텐서 처리 장치 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(온프레미스 및 클라우드 기반), 유형별(Tpu v2, Tpu v3 및 기타), 애플리케이션별(AI 및 ML, 고성능 컴퓨팅, 데이터 분석 및 자율 시스템), 최종 용도별(IT 및 통신, 의료, 자동차, 금융 및 은행, 소매 및 전자 상거래 등) 및 지역 예측(2026~2034년)

전 세계 텐서 처리 장치 시장 규모는 2025년 50억 3천만 달러로 평가되었으며, 2026년 66억 5천만 달러에서 2034년까지 622억 4천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 32.25%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 텐서 처리 장치 시장 성장은 의료, 금융, 자동차와 같은 산업에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 주도됩니다. 성능, 효율성 및 혁신을 향상시키기 위해 최첨단 처리 기술을 통합하여 전 세계적으로 AI 및 기계 학습 애플리케이션을 변화시키고 있습니다. TPU는 기존 접근 방식을 대체하고 정확한 데이터 검사, 즉각적인 의사 결정 및 복잡한 시뮬레이션을 허용하여 딥 러닝 활동 속도를 높이기 위해 만들어졌습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 인프라의 성장과 다양한 부문에서 AI 사용이 증가하면서 TPU 시장의 발전이 촉진되고 있습니다.

텐서 처리 장치 시장운전사

AI 및 머신러닝(ML)에 대한 수요 증가는 텐서 처리 장치 시장의 핵심 요소입니다.

AI 및 머신러닝(ML)에 대한 수요 증가는 TPU(텐서 처리 장치) 시장의 주요 동인입니다. AI와 ML 기술이 다양한 분야에서 점점 더 중요해짐에 따라 복잡한 계산을 효율적으로 처리할 수 있는 전문 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. TPU는 정교한 AI 모델을 개발하고 사용하는 데 중요한 AI 작업 속도를 높이기 위해 의도적으로 만들어졌습니다. 이러한 요구는 예측 분석, 자율 시스템, 맞춤형 의료 등 AI 도구가 빠르게 성장하고 있는 의료, 금융, 자동차 등의 산업에서 특히 높습니다. 또한 AI 및 ML 도메인 채용 공고의 급증도 이러한 추세를 뒷받침합니다. 예를 들어,

• Cornerstone의 경제 보고서에 따르면 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 GenAI 채용 공고가 증가하고 있으며 AI 및 ML 채용 공고는 65% 증가하고 GenAI 관련 채용 공고는 411% 급증했습니다.

텐서 처리 장치 시장제지

높은 개발 비용은 시장 성장을 방해합니다

높은 개발 비용은 TPU 시장에 큰 제약이 됩니다. TPU를 만들려면 R&D, 고급 생산 기술 및 특정 재료에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 이러한 비용은 특히 값비싼 기술 장비를 구입할 자금이 없는 소규모 기업과 신생 기업의 경우 방해가 될 수 있습니다. 더욱이, 고급 기술과 기술에 대한 요구 사항은 비용 증가로 이어져 시장의 경쟁 업체 수를 줄이고 혁신 및 채택 속도를 방해할 수 있습니다. 상당한 규모의 R&D 예산을 보유한 Google과 같은 대형 기술 기업은 이러한 비용을 부담하고 시장을 앞서 나갈 수 있지만 전반적인 비용이 비싸기 때문에 더 넓은 시장 참여를 방해합니다.

텐서 처리 장치 시장기회

오픈 소스 AI 프레임워크로 텐서 처리 장치 시장에 기회 창출

오픈소스 AI 프레임워크는 TPU 시장 확장에 중요한 역할을 합니다. 이러한 프레임워크는 TPU용으로 설계되어 개발자가 AI 모델을 통합하고 개선하는 프로세스를 단순화합니다. 오픈 소스 프로젝트에 참여하는 팀워크는 창의성과 지속적인 개선을 장려하여 TPU에 대한 수요가 증가하게 됩니다. 또한 이러한 프레임워크는 AI 생성을 위한 편리한 도구를 제공하고 시장을 확대하며 TPU 사용 속도를 높여 중소기업과 스타트업의 진입 장벽을 낮춰줍니다. 예를 들어,

• Google은 Tensor Process Unit(TPU)용으로 특별히 설계된 MaxDiffusion 및 JetStream으로 알려진 생성 AI용 오픈 소스 도구를 출시했습니다. MaxDiffusion은 XLA 장치에서 AI 작업을 향상시키는 반면 JetStream은 TPU에서 텍스트 생성 모델의 효율성을 향상시킵니다. 또한 Google은 MaxText AI 모델 범위를 확대하고 Hugging Face for Optimum TPU와 협력하여 AI 작업을 더 쉽게 만들었습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표
• 동인, 제약, 추세 및 기회
• 주요 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

배포별 분석

배포에 따라 시장은 온프레미스 기반과 클라우드 기반으로 구분됩니다.

클라우드 기반 배포는 확장성, 유연성 및 비용 효율성으로 인해 지배적입니다.
클라우드 기반 TPU는 대규모 현장 인프라에 대한 요구 사항을 제거하므로 기업은 고성능 컴퓨팅 리소스를 사용하여 AI 작업을 쉽게 확장할 수 있습니다. 이 모델은 초기 비용을 줄이고 종량제 옵션을 제공하므로 특히 소규모 기업과 신규 기업에 유리합니다. 클라우드 서비스와의 원활한 통합으로 AI 및 머신러닝 워크플로의 효율성과 효과가 향상되어 클라우드 기반 TPU가 수많은 조직에서 최고의 선택이 되었습니다. 예를 들어,

• 2024년에는Google Cloud는 새로운 TPU v5p 칩, Nvidia H100 GPU, 향상된 스토리지, AI 전용 소프트웨어 업데이트 등 AI 하이퍼컴퓨터의 대폭적인 개선 사항을 발표했습니다. 이러한 개선 사항은 생성적 AI 작업의 생산성을 높이고 Dynamic Workload Scheduler를 통해 적응형 리소스 제어를 제공하여 비즈니스의 효율성과 확장성을 향상시킵니다.

유형별 분석

유형별로 시장은 Tpu v2, Tpu v3 등으로 나뉩니다.

TPU v3는 향상된 성능, 액체 냉각 기술, 광범위한 채택 및 확장성으로 인해 텐서 처리 장치 시장을 지배하고 있습니다. TPU v3는 컴퓨팅 성능과 효율성이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 AI 및 머신러닝 할당을 관리하는 데 매우 적합합니다. 정교한 냉각 시스템은 까다로운 계산을 수행할 때 안정적인 작동을 보장합니다. 많은 대형 기술 기업과 클라우드 서비스 제공업체가 TPU v3를 채택하여 시장에서의 입지를 강화했습니다. 또한 적응형 설계 덕분에 광범위한 AI 이니셔티브와 클라우드 기반 프로그램에 적합하여 TPU 업계에서 선두 위치를 확고히 하는 데 도움이 됩니다.

애플리케이션별 분석

애플리케이션별로 시장은 AI 및 ML, 고성능 컴퓨팅, 데이터 분석 및 자율 시스템으로 구분됩니다.

AI와 ML은 TPU가 제공하는 고성능 컴퓨팅 기능이 필요한 다양한 산업 전반에 널리 채택되어 지배적입니다. 고성능 컴퓨팅(HPC)은 복잡한 시뮬레이션과 데이터 집약적인 작업을 관리하기 위한 강력한 컴퓨팅 리소스에 대한 요구 사항에 따라 추진되는 중요한 부문입니다. 또한 TPU 시장에는 금융, 의료, 소매 등 산업 전반의 의사 결정에서 빅데이터 및 실시간 분석의 관련성이 높아짐에 따라 TPU에 대한 수요가 높아지는 데이터 분석 전용 부문도 포함되어 있습니다.

최종 용도별 분석

최종 용도에 따라 시장은 IT 및 통신, 의료, 자동차, 금융 및 은행, 소매 및 전자 상거래 등으로 구분됩니다.

IT 및 통신은 AI 및 머신러닝 애플리케이션에 대한 의존도가 높기 때문에 지배적입니다. 이 산업에는 네트워크 인프라 개선, 데이터 트래픽 최적화, 클라우드 서비스 구현과 같은 활동을 위한 강력한 컴퓨팅 기능이 필요합니다. AI 작업을 위해 특별히 제작된 TPU는 이러한 시나리오에 적합합니다. 대형 기술 기업과 클라우드 제공업체는 AI 모델을 훈련하고 빅 데이터 세트를 처리하기 위해 TPU에 크게 의존하고 있습니다. 또한 엣지 컴퓨팅의 중요성이 커지고 5G 네트워크 배포로 인해 실시간 분석 및 AI 기반 통신 서비스에서 TPU 사용이 촉진되었습니다.

지역분석

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

북미는 강력한 기술 리더십과 혁신 생태계로 인해 TPU(Tensor Processor Unit) 시장의 대부분을 차지하고 있습니다. 이 지역에는 AI와 머신러닝을 추진하는 대형 기술 기업과 연구 센터가 있어 TPU에 대한 수요가 높습니다. 또한 Google, Amazon, Microsoft 등 북미의 주요 클라우드 서비스 제공업체는 인프라에서 TPU에 크게 의존하고 있습니다. AI 프로젝트에 대한 정부의 실질적인 지원과 연구 개발에 대한 강력한 투자가 결합되어 시장이 더욱 강화됩니다. 북미 기업들이 혁신적인 기술을 신속하게 수용하는 것도 TPU 시장에서 이 지역의 선도적 위치에 한몫하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 텐서 처리 장치 시장에서 두 번째로 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 중국, 일본, 한국과 같은 국가가 AI 기술 구현을 주도하고 있습니다. 중국은 글로벌 AI 기술의 지배적 강자로 자리매김하기 위해 AI 인프라와 연구에 막대한 투자를 해왔습니다. 일본과 한국은 강력한 기술 산업을 통해 혁신에 기여하고 있습니다. 더욱이 이들 국가에 선도적인 기술 기업과 신흥 기업이 존재함으로써 TPU의 발전과 구현이 가속화됩니다. 이 지역의 최근 혁신은 이러한 추세를 뒷받침합니다. 예를 들어,

• 2024년 중국 북경대학교 연구진은 인공지능(AI) 처리에서 실리콘 반도체의 한계를 극복한 탄소나노튜브를 활용한 새로운 텐서 프로세서 칩을 만들었다. Nature Electronics에 있는 칩의 탄소 나노튜브 트랜지스터는 더 나은 속도와 효율성을 제공합니다. 최소한의 전력 소모로 이미지 인식 실험에서 정확도 88%를 달성해 AI 컴퓨팅 기술의 획기적인 발전을 의미한다.

유럽은 자동차, 의료, 제조 등 산업에서 강력한 AI 채택으로 인해 텐서 처리 장치 시장에서 세 번째로 큰 점유율을 차지하고 있습니다. "Horizon Europe" 프로그램과 같은 정부 이니셔티브는 AI 연구를 지원하고 TPU 수요를 촉진합니다. 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터에 대한 이 지역의 투자도 TPU 사용량을 증가시킵니다. 거대 기술 기업의 최근 투자는 이러한 추세를 뒷받침합니다. 예를 들어,

• 2024년 구글은 불가리아 소피아에 위치한 인공지능 연구소 INSAIT에 200만 달러 투자를 선언했다. 이는 머신러닝에 TPU를 사용할 수 있는 100만 달러 상당의 Google Cloud 서비스와 8개의 박사 학위 장학금을 위한 100만 달러로 구성됩니다. 투자 목표는 중부 및 동부 유럽에서 AI 전문성과 연구를 강화하는 것입니다.

다루는 주요 플레이어

텐서 처리 장치 시장은 다수의 그룹과 독립형 제공업체로 인해 세분화되어 있습니다. 미국에서는 상위 5개 업체가 시장의 약 24%만을 차지합니다.

이 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• AMD(어드밴스드 마이크로 디바이스) Inc.
• AGM 마이크로(미국)
• Google Inc.(미국)
• 그래프코어(영국)
• IBM Corporation(미국)
• MediaTek Inc(중국)
• NVIDIA Corporation(미국)
• 퀄컴 테크놀로지스(미국)
• 자일링스(미국)

주요 산업 발전

• 2024년 Google은 I/O 컨퍼런스에서 자사의 가장 강력한 6세대 TPU인 Trillium을 선보였습니다. 향상된 메모리, 확장성 및 에너지 효율성으로 이전 제품보다 4.7배 향상된 성능을 제공합니다.
• 2024년 Apple은 최근 발표된 기술 문서에 설명된 대로 Apple Intelligence용 AI 모델이 Google의 TPU(Tensor Processor Unit)를 사용하여 훈련되었음을 확인했습니다. 이러한 변화는 공급 부족으로 인해 기술 기업이 NVIDIA GPU에서 전환하고 있음을 의미합니다.