Edge Artificial Intelligence Chips Market Size & Share Report, 2034

Edge Inteligencia Artificial Chips Tamaño del mercado

El tamaño del mercado de los chips de inteligencia artificial de borde global fue valorado en USD 3 mil millones en 2024 y se estima que crecerá en 24.8% CAGR de 2025 a 2034. El crecimiento del mercado se atribuye a la creciente demanda de semiconductores y al aumento de la adopción de tecnologías de IoT.

El aumento de la adopción de dispositivos semiconductores es una de las principales razones para el crecimiento en el mercado de chips de inteligencia artificial (AI), ya que los sistemas de computación de bordes necesitan procesadores a medida y eficientes. El mayor uso de dispositivos inteligentes como cámaras inteligentes, autoconducir automóviles, dispositivos IoT industriales y aparatos portátiles está aumentando la necesidad de chips AI de alto rendimiento. Estos chips AI utilizan técnicas de fabricación semiconductores sofisticadas, como 7nm, 5nm e incluso nodos sub-5nm, para proporcionar inferencia AI en tiempo real con bajo consumo de energía.

Según un informe de Statista, se espera que el mercado semiconductor genere $702.41 mil millones en ingresos para 2025. Existe una fuerte correlación positiva entre el crecimiento de los fabricantes de semiconductores y la demanda de chips de borde AI. A medida que aumenta la demanda, los fabricantes de semiconductores se centran en la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial para diseños de chips.

La expansión del mercado de chips de inteligencia artificial (AI) está impulsada también por un aumento en la adopción de tecnologías de IoT, ya que miles de millones de dispositivos conectados necesitan informática y toma de decisiones en tiempo real. El procesamiento avanzado de IA en la nube se enfrenta a una multitud de problemas como la latencia, la limitación de ancho de banda, e incluso problemas de privacidad de datos. Esto hace que los chips de borde AI sean cruciales para el ecosistema de IoT. Estos chips permiten potenciar las ciudades inteligentes, la automatización industrial, la vigilancia sanitaria y los sistemas autónomos, reduciendo la necesidad de una nube centralizada.

Edge Artificial Intelligence Chips Market Tendencias

• Una de las tendencias más importantes que influyen en la demanda de filos de inteligencia artificial es la creciente integración de los chips de filo AI en sistemas autónomos. Cada vez se incorporan más sistemas autónomos como vehículos automotores y drones, robots industriales y sistemas inteligentes de vigilancia en diversos sectores, y con ello aumenta el requisito de la computación de IA en tiempo real en el borde. Los chips Edge AI permiten tomar decisiones en una ubicación del sitio sin el requisito de la computación basada en la nube, por lo que hacen que estos chips sean esenciales para operaciones y procesos que requieren autonomía. Para atender estos sistemas autónomos, las organizaciones están trabajando para crear chips de IA especializados que tengan mayor eficiencia y mejores capacidades de procesamiento al utilizar menos energía y energía.
• El motor clave de esta tendencia es el creciente uso de vehículos automotores. Los fabricantes de automóviles y las empresas de TI están usando chips de IA de vanguardia en sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y sistemas de infraestructura de conducción totalmente autónomos. Estos chips aumentan la respuesta y la seguridad mediante el procesamiento de información de sensores en tiempo real. En la robótica en tiempo real y la fabricación inteligente, los chips de borde AI aumentan la automatización permitiendo a las máquinas identificar patrones, tomar decisiones de forma autónoma y optimizar el flujo de trabajo sin tener latencia. Estos chips en sistemas aéreos y terrestres no tripulados también son utilizados por los militares para mejorar la conciencia de la situación y la eficacia operacional.
• Las compañías de semiconductores están invirtiendo fuertemente en los marcos de IA de borde perfecto a medida que el ritmo de este avance tecnológico de IA acelera. El aprendizaje profundo en el borde está siendo apoyado por nuevos chipsets liberados por líderes de la industria como NVIDIA, Intel, Qualcomm y otras startups de aceleración de AI. Se prevé que el crecimiento del mercado en los próximos años será considerable debido a la creciente necesidad de computación en tiempo real de IA mediante la integración de los chips de IA en sistemas autónomos.

Edge Artificial Intelligence Chips análisis de mercado

Basado en el despliegue, la clasificación de mercado incluye chips AI de bordes de dispositivos y chips AI del servidor de bordes. Se prevé que el segmento de chips AI del servidor de bordes crezca considerablemente debido a la creciente demanda de procesamiento de datos en tiempo real, aplicaciones de IA de baja latencia y capacidades de computación mejoradas en entornos híbridos de cloud-edge.

• Se prevé que el segmento de chips AI del servidor de bordes supere los USD 8.500 millones en 2034. Se espera que el segmento de chips AI del servidor global crezca rápidamente con la creciente adopción de computación de alto rendimiento en el borde de la red. Áreas como ciudades inteligentes, sanidad y automatización industrial requieren un procesamiento en tiempo real de baja latencia AI para grandes cantidades de datos. AI ha automatizado las actividades de procesamiento y toma de decisiones de algunos chips AI del servidor de bordes que reducen la carga de red y mejora la productividad. Con el advenimiento de la tecnología 5G, los servidores de bordes son más accesibles que permiten el empleo de sistemas avanzados de IA.
• El segmento de chips AI en el borde del dispositivo representó USD 1.800 millones en 2024. La demanda de electrónica de consumo, autoconducir automóviles y dispositivos inteligentes de desgaste ha creado un mercado para los chips de IA en el borde del dispositivo, y se espera que esto crezca aún más. Con estos, AI ahora se puede ejecutar en teléfonos inteligentes, robótica y dispositivos IoT eliminando la necesidad de la nube. El crecimiento significativo se debe a mejoras en las capacidades de aprendizaje profundo para el procesamiento de voz e imagen, sistemas de computación eficientes en energía y aceleradores de IA de tamaño pequeño que son de potencia. La aplicación de sistemas de reconocimiento facial impulsados por AI, asistentes de voz y tecnologías de mantenimiento predictivas está mejorando el crecimiento general de este segmento.

Basado en el tipo de chips, el mercado de chips de inteligencia artificial de borde está bifurcado en chips ASIC (circuito integrado específico de aplicación) AI, GPU (unidad de procesamiento gráfico) chips AI, CPU (unidad central de procesamiento) chips AI, FPGA (campo de puerta programable) chips AI, y chips neuromorfos AI. ASIC (circuito integrado específico para aplicaciones) Los chips AI dominaron el mercado debido a su alta eficiencia, bajo consumo de energía y capacidad para ejecutar cargas de trabajo de IA con un rendimiento optimizado para aplicaciones específicas.

• El segmento de chips AI ASIC (circuito integrado específico de aplicación) dominaba la cuota de mercado de 41,72% en 2024. La demanda está creciendo en el sector de los chips ASIC AI debido a su eficiencia inigualable, bajo uso de energía y máximo rendimiento para cargas específicas de IA. Estos chips se utilizan ampliamente en aplicaciones de vanguardia IA, como dispositivos IoT, vigilancia inteligente y automatización en industrias, donde se necesita realizar cálculo específico. El creciente requisito para procesadores dedicados para el reconocimiento del habla de inteligencia artificial, la visión de la computadora y el procesamiento del lenguaje natural impulsa el crecimiento del segmento.
• El segmento de chips AI de GPU (unidad de procesamiento gráfico) representó 28,76% de cuota de mercado en 2024. La expansión del segmento de chips GPU AI se ve acelerada por las capacidades de procesamiento paralelo adecuadas para aplicaciones de aprendizaje profundo y de alto rendimiento de inteligencia artificial. Las unidades de procesamiento masivamente paralelas son esenciales para aplicaciones de inteligencia artificial de vanguardia como análisis de vídeo en tiempo real, operaciones de vehículos autónomos y diagnóstico de dispositivos en la medicina. El creciente uso de sistemas de vigilancia impulsados por AI y el desarrollo de ciudades inteligentes han estimulado aún más la necesidad de GPU.

Basado en la industria de uso final, el mercado de chips de inteligencia artificial de vanguardia está bifurcado en electrónica de consumo, transporte automotriz, dispositivos médicos, comercio electrónico minorista, fabricación " automatización industrial, telecomunicaciones y otros.

• El segmento de electrónica de consumo dominó la contabilidad del mercado de USD 1.000 millones en 2024. Debido a un aumento en el uso de micrófonos habilitados para IA en teléfonos inteligentes, asistentes inteligentes para el hogar, wearables y cámaras inteligentes, la industria de la electrónica de consumo es testigo de un crecimiento notable en los mercados de IA del borde. La implementación de los chips de borde AI ofrece procesamiento en tiempo real, lo que mejora la interacción del usuario con la detección de voz, reconocimiento facial y personalización de AI. Además, esto está causando un cambio de paradigma hacia la IA en consolas de videojuegos, sistemas de automatización y auriculares para AR/VR, lo que resulta en un aumento de la demanda de chips AI de borde de electrónica de consumo.
• El segmento de transporte automotriz " representó el 21,25% de la cuota de mercado en 2024. Las tecnologías y dispositivos inteligentes están adoptando rápidamente la automatización y la integración de la IA en vehículos, conectados y autónomos, lo que da lugar a un fuerte crecimiento en el segmento de automoción y transporte. Para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) con chips de borde AI, la toma de decisiones en tiempo real es crítica, como es el caso de la información del vehículo y sistemas de mantenimiento predictivos. Si bien se han desarrollado vehículos eléctricos y autónomos en todo el mundo, la gestión de flotas, el monitoreo inteligente del tráfico y la infraestructura de transporte inteligente con inteligencia artificial son otros factores que promueven el uso de chips de borde AI en este segmento.

• Se prevé que el mercado de los chips de inteligencia artificial de los Estados Unidos alcanzará USD 4.600 millones en 2034. En Estados Unidos, vehículos autónomos, automatización industrial y aplicaciones de defensa están impulsando el mercado de chips de inteligencia artificial (AI). Las principales empresas estadounidenses como Intel, NVIDIA y Qualcomm están desarrollando chips de IA de vanguardia para la computación de bordes en sistemas de seguridad, autoconducir automóviles y fábricas inteligentes. Como resultado de la Ley sobre los NIPS, se ha centrado la innovación en la seguridad cibernética, la IA y la fabricación de semiconductores que está ampliando aún más el mercado. Además, los diagnósticos impulsados por AI y los dispositivos de salud utilizables son algunas de las nuevas aplicaciones inteligentes de salud que elevan la necesidad de un procesamiento eficaz de la IA de bordes.
• Se prevé que el mercado de los chips de inteligencia artificial en Alemania crezca en un 24,6% de CAGR para 2034. La fortaleza del país en fabricación automotriz liderada por BMW, Volkswagen y Mercedes-Benz está impulsando el uso de chips de borde AI en conducción autónoma y mantenimiento predictivo. Al centrarse cada vez más en la informática energéticamente eficiente de la IA, también hay un aumento en el desarrollo de redes inteligentes impulsadas por la IA y soluciones industriales de IoT. Dado que el gobierno también proporciona financiación para la ciberseguridad basada en la inteligencia artificial para la infraestructura industrial, se está ampliando el alcance de la aplicación de los chips de Edge AI en industrias críticas.
• Se prevé que el mercado de los chips de inteligencia artificial en China alcanzará USD 2.2 billones en 2034. China está liderando en la expansión del mercado Edge AI Chips AI debido a la vigilancia impulsada por AI, la robótica y la construcción inteligente de la ciudad. Las iniciativas del gobierno, incluido el plan Made in China 2025, se centran en los intentos nacionalistas de autosuficiencia mediante la fabricación de chips, lo que aumenta la producción de empresas semiconductoras nacionales. Además, se está habilitando un procesamiento más rápido de la IA en el borde de la red debido al despliegue de 5G en el país.
• Se prevé que el mercado de chips de inteligencia artificial en India se expanda con una CAGR del 30% para 2034. En la India, el crecimiento del mercado Edge AI Chips se deriva de la proliferación de dispositivos inteligentes y telecomunicaciones, junto con la gobernanza habilitada por AI. El boom de inteligencia artificial del país viene de la plétora de startups que están construyendo soluciones para la automatización agrícola, la traducción de idiomas en tiempo real y la detección del fraude.
• Se espera que el mercado de chips de inteligencia artificial en Japón crezca en un 28,9% de CAGR para 2034. Con la innovación en robótica, electrodomésticos inteligentes y tecnología semiconductora, el mercado de Japón Edge AI Chips está creciendo rápidamente. La supremacía del robot industrial de Japón a través de empresas como Fanuc y Yaskawa está automatizando el uso de chips AI para aplicaciones en tiempo real. Edge AI también está abordando problemas de escasez de mano de obra en el transporte público automatizado y la atención de ancianos.

Edge Artificial Intelligence Chips Market Share

NVIDIA, Qualcomm, Intel, Apple y MediaTek son los principales jugadores en la industria de los chips de inteligencia artificial de bordes, y representan alrededor del 55% de la cuota de mercado. Estas empresas están iniciando clientes en la nube y colaborando con empresas automotrices e industriales para mejorar la tasa de adopción. Los dispositivos IoT de Robotics y AI están utilizando cada vez más la plataforma Jetson de NVIDIA y los aceleradores de inteligencia al lado de los chips Snapdragon AI de Qualcomm.

Qualcomm, Intel y NVIDIA están avanzando en el rendimiento de la IA con los ecosistemas de software AI mejorando su Qualcomm AI Stack, el kit de herramientas OpenVINO de Intel y la IA CUDA-X de NVIDIA. Estos acontecimientos son cruciales para la optimización de la carga de trabajo de AI. Las empresas están ofreciendo capacidades de inteligencia artificial a través de la nube utilizando AI-as-a-Service (AIaaS) para la generación de ingresos. El procesamiento y análisis en tiempo real de los datos, junto con la IA automotriz segura, es ahora un nuevo área de enfoque. Además, la integración de marcos de IA fiables, el cifrado de datos y métodos de protección de la privacidad es esencial para el cumplimiento de IA de vanguardia y la seguridad de los datos, lo que hace que estos problemas sean los principales impulsores de la tecnología.

Edge Artificial Intelligence Chips Market Empresas

Algunos de los eminentes participantes del mercado que operan en la industria de chips de inteligencia artificial del borde incluyen:

• Advanced Micro Devices, Inc.
• Apple
• Arm Limited
• BrainChip, Inc.
• Broadcom Inc.
• HAILO TECHNOLOGIES LTD
• Huawei Cloud Computing Technologies Co., Ltd
• Intel Corporation
• Lattice Semiconductor
• Marvell
• MediaTek Inc
• Mythic
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Technologies
• STMicroelectronics
• Synaptics Incorporated
• Texas Instruments Incorporated

AMD está ampliando dinámicamente su cartera de chips Edge AI con la integración de la aceleración AI en sus procesadores Ryzen y EPYC para sistemas integrados, robótica y automatización industrial. La arquitectura XDNA propulsada por la serie Ryzen AI mejora el uso de la inferencia de IA mediante el procesamiento mejorado en dispositivos en tiempo real. AMD es ahora un fuerte competidor en computación adaptativa para aplicaciones de borde debido a su adquisición de Xilinx y el fortalecimiento de soluciones de IA basadas en FPGA. Además, la empresa busca alianzas en telecomunicaciones, automotrices y centros de datos para ampliar sus bordes Soluciones de IA y enfocar la seguridad inteligente, IoT y IA automotriz para chips de IoT de baja potencia alimentados por IoT, automotriz y seguridad inteligente.

Como empresa líder en el borde de chips AI, NVIDIA está expandiendo su plataforma Jetson para la robótica industrial, vigilancia propulsada por IA y máquinas autónomas. El despliegue eficiente de los modelos de IA en el borde es posible por las pilas de software enfocadas de NVIDIA como Deepstream SDK, TensorRT y CUDA-X AI. Junto con las asociaciones en la salud de AI y las industrias automotrices, la empresa está invirtiendo en la informática de AI con alta eficiencia energética necesaria para la toma de decisiones en tiempo real basada en los bordes en aplicaciones críticas.

Edge Inteligencia Artificial Chips Noticias de la industria

• En octubre de 2024, AMD lanzó la serie Ryzen AI PRO 300, un chip Edge AI con hasta 55 TOPS de rendimiento de NPU. Construido en arquitectura XDNA 2, permite tareas de IA en dispositivos como características Copilot+, seguridad de IA y mejoras de productividad, lo que lo hace ideal para portátiles con IA comerciales.
• En septiembre de 2024, SiMa.ai presentó MLSoC Modalix, una familia de productos AI multimodales que apoya CNNs, Transformers, LLMs y Generative AI. Con hasta 200 TOPS, ofrece eficiencia 10X sobre los competidores. Permite aplicaciones de IA escalables en todas las industrias con compatibilidad de software de rendimiento-por-watt y sin problemas.
• En junio de 2024, Kneron lanzó el servidor KNEO 330 Edge AI y KL830 AI-embedded PC, mejorando la informática de IA centrada en la privacidad. El KNEO 330 ofrece 48 TOPs potencia AI, soporta LLMs y reduce los costes de IA en 30-40%. El chip KL830 aumenta la adopción de PC AI, reduce el uso de energía en un 30%, y apoya el despliegue de Edge AI.

El informe de investigación del mercado de chips de inteligencia artificial de borde incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones y pronósticos en términos de ingresos en USD Millones de 2021 – 2034 para los siguientes segmentos:

Mercado, por tipo de chip

• ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) AI Chips
• GPU (Unión de Procesamiento de Gráficos)
• CPU (Central Processing Unit)
• FPGA (Field-Programmable Gate Array) AI Chips
• Enfermedades de IA neuromorfos

Market, By Deployment

• chips AI de borde de dispositivo
• Servidor Edge chips AI

Market, By End Use Industry

• Consumer electronics
• Transporte automotor
• Salud " Dispositivos médicos
• Comercio electrónico
• Fabricación & automatización industrial
• Telecomunicaciones
• Otros

La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • UK
  • Francia
  • España
  • Italia
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • ANZ
  • Corea del Sur
• América Latina
  • Brasil
  • México
• Oriente Medio y África
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • UAE