حجم سوق وحدة معالجة Tensor، والمشاركة، وتحليل الصناعة، حسب النشر (في مقر العمل والسحابة)، حسب النوع (Tpu v2، Tpu v3، وغيرها)، حسب التطبيق (AI& ML، الحوسبة عالية الأداء، تحليلات البيانات، والأنظمة المستقلة)، حسب الاستخدام النهائي (تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، الرعاية الصحية، السيارات، التمويل والخدمات المصرفية، البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية، وغيرها)، والتنبؤات الإقليمية، 2026-2034

رؤى السوق الرئيسية

قُدر حجم سوق وحدات معالجة الموتر العالمية بنحو 5.03 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن ينمو من 6.65 مليار دولار أمريكي في عام 2026 إلى 62.24 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، مما يُظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 32.25٪ خلال الفترة المتوقعة.

إن النمو العالمي لسوق وحدات المعالجة الموترية مدفوع بالحاجة المتزايدة إلى حوسبة عالية الأداء في صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والسيارات. تعمل على تحويل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مستوى العالم من خلال دمج تقنيات المعالجة المتطورة لتحسين الأداء والكفاءة والابتكار. يتم إنشاء وحدات TPU لتسريع أنشطة التعلم العميق، والتغلب على الأساليب التقليدية والسماح بفحص البيانات بدقة، واتخاذ القرار الفوري، والمحاكاة المعقدة. علاوة على ذلك، فإن نمو البنية التحتية للحوسبة السحابية والاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي عبر مختلف القطاعات يدفعان إلى تقدم سوق TPU.

سوق وحدة معالجة الموترسائق

يعد الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) هو المحرك الرئيسي لسوق وحدات معالجة Tensor

يعد الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) محركًا رئيسيًا لسوق وحدة معالجة Tensor (TPU). مع تزايد أهمية تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مختلف القطاعات، كان هناك طلب متزايد على الأجهزة المتخصصة القادرة على معالجة العمليات الحسابية المعقدة بكفاءة. يتم إنشاء وحدات TPU بشكل مقصود لتسريع مهام الذكاء الاصطناعي، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة. وترتفع هذه الحاجة بشكل خاص في الصناعات، مثل الرعاية الصحية والتمويل والسيارات، حيث تنمو بسرعة أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل التحليلات التنبؤية والأنظمة الذاتية والطب الشخصي. بالإضافة إلى ذلك، فإن الارتفاع الكبير في إعلانات الوظائف في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يدعم هذا الاتجاه. على سبيل المثال،

• وفقًا للتقرير الاقتصادي الصادر عن Cornerstone، فإن إعلانات وظائف الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، وGenAI آخذة في الارتفاع، مع زيادة إعلانات وظائف الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بنسبة 65%، وشهدت إعلانات الوظائف المرتبطة بـ GenAI ارتفاعًا بنسبة 411%.

سوق وحدة معالجة الموترضبط النفس

تكاليف التطوير المرتفعة تعيق نمو السوق

تمثل تكاليف التطوير المرتفعة عائقًا كبيرًا لسوق مادة TPU. يتطلب إنشاء مواد TPU استثمارًا كبيرًا في البحث والتطوير وتقنيات الإنتاج المتقدمة والمواد المحددة. يمكن أن تشكل هذه النفقات عائقًا، خاصة بالنسبة للشركات الصغيرة والشركات الناشئة التي قد لا تملك الأموال اللازمة لشراء معدات تكنولوجية باهظة الثمن. علاوة على ذلك، فإن الحاجة إلى التكنولوجيا والمهارات المتقدمة تؤدي إلى ارتفاع التكاليف، مما يقلل من عدد المنافسين في السوق وربما يعيق وتيرة الابتكار والاعتماد. ويمكن لشركات التكنولوجيا الكبرى، مثل جوجل، التي لديها ميزانيات كبيرة للبحث والتطوير، أن تتحمل هذه النفقات وتدفع السوق إلى الأمام، لكن التكاليف الباهظة الإجمالية تعيق مشاركة السوق على نطاق أوسع.

سوق وحدة معالجة الموترفرصة

تخلق أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر فرصة لسوق وحدات معالجة Tensor

تلعب أطر الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر دورًا حاسمًا في توسيع سوق TPU. تم تصميم هذه الأطر لوحدات TPU، مما يبسط العملية للمطورين لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وتحسينها. يشجع العمل الجماعي المنخرط في المشاريع مفتوحة المصدر على الإبداع والتحسين المستمر، مما يؤدي إلى تزايد الحاجة إلى وحدات TPU. علاوة على ذلك، تعمل هذه الأطر على تقليل العوائق التي تحول دون دخول الشركات الصغيرة والشركات الناشئة من خلال تقديم أدوات مناسبة لإنشاء الذكاء الاصطناعي، وتوسيع السوق، وتسريع استخدام مادة TPU. على سبيل المثال،

• أصدرت Google أدوات مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي التوليدي، تُعرف باسم MaxDiffusion وJetStream، والمصممة خصيصًا لوحدات معالجة Tensor (TPUs). يعمل MaxDiffusion على تحسين عمليات الذكاء الاصطناعي على أجهزة XLA، بينما يعمل JetStream على تحسين كفاءة نماذج إنشاء النص على أجهزة TPU. قامت Google أيضًا بتوسيع نطاق نماذج MaxText AI وتعاونت مع Hugging Face for Optimum TPU لتسهيل مهام الذكاء الاصطناعي.

التقسيم

عن طريق النشر

• داخل مقر العمل
• القائم على السحابة

حسب النوع

• تي بي يو v2
• تي بي يو v3
• آحرون

عن طريق التطبيق

 

 

 

• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
• الحوسبة عالية الأداء
• تحليلات البيانات
• الأنظمة الذاتية

حسب الاستخدام النهائي

• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
• الرعاية الصحية
• السيارات
• المالية والمصرفية
• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• آحرون

بواسطة الجغرافيا

• أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا والمكسيك)
• أوروبا (المملكة المتحدة، وألمانيا، وفرنسا، وإسبانيا، وإيطاليا، وروسيا، والبنلوكس، ودول الشمال، وبقية أوروبا)
• آسيا والمحيط الهادئ (اليابان والصين والهند وكوريا الجنوبية ورابطة أمم جنوب شرق آسيا وأوقيانوسيا وبقية دول آسيا والمحيط الهادئ)
• الشرق الأوسط وأفريقيا (تركيا وإسرائيل وجنوب أفريقيا وشمال أفريقيا وبقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا)
• أمريكا الجنوبية (البرازيل والأرجنتين وبقية أمريكا الجنوبية)

رؤى رئيسية

ويغطي التقرير الأفكار الرئيسية التالية:

• المؤشرات الاقتصادية الكلية الجزئية
• الدوافع والقيود والاتجاهات والفرص
• استراتيجيات العمل المعتمدة من قبل اللاعبين الرئيسيين
• تحليل SWOT الموحد للاعبين الرئيسيين

التحليل عن طريق النشر

من خلال النشر، ينقسم السوق إلى محلي وقائم على السحابة.

يهيمن النشر المستند إلى السحابة نظرًا لقابلية التوسع والمرونة وفعالية التكلفة.
تعمل وحدات TPU المستندة إلى السحابة على إلغاء الحاجة إلى بنية تحتية كبيرة في الموقع، مما يمكّن الشركات من توسيع عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها باستخدام موارد حوسبة عالية الأداء بسهولة. يقلل هذا النموذج من النفقات الأولية ويوفر خيار الدفع أولاً بأول، وهو أمر مفيد بشكل خاص للشركات الصغيرة والشركات الجديدة. يعمل التكامل السلس مع الخدمات السحابية على تحسين كفاءة وفعالية سير عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يجعل وحدات المعالجة الحرارية (TPU) المستندة إلى السحابة الخيار الأفضل للعديد من المؤسسات. على سبيل المثال،

• في عام 2024،أعلنت شركة Google Cloud عن إدخال تحسينات كبيرة على حاسوبها الفائق الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، والذي يتميز بشرائح TPU v5p الجديدة ووحدات معالجة الرسوميات Nvidia H100 وسعة تخزين محسنة وتحديثات للبرامج الخاصة بالذكاء الاصطناعي. تعمل هذه التحسينات على زيادة إنتاجية مهام الذكاء الاصطناعي التوليدية وتوفير تحكم قابل للتكيف في الموارد باستخدام برنامج جدولة عبء العمل الديناميكي، مما يعزز الفعالية وقابلية التوسع للشركات.

التحليل حسب النوع

حسب النوع، ينقسم السوق إلى Tpu v2، Tpu v3، وغيرها.

يهيمن TPU v3 على سوق وحدات المعالجة الموترة نظرًا لأدائه المحسن وتقنية التبريد السائل واعتماده على نطاق واسع وقابلية التوسع. يقدم TPU v3 تحسينات ملحوظة في قوة الحوسبة وفعاليتها، مما يجعله مناسبًا تمامًا لإدارة مهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المعقدة. يضمن نظام التبريد المتطور الخاص بها التشغيل الموثوق به عند إجراء العمليات الحسابية الصعبة. تبنت العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى ومقدمي الخدمات السحابية تقنية TPU v3، مما عزز مكانتها في السوق. علاوة على ذلك، فإن تصميمه القابل للتكيف يجعله مناسبًا لمبادرات الذكاء الاصطناعي الموسعة والبرامج المستندة إلى السحابة، مما يساعد على ترسيخ مكانتها الرائدة في صناعة مادة TPU.

التحليل عن طريق التطبيق

حسب التطبيق، ينقسم السوق إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والحوسبة عالية الأداء، وتحليلات البيانات، والأنظمة المستقلة.

ويهيمن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نظرًا لاعتمادهما على نطاق واسع في مختلف الصناعات، الأمر الذي يتطلب قدرات حوسبة عالية الأداء توفرها وحدات TPU. تعد الحوسبة عالية الأداء (HPC) قطاعًا بالغ الأهمية تغذيه الحاجة إلى موارد حسابية قوية لإدارة عمليات المحاكاة المعقدة والمهام كثيفة البيانات. يتضمن سوق TPU أيضًا قطاعًا كبيرًا مخصصًا لتحليلات البيانات، مدفوعًا بالأهمية المتزايدة للبيانات الضخمة والتحليلات في الوقت الفعلي في عملية صنع القرار عبر صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والبيع بالتجزئة، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على TPU.

التحليل حسب الاستخدام النهائي

حسب الاستخدام النهائي، ينقسم السوق إلى تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، والرعاية الصحية، والسيارات، والتمويل والخدمات المصرفية، وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية، وغيرها.

تهيمن تكنولوجيا المعلومات والاتصالات بسبب اعتمادها الكبير على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تحتاج هذه الصناعة إلى قدرات حوسبة قوية لأنشطة مثل تحسين البنية التحتية للشبكة، وتحسين حركة البيانات، وتنفيذ الخدمات السحابية. تعتبر وحدات TPU، التي تم إنشاؤها خصيصًا لمهام الذكاء الاصطناعي، مثالية لهذه السيناريوهات. تعتمد شركات التكنولوجيا الكبرى ومقدمو الخدمات السحابية بشكل كبير على وحدات TPU لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. علاوة على ذلك، فإن الأهمية المتزايدة للحوسبة المتطورة ونشر شبكات الجيل الخامس (5G) عززت أيضًا استخدام مادة TPU في التحليلات في الوقت الفعلي وخدمات الاتصالات القائمة على الذكاء الاصطناعي.

التحليل الإقليمي

من حيث الجغرافيا، يتم تقسيم السوق العالمية إلى أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا والمحيط الهادئ وأمريكا الجنوبية والشرق الأوسط وأفريقيا.

تمتلك أمريكا الشمالية الحصة الأكبر من سوق وحدة معالجة Tensor (TPU) نظرًا لقيادتها التكنولوجية القوية ونظامها البيئي الابتكاري. تضم المنطقة شركات التكنولوجيا الكبرى ومراكز الأبحاث التي تعمل على دفع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى الأمام، مما يؤدي إلى زيادة الحاجة إلى وحدات TPU. علاوة على ذلك، يعتمد كبار مقدمي الخدمات السحابية في أمريكا الشمالية، مثل جوجل، وأمازون، ومايكروسوفت، بشكل كبير على وحدات TPU في البنية التحتية الخاصة بهم. إن الدعم الحكومي الكبير لمشاريع الذكاء الاصطناعي، إلى جانب الاستثمار القوي في البحث والتطوير، يعمل على تعزيز السوق بشكل أكبر. ويلعب احتضان شركات أمريكا الشمالية السريع للتقنيات المبتكرة أيضًا دورًا في المكانة الرائدة للمنطقة في سوق مادة TPU.

تمتلك منطقة آسيا والمحيط الهادئ ثاني أكبر حصة في سوق وحدات معالجة الشد. تقود دول مثل الصين واليابان وكوريا الجنوبية تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. لقد استثمرت الصين بكثافة في البنية التحتية وأبحاث الذكاء الاصطناعي لترسيخ مكانتها كقوة مهيمنة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي العالمية. تساهم اليابان وكوريا الجنوبية في الابتكار من خلال صناعاتهما التكنولوجية القوية. علاوة على ذلك، فإن وجود شركات التكنولوجيا الرائدة والشركات الناشئة في هذه الدول يعمل على تسريع تقدم وتنفيذ مادة TPU. وتدعم الابتكارات الحديثة في هذه المنطقة هذا الاتجاه. على سبيل المثال،

• في عام 2024، ابتكر الباحثون في جامعة بكين في الصين شريحة معالج موتر جديدة باستخدام أنابيب الكربون النانوية، والتي تتغلب على قيود أشباه الموصلات السيليكونية في معالجة الذكاء الاصطناعي. توفر ترانزستورات الأنابيب النانوية الكربونية الموجودة في الشريحة، والموجودة في Nature Electronics، سرعة وكفاءة أفضل. وقد وصل إلى معدل دقة يصل إلى 88% في تجارب التعرف على الصور مع استهلاك الحد الأدنى من الطاقة، وهو ما يمثل تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا حوسبة الذكاء الاصطناعي.

تمتلك أوروبا ثالث أكبر حصة في سوق وحدات المعالجة الموترية نظرًا لاعتمادها القوي للذكاء الاصطناعي في الصناعات، مثل السيارات والرعاية الصحية والتصنيع. تدعم المبادرات الحكومية، مثل برنامج "Horizon Europe"، أبحاث الذكاء الاصطناعي وتحفز الطلب على المواد البلاستيكية. كما أن استثمار المنطقة في الحوسبة السحابية ومراكز البيانات يعزز استخدام مادة TPU. الاستثمارات الأخيرة من عمالقة التكنولوجيا تدعم هذا الاتجاه. على سبيل المثال،

• في عام 2024، أعلنت Google عن استثمار بقيمة 2 مليون دولار أمريكي في INSAIT، وهو معهد لأبحاث الذكاء الاصطناعي يقع في صوفيا، بلغاريا. ويشمل ذلك خدمات Google Cloud بقيمة مليون دولار أمريكي، مما يسمح باستخدام وحدات TPU للتعلم الآلي، ومليون دولار أمريكي لثماني منح دراسية لدرجة الدكتوراه. هدف الاستثمار هو تعزيز خبرات وأبحاث الذكاء الاصطناعي في أوروبا الوسطى والشرقية.

تغطية اللاعبين الرئيسيين

إن سوق وحدات المعالجة الموترية مجزأ، مع وجود عدد كبير من المجموعات ومقدمي الخدمات المستقلين. وفي الولايات المتحدة، يمثل أفضل 5 لاعبين حوالي 24% فقط من السوق.

يتضمن التقرير ملفات تعريف اللاعبين الرئيسيين التاليين:

• شركة الأجهزة الدقيقة المتقدمة (AMD)
• ايه جي إم مايكرو (الولايات المتحدة)
• شركة جوجل (الولايات المتحدة)
• جرافكور (المملكة المتحدة)
• شركة آي بي إم (الولايات المتحدة)
• شركة ميديا ​​تيك (الصين)
• شركة NVIDIA (الولايات المتحدة)
• كوالكوم تكنولوجيز (الولايات المتحدة)
• شركة Xilinx (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

• في عام 2024، قدمت Google Trillium، أقوى مادة TPU من الجيل السادس، في مؤتمر I/O. فهو يوفر أداءً أعلى بمقدار 4.7 أضعاف من سابقه، مع ذاكرة محسنة وقابلية للتوسع وكفاءة في استخدام الطاقة.
• في عام 2024، أكدت شركة Apple أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لذكاء Apple قد تم تدريبها باستخدام وحدات معالجة Tensor (TPUs) من Google، كما هو موضح في ورقة فنية تم نشرها مؤخرًا. يشير التغيير إلى انتقال شركات التكنولوجيا من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA نتيجة لنقص العرض.