Resumen del informe El mercado global de ventas de clústeres de GPU para entrenamiento de IA se proyecta alcanzar aproximadamente USD 87. 500 millones para 2035, desde USD 18. 200 millones en 2025, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 17, 0% entre 2026 y 2035. En 2025, América del Norte dominó el mercado con más del 36, 5% de participación, generando USD 6. 600 millones en ingresos. Este mercado comprende sistemas de computación de alto rendimiento construidos con unidades de procesamiento gráfico (GPUs) específicamente configuradas para entrenar grandes modelos de IA y manejar cargas de trabajo complejas de aprendizaje automático. Estos clústeres de GPU proporcionan la potencia necesaria para el procesamiento paralelo en tareas de aprendizaje profundo donde los CPUs tradicionales no alcanzan. Incluye hardware (GPUs, servidores), software de apoyo (herramientas de gestión y orquestación de clústeres) y servicios relacionados (integración, mantenimiento), atendiendo a diversas industrias como TI, finanzas, salud y automoción. Los proveedores van desde fabricantes de GPU y proveedores de nube hasta integradores de sistemas y especialistas en infraestructura de IA. Los avances rápidos en IA impulsan la demanda de clústeres de GPU capaces de entrenar modelos a gran escala. Modelos de IA complejos, como grandes modelos de lenguaje y redes neuronales profundas, requieren recursos distribuidos de GPU para entrenar eficientemente, haciendo que los clústeres sean imprescindibles en los flujos de trabajo modernos de IA. La reducción del tiempo para obtener resultados de investigación y despliegue en IA impulsa las inversiones en clústeres de alto rendimiento. Las empresas buscan acortar ciclos de desarrollo, mejorar la precisión de IA y aumentar la competitividad mediante entrenamientos más rápidos y un mayor rendimiento computacional. Las tendencias futuras en IA, incluyendo modelos generativos y aplicaciones en tiempo real, aumentarán la demanda de cálculo, manteniendo el crecimiento del mercado. Principales conclusiones del mercado - El hardware lidera con un 78, 5% de participación, impulsado por la demanda de GPUs avanzadas, interconexiones de alta velocidad y sistemas optimizados para aceleradores. - El consumo en la nube pública representa el 54, 3%, destacando la preferencia por el acceso escalable y flexible a clústeres de GPU sin compromisos de infraestructura. - Los grandes y hyperscales representan el 48, 7%, impulsados por la creciente complejidad y escala del entrenamiento en IA. - Los proveedores de servicios en la nube (CSPs) constituyen el 62, 8% de la demanda, ampliando la capacidad de GPU para apoyar a empresas y cargas de trabajo nativas de IA. - El sector de TI y tecnología domina con el 65, 9%, respaldado por el desarrollo continuo de modelos e innovaciones. - América del Norte posee el 36, 5%, potenciado por ecosistemas avanzados de centros de datos y constantes inversiones en infraestructura de IA. - El mercado de EE. UU. alcanzó USD 6. 010 millones en 2024, con un CAGR del 15, 42%, impulsado por el entrenamiento de IA a gran escala y el crecimiento de la capacidad en la nube. Datos rápidos del mercado La creciente demanda de IA generativa y grandes modelos de lenguaje impulsa las ventas de clústeres de GPU, ya que el entrenamiento requiere una potencia de cálculo paralelo masiva. Los proveedores de nube compiten por ampliar su capacidad, con alianzas como Microsoft-NVIDIA que impulsan pedidos de clústeres. Los hyperscales invirtieron cerca de USD 200 mil millones en CapEx en 2024, en su mayoría en infraestructura de GPU. Las expansiones en la cadena de suministro y el apoyo gubernamental estimulan aún más el mercado. India aprobó USD 1, 24 mil millones para desplegar al menos 10, 000 GPU en nuevos clústeres. Asia-Pacífico lidera el crecimiento regional más rápido, con China y Japón construyendo centros de datos de IA. Los clústeres integran memorias de alta ancho de banda y conectividades personalizadas para acelerar entrenamientos distribuidos, y los sistemas de enfriamiento líquido gestionan las altas densidades de potencia. Los productos de centros de datos de NVIDIA representaron más del 89% de sus ingresos en el tercer trimestre fiscal 2026 provenientes de estas tecnologías. Las arquitecturas heterogéneas CPU-GPU y las redes definidas por software mejoran el rendimiento en cargas de trabajo mixtas. Los modelos de arrendamiento por suscripción facilitan el acceso a los clústeres reduciendo costos iniciales. Existen oportunidades en la expansión de IA en edge y en nuevas fábricas de semiconductores respaldadas por subsidios gubernamentales. El mercado de India añadirá 604 MW de capacidad para 2026 con una inversión de USD 3, 8 mil millones. Las empresas de tecnologías de enfriamiento y los proveedores de redes se benefician del aumento en la demanda de clústeres. Por componente El hardware domina con un 78, 5% de participación, destacando la infraestructura física como el principal motor de ventas de clústeres de GPU. Incluye GPUs, servidores, redes y equipos de enfriamiento críticos para el entrenamiento de IA a gran escala. La alta performance y confiabilidad son vitales para gestionar datos masivos de manera eficiente.

La demanda de hardware crece con la complejidad de los modelos de IA y el crecimiento en cargas de entrenamiento, manteniendo el interés mediante actualizaciones continuas en arquitecturas de GPU. Por despliegue El consumo en la nube pública lidera con un 54, 3%, reflejando la preferencia por el acceso bajo demanda y escalable a clústeres de GPU sin poseer infraestructura. Esto permite escalar recursos rápidamente, reducir gastos de capital y soportar cargas de trabajo flexibles en entrenamiento. Las plataformas en la nube facilitan comenzar más rápido con el entrenamiento de modelos y fomentan la colaboración entre equipos distribuidos, promoviendo una mayor adopción. Por escala de clúster Los clústeres grandes e hyperscales constituyen el 48, 7%, impulsados por la necesidad de entrenar modelos lingüísticos extensos y sistemas de IA sofisticados. Los clústeres de alta capacidad aceleran el procesamiento de vastos volúmenes de datos y mantienen la consistencia del rendimiento. El aumento en tamaño de modelos y datos motiva a empresas y proveedores en la nube a invertir en sistemas hyperscale, mejorando la eficiencia del entrenamiento y acortando los tiempos de despliegue. Por usuario final Los proveedores de servicios en la nube representan el 62, 8% de la demanda como grupo principal de consumidores. Ofrecen clústeres de GPU en forma de servicio a empresas, startups y entidades investigadoras, gestionando infraestructura extensa para soportar cargas variadas de IA. La creciente demanda en entrenamiento de IA impulsa a los CSPs a ampliar su capacidad GPU para atraer clientes y optimizar sus ofertas con infraestructura escalable ajustada a cargas variables. Por sector industrial El sector de TI y tecnología representa el 65, 9%, sustentado en la integración continua de IA, desarrollo y reentrenamiento de modelos. Las compañías en este segmento desarrollan software y plataformas impulsadas por IA, que requieren clústeres de GPU para entrenamiento y pruebas de modelos. La innovación y adopción de IA mantienen la demanda de infraestructura. Por región América del Norte tiene el 36, 5% de participación debido a infraestructuras maduras, fuerte adopción de IA, inversiones significativas y disponibilidad de experiencia técnica. El mercado estadounidense alcanzó USD 6. 010 millones en 2024 con un CAGR del 15, 42%, impulsado por la expansión de cargas de trabajo y demanda de entrenamiento en la nube. Empresas y CSPs continúan escalando infraestructura, haciendo de IA una prioridad estratégica. Segmentos clave del mercado - Por componente: Hardware, Software, Servicios - Por despliegue: En instalaciones propias, Nube pública - Por escala de clúster: Grande/Hiperscale (>1000 GPUs), Mediano (100-1000 GPUs), Pequeño (<100 GPUs) - Por usuario final: Proveedores de servicios en la nube y hyperscales, Grandes empresas y tecnológicas, Instituciones de investigación y académicas, Gobierno y defensa - Por sector industrial: TI y tecnología, Servicios financieros, Automoción y manufactura, Salud y farmacéutica, Otros Cobertura regional - Norteamérica: EE. UU. , Canadá - Europa: Alemania, Francia, Reino Unido, España, Italia, Rusia, Países Bajos, Resto de Europa - Asia-Pacífico: China, Japón, Corea del Sur, India, Australia, Singapur, Tailandia, Vietnam - América Latina: Brasil, México, Resto de América Latina - Oriente Medio y África: Sudáfrica, Arabia Saudita, EAU, Resto de MEA Factores impulsores del mercado Entre los principales impulsores se encuentran el rápido crecimiento en tamaño y complejidad de los modelos de IA, lo que requiere una computación paralela masiva que los sistemas tradicionales no pueden satisfacer. En consecuencia, las organizaciones invierten fuertemente en clústeres de GPU para acelerar el desarrollo de IA. Además, una adopción más amplia de IA en procesos clave como diseño de productos, análisis, detección de fraudes e investigación científica demanda infraestructura escalable y de alto rendimiento para entrenamiento y perfeccionamiento continuo de modelos. Restrições del mercado El alto gasto de capital inicial representa una barrera importante, limitando su adopción principalmente a grandes empresas e instituciones de investigación financiadas. Los costos operativos también presentan desafíos debido al alto consumo de energía, necesidades de enfriamiento, mantenimiento y requerimientos de mano de obra especializada, lo que desalienta su uso en mercados sensibles al costo. Oportunidades Los servicios de entrenamiento de IA en la nube ofrecen oportunidades significativas al proporcionar acceso escalable a clústeres de GPU sin inversiones de capital elevadas, abriendo el mercado a startups, equipos de investigación y empresas medianas. Las soluciones de IA específicas para industrias, como salud, automoción y servicios financieros, generan demanda de configuraciones personalizadas de clústeres de GPU, permitiendo a proveedores especializados captar cuota de mercado. Retos La eficiencia energética sigue siendo un reto crítico debido al alto consumo eléctrico y el impacto ambiental de implementaciones densas de GPU, lo que obliga a los centros de datos a equilibrar rendimiento con sostenibilidad. La dependencia de la cadena de suministro para GPUs avanzadas ocasiona desabastecimientos y retrasos, generando incertidumbre en la disponibilidad del hardware para despliegues a gran escala. Análisis competitivo El mercado está concentrating entre unos pocos grandes proveedores tecnológicos que compiten por rendimiento, escalabilidad y compatibilidad en ecosistema. Los proveedores que ofrecen soluciones integradas de hardware y software disfrutan de ventajas competitivas. Los actores menores se diferencian focalizándose en soluciones especializadas, como diseños de clúster optimizados o cargas de IA específicas. Las innovaciones en enfriamiento, tecnologías de interconexión y software de gestión son diferenciadores clave. La soporte a largo plazo y la fiabilidad son consideraciones cruciales para los clientes, manteniendo un panorama competitivo activo y orientado hacia la innovación. Principales actores clave - NVIDIA Corporation - Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) - Intel Corporation - Dell Technologies, Inc. - Hewlett Packard Enterprise Company (HPE) - Super Micro Computer, Inc. - Lenovo Group, Ltd. - IBM Corporation - Google LLC - Amazon Web Services, Inc. - Microsoft Corporation - Oracle Corporation - Cisco Systems, Inc. - Penguin Computing - Lambda, Inc. Desarrollos recientes - Octubre de 2025: Los GPUs Blackwell de NVIDIA (B100/B200/GB200) se agotaron en 2025 con una cartera pendiente superior a 3. 6 millones de unidades, priorizadas para hyperscales como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, obligando a las empresas a planear capacidades de IA multianuales. - Septiembre de 2025: Los clústeres AMD Instinct MI300X suministrados por Dell y Supermicro lograron los mejores puestos en MLPerf Inference v5. 1, mostrando una escalabilidad casi lineal en configuraciones de 8 nodos y mezclas heterogéneas MI300X/MI325X para entrenamiento y inferencia de IA en producción. - Mayo de 2025: Dell lanzó servidores PowerEdge equipados con GPUs NVIDIA Blackwell Ultra, escalando hasta 192-256 GPUs por rack con enfriamiento por aire y líquido, logrando velocidades de entrenamiento 4 veces mayores y siendo reconocidos como líderes del mercado en servidores de IA en informes de 2025. Este panorama completo destaca el crecimiento robusto y la innovación dinámica que configuran el mercado de ventas de clústeres de GPU para entrenamiento de IA, resaltando las tendencias clave, las perspectivas regionales y los principales actores de la industria que impulsan los futuros desarrollos.