El mercado global de infraestructura de IA alcanzó un valor de 68.500 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca de 84.460 millones de dólares en 2026 a 451.190 millones de dólares en 2034, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23,3% durante el período de previsión de 2026 a 2034. América del Norte dominó el mercado de infraestructura de IA con una cuota de mercado del 42,1% en 2025.
La infraestructura de IA se refiere al hardware, software, redes y recursos informáticos necesarios para desarrollar, entrenar, implementar y gestionar aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Incluye tecnologías como procesadores de alto rendimiento, GPU, sistemas de almacenamiento de datos, plataformas en la nube y marcos de software de IA que admiten cargas de trabajo y procesamiento de datos de IA a gran escala.
La demanda del mercado de infraestructura de IA está impulsada por la rápida adopción de la inteligencia artificial en todos los sectores, la creciente demanda de computación de alto rendimiento y las crecientes inversiones en infraestructura de nube y centros de datos. El creciente despliegue de IA generativa, modelos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje a gran escala, junto con los avances en tecnologías de computación y redes, también están acelerando el crecimiento del mercado de infraestructura de IA.
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Las inversiones soberanas en infraestructura de IA se están acelerando a medida que los gobiernos fortalecen sus capacidades informáticas nacionales, la soberanía de los datos y la competitividad en IA. La creciente preocupación por la dependencia de plataformas en la nube extranjeras impulsa las inversiones en centros de datos de IA e instalaciones de supercomputación nacionales. Mistral AI planea desarrollar un campus de centro de datos de IA de 1,4 GW en Francia, que dará soporte al desarrollo de modelos de IA locales y a la expansión de la capacidad de computación.
Los centros de datos de IA modulares y prefabricados están ganando popularidad a medida que los operadores buscan una implementación de infraestructura de IA más rápida y escalable. La demanda mundial de electricidad para centros de datos alcanzó aproximadamente 415 TWh en 2025, lo que refleja el aumento de los requisitos de computación impulsados por la IA. La creciente demanda de clústeres de IA de alta densidad está impulsando el uso de módulos prefabricados que pueden reducir los plazos de implementación entre un 30 % y un 50 % en comparación con los métodos de construcción convencionales.
El mercado de infraestructura de IA prevé importantes inversiones a medida que gobiernos, proveedores de servicios en la nube a gran escala, compañías de semiconductores e inversores privados amplían las capacidades de computación de IA para dar soporte a las crecientes cargas de trabajo de IA generativa y aprendizaje automático. La financiación se dirige cada vez más a centros de datos con GPU, plataformas de IA en la nube, infraestructura de IA soberana, instalaciones de computación de alto rendimiento (HPC) y tecnologías avanzadas de semiconductores de IA para mejorar la capacidad de cómputo, la escalabilidad y la soberanía de los datos, al tiempo que se apoya el desarrollo y la implementación de modelos de IA de próxima generación.
Principales actividades de inversión y financiación en el mercado de infraestructuras de IA, 2026
Odisea
310 millones de dólares (Serie B)
En junio de 2026, Odyssey obtuvo financiación para ampliar la infraestructura de simulación de IA, los modelos mundiales y los sistemas de IA que requieren una gran capacidad de cálculo.
Nebio
4.340 millones de dólares (Financiación mediante deuda convertible)
En marzo de 2026, Nebius obtuvo financiación para expandir su infraestructura de IA, la capacidad de sus centros de datos y sus recursos informáticos de IA a nivel mundial.
Escala N
2.000 millones de dólares (Serie C)
En marzo de 2026, Nscale obtuvo financiación para expandir la infraestructura soberana de IA, los centros de datos con GPU y la capacidad de computación en la nube para IA.
El aumento de las inversiones soberanas en IA y la expansión a gran escala de los centros de datos impulsan el mercado.
Los gobiernos invierten cada vez más en infraestructura soberana de IA para fortalecer sus capacidades informáticas nacionales y reducir la dependencia de plataformas tecnológicas extranjeras. Las iniciativas nacionales están acelerando el despliegue de supercomputadoras de IA, centros de computación pública y fábricas de IA especializadas. Por ejemplo, Canadá lanzó la Estrategia Canadiense de Computación Soberana de IA en 2026 para ampliar su capacidad informática nacional. El creciente interés en la soberanía de los datos y la competitividad tecnológica sigue impulsando la demanda de inversiones en infraestructura nacional de IA.
El rápido crecimiento de las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de modelos de IA está incrementando la demanda de centros de datos de IA a gran escala equipados con infraestructura avanzada de computación, redes, refrigeración y energía. El Departamento de Energía de EE. UU. proyecta que los centros de datos podrían representar entre el 6,7 % y el 12 % del consumo total de electricidad en EE. UU. para 2028, lo que refleja el aumento de las necesidades de infraestructura de IA. Por ejemplo, Crusoe está desarrollando un campus de centros de datos de IA de varios gigavatios en Texas para dar soporte a implementaciones de computación de IA a gran escala. La creciente demanda de recursos de computación de alto rendimiento sigue acelerando la inversión en instalaciones de IA hiperescalables.
Los elevados requerimientos de consumo de agua para refrigeración y las limitaciones de capacidad de la red eléctrica restringen la expansión del mercado.
Los entornos de computación de IA de alta densidad dependen cada vez más de sistemas de refrigeración avanzados que consumen grandes volúmenes de agua para mantener la estabilidad térmica y la eficiencia operativa. La disponibilidad de agua es una preocupación creciente en regiones con recursos limitados, regulaciones ambientales y una demanda industrial competitiva. Las instalaciones de IA a gran escala deben equilibrar cuidadosamente el rendimiento de la refrigeración con los objetivos de sostenibilidad y la disponibilidad de recursos locales. Estos factores pueden influir en la selección del emplazamiento, aumentar la complejidad operativa y limitar las oportunidades de expansión en zonas con escasez de agua.
El despliegue de infraestructura de IA depende cada vez más del acceso a un suministro eléctrico fiable y a gran escala, capaz de soportar cargas de trabajo informáticas de alto consumo energético. Las redes eléctricas existentes en muchas regiones presentan limitaciones de capacidad, cuellos de botella en la transmisión y largos procesos de interconexión que pueden retrasar el desarrollo de la infraestructura. Los operadores suelen requerir estrategias específicas de adquisición de energía y mejoras eléctricas sustanciales antes de que las nuevas instalaciones entren en funcionamiento. Las limitaciones en la disponibilidad de energía y la preparación de la red pueden ralentizar los plazos de despliegue y restringir el crecimiento de la capacidad de computación de IA en mercados de alta demanda.
La infraestructura de IA perimetral y la computación basada en SMR crean oportunidades de crecimiento de mercado.
La infraestructura de IA en el borde ofrece importantes oportunidades, ya que las organizaciones procesan cada vez más las cargas de trabajo de IA cerca de los dispositivos y las fuentes de datos para reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real. El creciente despliegue de dispositivos conectados, sistemas de automatización industrial y tecnologías autónomas está aumentando la demanda de recursos de computación de IA distribuidos. Según la Unión Internacional de Telecomunicaciones, las suscripciones globales a 5G superaron los 2200 millones en 2025, lo que respalda la expansión de entornos de baja latencia que dependen del procesamiento de IA en el borde. La creciente demanda de inferencia en tiempo real sigue impulsando la inversión en infraestructura de IA en el borde.
La integración de pequeños reactores modulares (SMR) con infraestructura de IA crea una gran oportunidad, ya que los operadores de centros de datos buscan electricidad fiable y libre de carbono para las cargas de trabajo de IA que consumen mucha energía. La creciente demanda de disponibilidad continua de energía y seguridad energética a largo plazo está impulsando la exploración de modelos de infraestructura de IA alimentados por energía nuclear. Las colaboraciones estratégicas entre empresas tecnológicas, compañías eléctricas y desarrolladores nucleares siguen apoyando el despliegue de centros de computación de IA alimentados por SMR.
La obsolescencia del hardware y los desafíos de escalabilidad de la interconexión impulsan el crecimiento del mercado.
Los ciclos de innovación del hardware de IA se aceleran a medida que las nuevas generaciones de procesadores, aceleradores y arquitecturas de memoria mejoran rápidamente el rendimiento y la eficiencia. Los operadores de infraestructura se enfrentan a una presión creciente para actualizar los sistemas implementados con mayor frecuencia, lo que acorta la vida útil de los activos y complica la planificación de inversiones a largo plazo. Estas condiciones pueden aumentar el riesgo de subutilización de la infraestructura y las necesidades de inversión de capital.
Los clústeres de IA a gran escala dependen cada vez más de redes de interconexión de alto ancho de banda y baja latencia para coordinar las cargas de trabajo en miles de procesadores. A medida que aumenta el tamaño de los clústeres, mantener una comunicación eficiente entre los nodos de cómputo se vuelve más complejo y requiere más recursos. Los cuellos de botella en la red pueden reducir la eficiencia de la infraestructura y limitar la escalabilidad de las cargas de trabajo de IA avanzadas.
El mercado global de infraestructura de IA se clasifica según la oferta, el despliegue, el usuario final y la región.
El mercado global de infraestructura de IA se segmenta, por oferta, en hardware y software.
Se prevé que el sector de hardware crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 19,85 % y mantenga la mayor cuota de mercado durante el período de pronóstico. Esta categoría se subdivide en procesadores, almacenamiento y memoria. El segmento de hardware está impulsado principalmente por la creciente demanda de procesadores. Los conjuntos de puertas programables en campo (FPGA), los circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) y las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son ejemplos de chips específicos para IA. Las unidades centrales de procesamiento (CPU) son un tipo de procesador de propósito general.microprocesadorLas CPU pueden utilizarse para algunas tareas básicas de IA, pero a medida que la IA se desarrolla, su eficacia disminuye. Si bien, por lo general, las GPU superan a las CPU en el procesamiento de IA, para que la industria pueda gestionar eficazmente las aplicaciones, la inferencia y el modelado de IA, se necesitan procesadores especializados. Por ello, los diseñadores de chips están desarrollando activamente unidades de procesamiento diseñadas específicamente para ejecutar estos algoritmos.
El sector del software ostentará la segunda mayor cuota de mercado. Algunos ejemplos son el aprendizaje automático, los asistentes virtuales, el reconocimiento de voz, las plataformas de inteligencia empresarial y otras funcionalidades de software de IA. El software que utiliza inteligencia artificial (IA) desarrolla niveles de inteligencia mediante el aprendizaje de numerosos patrones de datos y conocimientos que se actualizan continuamente a través del entrenamiento de algoritmos, lo que da como resultado un software más inteligente. El sector del software de IA incluye aplicaciones que utilizan inteligencia artificial, como chatbots, tecnologías de visión artificial y diversas herramientas de análisis de datos.
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En cuanto a su implementación, el mercado global de infraestructura de IA se segmenta en local, en la nube e híbrido.
Se prevé que el segmento híbrido acapare la mayor cuota de mercado, con un crecimiento anual compuesto del 21,71 % para 2030. La demanda de soluciones locales que admitan escalabilidad, tanto vertical como horizontal, está aumentando a medida que los proveedores de soluciones de IA pasan de trabajar con pymes a grandes corporaciones. Por ello, las empresas están incrementando la demanda de soluciones de integración híbrida, que combinan aplicaciones locales con servicios en la nube. La principal ventaja de emplear una arquitectura híbrida para soluciones de IA es que las empresas pueden escalarlas según las actividades o aplicaciones para las que las utilicen.
El sector de la nube tendrá la segunda mayor cuota de mercado. Al integrar la IA con la computación en la nube, las organizaciones han comenzado a implementar la nube de IA, que inicialmente era solo un concepto. La adopción de la IA está influenciada por varias variables clave, entre las que se incluyen herramientas y software de IA que aportan un valor nuevo y más significativo a la computación en la nube, que no solo es una opción rentable para el almacenamiento y el procesamiento de datos, sino que también tiene un impacto en ellos. Los problemas que la IA en la nube resuelve se encuentran entre sus ventajas más atractivas.
En función del usuario final, el mercado global de infraestructura de IA se segmenta en empresas, gobiernos y proveedores de servicios en la nube.
Se prevé que el sector de proveedores de servicios en la nube acapare la mayor cuota de mercado, con un crecimiento anual compuesto del 21 % para 2030. Las empresas de todo el mundo que desean implementar tecnología de IA se han topado con importantes obstáculos, ya que les resulta demasiado costoso desarrollar internamente una infraestructura de IA. En consecuencia, existe una gran demanda de externalización de tecnología de IA. Los principales proveedores de servicios en la nube han puesto a disposición una solución para la IA. Han desarrollado infraestructura de IA para ofrecer estas soluciones de vanguardia, aprovechando su considerable experiencia tecnológica y sus recursos financieros. Los proveedores del mercado han introducido nuevos productos para proporcionar a las empresas la tecnología necesaria.
La sección de Empresas tendrá la segunda mayor cuota de mercado. Se han alcanzado nuevos niveles de automatización en todos los ámbitos, desde los automóviles yquioscos de autoserviciopara alimentar redes eléctricas y bancarias. Para automatizar el mundo, una organización primero debe automatizarse a sí misma, lo cual se ha vuelto esencial. La velocidad a la que se implementan, optimizan y desmantelan estos nuevos entornos superará rápidamente las capacidades de los operadores humanos a medida que las cargas de datos se vuelven más grandes y complejas y la infraestructura se expande fuera de los centros de datos hacia la nube y el borde.
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El mercado global de infraestructura de IA se analiza por regiones: Norteamérica, Europa, Asia-Pacífico, Latinoamérica y Oriente Medio y África.
América del Norte liderará el mercado, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 20% durante el período previsto. Este crecimiento se debe principalmente a la presencia de países como Estados Unidos y Canadá. El desarrollo de la IA en América del Norte se ha visto impulsado por el sólido ecosistema de innovación de Estados Unidos, respaldado por inversiones federales estratégicas en tecnología de vanguardia, así como por la presencia de científicos y emprendedores visionarios de todo el mundo y de las principales instituciones de investigación. Además, la región está experimentando un aumento significativo en dispositivos conectados, 5G e IoT. En consecuencia, los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) necesitan segmentación de red, virtualización, nuevos casos de uso y soluciones de servicio para gestionar eficazmente una complejidad cada vez mayor. Debido a la insostenibilidad de las estrategias convencionales de gestión de redes y servicios, se prevé que esto impulse la demanda de soluciones de IA.
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Se prevé que la economía de Asia-Pacífico alcance los 57.000 millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 22,2 %. Gracias a la presencia de naciones densamente pobladas como China e India, Asia-Pacífico ha experimentado una rápida expansión económica. Una de las economías con mayor crecimiento es India, que muestra un gran interés en el avance global de la IA. El gobierno indio está haciendo todo lo posible para impulsar el desarrollo de la IA y posicionarla como líder en este campo, consciente de su potencial. El gobierno busca aprovechar este entorno favorable para acelerar el desarrollo de la IA. De manera similar, para respaldar los servicios de información para el creciente mercado, el gobierno chino está acelerando la construcción de nuevos proyectos de infraestructura, incluyendo redes 5G y centros de datos. Asimismo, el gobierno anunció el Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Próxima Generación, que promete apoyo gubernamental, coordinación centralizada e inversiones de más de 150.000 millones de dólares para 2030.
El panorama competitivo del mercado de infraestructura de IA presenta una concentración moderada, con la participación de fabricantes de semiconductores, proveedores de servicios en la nube, operadores de centros de datos, proveedores de equipos de red, desarrolladores de hardware de IA y startups emergentes de infraestructura. El ecosistema del mercado de infraestructura de IA incluye actores consolidados que compiten mediante tecnologías de procesadores avanzadas, gran capacidad de computación, presencia global en centros de datos, capacidades de red de alto rendimiento y plataformas integradas de hardware y software. Las empresas emergentes compiten mediante aceleradores de IA especializados, soluciones de infraestructura de IA en el borde, tecnologías de refrigeración líquida, diseños modulares de centros de datos y arquitecturas de computación de bajo consumo energético.
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Detalles del autor
Research Analyst
Tejas Zamde es un profesional de la investigación de mercados con más de dos años de experiencia en los sectores de tecnología, semiconductores, electrónica y automoción. Se especializa en evaluación de mercados, inteligencia competitiva, análisis del sector, dimensionamiento de mercados, análisis de la demanda e investigación estratégica.
Su experiencia abarca el análisis de tendencias tecnológicas, dinámicas del mercado, novedades regulatorias, patrones de oferta y demanda, cadenas de valor y panoramas competitivos en mercados globales y regionales. Ha colaborado con clientes en la evaluación de oportunidades, segmentación de clientes, análisis comparativo de la competencia (benchmarking) y desarrollo de estrategias de crecimiento.
Tamaño del mercado de IA en el borde, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño, cuota de mercado y crecimiento del mercado de la IA en las telecomunicaciones (2034)
Tamaño del mercado, participación, análisis e informe sobre inteligencia artificial en la educación (2034)
Tamaño del mercado de IA para centros de llamadas, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño del mercado de IA conversacional, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño y crecimiento del mercado de la inteligencia artificial en el sector minorista, 2034
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