Tamaño del mercado de unidades de procesamiento tensorial, participación y análisis de la industria, por implementación (local y basada en la nube), por tipo (Tpu v2, Tpu v3 y otros), por aplicación (IA y aprendizaje automático, informática de alto rendimiento, análisis de datos y sistemas autónomos), por uso final (TI y telecomunicaciones, atención médica, automoción, finanzas y banca, comercio minorista y electrónico, y otros) y pronóstico regional, 2026-2034

El tamaño del mercado mundial de unidades de procesamiento de tensores se valoró en 5,03 mil millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca de 6,65 mil millones de dólares en 2026 a 62,24 mil millones de dólares en 2034, exhibiendo una tasa compuesta anual del 32,25% durante el período previsto.

El crecimiento del mercado mundial de unidades de procesamiento de tensores está impulsado por la creciente necesidad de informática de alto rendimiento en industrias como la atención médica, las finanzas y la automoción. Está transformando las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático a nivel mundial mediante la incorporación de tecnologías de procesamiento de vanguardia para mejorar el rendimiento, la eficiencia y la innovación. Las TPU se crean para acelerar las actividades de aprendizaje profundo, reemplazando los enfoques convencionales y permitiendo un examen de datos preciso, una toma de decisiones instantánea y simulaciones complejas. Además, el crecimiento de la infraestructura de computación en la nube y el creciente uso de la IA en diferentes sectores están impulsando el avance del mercado de TPU.

Mercado de unidades de procesamiento tensorialConductor

La creciente demanda de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) es el factor clave para el mercado de unidades de procesamiento tensorial

La creciente demanda de IA y aprendizaje automático (ML) es un importante impulsor del mercado de unidades de procesamiento tensorial (TPU). Dado que las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático son cada vez más importantes en diferentes sectores, ha habido una demanda creciente de hardware especializado capaz de procesar de manera eficiente cálculos complejos. Las TPU se crean específicamente para acelerar las tareas de IA, lo cual es crucial para desarrollar y utilizar modelos de IA sofisticados. Esta necesidad es especialmente alta en industrias como la salud, las finanzas y la automoción, donde las herramientas de inteligencia artificial, como el análisis predictivo, los sistemas autónomos y la medicina personalizada, están creciendo rápidamente. Además, el aumento de las ofertas de trabajo en los dominios de IA y ML respalda esta tendencia. Por ejemplo,

• Según el informe económico de Cornerstone, las ofertas de trabajo de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y GenAI están en aumento: las ofertas de trabajo de IA y ML aumentaron un 65% y las ofertas de trabajo relacionadas con GenAI experimentaron un aumento del 411%.

Mercado de unidades de procesamiento tensorialRestricción

Los altos costos de desarrollo obstaculizan el crecimiento del mercado

Los altos costos de desarrollo son una limitación importante para el mercado de TPU. La creación de TPU requiere una inversión significativa en I+D, técnicas de producción avanzadas y materiales específicos. Estos gastos pueden ser un obstáculo, especialmente para las pequeñas empresas y las nuevas empresas que tal vez no tengan los fondos para comprar equipos tecnológicos costosos. Además, la necesidad de tecnología y habilidades avanzadas genera costos más altos, lo que reduce el número de competidores en el mercado y posiblemente obstaculiza el ritmo de innovación y adopción. Las empresas tecnológicas más grandes, como Google, que tienen presupuestos considerables para I+D, pueden asumir estos gastos e impulsar el mercado, pero los costosos costos generales impiden una participación más amplia del mercado.

Mercado de unidades de procesamiento tensorialOportunidad

Los marcos de IA de código abierto crean una oportunidad para el mercado de unidades de procesamiento de tensores

Los marcos de IA de código abierto desempeñan un papel crucial en la expansión del mercado de TPU. Estos marcos han sido diseñados para TPU, simplificando el proceso para que los desarrolladores incorporen y mejoren sus modelos de IA. El trabajo en equipo involucrado en proyectos de código abierto fomenta la creatividad y la mejora continua, lo que lleva a una creciente necesidad de TPU. Además, estos marcos reducen la barrera de entrada para las pequeñas empresas y las nuevas empresas al ofrecer herramientas convenientes para la creación de IA, expandir el mercado y acelerar el uso de TPU. Por ejemplo,

• Google lanzó herramientas de código abierto para IA generativa, conocidas como MaxDiffusion y JetStream, diseñadas específicamente para unidades de procesamiento tensorial (TPU). MaxDiffusion mejora las operaciones de IA en dispositivos XLA, mientras que JetStream mejora la eficiencia de los modelos de generación de texto en TPU. Google también amplió su gama de modelos MaxText AI y colaboró ​​con Hugging Face para Optimum TPU para facilitar las tareas de AI.

Segmentación

Información clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Indicadores micro macroeconómicos
• Impulsores, restricciones, tendencias y oportunidades
• Estrategias comerciales adoptadas por los actores clave
• Análisis FODA consolidado de actores clave

Análisis por implementación

Por implementación, el mercado se divide en local y basado en la nube.

La implementación basada en la nube domina debido a su escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad.
Las TPU basadas en la nube eliminan la necesidad de una gran infraestructura en el sitio, lo que permite a las empresas expandir fácilmente sus operaciones de IA utilizando recursos informáticos de alto rendimiento. Este modelo reduce los gastos iniciales y ofrece una opción de pago por uso, que resulta especialmente ventajosa para empresas más pequeñas y nuevos negocios. La integración fluida con los servicios en la nube mejora la eficiencia y eficacia de los flujos de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático, lo que convierte a las TPU basadas en la nube en la mejor opción para numerosas organizaciones. Por ejemplo,

• En 2024,Google Cloud anunció mejoras significativas en su hipercomputadora AI, con nuevos chips TPU v5p, GPU Nvidia H100, almacenamiento mejorado y actualizaciones de software específico de AI. Estas mejoras aumentan la productividad de las tareas generativas de IA y proporcionan un control de recursos adaptable con Dynamic Workload Scheduler, lo que mejora la eficacia y la escalabilidad de las empresas.

Análisis por tipo

Por tipo, el mercado se divide en Tpu v2, Tpu v3 y otros.

TPU v3 domina el mercado de unidades de procesamiento de tensores debido a su rendimiento mejorado, tecnología de refrigeración líquida, adopción generalizada y escalabilidad. TPU v3 presenta mejoras notables en potencia y efectividad informática, lo que lo hace muy adecuado para gestionar tareas complejas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Su sofisticado sistema de refrigeración garantiza un funcionamiento fiable al realizar cálculos exigentes. Muchas grandes empresas de tecnología y proveedores de servicios en la nube han adoptado TPU v3, fortaleciendo su posición en el mercado. Además, su diseño adaptable lo hace apropiado para iniciativas expansivas de IA y programas basados ​​en la nube, lo que ayuda a solidificar su posición de liderazgo en la industria de TPU.

Análisis por aplicación

Por aplicación, el mercado se divide en IA y ML, informática de alto rendimiento, análisis de datos y sistemas autónomos.

La IA y el aprendizaje automático dominan debido a su adopción generalizada en diversas industrias, que requieren las capacidades informáticas de alto rendimiento que proporcionan las TPU. La informática de alto rendimiento (HPC) es un sector crucial impulsado por la necesidad de recursos computacionales sólidos para gestionar simulaciones complejas y tareas con gran cantidad de datos. El mercado de TPU también incluye un segmento importante dedicado al análisis de datos, impulsado por la creciente relevancia del big data y el análisis en tiempo real en la toma de decisiones en industrias como las finanzas, la atención médica y el comercio minorista, lo que genera una mayor demanda de TPU.

Análisis por uso final

Por uso final, el mercado se divide en TI y telecomunicaciones, atención sanitaria, automoción, finanzas y banca, comercio minorista y comercio electrónico, entre otros.

Las tecnologías de la información y las telecomunicaciones dominan debido a su importante dependencia de la inteligencia artificial y las aplicaciones de aprendizaje automático. Esta industria necesita sólidas capacidades informáticas para actividades como mejorar la infraestructura de red, optimizar el tráfico de datos e implementar servicios en la nube. Los TPU, creados específicamente para tareas de IA, son perfectos para estos escenarios. Las grandes empresas tecnológicas y los proveedores de nube dependen en gran medida de las TPU para entrenar modelos de IA y manejar grandes conjuntos de datos. Además, la creciente importancia de la informática de punta y el despliegue de redes 5G también han promovido el uso de TPU en análisis en tiempo real y servicios de telecomunicaciones basados ​​en inteligencia artificial.

Análisis Regional

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En términos de geografía, el mercado global está segmentado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América del Sur y Oriente Medio y África.

América del Norte posee la participación mayoritaria del mercado de Unidades de procesamiento de tensores (TPU) debido a su fuerte liderazgo tecnológico y ecosistema de innovación. La región alberga grandes empresas tecnológicas y centros de investigación que impulsan la IA y el aprendizaje automático, lo que genera una gran necesidad de TPU. Además, los principales proveedores de servicios en la nube de América del Norte, como Google, Amazon y Microsoft, dependen en gran medida de las TPU en su infraestructura. El importante respaldo gubernamental a los proyectos de IA, combinado con una fuerte inversión en investigación y desarrollo, fortalece aún más el mercado. La rápida adopción de tecnologías innovadoras por parte de las empresas norteamericanas también influye en la posición de liderazgo de la región en el mercado de TPU.

Asia Pacífico tiene la segunda mayor participación en el mercado de unidades de procesamiento de tensores. Países como China, Japón y Corea del Sur están liderando la implementación de tecnología de inteligencia artificial. China ha invertido mucho en infraestructura e investigación de IA para establecerse como una fuerza dominante en la tecnología global de IA. Japón y Corea del Sur contribuyen a la innovación con sus sólidas industrias tecnológicas. Además, la existencia de corporaciones tecnológicas líderes y empresas emergentes en estas naciones acelera el progreso y la implementación de TPU. Las recientes innovaciones en esta región respaldan la tendencia. Por ejemplo,

• En 2024, investigadores de la Universidad de Pekín en China crearon un nuevo chip procesador tensor utilizando nanotubos de carbono, que supera las restricciones de los semiconductores de silicio en el procesamiento de inteligencia artificial (IA). Los transistores de nanotubos de carbono del chip, que están presentes en Nature Electronics, proporcionan mayor velocidad y eficiencia. Alcanzó una tasa de precisión del 88 % en experimentos de reconocimiento de imágenes con un consumo mínimo de energía, lo que representa una progresión significativa en la tecnología informática de IA.

Europa ocupa la tercera mayor participación en el mercado de unidades de procesamiento de tensores debido a su fuerte adopción de la IA en industrias como la automovilística, la sanitaria y la manufacturera. Las iniciativas gubernamentales, como el programa "Horizonte Europa", respaldan la investigación de la IA e impulsan la demanda de TPU. La inversión de la región en computación en la nube y centros de datos también impulsa el uso de TPU. Las recientes inversiones de los gigantes tecnológicos respaldan esta tendencia. Por ejemplo,

• En 2024, Google declaró una inversión de 2 millones de dólares en INSAIT, un instituto de investigación de inteligencia artificial ubicado en Sofía, Bulgaria. Esto incluye 1 millón de dólares en servicios de Google Cloud, que permiten el uso de TPU para el aprendizaje automático, y 1 millón de dólares para ocho becas de doctorado. El objetivo de la inversión es mejorar la experiencia y la investigación en IA en Europa Central y del Este.

Jugadores clave cubiertos

El mercado de unidades de procesamiento de tensores está fragmentado, con la presencia de una gran cantidad de grupos y proveedores independientes. En Estados Unidos, los cinco principales actores representan sólo alrededor del 24% del mercado.

El informe incluye los perfiles de los siguientes actores clave:

• Microdispositivos avanzados (AMD) Inc.
• AGM Micro (Estados Unidos)
• Google Inc. (EE.UU.)
• Graphcore (Reino Unido)
• Corporación IBM (EE.UU.)
• MediaTek Inc (China)
• Corporación NVIDIA (EE. UU.)
• Tecnologías Qualcomm (EE. UU.)
• Xilinx Inc (EE.UU.)

Desarrollos clave de la industria

• En 2024, Google presentó Trillium, su TPU de sexta generación más potente, en la conferencia I/O. Ofrece un rendimiento 4,7 veces mayor que su predecesor, con memoria, escalabilidad y eficiencia energética mejoradas.
• En 2024, Apple confirmó que sus modelos de inteligencia artificial para Apple Intelligence fueron entrenados utilizando las Unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google, como se describe en un artículo técnico publicado recientemente. El cambio significa una transición por parte de las empresas de tecnología que abandonan las GPU NVIDIA como resultado de la escasez de suministro.