Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse von Tensor-Verarbeitungseinheiten, nach Bereitstellung (lokal und cloudbasiert), nach Typ (Tpu v2, Tpu v3 und andere), nach Anwendung (KI und ML, Hochleistungsrechnen, Datenanalyse und autonome Systeme), nach Endverwendung (IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Automobil, Finanzen und Bankwesen, Einzelhandel und E-Commerce und andere) und regionale Prognose, 2026–2034

Die globale Marktgröße für Tensor-Verarbeitungseinheiten wurde im Jahr 2025 auf 5,03 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 6,65 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 62,24 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 32,25 % im Prognosezeitraum entspricht.

Das globale Marktwachstum für Tensor-Verarbeitungseinheiten wird durch den steigenden Bedarf an Hochleistungsrechnen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Automobilindustrie vorangetrieben. Es transformiert KI- und maschinelle Lernanwendungen weltweit durch die Integration modernster Verarbeitungstechnologien, um Leistung, Effizienz und Innovation zu verbessern. TPUs werden entwickelt, um Deep-Learning-Aktivitäten zu beschleunigen, indem sie konventionelle Ansätze ersetzen und eine genaue Datenprüfung, sofortige Entscheidungsfindung und komplexe Simulationen ermöglichen. Darüber hinaus treiben das Wachstum der Cloud-Computing-Infrastruktur und der zunehmende Einsatz von KI in verschiedenen Sektoren die Weiterentwicklung des TPU-Marktes voran.

Markt für TensorverarbeitungseinheitenTreiber

Die steigende Nachfrage nach KI und maschinellem Lernen (ML) ist der Schlüsselfaktor für den Markt für Tensor-Verarbeitungseinheiten

Die steigende Nachfrage nach KI und maschinellem Lernen (ML) ist ein wichtiger Treiber für den Tensor Processing Unit (TPU)-Markt. Da KI- und ML-Technologien in verschiedenen Sektoren immer wichtiger werden, besteht eine wachsende Nachfrage nach spezialisierter Hardware, die komplexe Berechnungen effizient verarbeiten kann. TPUs werden gezielt entwickelt, um KI-Aufgaben zu beschleunigen, was für die Entwicklung und Nutzung anspruchsvoller KI-Modelle von entscheidender Bedeutung ist. Besonders groß ist dieser Bedarf in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Automobilindustrie, wo KI-Tools wie prädiktive Analysen, autonome Systeme und personalisierte Medizin schnell wachsen. Darüber hinaus unterstützt der Anstieg der Stellenausschreibungen in den Bereichen KI und ML diesen Trend. Zum Beispiel,

• Laut dem Wirtschaftsbericht von Cornerstone nehmen die Stellenausschreibungen für künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und GenAI zu, wobei die Zahl der Stellenausschreibungen im Bereich KI und ML um 65 % zunimmt und die Stellenausschreibungen im Zusammenhang mit GenAI einen Anstieg von 411 % verzeichnen.

Markt für TensorverarbeitungseinheitenZurückhaltung

Hohe Entwicklungskosten behindern das Marktwachstum

Hohe Entwicklungskosten sind ein erhebliches Hemmnis für den TPU-Markt. Die Herstellung von TPUs erfordert erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, fortschrittliche Produktionstechniken und spezifische Materialien. Diese Kosten können ein Hindernis sein, insbesondere für kleine Unternehmen und Start-ups, die möglicherweise nicht über die Mittel verfügen, um teure technische Ausrüstung zu kaufen. Darüber hinaus führt der Bedarf an fortschrittlicher Technologie und Kompetenz zu höheren Kosten, wodurch die Zahl der Wettbewerber auf dem Markt sinkt und möglicherweise das Innovations- und Einführungstempo beeinträchtigt wird. Größere Technologieunternehmen wie Google, die über beträchtliche Forschungs- und Entwicklungsbudgets verfügen, können diese Kosten tragen und den Markt vorantreiben, aber die insgesamt hohen Kosten behindern eine breitere Marktbeteiligung.

Markt für TensorverarbeitungseinheitenGelegenheit

Open-Source-KI-Frameworks schaffen eine Chance für den Markt für Tensor-Verarbeitungseinheiten

Open-Source-KI-Frameworks spielen eine entscheidende Rolle bei der Expansion des TPU-Marktes. Diese Frameworks wurden für TPUs entwickelt und vereinfachen den Prozess für Entwickler, ihre KI-Modelle zu integrieren und zu verbessern. Die Teamarbeit bei Open-Source-Projekten fördert Kreativität und kontinuierliche Verbesserung, was zu einem wachsenden Bedarf an TPUs führt. Darüber hinaus reduzieren diese Frameworks die Eintrittsbarriere für kleine Unternehmen und Startups, indem sie praktische Tools für die KI-Erstellung bieten, den Markt erweitern und die TPU-Nutzung beschleunigen. Zum Beispiel,

• Google hat Open-Source-Tools für generative KI veröffentlicht, bekannt als MaxDiffusion und JetStream, die speziell für Tensor Processing Units (TPUs) entwickelt wurden. MaxDiffusion verbessert den KI-Betrieb auf XLA-Geräten, während JetStream die Effizienz für textgenerierende Modelle auf TPUs steigert. Google hat außerdem sein Angebot an MaxText-KI-Modellen erweitert und mit Hugging Face für Optimum TPU zusammengearbeitet, um KI-Aufgaben einfacher zu machen.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Mikromakroökonomische Indikatoren
• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen
• Von den Hauptakteuren übernommene Geschäftsstrategien
• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Analyse nach Bereitstellung

Je nach Bereitstellung wird der Markt in On-Premises- und Cloud-basierte Lösungen unterteilt.

Der cloudbasierte Einsatz dominiert aufgrund seiner Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz.
Cloudbasierte TPUs machen eine große Vor-Ort-Infrastruktur überflüssig und ermöglichen es Unternehmen, ihre KI-Operationen mithilfe von Hochleistungs-Computing-Ressourcen problemlos zu erweitern. Dieses Modell senkt die Anschaffungskosten und bietet eine Pay-as-you-go-Option, was besonders für kleinere Unternehmen und neue Unternehmen von Vorteil ist. Die reibungslose Integration mit Cloud-Diensten verbessert die Effizienz und Effektivität von KI- und Machine-Learning-Workflows und macht cloudbasierte TPUs zur ersten Wahl für zahlreiche Unternehmen. Zum Beispiel,

• Im Jahr 2024Google Cloud kündigte bedeutende Verbesserungen seines KI-Hypercomputers an, darunter neue TPU v5p-Chips, Nvidia H100-GPUs, verbesserten Speicher und Updates für KI-spezifische Software. Diese Verbesserungen erhöhen die Produktivität bei generativen KI-Aufgaben und ermöglichen eine anpassbare Ressourcenkontrolle mit dem Dynamic Workload Scheduler, wodurch die Effektivität und Skalierbarkeit für Unternehmen verbessert wird.

Analyse nach Typ

Nach Typ ist der Markt in Tpu v2, Tpu v3 und andere unterteilt.

TPU v3 dominiert den Markt für Tensor-Verarbeitungseinheiten aufgrund seiner verbesserten Leistung, Flüssigkeitskühlungstechnologie, weit verbreiteten Akzeptanz und Skalierbarkeit. TPU v3 bietet bemerkenswerte Verbesserungen der Rechenleistung und Effektivität und eignet sich daher gut für die Verwaltung komplexer KI- und maschineller Lernaufgaben. Sein ausgeklügeltes Kühlsystem garantiert einen zuverlässigen Betrieb bei anspruchsvollen Berechnungen. Viele große Technologieunternehmen und Anbieter von Cloud-Diensten haben TPU v3 angenommen und damit seine Position auf dem Markt gestärkt. Darüber hinaus eignet es sich aufgrund seines anpassungsfähigen Designs für umfangreiche KI-Initiativen und cloudbasierte Programme, was dazu beiträgt, seine führende Position in der TPU-Branche zu festigen.

Analyse nach Anwendung

Je nach Anwendung ist der Markt in KI und ML, Hochleistungsrechnen, Datenanalyse und autonome Systeme unterteilt.

KI und ML dominieren aufgrund ihrer weit verbreiteten Einführung in verschiedenen Branchen, die die leistungsstarken Rechenfunktionen erfordern, die TPUs bieten. Hochleistungsrechnen (HPC) ist ein entscheidender Sektor, der durch den Bedarf an robusten Rechenressourcen zur Verwaltung komplexer Simulationen und datenintensiver Aufgaben angetrieben wird. Der TPU-Markt umfasst auch ein bedeutendes Segment für Datenanalysen, das durch die zunehmende Relevanz von Big Data und Echtzeitanalysen bei der Entscheidungsfindung in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel angetrieben wird, was zu einer höheren Nachfrage nach TPUs führt.

Analyse nach Endverwendung

Nach Endverbrauch ist der Markt in IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Automobil, Finanzen und Banken, Einzelhandel und E-Commerce und andere unterteilt.

IT und Telekommunikation dominieren aufgrund ihrer erheblichen Abhängigkeit von KI- und maschinellen Lernanwendungen. Diese Branche benötigt starke Rechenkapazitäten für Aktivitäten wie die Verbesserung der Netzwerkinfrastruktur, die Optimierung des Datenverkehrs und die Implementierung von Cloud-Diensten. Speziell für KI-Aufgaben entwickelte TPUs eignen sich perfekt für diese Szenarien. Große Technologieunternehmen und Cloud-Anbieter verlassen sich stark auf TPUs, um KI-Modelle zu trainieren und große Datenmengen zu verarbeiten. Darüber hinaus haben die zunehmende Bedeutung von Edge Computing und der Einsatz von 5G-Netzwerken auch den Einsatz von TPU in Echtzeitanalysen und KI-basierten Telekommunikationsdiensten gefördert.

Regionale Analyse

Anfrage zur Anpassung  um umfassende Marktkenntnisse zu erlangen.

Geografisch ist der Weltmarkt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, Südamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Nordamerika hält aufgrund seiner starken Technologieführerschaft und seines Innovationsökosystems den größten Anteil am Tensor Processing Unit (TPU)-Markt. Die Region beherbergt große Technologieunternehmen und Forschungszentren, die KI und maschinelles Lernen vorantreiben, was zu einem hohen Bedarf an TPUs führt. Darüber hinaus verlassen sich große Cloud-Dienstleister in Nordamerika wie Google, Amazon und Microsoft in ihrer Infrastruktur stark auf TPUs. Die erhebliche staatliche Unterstützung für KI-Projekte in Kombination mit hohen Investitionen in Forschung und Entwicklung stärkt den Markt noch mehr. Auch die schnelle Akzeptanz innovativer Technologien durch nordamerikanische Unternehmen trägt zur führenden Position der Region auf dem TPU-Markt bei.

Der asiatisch-pazifische Raum hält den zweitgrößten Anteil am Markt für Tensor-Verarbeitungseinheiten. Länder wie China, Japan und Südkorea sind führend bei der Implementierung der KI-Technologie. China hat stark in KI-Infrastruktur und -Forschung investiert, um sich als dominierende Kraft in der globalen KI-Technologie zu etablieren. Japan und Südkorea tragen mit ihren robusten Technologieindustrien zur Innovation bei. Darüber hinaus beschleunigt die Existenz führender Technologiekonzerne und aufstrebender Unternehmen in diesen Ländern den Fortschritt und die Implementierung von TPU. Aktuelle Innovationen in dieser Region unterstützen den Trend. Zum Beispiel,

• Im Jahr 2024 entwickelten Forscher der Peking-Universität in China einen neuen Tensorprozessorchip unter Verwendung von Kohlenstoffnanoröhren, der die Einschränkungen von Siliziumhalbleitern bei der Verarbeitung künstlicher Intelligenz (KI) überwindet. Die Kohlenstoff-Nanoröhrchen-Transistoren des Chips, die in Nature Electronics vorhanden sind, sorgen für eine bessere Geschwindigkeit und Effizienz. Es erreichte eine Genauigkeitsrate von 88 % bei Bilderkennungsexperimenten und verbrauchte dabei nur minimalen Strom, was einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Computertechnologie darstellt.

Europa hält aufgrund der starken KI-Einführung in Branchen wie der Automobilindustrie, dem Gesundheitswesen und der Fertigung den drittgrößten Anteil am Markt für Tensorverarbeitungseinheiten. Regierungsinitiativen wie das Programm „Horizon Europe“ unterstützen die KI-Forschung und treiben die Nachfrage nach TPUs an. Auch die Investitionen der Region in Cloud Computing und Rechenzentren steigern die TPU-Nutzung. Jüngste Investitionen von Technologiegiganten unterstützen diesen Trend. Zum Beispiel,

• Im Jahr 2024 erklärte Google eine Investition von 2 Millionen US-Dollar in INSAIT, ein Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz mit Sitz in Sofia, Bulgarien. Dabei handelt es sich um Google Cloud-Dienste im Wert von 1 Million US-Dollar, die den Einsatz von TPUs für maschinelles Lernen ermöglichen, sowie 1 Million US-Dollar für acht Doktorandenstipendien. Ziel der Investition ist die Stärkung der KI-Expertise und -Forschung in Mittel- und Osteuropa.

Schlüsselakteure abgedeckt

Der Markt für Tensor-Verarbeitungseinheiten ist fragmentiert und es gibt eine große Anzahl von Gruppen und eigenständigen Anbietern. In den USA machen die Top-5-Player nur etwa 24 % des Marktes aus.

Der Bericht enthält die Profile der folgenden Hauptakteure:

• Advanced Micro Devices (AMD) Inc.
• AGM Micro (USA)
• Google Inc. (USA)
• Graphcore (Großbritannien)
• IBM Corporation (USA)
• MediaTek Inc (China)
• NVIDIA Corporation (USA)
• Qualcomm Technologies (USA)
• Xilinx Inc (USA)

Wichtige Branchenentwicklungen

• Im Jahr 2024 stellte Google auf der I/O-Konferenz Trillium vor, sein leistungsstärkstes TPU der sechsten Generation. Es bietet die 4,7-fache Leistung seines Vorgängers mit verbessertem Speicher, Skalierbarkeit und Energieeffizienz.
• Im Jahr 2024 bestätigte Apple, dass seine KI-Modelle für Apple Intelligence mit den Tensor Processing Units (TPUs) von Google trainiert wurden, wie in einem kürzlich veröffentlichten Fachpapier dargelegt. Die Änderung bedeutet einen Übergang von Technologiefirmen von NVIDIA-GPUs aufgrund von Lieferengpässen.