Mercado de chips neuromórficos

Definición de mercado

El mercado incluye hardware, software y servicios diseñados para admitir arquitecturas informáticas inspiradas en el cerebro. Incluye componentes de hardware como procesadores neuromórficos, sensores y circuitos integrados especializados que imitan las estructuras neuronales para mejorar la eficiencia informática.

También cubre plataformas de software que facilitan la programación neuromórfica, el modelado y la adaptación de aprendizaje automático adaptada a estos sistemas. Servicios como consultoría, soporte y ayuda de mantenimiento en la implementación y optimización del rendimiento. El informe destaca los impulsores clave del mercado, las principales tendencias, los marcos regulatorios y el crecimiento competitivo de la industria que conforman el panorama.

Mercado de chips neuromórficosDescripción general

El tamaño del mercado mundial de chips neuromórficos se valoró en USD 135.2 millones en 2024 y se prevé que crecerá de USD 182.9 millones en 2025 a USD 1.937.8 millones para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual de 40.10% durante el período de pronóstico.

El crecimiento del mercado está impulsado por la creciente demanda de sistemas informáticos avanzados que imitan la funcionalidad del cerebro humano. Estos chips ofrecen ventajas significativas en la eficiencia energética y la velocidad de procesamiento, lo que los hace ideales para aplicaciones que requieren análisis de datos en tiempo real y bajo consumo de energía. La creciente adopción de la inteligencia artificial en todas las industrias como la automoción, la electrónica de consumo, la aeroespacial y las telecomunicaciones está impulsando la expansión del mercado.

Las principales empresas que operan en la industria de las chips neuromórficos son Profesee S.A., Brainchip, Inc., General Vision Inc., Aspinity, Qualcomm Technologies, Inc., SK Hynix Inc

La creciente necesidad de inteligencia en el dispositivo está acelerando la adopción de tecnologías neuromórficas, apoyando la expansión del mercado. Los avances continuos en las arquitecturas de hardware y los marcos de software están permitiendo soluciones neuromórficas más sofisticadas y escalables, acelerando la comercialización e integración en diversas aplicaciones.

• En mayo de 2025, la Universidad Técnica de Munich (TUM) introdujo el chip AI Pro, un procesador de IA neuromórfico diseñado para uso descentralizado sin depender de servidores en la nube o conexiones a Internet. Mimiciendo la arquitectura del cerebro humano, ofrece hasta diez veces mayor eficiencia energética y mejoró la ciberseguridad a través del procesamiento de datos locales.

Destacados clave:

1. El tamaño de la industria de los chips neuromórficos se registró en USD 135.2 millones en 2024.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual de 40.10% de 2025 a 2032.
3. América del Norte tenía una cuota de mercado de 36.44% en 2024, con una valoración de USD 49.3 millones.
4. El segmento de hardware obtuvo USD 65.4 millones en ingresos en 2024.
5. Se espera que el segmento de reconocimiento de imagen/visión por computadora llegue a USD 690.3 millones para 2032.
6. Se estima que el segmento de Electrónica de Consumidor genera un ingreso de USD 746.3 millones para 2032.
7. Se anticipa que Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual de 41.58% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

Una creciente demanda de soluciones de IA de eficiencia energética

El crecimiento del mercado de chips neuromórficos está impulsado por la creciente demanda de soluciones de IA de eficiencia energética. Los procesadores tradicionales enfrentan limitaciones para cumplir con los requisitos de velocidad, energía y latencia, particularmente en entornos de borde y móviles. Los chips neuromórficos ofrecen una eficiencia energética superior, lo que los hace ideales para wearables, plataformas móviles y aplicaciones en tiempo real en robótica, IoT y sistemas autónomos.

• En abril de 2024, Intel anunció el desarrollo de Hala Point, inicialmente desplegado en Sandia National Laboratories. Impulsado por el procesador Loihi 2 de Intel, el sistema admite la investigación de IA inspirada en el cerebro con una mayor eficiencia y escalabilidad. Hala Point presenta 1.15 mil millones de neuronas, proporcionando más de 10 veces la capacidad y hasta 12 veces el rendimiento de su predecesor, Pohoiki Springs.

Desafío del mercado

Alto costo de fabricación

Una barrera importante para la expansión del mercado de chips neuromórficos es el alto costo de fabricación y la complejidad asociadas con la producción de estos chips avanzados. Requieren materiales especializados y técnicas de fabricación intrincadas que aún no están ampliamente disponibles o rentables a escala. Esto limita la producción en masa y aumenta el precio, lo que dificulta que muchos clientes potenciales adopten la tecnología.

Para abordar este desafío, las empresas e instituciones de investigación se centran en optimizar los procesos de fabricación e invertir en tecnologías de producción escalables. Las colaboraciones con fundiciones de semiconductores y esfuerzos para estandarizar los métodos de fabricación están ayudando a reducir los costos y mejorar la eficiencia de producción, lo que hace que las chips neuromórficos sean cada vez más accesibles para un mercado más amplio.

Tendencia del mercado

Cambio notable hacia arquitecturas de hardware más eficientes

El mercado de chips neuromórficos está presenciando un cambio hacia el desarrollo de arquitecturas de hardware más eficientes. Los fabricantes se centran en diseños que imitan la estructura y la función del cerebro humano, enfatizando la alta densidad sináptica y el procesamiento paralelo. Estos avances permiten que los chips neuromórficos brindan una latencia significativamente menor y un consumo de energía reducido en comparación con los procesadores tradicionales.

A medida que las aplicaciones AI se expanden a sistemas móviles, portátiles e integrados, la necesidad de soluciones informáticas compactas, receptivas y de bajo consumo de energía está aumentando. Esta tendencia está fomentando la innovación en arquitecturas que respaldan el aprendizaje continuo y el procesamiento adaptativo directamente en el chip, lo que permite dispositivos de borde más inteligentes y autónomos en todas las industrias.

• En mayo de 2025, Innatera lanzó Pulsar, un microcontrolador neuromórfico diseñado para aplicaciones de borde del sensor. Pulsar ofrece una latencia hasta 100 veces menor y un consumo de energía 500 veces menor en comparación con los procesadores de IA convencionales. Cuenta con una arquitectura inspirada en el cerebro que permite el procesamiento de IA de potencia ultra bajo en tiempo real directamente en dispositivos con batería. Pulsar procesa datos localmente, reduciendo la dependencia decomputación en la nubeo computación de borde.

Informe del mercado de chips neuromórficos

Segmentación	Detalles
Por componente	Hardware (procesadores neuromórficos, sensores neuromórficos, circuitos integrados especializados (ICS), otros), software (entornos de programación neuromórfica, herramientas de simulación y modelado, algoritmos de aprendizaje automático para sistemas neuromórficos, otros), servicios (consultoría, servicios de apoyo, mantenimiento))
Por aplicación	Reconocimiento de imágenes/visión por computadora, procesamiento de señales, procesamiento de datos y minería, otros
Por la industria del uso final	Consumer Electronics, automotriz (ADAS/vehículos autónomos), aeroespacial y defensa, TI y telecomunicaciones, 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 componente (hardware (procesadores neuromórficos, sensores neuromórficos, circuitos integrados especializados (ICS), otros), software (entornos de programación neuromórficos, herramientas de simulación y modelado, algoritmos de aprendizaje automático para sistemas neuromórficos, otros) y servicios (consultoría, servicios de apoyo, mantenimiento)): el segmento de hardware ganado 65.4 millones de sistemas neuromórficos) procesadores que habilitan el procesamiento de datos en tiempo real en dispositivos EDGE.
• Por aplicación (reconocimiento de imagen/visión por computadora, procesamiento de señales, procesamiento de datos y minería, y otros): el segmento de reconocimiento de imagen/visión por computadora tenía una participación de 38.44% en 2024, atribuida principalmente al aumento de la adopción en el reconocimiento facial, los sistemas de vigilancia y la navegación autónoma.
• Por el uso final de la industria (Electrónica de consumo, automotriz (ADAS/vehículos autónomos), aeroespacial y defensa, y TI y telecomunicaciones): se proyecta que el segmento de electrónica de consumo alcanzará los USD 746.3 millones para 2032, debido a la creciente integración de los chips neuromórficos en dispositivos inteligentes e interfaces de usuarios de los próximos generadores.

Mercado de chips neuromórficosAnálisis 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.

La cuota de mercado de las chips neuromórficas de América del Norte era de alrededor del 36,44% en 2024, valorada en USD 49,3 millones. Este dominio se ve reforzado por fuertes inversiones en investigación y desarrollo, la presencia de compañías de semiconductores líderes e iniciativas gubernamentales avanzadas que respaldan las tecnologías de IA y la computación neuromórfica.

Además, América del Norte alberga varios principalessemiconductorFabricantes y empresas de tecnología que enfatizan la innovación y la comercialización de chips neuromórficos. La infraestructura avanzada de la región y el entorno regulatorio de apoyo promueven colaboraciones entre la academia y la industria.

• En febrero de 2025, Brainchip Holdings Ltd y Onsor Technologies colaboraron para desarrollar gafas portátiles que predicen las convulsiones epilépticas. La asociación integra la plataforma neuromórfica Akida de Brainchip en la tecnología de sensores EEG de ONSOR. El dispositivo ofrece alertas de convulsiones en tiempo real con más del 95% de precisión y utiliza el aprendizaje incremental para mejorar la personalización. Esta colaboración tiene como objetivo entregar soluciones de potencia ultra baja impulsada por IA para una mejor gestión de convulsiones en el borde.

La industria de los chips neuromórficos de Asia y el Pacífico está listo para crecer a una tasa compuesta anual de 41.58% durante el período de pronóstico. Este crecimiento es impulsado por la creciente adopción de chips neuromórficos en la electrónica de consumo, las industrias automotrices y de telecomunicaciones en países como China, Japón, Corea del Sur e India.

El creciente enfoque de la región en la fabricación inteligente y las iniciativas de la industria 4.0 está creando una fuerte demanda de soluciones informáticas eficientes de baja potencia y eficientes. Los gobiernos en Asia Pacífico están promoviendo activamente la investigación y el desarrollo de semiconductores a través de la financiación y el apoyo de políticas, alimentando la expansión del mercado regional.

Marcos regulatorios

• En los EE. UU., La Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) supervisa el hardware relacionado con la comunicación, incluidos los componentes en chips neuromórficos. El Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) desarrolla estándares y mejores prácticas para los sistemas que utilizan la computación neuromórfica.
• En Europa, La Comisión Europea hace cumplir la protección de datos y la ética de la IA a través del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Inteligencia Artificial (ACT) propuesta. Estas regulaciones rigen el uso ético y la transparencia del hardware habilitado para AI, como los chips neuromórficos.

Panorama competitivo

Los actores clave en la industria de las chips neuromórficos se están centrando en asociaciones estratégicas y colaboraciones con instituciones de investigación para acelerar el desarrollo de la tecnología. Invierten mucho en investigación y desarrollo para mejorar el rendimiento de los chips, reducir el consumo de energía y mejorar la escalabilidad. Muchas compañías adoptan un modelo de licencia para expandir su alcance tecnológico e integrar soluciones neuromórficas en plataformas de IA y computación más amplias.

Se están adoptando fusiones y adquisiciones para obtener tecnología especializada y fortalecer la posición del mercado.  Además, varios jugadores se centran en desarrollar ecosistemas de software integrados para ofrecer soluciones integrales de extremo a extremo. La expansión regional a los mercados emergentes es una estrategia común para capitalizar las nuevas oportunidades de crecimiento.

• En octubre de 2024, TDK Corporation, en colaboración con CEA (Francia) y la Universidad de Tohoku, desarrolló un "memristor de giro", un elemento neuromórfico que reduce el consumo de energía de IA a 1/100 de dispositivos tradicionales. La tecnología, que imita el almacenamiento de datos analógicos del cerebro y ofrece estabilidad a largo plazo con baja potencia, permite el aprendizaje en tiempo real y los cálculos complejos para las aplicaciones de IA.

Lista de empresas clave en el mercado de chips neuromórficos:

• Profeseo S.A.
• Brainchip, Inc.
• General Vision Inc.
• Aspinidad
• Qualcomm Technologies, Inc.
• SK Hynix Inc.
• Semiconductores NXP
• Intel Corporation
• Innatera nanosystems bv
• Sinsense
• Samsung
• Membromputación
• IBM
• Micron Technology, Inc.
• Sony Corporation

Desarrollos recientes (lanzamiento del producto)

• En abril de 2025, Frontgrade Gaisler lanzó la línea de productos de grano y aseguró un contrato con la Agencia Nacional de Espacio Sueco (SNSA) para comercializar el primer sistema neuromórfico de eficiencia energética en ChIP (SOC) para aplicaciones espaciales. El dispositivo de grano inicial, el SoC GR801, integra la tecnología neuromórfica Akida de Brainchip con el procesador Noel-V RISC-V de Gaisler para admitir IA de baja potencia para el procesamiento de datos en tiempo real, navegación autónoma y observación de la Tierra.