Análisis De Tamaño Y Participación Del Mercado De GPU - Tendencias De Crecimiento Y Pronósticos (2025 - 2030)

Tendencias e insights del mercado global de unidades de procesamiento gráfico (GPU)

Intensidad de GPU en entrenamiento de modelos de IA generativa

Los modelos transformer de grandes parámetros superan rutinariamente los 100 mil millones de parámetros, forzando a las empresas a operar decenas de miles de GPU en paralelo durante ejecuciones de entrenamiento de meses de duración, elevando el rendimiento tensor por encima de las métricas gráficas tradicionales.^{[1]NVIDIA Corporation, "NVIDIA Announces Financial Results for First Quarter Fiscal 2026," nvidia.com} La memoria de alto ancho de banda, las interconexiones sin pérdidas y los racks de refrigeración líquida se han convertido en criterios estándar de compra. Las empresas de salud, finanzas y manufactura ahora imitan a los hiperescaladores al aprovisionar súper-clusters dedicados para modelos de dominio, un patrón que amplía la base de usuarios finales del mercado de unidades de procesamiento gráfico. Las arquitecturas mixture-of-experts amplifican la demanda, ya que los flujos de trabajo orquestan grupos heterogéneos de GPU para manejar fragmentos específicos del contexto. Las limitaciones de densidad de energía dentro de salas de datos heredadas aceleran aún más la migración a pods de IA construidos específicamente.

Construcción de centros de datos de "IA soberana"

Los gobiernos ven la computación de IA doméstica como un activo estratégico similar a la energía o la infraestructura de telecomunicaciones. Canadá asignó USD 2 mil millones para una estrategia nacional de computación de IA enfocada en supercomputadoras impulsadas por GPU.^{[2]Innovation, Science and Economic Development Canada, "Canadian Sovereign AI Compute Strategy," ised-isde.canada.ca}La misión IndiaAI de India planea más de 10.000 GPU para modelos de lenguajes indígenas. Corea del Sur está acumulando volúmenes similares para asegurar paridad en investigación. Tales proyectos convierten presupuestos públicos en cronogramas de compra plurianuales, estabilizando la demanda base en todo el mercado de unidades de procesamiento gráfico. El entrenamiento de modelos específicos por región-desde automatización industrial en la UE hasta análisis energético en el Golfo-expande los requisitos arquitectónicos más allá de las SKU de centros de datos hacia aceleradores edge ruguerizados.

Demanda de computación heterogénea liderada por AR/VR e IA

Las pantallas montadas en la cabeza modernas deben renderizar lentes duales 4K a más de 90 FPS mientras ejecutan inferencia de visión por computadora para seguimiento de manos y mapeo espacial. Las GPU, por lo tanto, integran núcleos tensor dedicados para descargar tareas de IA sin interrumpir la entrega de frames nvidia.com. Las simulaciones empresariales, holografía médica e ingeniería de gemelos digitales demandan además tarjetas de clase estación de trabajo. Los sistemas avanzados de asistencia al conductor automotriz traen la misma mezcla de cargas de trabajo heterogéneas a factores de forma edge sin ventiladores, manteniendo la latencia en tiempo real por debajo de los umbrales de seguridad. A medida que la IA compone cargas gráficas, las hojas de ruta arquitectónicas ahora priorizan jerarquías de caché compartido y E/S de chiplets para co-optimizar renderizado y aprendizaje.

Lanzamientos de servicios de juegos en la nube

Las plataformas de juegos por streaming dependen de GPU de grado servidor equipadas con codificadores de video por hardware y escalado impulsado por IA para mantener visuales responsivos sobre ancho de banda limitado. Cada usuario activo consume órdenes de magnitud más computación que software en la nube basado en texto, multiplicando la demanda del mercado de unidades de procesamiento gráfico por rack de centro de datos. La expansión de huella global obliga a los proveedores de servicios a implementar nodos edge regionales, generando pedidos incrementales para trineos de GPU compactos y de alta densidad. Conforme se aproximan los objetivos de 8K y 120 FPS, los presupuestos de silicio de próxima generación asignan áreas de die proporcionalmente más grandes a motores de medios y lógica tensor para comprimir frames eficientemente.

Límites de control de exportación en ventas de GPU ≤ 7 nm

Estados Unidos introdujo licencias escalonadas para IC de computación avanzada, efectivamente limitando los envíos de GPU de última generación a China.^{[3]Olga Torres and Derrick Kyle, "Artificial Intelligence Export Controls," trade.gov}NVIDIA registró un cargo de USD 4,5 mil millones vinculado a aceleradores H20 restringidos, ilustrando la sensibilidad de ingresos a los cambios de licenciamiento. Las empresas chinas respondieron acelerando proyectos domésticos de GPU, potencialmente diluyendo la demanda futura de IP estadounidense. La cadena de suministro bifurcada fuerza a los proveedores a mantener múltiples variantes de silicio, elevando costos operativos y complicando la planificación de inventario en todo el mercado de unidades de procesamiento gráfico.

Limitaciones crónicas de suministro de nodos avanzados

La capacidad de obleas de vanguardia permanece altamente concentrada, con tiempos de entrega que se extienden más allá de 18 meses para ranuras de empaquetado de 2 nm y CoWoS. La disponibilidad limitada de sustratos restringe la integración de memoria de alto ancho de banda, limitando la producción de tarjetas centradas en IA. Mientras líneas adicionales en Samsung e Intel Foundry están en construcción, la paridad de rendimiento y estabilidad de rendimiento aún siguen rezagadas del líder del mercado, retrasando el alivio efectivo. Los OEM por tanto priorizan asignación a SKU de entrenamiento, periódicamente dejando sin suministro canales de consumo y elevando precios de venta promedio.

Análisis de segmentos

Por tipo de GPU: Las soluciones discretas impulsan la aceleración de IA

Las tarjetas discretas controlaron el 62,7% de la participación del mercado de unidades de procesamiento gráfico en 2024, traduciéndose en la porción más grande del tamaño del mercado de unidades de procesamiento gráfico para ese año. La demanda se concentra en memoria de alto ancho de banda, núcleos tensor dedicados e interconexiones escalables adecuadas para clusters de IA. Las empresas favorecen la modularidad, permitiendo actualizaciones de rack por fases sin intercambios de placa madre. Los juegos continúan validando variantes de gama alta adoptando trazado de rayos y activos 8K que las GPU integradas no pueden sostener.

La adopción de chiplets está reduciendo el costo por nivel de rendimiento y mejorando los rendimientos al coser dies más pequeños. El diseño multi-chiplet de AMD y NVLink Fusion de NVIDIA ambos extienden la relevancia discreta hacia diseños de servidor semi-personalizados. Mientras tanto, las GPU integradas siguen siendo indispensables para móviles y escritorios de entrada donde los presupuestos térmicos dominan. La industria de unidades de procesamiento gráfico por tanto se segmenta a lo largo de un espectro de movilidad-versus-rendimiento en lugar de un eje de costo puro.

Nota: Participaciones de segmento de todos los segmentos individuales disponibles con la compra del informe

Por aplicación de dispositivo: Los centros de datos aceleran la infraestructura de IA

Se proyecta que los servidores y aceleradores de centros de datos registren la TCAC más rápida del 37,6% hasta 2030, sustentando el creciente mercado de unidades de procesamiento gráfico. Los operadores hiperescala aprovisionan fábricas completas de IA que contienen decenas de miles de tarjetas interconectadas mediante tejidos NVLink ópticos o PCIe 6.0. Los contratos de adquisición sostenidos de proveedores en la nube, consorcios de investigación pública y pipelines farmacéuticos anclan conjuntamente la demanda en horizontes plurianuales.

Los sistemas de juegos siguen siendo la categoría de base instalada individual más grande, pero su curva de crecimiento es modesta junto a la IA en la nube y empresarial. Automotriz, robótica industrial e imagenología médica representan verticales más pequeños pero de alto margen gracias a requisitos de seguridad funcional y soporte de vida larga. Colectivamente, estas cohortes edge diversifican los ingresos de la industria de unidades de procesamiento gráfico alejándose de ciclos cíclicos de consumo.

Por modelo de implementación: La adopción en la nube transforma la infraestructura

Las instalaciones en las instalaciones retuvieron una participación del 56,5% del tamaño del mercado de unidades de procesamiento gráfico en 2024, sostenida por mandatos de soberanía de datos en finanzas y salud. No obstante, los servicios en la nube se están componiendo a una TCAC del 35,3% conforme las empresas cambian de capex a opex para cargas de trabajo de IA. El acceso por suscripción a flotas elásticas de GPU elimina el retraso de aprovisionamiento inherente a la adquisición física y ayuda a equipos más pequeños que ingresan a experimentación de IA generativa.

Los constructos híbridos de nube soberana combinan centros de datos nacionales con elasticidad comercial. La columna vertebral de supercomputación pública de Canadá permite a las universidades expandirse hacia capacidad excedente, alineándose con ciclos presupuestarios mientras mantiene conjuntos de datos sensibles dentro del país. Las implementaciones edge, incluyendo nodos de juegos en la nube y puertas de enlace de fábricas inteligentes, empujan GPU más cerca de los usuarios finales para satisfacer requisitos de latencia por debajo de 20 ms, diversificando aún más la implementación dentro del mercado de unidades de procesamiento gráfico.

Por arquitectura de conjunto de instrucciones: Los estándares abiertos desafían el dominio propietario

Los sistemas x86-64 aún comandaron el 54,3% de participación de ingresos en 2024. Sin embargo, RISC-V y otras arquitecturas abiertas están en camino a una TCAC del 34,8%, reflejando el apetito por personalización libre de regalías. Proyectos académicos como Vortex de Georgia Tech demuestran GPU RISC-V capaces de OpenCL, reduciendo barreras para programas de chips soberanos. Las GPU ARM, mientras tanto, dominan smartphones, sirviendo IA edge con restricciones de batería.

Las ISA abiertas permiten a gobiernos y startups codificar extensiones de dominio-voz, visión, encriptación-sin negociar licencias propietarias. Esta opcionalidad es particularmente atractiva para naciones operando bajo incertidumbre de control de exportación. Para los incumbentes, el aumento de arquitecturas abiertas inyecta nuevos modelos de colaboración, donde stacks propietarios CUDA o ROCm deben interoperar cada vez más con cadenas de herramientas externas para mantener su participación en el mercado de unidades de procesamiento gráfico.

Análisis geográfico

América del Norte capturó el 43,7% de participación del mercado de unidades de procesamiento gráfico en 2024, anclada por el diseño de chips de Silicon Valley, campus de nube hiperescala y pipelines profundos de financiamiento de capital de riesgo. La región se beneficia de la integración estrecha entre propietarios de IP semiconductora y startups de software de IA, acelerando el tiempo a volumen para tarjetas de próxima generación. Los regímenes de control de exportación sí introducen sobrecarga de cumplimiento pero simultáneamente canalizan subsidios domésticos hacia líneas de fabricación y empaquetado de nodos avanzados.

Asia-Pacífico es el territorio de crecimiento más rápido, esperado a registrar una TCAC del 37,4% para 2030. China acelera programas de GPU indígenas bajo mandatos de soberanía tecnológica, mientras la misión IndiaAI de India financia instalaciones nacionales de GPU y modelos de lenguaje estatales. El hub de computación estatal de 10.000 GPU de Corea del Sur y las iniciativas de respuesta a desastres por IA de Japón extienden la demanda regional más allá de nubes comerciales hacia supercomputación del sector público.

Europa equilibra gobernanza de IA estricta con objetivos de modernización industrial. Alemania se asocia con NVIDIA para construir una nube de IA industrial dirigida a gemelos digitales automotrices y de maquinaria. Francia, Italia y el Reino Unido priorizan LLM multilingües y análisis de riesgo fintech, impulsando clusters de GPU localizados alojados en centros de datos refrigerados por distrito y de alta eficiencia. El Medio Oriente, liderado por Arabia Saudí y los EAU, está invirtiendo fuertemente en fábricas de IA para diversificar economías, ampliando aún más la huella del mercado de unidades de procesamiento gráfico a través de geografías emergentes.