 | • レポートコード：SRTE56888DR • 出版社/出版日：Straits Research / 2025年1月 • レポート形態：英文、PDF、約120ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
世界のテンソル処理ユニットの市場規模は2024年に26億米ドルであり、予測期間（2025年から2033年）には31.6%のCAGRで成長し、2025年に34億米ドル、2033年には304億米ドルに達すると予測されています。
テンソル処理ユニット（TPU）は、機械学習タスクと高度な学習モデルを処理するためにGoogleが開発した専用ハードウェアアクセラレーターです。TPUは、ニューラルネットワークの基盤となるテンソル演算の最適化と高速化を目的として設計されています。他のフレームワークとの互換性はあるものの、TPUは主にTensorFlowモデル向けに設計されています。TPU は、従来の CPU や GPU と比較して、レイテンシと消費電力を最小限に抑えながら、スループットを最大化することに重点を置いています。TPU は、ニューラルネットワークのトレーニングおよび推論に不可欠な行列演算に特化しています。
レポート目次
機械学習の運用を改善するための特殊なハードウェアアクセラレータの需要が旺盛に伸びていることから、世界のテンソル処理ユニット市場は急速に進展しています。TPU は、ニューラルネットワークのトレーニングや推論などの複雑なタスクにおいて、従来の CPU や GPU を上回る優れたパフォーマンスとエネルギー効率を実現するように特別に設計されています。当初、Google が自社のクラウドにおける機械学習アプリケーションを推進するために開発した TPU は、Google のインフラストラクチャの枠をはるかに超えて普及が進んでいます。
現在、多くのテクノロジー企業やクラウドサービスプロバイダーが、急成長する AI 処理の高速化ニーズに対応するため、カスタム TPU ソリューションを設計、導入しています。医療、金融、自動車、e コマースなどの産業では、TPU は欠かせない存在となっています。これらの産業では AI ベースのソリューションの採用が進んでおり、TPU の需要が高まり、膨大なデータから貴重な洞察を引き出すことが可能になっています。機械学習がビジネス環境を変革し続ける中、TPU はイノベーションと競争優位性を実現するための不可欠なツールとなるでしょう。
最新の市場動向
高性能の機械学習ワークロードの需要の高まり
高性能の機械学習ワークロードの需要が高まっているため、クラウド TPU 市場は急速に拡大しています。世界中のあらゆる産業が AI の可能性を認識し、複雑なデータ分析やディープラーニングタスクを迅速に実行するためのソリューションを模索しています。優れた効率と処理能力で知られるクラウド TPU は、要求の厳しいワークフローを処理するために他の製品よりも好まれています。この傾向は、AI を採用する業界が増えるにつれて今後も続き、今後数年間で高度な TPU ソリューションの需要がさらに高まるでしょう。
- 例えば、みずほ証券によると、Nvidia の AI アクセラレータは AI チップ市場シェアの 70% から 95% を占め、AI 駆動型テクノロジーの推進において重要な役割を果たしています。
さらに、TPU へのエッジコンピューティングデバイスの統合は、TPU 市場の主なトレンドのひとつです。小型の分散型デバイスでのリアルタイム AI モデル処理の需要が高まるにつれ、TPU は、自律システム、スマートシティ、IoT 環境のアプリケーションをサポートするために、エッジデバイスにますます導入されています。この移行により、エッジでのデータ処理がより迅速かつ効率的になり、レイテンシが短縮され、AI 駆動技術のパフォーマンスが向上します。
テンソル処理ユニット市場の成長要因
TPU におけるクラウドコンピューティングの採用
クラウドコンピューティングサービスの採用拡大は、主にクラウドテンソル処理ユニット市場の成長を促進しています。ほとんどの企業は、スケーラビリティ、柔軟性、およびコスト効率を求めて、ワークロードをクラウド環境に移行しています。機械学習および AI ワークロードを加速できるクラウドベースの TPU は、こうした需要に欠かせないものとなっています。TPU は、従来の CPU や GPU に比べて性能と電力効率に優れているため、クラウドアプリケーションの高性能コンピューティングに適しています。クラウド採用のトレンドが継続的に拡大する中、クラウドベースのTPUの需要は指数関数的に増加すると予想されます。
- 例えば、2024年にAppleはGoogleのTPUインフラストラクチャを活用し、デバイスAIモデル用に2,048個のTPUv5pチップ、サーバーサイドモデル用に8,192個のTPUv4チップを配備し、クラウドベースのTPUへの戦略的シフトを明確にしました。
TPU における機械学習と AI の進歩
機械学習および人工知能技術の急速な進化は、この市場の成長を推進する最も重要な要因のひとつです。ML および AI アルゴリズムの複雑化およびデータ集約化が進むにつれ、膨大なデータセットを処理するための強力な計算リソースの活用が重要な要件となっています。クラウドベースの TPU は、高度な機械学習モデルのトレーニングと導入において、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、効率性を提供することで、これらの要求に応えるために特別に設計されています。医療、金融、自動車産業が AI によるイノベーションを採用する中、クラウドベースの TPU の成長見通しは明るいものとなっています。
- 例えば、AIチップスタートアップのGrogは、Language Processing Units（LPUs）を活用して大規模言語モデル処理を加速しています。同社は$640百万を調達し、2025年1四半期までに108,000台のLPUsを出荷し、2025年末までに200万台のチップ出荷を目標としています。
市場制約
小規模ワークロードモデルへの対応が限定的
世界のテンソル処理ユニット市場は、小規模なワークロードモデルのサポートが限定的であり、普及が制限されているという大きな課題に直面しています。TPU は、特に、バッチサイズが大きく、行列の乗算が主な操作である特定のワークロードに最適化されています。この特殊性により、小規模または汎用的なコンピューティングタスクにはあまり適していません。TPU は、CPU や GPU などの従来のハードウェアプラットフォームとは異なる独自のアーキテクチャを採用しているため、特定のフレームワークやアプリケーションとの互換性の問題があります。
さらに、TPU は、従来のソリューションとはソフトウェア開発やフレームワークの配布において異なるアプローチを必要とするため、既存のインフラストラクチャへの統合が複雑になる場合があります。TPU は、ディープラーニングモデルの大規模なトレーニングおよび推論タスクに優れていますが、小規模なワークロードでは効率が低く、それほど高い処理能力を必要としない産業やアプリケーションでの使用が制限されます。ワークロードが小規模または AI インフラストラクチャが限られている産業では、TPU の採用は依然として遅れており、市場拡大が妨げられています。
市場機会
自律システムの成長が TPU の需要を牽引
自動運転車、ドローン、ロボットなどの自律システムの急速な台頭は、TPU 市場に大きな成長機会をもたらしています。これらのシステムは、膨大なデータを分析し、瞬時の判断を行うために、リアルタイムの AI 処理に大きく依存しています。TPU は、その優れた計算能力とエネルギー効率により、これらのタスクに最適です。自動運転車やドローンは、知覚、物体検出、制御に複雑な AI モデルを使用しており、TPU が提供する高性能コンピューティングを必要とします。
さらに、TPU は、ドローンのナビゲーション、ロボット、自動運転など、迅速な応答時間が重要な低遅延アプリケーションにも優れています。従来型プロセッサと比較して、TPU は消費電力が少なく、高性能であるため、モバイルおよび組み込み AI システムに最適です。
- 例えば、2024 年、NXP Semiconductors は、自律型ドローンの開発用モジュラープラットフォーム「Hovergames Drone System」を発表しました。このシステムは PX4 に対応しており、開発者や愛好家にドローンや自動運転技術を実際に体験する機会を提供し、自律システムの革新を推進しています。
地域別動向
北米：支配的な地域
北米は、その強力な技術エコシステムとイノベーションの環境により、世界のテンソル処理ユニット市場を支配しています。この地域は、高度な AI サービスを実現するために TPU をシームレスに統合するデータセンターやクラウドプロバイダーが集中していることが特徴です。AI に焦点を当てたスタートアップ企業と、確立された大手テクノロジー企業の強力なネットワークが TPU の需要を牽引し、機械学習やディープラーニングアプリケーションの進歩を加速しています。また、北米の大学や研究機関も、先端研究を通じて TPU の開発に重要な役割を果たしています。強力なベンチャーキャピタル投資も、さまざまな産業における TPU の採用をさらに促進し、市場の成長を支えています。
アジア太平洋地域：世界市場で最も急成長している地域
アジア太平洋地域の TPU 市場は、急速な技術進歩と AI の大規模採用を背景に、予測期間において最高の年平均成長率（CAGR）で成長すると予想されています。中国、日本、韓国などの国々は主要な貢献国であり、AI研究とインフラに多額の投資を行っています。同地域の急成長するEC、自動車、製造業は、スマートロジスティクスや自律システムなどのAI駆動型イノベーションにTPUを increasingly 活用しています。中国などの国々の政府イニシアチブはTPUの採用を加速させており、スケーラブルで効率的なAIソリューションへの需要増加がアジア太平洋地域の市場拡大を後押ししています。
国別動向
- 米国：AI および ML への大規模な投資により、米国はすべての競合他社を凌ぐ地位を確立しています。Google や NVIDIA などの大手企業の技術により、自律システムを実現しながら計算を高速化する新しい設計の TPU が開発されています。MIT、スタンフォード大学、および同様の研究センターでは、最先端の AI 技術の開発が巨大な市場の創出に貢献しています。2023 年、Google はクラウドベースの AI サービスの高速化とパフォーマンスの向上のために、複数のデータセンターに 25,000 台以上の TPU を導入しました。
- 中国：中国は、AI 研究の革新と政府支援の取り組みを原動力として、Tensor Processing Unit（TPU）を採用しています。Baidu と Alibaba は、TPU を使用して、e コマース、医療、自動運転分野における機械学習を高速化し、中国の AI 能力の向上を推進しています。
- 日本：日本は、ロボット、自動車、製造産業のパフォーマンス向上のために TPU を使用しています。トヨタやソフトバンクなどの企業は、自動運転車やロボット用の AI を開発しており、これらの産業では高性能コンピューティングの必要性が高まっているため、TPU の需要が増加しています。日本の AIST は、60 以上の AI 駆動型プロジェクトで TPU を利用し、パフォーマンスと効率の向上のためにロボット工学および製造技術の進歩に貢献しています。
- ドイツ：ドイツの製造業および自動車メーカーは、AI 駆動の自動化、予測メンテナンス、データ分析を強化するために TPU の利用を拡大しています。フォルクスワーゲンや BMW などの自動車メーカーは、自動車生産に AI を活用しており、最高のパフォーマンスと効率を実現するために、TPU などの強力な計算ハードウェアの需要が高まっています。ドイツの「AI 戦略 2023」は、研究施設における TPU の採用を 50% 拡大し、AI のイノベーションを加速しています。
- 韓国：韓国は AI の研究開発をリードする国のひとつであり、サムスンや LG などの大手テクノロジー企業が Tensor Processing Unit（TPU）を統合して、家電製品、スマートフォン、IoT 製品の強化を図っています。5G 技術の急速な普及により、リアルタイム AI 処理への TPU の採用がさらに加速し、産業全体のイノベーションが推進されています。
- インド：AI および IT 分野が成長しているインドでは、医療、E コマース、金融などの機械学習アプリケーションに Tensor Processing Unit が広く採用されるでしょう。Infosys および Wipro は、AI モデルおよび クラウドサービスに TPU を導入して計算効率とイノベーションの向上を図る、デジタルトランスフォーメーションを推進するトップリーダーです。インフォシスとウィプロは、顧客向けのAIソリューションの50%以上にTPUを統合し、機械学習とクラウドサービスの速度とコスト効率を大幅に向上させています。
- 英国：英国の AI エコシステムは、金融、医療、研究分野に Tensor Processing Unit を導入することで急速に加速しています。オックスフォード大学やケンブリッジ大学などの英国の名門大学は、テクノロジー企業と提携し、TPU を使用して処理能力とイノベーションを向上させる AI ソリューションの開発を進めています。英国政府の「AI &； Data Science Strategy」は、大学とテクノロジー企業間の 40 件以上の TPU ベースの AI 研究コラボレーションに資金を提供しています。
- カナダ：カナダは AI の研究とイノベーションの分野において、ますますリーダーとしての地位を固めています。ベクター研究所などの機関や Shopify などの企業から TPU に多額の投資を行っています。同国には AI 分野の人材が豊富なため、さまざまな分野での TPU の開発と導入が加速しており、技術の進歩が推進されています。カナダの国家 AI 研究資金は、AI プロジェクトの 15% に TPU の統合を義務付け、イノベーションの促進と技術の進歩を加速しています。
セグメント分析
アプリケーション別
人工知能および機械学習セグメントは、高い収益成長率で世界テンソル処理ユニット市場をリードしています。このセグメントの大部分は TPU が占めています。TPU は、ディープラーニングモデルにおけるテンソル処理に明示的に最適化されており、大規模な行列計算において非常に高いパフォーマンスを発揮するため、ニューラルネットワークのトレーニングや推論などの AI および ML タスクに不可欠です。医療、金融、自律システムにおける AI アプリケーションの採用拡大が、TPU の需要を牽引しています。Google LLC などのクラウドプロバイダーは、AI モデルの複雑化に伴い、スケーラブルな AI ソリューションを提供し、市場での存在感を高めるために TPU を活用しています。
- 例えば、2024年4月、ジョージア工科大学は NVIDIA と提携し、AI 教育を強化し、学生に高性能の計算リソースを提供するための NVIDIA の Tensor Core GPU および TPU を搭載した AI Makerspace を立ち上げました。
導入別
クラウドベースのセグメントは、クラウドTPUソリューションのスケーラビリティと柔軟性により、最大の市場収益シェアを占めています。TPUベースのクラウドソリューションは、企業にオンデマンドで高性能計算アクセスを提供し、オンプレミスでのインフラ維持に伴う高額なコストを削減します。Google Cloudをはじめとする主要なプレーヤーは、TPUをサービスとして提供しています。このモデルでは、多額のハードウェア投資が不要になり、メンテナンスも簡素化されます。さらに、クラウドベースの TPU を使用すると、ユーザーは最新の AI イノベーションを活用しながら、変化する計算ニーズに迅速に対応することができ、市場でのリーダーシップを大幅に強化することができます。
最終用途別
IT および通信セグメントは、ネットワークと顧客サービスの最適化に AI ソリューションを多用していることから、世界市場をリードしています。TPU は、リアルタイムのデータ分析、予知保全、効率的なネットワーク管理など、多くのタスクの高速化に不可欠です。通信会社は、ネットワークのパフォーマンス、チャットボットなどの AI 搭載アプリケーション、顧客からの実用的な洞察のために TPU を使用しています。IT インフラストラクチャの維持、最適化、拡大における AI の重要性が増す中、このセクターは、市場における成長とイノベーションを推進する上で引き続き重要な役割を果たしています。
企業の市場シェア
主要市場プレーヤーは、高度なテンソル処理ユニット技術に投資し、製品の強化と市場でのプレゼンスの拡大のために、提携、買収、パートナーシップなどの戦略を推進しています。
Mythic：テンソル処理ユニット市場の新興プレーヤー
新興プレーヤーの Mythic は、アナログ AI チップを専門とし、IoT、ロボット、消費者向けデバイスなどのエッジアプリケーションにおける AI 推論のための電力効率に優れたソリューションを提供しています。同社の革新的な技術は、従来のデジタル CPU に比べて、消費電力の削減と、より高速でコスト効率の高いパフォーマンスを実現しています。
最近の動向
- 2024年– Mythic は、NVIDIA の元幹部である Taner Ozcelik 博士を CEO に任命し、アナログ AI チップの革新を推進しています。同社の M1076 チップは、4 ワット以下でフル HD AI 処理を実現し、今後発売予定の M2000 シリーズでは、電力効率とコスト効率がさらに向上します。
テンソル処理ユニット市場の主要企業一覧
-
- Amazon
- Nvidia
- AMD
- Microsoft
- Huawei
- Alibaba
- Baidu
- Synopsys
- Xilinx
- Arm
- Qualcomm
- IBM
- Cadence Design Systems
最近の動向
- 2024年5月– Google Cloud は、最も要求の厳しい AI ワークロードに対応するために設計された Trillium TPU を発表しました。計算性能、メモリ、エネルギー効率が強化され、大規模な AI モデルに対応し、Google Cloud の AI Hypercomputer プラットフォームに統合されます。
- 2024年4月– Samsung Electronics は、Google と提携し、Google の Tensor Processing Unit （TPU） を次期 Galaxy S25 シリーズに統合し、AI 機能を強化し、Samsung のフラッグシップスマートフォンにおける AI パフォーマンスを大幅に向上させることを目指しています。
アナリストの意見
アナリストによると、世界の TPU 市場は、さまざまな分野における高性能 AI および機械学習ワークロードの需要の高まりによって牽引されています。TPU は、主に大規模 AI モデルの処理における優れた効率とコスト効率により、クラウドサービスプロバイダー、データセンター、テクノロジー大手企業の間で人気が高まっています。企業は AI 研究、特に自律システムやエッジコンピューティングなどの分野に多額の投資を行っており、これが TPU の採用をさらに促進するでしょう。
さらに、家電製品への TPU の採用拡大により、その市場範囲が拡大し、新たな収益源が生まれます。自動運転車やロボット向けのエッジ AI ソリューションの開発が継続することで、次世代技術の重要な要素としての TPU の役割はさらに確固たるものとなるでしょう。
テンソル処理ユニットの市場区分
用途別（2021 年~2033 年
- 人工知能および機械学習
- ハイパフォーマンスコンピューティング
- データ分析
- 自律システム
導入形態別（2021年~2033年
- クラウドベース
- オンプレミス
最終用途別（2021年~2033年
- ITおよび通信
- 医療
- 自動車
- 金融および銀行
- 小売およびEコマース
目次
エグゼクティブサマリー
調査範囲とセグメンテーション
市場機会の評価
市場動向
市場評価
規制の枠組み
ESG の動向
グローバルテンソル処理ユニット市場規模分析
- グローバルテンソル処理ユニット市場紹介
- アプリケーション別
- アプリケーション
- 金額別
- 人工知能および機械学習
- 金額別
- ハイパフォーマンスコンピューティング
- 金額別
- データ分析
- 金額別
- 自律システム
- 金額別
- アプリケーション
- 導入別
- 導入
- 金額別
- クラウドベース
- 金額別
- オンプレミス
- 金額別
- 導入
- 最終用途別
- 概要
- 最終用途別金額別
- IT および通信
- 金額別
- 医療
- 金額別
- 自動車
- 金額別
- 金融および銀行
- 金額別
- 小売および E コマース
- 金額別
- 概要
北米市場分析
ヨーロッパ市場分析
アジア太平洋市場分析
中東およびアフリカ市場分析
ラテンアメリカ市場分析
競争環境
市場プレーヤーの評価
研究方法論
付録
免責
• 日本語訳：世界のテンソル処理ユニット（TPU）市場規模・シェア・動向分析レポート（2025-2033）：人工知能・機械学習、ハイパフォーマンスコンピューティング、データ分析、自律システム
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