A medida que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial siguen desarrollándose rápidamente, y con el fin cada vez más cercano de la ley de Moore, se están creando y utilizando nuevas vías e ideas novedosas en el diseño de arquitecturas. Una vía es acelerar la inteligencia artificial lo más cerca posible del usuario, es decir, en el borde, para reducir la latencia y aumentar el rendimiento. Por lo tanto, los investigadores han desarrollado aceleradores de IA de baja potencia, diseñados específicamente para acelerar el aprendizaje automático y la IA en dispositivos de borde. En este documento, presentamos una visión general de los aceleradores de IA de baja potencia entre 2019-2022. Los aceleradores de IA de baja potencia se definen en este documento en función de su objetivo de aceleración y consumo de energía. En esta encuesta, se presentan y discuten 79 aceleradores de IA de baja potencia. Los aceleradores revisados se discuten en base a cinco criterios: (i) potencia, rendimiento y eficiencia energética, (ii) objetivos de aceleración, (iii) precisión aritmética, (iv) aceleradores neuromórficos y (v) aceleradores de la industria frente a académicos. Las CNN y las DNN son los objetivos de aceleración más populares, mientras que los Transformadores y las SNN están en aumento.