Mercado de chips ai

Definición de mercado

AI Chip es un semiconductor especializado diseñado para acelerar las tareas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Estos chips se implementan ampliamente en una variedad de aplicaciones, incluida la infraestructura del centro de datos, la electrónica de consumo, como teléfonos inteligentes, vehículos autónomos y sistemas de automatización industrial.

Puede optimizar el rendimiento para operaciones como el procesamiento de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, lo que permite una ejecución más rápida y eficiente de algoritmos de IA en comparación con los procesadores de uso general.

Mercado de chips aiDescripción general

El tamaño del mercado global de chips de IA se valoró en USD 129.34 mil millones en 2024 y se prevé que crecerá de USD 168.58 mil millones en 2025 a USD 1.366.42 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual de 34.84% durante el período de pronóstico..El crecimiento del mercado se atribuye a la creciente integración de chips de IA en vehículos autónomos para la toma de decisiones en tiempo real, la detección de objetos y la optimización de rutas.

La industria automotriz está aprovechando los chips AI para mejorar los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y el infoentretenimiento en el vehículo. El mercado se debe aún más por la adopción de chips de IA en la fabricación inteligente, donde admiten mantenimiento predictivo, control de calidad y automatización de procesos robóticos.

Destacados clave:

1. El tamaño de la industria del chip de IA se valoró en USD 129.34 mil millones en 2024.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual de 34.84% de 2025 a 2032.
3. América del Norte tenía una cuota de mercado del 34.50% en 2024, con una valoración de USD 44.62 mil millones.
4. El segmento de GPU obtuvo USD 51.35 mil millones en ingresos en 2024.
5. Se espera que el segmento HBM alcance los USD 531.24 mil millones para 2032.
6. Se anticipa que el segmento del sistema en paquete será testigo de la tasa compuesta anual más rápida del 37.22% durante el período de pronóstico
7. El segmento con cable obtuvo USD 79.16 mil millones en ingresos en 2024
8. El segmento de inferencia tenía una cuota de mercado de 63.00% en 2024
9. Se espera que el segmento de visión por computadora llegue a USD 433.95 mil millones para 2032
10. Se anticipa que Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual del 38.63% durante el período de pronóstico.

Las principales empresas que operan en el mercado son NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Apple Inc., Advanced Micro Devices, Inc., IBM, Qualcomm Technologies, Inc., Cerebras, Microsoft, Tenstorrent Holdings, Inc., Groq, Inc., Graphcore, Hailo Technologies Ltd, Amazon Web Services, Inc., ENARGE AI, y Lightmatter.

El aumento de la demanda en la informática de alto rendimiento, la automoción y la electrónica de consumo está impulsando la adopción de chips de IA. Estos sectores requieren un procesamiento de datos más rápido, la toma de decisiones en tiempo real y el rendimiento de eficiencia energética, lo que provoca una mayor inversión en semiconductores especializados. Esto es compatible con la producción a gran escala, acelerando la innovación y promover a las empresas a invertir en arquitecturas de chips especializadas adaptadas para cargas de trabajo complejas de IA.

• Según la Asociación de la Industria de Semiconductores (SIA), las ventas globales de semiconductores alcanzaron USD 627.6 mil millones en 2024, un aumento del 19.1% de USD 526.8 mil millones en 2023. Este crecimiento resalta la mayor demanda en los sectores de computación, automotriz y consumidores de alto rendimiento.

Conductor de mercado

Iniciativas gubernamentales

El apoyo del gobierno y las iniciativas estratégicas están impulsando el crecimiento del mercado de chips de IA. Las iniciativas están permitiendo el desarrollo de tecnologías avanzadas de envasado y sustrato que admiten un procesamiento de datos más rápido, una gestión térmica mejorada y una mayor densidad de interconexión. Además, el aumento de la colaboración entre las agencias gubernamentales, las instituciones de investigación y los fabricantes de chips está acelerando la innovación y reduciendo la dependencia de las cadenas de suministro globales, impulsando aún más la expansión del mercado.

• En noviembre de 2024, el Departamento de Comercio de los Estados Unidos anunció hasta USD 300 millones en fondos bajo la iniciativa Chips for America para apoyar la investigación avanzada de envases en Georgia, California y Arizona. Esta inversión tiene como objetivo acelerar el desarrollo de tecnologías de sustrato críticas para el rendimiento de la chip de IA y fortalecer la fabricación y la cadena de suministro de semiconductores nacionales.

Desafío del mercado

Altos costos de diseño y fabricación

Los altos costos de diseño y fabricación están limitando la entrada de nuevos jugadores, ya que el desarrollo de chips de IA requiere tecnologías de fabricación avanzadas e ingeniería especializada. Además, la necesidad de equipos y materiales de vanguardia aumenta los gastos de producción al tiempo que extiende los plazos de desarrollo. Los altos costos iniciales del desarrollo de chips de IA crean riesgos financieros y reducen la escalabilidad, lo que dificulta que las empresas más pequeñas ingresen al mercado.

Para abordar este desafío, las empresas están adoptando diseños de chips modulares que reducen la complejidad y acortan los ciclos de desarrollo. Algunos están utilizando hardware de código abierto para reducir la inversión inicial mientras conservan la flexibilidad. Además, los fabricantes están adaptando las arquitecturas de chips existentes para aplicaciones de IA, reduciendo la complejidad del diseño y el control de los costos de producción.

Tendencia de mercado

Integración de aceleradores de IA en CPU y GPUS

Una tendencia clave en el mercado de chips de IA es la creciente integración de los aceleradores de IA en CPU y GPU. Los fabricantes de chips están integrando cada vez más unidades de procesamiento específicas de IA en procesadores de uso general para admitir modelos de computación híbridos que ofrecen capacidades de AI de versatilidad y alto rendimiento. Esta integración permite una ejecución eficiente de complejoaprendizaje automáticoCargas de trabajo y reducen la latencia, el consumo de energía y la sobrecarga del sistema. Estas arquitecturas integradas están ganando tracción a través de dispositivos de borde y centros de datos, lo que permite el rendimiento de IA escalable con una complejidad de hardware reducida.

• En junio de 2025, AMD dio a conocer sus chips de IA Instinct MI400 de próxima generación en un evento de lanzamiento en California, EE. UU., Los chips de Chips cuentan con la arquitectura a escala de rack a través de un sistema unificado llamado Helios, lo que permite que miles de unidades funcionen como un solo motor de cómputo.

Informe del informe del mercado de chips de IA

Segmentación	Detalles
Por tipo de chipset	GPU, ASIC, FPGA, CPU, otros
Por tipo de memoria	DDR, HBM, LPDDR, otros
Por tecnología	System-on-chip (SOC), sistema en paquete, módulo múltiple, otros
Por tipo de red	Cableado, inalámbrico
Por función	Entrenamiento, inferencia
Por aplicación	Procesamiento del lenguaje natural (PNL), visión por computadora, robótica, seguridad de red, otros
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, U.A.E., Arabia Saudita, Sudáfrica, resto del Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

 Segmentación de mercado:

• Por tipo de chipset (GPU, ASIC, FPGA, CPU y otros): el segmento GPU ganó USD 51.35 mil millones en 2024 debido a su uso generalizado en el procesamiento paralelo y las aplicaciones de aprendizaje profundo.
• Por tipo de memoria (DDR, HBM, LPDDR y otros): el segmento HBM tenía el 38,30% del mercado en 2024, debido a su alto ancho de banda y eficiencia en el manejo de cargas de trabajo de IA.
• Por tecnología (System-on-Chip (SOC), System-in-Package, Multi-Chip Module y otros): se proyecta que el segmento System-on-Chip (SOC) alcanzará el USD 581.06 mil millones por 2032, impulsado por su diseño compacto y su capacidad para integrar múltiples funciones de AI.
• Por tipo de red (cableado e inalámbrico): el segmento con cable ganó USD 79.16 mil millones en 2024 debido a su transmisión de datos de baja latencia y conectividad confiable en aplicaciones de IA intensivas en datos.
• Por función (entrenamiento e inferencia): se prevé que el segmento de inferencia sea testigo de la tasa compuesta anual más rápida del 35.61% durante el período de pronóstico debido a la creciente adopción de modelos de IA en dispositivos de borde en tiempo real.
• Por aplicación (procesamiento del lenguaje natural (PNL), visión por computadora, robótica, seguridad de red y otros): el segmento de procesamiento del lenguaje natural (PNL) tenía el 28.60% del mercado en 2024, debido al aumento de la implementación en asistentes virtuales, chabot y sistemas de traducción automatizados.

Mercado de chips aiAnálisis regional

Basado en la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América del Sur.

El mercado de chips de IA de América del Norte representó una participación de mercado de 34.50% en 2024, con una valoración de USD 44.62 mil millones. Este dominio se atribuye a la fuerte presencia de las principales compañías de semiconductores y aumenta las inversiones por parte de los actores del mercado en chips de inteligencia artificial en toda la región.

El mercado se beneficia de una adquisiciones estratégicas centradas en mejorar las capacidades de computación de borde que habilitan un procesamiento de datos más rápido y eficiente para aplicaciones clave como la automatización industrial, la vigilancia inteligente y los sistemas automotrices avanzados. Las empresas de la región se centran en desarrollar chips que brinden un alto rendimiento al tiempo que mantienen un bajo consumo de energía para satisfacer la creciente demanda de tareas de IA en tiempo real.

Además, los actores clave en toda la región están integrando aceleradores de IA dentro de las arquitecturas de procesadores existentes para reducir la dependencia del procesamiento de la nube y respaldar una gama más amplia de aplicaciones integradas y conectadas, lo que impulsa el crecimiento del mercado.

• En febrero de 2025, los semiconductores NXP adquirieron la startup de chip de IA Edge Kinara para fortalecer su posición en el procesamiento de IA de alta potencia y alto rendimiento. La adquisición mejora la cartera de NXP en aplicaciones informáticas de borde, como cámaras inteligentes, automatización industrial y sistemas automotrices.

La industria de chips AI de Asia Pacific AI crecerá a una tasa compuesta anual de 38.63% durante el período de pronóstico. Este crecimiento se atribuye a la creciente demanda de aplicaciones de nubes y bordes de alto rendimiento de bajo rendimiento, lo que lleva a los fabricantes de chips en la región a invertir en diseños de procesadores de próxima generación.

Los actores del mercado en esta región se centran cada vez más en desarrollar arquitecturas optimizadas de AI-AI que admitan operaciones de centros de datos a gran escala y computación en tiempo real en tiempo. El mercado se debe aún más por la creciente integración de las características de IA en la electrónica de consumo, la automatización industrial y las soluciones de movilidad en toda la región.

Además, las adquisiciones estratégicas y asociaciones entre los actores clave están permitiendo a las empresas de Asia Pacífico fortalecer las capacidades de diseño de chips y acelerar los ciclos de innovación, impulsando así la industria de los chips de IA.

• En marzo de 2025, SoftBank Group adquirió Ampere Computing en un acuerdo en efectivo por valor de USD 6.5 mil millones. La adquisición tiene como objetivo fortalecer sus capacidades de infraestructura de IA a través de los procesadores nativos de ARM de Ampere.

Marcos regulatorios

• En los EE. UU., La Oficina de Industria y Seguridad (BIS) regula las exportaciones de chips de IA, particularmente a entidades que presentan riesgos de seguridad nacional. Supervisa la transferencia de tecnología, garantiza el cumplimiento de las regulaciones de administración de exportaciones (EAR) y restringe el acceso a chips avanzados por parte de adversarios extranjeros.
• En China, El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT) supervisa el desarrollo nacional de chips de IA bajo su política de semiconductores más amplia. Regula los estándares de producción, promueve la autosuficiencia y proporciona fondos para la investigación y la fabricación. MIIT garantiza el cumplimiento de AI Chip con las directrices industriales nacionales y hace cumplir la ciberseguridad y los puntos de referencia de rendimiento en sectores críticos como la defensa, las telecomunicaciones y la atención médica.
• En la India, El Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información (MEITY) regula y promueve la investigación, fabricación y implementación de chips de IA a través de iniciativas nacionales de semiconductores e digitales. Establece estándares para el rendimiento del chip, el manejo de datos y el cumplimiento de la seguridad.
• En el Reino Unido, La Autoridad de Competencia y Mercados (CMA) regula el mercado de chips de IA y garantiza la competencia justa y previene las prácticas monopolísticas en las cadenas de suministro de semiconductores. Supervisa las fusiones y adquisiciones que involucran a los fabricantes de chips y evalúan el impacto del dominio del hardware de IA en la innovación, los precios y el acceso para nuevas empresas e instituciones de investigación con sede en el Reino Unido.

Panorama competitivo

Los principales actores en la industria de chips de IA están expandiendo asociaciones para desarrollar conjuntamente chips de IA avanzados y tecnologías del sistema en chip (SOC) para la implementación global. Están mejorando la integración de IA en dispositivos de consumo, entornos inteligentes y plataformas de movilidad al aprovechar las arquitecturas abiertas y la IP escalable para optimizar el rendimiento. Los fabricantes también están invirtiendo en el desarrollo de SoC basado en Chiplet, centrándose en semiconductores de IA de alta potencia y de baja potencia.

• En noviembre de 2024, LG Electronics amplió su asociación con Tenstorrent para desarrollar conjuntos de chips de IA avanzados y sistemas sobre chips (SOC) para los mercados globales. La colaboración tiene como objetivo mejorar las capacidades de IA de LG en los electrodomésticos, soluciones inteligentes para el hogar y movilidad futura, aprovechando las tecnologías RISC-V y AI IP de Tenstorrent para fortalecer el desarrollo interno de semiconductores e impulsar la innovación de IA de próxima generación.

Lista de empresas clave en el mercado de chips de IA:

• Nvidia Corporation
• Intel Corporation
• Apple Inc
• Advanced Micro Devices, Inc.
• IBM
• Qualcomm Technologies, Inc
• Cerebras
• Microsoft
• Tenstorrent Holdings, Inc
• Groq, Inc
• Graphcore
• Hailo Technologies Ltd
• Amazon Web Services, Inc
• Encarge ai
• Lámpara

Desarrollos recientes (lanzamiento del producto)

• En abril de 2025, Google lanzó Ironwood, su TPU de séptima generación construida para cargas de trabajo de IA centradas en la inferencia. Cuenta con 9,216 chips refrigerados por líquidos conectados por tecnología Avanzada ICI, lo que permite el despliegue de eficiencia energética y a gran escala de modelos AI generativos.
• En abril de 2024, Meta introdujo sus chips AI personalizados de próxima generación diseñados para la clasificación de potencia y los modelos de anuncios de recomendación en Facebook e Instagram. Estos chips mejoran el rendimiento de la inferencia y la eficiencia energética, lo que permite a Meta reducir la dependencia del hardware de terceros y optimizar las cargas de trabajo internas de IA. El desarrollo respalda la estrategia más amplia de Meta para escalar la infraestructura de IA interna y fortalecer su posición competitiva en la IA generativa y el panorama de publicidad digital.