen Chip, um die Entwicklungsschwelle für Edge-AI-Geräte zu senken. DerIQ-2390 konzentriert sich auf die Verbesserung der Beschleunigung von maschinellem Sehen, die Unterstützung von TSN (Time-Sensitive Networking) und verfügt über einen weiten Betriebstemperaturbereich von -30 °C bis +115 °C, konzipiert für anspruchsvolle Szenarien wie industrielle Automatisierung, maschinelles Sehen und Energiemanagement.
Qualcomms Kernabsicht bei dieser Ankündigung ist es, die Komplexität der Implementierung von Edge AI in industriellen Szenarien durch Chip-Integration und industrielle Härtung zu reduzieren.
Die Marktgröße von Edge AI wächst in erstaunlichem Tempo.
Laut einem aktuellen Bericht von Global Market Insights wird der globale Edge-AI-Markt im Jahr 2025 auf rund 25,2 Milliarden US-Dollar geschätzt, bis 2026 voraussichtlich 30,9 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2035 auf 225,5 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24,7 % von 2026 bis 2035 entspricht. Daten von Mordor Intelligence bestätigen diesen Trend ebenfalls: Der Markt für Edge-AI-Hardware wird voraussichtlich von 25,08 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 30,74 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen und bis 2031 68,73 Milliarden US-Dollar erreichen.
Der globale Edge-AI-Markt (Hardware + Software + Dienstleistungen) nähert sich bis 2026 einer Größe von 47-50 Milliarden US-Dollar, mit einer jährlichen Wachstumsrate von über 28 %.IDC prognostiziert, dass der gesamte Edge-Computing-Markt bis 2029 450 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wobei KI der wichtigste Wachstumstreiber ist.
Aus regionaler Sicht ist die asiatisch-pazifische Region der am schnellsten wachsende Edge-AI-Markt weltweit.
Die KI-gesteuerte Transformation der Modulindustrie: Von „Konnektivität“ zu „Computing + Konnektivität“
Das explosive Wachstum des Edge-AI-Marktes verändert die Wettbewerbslogik der Modulindustrie tiefgreifend.Traditionelle Modulhersteller verlassen sich stark auf die Anzahl der Verbindungen und das Umsatzwachstum, aber dieses Modell stößt an seine Grenzen.Im ersten Quartal 2026 gingen die Auslieferungen von KI-eingebetteten Mobilfunk-IoT-Modulen im Jahresvergleich um 17 % zurück, was den ersten Rückgang nach 12 aufeinanderfolgenden Quartalen des Marktwachstums darstellt. Die Penetrationsrate von KI-Modulen in globalen Mobilfunk-IoT-Modulen liegt derzeit nur bei etwa 6 % – das bedeutetIn Bezug auf Anwendungsszenarien hat sich die Produktmatrix von Qogrisys auf mehrere Kernbereiche von Edge AI ausgeweitet:
In der Zwischenzeit beschleunigen führende Unternehmen der Branche ihre Transformation hin zu „Konnektivität + Intelligenz“. Der Umsatz von Quectel Wireless Solutions erreichte in der ersten Hälfte des Jahres 2026 15,259 Milliarden RMB, ein Anstieg von 32,16 % im Jahresvergleich, wobei das Automobil-, das intelligente und das Lösungsgeschäft 46,76 % des Umsatzes ausmachten. Darüber hinaus ist die Bruttogewinnmarge dieses Segments (21,42 %) deutlich höher als die traditioneller Kommunikationsmodulgeschäfte (16,28 %)). Andrew Zignani, Senior Research Director bei ABI Research, wies darauf hin, dassdrahtlose Konnektivität nicht mehr nur Geräte verbindet, sondern auch skalierbare Edge AI in Verbraucher-, Unternehmens- und Industriemärkten ermöglicht.In Bezug auf Anwendungsszenarien hat sich die Produktmatrix von Qogrisys auf mehrere Kernbereiche von Edge AI ausgeweitet:
Trend 1: Von „Kommunikationsmodulen“ zu „Rechenmodulen“
Die Integration von Edge-Computing-Chips für KI ist im Jahr 2026 zum wichtigsten Unterscheidungsmerkmal für Module geworden. Die Auslieferungen von Modulen, die Edge-Inferenz unterstützen, überstiegen 2025 80 Millionen Einheiten, und dieser Anteil wird voraussichtlich bis 2030 auf 35 % der gesamten Modulauslieferungen ansteigen. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von Hochleistungs-Rechenmodulen wird voraussichtlich in sieben Jahren 60 % erreichen, und der Anteil von intelligenten und KI-Modulen an Mobilfunk-IoT-Modulen wird weiter steigen.Trend Zwei: Industrielle breite Betriebstemperaturbereiche werden zum „Eintrittsticket“
Die Fähigkeit, in einem breiten Temperaturbereich zu arbeiten, spiegelt die strengen Zuverlässigkeitsanforderungen von Modulen in industriellen Edge-AI-Szenarien wider. Industrielle Module erfordern typischerweise einen Betriebstemperaturbereich von -40 °C bis +85 °C.In Szenarien wie Öl und Gas, Energie und Außeninfrastruktur bestimmt die Fähigkeit, in einem breiten Temperaturbereich zu arbeiten, direkt, ob die Ausrüstung in realen Umgebungen stabil betrieben werden kann.
Trend 3: Multi-Technologie-Integration wird zum StandardEdge-AI-Szenarien erfordern oft die gleichzeitige Unterstützung mehrerer Konnektivitätsmethoden – industrielle Automatisierung benötigt Wi-Fi/Bluetooth für die Kommunikation zwischen Geräten, Energiemanagement benötigt PLCs zur Lösung von Problemen bei der Übertragung durch Wände und über lange Distanzen, und industrielle Gateways benötigen Mobilfunknetze, um Daten in die Cloud hochzuladen.Module mit einzelnen Kommunikationsmethoden werden durch integrierte Lösungen ersetzt, die mehrere Modi kombinieren.In Bezug auf Anwendungsszenarien hat sich die Produktmatrix von Qogrisys auf mehrere Kernbereiche von Edge AI ausgeweitet:
Wi-Fi 7 Modul: Vollständige Produktpalette
Im Bereich Wi-Fi 7 unterstützen die beiden Wi-Fi 7 + Bluetooth 6.0 Combo-Module O2072PM und O2072PB auf Basis des Qualcomm QCC2072-Chips vollständig 4K QAM, 320MHz Kanäle, MLO (Multi-Link Operation) mit einer Spitzenrate von 5,8 Gbit/s und eMLSR Enhanced Multi-Link Switching. Das O2072PM verwendet eine M.2 Key E-Schnittstelle (22×30 mm) und eignet sich daher für High-End-Roboter und Industrieanlagen. Aus Sicht des Branchentrends hält Wi-Fi 7 schnell Einzug in die Phase der großflächigen Bereitstellung. IDC-Daten zeigen, dass Wi-Fi 7 im ersten Quartal 2026 bereits 44,5 % des weltweiten Umsatzes mit WLAN-abhängigen APs für Unternehmen ausmachte.Das Wachstum von Wi-Fi 7 beschränkt sich nicht mehr nur auf Router und Unternehmens-APs; IoT-Geräte werden in der nächsten Phase zu einer wichtigen Wachstumsquelle.
Das Kern-F&E-Team von Qogrisys ist seit langem tief in Mainstream-globale Wireless-Chip-Plattformen wie Qualcomm, Realtek und MediaTek involviert und verfügt über Full-Stack-Erfahrung von Chip-Bring-up und RF-Kalibrierung bis hin zu Massenproduktionstests.Diese Multi-Plattform- und Full-Stack-Technologiekompetenz ermöglicht es Qogrisys, kompatible Konnektivitätslösungen für die wichtigsten Steuerungsökosysteme verschiedener Kunden bereitzustellen.In Bezug auf Anwendungsszenarien hat sich die Produktmatrix von Qogrisys auf mehrere Kernbereiche von Edge AI ausgeweitet:
, Module wie O9201PM haben die Treiberanpassung und vollständige Verifizierung auf heimischen Plattformen wie RK3588, Allwinner und Rockchip abgeschlossen und können in Szenarien wie Industrie-Tablets, Edge-Computing-Gateways, Industrie-Steuergeräten, Smart-Retail-Terminals und Digital Signage eingesetzt werden.
Robotik und verkörperte Intelligenz
, die ultrahohe Bandbreite und extrem niedrige Latenz von Wi-Fi 7 bilden eine unsichtbare Infrastruktur für die Zusammenarbeit zwischen Cloud, Edge und Geräten – Roboter laden Sensordaten in Echtzeit auf Edge-Server für VLA-Modellinferenz hoch, empfangen Befehle und führen sie sofort aus. Die Wi-Fi 7-Modulproduktlinie von Qogrisys deckt bereits die Bedürfnisse von High-End-Robotern und Industrieanlagen ab.VI.
Trendanalyse: Drei sichere Richtungen für Edge-AI-ModuleBasierend auf den Chip-Veröffentlichungstrends von Qualcomm lassen sich im Bereich der Edge-AI-Module drei eindeutige Trends identifizieren:
Wie der Bericht „Edge Intelligence 2026: Das erste Jahr der großflächigen Bereitstellung“ hervorhebt, ist 2026 ein entscheidender Wendepunkt für Edge Intelligence, der von der Machbarkeitsstudie zur großflächigen Bereitstellung übergeht. Der Marktanteil reiner Konnektivitätsmodule ohne KI-Beschleunigungsfunktionen wird weiter schrumpfen. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von intelligenten Modulen und KI-Modulen erreichte 60 % bzw. 28 %
, und dieser Wachstumsunterschied ist der stärkste Beweis dafür.Zweitens stellen industrielle Szenarien den sichersten Markt mit hohem Wert für Edge-AI-Module dar.
Der Markt für KI-Beschleuniger-Chips für die Industrie wächst mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 40 %. Die industrielle visuelle Inspektion wandert von traditionellen Algorithmen zum Deep Learning, und die vorausschauende Wartung erzeugt eine explosive Nachfrage nach Edge-Inferenz-Rechenleistung.Drittens wird die Konvergenz von „Konnektivität + Computing“-Modulen zur Infrastruktur des AIoT-Zeitalters.
Wi-Fi 7 bietet eine Verbindungsbasis mit extrem niedriger Latenz und extrem hohem Durchsatz, während Edge AI lokale intelligente Entscheidungsfähigkeiten bietet.Wenn die Abdeckungsdichte von Wi-Fi 7 und die Rechenleistungsdichte von Edge AI am Geräteende konvergieren, wird das Modul von einer „Kommunikationskomponente“ zu einem „intelligenten Rechenknoten“ aufgewertet.
