Tamanho do mercado da unidade de processamento de tensores, participação e análise do setor, por implantação (no local e baseado em nuvem), por tipo (Tpu v2, Tpu v3 e outros), por aplicação (IA e ML, computação de alto desempenho, análise de dados e sistemas autônomos), por uso final (TI e telecomunicações, saúde, automotivo, finanças e bancos, varejo e comércio eletrônico, entre outros) e previsão regional, 2026-2034

O tamanho global do mercado de unidades de processamento de tensores foi avaliado em US$ 5,03 bilhões em 2025 e deve crescer de US$ 6,65 bilhões em 2026 para US$ 62,24 bilhões até 2034, exibindo um CAGR de 32,25% durante o período de previsão.

O crescimento global do mercado de unidades de processamento de tensores é impulsionado pela crescente necessidade de computação de alto desempenho em setores como saúde, finanças e automotivo. Está transformando as aplicações de IA e de aprendizado de máquina em todo o mundo, incorporando tecnologias de processamento de ponta para melhorar o desempenho, a eficiência e a inovação. As TPUs são criadas para acelerar atividades de aprendizagem profunda, substituindo abordagens convencionais e permitindo exame preciso de dados, tomada de decisão instantânea e simulações complexas. Além disso, o crescimento da infraestrutura de computação em nuvem e o uso crescente de IA em diferentes setores estão impulsionando o avanço do mercado de TPU.

Mercado de unidades de processamento de tensoresMotorista

A crescente demanda por IA e aprendizado de máquina (ML) é o fator-chave para o mercado de unidades de processamento de tensores

A crescente demanda por IA e aprendizado de máquina (ML) é um grande impulsionador para o mercado de Unidades de Processamento Tensor (TPU). Com as tecnologias de IA e ML se tornando cada vez mais importantes em diferentes setores, tem havido uma demanda crescente por hardware especializado capaz de processar com eficiência cálculos complexos. As TPUs são criadas propositalmente para acelerar as tarefas de IA, o que é crucial para o desenvolvimento e uso de modelos sofisticados de IA. Esta necessidade é especialmente elevada em setores como o da saúde, financeiro e automóvel, onde as ferramentas de IA, como a análise preditiva, os sistemas autónomos e a medicina personalizada, estão a crescer rapidamente. Além disso, o aumento nas ofertas de emprego nos domínios de IA e ML apoia esta tendência. Por exemplo,

• De acordo com o relatório econômico da Cornerstone, as ofertas de emprego de inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e GenAI estão aumentando, com as ofertas de emprego de IA e ML aumentando em 65% e as ofertas de emprego relacionadas à GenAI registrando um aumento de 411%.

Mercado de unidades de processamento de tensoresRestrição

Altos custos de desenvolvimento dificultam o crescimento do mercado

Os altos custos de desenvolvimento são uma restrição significativa para o mercado de TPU. A criação de TPUs exige investimentos significativos em pesquisa e desenvolvimento, técnicas avançadas de produção e materiais específicos. Estas despesas podem ser um obstáculo, especialmente para pequenas empresas e startups que podem não ter fundos para adquirir equipamentos tecnológicos caros. Além disso, a exigência de tecnologia e competências avançadas conduz a custos mais elevados, reduzindo o número de concorrentes no mercado e possivelmente dificultando o ritmo de inovação e adoção. As grandes empresas tecnológicas, como a Google, que dispõem de orçamentos consideráveis ​​para I&D, podem arcar com estas despesas e impulsionar o mercado, mas os elevados custos globais dificultam um envolvimento mais amplo no mercado.

Mercado de unidades de processamento de tensoresOportunidade

Estruturas de IA de código aberto criam uma oportunidade para o mercado de unidades de processamento de tensores

As estruturas de IA de código aberto desempenham um papel crucial na expansão do mercado de TPU. Essas estruturas foram projetadas para TPUs, simplificando o processo para os desenvolvedores incorporarem e melhorarem seus modelos de IA. O trabalho em equipe envolvido em projetos de código aberto incentiva a criatividade e o aprimoramento contínuo, levando a uma necessidade crescente de TPUs. Além disso, essas estruturas reduzem a barreira de entrada para pequenas empresas e startups, oferecendo ferramentas convenientes para a criação de IA, expandindo o mercado e acelerando o uso da TPU. Por exemplo,

• O Google lançou ferramentas de código aberto para IA generativa, conhecidas como MaxDiffusion e JetStream, projetadas especificamente para unidades de processamento de tensores (TPUs). MaxDiffusion melhora as operações de IA em dispositivos XLA, enquanto JetStream aumenta a eficiência para modelos de geração de texto em TPUs. O Google também ampliou sua gama de modelos MaxText AI e colaborou com Hugging Face for Optimum TPU para facilitar as tarefas de IA.

Segmentação

Principais insights

O relatório abrange os seguintes insights principais:

• Indicadores Micro Macro Econômicos
• Drivers, restrições, tendências e oportunidades
• Estratégias de negócios adotadas pelos principais players
• Análise SWOT consolidada dos principais participantes

Análise por implantação

Por implantação, o mercado é dividido em local e baseado em nuvem.

A implantação baseada em nuvem domina devido à sua escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custos.
As TPUs baseadas em nuvem eliminam a necessidade de grandes infraestruturas locais, permitindo que as empresas expandam facilmente suas operações de IA usando recursos de computação de alto desempenho. Este modelo diminui as despesas iniciais e oferece uma opção de pagamento conforme o uso, o que é especialmente vantajoso para empresas menores e novos negócios. A integração suave com serviços em nuvem melhora a eficiência e eficácia dos fluxos de trabalho de IA e aprendizado de máquina, tornando as TPUs baseadas em nuvem a melhor escolha para inúmeras organizações. Por exemplo,

• Em 2024,O Google Cloud anunciou melhorias significativas em seu hipercomputador AI, apresentando novos chips TPU v5p, GPUs Nvidia H100, armazenamento aprimorado e atualizações para software específico de IA. Essas melhorias aumentam a produtividade para tarefas generativas de IA e fornecem controle de recursos adaptável com o Dynamic Workload Scheduler, aumentando a eficácia e a escalabilidade para as empresas.

Análise por Tipo

Por tipo, o mercado é dividido em Tpu v2, Tpu v3, entre outros.

TPU v3 domina o mercado de unidades de processamento de tensores devido ao seu desempenho aprimorado, tecnologia de refrigeração líquida, ampla adoção e escalabilidade. O TPU v3 apresenta melhorias notáveis ​​no poder e na eficácia da computação, tornando-o adequado para gerenciar tarefas complexas de IA e aprendizado de máquina. Seu sofisticado sistema de resfriamento garante uma operação confiável ao realizar cálculos exigentes. Muitas grandes empresas de tecnologia e provedores de serviços em nuvem adotaram o TPU v3, fortalecendo sua posição no mercado. Além disso, o seu design adaptável torna-o apropriado para iniciativas expansivas de IA e programas baseados na nuvem, o que ajuda a solidificar a sua posição de liderança na indústria de TPU.

Análise por Aplicação

Por aplicação, o mercado é dividido em AI& ML, Computação de Alto Desempenho, Análise de Dados e Sistemas Autônomos.

A IA e o ML dominam devido à sua ampla adoção em vários setores, que exigem os recursos de computação de alto desempenho que as TPUs fornecem. A computação de alto desempenho (HPC) é um setor crucial que é alimentado pela necessidade de recursos computacionais robustos para gerenciar simulações complexas e atribuições com muitos dados. O mercado de TPU também inclui um segmento significativo dedicado à análise de dados, impulsionado pela crescente relevância do big data e da análise em tempo real na tomada de decisões em setores como finanças, saúde e varejo, resultando em maior demanda por TPUs.

Análise por uso final

Pelo uso final, o mercado é dividido em TI e telecomunicações, saúde, automotivo, finanças e bancos, varejo e comércio eletrônico, entre outros.

TI e Telecomunicações dominam devido à sua dependência significativa de aplicações de IA e aprendizado de máquina. Esta indústria necessita de fortes capacidades computacionais para atividades como melhoria da infraestrutura de rede, otimização do tráfego de dados e implementação de serviços em nuvem. As TPUs, criadas especificamente para tarefas de IA, são perfeitas para esses cenários. Grandes empresas de tecnologia e provedores de nuvem dependem fortemente de TPUs para treinar modelos de IA e lidar com grandes conjuntos de dados. Além disso, a crescente importância da computação de ponta e a implantação de redes 5G também promoveram o uso de TPU em análises em tempo real e serviços de telecomunicações baseados em IA.

Análise Regional

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Em termos geográficos, o mercado global é segmentado na América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América do Sul e Oriente Médio e África.

A América do Norte detém a participação majoritária do mercado de Unidades de Processamento Tensor (TPU) devido à sua forte liderança tecnológica e ecossistema de inovação. A região abriga grandes empresas de tecnologia e centros de pesquisa que impulsionam a IA e o aprendizado de máquina, levando a uma grande necessidade de TPUs. Além disso, os principais fornecedores de serviços em nuvem na América do Norte, como Google, Amazon e Microsoft, dependem fortemente de TPUs na sua infraestrutura. O apoio governamental substancial a projetos de IA, combinado com um forte investimento em investigação e desenvolvimento, fortalece ainda mais o mercado. A rápida adoção de tecnologias inovadoras pelas empresas norte-americanas também desempenha um papel na posição de liderança da região no mercado de TPU.

A Ásia-Pacífico detém a segunda maior participação no mercado de unidades de processamento de tensores. Nações como a China, o Japão e a Coreia do Sul são líderes na implementação da tecnologia de IA. A China investiu pesadamente em infraestrutura e pesquisa de IA para se estabelecer como uma força dominante na tecnologia global de IA. O Japão e a Coreia do Sul contribuem para a inovação com as suas robustas indústrias tecnológicas. Além disso, a existência de empresas tecnológicas líderes e de empresas emergentes nestes países acelera o progresso e a implementação da TPU. Inovações recentes nesta região apoiam a tendência. Por exemplo,

• Em 2024, pesquisadores da Universidade de Pequim, na China, criaram um novo chip processador tensor utilizando nanotubos de carbono, que supera as restrições dos semicondutores de silício no processamento de inteligência artificial (IA). Os transistores de nanotubos de carbono do chip, presentes na Nature Electronics, proporcionam melhor velocidade e eficiência. Atingiu uma taxa de precisão de 88% em experimentos de reconhecimento de imagem enquanto consumia energia mínima, representando um progresso significativo na tecnologia de computação de IA.

A Europa detém a terceira maior participação no mercado de unidades de processamento de tensores devido à sua forte adoção de IA em indústrias, como automotiva, saúde e manufatura. Iniciativas governamentais, como o programa "Horizonte Europa", apoiam a investigação em IA e impulsionam a procura de TPUs. O investimento da região em computação em nuvem e data centers também impulsiona o uso de TPU. Investimentos recentes de gigantes da tecnologia apoiam esta tendência. Por exemplo,

• Em 2024, o Google declarou um investimento de 2 milhões de dólares no INSAIT, um instituto de pesquisa em inteligência artificial localizado em Sófia, Bulgária. Isso inclui US$ 1 milhão em serviços do Google Cloud, permitindo o uso de TPUs para aprendizado de máquina, e US$ 1 milhão para oito bolsas de doutorado. O objetivo do investimento é melhorar os conhecimentos e a investigação em IA na Europa Central e Oriental.

Principais participantes cobertos

O mercado de unidades de processamento de tensores é fragmentado, com a presença de um grande número de grupos e fornecedores autônomos. Nos EUA, os 5 principais players representam apenas cerca de 24% do mercado.

O relatório inclui os perfis dos seguintes atores-chave:

• Micro dispositivos avançados (AMD) Inc.
• AGM Micro (EUA)
• Google Inc. (EUA)
• Graphcore (Reino Unido)
• Corporação IBM (EUA)
• MediaTek Inc (China)
• Corporação NVIDIA (EUA)
• Tecnologias Qualcomm (EUA)
• Xilinx Inc (EUA)

Principais desenvolvimentos da indústria

• Em 2024, o Google apresentou o Trillium, seu TPU de sexta geração mais poderoso, na conferência I/O. Ele oferece 4,7x o desempenho de seu antecessor, com memória, escalabilidade e eficiência energética aprimoradas.
• Em 2024, a Apple confirmou que seus modelos de IA para Apple Intelligence foram treinados usando Tensor Processing Units (TPUs) do Google, conforme descrito em um artigo técnico publicado recentemente. A mudança significa uma transição das empresas de tecnologia que abandonam as GPUs NVIDIA como resultado da escassez de fornecimento.