Taille, part et analyse de l’industrie des unités de traitement tensoriel, par déploiement (sur site et basé sur le cloud), par type (Tpu v2, Tpu v3 et autres), par application (IA et ML, calcul haute performance, analyse de données et systèmes autonomes), par utilisation finale (informatique et télécommunications, soins de santé, automobile, finance et banque, vente au détail et commerce électronique, et autres) et prévisions régionales, 2026-2034.

La taille du marché mondial des unités de traitement tensoriel était évaluée à 5,03 milliards USD en 2025 et devrait passer de 6,65 milliards USD en 2026 à 62,24 milliards USD d’ici 2034, avec un TCAC de 32,25 % au cours de la période de prévision.

La croissance du marché mondial des unités de traitement tensoriel est tirée par le besoin croissant de calcul haute performance dans des secteurs tels que la santé, la finance et l’automobile. Elle transforme les applications d'IA et d'apprentissage automatique à l'échelle mondiale en intégrant des technologies de traitement de pointe pour améliorer les performances, l'efficacité et l'innovation. Les TPU sont créés pour accélérer les activités d'apprentissage en profondeur, prenant le relais des approches conventionnelles et permettant un examen précis des données, une prise de décision instantanée et des simulations complexes. De plus, la croissance de l’infrastructure de cloud computing et l’utilisation croissante de l’IA dans différents secteurs stimulent l’avancement du marché du TPU.

Marché des unités de traitement tensorielConducteur

La demande croissante d’IA et d’apprentissage automatique (ML) est le facteur clé du marché des unités de traitement tensoriel

La demande croissante d’IA et d’apprentissage automatique (ML) est un moteur majeur du marché des unités de traitement tensoriel (TPU). Les technologies d’IA et de ML devenant de plus en plus importantes dans différents secteurs, il existe une demande croissante de matériel spécialisé capable de traiter efficacement des calculs complexes. Les TPU sont délibérément créés pour accélérer les tâches d’IA, ce qui est crucial pour développer et utiliser des modèles d’IA sophistiqués. Ce besoin est particulièrement élevé dans des secteurs tels que la santé, la finance et l’automobile, où les outils d’IA, tels que l’analyse prédictive, les systèmes autonomes et la médecine personnalisée, connaissent une croissance rapide. De plus, l’augmentation des offres d’emploi dans les domaines de l’IA et du ML soutient cette tendance. Par exemple,

• Selon le rapport économique de Cornerstone, les offres d'emploi en intelligence artificielle (IA), en apprentissage automatique (ML) et en GenAI sont en augmentation, les offres d'emploi en IA et en ML augmentant de 65 % et les offres d'emploi liées à GenAI connaissant une augmentation de 411 %.

Marché des unités de traitement tensorielRetenue

Les coûts de développement élevés entravent la croissance du marché

Les coûts de développement élevés constituent une contrainte importante pour le marché du TPU. La création de TPU nécessite des investissements importants en R&D, des techniques de production avancées et des matériaux spécifiques. Ces dépenses peuvent constituer un obstacle, en particulier pour les petites entreprises et les startups qui ne disposent peut-être pas des fonds nécessaires pour acheter des équipements technologiques coûteux. En outre, le besoin de technologies et de compétences avancées entraîne des coûts plus élevés, réduisant le nombre de concurrents sur le marché et pouvant freiner le rythme de l’innovation et de l’adoption. Les grandes entreprises technologiques, telles que Google, qui disposent de budgets de R&D importants, peuvent assumer ces dépenses et faire progresser le marché, mais les coûts globaux élevés entravent une participation plus large au marché.

Marché des unités de traitement tensorielOpportunité

Les cadres d'IA open source créent une opportunité pour le marché des unités de traitement tensoriel

Les frameworks d’IA open source jouent un rôle crucial dans l’expansion du marché du TPU. Ces frameworks ont été conçus pour les TPU, simplifiant ainsi le processus permettant aux développeurs d'incorporer et d'améliorer leurs modèles d'IA. Le travail d'équipe impliqué dans les projets open source encourage la créativité et l'amélioration continue, conduisant à un besoin croissant de TPU. De plus, ces cadres réduisent les barrières à l'entrée pour les petites entreprises et les startups en offrant des outils pratiques pour la création d'IA, en élargissant le marché et en accélérant l'utilisation du TPU. Par exemple,

• Google a publié des outils open source pour l'IA générative, connus sous le nom de MaxDiffusion et JetStream, conçus spécifiquement pour les unités de traitement tensoriel (TPU). MaxDiffusion améliore les opérations d'IA sur les appareils XLA, tandis que JetStream améliore l'efficacité des modèles de génération de texte sur les TPU. Google a également élargi sa gamme de modèles MaxText AI et collaboré avec Hugging Face for Optimum TPU pour faciliter les tâches d'IA.

Segmentation

Informations clés

Le rapport couvre les informations clés suivantes :

• Indicateurs micro-macroéconomiques
• Facteurs, contraintes, tendances et opportunités
• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés
• Analyse SWOT consolidée des principaux acteurs

Analyse par déploiement

Par déploiement, le marché est divisé en sur site et basé sur le cloud.

Le déploiement basé sur le cloud domine en raison de son évolutivité, de sa flexibilité et de sa rentabilité.
Les TPU basés sur le cloud éliminent le besoin d'une grande infrastructure sur site, permettant aux entreprises d'étendre facilement leurs opérations d'IA en utilisant des ressources informatiques hautes performances. Ce modèle réduit les dépenses initiales et offre une option de paiement à l'utilisation, particulièrement avantageuse pour les petites entreprises et les nouvelles entreprises. L'intégration fluide avec les services cloud améliore l'efficience et l'efficacité des flux de travail d'IA et d'apprentissage automatique, faisant des TPU basés sur le cloud le premier choix pour de nombreuses organisations. Par exemple,

• En 2024,Google Cloud a annoncé des améliorations significatives de son hyperordinateur IA, avec de nouvelles puces TPU v5p, des GPU Nvidia H100, un stockage amélioré et des mises à jour des logiciels spécifiques à l'IA. Ces améliorations augmentent la productivité des tâches d'IA générative et fournissent un contrôle adaptable des ressources avec Dynamic Workload Scheduler, améliorant ainsi l'efficacité et l'évolutivité pour les entreprises.

Analyse par type

Par type, le marché est divisé en Tpu v2, Tpu v3 et autres.

Le TPU v3 domine le marché des unités de traitement tensoriel en raison de ses performances améliorées, de sa technologie de refroidissement liquide, de son adoption généralisée et de son évolutivité. TPU v3 présente des améliorations notables en termes de puissance et d'efficacité de calcul, ce qui le rend parfaitement adapté à la gestion de tâches complexes d'IA et d'apprentissage automatique. Son système de refroidissement sophistiqué garantit un fonctionnement fiable lors de la réalisation de calculs exigeants. De nombreuses grandes entreprises technologiques et fournisseurs de services cloud ont adopté le TPU v3, renforçant ainsi sa position sur le marché. De plus, sa conception adaptable le rend approprié pour les vastes initiatives d'IA et les programmes basés sur le cloud, ce qui contribue à consolider sa position de leader dans l'industrie du TPU.

Analyse par application

Par application, le marché est divisé en IA et ML, calcul haute performance, analyse de données et systèmes autonomes.

L’IA et le ML dominent en raison de leur adoption généralisée dans divers secteurs, qui nécessitent les capacités de calcul hautes performances fournies par les TPU. Le calcul haute performance (HPC) est un secteur crucial qui est alimenté par la nécessité de disposer de ressources informatiques robustes pour gérer des simulations complexes et des missions gourmandes en données. Le marché des TPU comprend également un segment important dédié à l'analyse des données, tiré par la pertinence croissante du Big Data et de l'analyse en temps réel dans la prise de décision dans des secteurs tels que la finance, la santé et la vente au détail, ce qui entraîne une demande plus élevée pour les TPU.

Analyse par utilisation finale

Par utilisation finale, le marché est divisé en informatique et télécommunications, soins de santé, automobile, finance et banque, vente au détail et commerce électronique, etc.

L'informatique et les télécommunications dominent en raison de leur dépendance significative à l'égard des applications d'IA et d'apprentissage automatique. Cette industrie a besoin de solides capacités informatiques pour des activités telles que l'amélioration de l'infrastructure réseau, l'optimisation du trafic de données et la mise en œuvre de services cloud. Les TPU, créés spécifiquement pour les tâches d'IA, sont parfaits pour ces scénarios. Les grandes entreprises technologiques et les fournisseurs de cloud s'appuient fortement sur les TPU pour former des modèles d'IA et gérer de grands ensembles de données. En outre, l’importance croissante de l’informatique de pointe et le déploiement des réseaux 5G ont également favorisé l’utilisation du TPU dans les services d’analyse en temps réel et de télécommunications basés sur l’IA.

Analyse régionale

Demande de personnalisation  pour acquérir une connaissance approfondie du marché.

En termes géographiques, le marché mondial est segmenté en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, en Amérique du Sud, au Moyen-Orient et en Afrique.

L’Amérique du Nord détient la part majoritaire du marché des unités de traitement tensoriel (TPU) en raison de son solide leadership technologique et de son écosystème d’innovation. La région abrite de grandes entreprises technologiques et des centres de recherche qui font progresser l’IA et l’apprentissage automatique, ce qui entraîne un besoin élevé de TPU. De plus, les principaux fournisseurs de services cloud en Amérique du Nord, tels que Google, Amazon et Microsoft, s'appuient fortement sur les TPU dans leur infrastructure. Un soutien gouvernemental important aux projets d’IA, combiné à d’importants investissements dans la recherche et le développement, renforce encore davantage le marché. L'adoption rapide des technologies innovantes par les entreprises nord-américaines joue également un rôle dans la position de leader de la région sur le marché du TPU.

L’Asie-Pacifique détient la deuxième plus grande part du marché des unités de traitement tensoriel. Des pays comme la Chine, le Japon et la Corée du Sud sont à la pointe de la mise en œuvre de la technologie de l’IA. La Chine a investi massivement dans les infrastructures et la recherche en matière d’IA pour s’imposer comme une force dominante dans la technologie mondiale de l’IA. Le Japon et la Corée du Sud contribuent à l’innovation grâce à leurs industries technologiques robustes. De plus, l’existence d’entreprises technologiques de premier plan et d’entreprises émergentes dans ces pays accélère les progrès et la mise en œuvre du TPU. Les innovations récentes dans cette région soutiennent cette tendance. Par exemple,

• En 2024, des chercheurs de l’Université de Pékin en Chine ont créé une nouvelle puce de processeur tenseur utilisant des nanotubes de carbone, qui surmonte les restrictions des semi-conducteurs en silicium dans le traitement de l’intelligence artificielle (IA). Les transistors à nanotubes de carbone de la puce, présents dans Nature Electronics, offrent une vitesse et une efficacité supérieures. Il a atteint un taux de précision de 88 % dans les expériences de reconnaissance d’images tout en consommant un minimum d’énergie, ce qui représente une progression significative dans la technologie informatique de l’IA.

L’Europe détient la troisième plus grande part du marché des unités de traitement tensoriel en raison de sa forte adoption de l’IA dans des secteurs tels que l’automobile, la santé et la fabrication. Les initiatives gouvernementales, telles que le programme « Horizon Europe », soutiennent la recherche sur l'IA et stimulent la demande de TPU. Les investissements de la région dans le cloud computing et les centres de données stimulent également l’utilisation du TPU. Les investissements récents des géants de la technologie soutiennent cette tendance. Par exemple,

• En 2024, Google a déclaré un investissement de 2 millions de dollars dans l'INSAIT, un institut de recherche en intelligence artificielle situé à Sofia, en Bulgarie. Cela comprend 1 million de dollars de services Google Cloud, permettant l'utilisation de TPU pour l'apprentissage automatique, et 1 million de dollars pour huit bourses de doctorat. L'objectif de cet investissement est de renforcer l'expertise et la recherche en IA en Europe centrale et orientale.

Acteurs clés couverts

Le marché des unités de traitement tensoriel est fragmenté, avec la présence d’un grand nombre de groupes et de fournisseurs autonomes. Aux États-Unis, les cinq plus grands acteurs ne représentent qu’environ 24 % du marché.

Le rapport comprend les profils des acteurs clés suivants :

• Micro-appareils avancés (AMD) Inc.
• AGM Micro (États-Unis)
• Google Inc. (États-Unis)
• Graphcore (Royaume-Uni)
• IBM Corporation (États-Unis)
• MediaTek Inc (Chine)
• NVIDIA Corporation (États-Unis)
• Qualcomm Technologies (États-Unis)
• Xilinx Inc (États-Unis)

Développements clés de l’industrie

• En 2024, Google a présenté Trillium, son TPU de sixième génération le plus puissant, lors de la conférence I/O. Il offre des performances 4,7 fois supérieures à celles de son prédécesseur, avec une mémoire, une évolutivité et une efficacité énergétique améliorées.
• En 2024, Apple a confirmé que ses modèles d'IA pour Apple Intelligence étaient formés à l'aide des Tensor Processing Units (TPU) de Google, comme indiqué dans un document technique récemment publié. Ce changement signifie une transition des entreprises technologiques abandonnant les GPU NVIDIA en raison de pénuries d’approvisionnement.