Tamaño del mercado de procesadores neuronales - por tipo, por nodo tecnológico, por modo de implementación, por precisión de procesamiento, por aplicación y por industria de uso final - pronóstico global, 2025 - 2034

Tamaño del mercado de procesadores neuronales

El mercado global de procesadores neuronales se valoró en USD 2.9 mil millones en 2024. Se espera que el mercado crezca de USD 3.8 mil millones en 2025 a USD 11.2 mil millones en 2030 y USD 27.3 mil millones para 2034, con una CAGR del 24.4% durante el período de pronóstico de 2025-2034, según Global Market Insights Inc.

• El crecimiento del mercado de procesadores neuronales se atribuye a la creciente demanda de aceleración de IA en dispositivos para electrónica de consumo, procesamiento en tiempo real para vehículos autónomos y conectados, expansión de cargas de trabajo de IA en el borde y empresas, crecimiento de la IA generativa y modelos de lenguaje grandes (LLMs), y la creciente demanda de computación de IA eficiente en energía y escalable.
  
• Los modelos de IA se están utilizando en todo el mundo y se están volviendo más complejos, surge la necesidad de procesadores eficientes que puedan manejar cargas de trabajo de IA/ML de manera más eficiente. Los procesadores neuronales ejecutan cálculos complejos de datos, lo que lleva a una toma de decisiones rápida con baja latencia y costos de energía reducidos. Al eliminar tareas pesadas de ML de la nube, estos chips reducen la latencia, aligeran el tráfico de datos y mejoran la privacidad del usuario. Por ejemplo, el mercado global de IA en electrónica de consumo se valoró en aproximadamente USD 7.8 mil millones en 2022 y se espera que la integración de IA en dispositivos para el hogar inteligente crezca a una CAGR del 26.5% de 2023 a 2030.
  
• Los procesadores neuronales suministran el soporte de computación pesada que permite a un vehículo ver con precisión sus alrededores, reconocer peligros y ejecutar comandos sensibles al tiempo. Al entregar un alto rendimiento con bajo consumo de energía, estos procesadores se han convertido en la fuerza impulsora de la tecnología vehicular de próxima generación.
  
• El crecimiento de las cargas de trabajo de IA en el borde y las empresas está impulsando el mercado de procesadores neuronales, ya que las organizaciones buscan computación rápida, eficiente en energía y en tiempo real. A su vez, la demanda de chips capaces de ejecutar tareas complejas de IA localmente, en teléfonos inteligentes, sensores o centros de datos completos, está aumentando, reduciendo la dependencia de recursos en la nube distantes.
  
• En cuanto a la aplicación, el mercado global de procesadores neuronales se segmenta en procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora, análisis predictivo, reconocimiento de voz y otros. Dentro del segmento de aplicación, la visión por computadora representó el 32.2% de la participación de mercado en 2024. Este segmento del mercado ha aumentado drásticamente debido a la creciente demanda de análisis de imágenes, videos y datos en aplicaciones como reconocimiento facial, vehículos autónomos, seguridad y fabricación inteligente.
  
• Asia Pacífico reportó la mayor participación en el mercado global de procesadores neuronales en 2024, representando el 34.9% con un valor de mercado de USD 1.01 mil millones. El crecimiento de la región se impulsa por la rápida transformación digital, fuertes iniciativas gubernamentales para avanzar en el desarrollo de semiconductores, el aumento de la adopción de dispositivos habilitados para IA y la presencia de importantes centros de fabricación de electrónica.
  

Tendencias del mercado de procesadores neuronales

• La IA se está incorporando en los procesadores neuronales para habilitar capacidades en dispositivos en teléfonos, asistentes digitales, diagnósticos clínicos y movilidad autónoma. A medida que aumenta el número de aplicaciones, también lo hace la demanda de procesamiento local más rápido. Esta demanda está impulsando el desarrollo de NPU basadas en silicio y coprocesadores especializados que están acelerados para el procesamiento de visión, voz y lenguaje directamente en el dispositivo, en lugar de usar un modelo transmitido por la nube. El cambio de modelo está impulsando la inversión en prototipos de NPU que son eficientes en batería, con mayor rendimiento.
  
• Industrias como la automotriz, la robótica y los sistemas aéreos se están moviendo hacia el procesamiento de IA en el borde para reducir la latencia de inferencia y proteger mejor los datos sensibles. Los procesadores neuronales basados en el borde están posicionados donde se genera el dato, en un robot de fábrica, en una unidad de control de un automóvil o en un dron de entrega. Esto permite la toma de decisiones en tiempo real con baja latencia. Ayuda a migrar la dependencia técnica lejos de la infraestructura en la nube que depende de datos con alto consumo de ancho de banda. Protege flujos de sensores vulnerables de datos sensibles.  
  
• El panorama de los procesadores neuronales continúa transformándose con un enfoque creciente en el diseño eficiente en energía, la sostenibilidad y el rendimiento. Han surgido nuevos métodos para reducir la energía necesaria para la ejecución mientras se mantiene la precisión en las tareas de IA, como la computación analógica, el flujo de datos en memoria y la modularidad basada en chiplets. La colaboración de fabricantes de hardware, proveedores de software de IA y OEM está llevando a la creación de un ecosistema escalable con componentes y módulos utilizables que pueden manejar flujos de trabajo de computación, entrenamiento e inferencia en múltiples cargas de trabajo.               
  

Análisis del mercado de procesadores neuronales

Según el tipo, el mercado se divide en circuitos integrados de aplicación específica (ASIC), unidades de procesamiento gráfico (GPU), matrices de compuertas programables en campo (FPGA), unidades de procesamiento neuronal (NPU) y procesadores de señales digitales (DSP). El segmento de GPU representa la mayor participación de mercado del 25.2% y el segmento de NPU es el de más rápido crecimiento con una CAGR del 26.4% durante el período de pronóstico.

• El mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) se valoró en USD 700 millones en 2024. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) continúan liderando el mercado de procesadores neuronales porque sus diseños masivamente paralelos se adaptan al entrenamiento de redes neuronales profundas. Las generaciones Ampere y Hopper de NVIDIA superan los 1,000 TFLOPs de rendimiento de IA, muy por delante de las CPU de propósito general en tareas dominadas por matrices. Los datos de referencia de MLPerf indican que las mejores GPU reducen los tiempos de entrenamiento de modelos en más del 80% en comparación con las configuraciones basadas en CPU.
  
• Para mantener el liderazgo en el mercado, los fabricantes están integrando núcleos de tensor, refinando jerarquías de memoria y aprovechando diseños de chiplets eficientes en energía para mejorar el rendimiento por vatio. Las empresas que expanden sus operaciones de IA encuentran que la inversión en GPU de última generación ofrece un rápido tiempo de valor y un fuerte retorno de inversión, especialmente en entornos donde los ciclos de iteración y despliegue de modelos acelerados son críticos.
  
• Se espera que el mercado de unidades de procesamiento neuronal (NPU) crezca a una CAGR del 26.4% para 2034. Las unidades de procesamiento neuronal (NPU) se están convirtiendo rápidamente en una parte dominante del mercado de procesadores neuronales, utilizadas específicamente para la aceleración de cargas de trabajo de IA, como la inferencia de aprendizaje profundo y la inteligencia en el dispositivo.
  
• Arquitectónicamente, las NPU permiten optimizar el acceso a la memoria, minimizar el movimiento de datos y ejecutar operaciones de tensor de manera más eficiente que las chips de propósito general. El rendimiento que las NPU pueden proporcionar es notable, obteniendo un rendimiento por vatio cinco veces mejor en comparación con las GPU o CPU para aplicaciones en el borde como el reconocimiento de voz, la detección facial y el mantenimiento predictivo, según fabricantes como Qualcomm y Huawei.
  
• Los fabricantes están invirtiendo en computación heterogénea, SDK de software y chips modulares. Con la demanda de IA de baja latencia y centrada en la privacidad, las NPU están listas para dominar la próxima generación de IA en el borde en dispositivos de consumo y empresas.

Según el nodo tecnológico, el mercado de procesadores neuronales se divide en superior a 16nm, 10nm-16nm y inferior a 10nm. El segmento de 10nm-16nm representa la mayor participación de mercado del 42.2%.

• El mercado de 10nm-16nm se valoró en USD 1.2 mil millones en 2024. El nodo tecnológico de 10nm-16nm en el ecosistema de procesadores neuronales está ganando impulso como un punto óptimo de rendimiento-eficiencia, especialmente para casos de uso de inferencia de IA de alto volumen donde se desea un poder y rendimiento competitivos en costos sin el costo sustancial de la fabricación sub-7nm. Estos nodos pueden lograr una densidad de transistores adecuada para habilitar computación paralela avanzada y permitir la aceleración de IA, mientras aún disfrutan de rendimientos y estructuras de costos de fabricación maduros.
  
• Para capitalizar este segmento, las empresas de semiconductores necesitan explorar la reutilización de IP, garantizar una mayor amplitud y profundidad de bibliotecas de control de voltaje y escalar los requisitos de diseño de gestión de energía adaptativa en estos rangos de nodos. Esto es especialmente importante si las empresas de semiconductores están trabajando con OEM en productos de IA en el borde de gama media. Esperamos que 10nm-16nm proporcione un medio comercialmente relevante para apoyar costos compartidos durante los próximos 3-5 años de despliegue de IA competitivo en costos.
  
• Se espera que el mercado inferior a 10nm crezca a una CAGR del 25.2% para 2034. A medida que los nodos tecnológicos sub-10nm en el sector de procesadores neuronales comienzan a consolidarse como la opción para las cargas de trabajo de IA de próxima generación, notablemente en computación de alto rendimiento (HPC), centros de datos en la nube y dispositivos móviles y de IA en el borde de gama alta, optimizarán el uso de litografía de ultravioleta extremo (EUV) y arquitecturas de transistores FinFET o gate-all-around (GAA) de próxima generación para maximizar la densidad de transistores, maximizar la velocidad de ejecución de redes neuronales y minimizar el poder (vatios) por computación.
  

Según el modo de implementación, el mercado de procesadores neuronales se divide en dispositivos de borde y centros de datos en la nube. El segmento de centros de datos en la nube representa la mayor participación de mercado del 64.6% y se proyecta que crecerá con una CAGR del 24.7% durante el período de pronóstico.

• El mercado de centros de datos en la nube se valora en USD 1.8 mil millones en 2024. La gran mayoría de los procesadores neuronales se están implementando en centros de datos en la nube. Con empresas, hiperescaladores y laboratorios de investigación de IA buscando infraestructura de cómputo escalable y orientada al rendimiento para manejar modelos de creciente complejidad con aprendizaje profundo, es lógico centrarse en implementar procesadores neuronales en entornos en la nube. Con la infraestructura de cómputo centralizada en la nube y operaciones de centros de datos elásticos, las organizaciones pueden consumir procesadores neuronales, especialmente NPUs y GPUs optimizadas para IA, bajo demanda para entrenar grandes modelos de lenguaje, modelos de visión por computadora o motores de recomendación.
  
• Los proveedores de infraestructura y los diseñadores de NPU deben optimizar la eficiencia energética, los diseños térmicos y el ancho de banda de memoria en procesadores neuronales de grado servidor en la nube. Es crítico que los CSP trabajen con marcos de programación para IA y comunidades de código abierto para proporcionar compatibilidad de carga de trabajo y reducir la latencia en otras implementaciones de programación, entrenamiento multinodo e inferencia en infraestructura basada en la nube 
  
• El mercado de dispositivos de borde se espera que crezca a una CAGR del 26% para 2034. Los dispositivos de borde están experimentando una adopción generalizada como modo de implementación en el espacio de procesadores neuronales debido a la necesidad de inferencia en tiempo real, menor latencia y privacidad de datos en aplicaciones como vehículos autónomos, vigilancia inteligente, monitoreo de salud e automatización industrial. Estos dispositivos realizan el procesamiento neuronal en la fuente de los datos, con avances en la optimización de la vida útil de la batería disponibles a bordo, eliminando el tiempo de conexión a la nube y acelerando la toma de decisiones.
  
• Los fabricantes de productos deben aprovechar kits de herramientas especializados, plataformas de co-diseño de hardware-software y modelos pre-entrenados para inferencia en el borde. Trabajando estrechamente con fabricantes de dispositivos IoT, proveedores de telecomunicaciones y OEM en verticales específicos, pueden fomentar la adopción generalizada de procesadores neuronales en entornos restringidos, como dispositivos micro-wearables, drones y monitoreo remoto 
  

Según la precisión de procesamiento, el mercado de procesadores neuronales se divide en 32 bits, 16 bits y 8 bits y menos. El segmento de 16 bits representa la mayor participación de mercado del 43.2% y el segmento de 8 bits y menos es el de más rápido crecimiento con una CAGR del 24.9% durante el período de pronóstico.

• El mercado de 16 bits se valora en USD 1.2 mil millones en 2024. Dadas las principales desarrollos en el espacio de procesadores neuronales, la precisión de procesamiento de 16 bits está siendo revisitada, como un buen equilibrio (o "punto dulce") entre potencia de cómputo y niveles de precisión del modelo, especialmente para ejemplos como el reconocimiento de voz tradicional, control por gestos e inferencia móvil. En comparación con los formatos de 8 bits, la precisión numérica de punto flotante o punto fijo de 16 bits conserva más fidelidad numérica y es especialmente adecuada en cualquier contexto donde la pérdida de cuantización sería un problema y es un buen ajuste para redes neuronales profundas. El formato de 16 bits está ganando tracción como la opción preferida para soluciones de IA en el borde y análisis en tiempo real en el dominio de inferencia en el borde, donde la precisión de 32 bits es un caso de uso mucho más estrecho pero puede utilizar un ancho de banda mucho mayor (especialmente doble precisión).
  
• Los proveedores necesitarán centrarse en tener un soporte robusto de compilador para opciones de 16 bits, kits de herramientas de entrenamiento que puedan optimizar modelos de 16 bits y mantener la interoperabilidad colaborativa con marcos de IA (por lo tanto, apoyando un ritmo con TensorFlow Lite y PyTorch Mobile, etc.). Sin embargo, si se mantiene la estructura, pasar a un 16 bits por defecto natural tendrá muchos casos de uso con modelado de IA de complejidad media, especialmente para aplicaciones electrónicas integradas y de consumo 
  
• El mercado de 8 bits y menos se estima que alcanzará una CAGR del 24.9% para 2034. En el mercado de procesadores neuronales, la precisión de procesamiento de 8 bits y menos, o el modelo de ejecución de cálculos basado en un nivel de precisión reducido (por ejemplo, binario de 4 bits) en lugar de un punto flotante, sigue penetrando en aplicaciones saturadas en demanda de inteligencia artificial (IA) de ultra bajo consumo, como la detección de palabras clave, la detección de palabras de activación y la clasificación de objetos basada en visión en dispositivos inteligentes para el hogar y dispositivos IoT conectados a Internet. La precisión reducida reduce el ancho de banda de memoria y la carga de cómputo, lo que hace factible la inferencia en el dispositivo con dispositivos operados por batería que tienen presupuestos de energía ajustados.
  
• Los fabricantes deben invertir en cadenas de herramientas de cuantización adaptativa, modelos de arquitectura reducidos diseñados para implementación en el borde (por ejemplo, MobileNet y TinyML) y buscar marcos de software de co-diseño que se alineen con rutas sub-8 bits durante la ejecución del modelo. Estos movimientos posicionarán a los proveedores para la expansión anticipada del mercado de implementación de IA hacia la IA en el borde, en áreas como wearables, sensores inteligentes y productos electrónicos de consumo, donde el costo, el consumo de energía y el factor de forma predominan en las consideraciones de diseño 
  

Según la aplicación, el mercado se divide en procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora, analítica predictiva, reconocimiento de voz y otros. El segmento de visión por computadora representa la mayor participación de mercado del 32.3%.

• El mercado de visión por computadora se valora en USD 75 millones en 2024. Debido a los importantes factores alrededor de la percepción en tiempo real en áreas que incluyen vehículos autónomos, vigilancia, automatización industrial y electrónica de consumo, la visión por computadora se está convirtiendo en un caso de uso primario en el ecosistema de procesadores neuronales. Los procesadores neuronales están utilizando métodos de clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación de aprendizaje profundo de alta precisión y alta velocidad para promover la comprensión de datos visuales por parte de las máquinas.
  
• Los proveedores necesitan enfatizar mejoras en la jerarquía de memoria en el chip, optimización de la arquitectura de flujo de datos e inversión en motores de inferencia programables para necesidades de implementación extensas, desde cámaras inteligentes conectadas a la nube hasta robótica completamente desplegada en el borde. Asociarse con desarrolladores de IA de visión y lanzar SDKs de visión por computadora complementarán el ecosistema y disminuirán el tiempo de comercialización 
  
• El mercado de procesamiento de lenguaje natural (NLP) se espera que alcance una CAGR del 25.8% para 2034. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) sigue siendo el área de aplicación principal dentro del ámbito de los procesadores neuronales a medida que la demanda de comprensión de lenguaje natural en tiempo real y en el dispositivo continúa aumentando en una amplia gama de aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales, automatización de soporte al cliente y sistemas de IA empresariales. Los casos de uso de NLP como el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas, el resumen y la respuesta a preguntas también son muy intensivos en cómputo y, por lo tanto, son particularmente adecuados para la aceleración neuronal discreta.
  
• Para que los proveedores de chips se mantengan relevantes, necesitan aumentar el soporte para inferencia de bajo consumo, longitud de secuencia gestionada (más la capacidad de optimizar para la dispersión de tokens) y asociarse con desarrolladores de marcos de NLP de código abierto (y expandir sus propias cadenas de herramientas de compiladores de modelos de lenguaje) y apoyar bibliotecas de NLP preoptimizadas para mantenerse al día con el rápido panorama cambiante de las necesidades de las empresas, los dispositivos de borde y las aplicaciones de bajo retardo y multilingües 
  

Según la industria de uso final, el mercado de procesadores neuronales se divide en electrónica de consumo, automotriz, salud, robótica y drones, automatización industrial, defensa y aerospacial, y otros. El segmento automotriz es el de más rápido crecimiento con una CAGR del 28.4% durante el período de pronóstico.

• El mercado de electrónica de consumo se valora en USD 171 millones en 2024. La electrónica de consumo se está convirtiendo en el mercado de uso final más grande y dinámico para los procesadores neuronales. Hay una creciente demanda de productos electrónicos de consumo más rápidos, inteligentes y más intuitivos, especialmente los móviles. Estos productos incluyen smartphones, tablets, televisores, cascos de realidad aumentada/virtual, y wearables. Hay una creciente demanda de tareas más simples y rápidas como el mejoramiento de imágenes en tiempo real, el reconocimiento de voz, la autenticación facial y los asistentes de IA en el dispositivo. Las Unidades de Procesamiento Neural (NPUs) se están integrando en estos dispositivos para mejorar la experiencia del usuario. 
  
• Los fabricantes deben apuntar a innovaciones en arquitecturas de chips eficientes en área, manejo de módems 5G y empaquetado avanzado para crear productos compactos. La capacidad de moverse rápidamente dependerá de las relaciones desarrolladas con marcas de consumo y OEM. Instalar SDKs de IA y herramientas de ML de borde será necesario, así como la adopción de desarrolladores para asegurar que todos los modelos de IA puedan ejecutarse en el dispositivo y crear un ecosistema saludable 
  
• El mercado automotriz se espera que crezca a una CAGR del 28.4% para 2034. La industria automotriz está adoptando procesadores neuronales a toda velocidad para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), capacidades de conducción autónoma e infotainment en el vehículo. A medida que los vehículos evolucionan para convertirse en más definidos por software y IA, las NPUs se volverán esenciales para procesar grandes cantidades de datos de sensores en tiempo real, aprovechando datos de una amplia gama de sensores (cámaras, LiDAR, radar, ultrasónico, etc.) para habilitar rutinas como la detección de objetos, el cambio de carril, el mantenimiento predictivo, etc.
  

El mercado de procesadores neuronales en Norteamérica mantuvo una participación del 27.2% en 2024 y crece a una CAGR del 24.8%, impulsado por la rápida adopción de IA en centros de datos en la nube, la fuerte integración de IA en el borde en la automoción y la electrónica de consumo, y los crecientes inversiones en procesadores neuronales de alto rendimiento y eficientes en energía para aplicaciones de automatización empresarial e industrial.

• El mercado de procesadores neuronales en EE. UU. se valoró en USD 623.6 millones en 2024. El aumento de las cargas de trabajo de IA en industrias como la computación en la nube, la electrónica de consumo, los vehículos autónomos y la defensa están impulsando la demanda de procesadores neuronales en EE. UU. Como señala la Asociación de la Industria de Semiconductores (SIA), casi el 46% de todas las ventas globales de semiconductores provienen de EE. UU., y EE. UU. es el centro de innovación para el diseño de chips orientados a la IA. Del mismo modo, inversiones significativas en el espacio de procesadores neuronales llegarán de empresas como NVIDIA, Intel y AMD, lo que creará una demanda exponencial de procesadores neuronales en dispositivos de borde y centros de datos hiperexpansibles, y para aplicaciones o modelos de entrenamiento de IA.
  
• La primera prioridad para los fabricantes de procesadores neuronales que buscan competir en el espacio de procesadores neuronales en EE. UU. es comenzar a priorizar su localización de fabricación como parte de la Ley CHIPS y de la Ciencia, dirigida a promover la fabricación de semiconductores en EE. UU. en lugar de solo la fabricación. En segundo lugar, los fabricantes deben invertir en empaquetado avanzado e integración heterogénea enfocada en el rendimiento y el uso de energía. En tercer lugar, para una mayor adopción y horizontes de tiempo de adopción más largos, las asociaciones estratégicas con proveedores de servicios en la nube de EE. UU., OEM de automóviles y contratistas de defensa proporcionarán una alta visibilidad de la demanda en EE. UU.
  
• El mercado de procesadores neuronales en Canadá se valoró en USD 171 millones en 2024. El mercado de Canadá está emergiendo a medida que sus industrias aumentan la adopción de IA y aprendizaje automático en aplicaciones como ciudades inteligentes, vehículos autónomos, fintech y salud. Las iniciativas gubernamentales federales y provinciales de IA, como la Estrategia Pan-Canadiense de IA y la proximidad a institutos de investigación líderes como el Instituto Vector y MILA, fomentan un entorno orientado a la innovación que está creando demanda (de procesadores neuronales basados en la nube y en el borde) para habilitar la toma de decisiones en tiempo real y la inferencia de modelos.
  
• Para maximizar esta oportunidad para los desarrolladores y proveedores de soluciones de NPU, es esencial alinearse con el creciente énfasis de Canadá en la IA ética y las regulaciones/mejores prácticas en privacidad de datos, creando NPUs eficientes en energía adecuadas para aprendizaje federado y procesamiento en el dispositivo. Colaborar con universidades canadienses, startups de IA y proveedores de servicios en la nube puede abrir puertas a contratos lucrativos del sector público y casos de uso empresariales. Diseñar y fabricar localmente o ubicar fábricas en Norteamérica también puede ayudar a navegar los crecientes problemas y limitaciones en las cadenas de suministro mundiales que coinciden con el creciente sentimiento nacionalista del consumidor en torno a la soberanía tecnológica.
  

El mercado de procesadores neuronales en Europa mantuvo una participación del 20.5% en 2024 y crece a una CAGR del 23.5%, impulsado por la expansión de las iniciativas de investigación de IA, la robusta innovación en semiconductores y el creciente despliegue de procesadores neuronales en aplicaciones de automoción, automatización industrial y salud alineadas con estrictas regulaciones de privacidad de datos y eficiencia energética.

• Se espera que el mercado de procesadores neuronales en Alemania crezca con una CAGR del 24.5% para 2034. El mercado de procesadores neuronales en Alemania está experimentando un crecimiento significativo debido a las fuertes capacidades del país en automatización industrial, innovación automotriz e investigación y desarrollo habilitada por IA. Programas cada vez más populares como "IA Hecha en Alemania" y la fuerte inversión del sector público en la Industria 4.0 están impulsando una creciente demanda de inteligencia en el dispositivo en el sector de alta tecnología, robótica y movilidad. Los principales OEM e instituciones de investigación están invirtiendo en NPUs para habilitar el procesamiento en tiempo real de datos de sensores, mantenimiento predictivo y control de sistemas autónomos. Además, deberán cumplir con estrictas regulaciones de privacidad de datos bajo el RGPD.
  
• Los fabricantes de procesadores neuronales que apunten a la industria alemana deben centrarse en construir chips eficientes en energía que sean seguros (tanto adquiridos como utilizados), y específicamente diseñados para inferencia en el borde en entornos industriales y automotrices. Las oportunidades aumentarán para los procesadores neuronales que sean compatibles con los estándares europeos (por ejemplo, ISO 26262 para la seguridad funcional automotriz), y a través del desarrollo de asociaciones tecnológicas con proveedores de nivel 1 y institutos de investigación amigables con la IA. Esto aprovechará la cultura de ingeniería de Alemania, donde los valores de innovación tienen ciclos de adopción de larga data.
  
• El mercado de procesadores neuronales en el Reino Unido se valoró en USD 137 millones en 2024. El creciente énfasis en el despliegue de IA en salud, defensa y servicios financieros ha impulsado un interés acelerado, y en última instancia la adopción, de procesadores neuronales en todo el Reino Unido. La infraestructura y la experiencia disponibles a través del trabajo liderado por el gobierno dentro de la Estrategia Nacional de IA, el enfoque en aplicaciones de IA para el bien social, y el creciente financiamiento de capital de riesgo en torno a startups de IA basadas en el Reino Unido están impulsando la demanda de unidades de procesamiento neuronal eficientes y conscientes de la energía, capaces de cargas de trabajo de alto rendimiento como NLP, visión por computadora e inferencia en el borde. La revolución de la IA en la salud se ve comprobada por el creciente infraestructura de salud inteligente y una proliferación de innovaciones en ciberseguridad aplicada.
  
• En cuanto a aprovechar las condiciones del mercado de procesamiento neuronal en el Reino Unido, los desarrolladores de procesadores neuronales deben emplear estrategias que se alineen con los paisajes regulatorios específicos del Reino Unido (por ejemplo, estándares de NHS Digital), incorporando evaluación de la cadena de suministro de infraestructura, conjuntos de chips de IA seguros y soluciones de borde de baja latencia, mientras se asocian con centros de investigación de IA del Reino Unido y trabajan con asociaciones público-privadas para construir confianza local y mayor conciencia para los desarrollos de IA bajo el apoyo del gobierno del Reino Unido.
  

La región de Asia-Pacífico es la de más rápido crecimiento en el mercado de procesadores neuronales y se espera que crezca a una CAGR del 25.5% durante el período de pronóstico, impulsado por la rápida urbanización, la creciente demanda de electrónica de consumo habilitada por IA, la expansión de la infraestructura 5G y las crecientes inversiones en centros de datos, vehículos autónomos y fabricación inteligente en economías emergentes como China, India y el sudeste asiático.

• Se proyecta que el mercado de procesadores neuronales en China crecerá significativamente, alcanzando USD 4.9 mil millones para 2034. La industria de procesadores neuronales en China está siendo impulsada por el fuerte respaldo del gobierno para el desarrollo de IA a través del "Plan de Desarrollo de la Nueva Generación de Inteligencia Artificial", el aumento de la financiación para el desarrollo de ciudades inteligentes y un fuerte sector de electrónica de consumo. Las empresas domésticas como Huawei, Alibaba y Baidu están desarrollando aceleradores de IA optimizados para modelos de lenguaje personalizados, conducción autónoma y aplicaciones de reconocimiento facial. Esto lleva a una fuerte demanda de procesadores neuronales.
  
• Para competir en este entorno, los fabricantes de procesadores neuronales deben localizar su optimización de hardware-software para el NLP en mandarín, adherirse a las leyes de China sobre ciberseguridad y localización de datos, y diseñar para la optimización de energía en aplicaciones móviles y de vigilancia. Los fabricantes pueden ver un mayor acceso al mercado en fábricas locales, basado en asociaciones estratégicas con organizaciones respaldadas por el estado invertidas en semiconductores y el objetivo del país de hacer que la industria de semiconductores sea autosuficiente.
  
• El mercado de Japón está listo para un crecimiento significativo, proyectado a alcanzar USD 130 millones para 2034. El mercado de procesadores neuronales en Japón sigue creciendo a un ritmo constante, impulsado en parte por el énfasis del país en robótica, sistemas autónomos y fabricación inteligente a través de programas como la Sociedad 5.0. La población envejecida de Japón está creando requisitos únicos para el desarrollo de diversas soluciones de salud impulsadas por IA, especialmente soluciones que puedan ofrecer inferencia en el dispositivo, lo que requiere procesadores neuronales altamente eficientes. Mientras tanto, los principales actores tecnológicos en Japón, como Sony, Renesas y otros, están buscando desarrollar una nueva generación de chips de IA en el borde para apoyar las necesidades de diseño para aplicaciones de automoción, electrónica de consumo y robótica industrial.
  
• Para capitalizar estas oportunidades, las empresas de procesadores neuronales en Japón querrán considerar un consumo de energía ultrabajo, confiabilidad y un factor de forma pequeño para soportar sistemas incrustados compactos. También será importante colaborar con los OEM de automoción japoneses, fabricantes de dispositivos médicos y tecnologías de automatización industrial. Comprender la preferencia de Japón por sistemas altamente integrados y de muy alta calidad ayudará a fomentar la adopción en este mercado basado en precisión.
  

El mercado de procesadores neuronales en América Latina mantuvo una participación del 9.3% en 2024 y crece a una CAGR del 20.9%, impulsado por la creciente adopción de IA en salud y agricultura, el aumento de la penetración de smartphones, el apoyo gubernamental para la transformación digital y la creciente demanda de dispositivos inteligentes en el borde y soluciones de computación eficientes en energía.

El mercado de procesadores neuronales de Oriente Medio y África representó el 8% de la cuota de mercado en 2024 y está creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 24,4%, impulsado por la expansión de la infraestructura digital, el aumento de las inversiones en IA y iniciativas de ciudades inteligentes, la creciente demanda de computación en el borde para vigilancia y automatización industrial, y la adopción creciente de electrónica de consumo habilitada para IA en centros urbanos.

• El mercado de procesadores neuronales de Sudáfrica se proyecta que crecerá significativamente, alcanzando los USD 240 millones para 2034. La industria de procesadores neuronales en Sudáfrica está avanzando lentamente a medida que el país continúa persiguiendo su transformación digital, la investigación en IA y la infraestructura inteligente. La demanda sigue aumentando en industrias como fintech, salud y vigilancia, donde la IA en el borde y la inteligencia en el dispositivo ofrecen mejores capacidades de privacidad de datos y toma de decisiones.
  
• Las universidades y los centros tecnológicos están investigando aceleradores de IA y NPU integradas para robótica en tiempo real y procesamiento diagnóstico inteligente. Los programas de innovación liderados por el gobierno y las asociaciones público-privadas están ayudando a cultivar habilidades locales en IA. Sin embargo, los altos costos de hardware, el acceso limitado a la fabricación de semiconductores y la dependencia excesiva de las importaciones crean problemas, lo que ha llevado a colaboraciones con fabricantes de chips y proveedores de nube globales que utilizan implementaciones híbridas.
  
• El mercado de los Emiratos Árabes Unidos está listo para un crecimiento significativo, proyectado a alcanzar los USD 310 millones para 2034. El mercado de procesadores neuronales en los EAU está experimentando un crecimiento a medida que el país acelera la implementación de su estrategia nacional de IA para convertirse en un líder global en IA para 2031. Las inversiones en iniciativas de ciudades inteligentes como NEOM, junto con los desarrollos en transporte autónomo, salud digital y vigilancia, aumentarán la demanda de aceleradores de IA y soluciones de computación en el borde. Además, hay un impulso en la región hacia la localización de datos por razones de seguridad y latencia de tiempo de respuesta que tiene el potencial de impulsar el crecimiento de los procesadores neuronales en dispositivos de borde y centros de datos.
  
• Para aprovechar esta oportunidad, los proveedores de procesadores neuronales deben alinearse con los programas de innovación liderados por el gobierno y los proyectos de infraestructura tecnopolítica. El énfasis debe estar en hacer procesadores diseñados para inferencia en tiempo real en entornos desafiantes que mantengan fuertes capacidades de ciberseguridad. Las asociaciones con proveedores de nube regionales y integradores de sistemas también serán críticas para desarrollar soluciones escalables listas para IA para el mercado del Medio Oriente.
  

Cuota de mercado de procesadores neuronales

• La industria de procesadores neuronales es altamente competitiva. NVIDIA, Intel, AMD, Qualcomm, Google y Samsung Electronics son las seis principales empresas que representan una parte significativa del 66% del mercado en 2024. Estas poseen una parte considerable del mercado de procesadores neuronales debido a sus ecosistemas combinados de hardware y software, pilas de aceleración propietarias para IA y considerables inversiones en investigación y desarrollo en arquitectura de chips. Su capacidad para cubrir todo el rol de integrar hardware a una pila de software les permite proporcionar herramientas de desarrollo de IA establecidas y comunidades de desarrolladores globales. Estos factores crean barreras significativas de entrada. El compromiso de la industria con la IA en el borde, la aceleración en centros de datos y las cargas de trabajo generativas, junto con un enfoque compartido en benchmarks de rendimiento, escalabilidad y bloqueo de ecosistema, sirven para cementar aún más su posición como líderes en los mercados de NRFI.
  
• NVIDIA comandó el 17% de la cuota de mercado de procesadores neuronales en 2024, debido a su liderazgo en el mercado con sus plataformas CUDA y TensorRT, con una profunda integración con marcos de IA y un ritmo continuo de innovación en arquitecturas de GPU y NPU. La ventaja estratégica de NVIDIA es su compromiso a nivel de empresa con la computación acelerada, la supercomputación de IA y plataformas como DGX y Grace Hopper, y un ecosistema de hardware y software optimizado para aprendizaje profundo, inferencia de alto rendimiento y modelos de lenguaje grandes. El liderazgo en inferencia de NVIDIA se ejemplifica a través de su uso en centros de datos, sistemas autónomos y cargas de trabajo de IA empresarial.
  
• Intel poseía el 14% del mercado global de procesadores neuronales en 2024, atribuido a su creciente gama de procesadores habilitados para IA (Core Ultra y Xeon con NPU integradas). La empresa continúa promoviendo su kit de herramientas OpenVINO y el marco oneAPI para maximizar la compatibilidad y el rendimiento en cargas de trabajo de IA en el borde y empresariales. Sus inversiones en arquitecturas híbridas, aceleración de inferencia en el dispositivo y relaciones con socios de software y proveedores de nube refuerzan su posición en la computación cliente y las cargas de trabajo de IA integradas.
  
• AMD comandó el 13% de la cuota de mercado, impulsado por su arquitectura basada en chiplets de alto rendimiento y aceleradores de GPU con un enfoque en cargas de trabajo de IA. Los productos actuales de la empresa incluyen capacidades de inferencia de IA en sus series Ryzen y EPYC, dirigidas a juegos, centros de datos y el borde. La adquisición de Xilinx por parte de AMD le permitió expandir su huella de IA aún más hacia la computación adaptativa y los sistemas integrados, con la ventaja adicional de modelos de implementación flexibles y escalabilidad de la eficiencia de potencia-rendimiento.
  
• Qualcomm tuvo el 10% del mercado global de procesadores neuronales, impulsado por su poder en IA móvil relacionado con los conjuntos de chips Snapdragon que tienen NPU Hexagon integradas que proporcionan soporte completamente integrado para subsistemas de IA siempre activados en smartphones, dispositivos XR y ecosistemas automotrices. El motor de IA de Qualcomm entrega procesamiento de voz, visión y lenguaje en tiempo real en el dispositivo, mientras que los OEM en aplicaciones Android y automotrices se están convirtiendo en socios clave que aceleran la escala. La principal diferenciación de Qualcomm es la aceleración de IA eficiente en energía para flujos de trabajo de inteligencia en el borde.
  
• Google tuvo el 7% de la cuota de mercado global de procesadores neuronales en 2024, atribuido a sus propias Unidades de Procesamiento de Tensor (TPU) y SoCs Google Tensor. Estos chips se utilizan para experiencias de IA en dispositivos Pixel y ejecutan cargas de trabajo de entrenamiento extensivas en sus centros de datos. El uso de IA de Google en Android, Búsqueda y Cloud le permite desarrollar software y hardware optimizados. Google también es líder en muchas áreas de IA en productos de consumo y empresariales debido a su software de desarrollo de código abierto como TensorFlow y grandes modelos de IA generativos.
  
• Samsung Electronics posee aproximadamente el 5% del mercado global de procesadores neuronales en 2024, impulsado por los conjuntos de chips Exynos que presentan Unidades de Procesamiento Neural integradas, lo que permite la ejecución eficiente de tareas de inteligencia artificial (IA) en el dispositivo. Las NPU son responsables de tareas en tiempo real proporcionadas en los dispositivos insignia Galaxy, como reconocimiento facial, interpretación de escenas de la cámara y traducción de idiomas. Samsung está verticalmente integrado desde semiconductores hasta smartphones, lo que proporciona ventajas para la integración de hardware y software. Los esfuerzos de Samsung en chips de IA de próxima generación en aplicaciones móviles, automotrices e IoT, y sus asociaciones en marcos de IA, refuerzan su perfil competitivo en IA en el borde.
  

Empresas del mercado de procesadores neuronales

Lista de los principales actores que operan en la industria de procesadores neuronales incluye:

• NVIDIA
• Intel
• AMD
• Qualcomm
• Google
• Samsung Electronics
• MediaTek
• Amazon (AWS Inferentia & Trainium)
• Graphcore
• Cerebras Systems
• Tenstorrent
• Hailo
• Syntiant
• ARM
• IBM
  
• NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Google LLC, Qualcomm Technologies Inc. y Samsung Electronics son líderes. Colectivamente poseen una parte sustancial del mercado como resultado de la innovación y la implementación a escala, así como la sinergia única que surge de hardware y software bien diseñados juntos en el mercado. Las cinco empresas también se benefician de la integración vertical, los recursos y la inversión, la investigación y desarrollo excepcionalmente bien financiada y las redes de desarrolladores y ecosistemas en sus respectivas geografías, que ahora y en el futuro les proporcionarán una ventaja competitiva continua a medida que la demanda de IA en el borde y en la nube continúa aumentando de manera constante y hacia el terreno intermedio.
  
• En el espacio de procesadores neuronales, MediaTek y Amazon (AWS Inferentia & Trainium) actualmente se encuentran en la categoría de desafiantes. Cada una de las empresas está tratando activamente de ganar tracción abordando cargas de trabajo específicas de IA, mientras emplea una ejecución arquitectónica diferenciada. Al priorizar la eficiencia energética, la escalabilidad, la interoperabilidad en los ecosistemas y, cuando sea apropiado, implementando específicamente una arquitectura de chiplets, AMD, Amazon y ARM están trabajando para cerrar la brecha entre estas empresas desafiantes y los líderes, mientras amplían el consumo más amplio entre la IA en la nube, el borde y la integración.
  
• Graphcore, Cerebras Systems, Tenstorrent e IBM son seguidores en el mercado de procesadores neuronales. Sus respectivos modelos de negocio les están dando buena visibilidad al proporcionar hardware de procesadores de IA especializados y de alto rendimiento a la investigación de vanguardia y la experimentación empresarial. Cada uno de los enfoques de estas empresas proporciona niveles impresionantes de innovación y rendimiento en el ámbito del hardware, sin embargo, el tamaño de sus huellas de hardware y capacidades, sus bases de clientes de nicho y la escala pura de las empresas más grandes con pilas completas y más tamaño comercial les han dado un reconocimiento de marca de tamaño de nota al pie en el mercado.
  
• Hailo, Syntiant y ARM representan a los jugadores de nicho en el espacio de procesadores neuronales enfocados en casos de uso limitados y un perfil de rendimiento específico. Hailo diseña chips de IA en el borde muy eficientes para aplicaciones de visión por computadora en cámaras inteligentes, automatización industrial y aplicaciones automotrices, que generalmente operan en configuraciones de bajo consumo. Syntiant se enfoca en el procesamiento de voz y audio siempre activo en wearables, auriculares y dispositivos IoT, donde la latencia y el perfil de energía son grandes consideraciones. MediaTek está utilizando sus fortalezas en SoCs móviles para agregar NPUs en smartphones de gama media que podrían usar un fuerte rendimiento de IA en los mercados de bajo precio. Estas empresas se enfocan en soluciones diseñadas para un conjunto más específico de necesidades, y lo hacen mientras intentan mantener sus soluciones pequeñas, eficientes y fáciles de integrar.
  

Noticias de la industria de procesadores neuronales

• En abril de 2024, Syntiant presentó su procesador de decisiones neuronales NDP250, impulsado por su arquitectura Core 3 de próxima generación. Ofrece cinco veces la salida de tensores de los modelos anteriores, alcanzando más de 30 GOPS. El NDP250 admite una amplia gama de aplicaciones de bajo consumo, incluyendo visión, habla, fusión de sensores, ASR y TTS en el rango de potencia de microwatt a milliwatt. Sus características incluyen un núcleo Arm Cortex-M0 integrado, DSP HiFi 3, soporte para múltiples redes neuronales (CNNs, RNNs, LSTM, GRU) e interfaces robustas de E/S de sensores, todo empaquetado en un paquete compacto eWLB y acompañado de SDK y herramientas de entrenamiento. Su consumo de energía ultra bajo, menos de 30 mW para visión siempre activa, permite una IA completamente en el dispositivo que mejora la vida útil de la batería, reduce la latencia y los costos en la nube, y mejora la privacidad.
  
• En mayo de 2025, Cadence lanzó el coprocesador de IA Tensilica NeuroEdge 130, diseñado para trabajar junto con NPUs y permitir la ejecución de redes de IA "física" modernas en SoCs automotrices, de consumo, industriales y móviles. Basado en su línea de DSP Vision Tensilica, NeuroEdge 130 ofrece más del 30% de ahorro de área y reduce el consumo de energía dinámica en más del 20% en comparación con generaciones anteriores, manteniendo el rendimiento. Su arquitectura VLIW-SIMD admite la descarga de tareas no-MAC (por ejemplo, ReLU, sigmoide, tanh), actuando tanto como controlador de IA como coprocesador eficiente. La compatibilidad extensible con NPUs Neo de Cadence y IP de terceros permite una integración perfecta, y viene con el SDK NeuroWeave unificado basado en el stack TVM, junto con una biblioteca de IA independiente para la programación directa de capas.
  

El informe de investigación del mercado de procesadores neuronales incluye una cobertura exhaustiva de la industria con estimaciones y pronósticos en términos de ingresos (miles de millones de USD) desde 2021 hasta 2034 para los siguientes segmentos:

Mercado, por tipo

• Circuitos integrados de aplicación específica (ASICs)
• Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
• Matrices de compuertas programables en campo (FPGAs)
• Unidades de procesamiento neuronal (NPUs)
• Procesadores de señales digitales (DSPs)

Mercado, por nodo tecnológico

• Superior a 16nm
• 10nm-16nm
• Inferior a 10nm

Mercado, por modo de implementación

• Dispositivos de borde
• Centros de datos en la nube

Mercado, por precisión de procesamiento

• 32 bits
• 16 bits
• 8 bits y menores

Mercado, por aplicación

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
• Visión por computadora
• Analítica predictiva
• Reconocimiento de voz
• Otros

Mercado, por industria de uso final

• Electrónica de consumo
  • Circuitos integrados de aplicación específica (ASICs)
  • Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
  • Matrices de compuertas programables en campo (FPGAs)
  • Unidades de procesamiento neuronal (NPUs)
  • Procesadores de señales digitales (DSPs)
• Automotriz
  • Circuitos integrados de aplicación específica (ASICs)
  • Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
  • Matrices de compuertas programables en campo (FPGAs)
  • Unidades de procesamiento neuronal (NPUs)
  • Procesadores de señales digitales (DSPs)
• Salud
  • Circuitos integrados de aplicación específica (ASICs)
  • Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
  • Matrices de compuertas programables en campo (FPGAs)
  • Unidades de procesamiento neuronal (NPUs)
  • Procesadores de señales digitales (DSPs)
• Robótica y drones
  • Circuitos integrados de aplicación específica (ASICs)
  • Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
  • Matrices de compuertas programables en campo (FPGAs)
  • Unidades de procesamiento neuronal (NPUs)
  • Procesadores de señales digitales (DSPs)
• Automatización industrial
  • Circuitos integrados de aplicación específica (ASICs)
  • Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
  • Matrices de compuertas programables en campo (FPGAs)
  • Unidades de procesamiento neuronal (NPUs)
  • Procesadores de señales digitales (DSPs)
• Defensa y aerospacial
  • Circuitos integrados de aplicación específica (ASICs)
  • Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
  • Matrices de compuertas programables en campo (FPGAs)
  • Unidades de procesamiento neuronal (NPUs)
  • Procesadores de señales digitales (DSPs)
• Otros

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

• América del Norte
  • EE. UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • Reino Unido
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Resto de Europa
• Asia Pacífico
  • China
  • Japón
  • Corea del Sur
  • Resto de APAC
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Otros
• Medio Oriente y África
  • Arabia Saudita
  • EAU
  • Sudáfrica
  • Resto de MEA