Mercado de chips para conducción autónoma Tamaño y Compartir 2025 - 2034

Tamaño del mercado de chips para conducción autónoma

El tamaño del mercado mundial de chips para conducción autónoma se estimó en 24,220 millones de USD en 2024. Se prevé que el mercado crezca de 29,730 millones de USD en 2025 a 191,070 millones de USD en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 23 %, según el último informe publicado por Global Market Insights Inc.
 

Los chips para conducción autónoma son procesadores específicos que proporcionan la capacidad de procesamiento necesaria para los vehículos autónomos. Estos procesadores realizan tareas esenciales para los vehículos autónomos, como la detección de objetos, la planificación de rutas, la toma de decisiones y el control del vehículo. Estos chips deben cumplir requisitos de alta fiabilidad, latencia ultrabaja y capacidad de procesamiento en tiempo real. A medida que los vehículos incorporan sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y pasan de la automatización parcial de nivel 2 hacia la autonomía total aspiracional de los niveles 4 y 5, estos chips actúan como el motor de procesamiento de la movilidad inteligente.
 

El crecimiento del mercado de chips para conducción autónoma está impulsado por múltiples factores, entre ellos los esfuerzos de los Gobiernos de todo el mundo por imponer carreteras más seguras mediante normativas y estándares de seguridad que exigirán el uso de tecnologías ADAS. Estas normativas impulsan a las empresas automovilísticas a adoptar la computación de alto rendimiento en sus vehículos de pasajeros. Además, la transición hacia los vehículos eléctricos (VE) ha incrementado la demanda de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), ya que los fabricantes buscan diferenciar sus modelos, lo que se traduce en un aumento de la demanda de chips para automoción de mayor rendimiento.
 

La industria automovilística está pasando de los sistemas convencionales basados en procesadores al uso de chips. Esta transición permite mejorar la escalabilidad de la tecnología y ofrecer opciones de menor coste. Las investigaciones muestran que los chips han mejorado el rendimiento de transferencia de datos y pueden consumir menos energía que los sistemas antiguos con un único procesador. Al mismo tiempo, la incorporación de nuevos modelos de IA, como los transformadores, y de nuevas modalidades de sensores, como las cámaras, el radar y el LiDAR, exige que los fabricantes de chips desarrollen chips o aceleradores más rápidos y potentes, capaces de procesar los datos con rapidez y precisión, pero con menores requisitos de precisión numérica.
 

En el ámbito normativo, países como EE. UU. y China están creando normativas para la conducción autónoma. En EE. UU., por ejemplo, la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras (NHTSA) está trabajando en procesos normativos y de certificación para introducir de forma segura los vehículos autónomos en las carreteras.
 

Las directrices nacionales en evolución de China para los vehículos inteligentes conectados son exhaustivas y han acelerado el proceso de innovación e implementación en el contexto del sector nacional de semiconductores. Los procesos normativos sistemáticos están contribuyendo a mejorar la estandarización de los protocolos de seguridad, reforzando la estabilidad y la autenticidad de las funciones de seguridad y favoreciendo opciones más comercializadas para los sistemas autónomos.
 

Las principales empresas de esta categoría son NVIDIA, Qualcomm, Intel (Mobileye), así como nuevas empresas como Horizon Robotics y Black Sesame Technologies, con sede en China. Numerosos fabricantes de equipos originales (OEM) están desarrollando sus propios chips personalizados para reducir la dependencia de proveedores de chips externos y mejorar la integración y el rendimiento del sistema.
 

Por ejemplo, XPeng presentó el chip «Turing» y afirmó que supera a sus competidores en rendimiento y eficiencia. Qualcomm y BMW lanzaron una solución conjunta denominada Snapdragon Ride Pilot, que se comercializa en mercados internacionales. Asimismo, Tenstorrent y BOS Semiconductor, con el respaldo de Hyundai, presentaron un procesador de IA basado en chips para uso en automóviles.
 

Tendencias del mercado de chips para conducción autónoma

El mercado de chips utilizados en la conducción autónoma está experimentando uno de los cambios más transformadores de su historia debido a los requisitos normativos, los cambios geopolíticos y los hitos de implementación en condiciones reales. La transformación más importante en curso es la creciente influencia de los organismos reguladores sobre el diseño y el funcionamiento de los chips. En la UE, los requisitos normativos actualizados en materia de seguridad especifican ahora que los sistemas de conducción autónoma, incluidos los chips que los alimentan, deben certificarse conforme a las normas de seguridad.
 

Estas normas incluyen un marco jurídico relativo a la fiabilidad, las actualizaciones de software y la trazabilidad. En China, la nueva normativa exige que los organismos reguladores aprueben las actualizaciones inalámbricas de los vehículos autónomos. Desde la perspectiva de los organismos reguladores, estas actualizaciones OTA equivalen a una llamada a revisión por motivos de seguridad. Otra megatendencia es el avance hacia la localización de una mayor parte de la producción de chips y el dominio de los principales países fabricantes de semiconductores, como China, Corea del Sur y Taiwán. En China, XPENG ha desarrollado y diseñado internamente el chip «Turing», que la empresa afirma que es superior y menos costoso que el Orin-X de NVIDIA y que se utilizará en futuros modelos de Volkswagen en China.
 

La evolución de la tecnología en el ámbito de la arquitectura de chips también está transformando el panorama del mercado. El modelo convencional de sistema en chip (SoC) monolítico está siendo complementado, e incluso sustituido, por arquitecturas modulares y basadas en chiplets. Este tipo de chiplets ofrece ventajas en términos de escalabilidad, rendimiento de fabricación y eficiencia de la personalización. Por ejemplo, los nuevos diseños de chips Eagle-N, fruto de la colaboración entre Tenstorrent y BOS Semiconductors, presentan una arquitectura de chiplets orientada específicamente a las cargas de trabajo de inteligencia artificial para automoción, y está previsto que entren en producción mediante un proceso de 5 nm.
 

Los desarrolladores de chips están avanzando más allá de las fases de prototipo hacia implementaciones en condiciones reales en vehículos de producción destinados al mercado masivo. Los principales fabricantes de automóviles, especialmente en China, están incorporando chips de alto rendimiento, como Thor de NVIDIA, a sus vehículos de producción para el mercado masivo. Fabricantes como Li Auto, Zeekr y Xiaomi incluso han anunciado vehículos equipados con estos chips, lo que pone de relieve una tendencia clara hacia la adopción generalizada de tecnologías avanzadas de conducción autónoma.
 

A medida que avanza el sector, aumenta el interés por la seguridad, la auditabilidad y la estandarización. Las organizaciones técnicas y académicas están solicitando cambios en las normas de seguridad existentes, como la ISO 26262, para tener mejor en cuenta los riesgos específicos de la inteligencia artificial, como la transparencia de las redes neuronales, la robustez frente a ataques adversarios y los fallos en casos extremos.
 

Análisis del mercado de chips para conducción autónoma

Para comprender las principales tendencias del mercado

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Según el tipo de chip, el mercado de chips para conducción autónoma se divide en microcontroladores (MCU), GPU, FPGA, ASIC y otros. El segmento de ASIC lideró el mercado, con una cuota del 36% en 2024, y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 25% entre 2025 y 2034.
 

• Los circuitos integrados específicos de aplicación (ASIC) son los principales chips debido a su eficiencia, rendimiento y flexibilidad para funcionar en entornos automovilísticos. Los ASIC no son procesadores de propósito general que puedan adaptarse a cada función, sino chips personalizados para realizar una carga de trabajo específica, como la detección de objetos, la fusión de sensores o la inferencia de redes neuronales. Todas ellas son funciones esenciales para el funcionamiento autónomo. Esta especialización permite a los ASIC ofrecer un mayor rendimiento, una menor latencia y una mayor eficiencia térmica, atributos fundamentales en un entorno automovilístico en el que tanto la potencia como el tamaño son limitados y la seguridad resulta crucial.
   
• Intel (Mobileye) cuenta con algunos de los ASIC más conocidos gracias a su serie de chips EyeQ y ha desplegado más de 200 millones de estos chips en vehículos. La quinta generación de la serie EyeQ, el EyeQ6, está optimizada para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y para la conducción autónoma, y ofrece una elevada capacidad de cómputo en un marco regulatorio estricto. Tesla también ha desarrollado su propio ASIC, denominado chip Full Self-Driving (FSD), que le permite controlar toda la pila de hardware y software y optimizarla para su arquitectura de conducción autónoma.
   
• Un nuevo desarrollo en el sector es la plataforma de diseño de ASIC para automoción de Alchip Technologies’, anunciada para satisfacer de forma eficaz la creciente demanda de chips personalizados diseñados para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y funciones de conducción autónoma. Este tipo de plataformas también debe cumplir estrictos requisitos de seguridad y fiabilidad en el diseño de ASIC para automoción, especialmente en los sistemas de conducción autónoma de nivel 3 y nivel 4. Además, estas plataformas se están desarrollando con nodos de vanguardia, como los de 5 nanómetros y diseños de tan solo 3 nanómetros, que ofrecen una mayor eficiencia energética y velocidades de procesamiento superiores.
   
• Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se utilizan habitualmente en entornos de desarrollo, especialmente durante las pruebas iniciales. Son adecuadas para el procesamiento paralelo de imágenes y suelen emplearse para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Por otro lado, las matrices de puertas programables en campo (FPGA) ofrecen una mayor flexibilidad y normalmente se utilizan en el desarrollo de prototipos o en sistemas cuyos algoritmos deben actualizarse con frecuencia, por lo que son ideales para aplicaciones embarcadas en vehículos en evolución.
   
• Los microcontroladores (MCU) de primera generación, como la familia AURIX de Infineon Technologies', están diseñados para gestionar funciones esenciales del vehículo. Estos microcontroladores gestionan tareas como el control de operaciones básicas, la conexión con sensores y sistemas de seguridad, y la garantía de redundancia del sistema. Estos MCU desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la seguridad funcional, incluso en vehículos con niveles de autonomía más bajos.
   

Por nivel de autonomía, el mercado de chips para conducción autónoma se divide en nivel 1 (asistencia al conductor), nivel 2 (automatización parcial), nivel 3 (automatización condicionada), nivel 4 (automatización elevada) y nivel 5 (automatización total). El segmento de nivel 1 (asistencia al conductor) lidera el mercado, con una cuota del 45 % en 2024, y se prevé que el segmento crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 18,8 % entre 2025 y 2034.
 

• El nivel 1 (asistencia al conductor) domina el mercado, pero el nivel 2 (automatización parcial) está ganando popularidad rápidamente, a medida que el interés de los consumidores se orienta hacia la conducción totalmente automatizada y los reguladores aceptan elementos clave de seguridad. Se prevé que las funciones de comodidad y otras soluciones adicionales de nivel 2 (automatización parcial) se desarrollen en un plazo similar. El nivel 1 (asistencia al conductor) sigue siendo ampliamente reconocido y preferido porque resulta más asequible y su fabricación depende de tecnologías menos complejas y costosas, lo que ofrece mejores oportunidades para impulsar las aplicaciones destinadas al mercado masivo.
   
• Estos sistemas son genéricos y solo admiten una función, como el control de crucero adaptativo, la advertencia de salida del carril o el frenado de emergencia. Además, estos sistemas no incorporan una fusión de sensores amplia y utilizan recursos computacionales de menor nivel, lo que permite implementarlos en una mayor variedad de vehículos, con un uso creciente en vehículos más asequibles dentro de este nivel.
   
• Los fabricantes de automóviles han desplegado de forma exponencial sistemas de Nivel 1 (asistencia al conductor) en los últimos años. Por ejemplo, el paquete de seguridad global completo de Toyota, que engloba tecnologías de Nivel 1 (asistencia al conductor), como los sistemas de prevención de colisiones y las alertas de salida del carril, ya está instalado en más de 40 millones de vehículos. Esto representa un cambio fundamental en la regulación de los vehículos y en las expectativas de los consumidores, y se aplica incluso a los vehículos de gama de acceso. Actualmente, se espera que los modelos de menor precio incorporen sistemas de asistencia al conductor.
   
• Los sistemas de Nivel 2 (automatización parcial), que realizan dos o más funciones de forma simultánea, como la dirección y la aceleración, están registrando un crecimiento significativo, especialmente en el mercado de vehículos de gama media-alta y alta. Los sistemas de Nivel 2 (automatización parcial) requieren una supervisión continua por parte del conductor, pero permiten la conducción sin manos o semiautomatizada en entornos específicos.
   
• Los sistemas de Nivel 2 (automatización parcial), como el Autopilot de Tesla y BlueCruise de Ford, constituyen ejemplos útiles que demuestran la rapidez con la que estos sistemas están logrando aceptación en el mercado.  Todos los sistemas de Nivel 2 (automatización parcial) utilizan chips más avanzados con una mayor capacidad de procesamiento y, en el caso de los sistemas de Nivel 2 (automatización parcial), pueden emplear una mejor fusión de sensores y una supervisión del conductor en tiempo real, lo que impulsa aún más la demanda de conjuntos de chips.
   
• La clasificación de Nivel 3 (automatización condicional) incorpora niveles adicionales de complejidad. El Nivel 3 (automatización condicional) significa que el vehículo puede conducirse de forma independiente en algunas situaciones y que el conductor no tiene que prestar atención durante todo el tiempo, aunque debe estar preparado para recuperar el control cuando sea necesario. Aunque las barreras regulatorias y técnicas han impedido un despliegue generalizado de esta tecnología, se han logrado algunos avances hacia el Nivel 3 (automatización condicional).
   
• El Nivel 4 (automatización elevada) y el Nivel 5 (automatización completa), que representan respectivamente una automatización elevada y completa, se encuentran actualmente en las fases de pruebas y proyectos piloto. Dado que estos niveles requieren la máxima capacidad de procesamiento, seguridad y fiabilidad conforme a criterios críticos para la seguridad, los conjuntos de chips deben ejecutar funciones de percepción, localización, planificación y control en tiempo real, posiblemente mediante múltiples sensores redundantes, como LiDAR, radar y cámaras. Aunque las empresas han probado servicios como los robotaxis y las lanzaderas autónomas en entornos controlados, el despliegue en el mercado masivo tendrá que esperar hasta que las infraestructuras habituales de los vehículos, la regulación y los costes estén a la altura de las capacidades actuales.
   

En función de su cometido, el mercado de chips para la conducción autónoma se segmenta en chips de percepción, chips de toma de decisiones y chips de control. El segmento de chips de percepción domina el mercado, con una cuota de mercado del 38 % en 2024.
 

• El mercado está dominado por el segmento de chips de percepción, debido a sus funciones esenciales, que incluyen el procesamiento básico de imágenes, la detección de objetos, la estimación de profundidad, la modelización del entorno y otras formas de interpretación visual. A su vez, sin capacidades de percepción precisas y en tiempo real, no pueden ejecutarse funciones de toma de decisiones ni de control de nivel superior; por tanto, los chips de percepción constituyen la base fundamental de la conducción autónoma en todos sus niveles.
   
• La importancia de los chips de percepción en las primeras fases de la autonomía se refleja en la amplia variedad de modelos de vehículos y grados de autonomía en los que se han implementado. Por ejemplo, el chip EyeQ6 Lite de Mobileye es un chip de percepción específico diseñado especialmente para facilitar las funciones de conducción y de los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS). Del mismo modo, el chip Turing de Xpeng incorpora procesadores de señales de imagen (ISP) y unidades de procesamiento neuronal (NPU) específicos para permitir la percepción visual en tiempo real, lo que indica que esta función de percepción está adquiriendo una complejidad y una importancia crecientes en la arquitectura tradicional de los vehículos.
   
• Los chips de decisión también desempeñan un papel importante en el sistema. Realizan funciones como la fusión de sensores, la planificación de rutas y la predicción del movimiento, que son esenciales en los niveles altos de autonomía, pero no en todos los vehículos. Por ejemplo, sistemas como Snapdragon Ride de Qualcomm o las plataformas drive de NVIDIA se integran para realizar la percepción y la toma de decisiones, pero solo en vehículos con niveles de autonomía altos o plena autonomía. Estos chips suelen tener que gestionar operaciones como la detección de la ubicación en tiempo real, la interpretación de mapas y la toma de decisiones pertinente, lo que aumenta su complejidad, pero limita su despliegue en comparación con los chips de percepción.
   
• Por otro lado, los chips de control gestionan el accionamiento, el frenado, la dirección y el control del acelerador. Funcionan bajo estrictas limitaciones de seguridad y tiempo, y suelen basarse en microcontroladores o procesadores para automoción. La familia AURIX de Infineon es un ejemplo destacado, ya que ofrece un rendimiento fiable y funciones de seguridad esenciales para un funcionamiento a prueba de fallos. Aunque los chips de control son cruciales, sus exigencias computacionales son menores y sus funciones principales se mantienen relativamente constantes en los distintos niveles de autonomía. Como resultado, este segmento experimenta un crecimiento constante, aunque más lento, del mercado.
   

Por tipo de vehículo, el mercado de chips de conducción autónoma se segmenta en vehículos de pasajeros y vehículos comerciales. El segmento de vehículos de pasajeros domina el mercado, con una cuota de mercado del 79 % en 2024.
 

• Los vehículos de pasajeros, especialmente en los países en proceso de urbanización, suelen ser la opción elegida por los consumidores por diversos motivos, como el aumento de los ingresos disponibles, la existencia de sistemas viarios consolidados y unos estilos de vida que favorecen el uso de vehículos particulares. Un ejemplo ilustrativo de los niveles de producción de vehículos de pasajeros es el de India, donde en 2024 se produjeron más de 4,9 millones de unidades. De hecho, los SUV están ganando terreno en el espacio de los vehículos de pasajeros dentro de la subcategoría de «vehículos de pasajeros», gracias a su seguridad y versatilidad.
   
• La adopción de vehículos eléctricos (VE) también está creciendo dentro de la categoría de vehículos de pasajeros. A principios de 2025, las matriculaciones de vehículos eléctricos de pasajeros en India mostraron un sólido crecimiento intermensual e interanual. Este rápido incremento refleja una mayor concienciación de los consumidores, los incentivos gubernamentales y los esfuerzos activos de los fabricantes. Empresas como Tata Motors, Hyundai y MG han comenzado a ofrecer modelos eléctricos dirigidos tanto a los segmentos de consumidores de ingresos medios como a los de gama alta.
   
• Por otro lado, el International Council on Clean Transportation (ICCT) informa de que el segmento de vehículos comerciales, incluidos camiones, autobuses, furgonetas y cualquier otro vehículo de transporte, se está desarrollando a un ritmo más lento. La sensibilidad a los costes constituye una barrera importante para la adopción en el sector de los vehículos comerciales, ya que los operadores de flotas priorizan el coste total de propiedad. Esto significa que el mayor coste inicial de muchos vehículos comerciales eléctricos (ECV) suele hacer que sean menos competitivos que los vehículos diésel. Aunque las ventas de ECV se han disparado en algunas regiones, alcanzando tasas de crecimiento interanual de hasta el 124 % a mediados de 2024, todavía representan menos del 2 % de la cuota de mercado en la mayoría de las zonas.
   

Obtenga más información sobre los segmentos clave que conforman este mercado

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América del Norte dominó el mercado de chips de conducción autónoma, con una cuota de mercado de alrededor del 35 %, y generó unos ingresos de 8,540 millones de USD en 2024.
 

• Norteamérica, particularmente Estados Unidos, es el líder mundial en chips para vehículos autónomos gracias a la convergencia de factores como una regulación favorable, un sólido ecosistema industrial, pruebas en condiciones reales y fabricantes de chips consolidados que ofrecen un entorno propicio para la innovación, la fabricación y el uso en condiciones reales de tecnologías de conducción autónoma.
   
• A nivel federal, el Gobierno de Estados Unidos adoptó medidas para comenzar a facilitar la aceptación y el uso de vehículos autónomos desde el punto de vista normativo. En 2025, la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras (NHTSA) amplió su Programa de Exenciones para Vehículos Automatizados con el fin de ofrecer a los fabricantes mayor flexibilidad para probar en Estados Unidos vehículos autónomos fabricados con Lexan. La ampliación del programa de la NHTSA fue importante no solo desde el punto de vista normativo para los fabricantes que realizan pruebas en condiciones reales, sino también para la demanda de chips especializados, probados y certificados para la conducción autónoma.
   
• A nivel estatal, California sigue apoyando la investigación y el desarrollo (I+D) de vehículos autónomos y concede permisos de prueba a empresas tecnológicas avanzadas como NVIDIA, Tesla, Waymo y Zoox, que desarrollan, fabrican o incorporan chips para conducción autónoma en sus productos o servicios.
   
• En Norteamérica, entre las principales empresas de desarrollo de chips para vehículos autónomos se encuentran actores clave del ecosistema de conducción automatizada como NVIDIA y Qualcomm, ambas dedicadas a la creación de plataformas avanzadas para la conducción autónoma. A principios de 2025, NVIDIA obtuvo certificaciones de alto nivel en materia de seguridad y ciberseguridad para su plataforma DRIVE Hyperion, estableciendo un estándar para los fabricantes de chips para vehículos autónomos durante el año siguiente. Además, Ambarella, una empresa estadounidense de tecnología de consumo, entró en el mercado con SoC de procesamiento de imágenes de bajo consumo y alta eficiencia diseñados para respaldar la visión artificial en vehículos autónomos.
   
• La abundancia de datos procedentes de pruebas en carretera consolida la posición de Norteamérica. En 2024, solo California registró más de 3,9 millones de millas recorridas por vehículos autónomos, y empresas como Waymo y Zoox fueron responsables de gran parte de esas pruebas. Estos ensayos exhaustivos generan datos de rendimiento de gran valor, que posteriormente pueden utilizarse para mejorar el ciclo de diseño de los chips, especialmente en lo relativo a la latencia de los datos, la fusión de sensores y los algoritmos de toma de decisiones.
   

Estados Unidos lideró el mercado norteamericano de chips para conducción autónoma, con alrededor del 89 % de cuota de mercado, y generó ingresos de 7,570 millones de USD en 2024.
 

• Estados Unidos mantiene una posición de liderazgo en el mercado norteamericano de chips para conducción autónoma gracias a su ecosistema innovador, sus principales empresas de semiconductores, las medidas de apoyo gubernamental y el ritmo de adopción de la tecnología de vehículos autónomos (AV). El liderazgo estadounidense se ha consolidado no solo porque las mejores tecnologías de cada categoría proceden de Estados Unidos, sino también gracias a las inversiones iniciales estratégicas y a unos procesos de supervisión regulados de forma sensata.
   
• Las empresas estadounidenses como NVIDIA, Intel (Mobileye) y Ambarella han desarrollado una cartera destacada de sistemas en chip (SoC) de alto rendimiento y aceleradores de inteligencia artificial para la conducción autónoma y los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS). La plataforma drive de NVIDIA, por ejemplo, es un componente integral de los sistemas Super Cruise y Ultra Cruise de GM, especialmente en sus implementaciones Drive Orin y Drive Thor. Los chips EyeQ de Mobileye son un componente habitual de muchos vehículos de la flota estadounidense y han superado con éxito las exigentes tareas de percepción y toma de decisiones basadas en la visión necesarias para las aplicaciones de vehículos autónomos. Ambarella ha producido procesadores de cámaras y sensores de fusión de sensores de alta calidad que también permiten incorporar funciones de conducción autónoma.
   
• El apoyo de los organismos reguladores ha sido fundamental para impulsar la adopción de chips. Por ejemplo, en la segunda mitad de 2024, la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras (NHTSA) anunció que, para el año de modelo 2029, prácticamente todos los vehículos nuevos de pasajeros vendidos en Estados Unidos deberán contar con sistemas de frenado automático de emergencia (AEB). Esta medida exigible ha llevado a los fabricantes de vehículos y a los proveedores de primer nivel a instalar chips de procesamiento avanzados capaces de detectar situaciones y tomar decisiones en tiempo real.
   
• Estados Unidos también lidera la agenda nacional en materia de pruebas y despliegue de vehículos autónomos (AV). Empresas líderes de vehículos autónomos, como Cruise, Waymo y Tesla, están recopilando una enorme cantidad de datos sobre conducción en el mundo real en una amplia variedad de terrenos y condiciones, lo que puede contribuir a mejorar el rendimiento de los chips y la integración del software y el hardware. Las plataformas gubernamentales, como Automated Vehicle Hub, creada por el Departamento de Transporte de Estados Unidos, han sido útiles para desarrollar el intercambio de conocimientos y las asociaciones público-privadas, con el fin de impulsar la investigación y la transparencia en materia de seguridad de los vehículos autónomos y en los procesos relacionados con sus datos.
   

Los chips para conducción autónoma en Europa representaron 6,740 millones de USD en 2024 y se prevé que registren un crecimiento notable durante el período de previsión.
 

• Se espera que el mercado europeo de chips para conducción autónoma experimente un crecimiento significativo durante el período de previsión, impulsado por unas estrictas normativas de seguridad, inversiones industriales estratégicas y avances tecnológicos de los principales actores regionales. Países como Alemania, Francia e Italia lideran este progreso gracias a su amplia base de vehículos y a la rápida adopción de estrategias integradas de semiconductores.
   
• La UE ya ha implementado normas exhaustivas de seguridad para vehículos que impulsan la demanda de chips. El Reglamento General de Seguridad (UE 2019/2144), aplicable desde julio de 2022, establece que todos los vehículos nuevos deben estar equipados con diversos sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS), como el frenado de emergencia, la asistencia de mantenimiento de carril y la asistencia inteligente de velocidad.
   
• Alemania ha desempeñado un papel importante en la aplicación de la ley de conducción autónoma y su reglamento asociado, que permiten que los vehículos sin conductor circulen en determinadas condiciones por las vías públicas. Este marco jurídico requiere plataformas sólidas de procesamiento de datos capaces de ofrecer visualización en tiempo real, tomar decisiones y cumplir los protocolos de seguridad.
   
• La inversión industrial constituye otro factor de crecimiento importante. Los países europeos están adoptando medidas activas para localizar la producción de chips y reducir su dependencia de los proveedores extranjeros de semiconductores. Por ejemplo, Infineon Technologies está desarrollando una planta de producción de semiconductores a gran escala en Dresde con el apoyo del Gobierno alemán. Se espera que el proyecto Megafab atienda a la industria automovilística, incluidos los sistemas autónomos. Del mismo modo, Continental ha puesto en marcha una nueva División de Soluciones Avanzadas de Electrónica y Semiconductores con el objetivo de diseñar sus propios chips y ampliar sus capacidades de hardware y software.
   
• Francia e Italia también están adoptando medidas a través de STMicroelectronics e invirtiendo en plantas de producción de obleas de carburo de silicio (SiC) para respaldar los vehículos eléctricos y autónomos. Estos materiales son necesarios para aplicaciones de alta potencia, como los sensores y los sistemas de control de la conducción presentes en las plataformas autónomas. Además, grandes fabricantes de chips, como Infineon, están ampliando su cartera de productos para la industria automovilística.
   
• Los acontecimientos recientes reflejan este crecimiento regional. A principios de 2025, Infineon Technologies consiguió contratos futuros por más de 1,000 millones de euros para chips de carburo de silicio. Asimismo, la decisión de Continental de integrar el diseño de semiconductores sugiere que los grandes fabricantes europeos de vehículos obtendrán un mayor control sobre las tecnologías importantes. El marco regulatorio transversal de la Unión Europea también está avanzando, con iniciativas destinadas a armonizar los procedimientos de prueba y aprobación de vehículos autónomos en los Estados miembros para 2026.
   

Los chips para la conducción autónoma en Asia-Pacífico representaron 6,650 millones de USD en 2024 y se prevé que registren un crecimiento atractivo durante el período de previsión.
 

• La región de Asia-Pacífico parece constituir un mercado muy atractivo para los chips destinados a la conducción autónoma, gracias al sólido apoyo gubernamental, sus destacadas capacidades técnicas y el crecimiento de grandes países como China, Japón y Corea del Sur. En conjunto, estos factores impulsan un aumento significativo durante el período de previsión.
   
• China ha participado especialmente en la aceleración del desarrollo de la conducción autónoma mediante amplias iniciativas políticas. Varios ministerios gubernamentales han establecido zonas piloto en ciudades como Pekín, Shanghái y Guangzhou para probar vehículos inteligentes conectados y sistemas de integración de vehículos conectados.
   
• Estas iniciativas proporcionan un marco regulatorio y de infraestructura para respaldar las pruebas y el despliegue final de la automatización de nivel 3 y de soluciones avanzadas de conducción autónoma. Además, China ha reducido la producción nacional de chips para automóviles hasta aproximadamente el 5% en los últimos años. Grandes empresas chinas como XPeng desarrollan sus propios chips basados en inteligencia artificial, mejoran el rendimiento de sus vehículos y siguen avanzando en las tecnologías de conducción autónoma.
   
• Japón también continúa avanzando en este mercado. A través de organismos como el METI, el Gobierno japonés concede subvenciones nacionales para semiconductores con el fin de promover la producción. Grandes fabricantes japoneses de chips, entre ellos Renesas Electronics, Socionext, Mitsubishi Electric, Rohm y Toshiba, amplían su capacidad en chips para automóviles, electrodomésticos, sensores de imagen, chips lógicos y microcontroladores para automóviles. El programa «Advanced SoC Research for Automotive» (ASRA) de Japón y el consorcio de Renesas con empresas de semiconductores como Toyota, Nissan, Honda, Denso y Panasonic reúnen a grandes fabricantes de vehículos y proveedores de componentes. Sus objetivos de colaboración consisten en desarrollar sistemas avanzados en chip para automóviles con tecnología autónoma, con el objetivo de iniciar la producción en masa en torno a 2030.
   
• En Corea del Sur, los esfuerzos se centran en reforzar tanto las capacidades de diseño como las de producción de chips para la conducción autónoma. Hyundai ha colaborado con Samsung Electronics para producir chips nacionales avanzados utilizando nodos de proceso de vanguardia, como los de 5 nm. El objetivo de esta alianza es reducir la dependencia de fundiciones externas, mejorar la flexibilidad de la cadena de suministro y reducir los costes de producción. Samsung suministra chips a numerosas empresas de sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS) del sector automovilístico, lo que refuerza el papel de Corea del Sur en el ecosistema de la conducción autónoma.
   
• La recopilación de datos del mundo real es fundamental para desarrollar tecnologías de conducción autónoma. En China, empresas como Pony.ai han registrado millones de kilómetros de conducción autónoma mediante pruebas de Robotaxi y ADAS. En Pekín se han desplegado cientos de vehículos autónomos, lo que ha impulsado los avances en cartografía, sensores, regulación y normas operativas.
   

América Latina representó alrededor de 1,000 millones de USD en 2024 y se prevé que registre un crecimiento atractivo durante el período de previsión.
 

• América Latina se perfila como un mercado prometedor para la conducción autónoma, impulsado por inversiones estratégicas, iniciativas gubernamentales y sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS) en grandes países como Brasil y México.
   
• En Brasil, el Gobierno ha creado recursos importantes para la digitalización tecnológica e industrial. Una iniciativa destacada contempla la asignación de 186,600 millones de BRL para promover la digitalización industrial, con especial atención a la fabricación de chips, la robótica y la computación en la nube. Como parte de esta iniciativa, el programa Brasil Semicon proporciona 21,000 millones de dólares en incentivos para promover la producción nacional de semiconductores de aquí a 2026. El objetivo de estas inversiones es reforzar la capacidad del país para producir los semiconductores necesarios para los sistemas de conducción autónoma.
   
• Además, para el período 2024–2028, el plan brasileño «IA para o Bem de Todos» («IA para el bien de todos») hizo hincapié en una estrategia integral para desarrollar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, incluidas aplicaciones de conducción autónoma. El plan estima una inversión total de aproximadamente 54,500 millones de USD procedente de varias fuentes para respaldar estos objetivos y destaca el compromiso de Brasil de seguir desarrollando las tecnologías de inteligencia artificial y de vehículos autónomos.
   
• En México, la industria de los vehículos de motor desempeña un papel importante en el uso de tecnologías de conducción autónoma. El país ha registrado un aumento del 25 % en las inversiones relacionadas con la inteligencia artificial durante el último año, con una proporción significativa destinada a los sectores de los vehículos de motor y del Internet de las cosas (IoT). Grandes empresas tecnológicas como Intel y Qualcomm están estableciendo nuevos centros de investigación y desarrollo en México y aprovechan la proximidad estratégica del país y sus ecosistemas tecnológicos en rápido crecimiento para atender al mercado estadounidense.
   
• Además, el mercado mexicano de vehículos eléctricos se está expandiendo rápidamente y se prevé que duplique su producción para 2025. Este crecimiento ha incrementado la integración de la inteligencia artificial y los chips neuromórficos, ya que empresas como General Motors y Nissan incorporan estas tecnologías en sus sistemas de vehículos autónomos para mejorar el procesamiento de los sensores y la capacidad de toma de decisiones en tiempo real.
   

El mercado de chips para conducción autónoma de Oriente Medio y África representó 1,200 millones de USD en 2024 y se prevé que registre un crecimiento atractivo durante el período de previsión.
 

• La región de Oriente Medio y África parece ser un actor importante en el mercado de chips para conducción autónoma, impulsada por las iniciativas estratégicas de los gobiernos, la participación internacional y los avances tecnológicos.
   
• En Oriente Medio, países como los Emiratos Árabes Unidos (EAU) y Arabia Saudí promueven activamente las tecnologías de conducción autónoma. La Autoridad de Carreteras y Transporte de los EAU (RTA) colabora con importantes empresas de vehículos autónomos con el objetivo de que el 25 % de todos los desplazamientos urbanos sean autónomos para 2030. Del mismo modo, Arabia Saudí prevé que el 15 % de los vehículos sean sostenibles como parte de su Visión 2030. Proyectos innovadores como Neom también financian a empresas como Pony.ai para acelerar el desarrollo de vehículos autónomos en la región.
   
• En África, Kenya Konja desarrolla iniciativas de desarrollo de vehículos autónomos mediante la iniciativa Technopolis, también conocida como «Silicon Savannah». Situado al sur de Nairobi, este gran complejo tecnológico está diseñado para promover la innovación y atraer a empresas tecnológicas, lo que podría sentar las bases para futuros avances en las tecnologías de conducción autónoma.
   
• A pesar de estos avances prometedores, la región de Oriente Medio y África se enfrenta a retos como las barreras regulatorias, la limitada infraestructura y la necesidad de desarrollar una fuerza laboral eficaz. No obstante, las inversiones en curso y las iniciativas estratégicas demuestran un firme compromiso con el desarrollo de las tecnologías de conducción autónoma y con el mantenimiento de la región como un importante centro de innovación en este ámbito.
   

Cuota de mercado de los chips para conducción autónoma

• En 2024, las siete principales empresas de la industria de chips para conducción autónoma —NVIDIA, Intel (Mobileye), Renesas Electronics, STMicroelectronics, NXP Semiconductors, Infineon Technologies y Texas Instruments— representaron alrededor del 56 % de los ingresos.
   
• NVIDIA es líder mundial en procesamiento de datos de inteligencia artificial y ofrece un alto rendimiento para la conducción autónoma a través de su plataforma Drive. NVIDIA es conocida por sus GPU de alto rendimiento y sus soluciones de procesamiento de inteligencia artificial, avanzadas en materia de percepción, fusión de sensores y toma de decisiones. La arquitectura escalable de procesamiento de datos de la empresa admite todos los niveles de conducción autónoma y cuenta con una amplia adopción entre fabricantes de automóviles y empresas tecnológicas.
   
• Intel (Mobileye) es pionera en sistemas visuales avanzados de evaluación del conductor (ADAS) y tecnología de conducción autónoma, y es una filial de Intel. La serie de chips IQ de Mobileye se ha utilizado ampliamente para la detección de objetos, el mantenimiento de la trayectoria y la prevención de colisiones. Gracias a su énfasis en el establecimiento de alianzas sólidas con fabricantes de vehículos y en la percepción basada en cámaras, Mobileye es un actor dominante en el mercado de chips para la conducción autónoma y desarrolla soluciones avanzadas de conducción automatizada que incorporan mejores capacidades de cartografía e inteligencia artificial.
   
• Renesas es un fabricante y proveedor destacado de microcontroladores electrónicos y sistemas en chip (SoC), utilizados para el control de vehículos y el procesamiento de sensores en aplicaciones de conducción autónoma. Renesas proporciona funciones de seguridad en sus soluciones para respaldar la fiabilidad y el rendimiento en tiempo real, así como los niveles de autonomía del 1 al 3. Renesas desarrolla plataformas escalables mediante alianzas con fabricantes de automóviles y proveedores de nivel 1, utilizando fusión de sensores, procesamiento de IA y conectividad para que los vehículos funcionen de forma segura.
   
• STMicroelectronics ofrece una amplia gama de productos semiconductores, incluidos sensores, microcontroladores y semiconductores de gestión de energía, necesarios para las aplicaciones de conducción autónoma. Sus numerosos chips para LiDAR, radar y cámaras facilitan la percepción, la recopilación de datos y su procesamiento. Su bajo consumo energético y sus funciones de seguridad convierten a la empresa en un proveedor de prestigio mundial de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), necesarios para el funcionamiento eficaz de sistemas fiables de conducción autónoma.
   
• NXP Semiconductors es un líder mundial en semiconductores para automóviles y se centra en la conectividad, la seguridad y el procesamiento de semiconductores para aplicaciones de conducción autónoma. Sus soluciones proporcionan comunicación entre el vehículo y su entorno (V2X), procesamiento seguro de datos y fusión de sensores, elementos esenciales para los vehículos autónomos.
   
• Infineon Technologies desempeña un papel clave en la conducción autónoma al proporcionar sensores de radar, microcontroladores como AURIX TC4x y chips certificados en materia de seguridad para sistemas ADAS y autónomos. Sus radares de 77/79 GHz y sus componentes conformes con la norma ISO 26262 respaldan la conducción de los niveles 2 a 4. Infineon se centra en la escalabilidad, la seguridad y la integración de sistemas, y colabora con fabricantes de equipos originales como ZF. La empresa permite la fusión de sensores, la detección de objetos y el control en tiempo real en los vehículos autónomos de próxima generación.
   
• Texas Instruments (TI) ofrece una amplia selección de procesadores para automóviles, microcontroladores y chips analógicos diseñados para aplicaciones de conducción autónoma, incluido el procesamiento de datos de sensores y el control de vehículos. Su enfoque se ha centrado en soluciones integradas con rendimiento en tiempo real y bajo consumo energético, compatibles con varios niveles de autonomía vehicular.
   

Empresas del mercado de chips para la conducción autónoma

      Los principales actores del sector de chips para la conducción autónoma son:

• Analog Devices
• Infineon Technologies
• Intel (Mobileye)
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments

• El mercado de chips para la conducción autónoma está determinado por una combinación de grandes empresas de semiconductores e innovadores especializados, lo que configura un panorama competitivo con un alto componente tecnológico. Los principales actores, como NVIDIA, Mobileye (Intel), Qualcomm, NXP Semiconductors, Infineon Technologies, Texas Instruments, Renesas Electronics, STMicroelectronics y Analog Devices, representan conjuntamente una cuota significativa del mercado internacional, impulsada por sus sólidas carteras en computación de IA, integración de sensores y diseño de chips para automoción.
   
• Estas empresas mantienen su liderazgo mediante inversiones en SoC basados en IA, unidades de procesamiento periférico en tiempo real y microcontroladores críticos para la seguridad, al tiempo que integran funciones como la fusión de sensores, la comunicación V2X y el cumplimiento de los requisitos de seguridad funcional. Sus soluciones admiten distintos niveles de autonomía de conducción, desde los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) hasta las plataformas de conducción autónoma total, y responden a las necesidades de los fabricantes de equipos originales (OEM), los proveedores de nivel 1 y las empresas emergentes de vehículos eléctricos.
   
• Para consolidar sus posiciones, estas empresas están aplicando estrategias de múltiples niveles, que incluyen la escalabilidad de las plataformas, alianzas estratégicas con fabricantes de automóviles y empresas tecnológicas, integración vertical y especialización en ámbitos clave de los chips, como el dominio de NVIDIA en IA, los sistemas de visión basados en cámaras de Mobileye y las soluciones de seguridad energéticamente eficientes de Infineon. Muchas también están ampliando su presencia hacia ecosistemas de nube para automoción, lo que permite ofrecer soluciones autónomas integrales.
   
• Además, el auge de los centros regionales de fabricación y el apoyo gubernamental a la autosuficiencia en semiconductores, especialmente en Asia, Europa y Norteamérica, está impulsando a estas empresas a localizar sus actividades de I+D y producción, con el fin de garantizar la resiliencia de la cadena de suministro y reducir el tiempo de comercialización de las nuevas tecnologías.
   
• Junto a estos actores dominantes, los fabricantes de chips emergentes y los especialistas regionales están cobrando impulso al centrarse en áreas específicas, como los circuitos de entrada de radar, la computación neuromórfica y los aceleradores de IA. Aunque estos nuevos participantes operan a menor escala, contribuyen a la innovación y la diversificación del mercado, especialmente en los vehículos eléctricos autónomos, donde el procesamiento de baja latencia y la eficiencia energética son fundamentales.
   

Noticias del sector de chips para conducción autónoma

• En diciembre de 2024, Infineon y Stellantis formalizaron contratos que establecen compromisos tanto de suministro como de capacidad para sus interruptores de potencia PROFET y sus componentes CoolSiC de SiC (carburo de silicio). Estos acuerdos respaldan las arquitecturas de potencia de Stellantis para los vehículos de próxima generación y mejoran la eficiencia, la autonomía general y la experiencia de conducción.
   
• En noviembre de 2024, Infineon y Siemens anunciaron una colaboración para combinar el software integrado de Siemens basado en AUTOSAR (plataforma «Capital Embedded AR Classic») con los microcontroladores AURIX TC4x de Infineon, con el fin de crear unidades de control electrónico (ECU) listas para la producción para los SDV de próxima generación, dirigidas a fabricantes de equipos originales como BMW.
   
• En abril de 2024, Mobileye anunció que había recibido pedidos de 46 millones de chips de su modelo EyeQ6 Lite para los próximos años. Estos chips se basarían en el proceso de 7 nm de TSMC y ofrecerían aproximadamente 4,5× más potencia de cálculo que los chips anteriores, además de incluir funciones de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), como el cambio de carril y el control de crucero automático.
   
• En marzo de 2024, NVIDIA anunció su plataforma informática DRIVE Thor, sucesora del producto DRIVE Orin, y comunicó que varias empresas, como BYD, Waabi, XPeng, Fareshare y WeRide, la habían adoptado para futuros vehículos eléctricos conectados, robotaxis y vehículos autónomos de reparto. DRIVE Thor también incorpora funciones de IA generativa basadas en la nueva arquitectura Blackwell de NVIDIA.
   

El informe de investigación sobre el mercado de chips para conducción autónoma ofrece una cobertura exhaustiva del sector con estimaciones y previsiones en términos de ingresos (miles de millones de USD) y volumen (millones de unidades) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por tipo de chip

• Microcontroladores (MCU)
• GPU
• FPGA
• ASIC
• Otros

Mercado, por nivel de autonomía

• Nivel 1 (asistencia al conductor)
• Nivel 2 (automatización parcial)
• Nivel 3 (automatización condicional)
• Nivel 4 (automatización elevada)
• Nivel 5 (automatización total)

Mercado, por función

• Chips de percepción
• Chips de toma de decisiones
• Chips de control 

Mercado, por vehículo

• Pasajeros
• Comercial               

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

• América del Norte
  • Estados Unidos
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • Reino Unido
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Países nórdicos
  • Rusia
• Asia-Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Australia
  • Indonesia
  • Filipinas
  • Tailandia
  • Corea del Sur
  • Singapur
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• Oriente Medio y África
  • Arabia Saudí
  • Sudáfrica
  • EAU