Según el más reciente pronóstico de Gartner, se espera que los ingresos globales de los semiconductores de inteligencia artificial (IA) alca...
Según el más reciente pronóstico de Gartner, se espera que los ingresos globales de los semiconductores de inteligencia artificial (IA) alcancen los 71 mil millones de dólares en 2024, lo que representa un aumento del 33% respecto a 2023. Este incremento está impulsado por la creciente demanda de chips de alto rendimiento en los centros de datos debido a la inteligencia artificial generativa (GenAI).
Alan Priestley, vicepresidente de analista de Gartner, señaló que los aceleradores de IA utilizados en servidores, que alivian el procesamiento de datos de los microprocesadores, alcanzarán un valor de 21 mil millones de dólares en 2024 y se espera que aumenten a 33 mil millones de dólares para 2028.
Gartner también pronostica los envíos de PC de IA constituirán el 22% del total de envíos de PC en 2024. Para finales de 2026, el 100% de las compras de PC empresariales serán de este tipo, equipados con unidades de procesamiento neuronal (NPU) que permiten un funcionamiento más eficiente y continuo de tareas de IA en segundo plano.
Aunque se espera que los ingresos por semiconductores de IA sigan creciendo a tasas de dos dígitos durante el período de pronóstico, 2024 marcará la tasa de crecimiento más alta. Los ingresos de semiconductores de inteligencia artificial (IA) han experimentado un aumento constante en los últimos años, según datos recopilados. En el 2023, los ingresos ascendieron a 53,662 millones, aumentando a 71,252 millones en 2024 y proyectándose un incremento significativo a 91,955 millones para el año 2025.
En 2024, los ingresos de los chips de IA de la electrónica informática se proyectan en 33,400 millones de dólares, representando el 47% de los ingresos totales de semiconductores de IA. Los ingresos de los chips de IA en la electrónica automotriz y de consumo se estiman en 7,100 millones y 1,800 millones de dólares, respectivamente.
Los principales hiperescaladores, como AWS, Google, Meta y Microsoft, están invirtiendo en el desarrollo de sus propios chips optimizados para IA. Aunque costoso, el desarrollo de chips personalizados puede mejorar la eficiencia operativa y reducir los costos de prestación de servicios basados en IA. Priestley espera que esta tendencia continúe a medida que el mercado evoluciona del desarrollo al despliegue.
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