张量处理单元市场规模、份额和行业分析，按部署（本地和基于云）、类型（Tpu v2、Tpu v3 等）、应用（AI 和 ML、高性能计算、数据分析和自治系统）、最终用途（IT 和电信、医疗保健、汽车、金融和银行、零售和电子商务等）以及区域预测，2026-2034 年

2025年全球张量处理单元市场规模为50.3亿美元，预计将从2026年的66.5亿美元增长到2034年的622.4亿美元，预测期内复合年增长率为32.25%。

全球张量处理单元市场的增长是由医疗保健、金融和汽车等行业对高性能计算日益增长的需求推动的。它正在通过整合尖端处理技术来提高性能、效率和创新，从而改变全球人工智能和机器学习应用。 TPU 的创建是为了加速深度学习活动，取代传统方法，并允许准确的数据检查、即时决策和复杂的模拟。此外，云计算基础设施的增长和人工智能在不同领域的使用不断增加正在推动TPU市场的发展。

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人工智能和机器学习 (ML) 需求的不断增长是张量处理单元市场的关键驱动因素

对人工智能和机器学习 (ML) 的需求不断增长是张量处理单元 (TPU) 市场的主要驱动力。随着人工智能和机器学习技术在不同领域变得越来越重要，对能够有效处理复杂计算的专用硬件的需求也不断增长。 TPU 是专门为加速 AI 任务而创建的，这对于开发和使用复杂的 AI 模型至关重要。这种需求在医疗保健、金融和汽车等行业尤其高，预测分析、自主系统和个性化医疗等人工智能工具正在快速增长。此外，人工智能和机器学习领域职位发布的激增也支持了这一趋势。例如，

• 根据 Cornerstone 的经济报告，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和 GenAI 职位发布量呈上升趋势，其中 AI 和 ML 职位发布量增加了 65%，与 GenAI 相关的职位发布量激增 411%。

张量处理单元市场克制

高开发成本阻碍市场增长

高开发成本是TPU市场的重大限制。制造 TPU 需要在研发、先进生产技术和特定材料方面进行大量投资。这些费用可能会成为障碍，特别是对于可能没有资金购买昂贵技术设备的小型企业和初创企业而言。此外，对先进技术和技能的要求会导致成本上升，减少市场竞争对手的数量，并可能阻碍创新和采用的步伐。谷歌等拥有大量研发预算的大型科技公司可以承担这些费用并推动市场前进，但总体昂贵的成本阻碍了更广泛的市场参与。

张量处理单元市场机会

开源人工智能框架为张量处理单元市场创造机会

开源人工智能框架在 TPU 市场的扩张中发挥着至关重要的作用。这些框架专为 TPU 设计，简化了开发人员整合和改进人工智能模型的流程。开源项目中的团队合作鼓励创造力和持续改进，从而导致对 TPU 的需求不断增长。此外，这些框架通过为人工智能创建提供便捷的工具、扩大市场并加速 TPU 的使用，降低了小型企业和初创公司的进入门槛。例如，

• 谷歌发布了用于生成人工智能的开源工具，称为 MaxDiffusion 和 JetStream，专为张量处理单元（TPU）设计。 MaxDiffusion 改进了 XLA 设备上的 AI 操作，而 JetStream 则提高了 TPU 上文本生成模型的效率。谷歌还扩大了 MaxText AI 模型的范围，并与 Hugging Face for Optimum TPU 合作，使 AI 任务变得更容易。

分割

主要见解

该报告涵盖以下主要见解：

• 微观 宏观 经济指标
• 驱动因素、限制因素、趋势和机遇
• 主要参与者采取的业务策略
• 主要参与者的综合 SWOT 分析

按部署进行分析

根据部署，市场分为本地和基于云的。

基于云的部署因其可扩展性、灵活性和成本效率而占据主导地位。
基于云的 TPU 消除了对大型现场基础设施的需求，使企业能够使用高性能计算资源轻松扩展其 AI 运营。这种模式减少了初始费用，并提供现收现付选项，这对于小公司和新企业尤其有利。与云服务的平滑集成提高了人工智能和机器学习工作流程的效率和效果，使基于云的 TPU 成为众多组织的首选。例如，

• 2024年，谷歌云宣布对其人工智能超级计算机进行重大增强，包括新的 TPU v5p 芯片、Nvidia H100 GPU、改进的存储以及人工智能专用软件的更新。这些改进提高了生成式 AI 任务的生产力，并通过动态工作负载调度程序提供适应性强的资源控制，从而增强了企业的有效性和可扩展性。

按类型分析

按类型，市场分为Tpu v2、Tpu v3等。

TPU v3 凭借其增强的性能、液体冷却技术、广泛采用和可扩展性在张量处理单元市场占据主导地位。 TPU v3 在计算能力和效率方面显着增强，使其非常适合管理复杂的人工智能和机器学习任务。其先进的冷却系统保证了在进行高要求计算时的可靠运行。许多大型科技公司和云服务提供商都已采用 TPU v3，巩固了其市场地位。此外，其适应性强的设计使其适合广泛的人工智能计划和基于云的程序，这有助于巩固其在 TPU 行业的领先地位。

按应用分析

按应用划分，市场分为人工智能和机器学习、高性能计算、数据分析和自治系统。

AI 和 ML 因其在各个行业的广泛采用而占据主导地位，这需要 TPU 提供的高性能计算能力。高性能计算 (HPC) 是一个至关重要的领域，它需要强大的计算资源来管理复杂的模拟和大量数据的任务。 TPU 市场还包括一个致力于数据分析的重要部分，受金融、医疗保健和零售等行业决策中大数据和实时分析的相关性日益增强的推动，导致对 TPU 的需求更高。

按最终用途分析

按最终用途划分，市场分为 IT 和电信、医疗保健、汽车、金融和银行、零售和电子商务等。

IT 和电信由于严重依赖人工智能和机器学习应用程序而占据主导地位。该行业需要强大的计算能力来改善网络基础设施、优化数据流量和实施云服务等活动。专为 AI 任务创建的 TPU 非常适合这些场景。大型科技公司和云提供商严重依赖 TPU 来训练人工智能模型和处理大数据集。此外，边缘计算的重要性日益增强以及5G网络的部署也促进了TPU在实时分析和基于人工智能的电信服务中的使用。

区域分析

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从地域来看，全球市场分为北美、欧洲、亚太地区、南美、中东和非洲。

北美凭借其强大的技术领先地位和创新生态系统，占据了张量处理单元（TPU）市场的大部分份额。该地区拥有推动人工智能和机器学习发展的大型科技公司和研究中心，导致对 TPU 的巨大需求。此外，谷歌、亚马逊和微软等北美主要云服务提供商的基础设施严重依赖TPU。政府对人工智能项目的大力支持，加上对研发的大力投资，进一步增强了市场。北美公司对创新技术的快速采用也促成了该地区在 TPU 市场的领先地位。

亚太地区拥有张量处理单元市场的第二大份额。中国、日本、韩国等国家在人工智能技术的实施方面处于领先地位。中国大力投资人工智能基础设施和研究，以确立自己在全球人工智能技术领域的主导力量。日本和韩国以其强大的科技产业为创新做出了贡献。此外，这些国家领先科技公司和新兴企业的存在加速了 TPU 的进展和实施。该地区最近的创新支持了这一趋势。例如，

• 2024年，中国北京大学的研究人员利用碳纳米管创建了一种新型张量处理器芯片，克服了硅半导体在人工智能（AI）处理中的限制。 Nature Electronics 中存在的该芯片的碳纳米管晶体管可提供更好的速度和效率。它在图像识别实验中达到了88%的准确率，同时消耗最少的功耗，代表了人工智能计算技术的重大进步。

由于汽车、医疗保健和制造等行业广泛采用人工智能，欧洲在张量处理单元市场中占据第三大份额。 “欧洲地平线”计划等政府举措支持人工智能研究并推动对 TPU 的需求。该地区对云计算和数据中心的投资也促进了 TPU 的使用。科技巨头最近的投资支持了这一趋势。例如，

• 2024年，谷歌宣布向位于保加利亚索非亚的人工智能研究机构INSAIT投资200万美元。其中包括价值 100 万美元的 Google Cloud 服务，允许使用 TPU 进行机器学习，以及 100 万美元用于八名博士生奖学金。该投资的目标是增强中欧和东欧的人工智能专业知识和研究。

涵盖的主要参与者

张量处理单元市场是分散的，存在大量集团和独立提供商。在美国，前 5 名参与者仅占市场份额的 24% 左右。

该报告包括以下主要参与者的简介：

• 超微半导体 (AMD) 公司
• AGM Micro（美国）
• 谷歌公司（美国）
• Graphcore（英国）
• IBM公司（美国）
• 联发科技（中国）
• NVIDIA 公司（美国）
• 高通技术公司（美国）
• 赛灵思公司（美国）

主要行业发展

• 2024年，谷歌在I/O大会上推出了其最强大的第六代TPU Trillium。它的性能是其前身的 4.7 倍，并改进了内存、可扩展性和能源效率。
• 2024 年，苹果确认其 Apple Intelligence 的人工智能模型是使用谷歌的张量处理单元 (TPU) 进行训练的，正如最近发表的一篇技术论文中所述。这一变化标志着科技公司因供应短缺而放弃使用 NVIDIA GPU。