TPUとGPUの比較：2025年のAIアクセラレータ市場の衝撃的な展望

世界のAIハードウェア市場は、クラウドサービスプロバイダー（CSP）の設備投資増加と高度なコンピューティングリソースの調達加速に後押しされ、拡大を続けております。これに対応し、各社はGoogleと提携してTPU（Tensor Processing Unit）を導入する一方、TPU技術は次世代AIモデルを支えるため、強化されたアーキテクチャとサプライチェーン戦略と共に進化を遂げております。AIアプリケーションは、高性能な変革を実現する重要な要素として、ますます認識されるようになっております。

主なハイライト

• 世界のAIハードウェア市場は、クラウドサービスプロバイダー（CSP）の設備投資増加と先進的コンピューティングリソースの調達加速に後押しされ、拡大を続けております。
• GoogleのGemini三部作は、TPUがトレーニングに適さないという長年の通説を覆し、トレーニングと推論の両方のコアワークロードに対応できる能力を証明しました。
• この成功は、TPUハードウェアとGeminiアルゴリズムを閉ループで共同設計した結果であり、再現困難な競争優位性を確立しています。
• これにより、AI開発者やベンダーの間でTPUベースのプラットフォームへの関心が高まっており、AI業界はトレーニングから推論へと移行しつつあり、大規模推論にはASICが好まれています。
• TPUとGPUは代替関係ではなく補完関係にあり、クラウドサービスプロバイダー（CSP）の投資やAIハードウェア調達の加速により、TPUの出荷台数は急増しています。

目次

第1章 Gemini 3.0が注目を集め、TPUが市場の注目を集める

第2章 AIモデルにおけるトレーニングと推論：優先順位の変化と今後の方向性

第3章 TPUとGPUの比較概要

第4章 TPUが爆発的な成長期を迎える

第5章 主要なTPUサプライチェーン

第6章 TRIの見解