TPU芯片，要火了_風聞

本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自market.us

未來10年，TPU芯片複合年增長率達40.5%。

張量處理單元（TPU）是專為深度學習任務設計的專用硬件加速器，擅長處理基於張量的計算以及大規模矩陣運算，是人工智能（AI）應用不可或缺的部分。

受人工智能應用對高效計算處理需求增長的推動，TPU 市場正強勁發展。各行各業持續採用人工智能，使得對 TPU 這類能更快、更高效處理 AI 算法的專用硬件需求日益增長。汽車、醫療保健和金融等行業紛紛部署 TPU，以提升即時數據處理和 AI 驅動決策的性能與效率。TPU 能夠顯著加速深度學習任務處理，降低延遲並提高數據操作吞吐量，這在自動駕駛汽車、金融交易平台等需要即時分析和決策的場景中尤為關鍵 。

採用雲端 TPU 的趨勢顯著，它為深度學習模型訓練提供了可擴展且高效的解決方案。這種轉變源於對計算能力靈活性的需求，以及減少本地硬件設置相關的前期資本支出。例如，2024 年 7 月，蘋果公司與谷歌合作，利用谷歌的 TPUv5p 和 TPUv4 模型訓練其 AI 系統，旨在增強自身 AI 能力。企業採用 TPU，正是看中其處理 AI 工作負載的高效性，這為企業提供了經濟高效的解決方案，有助於在市場中保持競爭優勢。

Market.us 預計，TPU 市場規模將從 2024 年的 358 億美元大幅擴張至 2034 年的約 10,731 億美元，2025 - 2034 年預測期內的複合年增長率（CAGR）達 40.5%。北美在 TPU 市場佔據主導地位，2024 年市場份額超 33%，收入達 118.1 億美元。

其中，美國市場 2024 年價值約 95 億美元，預計 2034 年增長到 1518 億美元，2025 - 2034 年複合年增長率為 32.0%。北美在 TPU 市場的領先，得益於對人工智能技術的大量投資，以及谷歌、IBM 和微軟等科技巨頭強大的生態系統，這些企業不斷將 TPU 集成到運營框架中；同時，北美採用先進技術的先鋒地位、高端基礎設施能力，以及政府支持人工智能研發的優惠政策，也鞏固了其市場主導地位，鼓勵企業利用 TPU 創新並擴展 AI 能力。

從細分市場來看，2024 年，人工智能和機器學習領域在 TPU 市場中佔比超 38.7%，凸顯 TPU 在支持 AI 和 ML 應用方面的關鍵作用；基於雲的 TPU 佔據超 55.3% 的市場份額，顯示出部署機器學習模型時對雲架構的明顯傾向；IT 和電信行業是 TPU 的主要用户，佔比超 30.7%，體現該行業對先進計算能力以管理大數據流和支持電信服務的依賴。

TPU 市場的擴張帶來了諸多投資機會，尤其是量子計算和邊緣 AI 等新興領域。企業使用 TPU 可降低運營成本，提高 AI 驅動應用的準確性和速度，進而提升整體效率和客户滿意度。此外，TPU 設計的技術進步，如更高的能效和更強的處理能力，也在持續推動 TPU 的普及，例如谷歌 Trillium 等創新技術，顯著提升了計算性能和能效。

谷歌TPU作為ASIC領域的代表性產品，其市佔率從2023年的71%提升至2024年的74%，2024年銷售額預估達60-90億美元。與此同時，亞馬遜Trainium2芯片在2024年實現超200%的出貨增長，預計2025年AWS將聚焦Trainium芯片，推動其在公有云和電商場景的深度應用。Meta的MTIA芯片已迭代至第二代，主要用於模型推理，並計劃於2026年推出訓練專用ASIC。此外，OpenAI計劃採用台積電3nm及A16製程生產ASIC，預計2026年底實現量產，進一步加劇行業競爭。

在部署模式上，2024 年雲計算領域在 TPU 市場佔據主導，市場份額超 55.3%。這主要得益於各行各業向雲基礎設施的轉變，企業對可擴展、靈活的計算資源需求強烈，以處理人工智能應用所需的海量數據和複雜計算。

基於雲的 TPU 為企業提供高性能 AI 處理能力，且無需高額前期硬件成本，適合希望利用 AI 和機器學習技術卻不想大量投入硬件的企業。雲安全性增強和託管服務增加，進一步鞏固了雲 TPU 的領先地位，簡化了集成和管理，使其對注重數據安全和法規遵從的企業更具吸引力。

企業受益於雲 TPU 強大、按需且經濟高效的功能，利於訓練複雜神經網絡和部署即時 AI 應用。此外，TPU 集成到 Google Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等主流雲平台，便於用户按需無縫擴展計算資源，其按需付費的定價模式，也使其成為企業優化 AI 計劃的有力選擇。

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