Transformer优化型AI芯片市场规模——按芯片类型、性能等级、内存容量、应用领域、最终用途划分——全球预测，2025-2034年

Transformer-Optimized AI Chip Market Size

全球Transformer优化AI芯片市场在2024年估值为443亿美元。市场预计将从2025年的530亿美元增长至2034年的2782亿美元，在预测期内复合年增长率为20.2%，根据Global Market Insights Inc.最新发布的报告
 

Transformer优化AI芯片市场正在快速增长，因为对能够加速基于Transformer模型和大型语言模型（LLMs）的专用硬件的需求正在增加。这些芯片在AI训练和推理环境中需求增长迅速，这些环境优先考虑吞吐量、低延迟和能效。向采用Transformer优化计算单元、高带宽内存和优化互连的领域特定架构的转变，正在推动这些芯片在下一代AI应用中的采用
 

例如，英特尔公司的Gaudi 3 AI加速器专为基于Transformer的工作负载设计，并配备了128 GB的HBM2e内存和3.7 TB/s的内存带宽，使其能够更快地训练大型语言模型，并保持推理延迟较低。这一能力继续推动其在基于云的AI数据中心和企业AI平台上的采用
 

云计算、自主系统和边缘AI等行业正在快速采用Transformer优化芯片，以支持实时分析、生成式AI和多模态AI应用。例如，NVIDIA的H100 Tensor Core GPU针对Transformer进行了优化，包括高效的自注意力操作和内存层次结构改进，使企业能够以更快的处理速度和更低的能耗部署大规模Transformer模型
 

这一增长得益于领域特定加速器和芯片集成策略的出现，这些策略通过结合多个芯片和高速互连来高效扩展Transformer性能。实际上，初创公司Etched.ai Inc.宣布正在开发一款专为2024年Transformer工作负载优化的Sohu仅ASIC，用于推理，这表明AI工作负载正在向高度专用硬件转移。新兴的封装和内存层次结构改进正在将市场推向更低的芯片延迟和更高的密度，以允许更快的Transformer在计算单元附近运行
 

例如，英特尔的Gaudi 3结合了多芯片HBM内存堆栈和创新的芯片互连技术，以推动大规模Transformer训练和推理，证明硬件-软件协同优化可以实现更好的Transformer和更低的运营成本
 

这些进步正在扩大Transformer优化AI芯片在高性能云、边缘AI和分布式计算领域的应用，并可能推动市场增长和可扩展部署，覆盖企业、工业和AI研究等多种用例
 

Transformer-Optimized AI Chip Market Trends

• 一个主要趋势是转向针对特定领域的AI加速器，即专门为大型语言模型和Transformer架构优化的芯片硬件。公司正在设计结合高带宽内存、专用自注意力处理单元和低延迟互连的芯片，以提高Transformer性能。如前所述，这一趋势满足了数据中心和基于云的AI系统的需求，因为它能够提供更快的训练、实时推理和更好的能效
   
• 凭借这一能力，优化变压器的AI芯片不仅被誉为通用AI加速器，更成为处理高吞吐量变压器工作负载的重要核心硬件。云计算、自主系统和边缘AI行业也开始采用这些系统，用于低延迟推理、多模态AI应用和生成式用例。例如，NVIDIA H100 GPU实现了针对变压器的优化，甚至可以支持大规模部署大型语言模型。
   
• 在AI和边缘部署领域，这些芯片开始在特定变压器工作负载中取代传统GPU的功能，使其在高增长垂直行业的技术架构中（如云AI平台、自动驾驶、工业AI）得以普及。此外，还有一种围绕芯片组组合、内存层次和多芯片封装的趋势，可以实现更高的吞吐量、更低的延迟和更好的热效率。其中一个例子是Intel Gaudi 3加速器，它采用多芯片HBM（高带宽内存）堆栈和芯片组互连，不仅实现了更高的内存带宽，还提升了变压器性能。
   
• 随着这些变化的扩大和成熟，功耗效率和计算密度正在提高，使得优化变压器的芯片能够在边缘连接设备、分布式AI系统和高性能数据中心中扩展。实时部署越来越多，特别是在涉及实时分析、生成式AI和大型语言模型推理的AI工作负载中。例如，Google的TPU v5配备了内存改进和系统阵列配置，高效扩展变压器工作负载。
   
• 这些芯片正在推动边缘、云端和分布式计算中的下一代AI应用，利用高带宽、低延迟和能效优化的执行变压器工作负载。这一趋势扩大了变压器优化AI硬件的可寻址市场，并确立了其在AI驱动计算架构中的重要作用。
   
• 似乎有一种趋势是向更小、低功耗的芯片发展，用于边缘变压器部署，其中一些证据包括低功耗限制、高内存带宽和实时推理。例如，Etched.ai等初创公司正在优化仅用于推理的变压器ASIC，针对边缘和分布式AI系统，强调了向专用低功耗硬件的过渡方向。
   

变压器优化AI芯片市场分析

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根据芯片类型，市场分为神经处理单元（NPUs）、图形处理单元（GPUs）、张量处理单元（TPUs）、专用集成电路（ASICs）和现场可编程门阵列（FPGAs）。2024年，图形处理单元（GPUs）占据了32.2%的市场份额。
 

• 图形处理单元（GPUs）细分市场在变压器优化AI芯片市场中占据最大份额，原因在于其成熟的生态系统、高并行性以及加速变压器基础工作负载的能力。GPUs能够为大型语言模型（LLMs）和其他变压器架构的训练和推理提供大规模吞吐量，使其成为云计算、数据中心和企业AI部署的理想选择。其多功能性、广泛的软件支持和高计算密度吸引了云计算、自主系统、金融和医疗等行业的采用，使GPUs成为变压器优化AI计算的核心。
   
• 制造商应继续通过提升内存带宽、功耗效率和AI专用指令集来优化GPU以适应变压器工作负载。与云服务提供商、AI框架开发者和数据中心运营商的合作可进一步推动采用，确保下一代变压器模型的可扩展性能。
   
• 神经处理单元（NPU）细分市场是增长最快的市场，复合年增长率为22.6%，主要由边缘端和分布式环境中专用、节能硬件需求的增长推动。NPU提供低延迟推理、紧凑型设计和高计算效率，使其非常适合自动驾驶汽车、机器人、智能设备和边缘AI部署等实时AI应用。设备端AI和实时变压器推理的采用加速了NPU技术创新和市场增长。
   
• 制造商应专注于设计具有增强自注意力计算单元、优化内存层次结构和低功耗操作的NPU，以支持边缘端和分布式变压器工作负载。对移动、汽车和物联网平台的整合投资，以及与AI软件开发者的合作，将开启新的市场机遇，进一步推动NPU细分市场的增长。
   

根据性能等级，变压器优化AI芯片市场被细分为高性能计算（>100 TOPS）、中端性能（10-100 TOPS）、边缘/移动性能（1-10 TOPS）和超低功耗（<1 TOPS）。高性能计算（>100 TOPS）细分市场在2024年以165亿美元的收入占据主导地位。
 

• 高性能计算（HPC）细分市场（>100 TOPS）在变压器优化AI芯片市场中占据最大份额37.2%，原因在于其支持大规模AI模型训练、大规模并行计算和超高吞吐量的能力。HPC级芯片对云端和企业AI数据中心至关重要，因为变压器基础模型需要数十亿参数。这些芯片加速了大型语言模型训练、大批量推理和复杂多模态AI应用，使其对研究机构、超大规模运营商和金融、医疗、科学计算等AI驱动行业不可或缺。
   
• 制造商正在通过高带宽内存、先进互连和优化变压器计算单元来增强HPC芯片，以最大化大规模AI工作负载的性能。与云服务提供商和AI框架开发者的战略联盟进一步加强了在数据中心环境中的采用和部署。
   
• 边缘/移动性能细分市场（1–10 TOPS）是增长最快的细分市场，主要由变压器基础AI模型在边缘设备、移动平台和物联网应用中的部署增加推动。边缘级芯片提供紧凑型、节能的计算解决方案，可实现实时变压器推理，使自动驾驶汽车、智能摄像头、AR/VR设备和可穿戴AI系统等低延迟AI成为可能。设备端智能、隐私保护AI和分布式AI处理的需求增加推动了该细分市场的增长。
   
• 制造商正在专注于将NPU、优化内存层次结构和低功耗变压器加速整合到边缘级芯片中。与设备OEM、AI软件开发者和电信运营商的合作加速了采用，使实时AI体验成为可能，并扩大了边缘变压器优化硬件的市场。
   

根据内存类型，变压器优化AI芯片市场被细分为高带宽内存（HBM）集成、片上SRAM优化、处理内存（PIM）和分布式内存系统。高带宽内存（HBM）集成细分市场在2024年以147亿美元的收入占据主导地位。
 

• 高带宽内存（HBM）集成部分在变压器优化AI芯片市场中占据最大份额33.2%，得益于其超快的内存访问速度和巨大的带宽，这对于变压器基础模型的训练和推理至关重要。HBM集成可最小化内存瓶颈，使HPC级GPU和AI加速器能高效处理大规模LLM、多模态AI和实时分析。企业和云服务提供商利用HBM芯片加速AI工作负载、降低延迟并提升整体系统性能。
   
• HBM集成芯片在高性能计算环境中的部署增加，正扩大其在生成式AI、科学研究和大规模数据处理中的应用。通过实现更快的矩阵乘法和自注意力操作，这些芯片支持多模态推理、大规模推荐系统和实时语言翻译等先进AI能力。
   
• 处理内存（PIM）部分以21.5%的复合年增长率增长最快，主要由变压器推理中减少数据移动和能耗需求驱动，尤其是在边缘AI和移动应用中。PIM架构将计算逻辑直接嵌入内存阵列，使变压器操作实现低延迟、高能效和减少热负荷。这使其非常适合自主系统、可穿戴AI平台和边缘分析，这些场景对功耗和空间要求严格。
   
• 随着边缘AI和分布式变压器部署的增加，PIM的采用正在扩大，使设备内自然语言处理、计算机视觉和传感器融合应用成为可能。通过结合内存和计算，PIM减少了对外部DRAM的依赖，并实现低延迟推理以支持实时决策，为工业自动化、智能基础设施和AI赋能的消费电子开辟了新用途。
   

按应用划分，变压器优化AI芯片市场被细分为大型语言模型（LLMs）、计算机视觉变压器（ViTs）、多模态AI系统、生成式AI应用和其他。2024年，大型语言模型（LLMs）部分以121亿美元的收入主导了市场。
 

• 大型语言模型（LLMs）部分在变压器优化AI芯片市场中占据最大份额27.2%，主要由生成式AI、自然语言理解和文本到文本应用需求激增驱动。变压器优化芯片提供大规模并行处理、高内存带宽和低延迟计算，这对于训练和部署拥有数十亿参数的LLMs至关重要。云AI平台、研究机构和企业AI系统越来越依赖这些芯片以加速训练周期、降低能耗并优化推理吞吐量。
   
• LLMs正在金融、医疗和客户服务等行业中部署，应用包括自动文档摘要、问答系统和代码生成。实时处理海量数据的能力推动了对能高效处理密集注意力和嵌入操作的变压器优化硬件的需求。
   
• 多模态AI系统部分以23.1%的复合年增长率增长最快，主要由能同时处理文本、图像、音频和视频的AI模型扩展推动。为多模态工作负载设计的变压器优化芯片提供高内存带宽、计算效率和专用互连，以处理多样化的数据流。这些能力使实时分析、跨模态推理和生成式AI成为可能，应用于自主系统、增强现实和交互式AI应用。
   
• 随着各行业采用多模态AI技术用于智能助手、自主机器人和沉浸式媒体体验，对紧凑型、高能效且高吞吐量的变压器硬件的需求不断增加。这一增长趋势凸显了向集成AI解决方案的转变，这些解决方案能够在边缘设备和数据中心提供跨领域智能，从而扩大整体市场机会。

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根据终端用途，变压器优化AI芯片市场被细分为技术与云服务、汽车与交通、医疗与生命科学、金融服务、电信、工业与制造以及其他。2024年，技术与云服务细分市场以121亿美元的收入占据主导地位。
 

• 技术与云服务细分市场主导变压器优化AI芯片市场，得益于超大规模数据中心、AI研究机构和企业云服务提供商部署大规模变压器模型用于生成式AI、搜索优化和推荐系统。变压器优化芯片提供了训练和推理大型AI工作负载所需的计算密度、并行处理能力和内存带宽。云服务领导者利用这些芯片降低总拥有成本，加速AI服务部署，并增强商业AI产品（如大型语言模型API和AI驱动的SaaS平台）的可扩展性。
   
• 变压器优化加速器在云基础设施中的日益集成，支持更广泛的AI开发者和企业生态系统，这些生态系统利用先进AI模型进行生产力、分析和自动化。这一主导地位反映了云行业在推动AI硬件创新和全球市场大规模采用方面的核心作用。
   
• 汽车与交通细分市场以22.6%的复合年增长率增长最快，得益于AI驱动系统在自动驾驶汽车、高级驾驶辅助系统（ADAS）和车载数字平台中的集成。变压器优化芯片越来越多地用于处理传感器融合数据、实时视觉感知和自然语言界面，以增强车辆智能和安全。
   
• 车载AI推理、低延迟决策和高效模型压缩的需求增长，推动该领域对变压器优化芯片的需求。随着汽车制造商和一级供应商采用基于变压器的神经网络进行预测性维护、环境感知和导航，该细分市场有望成为下一代移动创新的重要贡献者。

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2024年，北美变压器优化AI芯片市场以40.2%的收入份额占据主导地位。
 

• 北美主导变压器优化AI芯片行业，得益于超大规模云服务提供商、AI研究机构和国防技术项目的需求激增。该地区强大的半导体设计生态系统、先进晶圆厂能力的可用性以及对AI基础设施投资的重点是增长的关键推动因素。
政府支持的倡议，如CHIPS和科学法案，推动国内芯片生产和人工智能创新，进一步加速高性能计算和数据驱动行业的市场扩张。
 
• 生成式AI、自主系统和AI即服务平台的快速采用，正在加剧对转换器优化加速器的需求。从云计算和软件到医疗和金融等各个行业的企业，都在整合这些芯片以提升模型训练效率和推理扩展性。北美成熟的AI云基础设施和大型语言模型的持续部署，继续巩固其在该领域的主导地位。
   
• 研究机构、AI初创企业和国家实验室之间的协作努力，正在推动针对转换器工作负载优化的芯片架构。区域创新计划聚焦于能效设计、芯片集成和边缘AI优化，支持下一代计算性能。在强大的公私合作研发和商业及国防领域对AI优化计算需求不断增长的背景下，北美将继续成为转换器加速AI技术的全球枢纽。
   

美国转换器优化AI芯片市场在2021年和2022年分别估值为77亿美元和95亿美元。2024年市场规模达到146亿美元，较2023年的118亿美元有所增长。
 

• 美国主导转换器优化AI芯片行业，得益于其在人工智能研究、半导体设计和超大规模计算基础设施方面的无与伦比的领导地位。亚马逊、微软和谷歌等主要云服务提供商的存在，以及先进的芯片创新者和专注于AI的初创企业，为大规模采用奠定了基础。包括CHIPS和科学法案在内的战略性政府倡议，正在加强国内制造、研发能力和AI供应链韧性。美国继续在开发支持大型语言模型、生成式AI和企业级智能计算系统的基于转换器的架构方面处于领先地位。
   
• 为了保持领先地位，美国利益相关者应优先开发针对转换器工作负载的高能效、高吞吐量AI芯片。重点领域包括优化互连带宽、内存集成和异构计算能力，以满足云计算和边缘AI生态系统不断演变的需求。扩大公私合作伙伴关系，加速AI人才培养，并推动芯片集成和领域特定架构的创新，将进一步巩固美国在下一代转换器优化AI计算方面的主导地位。
   

欧洲转换器优化AI芯片市场在2024年规模为79亿美元，预计在预测期内将呈现有利增长。
 

• 欧洲凭借对半导体研发、AI基础设施和可持续数字转型的强大投资，占据重要地位。德国、法国和荷兰等关键国家正在推动将转换器优化芯片整合到数据中心、自主系统和工业AI应用中。该地区对主权计算能力的战略重点以及在欧盟芯片法案框架下的政府支持计划，正在加速国内芯片生产和AI创新，增强欧洲在高性能和能效AI计算方面的角色。
   
• 企业和研究机构正在越来越多地采用转换器优化架构，用于生成式AI、多模态系统和边缘推理工作负载。这些芯片使得在汽车、制造业和智能基础设施等领域复杂模型的高效训练和部署成为可能。人工智能研究实验室、半导体公司和汽车OEM之间的协作推动了领域特定AI加速器和低功耗变压器芯片的进步，使欧洲成为可持续和负责任AI硬件创新的重要中心，与其数字和绿色工业战略保持一致。
   

德国以24.3%的份额主导欧洲变压器优化AI芯片市场，展现出强劲的增长潜力。
 

• 德国是变压器优化AI芯片行业的关键市场，得益于其强大的工业基础、汽车创新领导地位以及对AI驱动制造和自动化的日益关注。该国在"德国制造AI"框架下的战略倡议以及对半导体和数据基础设施的大量投资，支持将变压器架构整合到智能工厂、自主移动和工业机器人中。德国对技术主权和数字化转型的重视进一步增强了对高性能、节能AI芯片的国内需求。
   
• 德国不断扩大的汽车OEM、工业自动化领导者和AI研究机构生态系统正在加速变压器优化芯片在实时分析、预测性维护和生成式设计等应用中的采用。半导体开发商与汽车技术公司之间的合作推动了AI驱动的控制系统和边缘智能在连接车辆和生产环境中的发展。这些进展使德国成为欧洲在工业和移动领域部署变压器优化AI解决方案的领先者。
   

亚太地区变压器优化AI芯片市场预计在分析期间以21.7%的最高复合年增长率增长。
 

• 亚太地区正成为变压器优化AI芯片行业增长最快的地区，得益于半导体制造的快速进步、AI基础设施的扩大以及政府对数字化转型的强力支持。中国、日本、韩国和台湾等国家正在大力投资AI加速计算、云基础设施和边缘AI部署。该地区在半导体制造和封装方面的主导地位使得变压器优化芯片的成本效益生产成为可能，支持在消费电子、汽车和电信等行业的大规模采用。
   
• AI训练工作负载、生成式AI模型和智能设备集成的激增推动了对高性能变压器芯片的区域需求，这些芯片能够以低延迟处理大量数据流。芯片制造商、云服务提供商和研究机构之间的战略合作促进了AI模型加速、功耗效率和内存优化架构的创新。随着对国家AI战略和数据中心扩展的投资增加，亚太地区有望成为变压器优化芯片开发和部署的全球中心，覆盖企业和边缘环境。
   

中国变压器优化AI芯片市场预计在2025年至2034年期间以22%的显著复合年增长率增长，在亚太市场中。
 

• 中国正在快速巩固其在变压器优化AI芯片行业的地位，得益于政府大力支持的倡议、大规模AI基础设施投资和不断扩大的半导体初创企业生态系统。该国家在芯片制造和人工智能创新方面的自力更生战略，得到了“下一代人工智能发展规划”等项目的支持，正在加速国内转换器优化处理器的生产。华为、百度和阿里巴巴等主要科技公司正在开发自主AI加速器，以提升大型语言模型和多模态应用的训练和推理效率。
   
• 以自动驾驶、智能制造和智慧城市系统为代表的AI驱动产业兴起，正在推动对高性能、节能的转换器芯片的强劲需求。中国快速扩张的数据中心容量和日益增长的边缘AI设备部署进一步增强了市场增长。先进封装、3D堆叠和高带宽存储器技术的集成，使中国制造商能够提升计算密度和成本效率。这些因素共同使中国成为全球转换器优化AI芯片生态系统的关键增长引擎。
   

拉丁美洲转换器优化AI芯片市场在2024年估值约为19亿美元，由于AI驱动系统在数据中心、云平台和工业自动化中的广泛应用而增长迅速。该地区对数字化转型、智能制造和智能移动的日益重视，推动了对能够处理大规模AI工作负载的高效转换器优化处理器的需求。
 

全球云服务提供商的投资增加，加上推动AI教育、研究和半导体创新的国家倡议，进一步支持了市场扩张。巴西、墨西哥和智利等国家正在加速转换器芯片在金融分析、能源管理和公共部门应用中的采用。此外，与美国和亚洲芯片开发商的合作，改善了对下一代AI架构的访问，提升了计算效率，并使拉丁美洲成为全球转换器优化AI生态系统的新兴参与者。
 

中东和非洲的转换器优化AI芯片市场预计到2034年将达到约120亿美元，主要得益于对AI驱动基础设施、数据中心和智慧城市生态系统的投资增加。该地区政府正在优先考虑将AI整合到公共服务、自主交通和国防现代化中，从而加速对高性能转换器优化处理器的需求。沙特阿拉伯、阿联酋和南非等国家的数字化转型计划扩大，进一步推动市场增长，通过促进本地创新、AI教育和与全球半导体公司的合作。
 

阿联酋在转换器优化AI芯片市场的增长潜力巨大，得益于其雄心勃勃的智慧城市计划、政府对AI和半导体创新的强力支持，以及对数字和云基础设施的大量投资。该国正在优先部署转换器优化芯片用于AI数据中心、自主移动平台和智能基础设施，以实现实时分析、低延迟推理和大规模AI工作负载的能源高效计算。
 

• 阿联酋正在成为转换器优化AI芯片的区域枢纽，得益于“国家人工智能战略2031”和“阿联酋数字政府战略”等倡议。这些计划推动AI在公共服务、交通和工业自动化领域的整合，加速了高性能转换器芯片在企业、国防和城市基础设施应用中的采用。
   
• 阿联酋的科技公司和研究机构正在加强合作，开发本地化的AI计算生态系统，利用优化了变压器的处理器进行多模态AI、自然语言处理和生成式智能。将这些芯片整合到超大规模数据中心和AI训练集群中，提升了性能可扩展性和能效比。全球半导体供应商、本地整合商和学术研究中心之间的持续合作，推动了能效AI架构的创新，并巩固了阿联酋在中东地区下一代AI硬件部署方面的领导地位。
   

变压器优化AI芯片市场份额

变压器优化AI芯片行业正在快速增长，主要受到对专用硬件的需求推动，这些硬件能够加速基于变压器的模型和大型语言模型（LLMs）在AI训练、推理、边缘计算和云应用中的应用。NVIDIA公司、Google（Alphabet Inc.）、高通（AMD）、英特尔公司和亚马逊网络服务（AWS）等领先公司共占据全球市场80%以上。这些关键参与者正在通过与云服务提供商、AI开发者和企业解决方案提供商的战略合作，加速变压器优化芯片在数据中心、AI加速器和边缘AI平台中的采用。同时，新兴芯片开发商正在创新紧凑型、高能效的领域特定加速器，这些加速器针对自注意力和变压器计算模式进行优化，提升了实时AI工作负载的计算吞吐量，并降低了延迟。
 

此外，专业硬件公司通过引入高带宽内存集成、处理内存（PIM）和基于芯片模块的架构，推动市场创新，这些架构专为云、边缘和移动AI应用定制。这些公司专注于提升内存带宽、能效和延迟性能，使大型变压器模型、多模态AI和分布式AI系统的训练和推理更快。与超大规模服务商、AI研究实验室和工业AI采用者的战略合作，加速了各个领域的采用。这些举措提升了系统性能，降低了运营成本，并支持变压器优化AI芯片在下一代智能计算生态系统中的广泛部署。
 

变压器优化AI芯片市场公司

以下是变压器优化AI芯片行业中主要的参与者：
 

• 高通（AMD）
• 阿里巴巴集团
• 亚马逊网络服务
• 苹果公司
• 百度公司
• Cerebras Systems公司
• Google（Alphabet Inc.）
• Groq公司
• Graphcore公司
• 华为技术有限公司
• 英特尔公司
• 微软公司
• Mythic AI
• NVIDIA公司
• 高通技术公司
• 三星电子公司
• SiMa.ai
• SambaNova Systems公司
• Tenstorrent公司
• 特斯拉公司
  
   
• NVIDIA公司（美国）

NVIDIA公司以约43%的市场份额领导变压器优化AI芯片市场。该公司以其针对变压器和大型语言模型工作负载优化的GPU基础AI加速器闻名。NVIDIA通过张量核心、内存层次结构和高带宽互连等创新，为AI训练和推理提供低延迟、高吞吐量的性能。其软件框架生态系统，包括CUDA和NVIDIA AI库，增强了其在云数据中心、企业AI和边缘AI部署中的采用，巩固了其市场领导地位。
 

• Google（Alphabet Inc.）（美国）

Google 占据全球 Transformer-Optimized AI 芯片市场约 14%。该公司专注于开发专用领域的 AI 加速器，如针对 Transformer 模型和大规模 AI 工作负载优化的 Tensor 处理单元（TPUs）。Google 的芯片结合了高带宽内存、高效互连和优化的计算模式，以加速云端和边缘应用中的训练和推理。与 Google Cloud AI 服务和 AI 研究计划的战略整合，使得 Transformer 优化硬件在企业、研究和工业应用中的可扩展部署成为可能，从而增强了公司的市场影响力。
 

• 高级微器件（AMD）（美国）

AMD 占据全球 Transformer-Optimized AI 芯片市场约 10%，提供针对 Transformer 工作负载和大规模 AI 训练优化的 GPU 和 APU 解决方案。AMD 专注于高性能计算能力，采用高带宽内存和多芯片集成技术，以提供高效、低延迟的处理。与云服务提供商、AI 软件开发商和企业客户的合作，使其能够在数据中心、AI 研究和边缘系统中部署。AMD 在可扩展架构、内存优化和节能设计方面的创新，增强了其在 Transformer 优化 AI 芯片领域的竞争地位。
 

Transformer-Optimized AI 芯片行业新闻

• 2025 年 4 月，Google LLC 宣布其第七代 TPU，代号“Ironwood”，这是一款专为推理工作负载和大规模模型服务设计的 Transformer 优化 AI 加速器，具有极高的计算和带宽。Google 强调，Ironwood 显著降低了实时 AI 应用（包括自然语言处理和推荐引擎）的延迟。TPU 还整合了改进的内存管理和模型并行功能，使组织能够高效地在 Google Cloud 上部署更大的 Transformer 模型。
   
• 2024 年 6 月，高级微器件公司（AMD）在 Computex 2024 上公布了其扩展的 AI 加速器路线图，推出了 Instinct MI325X（并预览了 MI350）加速器，具有非常高的内存带宽和性能，专为下一代 AI 工作负载（包括 Transformer 模型）设计。AMD 指出，这些加速器优化了异构计算环境，利用 GPU 和 AI 专用核心加速训练和推理。该公司还强调了其节能设计，使数据中心和边缘部署能够以更低的功耗运行大型 Transformer 工作负载。
   
• 2024 年 3 月，NVIDIA 公司在 GTC 上推出了新一代 Blackwell AI 处理器系列，每个芯片包含超过 2000 亿个晶体管，旨在满足生成式 AI 需求和 Transformer 模型加速。Blackwell 芯片配备了增强型张量核心和更高的内存带宽，使大型语言模型的训练速度更快。NVIDIA 强调，这些处理器还支持混合精度计算和先进的稀疏技术，优化了云端和企业 AI 工作负载的性能和能效。
   

Transformer-Optimized AI 芯片市场研究报告涵盖了行业的深入分析，并从 2021 年至 2034 年按美元十亿美元计的收入估计和预测，包括以下细分市场：

按芯片类型划分

• 神经处理单元（NPUs）
• 图形处理单元（GPUs）
• 张量处理单元（TPUs）
• 专用集成电路（ASICs）
• 现场可编程门阵列（FPGAs）

按性能等级划分

• 高性能计算（>100 TOPS）
• 中端性能（10-100 TOPS）
• 边缘/移动性能（1-10 TOPS）
• 超低功耗（<1 TOPS）

按内存划分

• 集成高带宽内存（HBM）
• 优化片上SRAM
• 内存处理（PIM）
• 分布式内存系统

按应用市场划分

• 大型语言模型（LLMs）
• 计算机视觉变换器（ViTs）
• 多模态AI系统
• 生成式AI应用
• 其他

按终端用途市场划分

• 科技与云服务
• 汽车与交通
• 医疗与生命科学
• 金融服务
• 电信
• 工业与制造
• 其他

以上信息适用于以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 荷兰
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
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  • 阿联酋