El tamaño del mercado mundial de chips neuromórficos se valoró en 0.350 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca de 0.540 millones de dólares en 2026 a 16.030 millones de dólares en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 52,94% durante el período de previsión 2026-2034.
Las técnicas actuales de aprendizaje profundo y el hardware asociado se enfrentan a diversos obstáculos, como la ley de Moore, que dificulta considerablemente la competencia para las empresas emergentes en el ámbito de la IA, limitando así la competencia. El exceso de datos convierte las tecnologías de memoria actuales en un factor limitante. Además, el aumento exponencial de las necesidades de potencia de cálculo ha generado un gran impacto en cada aplicación. Mientras tanto, el mercado exige un mayor rendimiento en el reconocimiento y la traducción de voz en tiempo real, así como una mayor comprensión de vídeo en tiempo real y percepción en tiempo real para robots y automóviles. Varias aplicaciones requieren una mayor inteligencia que combine la detección y el procesamiento.
Estos importantes obstáculos provocaron una disrupción que dio lugar a un nuevo paradigma tecnológico en el que las empresas emergentes pueden diferenciarse. Esto podría aprovechar las ventajas derivadas de las tecnologías de memoria emergentes y mejorar significativamente la eficiencia en ancho de banda, datos y consumo energético. El paradigma más reciente es el enfoque neuromórfico, un enfoque basado en eventos donde el cálculo se realiza solo cuando es necesario, en lugar de en cada ciclo de reloj. Este método permite un enorme ahorro de energía, esencial para ejecutar algoritmos de IA que consumen mucha energía. Esto está impulsando el uso de chips neuromórficos, ya que probablemente sea el siguiente paso en la tecnología de IA.
Descargar informe de muestra gratuito para obtener información detallada.
Se están realizando importantes inversiones corporativas en inteligencia artificial (IA), y el mercado de chips está atrayendo cada vez más interés. Los usuarios finales ya utilizan numerosas aplicaciones, y se prevé que pronto aparezcan muchas nuevas. Las CPU y los aceleradores de IA son semiconductores disponibles actualmente para aplicaciones de IA. Debido a las limitaciones de las CPU en la capacidad de realizar cálculos, los aceleradores de IA dominan el mercado. Los circuitos integrados de aplicación específica (ASIC), las GPU y las matrices de puertas programables en campo (FPGA) son algunos de los aceleradores de IA disponibles actualmente en el mercado. Las GPU ofrecen una ventaja significativa en el procesamiento del entrenamiento y la inferencia de IA, ya que contienen muchos núcleos de procesamiento paralelo. Sin embargo, consumen mucha energía, lo que las hace insostenibles para su uso futuro.
Sin embargo, a pesar de tener un rendimiento inferior, los nuevos FPGA pueden ser diez veces más eficientes energéticamente que las GPU.FPGAsPueden sustituir en aplicaciones donde la eficiencia energética es la máxima prioridad. Los ASIC exhiben el mejor rendimiento, el menor consumo de energía y la mayor eficiencia entre los aceleradores de IA. La investigación y el desarrollo en IA se centran principalmente en mejorar y utilizar redes neuronales profundas y aceleradores de IA. La IA depende de la generación de análisis de datos casi en tiempo real. La computación neuromórfica pretende cubrir esta brecha emulando ciertos aspectos de las funciones cerebrales. Esta arquitectura inspirada en el cerebro, que combina computación y memoria simulando neuronas y sinapsis, puede potencialmente cumplir con los requisitos de los sistemas de IA de próxima generación.
Las computadoras actuales están considerablemente limitadas por la cantidad de energía necesaria para procesar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, los sistemas neuronales biológicos procesan volúmenes sustanciales de información de forma compleja, consumiendo mucha menos energía. El ahorro de energía en los sistemas neuronales se observa en la utilización dispersa de los recursos de hardware en el tiempo y el espacio. Dado que varios problemas del mundo real están limitados por la energía y requieren el procesamiento de grandes volúmenes de datos, los chips neuromórficos ofrecen una gran promesa. La estructura del cerebro humano cambia a lo largo de la vida a medida que se aprende y se realizan nuevas tareas; un fenómeno llamado neuroplasticidad. Los ingenieros de chips neuromórficos están integrando el concepto de neuroplasticidad en la electrónica.
En marzo de 2020, Intel anunció la disponibilidad de Pohoiki Springs, su sistema de investigación neuromórfica más potente y reciente, que ofrece la capacidad computacional de casi 100 millones de neuronas. Este sistema basado en la nube está disponible para los miembros de la Comunidad de Investigación Neuromórfica de Intel (INRC), ampliando su trabajo en neuromórfica para resolver problemas más complejos y significativos. El sistema consta de 24 placas Nahuku con 32 chips cada una, integrando un total de 768 chips Loihi. Se están desarrollando múltiples programas, como Sistemas de Electrónica Neuromórfica Adaptativa y Escalable (SyNAPSE), que respaldan un enfoque multidisciplinario para coordinar importantes actividades de desarrollo tecnológico en arquitectura, hardware y simulación. La primera fase de SyNAPSE desarrolló componentes sinápticos electrónicos a escala nanométrica que podían variar la fuerza de conexión entre dos neuronas, de forma análoga a la observada en sistemas biológicos, y simuló la utilidad de estos componentes sinápticos en microcircuitos centrales que soportaban la arquitectura general del sistema.
El diseño de chips neuromórficos persigue el objetivo de modelar partes del sistema nervioso biológico. La meta es reproducir su funcionalidad computacional y, especialmente, su capacidad para resolver eficientemente tareas cognitivas y perceptivas. Para lograrlo, se requiere modelar redes con la complejidad suficiente en términos del número de neuronas y conexiones sinápticas. El cerebro y su capacidad de aprendizaje y adaptación a problemas específicos aún son objeto de investigación neurocientífica básica. Las matrices de circuitos analógicos altamente integrados, las interfaces complejas y las dificultades y escollos del diseño físico de celdas estándar podrían llevar al límite las herramientas convencionales. Este podría ser un denominador común en la mayoría de los diseños de hardware neuromórfico. Por lo tanto, el desarrollo de flujos de diseño no estándar o herramientas personalizadas es fundamental para el proceso de diseño general.
Además, los circuitos analógicos son propensos a múltiples desviaciones de parámetros debido a efectos de desajuste y requieren calibración adicional para alcanzar un punto de operación objetivo. Si bien los componentes individuales a menudo pueden probarse mediante estrategias de simulación tradicionales, la capacidad de evaluar la funcionalidad de un circuito completo es limitada debido a las interdependencias y la propagación de errores de los parámetros. Especialmente en circuitos complejos con espacios de parámetros de alta dimensión, las dependencias multidimensionales pueden ser difíciles de resolver. Por lo tanto, verificar dichos circuitos complejos representa un desafío importante.
Se están probando nuevas técnicas para la fabricación de chips neuromórficos a nivel universitario.
Por sector de usuario final, el mercado global de chips neuromórficos se segmenta en servicios financieros y ciberseguridad, automoción (ADAS/vehículos autónomos), industria (ecosistema de IoT, vigilancia y robótica), electrónica de consumo y otros sectores de usuario final (médico, espacial, defensa, etc.). La electrónica de consumo representó la mayor cuota de mercado y se estima que crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 45,7% durante el período de pronóstico.electrónica de consumoLa industria reconoce la computación neuromórfica como una herramienta prometedora para lograr computación de alto rendimiento y un consumo de energía ultrabajo. Por ejemplo, los servicios de IA, como Alexa y Siri, dependen de la computación en la nube con conexión a internet para analizar y responder a comandos y preguntas de voz. Los chips neuromórficos tienen el potencial de permitir que diversos sensores y dispositivos funcionen de forma inteligente sin necesidad de conexión a internet. Se espera que los teléfonos inteligentes impulsen la introducción de la computación neuromórfica. Varias operaciones, como la biometría, consumen mucha energía y generan gran cantidad de datos. Por ejemplo, en el reconocimiento de voz, los datos de audio se procesan en la nube y luego se envían al teléfono.
Además, la inteligencia artificial (IA) requiere mayor potencia de cálculo. Sin embargo, la computación neuromórfica de bajo consumo podría impulsar significativamente las aplicaciones que actualmente se ejecutan en la nube, permitiendo que en el futuro se ejecuten directamente en los teléfonos inteligentes sin agotar considerablemente la batería. En lugar de delegar las tareas de IA a sistemas en la nube que requieren mucha refrigeración y energía, el bajo consumo energético de la computación neuromórfica implica que estas tareas podrían realizarse mediante hardware como teléfonos inteligentes, tabletas, drones y dispositivos portátiles. La computación neuromórfica podría dar lugar a una importante industria tecnológica integrada y colaborativa, donde la computación se convierte en un problema de diseño de sistemas integral. Todos los factores mencionados impulsan el crecimiento del mercado.
El segmento industrial es el segundo más grande. Los chips neuromórficos podrían procesar eficientemente datos de imagen, voz y señales en diversas interfaces de usuario y sensores de IoT. Además, estos chips son escalables a nivel de servidor, lo que puede beneficiar a escenarios de IoT que requieren arquitecturas híbridas. Las redes neuronales artificiales se utilizan ampliamente en soluciones que van desde el control de robots y el aprendizaje automático hasta el reconocimiento de imágenes y los videojuegos. Si bien los resultados son efectivos, se basan en un modelo muy simplificado de neuronas biológicas. La neurociencia ha proporcionado modelos mucho más precisos, pero su implementación en computadoras es actualmente muy compleja. Por ello, científicos e industria están desarrollando arquitecturas informáticas alternativas para soportar una computación más similar a la del cerebro. La utilización de la tecnología neuromórfica también promete reducir el consumo de energía necesario para la robótica, un objetivo primordial de esta tecnología. Todos estos factores contribuyen al crecimiento del mercado.
América del Norte representó la mayor cuota de mercado y se estima que crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 46,7 % durante el período de pronóstico. Algunos de los actores más importantes del mercado, como Intel Corporation e IBM Corporation, tienen su sede en América del Norte. Debido a factores como las iniciativas gubernamentales, la actividad de los inversores y otras razones, el mercado de chips neuromórficos se está expandiendo en la región. Uno de los factores clave que impulsan el crecimiento del mercado en América del Norte es el interés mostrado por los organismos gubernamentales en la computación neuromórfica.
Por otro lado, el gobierno canadiense se está centrando en la tecnología de IA, que también se prevé que abra oportunidades de crecimiento en la computación neuromórfica en los próximos años.
Europa es la segunda región más grande. Se estima que alcanzará un valor de 360 millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 48,9 %. También se prevé un aumento en el uso de chips neuromórficos en Europa debido a iniciativas gubernamentales, inversiones de proveedores, etc. Se están llevando a cabo diversas colaboraciones en proyectos de investigación de larga duración con el objetivo de mejorar la tecnología neuromórfica.
Asia-Pacífico es la tercera región más grande. Es una de las regiones que más rápidamente adoptan tecnología. La región está experimentando un rápido crecimiento en tecnología neuromórfica gracias al apoyo gubernamental, las inversiones en investigación y las actividades de innovación. En marzo de 2021, el gobierno chino anunció que aumentaría el gasto en investigación y desarrollo en más del 7 % entre 2021 y 2025 para impulsar avances tecnológicos. En su 14.º plan quinquenal, el país estableció siete áreas tecnológicas en las que centrar la investigación, incluyendo inteligencia artificial, computación cuántica, semiconductores y el sector espacial. La tecnología se centra en la neurociencia, también conocida como tecnología de fusión cerebro-computadora, que podría ayudar a tratar enfermedades. Como parte de su estrategia integral para convertirse en líder mundial en teorías, tecnologías y aplicaciones de IA para 2030, China indicó que su capacidad para producir chips de IA de vanguardia a nivel nacional sería fundamental para su éxito. Para superar los desafíos en la producción de chips y lograr la autosuficiencia, los proveedores del país están incursionando en el desarrollo de chips de IA.
Personalice este informe para ajustarlo a sus objetivos estratégicos
Detalles del autor
Research Associate
Tejas Zamde is a Research Associate with 2 years of experience in market research. He specializes in analyzing industry trends, assessing competitive landscapes, and providing actionable insights to support strategic business decisions. Tejas’s strong analytical skills and detail-oriented approach help organizations navigate evolving markets, identify growth opportunities, and strengthen their competitive advantage.
Aparecemos en:
sales@straitsresearch.com