معالجة الموتر حجم سوق وحدة السوق ، ومشاركتها ، وتحليل الصناعة ، عن طريق النشر (المحرورات والخلاطية) ، حسب النوع (TPU V2 ، TPU V3 ، وغيرها) ، عن طريق التطبيق (AI & ML ، وذات الأداء العالي ، والتحليلات ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة والتجزئة والتجزئة. التوقعات الإقليمية حتى عام 2032

رؤى السوق الرئيسية

إن نمو سوق وحدة معالجة الموترات العالمية مدفوع بزيادة الحاجة إلى الحوسبة عالية الأداء في الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والسيارات. إنه يحول تطبيقات AI وتطبيقات التعلم الآلي على مستوى العالم من خلال دمج تقنيات المعالجة المتطورة لتحسين الأداء والكفاءة والابتكار. يتم إنشاء TPUs لتسريع أنشطة التعلم العميق ، والتولي من الأساليب التقليدية والسماح بفحص دقيق للبيانات ، وصنع القرار الفوري ، والمحاكاة المعقدة. علاوة على ذلك ، فإن نمو البنية التحتية للحوسبة السحابية والاستخدام المتزايد لمنظمة العفو الدولية عبر القطاعات المختلفة يقود تقدم سوق TPU.

سوق وحدة معالجة الموترسائق

ارتفاع الطلب على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) هو المحرك الرئيسي لسوق وحدة معالجة الموتر

يعد الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) محركًا رئيسيًا لسوق وحدة معالجة الموتر (TPU). مع تزايد أهمية تقنيات الذكاء الاصطناعي و ML في القطاعات المختلفة ، كان هناك طلب متزايد على الأجهزة المتخصصة القادرة على معالجة الحسابات المعقدة بكفاءة. يتم إنشاء TPUs عن قصد لتسريع مهام الذكاء الاصطناعي ، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة. هذه الحاجة مرتفعة بشكل خاص في الصناعات ، مثل الرعاية الصحية والتمويل والسيارات ، حيث تتزايد أدوات الذكاء الاصطناعي ، مثل التحليلات التنبؤية ، والأنظمة المستقلة ، والطب الشخصي ، بسرعة. بالإضافة إلى ذلك ، تدعم الزيادة في منشورات الوظائف في مجالات الذكاء الاصطناعي و ML هذا الاتجاه. على سبيل المثال،

• وفقًا لتقرير الاقتصاد عن حجر الأساس ، فإن الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، و Genai Jobs في الارتفاع ، مع زيادة وظائف AI و ML بنسبة 65 ٪ ، وشهد منشورات الوظائف المتعلقة بـ GENAI بنسبة 411 ٪.

سوق وحدة معالجة الموترضبط النفس

ارتفاع تكاليف التطوير نمو السوق

تكاليف التطوير المرتفعة هي ضبط كبير لسوق TPU. يستلزم إنشاء TPUs استثمارًا كبيرًا في البحث والتطوير ، وتقنيات الإنتاج المتقدمة ، ومواد محددة. يمكن أن تكون هذه النفقات عائقًا ، خاصة بالنسبة للشركات الصغيرة والشركات الناشئة التي قد لا تملك الأموال لشراء معدات تكنولوجية باهظة الثمن. علاوة على ذلك ، يؤدي شرط التكنولوجيا والمهارات المتقدمة إلى ارتفاع التكاليف ، مما يقلل من عدد المنافسين في السوق وربما يعيق وتيرة الابتكار والتبني. يمكن لشركات التكنولوجيا الكبرى ، مثل Google ، التي لديها ميزانيات البحث والتطوير الكبيرة ، أن تتحمل هذه النفقات ودفع السوق إلى الأمام ، ولكن التكاليف الإجمالية باهظة الثمن تعيق مشاركة السوق الأوسع.

سوق وحدة معالجة الموترفرصة

تخلق أطر AI مفتوحة المصدر فرصة لسوق وحدة معالجة الموتر

تلعب أطر AI مفتوحة المصدر دورًا مهمًا في توسيع سوق TPU. تم تصميم هذه الأطر من أجل TPUs ، مما يؤدي إلى تبسيط عملية المطورين لدمج وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. يشجع العمل الجماعي المشارك في مشاريع مفتوحة المصدر الإبداع والتعزيز المستمر ، مما يؤدي إلى حاجة متزايدة إلى TPUs. علاوة على ذلك ، تقلل هذه الأطر من الحاجز أمام الدخول للشركات الصغيرة والشركات الناشئة من خلال تقديم أدوات مريحة لإنشاء الذكاء الاصطناعي وتوسيع السوق وتسريع استخدام TPU. على سبيل المثال،

• أصدرت Google أدوات مفتوحة المصدر للذكور التوليدية ، والمعروفة باسم MaxDiffusion و JetStream ، المصممة خصيصًا لوحدات معالجة الموتر (TPUS). يعمل MaxDiffusion على تحسين عمليات الذكاء الاصطناعى على أجهزة XLA ، في حين أن JetStream يعزز الكفاءة في النماذج المولدة على النصوص على TPUs. كما وسعت Google مجموعة من طرز MaxText AI وتعاونت مع Hugging Face لـ TPU المثلى لجعل مهام الذكاء الاصطناعى أسهل.

تجزئة

عن طريق النشر

• على وجه التحميل
• قائمة على السحابة

حسب النوع

• TPU V2
• TPU V3
• آحرون

عن طريق التطبيق

 

 

 

• منظمة العفو الدولية و ML
• الحوسبة عالية الأداء
• تحليلات البيانات
• النظم المستقلة

عن طريق الاستخدام النهائي

• IT & الاتصالات
• الرعاية الصحية
• السيارات
• التمويل والخدمات المصرفية
• التجزئة والتجارة الإلكترونية
• آحرون

بواسطة الجغرافيا

• أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا والمكسيك)
• أوروبا (المملكة المتحدة ، ألمانيا ، فرنسا ، إسبانيا ، إيطاليا ، روسيا ، بينلوكس ، الشمال الأوروبي ، وبقية أوروبا)
• آسيا والمحيط الهادئ (اليابان والصين والهند وكوريا الجنوبية وآسيان وأوقيانوسيا وبقية آسيا والمحيط الهادئ)
• الشرق الأوسط وأفريقيا (تركيا ، إسرائيل ، جنوب إفريقيا ، شمال إفريقيا ، وبقية الشرق الأوسط وأفريقيا)
• أمريكا الجنوبية (البرازيل والأرجنتين وبقية أمريكا الجنوبية)

رؤى رئيسية

يغطي التقرير رؤى المفاتيح التالية:

• المؤشرات الاقتصادية الكلية الصغيرة
• السائقين والقيود والاتجاهات والفرص
• استراتيجيات العمل التي اعتمدها اللاعبون الرئيسيون
• تحليل SWOT الموحد للاعبين الرئيسيين

تحليل عن طريق النشر

عن طريق النشر ، ينقسم السوق إلى السحابة القائمة على السحابة.

يهيمن النشر المستند إلى مجموعة النظراء على قابلية التوسع والمرون وكفاءة التكلفة.
تقوم TPUs المستندة إلى مجموعة النظراء بإلغاء متطلبات البنية التحتية الكبيرة في الموقع ، مما يتيح للشركات توسيع عمليات الذكاء الاصطناعى الخاصة بها باستخدام موارد الحوسبة عالية الأداء بسهولة. يقلل هذا النموذج من النفقات الأولية ويوفر خيار الدفع AS-you-go ، وهو مفيد بشكل خاص للشركات الأصغر والشركات الجديدة. يعمل التكامل السلس مع الخدمات السحابية على تحسين كفاءة وفعالية سير العمل من الذكاء الاصطناعي وسير عمل التعلم الآلي ، مما يجعل TPUs المستندة إلى السحابة هو الخيار الأفضل للعديد من المنظمات. على سبيل المثال،

• في عام 2024 ،أعلنت Google Cloud عن تحسينات كبيرة في AI HyperComputer ، والتي تضم رقائق TPU V5P الطازجة ، وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 ، والتخزين المحسّن ، والتحديثات للبرامج الخاصة بـ AI. تزيد هذه التحسينات من الإنتاجية لمهام الذكاء الاصطناعى التوليدي وتوفر التحكم في الموارد القابلة للتكيف مع جدولة عبء العمل الديناميكي ، وتعزيز الفعالية وقابلية التوسع للشركات.

تحليل حسب النوع

حسب النوع ، ينقسم السوق إلى TPU V2 و TPU V3 وغيرها.

تهيمن TPU V3 في سوق وحدة معالجة الموتر بسبب أدائه المعزز ، وتكنولوجيا التبريد السائل ، والتبني على نطاق واسع ، وقابلية التوسع. يقدم TPU V3 تحسينات ملحوظة في قوة الحوسبة والفعالية ، مما يجعلها مناسبة تمامًا لإدارة مهام التعلم الآلي المعقدة. يضمن نظام التبريد المتطور تشغيل التشغيل عند إجراء حسابات متطلبة. تبنت العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى ومقدمي الخدمات السحابية TPU V3 ، مما عزز موقعها في السوق. علاوة على ذلك ، فإن تصميمها القابل للتكيف يجعل من المناسب لمبادرات الذكاء الاصطناعى الموسعة والبرامج المستندة إلى مجموعة النظراء ، مما يساعد على توحيد موقعه الرئيسي في صناعة TPU.

التحليل حسب التطبيق

حسب التطبيق ، ينقسم السوق إلى AI & ML ، والحوسبة عالية الأداء ، وتحليلات البيانات ، والأنظمة المستقلة.

تهيمن AI & ML بسبب تبنيها على نطاق واسع عبر مختلف الصناعات ، والتي تتطلب إمكانيات الحوسبة عالية الأداء التي توفرها TPUs. الحوسبة عالية الأداء (HPC) هي قطاع حاسم يغذيه متطلبات الموارد الحسابية القوية لإدارة عمليات المحاكاة المعقدة والواجبات الثقيلة للبيانات. يتضمن سوق TPU أيضًا قطاعًا مهمًا مخصصًا لتحليلات البيانات ، مدفوعًا بأهمية البيانات الضخمة والتحليلات في الوقت الفعلي في صنع القرار عبر الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتجزئة ، مما يؤدي إلى ارتفاع الطلب على اتفاقية التجارة الحرة.

التحليل عن طريق الاستخدام النهائي

عن طريق الاستخدام النهائي ، ينقسم السوق إلى تكنولوجيا المعلومات والاتصالات والرعاية الصحية والسيارات والتمويل والخدمات المصرفية والتجزئة والتجارة الإلكترونية وغيرها.

تهيمن عليه واتصالات الاتصالات بسبب اعتمادها الكبير على الذكاء الاصطناعي وتطبيقات التعلم الآلي. تحتاج هذه الصناعة إلى قدرات حوسبة قوية لأنشطة مثل تحسين البنية التحتية للشبكة وتحسين حركة البيانات وتنفيذ الخدمات السحابية. TPUs ، التي تم إنشاؤها خصيصًا لمهام الذكاء الاصطناعي ، مثالية لهذه السيناريوهات. تعتمد شركات التكنولوجيا الكبرى ومقدمي الخدمات السحابية اعتمادًا كبيرًا على TPUs لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. علاوة على ذلك ، عززت الأهمية المتزايدة للحوسبة الحافة ونشر شبكات 5G أيضًا استخدام 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.

تحمل أمريكا الشمالية حصة الأغلبية من سوق وحدة معالجة الموتر (TPU) بسبب قيادتها التكنولوجية القوية والنظام الإيكولوجي للابتكار. تضم المنطقة شركات التكنولوجيا الكبرى ومراكز الأبحاث التي تدفع إلى الأمام من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، مما يؤدي إلى حاجة عالية إلى TPUs. علاوة على ذلك ، يعتمد مقدمو الخدمات السحابية الرئيسية في أمريكا الشمالية ، مثل Google و Amazon و Microsoft ، بشدة على TPUs في البنية التحتية. إن الدعم الحكومي الكبير لمشاريع الذكاء الاصطناعي ، إلى جانب الاستثمار القوي في البحث والتنمية ، يعزز السوق أكثر. يلعب احتضان شركات أمريكا الشمالية السريعة للتكنولوجيات المبتكرة دورًا في المنصب الرائد في المنطقة في سوق TPU.

تمتلك آسيا والمحيط الهادئ ثاني أكبر حصة من سوق وحدة معالجة الموتر. تقود دول مثل الصين واليابان وكوريا الجنوبية في تنفيذ تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. استثمرت الصين بكثافة في البنية التحتية من الذكاء الاصطناعي والبحث لتأسيس نفسها كقوة مهيمنة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى العالمي. تساهم اليابان وكوريا الجنوبية في الابتكار مع الصناعات التقنية القوية. علاوة على ذلك ، فإن وجود الشركات التقنية الرائدة والشركات الناشئة في هذه الدول يسرع من التقدم وتنفيذ TPU. الابتكارات الأخيرة في هذه المنطقة تدعم الاتجاه. على سبيل المثال،

• في عام 2024 ، أنشأ الباحثون في جامعة بكين في الصين رقاقة جديدة معالج الموتر باستخدام الأنابيب النانوية الكربونية ، والتي تتغلب على قيود أشباه الموصلات السيليكون في معالجة الذكاء الاصطناعي (AI). توفر الترانزستورات النانوية الكربونية للكربون ، والتي توجد في إلكترونيات الطبيعة ، سرعة وكفاءة أفضل. وصلت إلى معدل دقة بنسبة 88 ٪ في تجارب التعرف على الصور مع استهلاك الحد الأدنى من الطاقة ، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في تقنية الحوسبة الذكاء الاصطناعي.

تمتلك أوروبا ثالث أكبر حصة من سوق وحدة معالجة الموتر بسبب اعتمادها القوي من الذكاء الاصطناعي في الصناعات ، مثل السيارات والرعاية الصحية والتصنيع. تدعم المبادرات الحكومية ، مثل برنامج "Horizon Europe" ، أبحاث الذكاء الاصطناعي ودفع الطلب على TPUs. كما أن استثمار المنطقة في مراكز الحوسبة السحابية وبيانات يعزز استخدام TPU. الاستثمارات الأخيرة من عمالقة التكنولوجيا تدعم هذا الاتجاه. على سبيل المثال،

• في عام 2024 ، أعلنت Google استثمارًا بقيمة 2 مليون دولار أمريكي في الإدانات ، وهو معهد لبحوث الذكاء الاصطناعي يقع في صوفيا ، بلغاريا. ويتألف هذا من 1 مليون دولار من خدمات Google Cloud ، مما يتيح استخدام TPUs للتعلم الآلي ، ومليون دولار أمريكي لثمانية منحة دراسية. هدف الاستثمار هو تعزيز خبرة الذكاء الاصطناعي والبحث في أوروبا الوسطى والشرقية.

غطى اللاعبون الرئيسيون

سوق وحدة معالجة الموتر مجزأة ، مع وجود عدد كبير من المجموعات ومقدمي الخدمات المستقلين. في الولايات المتحدة ، تمثل أفضل 5 لاعبين حوالي 24 ٪ فقط من السوق.

يتضمن التقرير ملفات تعريف اللاعبين الرئيسيين التاليين:

• Advanced Micro Devices (AMD) Inc.
• AGM Micro (الولايات المتحدة)
• Google Inc. (الولايات المتحدة)
• GraphCore (U.K)
• شركة IBM (الولايات المتحدة)
• Mediatek Inc (الصين)
• NVIDIA CORPORATION (الولايات المتحدة)
• تكنولوجيز Qualcomm (الولايات المتحدة)
• Xilinx Inc (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

• في عام 2024 ، قدمت Google Trillium ، أقوى TPU من الجيل السادس ، في مؤتمر I/O. يوفر 4.7x أداء سابقتها ، مع تحسين الذاكرة ، قابلية التوسع ، وكفاءة الطاقة.
• في عام 2024 ، أكدت Apple أن نماذج الذكاء الاصطناعى الخاصة بذكاء Apple قد تم تدريبها باستخدام وحدات معالجة الموترات من Google (TPUs) ، كما هو موضح في ورقة فنية تم نشرها مؤخرًا. يدل التغيير على الانتقال من قبل شركات التكنولوجيا التي تنتقل من NVIDIA GPUS نتيجة لنقص العرض.