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세계의 TPU(Tensor Processing Unit) 시장
Tensor Processing Unit
상품코드 : 1777616
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 384 Pages
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한글목차

세계의 TPU(Tensor Processing Unit) 시장은 2030년까지 168억 달러에 달할 전망

2024년에 36억 달러로 추정되는 세계의 TPU(Tensor Processing Unit) 시장은 2024-2030년에 CAGR 29.0%로 성장하며, 2030년에는 168억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 클라우드 기반은 CAGR 26.4%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 96억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 온프레미스형 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 33.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 9억 9,320만 달러, 중국은 CAGR 37.5%로 성장 예측

미국의 TPU(Tensor Processing Unit) 시장은 2024년에 9억 9,320만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 41억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 37.5%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 23.7%와 25.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 24.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 TPU(Tensor Processing Unit) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI의 부상으로 텐서 프로세싱 유닛이 컴퓨팅의 최전선에 서게 되는가?

인공지능(AI) 용도이 각 산업 분야에서 폭발적으로 확산되면서 복잡한 머신러닝(ML) 워크로드를 처리할 수 있는 특수 하드웨어에 대한 수요가 급증하고 있으며, 텐서플로우 프로세싱 유닛(TPU)이 이러한 변화의 중심에 있습니다. TPU는 맞춤형으로 개발된 주문형 주문형 집적회로(ASIC)로, 신경망 훈련 및 추론과 같은 AI 관련 작업의 속도를 높이기 위해 특별히 설계되었습니다. 원래 구글이 개발한 TPU는 범용 CPU와 많은 GPU에 비해 높은 효율성, 낮은 지연시간, 뛰어난 성능을 제공하여 클라우드 기반 AI 처리 능력을 크게 향상시켰습니다. TPU의 아키텍처는 딥러닝 계산의 기반이 되는 텐서 연산에 최적화되어 있습니다. 헬스케어부터 자율주행차, 자연 언어 처리까지 다양한 산업에서 AI가 핵심 업무에 계속 접목되면서 전용 고성능 프로세서의 필요성이 매우 중요해지고 있습니다. TPU, 특히 데이터센터 및 AI 연구 환경에서 사용되는 TPU는 더 빠른 모델 반복, 실시간 추론, 확장 가능한 ML 솔루션을 가능하게 합니다. 지능형 자동화로의 패러다임 전환은 클라우드 플랫폼, 기업 용도, 엣지 컴퓨팅 환경에 TPU의 도입을 촉진하고 있습니다. 주목할 만한 점은 하이테크 대기업이 AI-as-a-Service 모델을 통해 TPU의 가용성을 확장하고, 모든 규모의 기업에서 고성능 컴퓨팅을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하고 있다는 점입니다.

기존 AI 워크로드뿐만 아니라 TPU의 활용을 어떻게 다각화하고 있는가?

산업계가 AI를 업무 시스템에 더 깊숙이 통합하고자 하는 가운데, TPU의 적용 범위는 전통적인 머신러닝 작업 외에도 빠르게 확대되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 의료 영상, 유전체 데이터, 임상 기록을 실시간으로 분석하는 딥러닝 모델을 강화하여 진단 속도를 높이는 데 TPU가 활용되고 있습니다. 금융업계에서는 부정행위 감지, 알고리즘 트레이딩, 고객 행동 예측에 TPU가 활용되고 있습니다. 자동차 업계는 특히 자율주행차 개발에서 LiDAR, 레이더, 카메라의 복잡한 센서 데이터를 처리하고 실시간 물체 감지 및 탐색을 가능하게 하는 TPU에 크게 의존하고 있습니다. 한편, 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서는 TPU가 컨텐츠 생성, 추천 엔진, 자동 비디오 분석에 혁명을 일으키고 있습니다. TPU는 위성영상 분석, 사이버 보안, 감시 시스템에 도입되고 있습니다. 교육 및 연구 분야에서도 대학과 연구소가 TPU를 활용하여 대규모 데이터세트를 포함한 과학 시뮬레이션 및 학술연구를 가속화하고 있습니다. 이처럼 다양한 분야에서 TPU를 채택하는 이유는 성능과 지속가능성을 모두 추구하는 조직에 중요한 에너지 효율성을 유지하면서 초고속으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 TPU의 능력에 기인합니다. 최종 사용 시나리오의 다양화로 인해 TPU의 대응 가능한 시장이 크게 확대되어 차세대 디지털 인프라에 필수적인 요소로 자리매김하고 있습니다.

기술의 발전으로 TPU가 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅에서 유비쿼터스화 될 가능성은?

TPU 시장은 칩 아키텍처, 제조 기술, 통합 모델의 급속한 발전으로 인해 더욱 촉진되고 있습니다. 구글의 TPU v4와 같은 차세대 TPU는 처리 능력, 메모리 대역폭, 에너지 효율을 비약적으로 향상시키고 있습니다. 이러한 기술 혁신을 통해 거대 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전 시스템, 실시간 음성 인식과 같은 매우 복잡한 AI 모델을 전례 없는 속도와 정확도로 실행할 수 있게 되었습니다. TPU를 양자 컴퓨팅 연구 및 뉴로모픽 엔지니어링과 융합하여 인공지능(AGI)의 새로운 영역을 개발하는 것도 검토되고 있습니다. 한편, TensorFlow, JAX, PyTorch를 비롯한 소프트웨어 스택과 개발 프레임워크의 진화는 TPU와의 호환성에 최적화되어 개발자와 스타트업의 진입장벽을 낮추고 있습니다. 하드웨어 측면에서는 소형화 및 열 최적화 기술을 통해 TPU를 드론, 스마트 카메라, IoT 허브 등 엣지 디바이스에 탑재할 수 있게 되었습니다. 이는 저지연 추론이나 오프라인 의사결정이 필요한 시나리오에서 특히 중요합니다. 또한 클라우드 서비스 프로바이더들은 인프라 내에서 TPU 기반 인스턴스를 확장하여 높은 확장성과 비용 효율성으로 기업급 AI 처리를 가능하게 하고 있습니다. 하이브리드 클라우드와 엣지 AI 모델도 인기를 끌고 있으며, TPU는 실시간 분석과 네트워크 전반의 분산 학습을 촉진합니다. 이러한 발전으로 TPU는 중앙 집중식 데이터센터뿐만 아니라 실시간 인텔리전스를 필요로 하는 분산형 환경에서도 대규모 AI를 실현하는 중요한 수단으로 자리매김하고 있습니다.

TPU 시장의 세계 확장을 촉진하는 주요 요인은?

텐서 프로세싱 유닛 시장의 성장은 기술 발전, 기업 니즈 변화, 고성능 AI 솔루션에 대한 최종사용자 수요에 기반한 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 요인 중 가장 큰 요인은 산업 전반에 걸쳐 AI 및 ML 워크로드의 급격한 증가로, 높은 처리량의 텐서 계산을 처리할 수 있는 하드웨어 가속기가 필요하게 되었습니다. 거대 언어 모델, 이미지 인식 시스템, 실시간 추천 엔진의 보급으로 인해 기존 프로세서에는 전례 없는 연산 능력이 요구되고 있으며, TPU가 바람직한 선택이 되고 있습니다. 클라우드 서비스 프로바이더들은 제공하는 AI를 차별화하고, 확장 가능하고 비용 효율적인 ML 처리를 필요로 하는 기업 고객에 대응하기 위해 TPU 인프라에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. 이와 함께 스마트 제조, 자동차 시스템, 모바일 로봇에 엣지 AI가 적용되면서 엣지 추론 기능을 제공하는 소형 저전력 TPU에 대한 새로운 수요가 생겨나고 있습니다. 반도체 제조의 발전, 특히 5nm 이하 노드에서 TPU의 효율과 가격이 향상되어 대량 생산이 촉진되고 진입 장벽이 낮아지고 있습니다. AI 네이티브 스타트업과 연구기관의 부상도 특히 클라우드 기반 플랫폼을 통해 온디맨드 TPU 리소스에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 칩 제조업체, AI 플랫폼 개발자, 하이퍼스케일 데이터센터 간의 전략적 파트너십은 TPU의 세계 확산을 더욱 가속화하고 있습니다. 또한 북미, 유럽, 아시아태평양 등의 지역에서는 AI 혁신과 디지털 인프라에 대한 정책적 지원이 TPU 기반 시스템에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 이러한 상호 연관된 추세로 인해 TPU 시장은 강력한 성장 궤도를 그리고 있으며, 고성능 AI 컴퓨팅은 현대 디지털 생태계의 기본 계층이 될 준비가 되어 있습니다.

부문

도입(클라우드 기반, 온프레미스), 용도(인공지능·기계학습, 고성능 컴퓨팅, 데이터 분석, 자율 시스템), 최종 용도(IT·통신, 헬스케어, 자동차, 금융·은행, 소매·E-Commerce, 기타)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Tensor Processing Unit Market to Reach US$16.8 Billion by 2030

The global market for Tensor Processing Unit estimated at US$3.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$16.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 29.0% over the analysis period 2024-2030. Cloud-based, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 26.4% CAGR and reach US$9.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the On-Premise segment is estimated at 33.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$993.2 Million While China is Forecast to Grow at 37.5% CAGR

The Tensor Processing Unit market in the U.S. is estimated at US$993.2 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 37.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 23.7% and 25.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 24.4% CAGR.

Global Tensor Processing Unit Market - Key Trends & Drivers Summarized

Is the Rise of AI Pushing Tensor Processing Units to the Forefront of Computing?

As artificial intelligence (AI) applications continue to explode across industries, the demand for specialized hardware capable of handling complex machine learning (ML) workloads has skyrocketed-placing Tensor Processing Units (TPUs) at the epicenter of this transformation. TPUs are custom-developed application-specific integrated circuits (ASICs) designed specifically to accelerate AI-related tasks such as neural network training and inference. Originally developed by Google, TPUs have significantly advanced the capabilities of cloud-based AI processing by offering greater efficiency, lower latency, and superior performance compared to general-purpose CPUs and even many GPUs. Their architecture is optimized for tensor operations, which are the foundation of deep learning computations. As industries ranging from healthcare to autonomous vehicles and natural language processing continue to incorporate AI into core operations, the need for dedicated, high-performance processors has become critical. TPUs, particularly those used within data centers and AI research environments, enable faster model iteration, real-time inference, and scalable ML solutions. This paradigm shift toward intelligent automation is fueling the deployment of TPUs across cloud platforms, enterprise applications, and edge computing environments. Notably, tech giants are expanding TPU availability through AI-as-a-Service models, making high-performance computing more accessible to businesses of all sizes.

How Are Industries Diversifying the Use of TPUs Beyond Traditional AI Workloads?

The applicability of TPUs is rapidly expanding beyond traditional machine learning tasks as industries look to embed AI deeper into operational systems. In healthcare, TPUs are being used to accelerate diagnostics by powering deep learning models that analyze medical imaging, genomics data, and clinical records in real time. In finance, institutions leverage TPUs for fraud detection, algorithmic trading, and customer behavior prediction-all of which require rapid data processing at massive scales. The automotive industry, particularly in the development of autonomous vehicles, relies heavily on TPUs to handle complex sensor data from LiDAR, radar, and cameras, enabling real-time object detection and navigation. Meanwhile, in the media and entertainment sector, TPUs are revolutionizing content generation, recommendation engines, and automated video analysis. Government and defense applications are also emerging, where TPUs are deployed for satellite imagery analysis, cybersecurity, and surveillance systems. Even in education and research, universities and laboratories are utilizing TPUs to accelerate scientific simulations and academic studies involving large datasets. This cross-sector adoption is largely due to TPUs’ ability to process enormous volumes of data at ultra-high speeds while maintaining energy efficiency-key for organizations seeking both performance and sustainability. The diversification of end-use scenarios is significantly widening the addressable market for TPUs, making them integral to next-generation digital infrastructure.

Could Technological Advancements Make TPUs Ubiquitous in Edge and Cloud Computing?

The TPU market is being further propelled by rapid advancements in chip architecture, fabrication techniques, and integration models. Newer generations of TPUs, such as Google’s TPU v4, are delivering exponential improvements in processing power, memory bandwidth, and energy efficiency. These innovations are enabling highly complex AI models like large language models (LLMs), computer vision systems, and real-time speech recognition to run at unprecedented speed and accuracy. The convergence of TPUs with quantum computing research and neuromorphic engineering is also being explored to unlock new frontiers in artificial general intelligence (AGI). Meanwhile, the evolution of software stacks and development frameworks-including TensorFlow, JAX, and PyTorch-are increasingly optimized for TPU compatibility, reducing the barrier to entry for developers and startups. On the hardware side, miniaturization and thermal optimization techniques are allowing TPUs to be embedded in edge devices such as drones, smart cameras, and IoT hubs. This is especially critical in scenarios requiring low-latency inference and offline decision-making. Furthermore, cloud service providers are scaling up TPU-based instances within their infrastructures, enabling enterprise-grade AI processing with high scalability and cost efficiency. Hybrid cloud and edge AI models are also gaining traction, with TPUs facilitating real-time analytics and distributed learning across networks. These advances are positioning TPUs as a critical enabler of AI at scale-not only in centralized data centers, but also across distributed environments that demand real-time intelligence.

What Are the Key Factors Powering the Global Expansion of the TPU Market?

The growth in the tensor processing unit market is driven by several factors rooted in technology evolution, shifting enterprise needs, and end-user demand for high-performance AI solutions. Chief among these drivers is the exponential growth of AI and ML workloads across industries, necessitating hardware accelerators capable of handling high-throughput tensor computations. The proliferation of large-scale language models, image recognition systems, and real-time recommendation engines is placing unprecedented computational demands on traditional processors, making TPUs a preferred alternative. Cloud service providers are accelerating investments in TPU infrastructure to differentiate their AI offerings and cater to enterprise clients requiring scalable, cost-effective ML processing. In parallel, the adoption of edge AI across smart manufacturing, automotive systems, and mobile robotics is generating new demand for compact, low-power TPU variants that deliver inference capabilities at the edge. Advancements in semiconductor manufacturing-particularly in 5nm and below nodes-are enhancing TPU efficiency and affordability, driving volume production and lowering barriers to entry. The rise of AI-native startups and research institutions is also fueling demand for on-demand TPU resources, particularly through cloud-based platforms. Strategic partnerships between chip manufacturers, AI platform developers, and hyperscale data centers are further accelerating TPU deployment globally. Additionally, policy support for AI innovation and digital infrastructure in regions such as North America, Europe, and Asia-Pacific is catalyzing investments in TPU-based systems. Together, these interrelated trends are creating a robust growth trajectory for the TPU market, with high-performance AI computing poised to become a foundational layer of modern digital ecosystems.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Tensor Processing Unit market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Deployment (Cloud-based, On-Premise); Application (Artificial Intelligence & Machine Learning, High-Performance Computing, Data Analytics, Autonomous Systems); End-Use (IT & Telecom, Healthcare, Automotive, Finance & Banking, Retail & E-Commerce, Others)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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