Para obtener más información, solicite una muestra gratuita

Empresas emergentes e innovación: nuevas empresas de chips de IA y expansión del ecosistema global

El panorama de startups de semiconductores de IA en el mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores está experimentando un auge notable, con nuevas empresas e innovaciones que surgen en todo el mundo. En China, dos startups de chips de IA, Moore Threads y MetaX, están acaparando titulares al buscar IPO para recaudar un total combinado de $1.65 mil millones en 2024, lo que indica una sólida confianza de los inversores en el sector. En EE. UU., Ayar Labs comercializa interconexiones ópticas de alta velocidad para centros de datos de IA, mientras que Celestial AI desarrolla soluciones ópticas para abordar los desafíos de ancho de banda y latencia para cargas de trabajo de IA a gran escala. Encharge AI ha presentado un chip acelerador para PC, con el objetivo de ofrecer computación a nivel de GPU a menor costo y consumo de energía, y Lightmatter es pionero en un motor fotónico de silicio apilado en 3D para interconexiones de procesadores de alta velocidad. Estas innovaciones no solo mejoran el rendimiento, sino que también abordan cuellos de botella críticos en la infraestructura de IA.

Europa también está realizando contribuciones significativas al crecimiento del mercado de semiconductores de inteligencia artificial (IA). Axelera AI (Países Bajos) ha lanzado una red global de aceleración de socios para procesadores de IA de vanguardia, y Graphcore (Reino Unido) ha enviado unidades de procesamiento de inteligencia (IPU) diseñadas para el entrenamiento e inferencia de modelos de IA. El ecosistema de startups de semiconductores de la India está cobrando impulso, con el apoyo de la India Semiconductor Mission, que se centra en la tecnología profunda y la IA. El gobierno chino está subvencionando activamente chips de nodo más grande, lo que genera tanto oportunidades como desafíos para las startups de semiconductores de IA, mientras que el ecosistema de startups de IA de Taiwán se beneficia de la infraestructura de semiconductores consolidada del país y de los controles estratégicos de exportación. En conjunto, estos esfuerzos están fomentando un ecosistema global de startups de semiconductores de IA dinámico, innovador y competitivo, que impulsa la próxima ola de avances tecnológicos.

Inversiones y financiación masivas: la carrera global por dominar los semiconductores de IA

La inversión y la financiación en el mercado de inteligencia artificial (IA) en semiconductores han alcanzado máximos históricos, lo que refleja la importancia estratégica de esta industria para las economías nacionales y el liderazgo tecnológico. En Estados Unidos, la Ley CHIPS y Ciencia ha movilizado 52 700 millones de dólares en apoyo directo a la industria de semiconductores, con más de 166 000 millones de dólares en inversiones anunciadas. Las empresas de IA con sede en EE. UU. han atraído casi 100 000 millones de dólares en financiación, superando al resto del mundo en conjunto. El gobierno estadounidense también ha firmado un acuerdo de 6140 millones de dólares con Micron para establecer ecosistemas de chips de memoria en Nueva York e Idaho, lo que fortalecerá aún más las capacidades nacionales. Mientras tanto, China está intensificando agresivamente sus inversiones, lanzando un Fondo Nacional de Inversión en la Industria de IA de 8200 millones de dólares en enero de 2025 y canalizando 93 000 millones de RMB (aproximadamente 12 700 millones de dólares) de su "Big Fund III" hacia fabricantes clave de materiales y equipos para semiconductores.

El gobierno chino ha comprometido más de 150 000 millones de dólares entre 2014 y 2030 para impulsar su industria de semiconductores, con el objetivo de alcanzar la autosuficiencia y la competitividad global. En Europa, la Ley de Chips asigna 43 000 millones de euros (47 000 millones de dólares) para duplicar la cuota de mercado global de semiconductores de la UE para 2030, mientras que se espera que la Empresa Común de Chips (Chips JU) alcance los 11 000 millones de euros (12 000 millones de dólares) en financiación para I+D para finales de la década. Las empresas europeas de IA recaudaron más de 13 000 millones de dólares en 2024, con una participación significativa de inversores estadounidenses, lo que pone de relieve la naturaleza transatlántica de la innovación en semiconductores. El programa de Incentivos Vinculados a la Producción (PLI) de la India también desempeña un papel fundamental, apoyando la fabricación nacional de semiconductores y atrayendo inversiones internacionales, lo que garantiza que el país siga siendo un actor clave en el cambiante panorama de los semiconductores.

Demanda y ventas: Asia-Pacífico lidera, los centros de datos y la inteligencia artificial de borde impulsan el crecimiento

La demanda de inteligencia artificial (IA) en el mercado de semiconductores está en auge a nivel mundial, con la región Asia-Pacífico, liderada por China y Taiwán, con la mayor participación a partir de 2024. Este dominio se debe a las sólidas capacidades de fabricación de la región y a la rápida adopción de la IA en todos los sectores. Los centros de datos son el principal motor de la demanda de semiconductores de IA, con proyectos de expansión y modernización en curso en EE. UU., China y Europa que impulsan la necesidad de chips avanzados. Los chips con IA se han convertido en estándar en la mayoría de los nuevos dispositivos electrónicos de consumo producidos en China, Taiwán y EE. UU., lo que refleja la ubicuidad de la IA en la tecnología cotidiana. El sector automotriz en Europa y EE. UU. también está integrando rápidamente semiconductores de IA para funciones avanzadas como el reconocimiento de señales de tráfico y el control de crucero adaptativo, expandiendo aún más el mercado.

Las aplicaciones de IA de borde, como la videovigilancia y los vehículos autónomos, representan un área de crecimiento clave para la inteligencia artificial (IA) en el mercado de semiconductores de China e India, donde la urbanización y las iniciativas de ciudades inteligentes están acelerando su adopción. La tecnología de empaquetado avanzado CoWoS de TSMC es ahora un pilar fundamental en las GPU de Nvidia para cargas de trabajo de IA, lo que subraya la importancia de la innovación en el empaquetado. La cadena industrial de semiconductores de Taiwán se valoró en NT$3,22 billones (US$108.800 millones) en 2020, con un crecimiento continuo impulsado por la demanda de IA. Estados Unidos, China y Europa están experimentando una mayor demanda de chips de IA en la computación en la nube y las aplicaciones de IA generativa, y las ventas de chips de IA desempeñan un papel clave en el ascenso de Nvidia para convertirse en la acción con mayor capitalización bursátil del mundo en 2024. Mientras tanto, Huawei se prepara para probar su procesador de IA Ascend 910D, con el objetivo de competir con los chips de gama alta de Nvidia a pesar de las sanciones estadounidenses vigentes, lo que pone de relieve la intensa competencia e innovación en el sector.

Principales actores y esfuerzos estratégicos: gigantes globales, políticas nacionales y preparación para el futuro

El panorama del mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores está determinado por un puñado de gigantes globales e iniciativas nacionales estratégicas. Nvidia, TSMC, Intel, AMD, Samsung y Qualcomm son los principales actores, cada uno con importantes operaciones en EE. UU., Taiwán y Europa. Estas empresas no solo son líderes en tecnología, sino también en inversiones y alianzas estratégicas. Google y Microsoft están desarrollando aceleradores de IA personalizados para sus centros de datos, fabricados por TSMC, lo que demuestra la profunda integración entre los proveedores de servicios en la nube y los fabricantes de semiconductores. TSMC está invirtiendo 100 000 millones de dólares en su expansión en EE. UU., incluyendo tres nuevas fábricas y dos instalaciones de empaquetado avanzado, para satisfacer la creciente demanda mundial y diversificar su red de fabricación. Samsung, líder en chips de memoria con IA, está realizando importantes inversiones tanto en Corea como en Europa, mientras que Qualcomm está integrando capacidades de IA en sus chipsets móviles y de IoT, con la mira puesta en los mercados de EE. UU., China e India.

Las políticas nacionales también desempeñan un papel fundamental en el crecimiento de la inteligencia artificial (IA) en el mercado de semiconductores. El Marco de Difusión de IA del gobierno estadounidense restringe el acceso a chips de IA avanzados para ciertos países, lo que afecta a las cadenas de suministro globales e impulsa a las naciones a reforzar sus capacidades nacionales. La Unión Europea e India han firmado un memorando de entendimiento sobre cooperación en semiconductores, fomentando la colaboración transfronteriza. Los modelos de IA de China están acortando rápidamente la brecha de rendimiento con los mejores modelos estadounidenses, impulsados ​​por la innovación nacional en semiconductores y el apoyo gubernamental. Las tecnologías de proceso avanzadas y el control de rendimiento de TSMC se consideran líderes en la industria, estableciendo el punto de referencia para la producción de chips de IA. Mientras tanto, EE. UU., China y Europa están invirtiendo fuertemente en la capacitación de la fuerza laboral y en I+D para abordar la escasez de talento calificado en semiconductores de IA, asegurando que se mantengan a la vanguardia de esta industria crítica en los próximos años.

Análisis segmentario 

Por tipo de chip: Las GPU controlan el 38% de la cuota de mercado

Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se han consolidado como la fuerza dominante en el mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores, controlando más del 38% de la cuota de mercado en 2024. Este dominio se debe a su singular arquitectura de procesamiento paralelo, con miles de núcleos optimizados para cálculos simultáneos esenciales para las cargas de trabajo de IA. A diferencia de las CPU tradicionales, que destacan en el procesamiento secuencial, las GPU pueden gestionar multiplicaciones matriciales masivas y operaciones tensoriales que constituyen la columna vertebral del entrenamiento y la inferencia de redes neuronales. Nvidia controla por sí sola aproximadamente el 80% del mercado de aceleradores de IA, con su GPU H100 con un precio de entre 25.000 y 40.000 dólares por unidad. Las ventas globales de GPU específicas para aplicaciones de IA alcanzaron niveles sin precedentes en 2024, con ingresos de centros de datos de Nvidia por sí solas que alcanzaron los 18.400 millones de dólares en el tercer trimestre de 2023, lo que representa un asombroso crecimiento interanual del 279%. Este crecimiento explosivo está impulsado por la demanda insaciable de hiperescaladores como Microsoft, que invirtió 10 mil millones de dólares en OpenAI, requiriendo miles de GPU de alto rendimiento para impulsar ChatGPT y otros modelos de IA generativa.

El inmenso crecimiento en la adopción de GPU para la Inteligencia Artificial (IA) en el mercado de semiconductores está impulsado por varios factores críticos. Primero, el ecosistema CUDA desarrollado por Nvidia ha cultivado más de 4 millones de desarrolladores en todo el mundo, creando una ventaja competitiva insuperable a través de extensas bibliotecas, marcos y soporte de la comunidad. Segundo, los modelos de IA modernos requieren una potencia computacional extraordinaria: para 2030, se proyecta que la demanda total de computación de IA generativa alcance 25x10^30 FLOPs, siendo las GPU la única solución comercialmente viable capaz de ofrecer dicho rendimiento. Tercero, la llegada de la tecnología de memoria de alto ancho de banda (HBM), con una demanda que crece un 50% año tras año, ha permitido a las GPU manejar cargas de trabajo de IA cada vez más complejas. El Instinct MI300X de AMD, con 192 GB de memoria HBM3 en comparación con los 80 GB HBM2e del H100 de Nvidia, ejemplifica cómo el ancho de banda de memoria se ha convertido en un diferenciador crucial. La expansión del mercado de GPU se evidencia aún más con el acelerador de inteligencia artificial MI300 de AMD, que se espera que genere más de 2 mil millones de dólares en ingresos en 2024, mientras que los chips de inteligencia artificial Gaudi de Intel apuntan a capturar a las empresas conscientes de los costos al ofrecer precios 50% más bajos que el H100 de Nvidia.

Por aplicación: Los centros de datos y la computación en la nube representan una participación de mercado del 35 %

Los centros de datos y la infraestructura de computación en la nube controlan más del 35% del mercado de inteligencia artificial (IA) en semiconductores, lo que los convierte en el principal campo de batalla para la implementación de semiconductores de IA. Este dominio refleja el cambio fundamental en los paradigmas informáticos, donde las cargas de trabajo de IA han migrado de dispositivos periféricos a una infraestructura de nube centralizada capaz de proporcionar la enorme potencia computacional necesaria para las aplicaciones modernas de IA. La concentración de la demanda en los centros de datos se evidencia en el crecimiento explosivo de la producción de servidores de IA, con fabricantes taiwaneses suministrando más del 90% de los servidores de IA a nivel mundial en 2024. La escala de la inversión es asombrosa: las capacidades de los centros de datos se están expandiendo rápidamente para acomodar las cargas de trabajo de IA, donde el consumo de energía se está convirtiendo en una limitación crítica. Los centros de datos modernos que implementan semiconductores de IA están implementando soluciones de refrigeración adaptativa, incluyendo sistemas de refrigeración líquida y contención de pasillos fríos/calientes, para gestionar la salida térmica de los clústeres de GPU de alta densidad que ejecutan cargas de trabajo de entrenamiento de IA 24/7.

El crecimiento sostenido de los centros de datos y la computación en la nube en el mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores se debe a la convergencia de múltiples factores tecnológicos y comerciales. Los proveedores de servicios en la nube están invirtiendo miles de millones en aceleradores de IA personalizados, y Google y Microsoft están desarrollando chips patentados, fabricados por TSMC, para optimizar sus ofertas de IA. Los chips Trainium e Inferentia de Amazon ejemplifican esta tendencia, con el objetivo de reducir los costos de entrenamiento de IA en más de un 50 % en comparación con las soluciones tradicionales de Nvidia para los usuarios de AWS. 

El aumento de la demanda se cuantifica mediante la proyección de que las aplicaciones B2C representarán el 70% de la demanda de computación generativa de IA para 2030, lo que equivale aproximadamente a 28 mil millones de interacciones diarias, el doble del número previsto de consultas de búsqueda en línea. Esta expansión de la infraestructura se ve acelerada aún más por el auge de las ofertas de IA como servicio (IA como servicio), donde las empresas aprovechan las capacidades de IA basadas en la nube sin invertir en costoso hardware local. El crecimiento del mercado global de chips de IA, con una CAGR del 30-40%, se debe principalmente a las implementaciones en centros de datos, donde las principales empresas compiten por asegurar tecnologías de empaquetado avanzadas como CoWoS de TSMC, esencial para la integración de chips de IA de alto rendimiento en configuraciones de servidores de alta densidad.

Por usuarios finales: TI y centros de datos: Los líderes con una participación de mercado del 40 % en el consumo de semiconductores de IA

La infraestructura de TI y los centros de datos se han convertido en los principales usuarios finales del mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores, dominando más del 40 % de la cuota de mercado gracias a su voraz apetito por semiconductores optimizados para IA. Este dominio está fundamentalmente ligado al crecimiento exponencial de la generación de datos y a los requisitos computacionales del entrenamiento e inferencia de modelos de IA. El liderazgo del sector de TI se ejemplifica en las estrategias de adquisición masiva de proveedores de nube a gran escala, con empresas como Microsoft, Google y Amazon que adquieren en conjunto cientos de miles de aceleradores de IA al año. La magnitud de la demanda de TI y los centros de datos ha generado limitaciones de suministro, con plazos de entrega de chips de IA avanzados que se extienden a varios meses. La influencia de este sector va más allá del mero consumo: las empresas de TI están moldeando activamente la industria de los semiconductores mediante la integración vertical, desarrollando chips personalizados optimizados para sus cargas de trabajo de IA específicas, a la vez que mantienen colaboraciones con fabricantes tradicionales de semiconductores para nodos de proceso avanzados y tecnologías de empaquetado.

El dominio del sector de TI y centros de datos en el mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores se ve reforzado por ventajas estructurales e imperativos estratégicos que garantizan un crecimiento continuo. En primer lugar, el sector se beneficia de las economías de escala, ya que los grandes operadores de centros de datos negocian acuerdos de compra a granel directamente con los fabricantes de semiconductores, lo que garantiza el acceso prioritario a chips de IA de vanguardia. En segundo lugar, la rápida evolución de los modelos de IA exige ciclos constantes de actualización de hardware: a medida que los parámetros de los modelos aumentan de miles de millones a billones, el hardware antiguo se vuelve obsoleto, lo que impulsa las continuas inversiones en actualizaciones. En tercer lugar, la experiencia técnica del sector permite estrategias de optimización sofisticadas, maximizando las tasas de utilización del costoso hardware de IA mediante sistemas avanzados de orquestación y gestión de la carga de trabajo. 

El compromiso financiero es sustancial, con una base de mercado de chips de IA que alcanzará los 56.420 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance los 232.850 millones de dólares para 2034. Esta trayectoria de crecimiento se sustenta en la creciente adopción de la IA en aplicaciones empresariales, desde chatbots de atención al cliente hasta análisis de negocios complejos, todo ello ejecutado en infraestructura de TI impulsada por semiconductores especializados. La influencia del sector se ve aún más amplificada por su papel en la democratización de la IA, proporcionando la base computacional para que millones de desarrolladores y empresas accedan a las capacidades de IA a través de servicios en la nube.

Por tecnología: la tecnología de aprendizaje automático domina con una participación del 39 %

La cuota de mercado del 39% de la tecnología de aprendizaje automático en el mercado global de inteligencia artificial (IA) en semiconductores refleja su posición como motor fundamental de la innovación en IA. Este dominio se basa en la versatilidad del aprendizaje automático en diversas aplicaciones, desde el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial hasta el análisis predictivo y los sistemas autónomos. La supremacía de esta tecnología se evidencia en la rápida adaptación de la industria de los semiconductores, donde los algoritmos de IA evalúan rutinariamente enormes volúmenes de datos para optimizar los diseños de chips, aumentar el rendimiento de la fabricación y predecir defectos antes de que ocurran. Las principales empresas de semiconductores han integrado el aprendizaje automático en sus operaciones principales, utilizándolo para determinar los diseños, las topologías y las arquitecturas más eficientes para los chips de próxima generación. El auge en la adopción del aprendizaje automático ha impulsado el desarrollo de hardware especializado, como las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) de Google, que desafían el dominio tradicional de las GPU en el entrenamiento de IA basado en la nube con sus chips TPU v5, que ofrecen una rentabilidad superior para cargas de trabajo específicas.

El crecimiento y el dominio del aprendizaje automático en el mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores se ven impulsados ​​por una inversión y un avance tecnológico sin precedentes. Se proyecta que el mercado de chips de IA, valorado en 20 000 millones de dólares en 2020, superará los 300 000 millones de dólares para 2030, siendo las aplicaciones de aprendizaje automático las que impulsan la mayor parte de esta expansión. Esta trayectoria de crecimiento se sustenta en la capacidad de la tecnología para generar valor comercial tangible en diversos sectores, desde empresas automotrices que implementan el reconocimiento de señales de tráfico y el control de crucero adaptativo hasta organizaciones sanitarias que utilizan la IA para el diagnóstico por imagen. La región Asia-Pacífico se ha convertido en el epicentro de la adopción del aprendizaje automático, con inversiones en infraestructura de IA, como centros de datos, instalaciones de computación en la nube e institutos de investigación de IA, que reciben la máxima prioridad por parte de gobiernos y empresas. 

La proliferación de aplicaciones de IA de borde, en particular en videovigilancia y vehículos autónomos, ha creado nuevos vectores de demanda para semiconductores optimizados para el aprendizaje automático. Además, el desarrollo de aceleradores de IA especializados, como los ASIC, demuestra cómo los requisitos computacionales específicos del aprendizaje automático están transformando la filosofía de diseño de semiconductores, yendo más allá de los procesadores de propósito general para lograr métricas óptimas de rendimiento por vatio, cruciales para una implementación sostenible de la IA.

Para comprender más sobre esta investigación: solicite una muestra gratuita

Análisis Regional 

Las inversiones estratégicas y el ecosistema de innovación de América del Norte impulsan el liderazgo del mercado

Norteamérica mantiene su liderazgo en el mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores, con una participación de mercado superior al 40% gracias a una combinación de iniciativas gubernamentales estratégicas, una sólida financiación de capital de riesgo y una infraestructura tecnológica inigualable. El dominio de la región se debe a la Ley CHIPS y Ciencia de EE. UU., que movilizó 52.700 millones de dólares en apoyo directo a la industria de semiconductores, lo que generó más de 166.000 millones de dólares en inversiones privadas anunciadas. Esta masiva inyección de capital ha permitido a empresas como Intel, Nvidia y AMD acelerar el desarrollo de chips de IA y ampliar sus capacidades de fabricación. La región se beneficia del ecosistema de innovación de Silicon Valley, donde startups de IA y gigantes tecnológicos consolidados colaboran fluidamente, creando un círculo virtuoso de innovación. Además, Norteamérica alberga la mayor concentración mundial de centros de datos de hiperescala, con empresas como Amazon, Google y Microsoft impulsando la demanda de semiconductores de IA de vanguardia. Las instituciones de investigación avanzada de la región, como el MIT y Stanford, aportan continuamente talento cualificado y tecnologías innovadoras, lo que garantiza una ventaja competitiva sostenida en el desarrollo de semiconductores de IA.

La supremacía tecnológica de EE. UU. a través de gigantes de la industria y el apoyo gubernamental

Estados Unidos lidera el dominio norteamericano en el mercado de la inteligencia artificial (IA) en semiconductores gracias a su inigualable concentración de líderes del sector y a sus políticas nacionales estratégicas. Las empresas estadounidenses controlan segmentos cruciales de la cadena de valor de los semiconductores de IA, con Nvidia dominando aproximadamente el 80 % del mercado de aceleradores de IA y generando 18 400 millones de dólares en ingresos por centros de datos tan solo en el tercer trimestre de 2023. La fortaleza del país trasciende a las empresas individuales y abarca ecosistemas completos, como lo demuestran las empresas de IA con sede en EE. UU. que han atraído casi 100 000 millones de dólares en financiación, superando al resto del mundo en conjunto. Iniciativas gubernamentales como el concurso de la Casa Blanca, dotado con 100 millones de dólares, para tecnologías de fabricación de semiconductores de IA, demuestran el compromiso federal con el mantenimiento del liderazgo tecnológico. Estados Unidos también se beneficia de alianzas estratégicas, con la inversión de 100 000 millones de dólares de TSMC en la expansión estadounidense, que incluye tres nuevas fábricas y dos plantas de envasado avanzado, lo que garantiza el acceso nacional a capacidades de fabricación de vanguardia y fortalece la resiliencia de la cadena de suministro.

La excelencia manufacturera de Asia Pacífico y la rápida adopción de la IA impulsan el crecimiento

Asia Pacífico emerge como la segunda región más grande y de más rápido crecimiento en el mercado de inteligencia artificial (IA) en semiconductores, aprovechando su capacidad de fabricación y la rápida adopción de IA en diversas industrias. El mercado de semiconductores de la región alcanzó los 308.950 millones de dólares en 2023, mostrando el mayor crecimiento a nivel mundial gracias a ventajas estratégicas en capacidades de producción e integración de la cadena de suministro. La taiwanesa TSMC fabrica chips avanzados para casi todos los principales aceleradores de IA, mientras que los gigantes surcoreanos Samsung y SK Hynix dominan el mercado de chips de memoria para IA, esencial para aplicaciones de alto ancho de banda. La región se beneficia de la creciente demanda de dispositivos IoT, que impulsa la integración de chips de IA en aplicaciones de electrónica de consumo, automotrices e industriales. La agresiva estrategia de inversión de China, que incluye el Fondo Nacional de Inversión en la Industria de IA de 8.200 millones de dólares, lanzado en enero de 2025, acelera el desarrollo nacional de semiconductores para IA. Además, los gobiernos de Asia Pacífico priorizan las inversiones en infraestructura de IA, estableciendo institutos de investigación y corredores de innovación que fomentan la colaboración entre el mundo académico y la industria, posicionando a la región para un crecimiento sostenido.

Principales empresas del mercado de inteligencia artificial en semiconductores

• Corporación NVIDIA
• Corporación Intel
• Dispositivos micro avanzados (AMD)
• Tecnologías Qualcomm, Inc.
• Alphabet Inc. (Google)
• manzana inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Broadcom Inc.
• Compañía de fabricación de semiconductores de Taiwán (TSMC)
• Electrónica Samsung
• Otros jugadores destacados

Descripción general de la segmentación del mercado

Por tipo de chip

• Unidades centrales de procesamiento (CPU)
• Unidades de procesamiento gráfico (GPU)
• Matrices de puertas programables en campo (FPGA)
• Circuitos integrados de aplicación específica (ASIC)
• Unidades de procesamiento tensorial (TPU)

Por tecnología 

• Aprendizaje automático
• Aprendizaje profundo
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• Visión por computadora
• Otros

Por aplicación

• Vehículos autónomos
• Robótica
• Electrónica de Consumo
• Atención médica e imágenes médicas
• Automatización Industrial
• Fabricación inteligente
• Seguridad y vigilancia
• Centros de datos y computación en la nube
• Otros (dispositivos domésticos inteligentes, wearables, etc.)

Por industria de uso final

• Automotor
• Electrónica y dispositivos de consumo
• Cuidado de la salud
• Industrial
• Aeroespacial y Defensa
• Telecomunicación
• TI y centros de datos
• Otros

Por región

• América del norte
  • Estados Unidos
  • Canadá
  • México
• Europa
  • Europa occidental
    • el reino unido
    • Alemania
    • Francia
    • Italia
    • España
    • Resto de Europa occidental
  • Europa Oriental
    • Polonia
    • Rusia
    • Hungría
    • Resto de Europa del Este
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • India
  • Japón
  • Corea del Sur
  • Australia y Nueva Zelanda
  • ASEAN
  • Resto de Asia Pacífico
• Oriente Medio
  • Emiratos Árabes Unidos
  • Arabia Saudita
  • Bahréin
  • Kuwait
  • Katar
  • Resto de Medio Oriente
• África
  • Omán
  • Egipto
  • Nigeria
  • Sudáfrica
  • Resto de África
• Sudamerica
  • Argentina
  • Brasil
  • Resto de Sudamérica