El mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) alcanzó un valor de 145.300 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca desde los 168.890 millones de dólares en 2026 hasta los 552.540 millones de dólares en 2034, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 15,97% durante el período de previsión (2026-2034). La región de Asia-Pacífico dominó el mercado de unidades de procesamiento gráfico con una cuota del 43,2% en 2025.
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son procesadores semiconductores especializados diseñados para realizar un gran número de cálculos simultáneamente, lo que las hace idóneas para la representación gráfica, la computación paralela, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento de datos. Las unidades de procesamiento gráfico se suelen clasificar bajo el código HSN 8542 (circuitos integrados electrónicos) y el código SIC 3674 (semiconductores y dispositivos relacionados).
La demanda del mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) está impulsada por la preferencia por la computación de alto rendimiento, la adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y el uso de tecnologías gráficas avanzadas. Empresas y consumidores utilizan cada vez más GPU para juegos, aceleradores de IA, GPU discretas y soluciones personalizadas de computación visual, aprendizaje profundo, análisis de datos y computación de alto rendimiento (HPC), lo que contribuye al crecimiento del mercado de GPU.
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Transición hacia unidades de procesamiento gráfico aceleradas por IA
El análisis del mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) muestra una tendencia hacia las GPU aceleradas por IA, con hardware dedicado para el aprendizaje automático y la computación paralela. Las GPU modernas incorporan núcleos de IA especializados y tecnologías de aceleración para procesar operaciones matriciales, inferencias y tareas computacionales complejas. Este desarrollo está expandiendo las arquitecturas de GPU más allá del renderizado gráfico tradicional, abarcando la computación de IA, el análisis de datos y la computación de alto rendimiento.
Integración de núcleos de trazado de rayos en GPU avanzadas
El mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) está experimentando una mayor integración de núcleos de trazado de rayos en GPU avanzadas para acelerar la renderización en tiempo real de luz, sombras, reflejos y otros efectos visuales. El hardware dedicado permite que los cálculos de trazado de rayos se ejecuten junto con los procesos de procesamiento gráfico convencionales. Esta arquitectura ofrece capacidades de renderización más sofisticadas para videojuegos, visualización, simulación y aplicaciones gráficas profesionales.
Se prevé que las interrupciones en la cadena de suministro tengan un alto impacto en la cuota de mercado de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) debido a la dependencia de obleas de semiconductores avanzadas, capacidad de fabricación de chips, memoria de alto ancho de banda, sustratos, materiales de embalaje y redes especializadas de fabricación de semiconductores. Se espera que el mercado experimente una recuperación en forma de U, ya que la escasez de semiconductores, las limitaciones en el embalaje avanzado, los plazos de producción prolongados y las interrupciones en el transporte pueden prolongar las limitaciones de suministro antes de que la fabricación y las entregas de GPU vuelvan a niveles estables. Se prevé que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 15,97 %, pero las limitaciones en la cadena de suministro podrían reducirla en aproximadamente 1,5 puntos porcentuales, lo que resultaría en un crecimiento a corto plazo de alrededor del 14,47 %. A medida que las condiciones de suministro se normalicen gracias a una mayor disponibilidad de semiconductores y memoria, una mayor capacidad de fabricación y embalaje, la estabilización de los costes de los componentes y una logística más fluida, se espera que el crecimiento del mercado de las GPU vuelva gradualmente al 15,97 %.
El mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) prevé una actividad de inversión estratégica impulsada por el desarrollo de aceleradores de IA, la innovación de procesadores de próxima generación, la expansión de centros de datos con tecnología GPU, la infraestructura de computación de IA, los sistemas de computación de alto rendimiento y el desarrollo de chips avanzados.
Principales actividades de inversión y financiación en el mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) hasta 2026.
IA de positrones
875 millones de dólares
En septiembre de 2026, Positron AI recibió hasta 875 millones de dólares estadounidenses a través de una ronda de financiación Serie C y Serie C-1 para financiar el desarrollo de sus chips y sistemas de inferencia de IA de próxima generación.
Grabado
300 millones de dólares
En julio de 2026, Etched recibió 300 millones de dólares en financiación de Serie C para acelerar el desarrollo y la implementación de sus procesadores de IA diseñados para competir con la infraestructura de IA basada en GPU.
Escala N
2 mil millones de dólares
En marzo de 2026, Nscale recibió 2.000 millones de dólares en financiación de Serie C para ampliar la capacidad de su centro de datos y su infraestructura de computación de IA basada en GPU.
Sistemas Cerebras
1.000 millones de dólares
En febrero de 2026, Cerebras Systems recibió 1.000 millones de dólares en financiación de Serie H para expandir su infraestructura de computación de IA basada en su procesador de IA a escala de oblea.
La demanda de GPU para juegos y de infraestructura de GPU para centros de datos impulsa el mercado.
La demanda de GPU para juegos está impulsada por el creciente interés en juegos de alto rendimiento, gráficos inmersivos y efectos visuales avanzados. Los juegos modernos requieren mayores capacidades de procesamiento gráfico para admitir altas resoluciones, renderizado realista, trazado de rayos y mayores velocidades de fotogramas. El crecimiento de los deportes electrónicos, la transmisión de juegos y los juegos de PC está incentivando aún más a los consumidores a actualizar el hardware de sus GPU.
La expansión de la infraestructura de GPU en los centros de datos está incrementando la demanda de procesadores de alto rendimiento capaces de gestionar inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras cargas de trabajo que requieren gran capacidad de cálculo. Las GPU ofrecen capacidades de procesamiento paralelo que permiten el entrenamiento de modelos a gran escala, la inferencia, el análisis de datos y la computación acelerada. El aumento de las cargas de trabajo de IA y los requisitos de computación en la nube están impulsando a los operadores de centros de datos a implementar más recursos de GPU.
La complejidad de la integración de la GPU y el alto consumo de energía de las GPU avanzadas limitan la expansión del mercado.
La complejidad de la integración de GPU puede dificultar la incorporación de GPU avanzadas a los sistemas informáticos existentes. Las GPU de alto rendimiento requieren procesadores, memoria, sistemas de refrigeración, controladores y entornos de software compatibles para funcionar eficazmente. Los problemas de compatibilidad pueden generar dificultades de instalación y configuración tanto para usuarios como para empresas.
El elevado consumo energético de las GPU avanzadas puede suponer un reto para los sistemas que requieren un uso eficiente de la energía. Las GPU de alto rendimiento utilizadas en videojuegos, inteligencia artificial y aplicaciones de centros de datos pueden requerir una potencia considerable durante cargas de trabajo intensivas. Esto puede exigir más a las fuentes de alimentación y a la infraestructura de refrigeración del sistema. Estos requisitos pueden limitar el uso de GPU de alto rendimiento en aplicaciones con limitaciones energéticas y frenar el crecimiento del mercado.
La expansión de las GPU en los sistemas avanzados de asistencia al conductor y la creación de contenido digital ofrece oportunidades de crecimiento.
El creciente uso de la computación avanzada en vehículos está generando oportunidades para que los fabricantes de GPU presten servicios a las empresas automotrices y a los proveedores de tecnología de conducción autónoma. Las GPU pueden soportar visión artificial, procesamiento de datos de sensores, simulación y sistemas avanzados de asistencia al conductor. Las empresas pueden beneficiarse suministrando GPU y plataformas de computación para el sector automotriz, generando ingresos a través de la venta de hardware, plataformas de software y alianzas tecnológicas en el sector.
La demanda de gráficos de alto rendimiento está generando oportunidades para que los fabricantes de GPU atiendan a estudios de cine, desarrolladores de videojuegos, arquitectos, ingenieros y diseñadores profesionales. Las GPU pueden acelerar el renderizado 3D, la animación, la producción de vídeo, el diseño asistido por ordenador y otras cargas de trabajo de visualización. Las empresas pueden suministrar procesadores gráficos profesionales y soluciones para estaciones de trabajo, generando ingresos a través de la venta de GPU, plataformas profesionales y contratos empresariales.
La compatibilidad del ecosistema de software y la complejidad del diseño avanzado de chips dificultan su adopción.
Las GPU dependen de controladores, interfaces de programación de aplicaciones, herramientas de desarrollo y marcos de software para ofrecer su máximo rendimiento. Los problemas de compatibilidad entre distintas plataformas pueden requerir desarrollo de software, pruebas y soporte técnico adicionales. Estos requisitos pueden retrasar la implementación y dificultar la expansión de las empresas de GPU a diversos entornos informáticos.
Las GPU modernas requieren arquitecturas muy complejas para soportar la IA, los videojuegos, los centros de datos y las cargas de trabajo de computación de alto rendimiento. La creciente complejidad del diseño aumenta los requisitos de ingeniería, pruebas y validación, y puede alargar los plazos de desarrollo. Esto dificulta que las empresas lancen rápidamente nuevas generaciones de GPU y respondan a la cambiante demanda del mercado.
El segmento de GPU dedicadas representó una cuota del 47,8 % en 2025 debido a su alto rendimiento de procesamiento y su uso generalizado en ordenadores para juegos, estaciones de trabajo y aplicaciones con uso intensivo de datos. Las GPU dedicadas proporcionan recursos de procesamiento gráfico específicos para cargas de trabajo exigentes como videojuegos, renderizado 3D y computación de IA.
Se prevé que el segmento de GPU personalizadas y semipersonalizadas crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 19,28% durante el período de pronóstico, impulsado por la demanda de procesadores gráficos específicos para aplicaciones en consolas de videojuegos, sistemas embebidos y plataformas informáticas especializadas.
El segmento de consumo y videojuegos representó una cuota del 38,4% en 2025, debido a la demanda de GPU para juegos que admiten gráficos de alta resolución, trazado de rayos y experiencias de juego inmersivas.
Se prevé que el segmento de centros de datos e inteligencia artificial crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,42 % durante el período de pronóstico, impulsado por el despliegue de GPU en centros de datos para el entrenamiento, la inferencia, el aprendizaje automático y la computación de alto rendimiento en IA.
Asia Pacífico: El dominio del mercado está impulsado por la expansión de los centros de datos de IA y la infraestructura de nube pública de IA.
El mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Asia Pacífico representa el 43,2%, impulsado por la expansión de los centros de datos de IA y la demanda de tarjetas gráficas de alto rendimiento.
El mercado chino de unidades de procesamiento gráfico (GPU) está impulsado por la demanda de GPU para centros de datos, tarjetas gráficas y computación de alto rendimiento. Huawei está ampliando sus sistemas de computación basados en GPU Ascend para dar soporte a las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA en los centros de datos chinos. La compañía también está desarrollando sistemas de computación a mayor escala que conectan miles de procesadores para aumentar la capacidad de computación para aplicaciones avanzadas de IA.
El Ministerio de Economía, Comercio e Industria de Japón (METI) planea destinar más de 63.000 millones de dólares en ayudas públicas a los sectores de la IA y los semiconductores hasta el año fiscal 2030. El programa está diseñado para estimular más de 317.000 millones de dólares en inversión público-privada, apoyando el despliegue continuo de GPU e infraestructura informática avanzada.
En el marco de la Misión IndiaAI, el gobierno está estableciendo una infraestructura pública de nube de IA con al menos 10.000 GPU, mientras que el presupuesto de 2026-27 destina aproximadamente 870 millones de dólares a la Misión IndiaAI, lo que respalda la futura expansión de la capacidad de computación basada en GPU en la India.
América del Norte: El crecimiento más rápido está impulsado por la presencia de actores consolidados en el sector de la IA.
Se prevé que el mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Norteamérica crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 16,3% durante el período de pronóstico, lo que lo convierte en el mercado regional de más rápido crecimiento.
El mercado estadounidense de unidades de procesamiento gráfico (GPU) está impulsado por la presencia de empresas consolidadas en el sector de la IA. La arquitectura de GPU Rubin de NVIDIA está diseñada para cargas de trabajo de IA a gran escala, e incorpora núcleos Tensor avanzados, memoria HBM4 de alto ancho de banda e interconexiones de GPU de alta velocidad para acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
El mercado canadiense de unidades de procesamiento gráfico (GPU) está marcado por la demanda de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y arquitecturas GPU avanzadas. El centro Beatrix del Consejo Nacional de Investigación de Canadá utiliza un clúster de computación acelerada por GPU con 36 nodos y cuatro GPU por nodo para dar soporte a cargas de trabajo de investigación en aprendizaje profundo, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Europa: El crecimiento del mercado se ve impulsado por la adopción de GPU para juegos en la nube y renderizado de vídeo.
Se prevé que el mercado europeo de unidades de procesamiento gráfico (GPU) crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 14,62 % durante el período de pronóstico, impulsado por el uso de plataformas en la nube aceleradas por GPU.
El mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) del Reino Unido está impulsado por la adopción de GPU para juegos en la nube y renderizado de vídeo. La infraestructura de juegos en la nube de NVIDIA en el Reino Unido es compatible con GeForce NOW, lo que permite a los usuarios transmitir juegos con uso intensivo de GPU desde centros de datos remotos en lugar de ejecutarlos completamente en hardware gráfico local.
La Estrategia Nacional de Centros de Datos de Alemania prevé multiplicar por al menos cuatro la capacidad de IA y computación de alto rendimiento para 2030. El gobierno también apoya la creación de al menos una Gigafábrica Europea de IA en Alemania, lo que reforzará la demanda futura de infraestructura de GPU de alto rendimiento.
América Latina: El crecimiento del mercado está impulsado por el auge de la industria de dispositivos semiconductores y el sector de la ingeniería automotriz.
Se prevé que el mercado latinoamericano de unidades de procesamiento gráfico (GPU) crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 14,21 % durante el período de pronóstico. La industria de semiconductores de Brasil recibe apoyo a través del programa nacional Nova Indústria Brasil, que fomenta el desarrollo del ecosistema de electrónica y semiconductores. El creciente ecosistema de ingeniería y manufactura automotriz de México está incrementando el uso del diseño asistido por computadora (CAD), la visualización 3D, la simulación y el prototipado digital, que requieren capacidades de computación visual aceleradas por GPU. Este desarrollo está impulsando la demanda de procesadores gráficos capaces de manejar cargas de trabajo complejas de visualización y simulación.
Oriente Medio y África: El crecimiento del mercado se ve impulsado por la expansión de la infraestructura de IA.
Se prevé que el mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Oriente Medio y África crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 13,78 % durante el período de pronóstico. Los Emiratos Árabes Unidos están desarrollando infraestructura de centros de datos preparada para la IA y han establecido iniciativas para expandir la computación de IA en el país, incluyendo la orquestación de GPU y despliegues de IA soberanos. Se espera que estas iniciativas fortalezcan la demanda de infraestructura de GPU de alto rendimiento. La Iniciativa Africana de Computación de la Universidad de Ciudad del Cabo está estableciendo un clúster de computación intensivo en GPU para proporcionar a los investigadores infraestructura local para el desarrollo, entrenamiento y prueba de sistemas de IA.
El panorama competitivo del mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) está altamente fragmentado, con empresas de semiconductores consolidadas, fabricantes de GPU, diseñadores de chips, fabricantes de dispositivos integrados y proveedores de tecnología informática especializada. Se estima que los principales actores, como NVIDIA, AMD, Intel, Apple y Qualcomm, representan aproximadamente entre el 80 % y el 85 % de la cuota de mercado global de las GPU.
Los actores consolidados compiten principalmente a través del rendimiento de la GPU, sus capacidades para juegos, su capacidad para centros de datos, su eficiencia energética, la arquitectura de sus chips, sus ecosistemas de software y la innovación tecnológica. Los actores emergentes y regionales en el ecosistema del mercado de unidades de procesamiento gráfico se centran en soluciones de GPU especializadas, precios competitivos, arquitecturas específicas para aplicaciones y soluciones informáticas personalizadas.
Julio de 2026:NVIDIA y Safe Superintelligence anunciaron una asociación a largo plazo, en virtud de la cual NVIDIA invirtió en SSI y le proporcionó acceso a su plataforma Vera Rubin, lo que permitió a SSI aumentar su capacidad de cómputo en un orden de magnitud.
Enero de 2026:AMD y OpenAI anunciaron un acuerdo estratégico que abarca el despliegue de 6 GW de GPU AMD Instinct, y se espera que el primer GW se base en la serie MI450 de próxima generación.
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Detalles del autor
Research Head
Ismail Sutaria es un profesional de la estrategia e inteligencia de mercado con más de 12 años de experiencia asesorando a organizaciones de los sectores de productos químicos, embalaje, maquinaria industrial y energía. Se especializa en ofrecer evaluaciones de mercado basadas en datos, diligencia debida comercial, análisis comparativos del sector (*benchmarking*), previsión de la demanda, estrategia competitiva y asesoramiento para el crecimiento, permitiendo a las empresas tomar decisiones fundamentadas de inversión y expansión en mercados industriales complejos.
Su experiencia abarca productos químicos especializados y commodities, soluciones de embalaje avanzadas y sostenibles, automatización industrial, equipos de fabricación, ingeniería de procesos, energías renovables, generación de energía convencional, infraestructura eléctrica y tecnologías industriales. Ismail ha desarrollado un profundo conocimiento en la evaluación de ecosistemas de mercado, evolución tecnológica, marcos regulatorios, dinámicas de oferta y demanda, tendencias de precios, estructuras de la cadena de valor y panoramas competitivos en mercados globales y regionales.
Tamaño, participación, crecimiento y análisis del mercado de circuitos integrados de gestión de baterías (2034)
Tamaño, participación, crecimiento y análisis del mercado de módulos informáticos (PC) para 2034.
Tamaño del mercado de circuitos integrados de audio, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño del mercado de códecs de audio, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño, cuota de mercado y crecimiento del mercado de circuitos integrados de próxima generación (2034)
Tamaño, participación y tendencias del mercado norteamericano de inductores, núcleos y perlas | Informe del sector, 2034
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