科技、媒體與通訊產業收益主要包含5個生態系統：智慧型手機為最大宗，估計2020年的年收益超過1兆美元；電視生態系統的年收益達6000億美元；個人電腦與周邊商品與服務的年收益為4000億美元；企業資料中心與軟體則為6600億美元；物聯網(因5G應用而快速發展)至2021年將達5000億美元。此報告串聯5大生態系，並於十個章節分述探討：邊緣AI晶片、專業服務機器人、私人5G網路、寬頻演進、智慧型手機、電視、內容傳遞網路(CDN)、廣告、廣播與自行車。以下僅摘述報告對邊緣AI晶片的論述。

電信邊緣運算(Telecom edge compute)是指基本上執行運算的是，距離客戶近且由一家電信公司經營的小型資料中心。目前這類公司所使用的是中央式AI晶片(大型、昂貴且耗電)，未來將逐漸轉變為具備某些邊緣AI晶片(消費者或企業)。電信邊緣運算所使用的晶片位於電信公司邊緣網絡，而不是在實際終端設備。此外，並非所有電信邊緣運算都是AI運算。

本章討論的是應用於推理的邊緣AI晶片，透過在資料中心進行培訓而開發的演算法。由邊緣AI晶片啟用的AI更適當地稱為深度機器學習，即有兩個組成部分：第一部分是培訓，涉及反覆分析大量的歷史數據，檢測這些數據中的模式，並生成模式檢測；第二部分是推理，培訓演算法(通常是通過進一步培訓過渡時間的逐步而更新或修改)所產生的分析數據並產生有用的結果。機器學習軟體都使用相同的標準晶片，混合使用CPU、GPU、現場可程式邏輯閘陣列(FPGA)與深度神經網絡特定應用積體電路(ASICs)，這些晶片都相當大型、昂貴、耗電且耗能。

分析師認為，電信邊緣運算市場的總收益(含各種運算，而不僅僅是AI)在2020年將達到210億美元，與2019年相比，成長至少一倍，不過分析師認為，AI占其中的收益可能不超過10億美元，約僅占電信邊緣運算收益市場5%。2020年，消費類設備市場可能占邊緣AI晶片的90%以上市場，且絕大多數人工智慧晶片將進入高階智慧手機，智慧型手機使用的邊緣AI晶片約占消費類邊緣AI晶片70%以上，這意味著，2020年以及未來幾年，AI晶片成長將主要由智慧手機推動。
雖然2019年智慧型手機的市場疲軟，智慧型手機銷量較往年下降2.5%，預計2020年將售出15.6億台，僅較2018年成長2.8%，不過報告預估至2020年，至少三分之一以上的智慧型手機將具備邊緣人工智慧晶片。並非只有智慧型手機才使用邊緣AI晶片，其他設備，如平板電腦、穿戴式裝置、智慧音箱等亦可內建邊緣AI晶片。從短期來看，非設備類受到邊緣AI晶片的影響較智慧型手機更小，主因市場太小，如2020年智慧音箱與穿戴設備合計銷售量僅1.25億台。然而，許多穿戴設備和智慧音箱依賴邊緣AI晶片，因此滲透率已經很高。

誰將是邊緣AI晶片市場成長中的主要受益者，主要為邊緣AI晶片製造商，其收亦從幾年前近乎零元，至2020年收益將超過25億美元年，且未來幾年將以20%的速度成長。2020年全球半導體產業收益預計將達4,250億美元，而邊緣AI晶片僅占一小部分。實際上，在設備裝載AI將是更大的受益者，邊緣AI晶片不僅大幅改善設備效能，亦創造出設備的新能力與市場。

為資料中心(data center)製造AI晶片的公司是否會因為邊緣AI晶片能在邊緣即處理完資訊而受到損害？其實不一定，所有為資料中心製造AI晶片的公司，同時亦為生產邊緣晶片的版本。此外，對AI處理的需求亦快速成長，預計將從2018年的60億美元，成長至2025年的900億美元以上，複合年成長率為45%，附帶的潛在影響將是邊緣AI晶片變得更便宜、更小、更低功耗，進而對AI晶片產生價格下跌的壓力。過去曾發生類似的情況：邊緣處理晶片的普及經常導致核心處理硬體價格下跌的速度，比基於根據摩爾定律推估結果更為快速。
有人認為，將AI處理從核心轉移到邊緣將對AI雲端公司造成負面影響，不過以AI雲端或AI即服務市場(AI-as-a-Service)收益預測顯示，將從2018年的20億美元成長至2024年的近120億美元，複合年成長率為34%。
同樣，有些人可能會擔心，如果邊緣設備可以在本地執行AI推理，則原本的連接功能將可能被取代，不過這不會發生，因為邊緣設備仍然需要通訊核心以發送數據訓練人工智慧，接收更新的人工智慧演算法進行推理，故預期未來所有或幾乎邊緣AI設備將持續相互連接。但是，網路連接的本質可能過去預期不同，當時AI推論僅限於大型資料中心，智慧物聯網設備必須連接才能使用AI推論功能-需要連接一個具有超高速、低延遲的高服務品質網路。這些特性目前僅存在5G無線網絡，故所有使用AI的物聯網設備也將需要使用5G。不過如果設備可以在本地執行AI處理，雖仍有網路連結需求，但不一定需要透過5G。估計5G市場將至2025年，將以55%的年複合成長率持續成長，約為每年至少成長60億美元。