TPU芯片，要火了

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自market.us

未来10年，TPU芯片复合年增长率达40.5%。

张量处理单元（TPU）是专为深度学习任务设计的专用硬件加速器，擅长处理基于张量的计算以及大规模矩阵运算，是人工智能（AI）应用不可或缺的部分。

受人工智能应用对高效计算处理需求增长的推动，TPU 市场正强劲发展。各行各业持续采用人工智能，使得对 TPU 这类能更快、更高效处理 AI 算法的专用硬件需求日益增长。汽车、医疗保健和金融等行业纷纷部署 TPU，以提升实时数据处理和 AI 驱动决策的性能与效率。TPU 能够显著加速深度学习任务处理，降低延迟并提高数据操作吞吐量，这在自动驾驶汽车、金融交易平台等需要实时分析和决策的场景中尤为关键 。

采用云端 TPU 的趋势显著，它为深度学习模型训练提供了可扩展且高效的解决方案。这种转变源于对计算能力灵活性的需求，以及减少本地硬件设置相关的前期资本支出。例如，2024 年 7 月，苹果公司与谷歌合作，利用谷歌的 TPUv5p 和 TPUv4 模型训练其 AI 系统，旨在增强自身 AI 能力。企业采用 TPU，正是看中其处理 AI 工作负载的高效性，这为企业提供了经济高效的解决方案，有助于在市场中保持竞争优势。

Market.us 预计，TPU 市场规模将从 2024 年的 358 亿美元大幅扩张至 2034 年的约 10,731 亿美元，2025 - 2034 年预测期内的复合年增长率（CAGR）达 40.5%。北美在 TPU 市场占据主导地位，2024 年市场份额超 33%，收入达 118.1 亿美元。

其中，美国市场 2024 年价值约 95 亿美元，预计 2034 年增长到 1518 亿美元，2025 - 2034 年复合年增长率为 32.0%。北美在 TPU 市场的领先，得益于对人工智能技术的大量投资，以及谷歌、IBM 和微软等科技巨头强大的生态系统，这些企业不断将 TPU 集成到运营框架中；同时，北美采用先进技术的先锋地位、高端基础设施能力，以及政府支持人工智能研发的优惠政策，也巩固了其市场主导地位，鼓励企业利用 TPU 创新并扩展 AI 能力。

从细分市场来看，2024 年，人工智能和机器学习领域在 TPU 市场中占比超 38.7%，凸显 TPU 在支持 AI 和 ML 应用方面的关键作用；基于云的 TPU 占据超 55.3% 的市场份额，显示出部署机器学习模型时对云架构的明显倾向；IT 和电信行业是 TPU 的主要用户，占比超 30.7%，体现该行业对先进计算能力以管理大数据流和支持电信服务的依赖。

TPU 市场的扩张带来了诸多投资机会，尤其是量子计算和边缘 AI 等新兴领域。企业使用 TPU 可降低运营成本，提高 AI 驱动应用的准确性和速度，进而提升整体效率和客户满意度。此外，TPU 设计的技术进步，如更高的能效和更强的处理能力，也在持续推动 TPU 的普及，例如谷歌 Trillium 等创新技术，显著提升了计算性能和能效。

谷歌TPU作为ASIC领域的代表性产品，其市占率从2023年的71%提升至2024年的74%，2024年销售额预估达60-90亿美元。与此同时，亚马逊Trainium2芯片在2024年实现超200%的出货增长，预计2025年AWS将聚焦Trainium芯片，推动其在公有云和电商场景的深度应用。Meta的MTIA芯片已迭代至第二代，主要用于模型推理，并计划于2026年推出训练专用ASIC。此外，OpenAI计划采用台积电3nm及A16制程生产ASIC，预计2026年底实现量产，进一步加剧行业竞争。

在部署模式上，2024 年云计算领域在 TPU 市场占据主导，市场份额超 55.3%。这主要得益于各行各业向云基础设施的转变，企业对可扩展、灵活的计算资源需求强烈，以处理人工智能应用所需的海量数据和复杂计算。

基于云的 TPU 为企业提供高性能 AI 处理能力，且无需高额前期硬件成本，适合希望利用 AI 和机器学习技术却不想大量投入硬件的企业。云安全性增强和托管服务增加，进一步巩固了云 TPU 的领先地位，简化了集成和管理，使其对注重数据安全和法规遵从的企业更具吸引力。

企业受益于云 TPU 强大、按需且经济高效的功能，利于训练复杂神经网络和部署实时 AI 应用。此外，TPU 集成到 Google Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等主流云平台，便于用户按需无缝扩展计算资源，其按需付费的定价模式，也使其成为企业优化 AI 计划的有力选择。

*声明：本文系原作者创作。文章内容系其个人观点，我方转载仅为分享与讨论，不代表我方赞成或认同，如有异议，请联系后台。