Mercado de hardware para IA Tamaño y Compartir 2025 – 2034

Tamaño del mercado de hardware de IA

El tamaño del mercado mundial de hardware de IA se estimó en 59,300 millones de USD en 2024. Se prevé que el mercado crezca de 66,800 millones de USD en 2025 a 296,300 millones de USD en 2034, a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 18 %.
 

• El crecimiento de aplicaciones como ChatGPT y DALL·E ha incrementado la demanda de hardware especializado para IA a un ritmo nunca previsto. Estas aplicaciones y otras similares requieren altos niveles de capacidad de procesamiento, lo que impulsa la inversión en GPU, TPU, Brainded AI e incluso ASIC. Esto estimula aún más las ventas de chips para IA, la construcción de centros de datos y el desarrollo de hardware diseñado para satisfacer las necesidades de las aplicaciones de IA de próxima generación.
   
• Las empresas y los fabricantes de equipos originales (OEM) utilizan la IA en el perímetro en dispositivos IoT de grado industrial, teléfonos inteligentes e incluso en los puntos finales para identificar áreas de latencia y permitir la toma de decisiones en tiempo real. Por ejemplo, en octubre de 2023, Qualcomm presentó la plataforma Snapdragon 8 Gen 3, que incorpora un motor de IA capaz de procesar en el dispositivo modelos de lenguaje de gran tamaño como Llama 2 y Whisper sin depender de la nube.
   
• En 2019, el sector del hardware de IA estaba en fase de desarrollo debido a la necesidad de GPU por parte de los centros de datos y del ámbito académico. El segmento de centros de datos de NVIDIA, que incluye GPU para IA como Tesla V100, generó ingresos de 2,980 millones de USD en 2019, frente a 1,930 millones de USD en 2018.
   
• La pandemia de COVID-19 puso de manifiesto un cambio integrado en la estrategia de infraestructura empresarial debido a la aceleración de la integración de la IA y la migración a la nube. Esto dio lugar a una rápida evolución de las necesidades de los centros de datos y los entornos perimetrales, lo que, a su vez, incrementó la demanda de memoria y conjuntos de chips optimizados para IA. En 2024, prácticamente todas las implementaciones de hardware estaban preparadas para la IA debido a las inversiones de los actores de hiperescala y a la expansión de las colaboraciones dentro del ecosistema.
   
• El uso de la inteligencia artificial está transformando ámbitos como el diagnóstico, la obtención de imágenes y la genómica, además del sector farmacéutico. Estas áreas requieren hardware sofisticado con altos niveles de procesamiento y almacenamiento. Por ejemplo, en marzo de 2025, Subtle Medical utilizará las GPU más recientes y los sistemas DGX de NVIDIA’s para impulsar la tecnología GenAI, mejorando considerablemente las imágenes médicas. Actualmente, sus exploraciones de resonancia magnética, tomografía computarizada y tomografía por emisión de positrones con dosis ultrabajas han reducido la exposición a la radiación en un 75 %, aumentado cinco veces la velocidad de exploración y 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 en varias fases para campus de Estados Unidos, cuya finalización está prevista en tres fases. La fase 3 está activa y se ha planificado una ampliación de «Stargate» por valor de 100,000 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 el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño, consolidando aún más el predominio de América del Norte sobre la infraestructura de computación y su supremacía regional en IA.
   
• Asia-Pacífico es la región de más rápido crecimiento, impulsada por programas de política nacional en materia de IA, programas de autosuficiencia en semiconductores y la creciente necesidad de computación perimetral. China, India y Corea del Sur están invirtiendo en el diseño y la producción de chips para IA. Por ejemplo, India aprobó su India AI Mission en 2024, lo que incrementa el gasto del país en aproximadamente 1,240 millones de USD durante cinco años para desarrollar infraestructura de semiconductores y reforzar sus objetivos de expansión de la economía digital.

Tendencias del mercado de hardware de IA

• El cambio de las GPU de propósito general a las NPU y los ASIC diseñados para funciones específicas, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento de imágenes y el entrenamiento, está redefiniendo las estrategias de hardware de IA. La tendencia comenzó en 2021 con las TPU de Google, Trainium e Inferentia de Amazon y los Neural Engines de Apple, impulsada en todos los casos por la necesidad de alternativas de alto rendimiento, eficientes en términos energéticos y flexibles respecto al proveedor. Esto permite una mejor integración entre el software y el hardware, lo que refuerza la seguridad de los sistemas. Se prevé que la mayoría de los líderes tecnológicos del sector adopten un ecosistema de silicio propietario para 2026, convirtiéndolo en el estándar del sector.
   
• En su intento por alcanzar la independencia del silicio, las empresas comienzan a afrontar retrasos en el desarrollo y problemas de escalabilidad, lo que pone de manifiesto la complejidad del diseño de aceleradores de IA personalizados. Esta situación quedó ejemplificada en junio de 2025, cuando Microsoft retrasó seis meses la producción de su chip de IA personalizado «Maia». La tendencia comenzó a finales de 2023, cuando los proveedores de servicios a hiperescala intentaron reducir su dependencia de NVIDIA. Aunque afrontan contratiempos de diseño, se prevé que esta iniciativa cobre impulso operativo para 2027, lo que permitiría diversificar la cadena de suministro de chips y habilitar un procesamiento específico para cada tarea en la nube y en el perímetro.
   
• La necesidad existente y creciente de circuitos más pequeños, como los chips energéticamente eficientes capaces de procesar los datos allí donde se recopilan y de tomar decisiones en tiempo real. Qualcomm, NVIDIA e Intel respaldaron esta necesidad. Además, los vehículos autónomos, los drones y las aplicaciones industriales del IoT la impulsaron a principios de 2022. Las tareas como el procesamiento de datos en el perímetro mejoran la privacidad, reducen la latencia y son fundamentales para sectores como la sanidad y la fabricación. Por ello, se prevé que la tendencia cobre impulso en los mercados emergentes para 2026, a medida que la infraestructura perimetral se extienda en entornos con un ancho de banda limitado.
   
• La integración de memoria de alto ancho de banda (HBM) en el hardware de IA está surgiendo como un factor 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 HBM3 y arquitecturas de memoria de nueva generación para dar soporte a las GPU y los aceleradores de IA. Impulsada por las demandas intensivas de memoria de la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), esta tendencia mejora la velocidad de procesamiento, reduce los cuellos de botella y facilita el procesamiento en paralelo. Se espera que se generalice para 2025 y que impulse cargas de trabajo avanzadas de IA en centros de datos de nube, de computación de alto rendimiento (HPC) y perimetrales.
   

Análisis del mercado de hardware de IA

Para comprender las principales tendencias del mercado

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Por procesador, el mercado de hardware de IA se segmenta en unidades de procesamiento gráfico, unidades centrales de procesamiento, unidades de procesamiento tensorial, circuitos integrados específicos de la aplicación, matrices de puertas programables en campo y unidades de procesamiento neuronal. El segmento de unidades de procesamiento gráfico registró una cuota de mercado de aproximadamente el 39% en 2024 y se prevé que crezca a una TCAC superior al 18% entre 2025 y 2034.
 

• Los avances en las tecnologías de IA, especialmente en los sistemas de automatización basados en IA, son amplios y están ganando popularidad. Gracias a su capacidad excepcional para el procesamiento paralelo, la computación, el ancho de banda de memoria y el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala, las GPU no solo son líderes del sector, sino que dominan el mercado del hardware de IA en la nube, tanto en el ámbito empresarial como en el de la investigación.
   
• Las unidades de procesamiento neuronal (NPUs) crecen a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 19 %, debido principalmente al fuerte aumento de la necesidad de ejecutar IA en el dispositivo y procesos de inferencia energéticamente eficientes. La adopción está limitada actualmente por la complejidad de la integración y las arquitecturas específicas de cada proveedor. Dado que las plataformas de hardware de IA actuales integran cada vez más las NPUs con las CPUs y las GPUs para ejecutar IA en tiempo real en dispositivos periféricos, los ecosistemas móviles, de automoción y de IoT se benefician de aplicaciones de baja latencia y bajo consumo energético que no requieren recursos en la nube.
   
• El auge de las aplicaciones basadas en IA en las empresas ha incrementado el interés por las optimizaciones en tiempo real de la eficiencia de las GPUs. Esto está impulsando la creación de GPUs optimizadas para la inferencia y diseñadas para su implementación en servidores periféricos, sistemas autónomos y dispositivos inteligentes, con un tamaño y un consumo energético reducidos.
   
• Por ejemplo, en marzo de 2024, NVIDIA lanzó la GPU L4, que Google Cloud ha integrado posteriormente en Vertex AI. NVIDIA lanzó la L4 en marzo de 2024 y afirmó que podía ejecutar cargas de trabajo de vídeo e inferencia de IA 120× mejor que las CPUs periféricas y sus equivalentes para la inferencia de IA en el borde. El creciente cambio hacia GPUs programadas específicamente para la inferencia de IA en tiempo real ha alcanzado un nuevo nivel.
   
• El valor total del mercado del hardware de IA se sitúa aproximadamente en el 68 %, incluida la participación de los circuitos integrados específicos de aplicación (ASICs), las unidades de procesamiento neuronal (NPUs) y las unidades de procesamiento gráfico (GPUs), que muestran una concentración moderada. Estos segmentos mejoran la ejecución del entrenamiento de modelos lingüísticos de gran tamaño, así como la inferencia en tiempo real en dispositivos periféricos, al superar a las CPUs de propósito general y desplazar progresivamente las arquitecturas obsoletas en situaciones en las que el rendimiento es prioritario.
   

Según la memoria y el almacenamiento, el mercado del hardware de IA se segmenta 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 registró una cuota de mercado del 47 % en 2024 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 19 % entre 2025 y 2034.
 

• La enorme demanda de procesamiento de datos en paralelo con una latencia mínima en las cargas de trabajo avanzadas de IA sigue aumentando la necesidad de memoria de alto ancho de banda (HBM). Dado el creciente número de casos de uso de modelos lingüísticos de gran tamaño y de IA generativa, la HBM proporciona la velocidad y la capacidad necesarias tanto para el entrenamiento como para la inferencia.
   
• Los modelos de IA equipados con HBM pueden recuperar los datos almacenados casi instantáneamente, lo que mejora la capacidad de respuesta de los sistemas en tiempo real sin retrasos. Esto afecta considerablemente a la adopción de infraestructuras empresariales. 
   
• Por ejemplo, en julio de 2025, Micron lanzará el chip HBM4 de 36 GB con una altura de 12 capas, destinado a los centros de datos de IA. Este nuevo nivel de integración favorece la implementación de HBM en aceleradores avanzados de IA. Las nuevas variantes de HBM están diseñadas para abordar los cuellos de botella de memoria limitados por el ancho de banda en las cargas de trabajo avanzadas de IA.
   
• La DRAM optimizada para IA crece a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 18 % y se prevé que su adopción aumente significativamente debido a su capacidad para permitir un intercambio rápido de datos durante los procesos de entrenamiento. Líderes del sector como Samsung y SK Hynix, que suministran DRAM avanzada de baja latencia y alta velocidad a aceleradores de IA y GPUs, refuerzan aún más este mercado.
   
• La memoria no volátil crece a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 15 % debido a su capacidad para conservar los datos sin alimentación eléctrica. Por ejemplo, Micron e Intel trabajan en avances en este ámbito, ya que consideran la NVM esencial para el almacenamiento persistente necesario durante la inferencia de IA y la toma de decisiones en tiempo real en sistemas de IA basados en datos, así como para la toma de decisiones en tiempo real en entornos con restricciones de energía.
   

En función de la aplicación, el mercado de hardware de IA se segmenta en centros de datos y computación en la nube, automoción y transporte, atención sanitaria y ciencias de la vida, electrónica de consumo, industria y manufactura, servicios financieros y telecomunicaciones. Se prevé 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 respaldar las 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, ya que las organizaciones construyen nuevos centros de datos adaptados a cargas de trabajo específicas. Estas instalaciones de IA diseñadas específicamente incluyen GPU, TPU y aceleradores de IA patentados. Microsoft, Amazon, Google y otros líderes del sector, que destinan fondos considerables, están orientando el desarrollo de nuevas infraestructuras para dar cabida a cargas de trabajo exigentes impulsadas por la IA a gran escala.
   
• Por ejemplo, en junio de 2025, el proyecto rainier de Amazon, equipado con sus chips Trainium 2 de segunda generación, representa una inversión de 100,000 millones de dólares en clústeres de centros de datos de IA diseñados específicamente. El proyecto busca respaldar el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño para clientes como Anthropic y cuenta con cientos de miles de procesadores de IA personalizados, lo que impulsa los siguientes pasos hacia una infraestructura integrada verticalmente a escala de hiperescalador y una mayor optimización para la IA.
   
• La integración de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), vehículos autónomos y fusión de sensores en tiempo real está transformando los sectores de la automoción y el transporte, al impulsar la tecnología de IA en los fabricantes de automóviles, y representa aproximadamente el 16 % de la cuota de mercado del hardware de IA.
   
• La adopción de hardware de IA en la electrónica de consumo está aumentando rápidamente, con una TCAC de aproximadamente el 18 %. La proliferación de teléfonos inteligentes, altavoces inteligentes y dispositivos de realidad aumentada y virtual pone de relieve la importancia de la inteligencia en el dispositivo. Las capacidades de las NPU y los procesadores centrados en la IA hacen posible el procesamiento de imágenes, la traducción y la personalización en tiempo real. A medida que la IA periférica se generaliza, el sector de la electrónica de consumo sigue siendo un foco destacado para la comercialización acelerada de procesadores de IA compactos y energéticamente eficientes.
   
• Las organizaciones dedicadas a actividades industriales y manufactureras aplican tecnologías de IA al mantenimiento predictivo, la automatización robótica y el control de calidad. Los sistemas de visión basados en IA, combinados con dispositivos de inferencia periférica, optimizan la productividad y minimizan los tiempos de inactividad en las plantas de producción. El crecimiento está impulsado por la adopción de fábricas inteligentes, la Industria 4.0 y la creciente demanda de hardware de IA robusto y resistente, diseñado para funcionar en entornos industriales exigentes.
   

En función del despliegue, el mercado de hardware de IA se segmenta en hardware de IA basado en la nube e infraestructura de IA local. Se prevé que el segmento de hardware de IA basado en la nube crezca debido a su capacidad para proporcionar 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 Trainium de AWS y Athena de Microsoft, ha permitido potenciar el entrenamiento a gran escala. La prestación de capacidad de computación para IA es cada vez más rentable y rápida gracias a procesos optimizados desarrollados a lo largo de los años.
   
• Por ejemplo, en mayo de 2024, la TPU v5e de Google Cloud se identificó como el único proveedor de cargas de trabajo de IA generativa escalables y ayuda a los clientes empresariales a ahorrar el 50 % del coste del entrenamiento.
   
• Se prevé que, para el año 2024, la infraestructura en la nube haya avanzado lo suficiente como para gestionar las enormes cargas de trabajo necesarias para herramientas de generación de IA hiper eficientes, como Chat GPT, Bard y Claude. Las empresas podrán reducir el gasto en infraestructura mediante software sofisticado y escalable, así como mediante soluciones avanzadas de IA generativa que utilizan la nube.
   
• Por ejemplo, en marzo de 2025, AWS lanzó recientemente las instancias G6e de EC2 con GPU NVIDIA L40S. Estas instancias están destinadas al despliegue local de LLM y a la producción en la nube de contenido de imágenes, audio y vídeo 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 evolucionar: hacia una infraestructura más personalizada que respalde los avances continuos de la tecnología de inteligencia artificial.
   
• La infraestructura de IA local representa alrededor del 32 % de la cuota del mercado de hardware de IA, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) de aproximadamente el 15 %. Esta tendencia resulta especialmente útil para las empresas que gestionan datos críticos que requieren un procesamiento de baja latencia. Permite un mayor control, así como privacidad de los datos y personalización para las cargas de trabajo de IA en sectores como la sanidad, la defensa y las finanzas. También refuerza los sistemas de IA híbrida y probablemente se expandirá en paralelo con el uso de infraestructuras de computación perimetral y nubes privadas.
   

Obtenga más información sobre los segmentos clave que conforman este mercado

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Estados Unidos lideró el mercado de hardware de IA en Norteamérica, con una cuota de mercado de aproximadamente el 91 % y unos ingresos de 19,800 millones de USD en 2024.

• Estados Unidos mantuvo una parte considerable del mercado de hardware de IA gracias a su capacidad excepcional en materia de innovación, cadena de suministro e infraestructura, lo que consolidó aún más el liderazgo del país en tecnologías fundamentales de IA.
   
• Las principales empresas estadounidenses, como NVIDIA, AMD, Intel y Qualcomm, son fabricantes destacados de hardware de IA. Estas empresas cuentan con una cuota dominante en las GPU, los aceleradores de IA y los chips personalizados del sector. En 2024, las empresas estadounidenses continuaron lanzando procesadores avanzados diseñados para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño y realizar inferencias en tiempo real.
   
• Canadá está creciendo en el mercado de hardware de IA, con una TCAC del 22 %, debido a las políticas nacionales de IA, los programas de investigación y desarrollo patrocinados por el Gobierno y las colaboraciones activas entre universidades y empresas. Los sectores de la sanidad y la energía están adoptando la IA perimetral, y existe una necesidad de hardware centrado en la privacidad de los datos y de bajo consumo energético. Canadá también se está convirtiendo cada vez más en un núcleo de crecimiento de la infraestructura de IA gracias a iniciativas como la Estrategia Pancanadiense de IA.
   
• La adopción de la IA en los sectores sanitario, financiero, minorista, automovilístico y manufacturero se disparó en Estados Unidos en 2024. Esto generó nuevos retos en materia de análisis de datos, automatización y capacidad de cálculo. 
   
• Por ejemplo, en enero de 2025, NVIDIA se asoció con GE healthcare para desplegar sistemas de diagnóstico por imagen basados en GPU Blackwell, mejorando el diagnóstico y reduciendo los costes al mismo tiempo. Este hecho demuestra hasta qué punto la capacidad de cálculo avanzada impulsa la demanda en sectores esenciales.
   

Se espera que el mercado europeo de hardware de IA registre un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.
 

• Europa ocupa la tercera mayor cuota del mercado de hardware de IA, con una tasa de crecimiento anual del 17,2 %, impulsada por la necesidad de una infraestructura de IA soberana, la localización de datos y las implementaciones sectoriales de IA. Las políticas patrocinadas por la UE, como el IPCEI sobre semiconductores y Horizonte Europa, están liderando el uso de chips de IA en ecosistemas multifuncionales, incluidos los ámbitos público e industrial, como la automoción y la sanidad.
   
• La industria alemana del hardware para semiconductores de IA ocupa una posición destacada en Europa, impulsada por la estrategia del país en materia de Revolución Industrial 4.0 y reforzada por las inversiones públicas en semiconductores potenciados por IA. Además de que el German Future Fund comprometió más de 1,600 millones de euros en tecnologías de IA y semiconductores, otras áreas de gasto en microprocesadores incluyeron microprocesadores multicapa avanzados para automoción, robótica, automatización industrial y otros sectores.
   
• El Reino Unido se está consolidando como un foco de nuevas innovaciones en el diseño de semiconductores, impulsado por su estrategia nacional de IA, dotada con 1,000 millones de libras, y por la inversión en otros centros de investigación de IA, como el Bristol & bath semiconductor hub. El Reino Unido está centrando sus esfuerzos en la infraestructura informática soberana y en la IA cuántica, lo que genera demanda de procesadores de alto rendimiento y chips de memoria en los sectores financiero, de defensa y de ciencias de la vida.
   
• Italia está ampliando sus capacidades de hardware para IA, impulsada por los fondos europeos de recuperación y por iniciativas como el Plan Nacional para la Transición Digital. Ante el creciente interés por las aplicaciones de IA en la fabricación inteligente, la automoción y la administración pública, Italia está aumentando la adopción de dispositivos de IA en el borde e invirtiendo en investigación y desarrollo regional de semiconductores para impulsar la innovación nacional.
   

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

• Asia-Pacífico representó más del 24 % del mercado de hardware de IA en 2024 y es la región de mayor crecimiento, con una TCAC de alrededor del 20 %. El crecimiento está impulsado por estrategias nacionales de IA ambiciosas, la creciente demanda de computación en el borde y las importantes inversiones en autosuficiencia en materia de semiconductores.
   
• India se está posicionando estratégicamente como un centro de hardware de IA en Asia gracias a la India AI Mission (2024) y a las nuevas políticas de subvenciones para semiconductores. India ha reservado más de 1,240 millones de dólares para su infraestructura de IA y pretende desarrollar capacidades nacionales de diseño de chips, fomentar alianzas de investigación y desarrollo entre los sectores público y privado, y subvencionar la IA en el borde en los sectores de la salud, la agricultura y la tecnología financiera.
   
• Vietnam está cobrando impulso en el panorama del hardware de IA, respaldado por los objetivos nacionales de transformación digital y las alianzas con empresas mundiales de semiconductores. Las inversiones en zonas de investigación y desarrollo de IA y en iniciativas de ciudades inteligentes están acelerando la adopción de chips de IA en el borde para la seguridad pública, la gestión del tráfico y el internet industrial de las cosas, lo que convierte a Vietnam en una base de rápido crecimiento para la infraestructura habilitada para IA.
   
• Los mercados de hardware de IA de China y Japón tienen objetivos diferentes. China está aumentando la inversión en infraestructura y en la fabricación de chips de IA, mientras que Japón hace hincapié en la robótica y la IA en el borde para la atención a las personas mayores y la automatización industrial. Ambas naciones conceden gran importancia a los sistemas autónomos y al análisis en tiempo real, lo que exige hardware de IA seguro y de alto rendimiento.
   
• Los mercados emergentes, como Indonesia, Vietnam y Filipinas, están impulsando el crecimiento regional del mercado de hardware de IA, gracias a la creciente penetración de los teléfonos inteligentes, la digitalización respaldada por los Gobiernos y el aumento del despliegue de IA en el borde en los sectores de la salud, la agricultura y la logística. Las soluciones de hardware energéticamente eficientes, rentables y adaptables a entornos con conectividad limitada están bien posicionadas para abordar las carencias de infraestructura de estas economías de alto potencial y desatendidas.
   

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

• América Latina está creciendo a una TCAC del 15,6 % en el mercado de hardware de IA, impulsada 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 destinando recursos para equilibrar la infraestructura con la expansión de los servicios en la nube y la construcción de nuevos centros de datos. Los principales proveedores estratégicos globales y locales de servicios en la nube están estableciendo instalaciones en São Paulo debido al aumento de la demanda empresarial de capacidades de cálculo para IA. Estas instalaciones requieren GPU, TPU y aceleradores de última generación para el aprendizaje automático, la analítica y las ofertas de IA como servicio.
   
• México y Colombia se encuentran entre los países que adoptan con mayor intensidad el hardware de IA en América Latina, impulsados por proyectos de ciudades inteligentes, la automatización industrial y la digitalización del sector público. Los avances de Colombia en IA aplicada a la atención sanitaria y la logística cuentan con el respaldo de asociaciones público-privadas e iniciativas gubernamentales, mientras que México se centra en las tendencias emergentes en materia de vigilancia y movilidad mediante IA debido a su proximidad a las fábricas de chips de Estados Unidos.
   
• Argentina, Chile y Perú constituyen nuevos mercados que integran la adopción de hardware de IA, impulsada por iniciativas universitarias en los ámbitos de la agricultura regional avanzada y el desarrollo de infraestructuras. La solidez académica de Argentina contribuye a la miniaturización de los dispositivos de IA. Los sectores minero y de energías renovables de Chile están integrando chips de IA en el perímetro. Perú se centra en hardware móvil de bajo consumo diseñado prioritariamente para las regiones remotas y desatendidas.
   

Se prevé que el mercado del hardware de IA en Arabia Saudí registre un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.
 

• La región de Oriente Medio y África (MEA) representó el 7 % del mercado mundial de hardware de IA en 2024. Esto refleja los avances constantes derivados de las políticas nacionales de IA, las iniciativas de ciudades inteligentes y los proyectos de «infraestructuras inteligentes» en los países del Golfo. Los chips de IA y los centros de datos a hiperescala de los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudí están impulsando el mercado de infraestructuras de IA de MEA, aunque algunas zonas de África todavía afrontan infraestructuras obsoletas que ralentizan la adopción del hardware de IA a mayor escala.
   
• Los Emiratos Árabes Unidos se encuentran a la vanguardia del sector del hardware de IA en la región de MEA gracias a su estrategia de inteligencia artificial 2031, al gasto en infraestructuras informáticas soberanas y a las iniciativas de ciudades inteligentes de Dubái. El país pretende desplegar tecnología de chips optimizada para IA en los sectores de la atención sanitaria, la energía y los servicios públicos, lo que lo convertiría en un foco regional de infraestructuras e innovación de IA de última generación.
   
• Están surgiendo oportunidades en Nigeria, Kenia y Egipto a medida que estos países desarrollan el hardware de IA en el marco de sus agendas digitales nacionales y con el respaldo de un entorno empresarial dinámico. Además, sus intereses también abarcan dispositivos de IA en el perímetro de bajo consumo e infraestructuras informáticas localizadas para la agricultura, la educación y la atención sanitaria.
   
• Están surgiendo oportunidades estratégicas en Nigeria, Kenia y Egipto a medida que desarrollan el hardware de IA, impulsados por sus agendas digitales nacionales y reforzados por el entorno empresarial. Asimismo, estos países también centran su atención en dispositivos en el perímetro de bajo consumo e infraestructuras informáticas localizadas para los sectores de la agricultura, la educación y la atención sanitaria.
   
• Por ejemplo, en Kenia, Apollo Agriculture utiliza imágenes satelitales y tecnología de inteligencia artificial en el perímetro de bajo consumo para ofrecer orientación sobre agricultura de precisión a los pequeños agricultores, aumentando así el rendimiento de los cultivos mediante recomendaciones en tiempo real sobre la siembra y el cuidado programado de los cultivos.
   

Cuota de mercado del hardware de IA

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

• NVIDIA fue la primera empresa en ofrecer GPU, que ahora son fundamentales para el entrenamiento de IA en centros de datos y para la computación periférica. Su plataforma CUDA, junto con los sistemas DGX, desempeña un papel esencial en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa. NVIDIA también ha ampliado su actividad a la infraestructura de IA y al software de redes. Con casi el 50 % del mercado mundial de chips de IA, NVIDIA es un componente fundamental de los LLM y de la infraestructura de IA en todo el mundo.
   
• Microsoft invierte considerablemente en la optimización de la IA, especialmente desde el lanzamiento de su plataforma en la nube Azure, que integra GPU de NVIDIA, así como chips de IA personalizados como Azure Maia. En colaboración con Open AI, Microsoft planea incorporar funciones de IA de próxima generación a Microsoft 365 y Copilot, un asistente universal.
   
• Qualcomm destaca como uno de los principales proveedores de hardware de IA para dispositivos periféricos y móviles. Sus plataformas snapdragon integran la IA en teléfonos inteligentes, dispositivos ponibles y tecnología para automóviles mediante unidades de procesamiento neuronal. Qualcomm AI Engine permite realizar inferencias en el dispositivo para tareas de visión, voz y predicción mediante tecnologías de IA. La empresa continúa desarrollando soluciones de IA para el Internet de las cosas y la 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, destinados respectivamente al entrenamiento y la inferencia de modelos. Estos chips se utilizan en los centros de datos de AWS para respaldar Sage Maker, Bedrock y otras tareas de IA generativa. AWS también admite GPU de NVIDIA y AMD. Para mantener su posición como proveedor fundamental de IA en la nube, AWS está reforzando su posición mediante la ampliación de su infraestructura mundial y de su oferta de hardware, con el fin de responder a la creciente necesidad de IA en la nube y a la innovación de las empresas y las empresas emergentes.
   
• Intel ha sido uno de los principales actores del sector del hardware informático. La empresa no solo ofrece productos optimizados para IA, como los procesadores Xeon, los aceleradores de IA Habana Labs Gaudi y las FPGA, sino que también se centra en soluciones de IA en la nube y en el perímetro para los sectores sanitario e industrial, así como para los centros de datos. La empresa concede gran importancia a las pilas de software para IA y a las plataformas abiertas como Open VINO. Gracias a una mayor inversión continua en computación neuromórfica y en chips de IA escalables, Intel espera hacer frente a la competencia ofreciendo soluciones integradas para inferencia y entrenamiento en distintos sectores.
   
• AMD ofrece una de las GPU de alto rendimiento de la serie Instinct para centros de datos y cargas de trabajo de IA. La empresa cuenta con competidores, pero sus chips MI300 y MI350, cuyo lanzamiento está previsto próximamente, le permitirán debilitar el dominio de NVIDIA en el entrenamiento de modelos de gran tamaño. AMD también está avanzando hacia los sistemas de IA en racks completos y adquiriendo empresas como Pensando y Eno semi para continuar desarrollando la IA y la fotónica de silicio.
   
• Apple integra capacidades de IA en sus chips de diseño propio, como el Neural Engine incorporado en los chips de las series A y M. Estos componentes permiten el funcionamiento de Face ID, Siri, la mejora de fotografías y los algoritmos de aprendizaje automático que se ejecutan en el dispositivo. Apple logra elevados niveles de privacidad y rendimiento mediante el procesamiento local de la IA.
   

Empresas del mercado de hardware de IA

Las principales empresas que operan en el sector del hardware de IA son:

• Advanced Micro Devices (AMD)
• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• Qualcomm Technologies
• Samsung Electronics
   
• AMD ha lanzado un nuevo conjunto de aceleradores y sistemas en racks completos denominado Instinct MI350, centrado en la computación de IA de alto rendimiento en centros de datos. NVIDIA también ha presentado una potente arquitectura de GPU Blackwell y ha revelado el proyecto GROOT, la tecnología más reciente de computación personal con IA. AWS ha presentado nuevos chips con Trainium e Inferentia, que permiten una escalabilidad avanzada y rentable para el entrenamiento y la inferencia en modelos de IA en la nube. 
   
• Intel también ha lanzado nuevos chips y procesadores de IA Gaudi 3, lo que aumenta la eficiencia de los sistemas basados en IA dentro de las empresas. Por su parte, Google ha presentado su propia CPU Axion y ha desarrollado la TPU v5p (Ironwood) para mejorar las cargas de trabajo internas de IA. Microsoft ha presentado dispositivos basados en IA con chips Azure Maia 100 y PC Copilot equipados con NPU de alta potencia para ofrecer una experiencia de IA fluida. 
   
• Baltra, un chip para servidores personalizado, se encuentra en desarrollo para la IA interna de Apple, mientras que Qualcomm ha lanzado los procesadores Snapdragon X Elite y Cloud AI 100 Ultra, manteniendo el referente del sector en eficiencia de IA por vatio. IBM ha mejorado sus procesadores de IA Telum II y prepara los chips North Pole, orientados a una computación de IA ultr eficiente en el edge y en sistemas centrales.
   
• Con el apoyo de NVIDIA y AMD, Samsung ha comenzado a producir GPU de IA de nueva generación mediante procesos de 3 nm y 4 nm, que permiten una fabricación de chips con una gestión energética más eficiente. Además, Samsung está trabajando en una solución integral mediante el diseño de aceleradores de IA y memoria de alto ancho de banda para una formación eficiente de la IA, y ha desarrollado sus propias arquitecturas para optimizar el tráfico de datos dentro del chip. Samsung desempeña ahora la doble función de socio de fabricación y colaborador tecnológico, contribuyendo a la innovación en hardware de IA.
   

Noticias del sector del hardware de IA

• En julio de 2025, la HNSE Asia AI Hardware Battle 2025 se ha extendido a Japón y se ha asociado con importantes minoristas para mostrar innovaciones en hardware de IA en uno de los mayores mercados tecnológicos de Asia. El programa fomenta la proyección internacional de iniciativas empresariales e impulsa el crecimiento del hardware de electrónica de consumo de alta gama.
   
• En junio de 2025, los chips A18 y A18 Pro de Apple, lanzados junto con la serie iPhone 16, incorporan Neural Engines avanzados con 35 TOPS, lo que eleva el rendimiento del aprendizaje automático hasta 2× frente al A16 Bionic. Las tareas de IA en el dispositivo, como el resumen de textos, las mejoras de Siri y el análisis de imágenes, ahora pueden realizarse en tiempo real sin comprometer la privacidad del usuario. Al integrar NPU avanzadas directamente en los dispositivos de consumo, Apple responde a la necesidad de velocidad e inteligencia en la interacción con el usuario del mercado de hardware de IA, haciendo así que la incorporación de hardware especializado de IA constituya un factor de crecimiento clave en el sector de la electrónica.
   
• En junio de 2025, las GPU Blackwell presentadas por Nvidia, cuya utilización está prevista en la serie RTX 50 y que se mostraron en GTC 2025, presumen de una eficiencia de hasta 50 veces superior a la de las CPU. Las mejoras en FLOPS, ancho de banda de memoria y consumo energético contribuyen a la eficiencia energética. Esta iniciativa refuerza la tendencia hacia la optimización del diseño de las GPU para realizar cálculos de IA a gran escala de manera sostenible.
   
• En marzo de 2025, con el objetivo de lograr sinergias con Arm y Graph core, SoftBank adquirió Ampere, uno de los principales fabricantes de procesadores para centros de datos de IA basados en Arm. Esta adquisición refuerza aún más el conglomerado de computación de IA de SoftBank.
   

El informe de investigación del mercado de hardware de IA incluye una cobertura exhaustiva del sector con estimaciones y previsiones en términos de ingresos (miles de millones de USD) y volumen (unidades) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos.

Mercado, por procesador

• Unidad de procesamiento gráfico (GPU)
  • Formación
  • Inferencia
  • Edge
  • Centro de datos
• Unidad central de procesamiento (CPU)
  • Optimizada para IA
  • CPU para servidores con aceleración de IA
  • Computación en el edge
• Unidad de procesamiento tensorial (TPU)
  • Nube
  • Edge
  • Diseños personalizados
• Circuito integrado de aplicación específica (ASIC)
  • Formación de IA
  • Inferencia de IA
  • IA personalizada

• Arreglos de puertas programables en campo (FPGA)
  • Optimizado para IA
  • IA en el edge
  • Plataformas de computación reconfigurables
• Unidades de procesamiento neuronal (NPU)
  • Teléfonos inteligentes
  • IA en el perímetro
  • IoT

Mercado, por memoria y almacenamiento

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

Mercado, por aplicación

• Centros de datos y computación en la nube 
• Automoción y transporte
• Atención sanitaria y ciencias de la vida
• Electrónica de consumo
• Industria y fabricación
• 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
  • Países nórdicos
• Asia-Pacífico
  • China
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • Filipinas
  • Vietnam
  • ANZ
  • Singapur
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• Oriente Medio y África
  • EAU
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica