Tamaño del mercado de hardware de IA: por procesador, memoria y almacenamiento, aplicación e implementación. Pronóstico de crecimiento (2025-2034).

Tamaño del mercado de hardware de IA

El tamaño del mercado mundial de hardware de IA se estimó en USD 59,3 mil millones en 2024. Se espera que el mercado crezca de USD 66.8 mil millones en 2025 a USD 296.3 mil millones en 2034, a una CAGR del 18%.

• El crecimiento de aplicaciones como ChatGPT y DALL·E ha aumentado la demanda de hardware especializado en IA a un ritmo nunca antes previsto. Estas aplicaciones y otras similares requieren altos niveles de rendimiento computacional, lo que está impulsando la inversión en GPU, TPU, Brainded AI e incluso ASIC. Esto estimula aún más la venta de chips de IA, centros de datos y la creación de hardware diseñado para satisfacer las necesidades de las aplicaciones de IA de próxima generación.
  
• Las empresas y los fabricantes de equipos originales están utilizando la IA en el perímetro en dispositivos IoT de grado industrial, teléfonos inteligentes e incluso en los puntos finales para aislar las áreas de retraso y permitir la toma de decisiones en tiempo real. Por ejemplo, Qualcomm presentó en octubre de 2023 la plataforma Snapdragon 8 Gen 3, que cuenta con un motor de IA capaz de procesar en el dispositivo grandes modelos lingüísticos Llama 2 y Whisper sin carga de nube.
  
• En 2019, el sector del hardware de IA estaba emergiendo debido a la necesidad de GPU por parte de las instalaciones de los centros de datos y el trabajo académico. El segmento de centros de datos de NVIDIA, que incluye GPU de IA como la Tesla V100, generó ingresos de USD 2.98 mil millones en 2019 en comparación con USD 1.93 mil millones en 2018.
  
• La pandemia de COVID-19 fue testigo de que hubo un cambio integrado en la estrategia de infraestructura empresarial debido a las aceleraciones en las integraciones de IA y la migración a la nube. Esto dio lugar a una rápida evolución de los requisitos para los centros de datos y los entornos periféricos, lo que a su vez aumentó la necesidad de memoria y chipsets optimizados para la IA. Casi todas las implementaciones de hardware estaban preparadas para la IA en 2024 gracias a las inversiones de los participantes a hiperescala y a la expansión de las colaboraciones del ecosistema.
  
• El uso de la inteligencia artificial está transformando áreas como el diagnóstico, la imagen y la genómica junto con el sector farmacéutico. Estas áreas exigen hardware sofisticado con altos niveles de procesamiento y almacenamiento. Por ejemplo, en marzo de 2025, Subtle Medical utilizará las GPU y los sistemas DGX más nuevos de NVIDIA para la tecnología GenAI, lo que mejorará en gran medida las imágenes médicas. En la actualidad, sus resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y tomografías por emisión de positrones de dosis ultrabajas han reducido la exposición a la radiación en un 75 %, han quintuplicado la velocidad de exploración y han mejorado la visibilidad de las lesiones.
  
• América del Norte lidera el mercado de hardware de IA, Open AI y Microsoft anunciaron un proyecto de supercomputación de IA de varias fases para los campus de EE. UU. que se planea completar en 3 fases. Con la Fase 3 activa y una construcción planificada de "Stargate" de 100 mil millones de dólares para 2028. Esta colaboración incluye centros de datos financiados por Microsoft con chips de IA NVIDIA GB200 "Blackwell" instalados, que se utilizarán para la formación de LLM, lo que solidifica aún más el dominio de América del Norte sobre la infraestructura de computación y la supremacía regional de la IA.
  
• Asia-Pacífico es la región de más rápido crecimiento, impulsada por los programas de políticas nacionales de IA, los programas de semiconductores autosuficientes y los crecientes requisitos de computación periférica, China, India y Corea del Sur están invirtiendo en el diseño y la producción de chips de IA. A modo de ejemplo, la India aprobó su Misión de IA de la India en 2024, que impulsa el gasto del país en aproximadamente 1.240 millones de dólares en cinco años para la infraestructura de semiconductores y la mejora de las ambiciones de la economía digital del país.

Tendencias del mercado de hardware de IA

• El cambio de las GPU de propósito general a las NPU y Asics diseñadas para funciones particulares como NLP, reconocimiento de imágenes y entrenamiento, está redefiniendo las tácticas de hardware de IA. La tendencia comenzó en 2021 con los TPU de Google, Trainium/Inferentia de Amazon y los Neural Engines de Apple, todos motivados por la necesidad de alternativas de alto rendimiento, eficiencia energética y flexibilidad para los proveedores. Permite una mejor integración entre software y hardware, lo que aumenta la seguridad del sistema. Se prevé que la mayoría de los líderes tecnológicos de la industria cambien hacia un ecosistema de silicio propietario para 2026, convirtiéndolo en el estándar de la industria.
  
• En el intento de lograr la independencia del silicio, las empresas están empezando a enfrentarse a retrasos en el desarrollo y problemas de escalabilidad, lo que ahora está haciendo más evidente la complejidad del diseño personalizado del acelerador de IA. Esto se ejemplificó en junio de 2025 cuando Microsoft retrasó seis meses la producción de su chip de IA personalizado "Maia". Esta tendencia comenzó a finales de 2023, ya que la hiperescala tenía como objetivo reducir la dependencia de NVIDIA. Aunque se enfrentan a contratiempos en el diseño, esta iniciativa anticipa una tracción operativa para 2027, lo que permitiría una cadena de suministro de chips diversificada y un procesamiento de tareas específicas en la nube y en el borde.
  
• La necesidad existente y creciente de circuitos más pequeños, como chips de bajo consumo, que puedan procesar datos donde se recopilan, con capacidades de toma de decisiones en tiempo real. Esta necesidad fue respaldada por Qualcomm, NVIDIA e Intel. Además, los vehículos autónomos, los drones y las aplicaciones industriales de IoT lo impulsaron a principios de 2022. Tareas como el procesamiento de datos en el perímetro mejoran la privacidad, reducen la latencia y son vitales para sectores como la sanidad y la fabricación. Como tal, la tendencia está a punto de ganar ritmo en los mercados emergentes para 2026, a medida que la infraestructura periférica prolifera en entornos de bajo ancho de banda.
  
• La integración de la memoria de gran ancho de banda (HBM) en el hardware de IA se está convirtiendo en un elemento clave para gestionar el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA a gran escala. Esta tendencia comenzó a mediados de 2022, cuando fabricantes de chips como SK Hynix, Samsung y Micron aceleraron el desarrollo de arquitecturas de memoria HBM3 y de próxima generación para admitir GPU y aceleradores de IA. Impulsada por las demandas de uso intensivo de memoria de la IA generativa y los LLM, esta tendencia mejora la velocidad de procesamiento, reduce los cuellos de botella y admite el paralelismo. Se espera que se convierta en la corriente principal para 2025, impulsando cargas de trabajo de IA avanzadas en la nube, HPC y centros de datos periféricos.
  

Análisis del mercado de hardware de IA

Según el procesador, el mercado de hardware de IA está segmentado en unidades de procesamiento de gráficos, unidades de procesamiento central, unidades de procesamiento de tensores, circuitos integrados específicos de la aplicación, matrices de puertas programables en campo, unidades de procesamiento neuronal. El segmento de unidades de procesamiento gráfico tuvo una cuota de mercado de alrededor del 39% en 2024 y se espera que crezca a una CAGR de más del 18% de 2025 a 2034.

• Los avances en las tecnologías de IA, particularmente en los sistemas de automatización impulsados por IA, son extensos y están ganando popularidad. Dada su destreza sin precedentes en el procesamiento paralelo, la computación, el ancho de banda de memoria y el entrenamiento e inferencia de modelos a gran escala, las GPU son más que líderes de la industria; Dominan el mercado del hardware en la nube de inteligencia artificial tanto en el sector empresarial como en el de investigación.
  
• Las unidades de procesamiento neuronal están creciendo a una tasa compuesta anual de más del 19%, debido al aumento de la necesidad de IA en el dispositivo y los procesos de inferencia energéticamente eficientes que son el factor principal que impulsa este cambio. Actualmente, la adopción está limitada por la complejidad de la integración y las arquitecturas específicas del proveedor. Dado que las plataformas de hardware de IA contemporáneas integran cada vez más las NPU con las CPU y las GPU para la ejecución de la IA en tiempo real en dispositivos periféricos, los ecosistemas móviles, automotrices y de IoT se benefician de aplicaciones de baja latencia y eficiencia energética que no requieren recursos en la nube.
  
• Con el aumento de las aplicaciones impulsadas por IA en las empresas, se está prestando más atención a las optimizaciones en tiempo real para la eficiencia de la GPU. Esto está llevando a la creación de GPU optimizadas para inferencias diseñadas para su implementación en servidores periféricos, sistemas autónomos y dispositivos inteligentes, con un tamaño y un consumo de energía reducidos.
  
• Por ejemplo, en marzo de 2024, NVIDIA lanzó la GPU L4, que Google Cloud ha integrado ahora en su IA Vertex. NVIDIA lanzó L4 en marzo de 2024, afirmando que era capaz de realizar cargas de trabajo de inferencia de vídeo e IA un 120× mejor que las CPU periféricas y los análogos de la inferencia periférica de IA. El creciente cambio hacia las GPU programadas específicamente para la inferencia de IA en tiempo real ha alcanzado un nuevo nivel.
  
• El valor de mercado total del hardware de IA se sitúa en aproximadamente el 68 %, con la inclusión de circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC), unidades de procesamiento neuronal (NPU) y unidades de procesamiento gráfico (GPU) que muestran una concentración moderada. Estos segmentos mejoran la ejecución del entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, así como la inferencia en tiempo real en dispositivos periféricos, superando a las CPU de propósito general y eliminando gradualmente las arquitecturas obsoletas en situaciones centradas en el rendimiento.
  

Basado en la memoria y el almacenamiento, el mercado de hardware de IA está segmentado en memoria de alto ancho de banda, DRAM optimizada para IA, memoria no volátil y tecnologías de memoria emergentes. El segmento de memoria de alto ancho de banda tuvo una cuota de mercado del 47% en 2024, y se espera que el segmento crezca a una CAGR de más del 19% de 2025 a 2034.

• La enorme demanda de procesamiento de datos en paralelo con latencia mínima en cargas de trabajo de IA avanzadas sigue aumentando la necesidad de memoria de ancho de banda de hardware (HBM). Teniendo en cuenta el creciente número de casos de uso de grandes modelos de lenguaje e IA generativa, HBM ayuda con los requisitos necesarios de velocidad y capacidad tanto para el entrenamiento como para la inferencia.
  
• Hay modelos de IA con HBM que tienen la capacidad de recuperar casi instantáneamente los datos almacenados, lo que aumenta la capacidad de respuesta en sistemas en tiempo real sin retrasos. Esto afecta en gran medida a la adopción de la infraestructura empresarial. 
  
• Por ejemplo, en julio de 2025, Micron lanzará el chip HBM4 de 36 GB con una altura de 12 capas, dirigido a centros de datos de IA. El nuevo nivel de integración: la implementación de HBM en aceleradores de IA avanzados. Las nuevas variantes de HBM están diseñadas para abordar los cuellos de botella de memoria limitados por el ancho de banda de las cargas de trabajo de IA avanzadas.
  
• La DRAM optimizada para IA se expande a una CAGR superior al 18%, se prevé que su adopción aumente significativamente debido a su capacidad para permitir un intercambio rápido de datos durante los procesos de entrenamiento. Líderes de la industria como Samsung y SK Hynix, que suministran DRAM avanzada de baja latencia y alta velocidad a aceleradores de IA y GPU, apuntalan aún más este mercado.
  
• La memoria no volátil está creciendo a una tasa compuesta anual del 15% debido a su capacidad para retener datos sin energía. Por ejemplo, Micron e Intel están buscando avances en esta área, considerando que NVM es crucial para el almacenamiento persistente necesario durante la inferencia de IA y las decisiones en tiempo real en sistemas de IA basados en datos y la toma de decisiones en tiempo real en entornos con restricciones de energía.
  

Según la aplicación, el mercado de hardware de IA está segmentado en centros de datos y computación en la nube, automoción y transporte, atención médica y ciencias de la vida, electrónica de consumo, industria y fabricación, servicios financieros y telecomunicaciones. Se espera que el segmento de centros de datos y computación en la nube crezca, impulsado por la creciente demanda de entrenamiento de modelos de IA a gran escala, computación de alto rendimiento e infraestructura escalable para admitir cargas de trabajo de IA generativa.

• El segmento de centros de datos y computación en la nube domina el mercado de hardware de inteligencia artificial y las organizaciones construyen sus nuevos centros de datos adaptados a cargas de trabajo específicas. Estas instalaciones de IA especialmente diseñadas incluyen GPU, TPU y aceleradores de IA patentados. Microsoft, Amazon, Google y otros líderes de la industria que asignan fondos considerables están dirigiendo el desarrollo de nuevas infraestructuras para acomodar cargas de trabajo a gran escala y requeridas impulsadas por la IA.
  
• Por ejemplo, en junio de 2025, con su segunda generación de chips Trainium 2, el proyecto rainier de Amazon marca una inversión de $ 100 mil millones en clústeres de centros de datos de IA especialmente diseñados. Su objetivo es respaldar el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño para clientes como Anthropic y cuenta con cientos de miles de procesadores de IA a medida, lo que avanza en los pasos posteriores hacia una infraestructura integrada verticalmente a hiperescala y una mayor optimización para la IA.
  
• La integración de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), los vehículos autónomos y la fusión de sensores en tiempo real están transformando la IA de las industrias automotriz y de transporte en una tecnología de IA propulsora para los fabricantes de automóviles y representan aproximadamente el 16% de la cuota de mercado de hardware de IA.
  
• La adopción de hardware de IA en la electrónica de consumo está aumentando con una CAGR de alrededor del 18%, la proliferación de teléfonos inteligentes, altavoces inteligentes y auriculares de realidad aumentada/virtual enfatiza la importancia de la inteligencia en el dispositivo. Las capacidades de las NPU y los procesadores centrados en la IA están haciendo factibles la creación de imágenes, la traducción y la personalización en tiempo real. A medida que la IA periférica se vuelve más frecuente, el sector de la electrónica de consumo sigue siendo un semillero para la comercialización agresiva de procesadores de IA en miniatura y energéticamente eficientes.
  
• Las organizaciones se dedican a la fabricación y las actividades industriales están aplicando tecnologías de IA para el mantenimiento predictivo, la automatización robótica y el control de calidad. Los sistemas de visión basados en IA, junto con los dispositivos de inferencia periférica, optimizan la productividad y minimizan el tiempo de inactividad en el taller. El crecimiento está impulsado por la adopción de fábricas inteligentes, la Industria 4.0 y una creciente demanda de hardware de IA robusto en tiempo real construido para entornos industriales hostiles.
  

Según la implementación, el mercado de hardware de IA se segmenta en hardware de IA basado en la nube e infraestructura de IA local. Se espera que el segmento de hardware de IA basado en la nube crezca, debido a su capacidad para ofrecer una infraestructura de IA flexible, segura y rentable.

• El segmento de hardware de IA basado en la nube domina el mercado de hardware de inteligencia artificial (IA). La integración de chips de IA como las TPU de Google, las lógicas de AWS Trainium y Microsoft Athena han hecho que la IA potencie el entrenamiento a gran escala. El suministro de computación de IA es cada vez más rentable y rápido debido a los procesos optimizados creados a lo largo de los años.
  
• Por ejemplo, en mayo de 2024, la TPU v5e de Google Cloud se identifica como el único proveedor de cargas de trabajo GenAI escalables y está ayudando a los clientes empresariales a ahorrar un 50% del costo en capacitación.
  
• Se prevé que para el año 2024, la infraestructura en la nube habrá avanzado lo suficiente como para manejar las inmensas cargas de trabajo necesarias para herramientas de generación de IA hipereficientes como Chat GPT, Bard y Claude. Las empresas podrían reducir el gasto en infraestructura con software sofisticado y escalable e IA generativa sofisticada utilizando la nube.
  
• Por ejemplo, en marzo de 2025, AWS lanzó recientemente instancias G6e EC2 con GPU NVIDIA L40S. Estos tienen como objetivo la implementación local de LLM y la producción en la nube de contenido de imagen, audio y video generado por LLM. Dichos LLM están diseñados para aplicaciones de IA generativa, lo que muestra la dirección en la que el sector de la nube pretende pivotar: hacia una infraestructura más personalizada para respaldar los avances continuos en la tecnología de inteligencia artificial.
  
• La infraestructura de IA local contribuye con alrededor del 32% de la cuota de mercado de hardware de IA con una CAGR de alrededor del 15%. La tendencia es particularmente útil para las empresas que administran datos críticos que requieren un procesamiento de baja latencia. Permite un mayor control, así como la privacidad de los datos y la personalización de las cargas de trabajo de IA en sectores como la sanidad, la defensa y las finanzas. También refuerza los sistemas híbridos de IA y probablemente se expandirá en paralelo con el uso de infraestructuras de borde y de nube privada.
  

EE. UU. dominó el mercado de hardware de IA en América del Norte con alrededor del 91% de participación de mercado y generó ingresos de USD 19.8 mil millones en 2024.

• EE. UU. mantuvo una parte sustancial del mercado de hardware de IA, debido a una destreza sin precedentes en innovación, cadena de suministro e infraestructura, lo que convirtió aún más al liderazgo del país en tecnología fundamental para la IA.
  
• Las principales empresas estadounidenses, como NVIDIA, AMD, Intel y Qualcomm, son los principales fabricantes de hardware de IA. Tienen una cuota de mercado dominante en las GPU, los aceleradores de IA y los chips personalizados de la industria. Las empresas estadounidenses continuaron lanzando procesadores avanzados diseñados para entrenar grandes modelos de lenguaje e inferencia en tiempo real en 2024.
  
• Canadá está creciendo en el mercado de hardware de IA con una CAGR del 22 % debido a las políticas nacionales de IA, los programas de investigación y desarrollo patrocinados por el gobierno y las colaboraciones activas de la universidad y la industria. Los sectores de la salud y la energía se preocupan por la IA periférica, y existe la necesidad de hardware centrado en la privacidad de los datos que consuma poca energía. Canadá también se está convirtiendo cada vez más en un centro de crecimiento de infraestructura para la IA debido a iniciativas como la Estrategia Pancanadiense de IA.
  
• La adopción de la IA en la sanidad, las finanzas, el comercio minorista, la automoción y la fabricación se disparó en Estados Unidos en 2024. Esto creó nuevos desafíos en el análisis de datos, la automatización y la computación. 
  
• Por ejemplo, en enero de 2025, NVIDIA se asoció con GE Healthcare en enero de 2025 para implementar sistemas de imágenes de IA impulsados por GPU Blackwell, mejorando los diagnósticos y reduciendo los costos, demostrando cómo la computación vital impulsa la demanda avanzada en sectores cruciales.
  

Se espera que el mercado de hardware de IA en Europa experimente un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.

• Europa ocupa la tercera parte más grande del mercado de hardware de IA con una tasa de crecimiento anual del 17,2%, esto está siendo impulsado por la necesidad de infraestructura de IA soberana, localización de datos e implementaciones sectoriales de IA. Las políticas patrocinadas por la UE, como el IPCEI sobre semiconductores, así como Horizonte Europa, están encabezando la utilización de chips de IA en las ecosferas multifuncionales, incluidos los ámbitos público e industrial, como la automoción y la sanidad.
  
• La industria de hardware de semiconductores de IA en Alemania tiene una posición de liderazgo en Europa, impulsada por la estrategia del país sobre la Revolución Industrial 4.0 y reforzada por las inversiones gubernamentales en semiconductores impulsados por IA. Aparte del Fondo Alemán para el Futuro, que comprometió más de 1.600 millones de euros en IA y tecnologías de semiconductores, otros microprocesadores asignados al gasto incluyeron microprocesadores multicapa avanzados para automoción, robótica, automatización industrial y otros sectores.
  
• El Reino Unido está emergiendo como un punto focal de nuevas innovaciones en el diseño de semiconductores, impulsadas por su estrategia nacional de IA de 1.000 millones de libras esterlinas y la inversión en otros centros de investigación de IA como el centro de semiconductores de Bristol y Bath. El Reino Unido se está centrando en la infraestructura informática soberana, así como en la IA cuántica, lo que crea demanda de procesadores y chips de memoria de alto rendimiento en las finanzas, la defensa y las ciencias de la vida.
  
• Italia está ampliando sus capacidades de hardware de IA, impulsada por los fondos de recuperación de la UE e iniciativas como el Plan Nacional para la Transición Digital. Con un creciente interés en las aplicaciones de IA en la fabricación inteligente, la automoción y la administración pública, Italia está aumentando la adopción de dispositivos de IA de borde e invirtiendo en investigación y desarrollo regional de semiconductores para impulsar la innovación nacional.
  

Se espera que el mercado de hardware de IA en China experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• Asia Pacífico representa más del 24% del mercado de hardware de IA en 2024 y es la región de más rápido crecimiento con una CAGR de alrededor del 20%. El crecimiento está impulsado por las agresivas estrategias nacionales de IA, la creciente demanda de edge computing y las grandes inversiones en la autosuficiencia de semiconductores.
  
• India se está posicionando estratégicamente como un centro de hardware de IA en Asia debido a la Misión de IA de la India (2024) y las nuevas políticas de subsidio a los semiconductores. India ahora ha destinado más de $ 1.24 mil millones en su infraestructura de IA y pretende construir un diseño de chips nacional, fomentar coaliciones de investigación y desarrollo público-privadas y subsidiar la IA en el borde de la atención médica, la agricultura y la tecnología financiera.
  
• Vietnam está ganando impulso en el panorama del hardware de IA, respaldado por los objetivos nacionales de transformación digital y las asociaciones con empresas mundiales de semiconductores. Las inversiones en zonas de investigación y desarrollo de IA y las iniciativas de ciudades inteligentes están acelerando la adopción de chips de IA periférica para la seguridad pública, la gestión del tráfico y el IoT industrial, lo que convierte a Vietnam en una base de rápido crecimiento para la infraestructura habilitada para la IA.
  
• Los mercados de hardware de IA de China y Japón tienen diferentes propósitos. China está impulsando la inversión en infraestructura y fabricación de chips de IA, por otro lado, Japón enfatiza la robótica y la IA de borde para el cuidado de ancianos y la automatización industrial. Ambas naciones dan prioridad a los sistemas autónomos y a la analítica en tiempo real, lo que requiere un hardware de IA seguro y de alto rendimiento.
  
• Los mercados emergentes como Indonesia, Vietnam y Filipinas están impulsando el crecimiento regional en el mercado de hardware de IA, impulsado por la creciente penetración de los teléfonos inteligentes, la digitalización respaldada por el gobierno y el aumento de la implementación de IA periférica en la atención médica, la agricultura y la logística. Las soluciones de hardware que son energéticamente eficientes, rentables y adaptables a entornos de baja conectividad están bien posicionadas para abordar las brechas de infraestructura en estas economías de alto potencial y desatendidas.
  

Se espera que el mercado de hardware de IA en Brasil experimente un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.

• América Latina está creciendo a una tasa compuesta anual del 15,6% en el mercado de hardware de IA, impulsado por la expansión de la digitalización urbana, los proyectos de ciudades inteligentes y la adopción de la IA en los servicios públicos y la fabricación.
  
• Brasil está asignando recursos para equilibrar la infraestructura con la expansión de los servicios en la nube y la construcción de nuevos centros de datos. Los actores estratégicos globales y locales de la nube están estableciendo instalaciones en São Paulo debido a la mayor demanda empresarial de capacidades de cálculo de IA. Estas instalaciones exigen GPU, TPU y aceleradores de última generación para el aprendizaje automático, el análisis y las ofertas de IA como servicio.
  
• México y Colombia se encuentran entre los países más activos en la adopción de hardware de IA en América Latina, impulsados por proyectos de ciudades inteligentes, automatización industrial y digitalización del sector público. Colombia tiene avances en salud y logística La IA está respaldada por asociaciones público-privadas e iniciativas gubernamentales, mientras que México se enfoca en las tendencias emergentes en IA de vigilancia y movilidad debido a su proximidad a las fábricas de chips de EE. UU.
  
• Argentina, Chile y Perú sirven como nuevas paradas que integran la adopción de hardware de IA impulsada por iniciativas universitarias en agricultura regional sofisticada y desarrollo de infraestructura. La destreza académica de Argentina ayuda a la miniaturización de los dispositivos de IA. Los sectores chilenos de minería y energías renovables están integrando chips de IA periférica. Perú se concentra en hardware móvil de baja potencia para las regiones remotas y desatendidas.
  

Se espera que el mercado de hardware de IA en Arabia Saudita experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• La región MEA representó el 7% del mercado mundial de hardware de IA en 2024. Esto es indicativo del progreso constante provocado por las políticas nacionales de IA, las iniciativas de ciudades inteligentes y los proyectos de "infraestructura inteligente" en los países del Golfo. Con los chips de IA y los centros de datos de hiperescala de los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita impulsando el mercado de infraestructura de IA MEA, algunas partes de África todavía luchan con una infraestructura obsoleta que ralentiza la adopción de hardware de IA a mayor escala.
  
• Los Emiratos Árabes Unidos están a la vanguardia de la industria de hardware de IA dentro de la región MEA debido a su estrategia de inteligencia artificial 2031, el gasto soberano en infraestructura informática y las iniciativas de ciudades inteligentes de Dubái. Los Emiratos Árabes Unidos buscan implementar tecnología de chips optimizada para IA en la atención médica, la energía y los servicios públicos, lo que convertiría al país en un punto focal para la infraestructura e innovación de IA de vanguardia en la región.
  
• La oportunidad está surgiendo en Nigeria, Kenia y Egipto a medida que persiguen el desarrollo de hardware de IA derivado de sus agendas digitales nacionales y respaldado por el entorno empresarial. Además, los intereses de estos países también abarcan los dispositivos periféricos de baja potencia y la infraestructura informática localizada para la agricultura, la educación y la sanidad.
  
• Las oportunidades estratégicas están surgiendo en Nigeria, Kenia y Egipto a medida que establecen el desarrollo de hardware de IA, impulsado por las agendas digitales nacionales y reforzado por el clima empresarial. Además, el enfoque de estos países también incluye dispositivos periféricos de baja potencia e infraestructura informática localizada en los campos de la agricultura, la educación y la atención médica.
  
• Por ejemplo, en Kenia, Apollo Agriculture emplea imágenes satelitales y tecnología de inteligencia artificial de baja potencia para ofrecer orientación sobre agricultura de precisión a los pequeños agricultores, aumentando así el rendimiento de los cultivos a través de avisos en tiempo real sobre la siembra y el cuidado programado de los cultivos.
  

Cuota de mercado de hardware de IA

Las 7 principales empresas de la industria del hardware de IA son NVIDIA, Microsoft, Qualcomm Technologies, Amazon Web Services (AWS), Intel, Advanced Micro Devices, Apple alrededor del 83% del mercado en 2024.

• NVIDIA fue la primera en ofrecer GPU, que ahora son fundamentales en el entrenamiento de IA para los centros de datos y la computación periférica. Su plataforma CUDA, junto con los sistemas DGX, son fundamentales para el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa. NVIDIA ahora también se dedica a la infraestructura de IA y al software de red. Con casi el 50% del mercado global de chips de IA, NVIDIA es parte integral de los LLM y la infraestructura de IA en todo el mundo.
  
• Microsoft invierte mucho en la optimización de la IA, especialmente desde el lanzamiento de su plataforma en la nube Azure, con integración de GPU NVIDIA, así como chips de IA personalizados como Azure Maia. Con Open AI, Microsoft está planeando funciones de IA de próxima generación para Microsoft 365 y Copilot, un asistente universal.
  
• Qualcomm destaca como uno de los principales proveedores de hardware de IA para dispositivos móviles y periféricos. Sus plataformas Snapdragon incorporan IA en teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y tecnología automotriz a través de unidades de procesamiento neuronal. Qualcomm AI Engine permite la inferencia en el dispositivo para tareas de visión, voz y predicciones mediante tecnologías de IA. La compañía está desarrollando aún más soluciones de IA para IoT y robótica.
  
• Como uno de los principales proveedores de infraestructura de IA en la nube, AWS ofrece chips de IA de diseño propio, Trainium e Inferentia, para el entrenamiento y la inferencia de modelos, respectivamente. Se utilizan en los centros de datos de AWS para respaldar Sage Maker, Bedrock y otras tareas de IA generativa. AWS también es compatible con las GPU de NVIDIA y AMD. Para seguir siendo un proveedor fundamental de IA en la nube, AWS está fortaleciendo su posición mediante el aumento de su infraestructura global y ofertas de hardware para mantenerse al día con la necesidad de IA en la nube y la innovación por parte de empresas y empresas emergentes.
  
• Intel ha sido uno de los principales actores de la industria en hardware informático. No solo ofrecen productos optimizados para IA como los procesadores Xeon, los aceleradores de IA Gaudi de Habana Labs y las FPGA, sino que también se centran en soluciones de IA en la nube y en el borde para la atención médica, la automatización industrial y los centros de datos. La empresa pone un fuerte énfasis en las pilas de software para IA, así como en plataformas abiertas como Open VINO. Con una investigación y desarrollo más continuos en computación neuromórfica y chips de IA escalables, Intel espera evitar otra competencia al proporcionar soluciones integradas para la inferencia y el entrenamiento en diferentes sectores.
  
• AMD proporciona una de las GPU de alto rendimiento de la serie Instinct para centros de datos y cargas de trabajo de IA. Tienen competidores, pero con su MI300 y los chips MI350 que se lanzarán pronto, podrán aplastar el control de NVIDIA en el entrenamiento de modelos grandes. AMD también se está moviendo hacia sistemas de IA de rack completo y comprando empresas como Pensando y Eno semi para desarrollar aún más la IA, así como la fotónica de silicio.
  
• Apple implementa capacidades de IA con su silicio de fabricación propia, como el Neural Engine integrado en los chips de las series A y M. Estos dispositivos facilitan el funcionamiento de Face ID, Siri, mejora de fotos y algoritmos de aprendizaje automático que operan en el dispositivo. Apple logra altos estándares de privacidad y rendimiento mediante el uso de procesamiento de IA local.
  

Empresas del mercado de hardware de IA

Los principales actores que operan en la industria del hardware de IA son:

• Micro dispositivos avanzados (AMD)
• Amazon Web Services (AWS)
• Manzana
• Google (en inglés)
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• Tecnologías de Qualcomm
• Samsung Electrónica
  
• AMD ha lanzado un nuevo conjunto de aceleradores y sistemas de rack completo llamado Instinct MI350, que se centra en la computación de IA de alto rendimiento dentro de los centros de datos. NVIDIA también ha presentado la potente arquitectura de GPU Blackwell, presentando el proyecto GROOT, la última tecnología de computación personal de IA. AWS ha introducido nuevos chips con Trainium e Inferentia, lo que permite un escalado avanzado y rentable para el entrenamiento y la inferencia dentro de los modelos de IA en la nube. 
  
• Intel también ha lanzado nuevos chips y procesadores Gaudi 3 AI, aumentando la eficiencia de los sistemas impulsados por IA dentro de las empresas. Google, por su parte, ha emitido su propia CPU Axion y ha desarrollado TPU v5p (Ironwood) para mejorar la carga de trabajo interna de la IA. Microsoft emitió dispositivos impulsados por IA con chips Azure Maia 100 y PC copiloto integrados con NPU de alta potencia para una experiencia de IA fluida. 
  
• Baltra, un chip de servidor personalizado, está en desarrollo para la IA interna de Apple, mientras que Qualcomm lanzó los procesadores Snapdragon X Elite y Cloud AI 100 Ultra, manteniendo el punto de referencia de la industria para la eficiencia de la IA por vatio. IBM mejoró sus procesadores de IA Telum II mientras preparaba chips para el Polo Norte destinados a la computación de IA periférica y de mainframe ultra eficiente.
  
• Con la ayuda de NVIDIA y AMD, Samsung comenzó a producir GPU de IA de nueva generación en los procesos de 3 nm y 4 nm, lo que permite una fabricación de chips a escala de potencia más eficiente. Además, Samsung está trabajando en una solución de pila completa mediante el diseño de aceleradores de IA y memoria de alto ancho de banda para un entrenamiento eficiente de la IA y ha desarrollado sus propias arquitecturas para optimizar el tráfico de datos en el chip. Samsung ahora cumple el doble papel de socio de fabricación y contribuyente tecnológico, ayudando a la innovación de hardware de IA.
  

Noticias de la industria de hardware de IA

• En julio de 2025, la HNSE Asia AI Hardware Battle 2025 se ha extendido a Japón, asociándose con los principales minoristas para mostrar las innovaciones de hardware de IA de uno de los mercados tecnológicos más grandes de Asia. El programa fomenta la exposición internacional para empresas empresariales e impulsa el crecimiento del hardware de electrónica de consumo de alta gama.
  
• En junio de 2025, lanzados junto con la serie iPhone 16, los chips A18 y A18 Pro de Apple cuentan con motores neuronales avanzados con 35 TOPS, lo que aumenta el rendimiento del aprendizaje automático hasta un 2× en comparación con el A16 Bionic. Las tareas de IA en el dispositivo, como el resumen de texto, las mejoras de Siri y el análisis de imágenes, ahora se pueden realizar en tiempo real sin comprometer la privacidad del usuario. Al incorporar NPU avanzadas directamente en los dispositivos de consumo, Apple está respondiendo a la necesidad del mercado de hardware de IA de velocidad e inteligencia en la interacción con el usuario, lo que hace que la incorporación de hardware especializado en IA sea un motor crítico de crecimiento en el sector de la electrónica.
  
• En junio de 2025, las GPU Blackwell reveladas por Nvidia, que se espera que se utilicen en la serie RTX 50 y se muestren en GTC 2025, cuentan con una eficiencia hasta 50 veces mayor que las CPU. Las mejoras en FLOPS, ancho de banda de memoria y consumo de energía contribuyen a la eficiencia energética. Este movimiento refuerza la tendencia hacia la optimización del diseño de las GPU para cálculos de IA a gran escala de manera sostenible.
  
• En marzo de 2025, con el propósito de lograr una sinergia con Arm y Graph core, SoftBank adquirió Ampere, uno de los principales fabricantes de procesadores de centros de datos de IA basados en Arm. Esta adquisición fortalece aún más el conglomerado de computación de IA de SoftBank.
  

El informe de investigación de mercado de hardware de IA incluye una cobertura en profundidad de la industria con estimaciones y pronósticos en términos de ingresos ($Bn) y volumen (unidades) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos.

Mercado, por procesador

• Unidad de procesamiento de gráficos (GPU)
  • Adiestramiento
  • Inferencia
  • Borde
  • Centro de datos
• Unidad central de procesamiento (CPU)
  • Optimizado para IA
  • CPU de servidor con aceleración de IA
  • Computación periférica
• Unidad de procesamiento de tensores (TPU)
  • Nube
  • Borde
  • Diseños a medida
• Circuito integrado de aplicación específica (ASIC)
  • Entrenamiento de IA
  • Inferencia de IA
  • IA personalizada

• Matrices de puertas programables en campo (FPGA)
  • Optimizado para IA
  • IA perimetral
  • Plataformas informáticas reconfigurables
• Unidades de procesamiento neuronal (NPU)
  • Teléfono inteligente
  • IA perimetral
  • Montón

Mercado, por memoria y almacenamiento

• Memoria de gran ancho de banda (HBM)
• DRAM optimizada para IA
• Memoria no volátil
• Tecnologías de memoria emergentes

Mercado, por aplicación

• Centro de datos y computación en la nube
• Automoción y transporte
• Salud y ciencias de la vida
• Electrónica de consumo
• Industrial y manufacturero
• Servicios financieros
• Telecomunicaciones

Mercado, por implementación

• Basado en la nube
• En las instalaciones

La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • Reino Unido
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nórdicos
• Asia Pacífico
  • China
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • Filipinas
  • Vietnam
  • ANZ
  • Singapur
• Latinoamérica
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudí
  • Sudáfrica