텐서 처리 단위 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 배치 (온-프레미스 및 클라우드 기반), 유형 (TPU V2, TPU V3 등), Application (AI & ML, 고성능 컴퓨팅, 데이터 분석 및 자율 시스템), 최종 사용 (IT & Telecommunication, Healthcare, Autons, Autons & Banking, Autons & Banking, and-e-Commerce) 2032 년까지 지역 예측

글로벌 텐서 가공 장치 시장 성장은 의료, 금융 및 자동차와 같은 산업에서 고성능 컴퓨팅의 요구가 증가함에 따라 발생합니다. 성능, 효율성 및 혁신을 향상시키기 위해 최첨단 처리 기술을 통합하여 AI 및 기계 학습 애플리케이션을 전 세계적으로 변형시키고 있습니다. TPU는 딥 러닝 활동 속도를 높이고 기존의 접근 방식을 인수하고 정확한 데이터 검사, 즉시 의사 결정 및 복잡한 시뮬레이션을 허용하도록 만들어졌습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 인프라의 성장과 다른 부문에서 AI의 사용 증가는 TPU 시장의 발전을 주도하고 있습니다.

텐서 처리 장치 시장운전사

AI 및 머신 러닝 (ML)에 대한 수요 증가 (ML)

AI 및 머신 러닝 (ML)에 대한 수요 증가는 TPU (Tensor Processing Unit) 시장의 주요 동인입니다. 다른 분야에서 AI 및 ML 기술이 점점 더 중요 해짐에 따라 복잡한 계산을 효율적으로 처리 할 수있는 전문 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. TPU는 의도적으로 AI 작업 속도를 높이기 위해 의도적으로 만들어졌으며, 이는 정교한 AI 모델을 개발하고 사용하는 데 중요합니다. 이러한 요구는 예측 분석, 자율 시스템 및 개인화 된 의약과 같은 AI 도구가 빠르게 성장하고있는 의료, 금융 및 자동차와 같은 산업에서 특히 높습니다. 또한 AI 및 ML 도메인의 작업 게시물이 급증하면 이러한 추세가 지원됩니다. 예를 들어,

• Cornerstone의 경제 보고서에 따르면 인공 지능 (AI), 기계 학습 (ML) 및 Genai 작업 게시물이 증가하고 있으며 AI 및 ML 작업 게시물이 65% 증가하고 Genai 관련 작업 게시물이 411% 급증하는 것을 보았습니다.

텐서 처리 장치 시장제지

높은 개발 비용은 시장 성장을 방해합니다

높은 개발 비용은 TPU 시장의 상당한 구속입니다. TPU를 생성하려면 R & D, 고급 생산 기술 및 특정 재료에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 이러한 비용은 특히 값 비싼 기술 장비를 구매할 자금이없는 소기업 및 신생 기업의 경우 방해가 될 수 있습니다. 또한 첨단 기술 및 기술에 대한 요구 사항은 비용이 높아져 시장의 경쟁 업체 수를 줄이고 혁신과 채택의 속도를 방해 할 수 있습니다. R & D 예산이 상당한 R & D 예산을 가진 Google과 같은 대규모 기술 회사는 이러한 비용을 휘두르고 시장을 앞질렀지만 전체 비용이 많이 드는 비용은 더 넓은 시장 참여를 방해합니다.

텐서 처리 장치 시장기회

오픈 소스 AI 프레임 워크는 텐서 처리 장치 시장을위한 기회를 만듭니다.

오픈 소스 AI 프레임 워크는 TPU 시장의 확장에 중요한 역할을합니다. 이러한 프레임 워크는 TPU 용으로 설계되었으며 개발자가 AI 모델을 통합하고 개선 할 수있는 프로세스를 단순화합니다. 오픈 소스 프로젝트와 관련된 팀워크는 창의성과 지속적인 향상을 장려하여 TPU의 필요성이 높아집니다. 또한 이러한 프레임 워크는 AI 생성을위한 편리한 도구를 제공하고 시장 확장 및 TPU 사용량을 가속화함으로써 소기업 및 신생 기업의 진입 장벽을 줄입니다. 예를 들어,

• Google은 MaxDiffusion 및 JetStream으로 알려진 생성 AI 용 오픈 소스 도구를 텐서 처리 장치 (TPU) 용으로 특별히 설계했습니다. MaxDiffusion은 XLA 장치의 AI 작업을 향상시키는 반면 JetStream은 TPU의 텍스트 생성 모델의 효율성을 향상시킵니다. Google은 또한 MaxText AI 모델의 범위를 넓히고 AI 작업을보다 쉽게 ​​할 수 있도록 최적의 TPU를 위해 포옹 얼굴과 협력했습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 마이크로 거시 경제 지표
• 운전자, 제약, 트렌드 및 기회
• 주요 업체가 채택한 비즈니스 전략
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

배포 별 분석

배포를 통해 시장은 온 프레미스 및 클라우드 기반으로 나뉩니다.

클라우드 기반 배포는 확장 성, 유연성 및 비용 효율성으로 인해 지배적입니다.
클라우드 기반 TPU는 대규모 현장 인프라의 요구 사항을 제거하여 비즈니스가 고성능 컴퓨팅 리소스를 사용하여 AI 운영을 쉽게 확장 할 수있게합니다. 이 모델은 초기 비용을 줄이고 소규모 기업 및 신규 비즈니스에 특히 유리합니다. Cloud Services와의 원활한 통합은 AI 및 기계 학습 워크 플로의 효율성과 효과를 향상시켜 클라우드 기반 TPU를 수많은 조직에서 최고의 선택으로 만듭니다. 예를 들어,

• 2024 년,Google Cloud는 새로운 TPU v5p 칩, NVIDIA H100 GPU, 개선 된 스토리지 및 AI 특정 소프트웨어 업데이트를 특징으로하는 AI 하이퍼 컴퓨터를 크게 향상 시켰다고 발표했습니다. 이러한 개선은 생성 AI 작업의 생산성을 높이고 동적 워크로드 스케줄러와 함께 적응 가능한 리소스 제어를 제공하여 비즈니스의 효율성과 확장 성을 향상시킵니다.

유형별 분석

유형별로 시장은 TPU V2, TPU V3 등으로 나뉩니다.

TPU V3는 성능 향상, 액체 냉각 기술, 광범위한 채택 및 확장 성으로 인해 텐서 처리 장치 시장에서 지배적입니다. TPU v3은 컴퓨팅 성능 및 효율성에서 주목할만한 개선 사항을 제시하여 복잡한 AI 및 머신 러닝 할당을 관리하는 데 적합합니다. 정교한 냉각 시스템은 요구하는 계산을 수행 할 때 신뢰할 수있는 작업을 보장합니다. 많은 대기업 및 클라우드 서비스 제공 업체는 TPU V3을 수용하여 시장에서의 위치를 ​​강화했습니다. 또한 적응 가능한 디자인은 광대 한 AI 이니셔티브 및 클라우드 기반 프로그램에 적합하여 TPU 산업에서 주요 위치를 확고히하는 데 도움이됩니다.

응용 프로그램 별 분석

응용 프로그램을 통해 시장은 AI & ML, 고성능 컴퓨팅, 데이터 분석 및 자율 시스템으로 나뉩니다.

AI & ML은 다양한 산업에 대한 광범위한 채택으로 인해 TPU가 제공하는 고성능 컴퓨팅 기능이 필요합니다. 고성능 컴퓨팅 (HPC)은 복잡한 시뮬레이션 및 데이터가 많은 과제를 관리하기위한 강력한 컴퓨팅 리소스의 요구 사항에 의해 촉진되는 중요한 부문입니다. TPU 시장에는 또한 금융, 의료 및 소매와 같은 산업 간의 의사 결정에서 빅 데이터의 관련성과 실시간 분석의 관련성이 높아짐에 따라 데이터 분석 전용의 중요한 부문도 포함되어 TPU에 대한 수요가 높아집니다.

마지막으로 분석

마지막으로 시장은 IT 및 통신, 의료, 자동차, 금융 및 은행, 소매 및 전자 상거래 등으로 나뉩니다.

IT & 통신은 AI 및 기계 학습 응용 프로그램에 대한 크게 의존으로 인해 지배적입니다. 이 산업에는 네트워크 인프라 개선, 데이터 트래픽 최적화 및 클라우드 서비스 구현과 같은 활동을위한 강력한 컴퓨팅 기능이 필요합니다. AI 작업을 위해 특별히 작성된 TPU는 이러한 시나리오에 적합합니다. 대기업 및 클라우드 제공 업체는 AI 모델을 훈련시키고 빅 데이터 세트를 처리하기 위해 TPU에 크게 의존합니다. 또한, Edge Computing의 중요성이 증가하고 5G 네트워크의 배포는 실시간 분석 및 AI 기반 통신 서비스에서 TPU 사용을 촉진했습니다.

지역 분석

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지리 측면에서 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미 및 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

북미는 강력한 기술 리더십 및 혁신 생태계로 인해 TPU (Tensor Processing Unit) 시장의 대다수를 보유하고 있습니다. 이 지역에는 AI와 기계 학습을 추진하는 대기업 및 연구 센터가있어 TPU가 필요로합니다. 또한 Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 북미의 주요 클라우드 서비스 제공 업체는 인프라에서 TPU에 크게 의존합니다. 연구 개발에 대한 강력한 투자와 결합 된 AI 프로젝트에 대한 상당한 정부 지원은 시장을 더욱 강화시킵니다. 북미 회사의 혁신적인 기술을 빠르게 받아들이는 것도 TPU 시장 에서이 지역의 주요 위치에 참여하고 있습니다.

아시아 퍼시픽은 텐서 가공 장치 시장에서 두 번째로 큰 점유율을 보유하고 있습니다. 중국, 일본 및 한국과 같은 국가들이 AI 기술의 이행을 주도하고 있습니다. 중국은 AI 인프라 및 연구에 많은 투자를하여 글로벌 AI 기술의 지배적 인 힘으로 자리 매김했습니다. 일본과 한국은 강력한 기술 산업과의 혁신에 기여합니다. 더욱이, 이들 국가의 주요 기술 기업과 신흥 기업의 존재는 TPU의 발전과 구현을 가속화합니다. 이 지역의 최근 혁신은 추세를 지원합니다. 예를 들어,

• 2024 년에 중국 북경 대학교 (Peking University)의 연구원들은 탄소 나노 튜브를 사용하는 새로운 텐서 프로세서 칩을 만들었으며, 이는 인공 지능 (AI) 처리에서 실리콘 반도체의 제한을 극복했습니다. Nature Electronics에 존재하는 칩의 탄소 나노 튜브 트랜지스터는 더 나은 속도와 효율을 제공합니다. 이미지 인식 실험에서 88% 정확도에 도달하면서 최소한의 전력을 소비하여 AI 컴퓨팅 기술의 상당한 진행을 나타냅니다.

유럽은 자동차, 의료 및 제조와 같은 산업 분야의 강력한 AI 채택으로 인해 텐서 처리 장치 시장의 세 번째로 큰 비중을 차지하고 있습니다. "Horizon Europe"프로그램과 같은 정부 이니셔티브는 AI 연구를 지원하고 TPU에 대한 수요를 추진합니다. 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터에 대한이 지역의 투자는 또한 TPU 사용을 촉진합니다. 기술 거인의 최근 투자는 이러한 추세를 뒷받침합니다. 예를 들어,

• 2024 년 Google은 불가리아 소피아에 위치한 인공 지능 연구소 인 Insait에 2 백만 달러의 투자를 선언했습니다. 이는 미화 백만 분 상당의 Google 클라우드 서비스로 구성되어 머신 러닝에 TPU를 사용할 수 있으며 8 개의 박사 학위 장학금을 위해 백만 달러입니다. 투자의 목표는 중부 및 동유럽의 AI 전문 지식과 연구를 향상시키는 것입니다.

주요 플레이어는 다루었습니다

텐서 가공 장치 시장은 다수의 그룹과 독립형 공급 업체가 존재하여 단편화됩니다. 미국에서는 상위 5 명이 시장의 약 24%에 불과합니다.

이 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함되어 있습니다.

• Advanced Micro Devices (AMD) Inc.
• AGM Micro (미국)
• Google Inc. (미국)
• 그래프 코어 (영국)
• IBM Corporation (미국)
• Mediatek Inc (중국)
• Nvidia Corporation (미국)
• Qualcomm Technologies (U.S)
• Xilinx Inc (미국)

주요 산업 개발

• 2024 년 Google은 I/O 회의에서 가장 강력한 6 세대 TPU 인 Trillium을 소개했습니다. 메모리, 확장 성 및 에너지 효율이 향상된 전임자의 성능 4.7 배를 제공합니다.
• 2024 년 Apple은 최근에 발표 된 기술 논문에 요약 된 것처럼 Apple Intelligence에 대한 AI 모델이 Google의 Tensor Processing Units (TPU)를 사용하여 교육을 받았음을 확인했습니다. 이 변경은 공급 부족의 결과로 NVIDIA GPU에서 이동하는 기술 회사의 전환을 나타냅니다.