Tamaño y participación en el mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU)
Visión general del mercado
| Periodo de estudio | 2020 - 2031 |
|---|---|
| Tamaño del mercado (2026) | USD 104.24 mil millones |
| Tamaño del mercado (2031) | USD 325.96 mil millones |
| Tasa de crecimiento (2026 - 2031) | 25.61% CAGR |
| Mercado de más rápido crecimiento | Asia-Pacífico |
| Mercado más grande | Norteamérica |
| Concentración de mercado | Alta |
Principales actores *Descargo de responsabilidad: los jugadores principales están clasificados sin ningún orden en particular Imagen © Mordor Intelligence. Reutilización permitida bajo la licencia CC BY 4.0. | |
Análisis del mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) por Mordor Intelligence
El tamaño del mercado de GPU fue de 104.24 millones de dólares en 2026 y se proyecta que alcance los 325.96 millones de dólares para 2031, lo que se traduce en una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 25.61 %. Los impulsores del crecimiento incluyen la creciente intensidad del entrenamiento de IA generativa, la transición hacia arquitecturas de computación heterogéneas y la expansión sostenida de centros de datos que combinan recursos de CPU y GPU. NVIDIA envió más de 3 millones de GPU H100 y H200 para centros de datos en 2025, lo que permitió a los hiperescaladores solicitar infraestructura de aceleradores por valor de más de 150 millones de dólares a medida que escalaban implementaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño. Las GPU integradas mantuvieron una participación del 54.81 % en 2025 gracias al volumen de ventas de smartphones y tablets; sin embargo, los aceleradores discretos se están expandiendo a una TCAC del 26.41 % hasta 2031, ya que las empresas prefieren las GPU dedicadas para tareas de inferencia y entrenamiento. Los diseños de chiplets, la adopción de refrigeración líquida y las iniciativas de inteligencia artificial soberana están transformando las estrategias competitivas y reforzando el poder de fijación de precios de los proveedores que poseen asignaciones de fundición a largo plazo.
Conclusiones clave del informe
- Por tipo de GPU, las GPU integradas tenían el 54.81 % de la cuota de mercado de GPU en 2025, mientras que las GPU discretas avanzan a una CAGR del 26.41 % hasta 2031.
- Por aplicación de dispositivo, los dispositivos móviles y tabletas lideraron con una participación de ingresos del 38.24 % en 2025; se prevé que los servidores y aceleradores de centros de datos se expandan a una CAGR del 27.78 % hasta 2031.
- Por modelo de implementación, el segmento de la nube representó el 63.12 % de la participación de mercado de GPU en 2025 y se proyecta que crecerá a una CAGR del 26.12 % hasta 2031.
- Por arquitectura de conjunto de instrucciones, los diseños basados en Arm capturaron el 46.37 % de la participación de mercado de GPU en 2025 y se proyecta que aumentarán a una CAGR del 26.15 % hasta 2031.
- Por geografía, la región Asia-Pacífico está avanzando a una CAGR del 37.4%, superando a América del Norte, que tenía el 43.7% de la participación de mercado en 2025.
Nota: El tamaño del mercado y las cifras de pronóstico en este informe se generan utilizando el marco de estimación patentado de Mordor Intelligence, actualizado con los últimos datos y conocimientos disponibles a enero de 2026.
Tendencias y perspectivas del mercado global de unidades de procesamiento gráfico (GPU)
Análisis del impacto de los impulsores
| Destornillador | (~) % Impacto en el pronóstico de CAGR | Relevancia geográfica | Cronología del impacto |
|---|---|---|---|
| La evolución del realismo gráfico en los juegos AAA | + 3.2% | América del Norte, Europa, Asia Oriental | Mediano plazo (2-4 años) |
| Demanda de computación heterogénea impulsada por AR/VR e IA | + 4.1% | América del Norte, Asia Pacífico | Mediano plazo (2-4 años) |
| Implementación de servicios de juegos en la nube | + 2.8% | Norteamérica, Europa occidental | Corto plazo (≤2 años) |
| Intensidad de GPU para el entrenamiento de modelos de IA generativa | + 6.5% | Hiperescaladores globales | Largo plazo (≥4 años) |
| Desarrollo de centros de datos con IA soberana | + 4.9% | Oriente Medio, Asia Pacífico, Europa | Largo plazo (≥4 años) |
| SKU de GPU personalizadas basadas en chiplets | + 3.6% | América del Norte, Taiwán | Mediano plazo (2-4 años) |
| Fuente: Inteligencia de Mordor | |||
La evolución del realismo gráfico en los juegos AAA
El trazado de rayos, el renderizado neuronal y el trazado de rutas han mejorado los requisitos de computación para los títulos más taquilleros. Cyberpunk 2077 Phantom Liberty y Alan Wake 2 ahora recomiendan GPUs discretas con al menos 12 GB de VRAM para mantener 4K nativo a 60 fps. La RTX 5090 de NVIDIA, lanzada en enero de 2025, integra 24 576 núcleos CUDA y 24 GB de memoria GDDR7 para un rendimiento de sombreado de 120 teraflops.[ 1 ]NVIDIA Corp., “Lanzamiento de la RTX 5090”, Sala de prensa de NVIDIA, nvidianews.nvidia.com La arquitectura RDNA 4 de AMD, disponible a mediados de 2025, duplica el rendimiento de punto flotante por ciclo y reduce la diferencia de rasterización con NVIDIA. Los ciclos de actualización de consolas impulsan el crecimiento, ya que la PlayStation 5 Pro de Sony implementa una GPU RDNA 3 personalizada que establece nuevas bases multiplataforma. Las funciones de Unreal Engine 5, como Nanite y Lumen, reducen aún más la vida útil de las tarjetas de gama media, lo que acelera la demanda de reemplazo en el mercado de GPU.
Demanda de computación heterogénea impulsada por AR/VR e IA
Los visores de realidad mixta combinan la lógica de la CPU con núcleos de GPU dedicados para mantener una latencia de movimiento a fotón inferior a 12 ms. Vision Pro de Apple combina un chip M2 con un coprocesador R1 para procesar 12 transmisiones de cámara y 5 transmisiones LiDAR. Quest 3 de Meta utiliza silicio Snapdragon XR2 Gen 2 para ofrecer renderizado 4K por ojo y ha vendido más de 15 millones de unidades hasta 2025. Las empresas extienden estas capacidades a la formación quirúrgica y el mantenimiento industrial, con Siemens implementando 10 000 estaciones de trabajo de realidad virtual con GPU NVIDIA RTX A6000 para reducir los costes de prototipado en la distribución de fábrica en un 30 %. Los frameworks multiproveedor, como oneAPI y ROCm, simplifican el desarrollo, aunque la fragmentación de las API aún limita a muchos creadores a ecosistemas de un solo proveedor.
Intensidad de GPU para el entrenamiento de modelos de IA generativa
Los modelos de entrenamiento que superan los 100 mil millones de parámetros requieren clústeres a escala de petaflop con un ancho de banda de memoria de varios terabytes por segundo. Llama 3.1 de Meta, con 405 mil millones de parámetros, se ejecutó entrenado en 16 384 GPU H100 durante 54 días. H200 de NVIDIA, que se lanzará a finales de 2025, ofrece un ancho de banda de 4.8 TB/s y 141 GB de memoria HBM3e, lo que reduce el tiempo de entrenamiento en un 40 % con respecto a H100. Los hiperescaladores también desarrollan silicio personalizado; sin embargo, NVIDIA mantiene su dominio en el mercado de GPU gracias a que las herramientas CUDA y la precisión de FP8 siguen siendo inigualables. Las mejoras en la eficiencia derivadas de la cuantificación y las arquitecturas de combinación de expertos se ven contrarrestadas por la proliferación de modelos multimodales, lo que mantiene la demanda de GPU de alta memoria hasta 2031.
Desarrollo de centros de datos con IA soberana
Los gobiernos están impulsando clústeres nacionales de IA para localizar datos y reducir su dependencia de nubes extranjeras. Arabia Saudita destinó 40 000 millones de dólares en 2024 para construir un complejo de 200 000 GPU compatible con modelos en árabe en el proyecto NEOM. Emiratos Árabes Unidos amplió su programa Falcon LLM a 4,096 GPU H100 en 2025. India, Japón y otros países están lanzando iniciativas similares que fragmentan las cadenas de suministro globales y aceleran las capacidades de empaquetado nacionales.
Análisis del impacto de las restricciones
| Restricción | (~) % Impacto en el pronóstico de CAGR | Relevancia geográfica | Cronología del impacto |
|---|---|---|---|
| Altos costos iniciales de capital y lista de materiales | -2.9% | Alcance | Corto plazo (≤2 años) |
| Restricciones crónicas de suministro de nodos avanzados | -3.4% | Norteamérica, Europa | Mediano plazo (2-4 años) |
| Límites de control de exportación para las ventas de GPU de ≤7 nm | -2.1% | China, Rusia | Largo plazo (≥4 años) |
| Límites de refrigeración y densidad de potencia en centros de datos de hiperescala | -1.8% | Zonas de hiperescala globales | Mediano plazo (2-4 años) |
| Fuente: Inteligencia de Mordor | |||
Altos costos iniciales de capital y lista de materiales
Las GPU insignia para centros de datos superan los 3,000 USD en la lista de materiales debido a que los precios de HBM3 se mantienen altos y el rendimiento de los intercaladores CoWoS se mantiene bajo. Las tarjetas de consumo experimentan una inflación similar: la RTX 5080 de NVIDIA se lanzó a 1,199 USD en enero de 2025, un 20 % más que su predecesora. Muchas pequeñas empresas posponen la compra de aceleradores o alquilan GPU en la nube; sin embargo, un nodo en la nube 8-H100 aún cuesta aproximadamente 30 000 USD al mes, lo que dificulta la rentabilidad para ciclos de entrenamiento largos y continuos.
Restricciones crónicas de suministro de nodos avanzados
Las fábricas de 3 nm y 5 nm de TSMC operaron por encima del 95 % de utilización en 2025, con Apple, NVIDIA, AMD y Qualcomm firmando asignaciones plurianuales. Los plazos de entrega se extendieron a 12 meses, lo que obligó a los socios de AIB a racionar la emisión de tarjetas discretas. El desarrollo de fábricas de Intel, con un coste de 43 500 millones de dólares, en Arizona y Ohio no aliviará significativamente la escasez hasta 2027, ya que los rendimientos de Intel 18A están por debajo de las expectativas.
Análisis de segmento
Por tipo de GPU: Los aceleradores discretos superan a los núcleos integrados
Las GPU integradas dominaron el 54.81 % del mercado de GPU en 2025, lo que refleja su presencia en prácticamente todos los smartphones y portátiles de gama básica. El Snapdragon 8 Gen 3 de Qualcomm se vendió en más de 200 millones de dispositivos, y el chip M4 de Apple mejoró el rendimiento por vatio en un 25 % con respecto al M3.[ 2 ]Apple Inc., “Lanzamiento del chip M4”, Apple Newsroom, apple.com A pesar de este dominio, aceleradores discretos como el H200 de NVIDIA y el MI300X de AMD crecen a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 26.41 %, lo que eleva la cuota de mercado de GPU discretas para cargas de trabajo en centros de datos. Los ingresos de NVIDIA por GPU discretas para centros de datos alcanzaron los 47 500 millones de dólares en el año fiscal 2025.
Los diseños integrados minimizan el coste de la placa y el consumo de energía, lo que los hace ideales para formatos delgados y ligeros. Meteor Lake de Intel integra gráficos Xe para la codificación AV1, y Immortalis-G720 de Arm incorpora sombreado de velocidad variable a los chips móviles. Las GPU discretas dominan las cargas de trabajo que requieren un rendimiento paralelo sostenido, como la edición de vídeo 8K y el entrenamiento de modelos de IA, lo que garantiza el crecimiento conjunto de ambos segmentos dentro del mercado de GPU.
Nota: Las participaciones de todos los segmentos individuales están disponibles al momento de la compra del informe.
Por aplicación del dispositivo: Los centros de datos eclipsan los segmentos de consumidores
Los dispositivos móviles y tabletas representaron una participación del 38.24 % del mercado de GPU en 2025, con envíos de smartphones que superaron los 1.2 millones. El Snapdragon X Elite de Qualcomm impulsó las laptops con Windows on-Arm, y el Galaxy S25 de Samsung incorporó gráficos basados en RDNA. Sin embargo, los servidores y aceleradores de centros de datos son el segmento de mayor crecimiento, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 27.78 %, gracias a que los hiperescaladores implementaron más de 4 millones de GPU en 2025.
Las PC y estaciones de trabajo se benefician de las iniciativas de IA para PC que integran NPU, mientras que las consolas de videojuegos mantienen una participación modesta, a la espera del lanzamiento de la Switch de próxima generación de Nintendo. El uso en automoción crece rápidamente gracias a que plataformas autónomas, como NVIDIA Drive Thor, integran 2,000 TOPS de computación en la GPU. Los dispositivos periféricos, como las cámaras inteligentes, adoptan GPU de bajo consumo, lo que amplía la demanda potencial en el mercado de GPU.
Por modelo de implementación: el dominio de la nube refleja la aversión al gasto de capital
Las implementaciones en la nube captaron el 63.12 % de la cuota de mercado de GPU en 2025 y se proyecta que aumenten a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 26.12 %, ya que las organizaciones prefieren cada vez más los modelos de pago por uso. Las instancias de AWS P5e con GPU H200 cuestan 98.32 USD por hora y respaldan trabajos de capacitación a gran escala. Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle Cloud siguen el ejemplo con ofertas basadas en H100 y MI300X que reducen los plazos de inicio de los proyectos de IA.
Los clústeres locales siguen siendo vitales cuando la residencia de datos o los largos ciclos de entrenamiento resultan en un coste de vida útil menor que el alquiler de la nube. JPMorgan instaló un clúster de 1,024 GPU para evitar cargos por salida. La orquestación híbrida permite a las empresas acceder rápidamente a la nube durante picos de demanda, logrando un equilibrio entre flexibilidad y presupuesto dentro del mercado de GPU.
Por arquitectura de conjunto de instrucciones: Arm gana terreno en segmentos con limitaciones de potencia
Las GPU basadas en Arm controlaron el 46.37 % de la cuota de mercado de GPU en 2025 y se prevé que se expandan a una CAGR del 26.15 % hasta 2031. El dominio de los teléfonos inteligentes y la transición de Mac de Apple impulsan el volumen, mientras que los servidores AWS Graviton4 combinan las CPU Arm con GPU discretas para tareas de inferencia.
Las CPU x86-64 aún anclan los clústeres de entrenamiento gracias a la dependencia de CUDA y la compatibilidad con AVX-512. El MI300A de AMD combina núcleos de CPU Zen 4 con GPU CDNA 3 en un único paquete, lo que permite sistemas de exaescala. RISC-V sigue siendo una tecnología de nicho, pero está creciendo en el ámbito académico, donde los conjuntos de instrucciones abiertos permiten la personalización.
Análisis geográfico
Asia Pacífico lideró el mercado de GPU con una participación en los ingresos del 44.71 % en 2025, gracias a la producción de 700 millones de smartphones en China y al dominio de la fundición en Taiwán. TSMC fabricó más del 80 % de las matrices de GPU de nodo avanzado, abasteciendo a NVIDIA, AMD, Apple y Qualcomm. Los principales proveedores automotrices de Japón han integrado chips Drive Orin y Snapdragon Ride en más de 2 millones de vehículos, impulsando así la penetración de los sistemas ADAS.
Oriente Medio está experimentando la expansión más rápida, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 27.61 %, gracias a la financiación de clústeres soberanos de IA por parte de Arabia Saudí, Emiratos Árabes Unidos y Catar. Tan solo Arabia Saudí encargó 200,000 GPU H200 para un centro de datos de 1.5 GW en NEOM. El Instituto de Innovación Tecnológica de los Emiratos Árabes Unidos amplió su infraestructura Falcon a 4,096 GPU H100 en 2025.
Norteamérica, con una participación de mercado del 35%, sigue siendo el centro de innovación. Microsoft, Google, Meta y Amazon invirtieron más de 100 000 millones de dólares en infraestructura de GPU en 2025. Europa acelera sus avances en IA soberana: la francesa Mistral AI despliega 2,048 GPU y la alemana Aleph Alpha aprovecha los clústeres A100 para la inferencia empresarial. Sudamérica y África siguen siendo emergentes, aunque institutos de investigación de Brasil y Sudáfrica han comenzado a incorporar nodos H100 y MI250X, lo que indica tendencias de adopción temprana en el mercado global de GPU.
Panorama competitivo
NVIDIA controla el 88% de los aceleradores de centros de datos y el 82% de las GPU discretas para juegos, manteniendo la mayor dependencia del software a través de CUDA. AMD posee una cuota de mercado del 10% en centros de datos y ofrece un coste por FLOP inferior al de NVIDIA con MI300X, lo que le permite gestionar las cargas de trabajo de Microsoft Azure y Meta.[ 3 ]Advanced Micro Devices Inc., “Relaciones con inversores de AMD”, ir.amd.com Intel Gaudi 3 enfatiza la eficiencia de inferencia, enviando 50,000 unidades a proveedores de la nube y ampliando las opciones para los desarrolladores.
El enfoque estratégico se centra en la modularidad de chiplets y la integración vertical. La adquisición de Mellanox por parte de NVIDIA permite una latencia intra-GPU inferior a 5 microsegundos, mientras que el enfoque de chiplets de AMD adapta la relación memoria-computación. Los participantes emergentes, como Qualcomm, Graphcore y Cerebras, abordan la inferencia de borde y la IA a escala de oblea; sin embargo, en conjunto, mantienen una cuota de mercado inferior al 2 % debido a las limitaciones del ecosistema.
La regulación define las hojas de ruta, ya que la Ley de IA de la UE y la norma ISO/IEC 23053 exigen transparencia. Los proveedores integran motores de certificación de hardware y arranque seguro para cumplir con la normativa, lo que refuerza las barreras de entrada en un mercado de GPU que ya prioriza la escalabilidad, la profundidad del software y el acceso a las fundiciones.
Líderes de la industria de unidades de procesamiento gráfico (GPU)
NVIDIA Corporation
microdispositivos avanzados inc.
Corporación Intel
Apple Inc.
Samsung Electronics Co.Ltd.
- *Descargo de responsabilidad: los jugadores principales están clasificados sin ningún orden en particular
Desarrollos recientes de la industria
- Diciembre de 2025: NVIDIA y Foxconn anunciaron una asociación para desarrollar conjuntamente fábricas de IA que combinen GPU Blackwell con racks de refrigeración líquida.
- Noviembre de 2025: AMD adquirió Silo AI, con sede en Finlandia, por 665 millones de euros para fortalecer su ecosistema de software europeo.
- Octubre de 2025: Intel lanzó Gaudi 3 a producción en volumen y envió 50,000 unidades a múltiples nubes.
- Septiembre de 2025: Qualcomm comprometió 1.2 millones de dólares para ampliar su centro de diseño de GPU en Bangalore.
Marco metodológico de investigación y alcance del informe
Definiciones de mercado y cobertura clave
Mordor Intelligence define el mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) como los ingresos mundiales generados por la venta de circuitos electrónicos discretos, integrados e híbridos diseñados para acelerar las cargas de trabajo de procesamiento paralelo en dispositivos de consumo, servidores de centros de datos, ADAS para automóviles y sistemas periféricos.
Cada unidad debe ser una GPU nueva, enviada de fábrica, soldada a la placa o empaquetada como tarjeta adicional; las placas reacondicionadas, los mineros ASIC y los aceleradores FPGA no cumplen con esta definición. Exclusión del alcance: las tarjetas reacondicionadas, los ASIC específicos para aplicaciones de IA pura y los aceleradores basados en FPGA no están cubiertos.
Descripción general de la segmentación
- Por tipo de GPU
- GPU discreta
- GPU integrada
- Otros tipos de GPU
- Por aplicación del dispositivo
- Dispositivos móviles y tabletas
- PC y estaciones de trabajo
- Servidores y aceleradores de centros de datos
- Consolas de juegos y dispositivos portátiles
- Automotriz / ADAS
- Otros dispositivos integrados y de borde
- Por modelo de implementación
- En la premisa
- Cloud
- Por arquitectura de conjunto de instrucciones
- x86-64
- Brazo
- RISC-V y OpenGPU
- Otras arquitecturas de conjuntos de instrucciones (Power, MIPS)
- Por geografía
- Norteamérica
- Estados Unidos
- Canada
- México
- Sudamérica
- Brasil
- Argentina
- Resto de Sudamérica
- Europa
- Alemania
- Reino Unido
- Francia
- Italia
- España
- Russia
- El resto de Europa
- Asia-Pacífico
- China
- Japón
- South Korea
- India
- Australia
- New Zealand
- Resto de Asia y el Pacífico
- Medio Oriente
- Emiratos Árabes Unidos
- Saudi Arabia
- Turquía
- Resto de Medio Oriente
- África
- Sudáfrica
- Nigeria
- Kenia
- Resto de Africa
- Norteamérica
Metodología de investigación detallada y validación de datos
Investigación primaria
Entrevistamos a diseñadores de GPU, fabricantes de placas, arquitectos de infraestructura en la nube, gerentes de producto de fabricantes de equipos originales de videojuegos y responsables de distribución regional en Norteamérica, Asia-Pacífico y Europa. Sus aportaciones sobre tasas de rendimiento, inventario en los canales de distribución, tasas de adopción de la nube y planes estratégicos de precios de venta promedio permiten a los analistas de Mordor cuestionar las hipótesis iniciales y refinar los parámetros de elasticidad antes de finalizar el modelo.
Investigación documental
Nuestros analistas parten de conjuntos de datos públicos que mapean la cadena de suministro, como las exportaciones con código HS de la Comisión de Comercio Internacional de Estados Unidos, los flujos de importación COMEXT de Eurostat y los archivos de envíos de productos electrónicos de la Aduana de China, que en conjunto revelan los volúmenes de envíos por tipo de dispositivo. Los informes sobre la capacidad de producción de obleas de la Asociación de la Industria de Semiconductores, los índices de precios de hardware de las TIC de la OCDE y las tablas de penetración de banda ancha del Banco Mundial nos ayudan a definir las tendencias de la demanda y los precios. Los informes anuales (10-K) de las empresas, las presentaciones para inversores y las conferencias telefónicas sobre resultados complementan estas perspectivas macroeconómicas, mientras que D&B Hoovers y Dow Jones Factiva nos proporcionan datos sobre los ingresos de cada empresa que permiten precisar los precios de venta promedio estimados. Este conjunto de fuentes abiertas y de pago nos ofrece una primera aproximación a una matriz equilibrada de volumen y valor.
Los análisis de patentes de Questel, las estadísticas de producción de IMTMA para líneas de ensamblaje de placas y los registros de tráfico de centros de datos abiertos validan aún más los límites de producción e identifican posibles cuellos de botella en el suministro. Se revisan numerosas fuentes secundarias adicionales; los títulos anteriores ilustran, pero no agotan, nuestro conjunto de referencias.
Dimensionamiento y pronóstico del mercado
La reconstrucción de envíos de dispositivos, desde la perspectiva de arriba hacia abajo, comienza con los envíos de PC, servidores, teléfonos móviles, consolas y vehículos, y luego aplica ratios de integración de GPU específicos para cada segmento y precios de venta promedio. La consolidación de proveedores, las verificaciones selectivas de canales y el muestreo de pares de precio de venta promedio por volumen sirven como pruebas de razonabilidad ascendentes. Las variables clave incluyen los ciclos de reemplazo de PC para juegos, la densidad de GPU en servidores hiperescalables, las trayectorias de costos de memoria, los índices de rentabilidad de las criptomonedas y el crecimiento regional del ingreso disponible. Los pronósticos se generan mediante regresión multivariante combinada con análisis de escenarios, capturando la volatilidad en la implementación de servidores de IA y la demanda de gráficos para el consumidor. Las lagunas de datos, comunes en las placas de consolas del canal gris, se cubren con estimaciones de tres puntos acordadas durante consultas con expertos.
Ciclo de validación y actualización de datos
Los resultados superan análisis de anomalías, comprobaciones de varianza entre métricas y una revisión por pares en dos fases antes de su aprobación. Los informes se actualizan anualmente; se realizan revisiones intermedias cuando se producen eventos importantes en el mercado (interrupciones en las fábricas, lanzamientos de nuevas arquitecturas o cambios bruscos en las tarifas). Un último análisis se lleva a cabo justo antes de la entrega al cliente, lo que garantiza que este reciba una base de referencia actualizada.
¿Por qué la GPU de referencia de Mordor se gana la confianza?
Las estimaciones publicadas a menudo divergen porque las empresas eligen diferentes conjuntos de dispositivos, supuestos de precio medio de venta y frecuencias de previsión.
Entre los factores clave que influyen en las diferencias se encuentran si las GPU móviles se reservan según el valor del silicio o del dispositivo terminado, la agresividad con la que se modelan los aumentos de la demanda de servidores de IA y los puntos de conversión de divisas utilizados. Mordor publica un año base unificado de 2025 y lo actualiza anualmente, mientras que algunas editoriales incorporan ratios de adopción de GPU conservadores o actualizan sus previsiones solo cada dos años, lo que genera dispersión.
Comparación de referencia
| Tamaño de mercado | Fuente anónima | Principal causante de la brecha |
|---|---|---|
| 82.68 millones de dólares (2025) | Mordor Intelligence | - |
| 77.39 millones de dólares (2024) | Consultoría Global A | Se excluyen las GPU de los teléfonos móviles; se utiliza el promedio de divisas de dos años. |
| 101.54 millones de dólares (2025) | Editor de la industria B | Incluye tarjetas reacondicionadas; asume una conexión del 45 % a servidores de IA con GPU para 2025. |
En resumen, la rigurosa selección del alcance, el ritmo de actualización anual y los pasos de validación de doble vía adoptados por los analistas de Mordor proporcionan una base transparente y repetible en la que los responsables de la toma de decisiones pueden confiar plenamente.
Preguntas clave respondidas en el informe
¿Cuál es el valor actual del mercado de GPU?
El tamaño del mercado de GPU es de USD 104.24 mil millones en 2026 y se prevé que alcance los USD 325.96 mil millones para 2031.
¿Qué segmento está creciendo más rápido dentro del mercado de GPU?
Los servidores y aceleradores de centros de datos lideran el crecimiento a una CAGR del 27.78 % hasta 2031 a medida que se escala el entrenamiento de modelos de IA.
¿Por qué las GPU discretas están ganando participación a pesar del volumen integrado?
Las cargas de trabajo de IA empresarial requieren un alto ancho de banda de memoria y un rendimiento paralelo sostenido que solo proporcionan los aceleradores discretos, lo que impulsa el crecimiento discreto a una CAGR del 26.41 %.
¿Qué factores limitan el suministro de GPU?
La escasez de obleas de nodo avanzado, los altos precios del HBM3 y los controles de exportación estadounidenses sobre dispositivos ≤7 nm alargan los plazos de entrega y mantienen los precios elevados.
¿Qué geografía aportará la mayor demanda nueva en 2031?
Medio Oriente muestra la CAGR regional más rápida, con un 27.61 %, mientras que Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos implementan clústeres de IA soberana.
¿Qué tan concentrado está el panorama de proveedores?
NVIDIA, AMD, Intel, Qualcomm y Arm juntos poseen aproximadamente el 80% de la participación de mercado, lo que arroja un puntaje de concentración alto de 8.
