GPU para el tamaño del mercado de IA, la participación, el crecimiento y el análisis de la industria, por tipo (unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para inteligencia artificial), por aplicación (desarrollo de IA, aprendizaje automático, procesamiento de datos, juegos) y pronóstico regional de 2034

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GPU para la descripción general del mercado de IA

La GPU global para el mercado de IA se valoró en USD 21.42 mil millones en 2025 y se espera que crezca a USD 76.12 mil millones para 2034, con una tasa compuesta anual proyectada de 15.13% durante el período de pronóstico 2025 a 2034.

Una GPU AI (Unidad de Procesamiento de Gráficos) es un procesador especializado rápido utilizado para acelerar los cálculos multiplex involucrados en tareas de inteligencia artificial, aprendizaje extremo y aprendizaje automático. A diferencia de las CPU convencionales, las GPU son altamente paralelas, lo que significa que son eficientes para ejecutar miles de operaciones en paralelo y, por lo tanto, las GPU son adecuadas para entrenar y ejecutar grandes redes neuronales. Con este enorme paralelismo, las GPU pueden acelerar en gran medida el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los programas de análisis de datos, que pueden acelerar el desarrollo y la implementación de modelos en programas de inteligencia artificial. Esa actuación ha provocado que las GPU se conviertan en una base de la investigación e industria moderna de IA.

El mercado de GPU AI está aumentando actualmente a un ritmo asombroso debido al mayor uso de la tecnología de inteligencia artificial por parte de las organizaciones en numerosas aplicaciones. Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), que inicialmente se crearon para acelerar la representación de imágenes y videos, han surgido como aceleradores críticos de las cargas de trabajo de IA, ya que su naturaleza de procesamiento paralelo es mucho más superior a las CPU tradicionales en tareas de aprendizaje automático que involucran muchas multiplicaciones de matriz y operaciones de tensor en el núcleo de algoritmos de aprendizaje profundo. Además de la demanda predeterminada por el desarrollo de la IA, la GPU para el mercado de IA también está preacondicionada por la mayor demanda en la computación de alto rendimiento en diferentes sectores. El crecimiento de los servicios de IA en la nube, así como la integración de la IA en aplicaciones como los automóviles autónomos o el diagnóstico médico, son impulsores adicionales que aumentan la penetración del mercado de las GPU optimizadas con AI-AI.

GPU para el hallazgo clave del mercado de IA

Impacto Covid-19

GPU para la industria de IA tuvo un efecto mixto debido a la interrupción de la cadena de suministro y al aumento de la transformación digital durante la pandemia Covid-19

La pandemia Global Covid-19 no ha sido sin precedentes y asombrosas, con el mercado experimentando una demanda más baja de la anticipada en todas las regiones en comparación con los niveles pre-pandémicos. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento en la CAGR es atribuible al crecimiento y la demanda del mercado que regresa a los niveles pre-pandemias.

La pandemia Covid-19 tuvo un efecto adverso en la GPU para el mercado de IA al principio debido a las cadenas de suministro globales interrumpidas y la falta de componentes semiconductores. Las prohibiciones de viaje y los bloqueos dieron como resultado procesos lentos de fabricación y distribución, y los cierres de fábricas causaron problemas con el volumen de producción. Pero la pandemia también impulsó los esfuerzos de transformación digital en la mayoría de las industrias, lo que aumentó la demanda de soluciones de IA y, por extensión, de las GPU para ejecutar estas aplicaciones.

Últimas tendencias

Creciente adopción de IA en todas las industrias para impulsar el crecimiento del mercado

Los desarrollos más recientes en la GPU para el negocio de IA implican la creciente popularidad de los aceleradores especializados de IA debido al requisito creciente para productos informáticos de bajo consumo. El uso de GPU en servicios de IA basados en la nube está creciendo en demanda, ya que es más escalable y rentable para las organizaciones que aplican IA sin los pesados costos de hardware iniciales. Las novedosas contribuciones en productos y servicios, incluidas las GPU con núcleos tensores especiales y estructuras de memoria modificadas optimizadas para las cargas de trabajo de IA, también están despegando. Además, hay un auge de GPU en las aplicaciones de computación de borde, lo que también los hace atractivos fuera de los centros de datos. El concepto de práctica de fabricación sostenible y diseño ecológico está ganando importancia a medida que los consumidores y las organizaciones se vuelven conscientes del efecto en el medio ambiente.

GPU para la segmentación del mercado de IA

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para inteligencia artificial

• Unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para inteligencia artificial: las GPU específicas de IA tienen capacidades de procesamiento paralelas, que las adaptan bien a los cálculos a gran escala involucrados en el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Estas GPU son mucho más rápidas en el entrenamiento e inferen modelos de IA que las CPU convencionales.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en desarrollo de IA, aprendizaje automático, procesamiento de datos y juegos

• Desarrollo de IA: Capacitación e implementación de IA La capacitación y el despliegue de IA se acelera utilizando GPU para entregar los marcos de aprendizaje profundo intenso de rendimiento de cálculo, acelerando los tiempos de iteración del modelo.
• Aprendizaje automático: cuando se trata de aprendizaje automático, se ha encontrado que las GPU aumentan el rendimiento de la máquina en términos de acelerar los procedimientos matemáticos sofisticados, particularmente en el registro a través de grandes conjuntos de datos y procedimientos analíticos en tiempo real.
• Procesamiento de datos: la capacidad de las GPU para acelerar la manipulación y el análisis de datos mediante el uso de cantidades masivas de datos no estructurados es invaluable en situaciones de big data y plataformas analíticas basadas en IA.

• Juegos: sin embargo, a pesar de la conexión convencional con los juegos, las GPU actuales permiten características aceleradas de AI-AI, como las tecnologías de trazado de rayos en tiempo real y ampliación de escala, para ofrecer experiencias de juego inmersivas e inteligentes.

Dinámica del mercado

La dinámica del mercado incluye factores de conducción y restricción, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.                          

Factores de conducción

Creciente demanda de computación de alto rendimiento para impulsar el mercado

Un factor en la GPU para el crecimiento del mercado de IA es la capacitación de modelos de IA más complicados y la demanda de conjuntos de datos más grandes exige grandes recursos computacionales, lo que hace que las GPU sean un elemento crucial de los marcos de computación de alto rendimiento actuales. La necesidad de procesar aplicaciones de IA cada vez más y más sofisticadas basadas en grandes cantidades de datos perpetúa la creciente demanda de GPU con mayores capacidades de procesamiento y ancho de banda de memoria. Esta dinámica es especialmente pronunciada en las instituciones de investigación, los proveedores de servicios en la nube y las grandes empresas, que son líderes en términos de innovación e implementación de IA.

El ancho de banda de la memoria y la capacidad expanden el mercado

El aumento del ancho de banda de la memoria y la capacidad GPU son una característica requerida en el mercado de IA porque la escala de los modelos de idiomas grandes (LLM) y los conjuntos de datos de capacitación están creciendo exponencialmente y siempre está por delante de las mejoras marginales realizadas a la memoria de GPU, lo que resulta en la memoria como la principal restricción tanto en la capacitación como en las cargas de trabajo de inferencia. El aumento del ancho de banda de la memoria permite tasas de transferencia de datos más altas, lo que aumenta directamente el rendimiento, disminuye la latencia, y una mayor capacidad de memoria significa que las GPU pueden funcionar con modelos y conjuntos de datos grandes sin la descarga y el intercambio frecuentes, lo que puede afectar negativamente el rendimiento.  

Factor de restricción

Altos costos y requisitos de energía para impedir potencialmente el crecimiento del mercado

Uno de los componentes limitantes en la expansión de la GPU al mercado de IA es el alto costo y el consumo de energía de las implementaciones de GPU de alto rendimiento. Las GPU optimizadas de vanguardia pueden costar organizaciones y startups más pequeñas para adoptar AI ampliamente en el mercado. Además, los grupos de GPU se consideran que consumen cantidades significativas de energía, lo que puede generar costos de energía y preocupaciones ambientales, limitando su despliegue en áreas con fuentes de energía restringidas o de alto costo. Todo esto limita el crecimiento de los mercados y podría disuadir amplio uso, especialmente por pequeñas organizaciones con presupuestos ajustados y capacidades de infraestructura.

Edge AI y sistemas integrados para crear oportunidades en el mercado

Oportunidad

El reciente movimiento hacia la computación de borde y el procesamiento de IA a nivel de dispositivo es una gran oportunidad para que los fabricantes de GPU proporcionen soluciones especializadas a esas aplicaciones. A medida que las organizaciones buscan minimizar la latencia, maximizar la privacidad y trabajar en entornos limitados por conectividad, el mercado está creciendo que desean GPU que están optimizados para ejecutar modelos de IA EDGE. El mercado aborable general también aumenta a medida que esta tendencia hacia el procesamiento distribuido de IA abre nuevos segmentos de mercado de productos de GPU optimizados para sistemas integrados, dispositivos IoT y plataformas informáticas de borde.

 

La competencia de aceleradores especializados de IA podría ser un desafío potencial para los consumidores

Desafío

Aunque las GPU han estado reinando en la cuota de mercado de aceleración de IA, la introducción de aceleradores de IA especiales en forma de circuitos integrados específicos de aplicaciones (ASIC), matrices de compuertas programables de campo (FPGA) y chips de IA personalizados plantea una gran amenaza para los vendedores de GPU. Dichos aceleradores personalizados pueden superar y ser más eficientes energéticamente en ciertas tareas de IA, y pueden comer GPU para participación de mercado de IA en esas aplicaciones. Además de eso, las corporaciones tecnológicas más grandes están trabajando en sus propios chips de IA para limitar su dependencia de proveedores externos de GPU, lo que hará que la competencia sea aún más importante en el mercado.

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GPU para ideas regionales del mercado de IA

• América del Norte (EE. UU.)

En este mercado, América del Norte es el mercado más grande, que comparte alrededor del 38 por ciento del mercado mundial de GPU en acciones de IA. Las organizaciones son una creciente conciencia sobre las ventajas competitivas que vienen con la informática acelerada de AI-AI, que está alimentando su adopción en industrias como la atención médica, las finanzas, las tiendas y la fabricación. Además, el aumento de la financiación en la investigación y el desarrollo de la IA por grandes corporaciones tecnológicas y empresas de capital de riesgo en la GPU de los Estados Unidos para el mercado de IA también ha contribuido sustancialmente al crecimiento del mercado en la región. Además, la concentración de los principales productores de GPU y el ecosistema desarrollado de las nuevas empresas de IA y los centros de investigación han convertido a América del Norte, y especialmente en los Estados Unidos, el centro de innovación en tecnologías de IA aceleradas con GPU.  

• Europa

El aumento en la demanda de aplicaciones con IA en diferentes sectores, debido a los esfuerzos de transformación digital, está impulsando la GPU para el mercado de IA en Europa. Es probable que el mercado esté impulsado por varios usos de las GPU en la investigación científica, los servicios automotrices, de atención médica y financiera, además de aumentar las inversiones en nuevas empresas de IA y programas de investigación por parte de los sectores privados y públicos. Las preguntas sobre la privacidad de los datos y el cumplimiento regulatorio, especialmente en el contexto del GDPR, han impulsado los cambios en la forma en que se implementan los sistemas de IA, y podrían afectar la absorción de aplicaciones de IA aceleradas con GPU en algunos casos de uso.

• Asia

Asia Pacífico, especialmente naciones como China, Japón y Corea del Sur, contribuye con una parte importante de la GPU para el desarrollo del mercado de IA a nivel mundial. Esas naciones poseen políticas gubernamentales positivas hacia el desarrollo de la IA e inversiones significativas en infraestructura tecnológica que serían amigables con la IA. La fabricación y el despliegue de chips de IA en China han aumentado considerablemente, y las empresas nacionales ganan cuota de mercado además de los fabricantes extranjeros de GPU. La expansión del entorno circundante del desarrollo de hardware y software de IA es otro factor clave que impulsa el mercado de GPU en la región de Asia y el Pacífico.

Actores clave de la industria

Los actores clave de la industria que dan forma al mercado a través de la innovación y la expansión del mercado

Los principales participantes están influyendo en la GPU para el mercado de IA al realizar la innovación estratégica y la expansión del mercado. Dichas empresas están lanzando nuevas arquitecturas de GPU que tienen mejores capacidades de rendimiento de IA, incluido un mayor número de núcleos de tensor y subsistemas de memoria mejorados. También están diversificando sus ofertas de productos para tener otras específicas dirigidas a diversas capacitación de IA a la inferencia, y los casos de uso del centro de datos para obtener. Además, también están utilizando plataformas en la nube y ecosistemas de software para desarrollar soluciones integradas de desarrollo e implementación de IA. Estos jugadores están logrando o son la fuente de crecimiento y establecimiento de tendencias en GPU a la industria de la IA a través de investigaciones, inversiones en desarrollo, procesos de fabricación avanzados y expansión a nuevos mercados regionales.  

Lista de las principales GPU para compañías de IA    
 

• NVIDIA (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Intel (U.S.)
• Google (U.S.)
• Graphcore (U.K.)
• Habana Labs (Israel)
• Cerebras Systems (U.S.)
• Tenstorrent (Canada)
• SambaNova Systems (U.S.)
• Baidu (China)

Desarrollo clave de la industria

Marzo de 2024:El lanzamiento de la arquitectura Nvidia Blackwell es un paso significativo hacia el siguiente nivel de computación de IA. Esta es una arquitectura de GPU completamente nueva, construida específicamente para satisfacer las necesidades del momento, que es IA generativa, modelos de idiomas grandes y similares, y promete ganancias de rendimiento significativas y eficiencia energética en la generación anterior. NVIDIA ha introducido Blackwell como una plataforma de desarrollo y despliegue de IA de extremo a extremo con más capacidades en tareas de capacitación e inferencia entre aplicaciones e industrias.

Cobertura de informes   

El estudio abarca un análisis FODA integral y proporciona información sobre los desarrollos futuros dentro del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando las áreas potenciales para el crecimiento.

La GPU para el mercado de IA está preparada para un auge continuo presionado por la creciente demanda de computación de alto rendimiento, ancho de banda de memoria y capacidad. A pesar de los desafíos, que incluyen la competencia de aceleradores especializados de IA, la demanda de IA Edge y sistemas integrados respalda la expansión del mercado. Los actores clave de la industria avanzan a través de mejoras tecnológicas y crecimiento estratégico del mercado, mejorando la oferta y la atracción de las GPU para la IA.