Apple доминирует на рынке умных часов с локальным ИИ, сегмент вырос на 70 %

Революция в носимой электронике

Аналитики Counterpoint Research отметили значительный рост популярности умных часов с поддержкой локального искусственного интеллекта. В первом квартале 2026 года глобальные поставки таких устройств выросли на 70 % по сравнению с аналогичным периодом 2025 года.

Доминирование Apple на рынке

Корпорация Apple захватила около 90 % рынка смарт-часов с технологиями Edge AI. На долю компании пришлось примерно девять из десяти отгруженных устройств в этой категории. Второе место по популярности делят между собой Huawei и Samsung.

Модели с поддержкой локального ИИ сегодня составляют примерно 25 % от общего числа всех продаваемых смарт-часов. По прогнозам аналитиков, к концу 2026 года проникновение Edge AI в данном сегменте достигнет 32 %.

Технология Edge AI в деталях

Под локальным искусственным интеллектом (Edge AI) подразумевается обработка задач ИИ непосредственно на устройстве без отправки данных в облако. Это обеспечивает не только повышенную скорость работы, но и защиту личной информации пользователей. Модели ИИ становятся всё меньше и эффективнее, а оборудование оптимизируется под их работу.

В случае Apple Watch встроенный нейропроцессор используется для обработки жестовых команд, запросов Siri, а также некоторых функций здоровья и безопасности — всё это происходит прямо на устройстве.

Рост функций для здоровья

За отчётный период наблюдается значительный рост умных часов с медицинскими функциями. Поставки моделей с мониторингом артериального давления удвоились: доля отгрузок выросла с 11 % до 23 % по сравнению с первым кварталом прошлого года.

Встроенные нейросети теперь анализируют дыхание и выявляют апноэ во сне. Число таких моделей на рынке утроилось — с 5 % до 18 %. Функция ЭКГ остаётся популярной: её доля выросла с 31 % до 34 %.

Перспективы развития

Смарт-часы Apple Watch Series с встроенным нейропроцессором демонстрируют передовые возможности Edge AI. Технология позволяет обрабатывать сложные задачи машинного обучения непосредственно на устройстве, что открывает новые горизонты для персонального здоровья и умной связи.