Los 30+ principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores
Según nuestra experiencia ejecutando el benchmark de GPU en la nube de AIMultiple, comparamos a los fabricantes de chips por producto, disponibilidad y arquitectura, abarcando GPUs de centros de datos, chips móviles, aceleradores de borde y fundiciones.
30+ fabricantes de chips de IA por categoría
Cada fila nombra un producto representativo, su tipo y su disponibilidad. La disponibilidad distingue entre hardware ofrecido para la venta, servicios en la nube, implementaciones internas y productos anunciados. Las fechas se refieren a hitos documentados. Las fechas de envío futuras siguen siendo objetivos.
GPUs frente a ASICs en las arquitecturas de chips de IA
Las GPUs son procesadores paralelos programables utilizados para entrenamiento e inferencia. TPU y Trainium admiten ambas cargas de trabajo, mientras que otros diseños se centran en la inferencia. La arquitectura por sí sola no determina el rendimiento para un modelo particular.
Las columnas de entrenamiento e inferencia describen el alcance de la carga de trabajo declarado. La evidencia identifica la base de cada fila como Especificación, Afirmación de hoja de ruta, Benchmark del proveedor o Benchmark independiente. El benchmark independiente se aplica al hardware probado nombrado. No valida los demás productos del proveedor ni las generaciones futuras.
Proveedores de GPU y aceleradores para centros de datos
1. NVIDIA
NVIDIA diseña GPUs y sistemas para el entrenamiento y la inferencia de IA. Sus productos para centros de datos van desde aceleradores individuales hasta racks que conectan GPUs, CPUs host y redes. Subcontrata la fabricación de chips a TSMC.
GPUs y sistemas para centros de datos
Las familias Hopper y Blackwell incluyen H200, B300 y GB300. Los sistemas HGX combinan ocho GPUs, mientras que los racks NVL72 conectan 72 GPUs con NVLink.1
NVIDIA presentó Vera Rubin, su plataforma posterior a Blackwell Ultra, en CES 2026 como una plataforma de seis chips.2 En GTC el 16 de marzo de 2026, NVIDIA la amplió a siete chips: la CPU Vera, la GPU Rubin, el switch NVLink 6, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, el switch Ethernet Spectrum-6 y el Groq 3 LPU, y los declaró en plena producción.3 El 16 de septiembre de 2026, CoreWeave anunció que había puesto en marcha un clúster multi-rack Vera Rubin NVL72 que conecta cientos de GPUs Rubin en su nube.4 Blackwell y el GB300 NVL72 siguieron siendo el producto de volumen de ingresos durante el primer trimestre del año fiscal 2027.
El rack Vera Rubin NVL72 empareja 72 GPUs Rubin con 36 CPUs Vera para 3.600 PFLOPS de inferencia NVFP4, 20,7 TB de HBM4 y 260 TB/s de ancho de banda de escalado NVLink 6.5 Se reporta que la GPU Rubin está construida con N3P de TSMC y HBM4, un nodo que NVIDIA no ha confirmado.
El séptimo chip proviene del acuerdo de licencia de diciembre de 2025 de NVIDIA con Groq, cubierto en la sección de Groq a continuación.
El Groq 3 LPU es un chip de inferencia dedicado, y Samsung Foundry lo fabrica.6 Los racks Groq 3 LPX están previstos para la segunda mitad de 2026, y NVIDIA proyecta hasta 35x más rendimiento por megavatio para modelos de billones de parámetros cuando LPX se combine con Vera Rubin NVL72.7
Acceso en la nube y software
La mayoría de los actores de la nube ofrecen hardware de NVIDIA como sus GPUs en la nube. Morgan Stanley situó a NVIDIA en aproximadamente el 85 % de los ingresos de procesadores de IA en marzo de 2026, con ASICs personalizados por encima del 10 % y AMD por debajo del 5 %.8 Bloomberg Intelligence espera que NVIDIA mantenga entre el 70 % y el 75 % del mercado de aceleradores de IA hasta 2030.9
NVIDIA Dynamo, anunciado en GTC 2025, es un framework de inferencia de código abierto para la implementación de alto rendimiento y baja latencia de modelos de IA generativa en entornos distribuidos.10
NVIDIA también ofrece los servicios DGX Cloud. Su mercado DGX Cloud Lepton conecta a los desarrolladores con proveedores de GPU en la nube, incluidos CoreWeave, Lambda y Crusoe.11
Sistemas de escritorio y empresariales
DGX Spark (anteriormente Project Digits) es una supercomputadora de IA de escritorio con un Grace Blackwell Superchip con una GPU NVIDIA Blackwell RTX con 6.144 núcleos CUDA y Tensor Cores de quinta generación con precisión FP4, conectada mediante la interconexión chip a chip NVIDIA NVLink-C2C a una CPU NVIDIA Grace de 20 núcleos, con hasta 1 petaflop de cómputo de IA y 128 GB de memoria unificada.1213
Anunciados en mayo de 2025 en Computex, NVIDIA presentó los servidores RTX PRO impulsados por GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, diseñados para fábricas de IA empresariales.14
Ingresos del centro de datos
Los ingresos del centro de datos de NVIDIA y su participación en los ingresos totales se informan por año fiscal de NVIDIA.15
2. AMD
AMD es un fabricante de chips fabless con productos de CPU, GPU y aceleradores de IA.
AMD lanzó MI300 para cargas de trabajo de entrenamiento de IA en junio de 2023 y está compitiendo con NVIDIA por cuota de mercado. Startups, empresas y gigantes tecnológicos adoptaron hardware de AMD en 2023, cuando el hardware de NVIDIA era difícil de conseguir en medio del auge de la IA generativa desencadenado por el lanzamiento de ChatGPT.161718
En 2025, AMD adquirió un equipo de ingenieros de hardware y software de IA de Untether IA junto con la startup de compiladores Brium. En junio de 2026, AMD anunció la adquisición de MEXT, cuya tecnología de memoria predictiva está diseñada para hacer que la flash se comporte más como DRAM y reducir el costo de memoria del centro de datos.1920 AMD también acordó adquirir Taalas en agosto de 2026, como se cubre en el perfil de Taalas a continuación.21
AMD lanzó el Instinct MI350X y MI355X el 12 de junio de 2025 en Advancing IA 2025.22 El MI355X está construido sobre CDNA4 en TSMC 3nm con 288 GB de HBM3E y 10,1 PFLOPS de MXFP4, y AMD lo posiciona frente al Blackwell B200 de NVIDIA. AMD siguió el 7 de mayo de 2026 con el Instinct MI350P, una tarjeta PCIe pasiva 5.0 con 144 GB de HBM3E y un TBP máximo de 600 W.23
AMD anunció un acuerdo con OpenAI el 6 de octubre de 2025 que cubre 6 GW, con la primera capacidad de 1 GW de la serie MI450 a partir de la segunda mitad de 2026.24
AMD nombró a Oracle Cloud Infrastructure como socio de lanzamiento el 14 de octubre de 2025 para un lote inicial de 50.000 GPUs de la serie MI450 a partir del tercer trimestre calendario de 2026.25
AMD anunció un acuerdo con Meta el 24 de febrero de 2026 para hasta 6 GW a partir de la segunda mitad de 2026, utilizando una GPU Instinct personalizada basada en la arquitectura MI450.2627
AMD anunció un acuerdo con Anthropic el 22 de julio de 2026 para hasta 2 GW de GPUs de la serie MI450 en racks Helios a partir de la primera mitad de 2027.28
Para comparaciones de inferencia medidas entre NVIDIA y AMD GPUs, consulte nuestro benchmark de concurrencia de GPU.
Serie MI400
AMD lanzó la serie Instinct MI400 en Advancing IA 2026 el 22-23 de julio de 2026.29 El MI455X es el miembro de la familia enfocado en IA. AMD lo lista como CDNA5 en "TSMC 2nm | 3nm FinFET" con 320 mil millones de transistores, 432 GB de HBM4, 23,3 TB/s de ancho de banda de memoria pico y 40,3 PFLOPS de OCP MXFP4.30 Helios, el sistema a escala de rack construido en torno a la serie MI400, está en plena producción con primeros envíos a partir de finales del tercer trimestre de 2026.29
Un tercer miembro de la familia, el MI440X, se presentó en CES 2026 el 5 de enero de 2026 para IA empresarial on-premises en un factor de forma compacto de ocho GPUs, y AMD no ha publicado especificaciones desde entonces.31 Más adelante, la hoja de ruta de AMD sitúa la serie Instinct MI500 en 2027 y la serie MI600 en 2028, con la arquitectura CDNA 6, tecnología de proceso 2nm y detalles de memoria HBM4E para el MI500 presentados en CES 2026.29
El MI430X es el miembro de HPC e IA soberana de la serie MI400. AMD lo anunció el 19 de noviembre de 2025 durante la semana SC25, con 432 GB de HBM4 y 19,6 TB/s, y actualizó sus especificaciones el 23 de julio de 2026. La página del producto de AMD ahora lista hasta 288 TFLOPS de FP64 teórico pico basado en hardware, hasta 9,2 PFLOPS de FP4 y MXFP4 pico, 432 GB de HBM4 integrada y hasta 23,3 TB/s de ancho de banda de memoria teórico pico.32 El soporte FP64 a velocidad completa lo distingue del MI455X para la computación científica.
AMD espera que el MI430X esté disponible en 2027 y no ha publicado recuento de transistores, potencia de placa ni litografía. Dos cifras en los propios materiales de AMD discrepan. El FAQ de la página de inicio de la serie MI400 aún indica hasta 19,6 TB/s donde la página de especificaciones del MI430X indica 23,3 TB/s, y el FAQ de la página del MI430X contiene una errata que dice 2,3 TB/s.32
AMD nombra tres sistemas objetivo para el MI430X: Discovery en el Oak Ridge National Laboratory, previsto para 2028. Otro objetivo es Alice Recoque, el primer sistema exaescala de Francia. AMD también nombra Herder en HLRS Stuttgart, anunciado con HPE el 2 de diciembre de 2025. Lux, el clúster de fábrica de IA de Oak Ridge anunciado el 27 de octubre de 2025, está construido sobre MI355X y no es un sistema MI430X.
Software
El software de IA de AMD se ejecuta sobre la pila ROCm. SemiAnalysis, en un benchmark del 22 de diciembre de 2024 del MI300X frente a H100 y H200, dio a AMD un 0 % de probabilidad de romper el foso de CUDA de NVIDIA, encontrando que CUDA funcionaba de inmediato para la mayoría de tareas mientras que el software de AMD requería una configuración significativa.33
Los mismos analistas han revisado desde entonces esa valoración, el 25 de julio de 2026, a "una gran probabilidad de éxito siempre que AMD resuelva los dos riesgos principales que describimos a continuación": el incremento de producción del rack Helios, donde SerDes débiles requieren que hasta el 85 % del backplane sea retemporizado con más de 550 retimers Ethernet de Broadcom por rack, y una persistente falta de clústeres internos estables de GPU para desarrollo de software y CI de pruebas automatizadas.34
En Advancing IA 2026, AMD se comprometió a una cadencia fija de lanzamiento de funciones de seis semanas en lugar de su ciclo anterior aproximadamente trimestral.35
Ecosistema
Al igual que NVIDIA, AMD está invirtiendo selectivamente en usuarios de sus soluciones para impulsar la adopción de su hardware.36 También ha vinculado capital a sus mayores compromisos, emitiendo a OpenAI y Meta cada uno un warrant basado en rendimiento para hasta 160 millones de acciones a $0,01, con vesting contra hitos de envío de Instinct.37
3. Intel
Intel tiene una larga historia de desarrollo de semiconductores. A diferencia de los fabless NVIDIA y AMD, Intel posee sus propias fábricas y construye piezas como el Xeon 6+ basado en 18A internamente. No se autoabastece exclusivamente. También obtiene componentes relacionados con IA de TSMC, y el propio Gaudi 3 se fabricó en el proceso 5nm de TSMC.38
Gaudi 3 es el último acelerador de IA dedicado en la línea Gaudi de Intel. Intel no ha anunciado ningún sucesor de Gaudi, y cada paso de su hoja de ruta publicada después de él es una GPU.3940 El chip en sí no ha sido retirado. La página del producto de Intel aún lista la tarjeta PCIe Gaudi 3 (HL-338) como en envío, y Intel no ha publicado ningún aviso de fin de vida para ella.41 Intel fijó un objetivo de $500 millones en ingresos de Gaudi para 2024 y abandonó el objetivo en su conferencia de resultados del tercer trimestre el 31 de octubre de 2024. En CES 2026 reconoció que Gaudi "no satisfizo las necesidades del mercado de entrenamiento de IA de frontera".39
Intel canceló su GPU Falcon Shores para pivotar a Jaguar Shores, un acelerador de IA a escala de rack cuyos detalles confirmados se limitan a la marca Gaudi y memoria HBM4 de SK hynix, sin nodo de proceso declarado.39 En CES 2026, la hoja de ruta de Intel se refirió a "la línea de productos Shores" sin el nombre Jaguar, y Intel no ha anunciado un cambio de nombre. Intel hizo nuevos anuncios de hardware de IA en Computex 2026, incluido su procesador Xeon 6+ en el nodo 18A.4243
Crescent Island es una GPU de centro de datos basada en Xe3P optimizada para inferencia, anunciada por primera vez el 14 de octubre de 2025 en la OCP Global Summit con 160 GB de LPDDR5X y muestras para clientes previstas para la segunda mitad de 2026.44 Intel lo detalló en Computex 2026 como una tarjeta PCIe refrigerada por aire de 350 W que admite tipos de datos desde FP4 hasta FP64, con una configuración máxima de socios de 480 GB. La tarjeta anunciada tiene 160 GB.39
4. Qualcomm
Qualcomm es un diseñador fabless conocido principalmente por SoCs móviles, y ha anunciado una línea de productos para centros de datos construida en torno a la inferencia. La antigua familia Cloud IA 100 es la línea de centros de datos de Qualcomm que los compradores pueden pedir hoy. Dos marcas de Qualcomm separadas por una letra se sitúan a ambos lados de esa línea. Dragonwing, presentada el 25 de febrero de 2025, cubre IoT industrial y embebido, redes e infraestructura celular y lleva las piezas de IA de borde de la compañía, mientras que Dragonfly, lanzada el 24 de junio de 2026, es la marca de centros de datos.45
AI200, AI250 y la hoja de ruta de centros de datos
El 27 de octubre de 2025, Qualcomm anunció el AI200 y el AI250, dos soluciones de inferencia de IA a escala de rack. Ambos ahora se sitúan bajo la marca Dragonfly que Qualcomm lanzó en junio de 2026.46 El AI200 admite 768 GB de LPDDR por tarjeta, y Qualcomm dijo en el anuncio que se esperaba que el AI200 y el AI250 estuvieran disponibles comercialmente en 2026 y 2027 respectivamente.
El AI250 introduce una arquitectura de cómputo cercano a la memoria que Qualcomm dice que entrega 133 TB/s de ancho de banda de memoria efectivo por tarjeta, 18 veces el AI200. Esta es una especificación de hoja de ruta del proveedor. Ambos racks utilizan refrigeración líquida directa, y Qualcomm ahora especifica un rack de 140 kW compatible con OCP ORv3.47
El 24 de junio de 2026, Qualcomm presentó tres productos adicionales para centros de datos.47 El Dragonfly C1000 es una CPU de centro de datos que se espera que alcance disponibilidad comercial en 2028, y Qualcomm nombró a Meta como su cliente bajo una colaboración multigeneracional que cubre CPUs de centros de datos. Qualcomm High Bandwidth Compute (HBC) une cómputo con ancho de banda de memoria acelerado en una solución de silicio apilado 3D, convirtiéndola en una arquitectura de cómputo, y HBC Gen 1, emparejado con el AI250, se espera que alcance muestreo comercial a mediados de 2027. El Dragonfly AI300 es un acelerador de inferencia con muestreo comercial esperado en 2028. Qualcomm apunta a más de $15 mil millones de ingresos de centros de datos para el año fiscal 2029.48
El 8 de septiembre de 2026, Qualcomm anunció una colaboración multigeneracional con Amazon en silicio personalizado para inferencia de IA y conectividad óptica de hasta 1.6T.49
Adquisiciones y la familia Cloud IA 100
Qualcomm completó su adquisición de Alphawave el 18 de diciembre de 2025. Qualcomm completó su adquisición de Modular el 29 de julio de 2026. Mojo, MAX y Modular Cloud continúan como productos y marcas.50
Antes de la línea Dragonfly, los aceleradores de inferencia de centros de datos de Qualcomm eran las tarjetas Cloud IA 100. La tarjeta PCIe Cloud IA 100 Pro consume 75 W y está clasificada en hasta 400 TOPS INT8 y hasta 200 TFLOPS FP16.
Aceleradores de IA especializados y proveedores de inferencia
5. Groq
Groq fue fundada por ex empleados de Google y construyó su negocio en torno al LPU (Unidad de Procesamiento de Lenguaje), una arquitectura de chip diseñada para inferencia de baja latencia.
El 24 de diciembre de 2025, Groq anunció que había llegado a un acuerdo de licencia no exclusivo con NVIDIA que cubre la tecnología de inferencia de Groq, y que el fundador y CEO Jonathan Ross, el presidente Sunny Madra y otros miembros senior del equipo se habían unido a NVIDIA.51 Groq declaró que continúa como empresa independiente. CNBC situó la transacción en un reportado ~$20 mil millones en efectivo, lo que la convertiría en la mayor de NVIDIA hasta la fecha, una cifra atribuida a Alex Davis, CEO del inversor de Groq Disruptive, quien también dijo que NVIDIA adquiere todos los activos de Groq excepto el negocio GroqCloud.52 NVIDIA no ha publicado ningún comunicado de prensa sobre el acuerdo, la CFO de NVIDIA, Colette Kress, se negó a comentar el precio, y Reuters señaló que ninguna de las dos empresas lo confirmó. Jensen Huang dijo a los empleados: "Aunque estamos añadiendo empleados talentosos a nuestras filas y licenciando la IP de Groq, no estamos adquiriendo Groq como empresa". NVIDIA presentó el producto resultante, el NVIDIA Groq 3 LPU, en GTC el 16 de marzo de 2026 como el séptimo chip de la plataforma Vera Rubin.7
Groq opera una nube de inferencia y es socio de NVIDIA Cloud. En agosto de 2026 reportó 13 centros de datos, más de seis millones de desarrolladores y 54 MW de capacidad, con un objetivo por encima de 200 MW en 2027.53 Su centro de datos de Dammam, construido con Aramco Digital, está respaldado por un compromiso de inversión saudí de $1,5 mil millones anunciado en febrero de 2025.54
El 17 de agosto de 2026, Groq LLC anunció una Serie A de $350 millones a una valoración de $3,5 mil millones, liderada por Disruptive con participación prevista de NVIDIA. El comunicado llama a las rondas de junio y agosto $1 mil millones de financiación reciente, aunque afirma que la Serie A sigue sujeta a condiciones de cierre habituales.53
6. SambaNova Systems
SambaNova desarrolla Unidades de Datos Reconfigurables (RDUs) y ofrece inferencia a través de SambaCloud. Completó el primer cierre de una Serie F de $1 mil millones a una valoración de $11 mil millones el 8 de julio de 2026.55
SambaNova presentó el SN50, su última Unidad de Datos Reconfigurable (RDU), el 24 de febrero de 2026, con envíos a clientes previstos para la segunda mitad de 2026. SambaNova especifica 5x más cómputo por acelerador y 4x más ancho de banda de red que la generación anterior SN40L, y admite una arquitectura de memoria de tres niveles para modelos de hasta 10 billones de parámetros y contexto de hasta 10 millones de tokens.56 SoftBank Corp. será el primer cliente en implementar SN50 dentro de sus centros de datos de IA en Japón.
SambaNova también anunció una colaboración estratégica plurianual planificada con Intel para ofrecer soluciones de inferencia de IA.
SambaNova Systems alquila su plataforma a empresas a través de SambaCloud.57
7. Cerebras
Cerebras construye aceleradores a escala de oblea. Su WSE-3 integra cuatro billones de transistores y 900.000 núcleos de IA en un solo procesador a escala de oblea.58
WSE-3 es la generación actual en envío, y Cerebras no ha anunciado un sucesor.
El sistema de Cerebras funciona con empresas farmacéuticas como AstraZeneca y GlaxoSmithKline y laboratorios de investigación que dependen de él para simulaciones. También apunta a los creadores de LLMs, ya que sus chips pueden reducir los costes de inferencia para modelos de frontera.
Cerebras también ofrece sus chips en su nube a empresas. El 1 de septiembre de 2026 anunció un proyecto de centro de datos finlandés con Compute Nordic Finland, escalando en fases hasta 165 MW de capacidad de TI contratada. La construcción de la fase inicial de 50 MW estaba en marcha.59
Cerebras cotiza en Nasdaq bajo el ticker CBRS desde el 14 de mayo de 2026, tras una IPO que recaudó alrededor de $6,38 mil millones en ingresos brutos.60 Guía los ingresos centrales del año fiscal 2026 a $855-865 millones, y firmó un acuerdo de inferencia de 750 MW con OpenAI el 14 de enero de 2026 que su propio comunicado del primer trimestre valora en más de $20 mil millones.61
8. d-Matrix
d-Matrix desarrolla aceleradores de inferencia que colocan el cómputo cerca de la SRAM para reducir el movimiento de datos.62
Corsair, la plataforma de inferencia de IA de la compañía, entró en plena producción el 9 de junio de 2026, construida sobre una arquitectura de chiplet de cómputo en memoria basada en SRAM.62
La aceleración de 10x asociada a Corsair proviene de benchmarking realizado por socios. El evaluador, Gimlet Labs, es un socio comercial de d-Matrix, y la publicación del benchmark lleva al cofundador y CTO de d-Matrix en la firma. El resultado medido es una mejora de latencia de solicitud de extremo a extremo de 2-10x en gpt-oss-120b para una configuración de decodificación especulativa, no un 10x general sobre GPUs.
9. Rebellions
Rebellions es una startup con sede en Corea centrada en la inferencia de LLMs. Se fusionó con otra firma coreana de diseño de semiconductores, SAPEON.63 La financiación total es de unos $850 millones.64 La IPO no ha ocurrido. Rebellions dijo el 8 de julio de 2026 que apunta al primer o segundo trimestre de 2027, inclinándose por una cotización en el mercado principal KOSPI.65
REBEL-Quad es el acelerador de segunda generación, cuatro chiplets construidos en el proceso 4nm de Samsung, y Rebel100 es su nombre comercial productizado.
10. Tenstorrent
El último procesador Blackhole Tensix de Tenstorrent entrega 664 TFLOPS (BLOCKFP8) de rendimiento, emparejado con 32 GB de memoria GDDR6 y 512 GB/s de ancho de banda de memoria.
La tarjeta P150a tiene un precio de $1,399 y cuenta con cuatro puertos QSFP-DD 800G para escalado multi-tarjeta. El modelo de entrada P100a comienza en $999.66
Desde enero de 2026, todas las tarjetas Blackhole p150 se envían con 120 núcleos Tensix en lugar de 140, y el firmware versión v19.5.0 aplicó la misma reducción retroactivamente a las tarjetas vendidas. Tenstorrent sitúa el costo en 1-2 % en cargas de trabajo típicas.67
Tenstorrent ofrece una pila de software totalmente de código abierto. La empresa recaudó $700 millones en diciembre de 2024.68
11. Positron
Positron fue fundada en 2023 y se centra exclusivamente en la inferencia de modelos transformer. Adopta un enfoque ASIC y diseña, fabrica y ensambla sus chips en los Estados Unidos.
Productos:
- Atlas (en envío ahora): Un servidor de inferencia transformer con 8x Aceleradores Positron Archer Transformer con 256 GB totales de HBM. La empresa afirma >4x rendimiento por vatio y >3x rendimiento por dólar en comparación con los sistemas Hopper de NVIDIA, con benchmarking en Llama 3.1 8B con cómputo BF16.69
- Titan (previsto para 2027): Un sistema sucesor con más de 8 TB de memoria impulsado por 4x chips personalizados Asimov, diseñado para soportar modelos de hasta 16 billones de parámetros y ventanas de contexto de más de 10 millones de tokens en un factor de forma 4U refrigerado por aire.70
- Asimov (previsto para 2027): Silicio de acelerador de inferencia personalizado con más de 2 TB de memoria por chip.
Positron recaudó una ronda Serie B de más de $230 millones a principios de 2026.71
12. _etched
Su enfoque sacrifica flexibilidad por eficiencia al quemar arquitecturas de modelos en sus chips.
Etched salió del modo sigiloso el 30 de junio de 2026 con silicio A0 de primera pasada de vuelta del proceso N4P de TSMC, más de $1 mil millones en contratos firmados con clientes y $800 millones recaudados.72 El 23 de julio de 2026 anunció una Serie C de $300 millones a una valoración de $10,3 mil millones, liderada por Sequoia.73
La empresa ya no utiliza el nombre de producto Sohu. Ahora se describe como constructora de clústeres de inferencia de frontera que ejecutan DeepSeek, Qwen, Mamba y Llama, por lo que el diseño ya no es solo para transformers.72
Dos preguntas quedan abiertas. Etched no ha publicado ningún benchmark de terceros y no nombra a ningún cliente detrás de los contratos que reporta, por lo que sus cifras de rendimiento siguen siendo mediciones internas. La cuestión de obsolescencia que planteó el diseño original de Sohu ahora se aplica al conjunto más amplio de modelos, ya que un chip construido en torno a un grupo fijo de arquitecturas tiene que ser reorientado una vez que esas arquitecturas sean superadas.
13. Taalas
Taalas fue fundada a principios de 2023 y cablea modelos individuales directamente en silicio personalizado, produciendo lo que la empresa llama "Hardcore Models".74 La empresa afirma que puede transformar cualquier modelo de IA nunca visto en silicio personalizado en dos meses. AMD anunció un acuerdo para adquirir Taalas el 6 de agosto de 2026, sujeto a condiciones de cierre y aprobaciones regulatorias. AMD planea integrar su tecnología en sistemas junto con las GPUs Instinct.21
La arquitectura de Taalas unifica almacenamiento y cómputo en un solo chip a densidad de nivel DRAM, eliminando la necesidad de HBM, empaquetado avanzado, apilamiento 3D, refrigeración líquida o E/S de alta velocidad.
Productos:
- HC1 (disponible ahora): Un demostrador tecnológico cableado con Llama 3.1 8B, construido en TSMC 6nm con 53 mil millones de transistores. Taalas afirma 17.000 tokens por segundo por usuario en un servidor refrigerado por aire de 2,5 kW. Sin embargo, el modelo utiliza una agresiva cuantización personalizada de 3 y 6 bits, lo que introduce degradaciones de calidad en comparación con las líneas base de GPU.75
- HC2 (objetivo de hoja de ruta para invierno de 2026, aún no es un producto): Una plataforma de segunda generación con mayor densidad, ejecución más rápida y formatos estándar de coma flotante de 4 bits para abordar las limitaciones de cuantización del HC1.
14. Extropic
Extropic recaudó una ronda de $14 millones a finales de 2023 para usar la termodinámica en la computación. Su página de hardware lista tres piezas. X0 es un prototipo de silicio del primer trimestre de 2025, y XTR-0 es una plataforma de desarrollo enviada en números limitados a investigadores seleccionados en el tercer trimestre de 2025. Ambos fueron presentados el 29 de octubre de 2025. Z1, el primer chip a escala de producción, está listado como acceso temprano en 2026.76
15. Vaire
Vaire desarrolla circuitos de computación reversible que recuperan parte de la energía de conmutación para su reutilización. Sus resultados publicados se refieren a circuitos de prueba.
El primer chip de prueba de Vaire, con nombre en clave Ice River, es un demostrador CMOS de 22nm. Las mediciones reportadas en septiembre de 2025 dieron un factor de recuperación de energía de 1,77 para una matriz de condensadores impulsada por el resonador de Vaire y de 1,41 para un registro de desplazamiento en el mismo chip, contra aproximadamente 2x predicho en simulación.77 La cifra del 50 % reportada en el tape-out se aplica solo al resonador y excluye gastos generales de energía adicionales.7879
16. Fractile
Fractile desarrolla procesadores de inferencia de IA que intercalan memoria y cómputo en el mismo die.80
Fractile afirma que su diseño puede ejecutar modelos de frontera hasta 25 veces más rápido que las GPUs. La comparación es una afirmación del proveedor. Aquí no se establece un producto en envío.
Fractile anunció una Serie B de $220 millones el 13 de mayo de 2026.81 Los informes sobre la ronda sitúan la valoración en aproximadamente $1 mil millones, cifra que la empresa no ha confirmado.
17. FuriosaAI
FuriosaAI desarrolla RNGD, un acelerador de centro de datos para inferencia de IA. Anunció disponibilidad en volumen el 27 de enero de 2026, como tarjeta PCIe y en su servidor NXT RNGD de ocho tarjetas. La tarjeta tiene un TDP declarado de 180 W.82
Su SDK admite compilación de modelos, ejecución multi-chip y una API compatible con OpenAI. FuriosaAI reporta disponibilidad en volumen y publica sus propias comparaciones de rendimiento de GPU.82
18. Graphcore
Graphcore desarrolla Unidades de Procesamiento de Inteligencia (IPUs) y sistemas como IPU-POD256. SoftBank adquirió la empresa en julio de 2024.83
SoftBank inyectó otros $457 millones en Graphcore el 10 de abril de 2026.84
19. Mythic
Mythic fue fundada en 2012 y se centra en IA de borde. Mythic sigue un camino poco convencional, una arquitectura de cómputo analógico, que busca ofrecer computación de IA de borde con eficiencia energética.
Mythic desarrolló el M1076 Analog Matrix Processor y la tarjeta MM1076.85
Mythic recaudó una ronda sobresuscrita de $125 millones liderada por DCVC el 17 de diciembre de 2025.86 Adquirió Videantis el 19 de mayo de 2026.87
20. Speedata
Fundada en 2019 en Tel Aviv, Speedata desarrolla una Unidad de Procesamiento de Analítica (APU) diseñada para acelerar el análisis de big data y las cargas de trabajo de IA. Es una APU dirigida a cargas de trabajo de Apache Spark, con planes para soportar otras plataformas importantes de análisis de datos.
Speedata recaudó $44 millones en una ronda Serie B en junio de 2025, liderada por Walden Catalyst Ventures, 83North y otros, llevando su financiación total a $114 millones.88
21. Axelera IA
Fundada en julio de 2021 en Eindhoven, Países Bajos, Axelera IA se especializa en tecnología de aceleración de hardware de IA para visión artificial e IA generativa. La empresa está desarrollando Titania, un chiplet de inferencia de IA basado en su arquitectura de Computación In-Memory Digital (D-IMC), diseñado para acelerar cargas de trabajo de IA desde el borde hasta la nube.
Axelera IA recaudó más de $250 millones el 24 de febrero de 2026, llevando su total a más de $450 millones en capital, subvenciones y deuda de riesgo.8990
Axelera lanzó Europa el 15 de septiembre de 2026 y afirma que se está enviando como chip y en tarjetas PCIe Edge 232p y Server 250p. También lista sistemas validados Edge 232p de Dell y Supermicro.91 Titania sigue prevista para 2028.
22. NextSilicon
NextSilicon, fundada en Tel Aviv en 2017, vende Maverick-2, un acelerador de flujo de datos reconfigurable en tiempo de ejecución construido en el proceso 5nm de TSMC y enviado como tarjeta PCIe Gen 5 con 96 GB de HBM3E o como módulo OAM con 192 GB.92 La empresa dice que Maverick-2 está implementado en decenas de sitios de clientes. Un sitio nombrado es Spectra de Sandia National Laboratories, un sistema de 64 nodos con 128 aceleradores Maverick-2 de doble die que pasó la aceptación completa del sistema bajo el programa Vanguard de Sandia en mayo de 2026 después de ejecutar HPCG, LAMMPS y SPARTA.9394 La cifra de 10x-una-GPU-a-la-mitad-de-potencia que cita NextSilicon es propia, no una medición independiente. En junio de 2026, la empresa dijo que convertiría Arbel, el núcleo RISC-V dentro de Maverick-2 y también un chip de prueba independiente de 2,5 GHz, en procesadores de servidor de 64 y 128 núcleos orientados a 3,4 GHz y esperados para el primer trimestre de 2028.95
Plataformas en la nube y sistemas integrados de IA
23. AWS
AWS produce chips Trainium para el entrenamiento de modelos y chips Inferentia para la inferencia. Comenzó a desarrollar sus propios chips después de Google.
Los chips Trainium2 forman el clúster Project Rainier, que impulsa los modelos de desarrollador de LLM Anthropic. El recuento en el lanzamiento del clúster en octubre de 2025 era de casi medio millón de chips, y Anthropic declaró el 20 de abril de 2026 que utiliza más de un millón de chips Trainium2.96
Trainium3 y los Trn3 UltraServers alcanzaron disponibilidad general el 2 de diciembre de 2025.97 Trainium3 es el chip de IA de cuarta generación de AWS y el primero construido en un proceso de 3nm, clasificado en 2,52 PFLOPS de cómputo FP8, 144 GB de HBM3e y 4,9 TB/s de ancho de banda de memoria por chip. Un Trn3 UltraServer escala a 144 chips para 362 FP8 PFLOPS, 20,7 TB de HBM3e y 706 TB/s de ancho de banda de memoria.
AWS anunció Trainium4 como elemento de hoja de ruta en re:Invent 2025, con soporte para NVLink Fusion de NVIDIA. En la conferencia de resultados del primer trimestre de 2026, Amazon dijo que Trainium4 está a unos 18 meses de disponibilidad amplia y está en gran parte reservado.98
24. Google Cloud Platform
El TPU de Google Cloud es el chip acelerador de aprendizaje automático diseñado específicamente que impulsa los productos de Google. Google anunció los TPU en 2016.99 El TPU Trillium es la 6.ª generación.100
Ironwood, también llamado TPU v7 o TPU7x, está diseñado para "modelos de pensamiento" complejos como LLMs y MoEs, con 4.614 TFLOPS de cómputo FP8 por chip y hasta 42,5 Exaflops en pods de 9.216 chips.101 Ofrece 2x la eficiencia energética de Trillium. Cada chip lleva 192 GB de High Bandwidth Memory a 7,37 TB/s, con 1,2 TB/s de interconexión entre chips bidireccional (9,6 Tb/s) y un SparseCore mejorado para grandes embeddings.102 Entró en vista previa el 24 de noviembre de 2025 y alcanzó disponibilidad general el 31 de marzo de 2026.103
En Cloud Next el 22 de abril de 2026, Google anunció su octava generación de TPU como dos chips diseñados específicamente, TPU 8t para entrenamiento y TPU 8i para inferencia.104 Un superpod TPU 8t escala a 9.600 chips, dos petabytes de HBM compartida y 121 ExaFLOPS en FP4. Google dice que ambos estarán disponibles más adelante en 2026.
25. Alibaba
Alibaba diseña aceleradores de IA a través de su unidad de chips T-Head (PingTouGe), con una arquitectura de unidad de procesamiento paralelo (PPU) de desarrollo propio y una interconexión ICN personalizada.105
T-Head detalló públicamente el Zhenwu 810E el 29 de enero de 2026. El chip lleva 96 GB de HBM2e y 700 GB/s de ancho de banda entre chips a través de 7 enlaces ICN independientes, un rendimiento que la empresa describe como comparable al H20 de NVIDIA, y Alibaba Cloud lo implementa en clústeres de 10.000 tarjetas. El anuncio divulgó especificaciones del chip existente. El 810E no es silicio nuevo de 2026, y las implementaciones de 10.000 tarjetas son anteriores al anuncio.
El 19-20 de mayo de 2026, Alibaba anunció el Zhenwu M890, con 144 GB de memoria, 800 GB/s de ancho de banda de interconexión entre chips, soporte nativo desde FP32 hasta FP4, y tres veces el rendimiento del 810E. Se envía dentro del supernodo Panjiu AL128, que contiene 128 aceleradores por rack y utiliza el ICN Switch 1.0 a 25,6 Tbps. Alibaba afirma que las entregas acumuladas de la serie Zhenwu superan las 560.000 unidades. Esa cifra cubre toda la serie, no las unidades M890.
Algunas organizaciones norteamericanas, europeas y australianas (por ejemplo, las de la industria de defensa) pueden no preferir usar Alibaba Cloud por razones geopolíticas.
26. IBM
IBM anunció su chip de aprendizaje profundo, la unidad de inteligencia artificial (AIU), en 2022.106 La AIU de IBM se basa en el procesador IBM Telum, que impulsa las capacidades de procesamiento de IA de los servidores mainframe IBM Z.107 IBM también demostró que fusionar cómputo y memoria puede generar eficiencias en el prototipo de procesador North Pole.108
El acelerador de IA de IBM que se envía comercialmente es el Spyre Accelerator, anunciado el 7 de octubre de 2025 y disponible desde el 28 de octubre de 2025 en z17 y LinuxONE 5, y desde principios de diciembre de 2025 en Power11.109 Spyre lleva 32 núcleos de acelerador y 25.600 millones de transistores en un proceso de 5nm, empaquetado como una tarjeta PCIe de 75 W con 128 GB de LPDDR5. Hasta 48 tarjetas se agrupan en un sistema Z o LinuxONE, frente a 16 en Power.
27. Huawei
El Ascend 910C de HiSilicon de Huawei forma parte de la familia de chips Ascend 910 introducida en 2019.
Laboratorios de IA en China están experimentando con el Ascend 910C. La nube de Huawei aloja modelos de DeepSeek, y un investigador de DeepSeek afirma que puede alcanzar el 60 % del rendimiento de inferencia del H100 de NVIDIA.110
Huawei presentó el chip Ascend 950PR junto con la tarjeta aceleradora Atlas 350 el 20 de marzo de 2026.111 La tarjeta Atlas 350 está especificada en 1,56 PFLOPS de cómputo FP4, 112 GB de HBM HiBL 1.0 propietaria de Huawei a 1,4 TB/s de ancho de banda de memoria, 600 W de potencia y 2 TB/s de interconexión. Esas cifras de memoria pertenecen a la tarjeta. El silicio Ascend 950PR en sí está especificado en 128 GB y 1,6 TB/s. Huawei afirma que la tarjeta ofrece 2,8 veces el rendimiento del H20 de NVIDIA, lo cual no es una comparación equivalente, porque el H20 de clase Hopper no tiene soporte FP4 nativo.
Huawei ha publicado una hoja de ruta de Ascend, en su keynote de Huawei Connect 2025 el 18 de septiembre de 2025.112 Lista Ascend 950PR en el primer trimestre de 2026, Ascend 950DT en el cuarto trimestre de 2026, Ascend 960 en el cuarto trimestre de 2027 y Ascend 970 en el cuarto trimestre de 2028. El Ascend 950DT está especificado para 144 GB de HiZQ 2.0, la segunda HBM interna de Huawei, 4 TB/s de ancho de banda de memoria, 2 TB/s de interconexión y cargas de trabajo de decodificación más entrenamiento, con un objetivo de hoja de ruta del cuarto trimestre de 2026. Huawei mostró el Atlas 950 SuperPoD en WAIC 2026 el 18 de julio de 2026, con despliegue comercial aún fijado para el cuarto trimestre de 2026.
28. Microsoft Azure
En Hot Chips 2024, Microsoft presentó Maia 100, su primer acelerador de IA personalizado, construido en el proceso N5 de TSMC. Microsoft lanzó Maia 200 (nombre en clave Braga) el 26 de enero de 2026, como un acelerador de IA centrado en inferencia para Azure, diseñado para reducir los costes de tokens de IA y ofrecer un 30 % mejor rendimiento por dólar sobre los sistemas existentes.113
Maia 200 está construido en TSMC 3nm con más de 140 mil millones de transistores, 216 GB de HBM3e a 7 TB/s, 272 MB de SRAM en chip y más de 10 PFLOPS de cómputo FP4 dentro de un TDP de SoC de 750 W. Microsoft confirmó que Maia 200 estaba en funcionamiento en sus centros de datos de Iowa y Arizona en su conferencia de resultados del tercer trimestre del año fiscal 2026.114
Chips de IA para infraestructura interna
29. Apple
Se informa que el Proyecto ACDC de Apple se centra en construir chips para inferencia de IA en centros de datos.115 El chip de servidor está reportadamente codificado como Baltra y desarrollado con Broadcom, y Apple nunca lo ha reconocido oficialmente. Reuters informó el 15 de julio de 2026, citando a The Information, que el proyecto se ha retrasado y que los servidores de IA internos de Apple todavía funcionan con chips M2 Ultra.116117 M5 se lanzó el 15 de octubre de 2025, y M5 Pro y M5 Max se anunciaron el 3 de marzo de 2026 con un Neural Accelerator en cada núcleo de GPU. Apple está fortaleciendo su estrategia de IA en el dispositivo con el framework Core IA, que ejecuta modelos en silicio de Apple sin dependencias de servidor, respaldado por un repositorio de modelos Core IA de código abierto en GitHub.118119
30. Meta
El Acelerador de Entrenamiento e Inferencia de Meta (MTIA) es una familia de procesadores para cargas de trabajo de IA, como el entrenamiento de los modelos Llama de Meta.
Meta renombró la familia MTIA el 11 de marzo de 2026. La pieza que la empresa llamaba anteriormente Next Gen MTIA es ahora MTIA 200. Está basada en tecnología TSMC 5nm, se afirma que ofrece 3x el rendimiento del MTIA v1, y se aloja en racks que contienen hasta 72 aceleradores.120 MTIA 300 está en producción para entrenamiento de clasificación y recomendación, y MTIA 400, 450 y 500 siguen a lo largo de 2026 y 2027.121
MTIA ejecuta las cargas de trabajo internas de Meta y no se ofrece como acelerador de nube pública.
Broadcom codiseña tecnología para el programa MTIA de Meta. La asociación y los compromisos de capacidad se cubren en el perfil de Broadcom.122
31. OpenAI
OpenAI diseñó su primer chip de IA con Broadcom, y el liderazgo de su equipo de chips tiene experiencia diseñando TPUs en Google.123 OpenAI ha confirmado a TSMC como fundición, pero ni OpenAI ni Broadcom han confirmado un nodo de proceso.124 Informes de la cadena de suministro coreana han utilizado el nombre en clave "Titan" para el chip y lo han situado en el proceso N3 de TSMC, aunque ninguna de las dos empresas usa ese nombre.125
Samsung ha asegurado un acuerdo para suministrar memoria HBM4 para el chip de OpenAI, supuestamente asignando más del 50 % de su capacidad de fundición de Pyeongtaek a dies base HBM4 para este propósito.126 OpenAI y Broadcom anunciaron una colaboración para 10 gigavatios de aceleradores de IA personalizados en octubre de 2025. Se prevé que los racks comiencen en la segunda mitad de 2026 y se completen a finales de 2029. El anuncio afirma que las partes "han firmado un term sheet" para los racks. Un contrato de compra definitivo y el valor financiero permanecen sin revelar.123 El 24 de junio de 2026, los dos presentaron Jalapeño, el primer Procesador de Inteligencia de OpenAI. Ambas empresas afirman que las muestras de ingeniería están ejecutando cargas de trabajo de ML en el laboratorio a la frecuencia y potencia objetivo de producción, incluido GPT-5.3-Codex-Spark, y que la plataforma está diseñada para una implementación inicial a finales de 2026, lo que sitúa al chip en la etapa de muestra de ingeniería post-tape-out.127 El lado del acuerdo de Broadcom, incluidos sus otros clientes de aceleradores personalizados, se cubre en la sección de Broadcom a continuación.
Socios de diseño de ASICs de IA personalizados
32. Broadcom
Broadcom codiseña aceleradores de IA personalizados con los clientes y suministra la red que los conecta. Estos chips específicos para clientes no se venden como un acelerador comercial de marca.
Broadcom reportó $16,7 mil millones en ingresos de semiconductores de IA para el tercer trimestre del año fiscal 2026 el 2 de septiembre de 2026, un 221 % más interanual. Pronosticó $21,7 mil millones para el cuarto trimestre.128
En la llamada del 3 de junio, Broadcom repasó seis clientes principales de IA pero nombró a cuatro de ellos: Google, Anthropic, OpenAI y Meta. Los otros dos permanecen sin revelar y fueron descritos como dos clientes con $6 mil millones en órdenes de compra recibidas hasta la fecha, con envíos que comienzan a finales de 2026 y se aceleran hacia 2027. Las listas publicadas que nombran a los seis se basan en inferencias de analistas para las identidades no reveladas.129
La divulgación de Broadcom varía según el cliente:
- Google tiene un acuerdo multigeneracional de TPU y redes de IA, sin cifra de gigavatios dada. El Form 8-K de Broadcom divulga un Acuerdo a Largo Plazo para desarrollar y suministrar TPUs personalizados para las futuras generaciones de Google, más un Acuerdo de Garantía de Suministro que cubre componentes de red hasta 2031.130
- Anthropic toma más de 1 GW de cómputo basado en TPU en 2026, más un acuerdo de abril para otros 5 GW de cómputo a partir de 2027. El mismo Form 8-K sitúa la cifra en aproximadamente 3,5 gigavatios a partir de 2027, cuyo consumo vincula al éxito comercial continuo de Anthropic. La cifra de 3,5 GW proviene del documento de Broadcom, mientras que la publicación de Anthropic cuantifica el compromiso como "múltiples gigavatios". El documento describe el acuerdo como una expansión de una colaboración existente.130
- Para OpenAI, se ha entregado silicio, se espera producción a finales de 2026, y OpenAI está contratado por 1,3 GW en 2027 dentro del acuerdo mayor de 10 GW para 2029. El chip en sí se cubre en la sección de OpenAI anterior.129
- Meta tiene una asociación multigeneracional de XPU MTIA orientada a 3 GW hasta finales de 2028, con un pedido inicial de 1 GW que se entregará a partir de la segunda mitad de 2027. Hock Tan está dejando la junta de Meta para pasar a un rol de asesor.129122
El 26 de febrero de 2026, Broadcom comenzó a enviar un SoC de cómputo personalizado de 2nm, construido en su plataforma 3.5D eXtreme Dimension System in Package (XDSiP). Ese SoC respalda el programa de procesadores FUJITSU-MONAKA de Fujitsu. Broadcom dice que los XPU para su base de clientes más amplia se envían a partir de la segunda mitad de 2026.131 En redes, Broadcom dijo en marzo de 2026 que Tomahawk 6 es el único switch 102.4T en envío en volumen de producción, y Jericho 4, un enrutador de fábrica de 51,2 Tbps lanzado en agosto de 2025, está en envío.
El 9 de junio de 2026, Broadcom anunció la Plataforma IA XPV con Apollo y Blackstone como inversores ancla iniciales. La Plataforma está diseñada para habilitar más de 20 gigavatios de capacidad de cómputo hasta 2028, utilizando XPUs de Broadcom y redes personalizadas para laboratorios de IA de frontera, incluidos Anthropic y OpenAI. Se lanzó con un tramo inicial de $35 mil millones, financiando la expansión previamente anunciada de Anthropic de más de 1 gigavatio en sitios basados en Fluidstack a partir de mediados de 2026. Los más de 20 gigavatios son el objetivo de diseño de la Plataforma hasta 2028 y no están financiados por ese tramo.132
Las estimaciones de terceros sobre la cuota de ASICs personalizados en el mercado de procesadores de IA dependen de lo que se esté contando. Bloomberg Intelligence divide el mercado de ASICs personalizados entre Broadcom con un 60 % a 80 % y Marvell con un 20 % a 25 %.
33. Marvell
Marvell diseña silicio de IA personalizado, que llama XPUs, para hiperescaladores, junto con el silicio de interconexión, óptica y redes que conecta esos chips. Bloomberg Intelligence lo sitúa segundo después de Broadcom en el mercado de ASICs de IA personalizados.
Para el segundo trimestre del año fiscal 2027, reportado el 27 de agosto de 2026, Marvell registró $2,739 millones en ingresos totales y $2,172 millones en ingresos de centros de datos. Los ingresos de centros de datos aumentaron un 46 % interanual. Su pronóstico de ingresos totales del tercer trimestre fue de $3,15 mil millones, más o menos un 5 %.133
El 31 de marzo de 2026, NVIDIA y Marvell anunciaron una asociación estratégica que conecta a Marvell con la fábrica de IA de NVIDIA y el ecosistema IA-RAN a través de NVLink Fusion, junto con colaboración en fotónica de silicio. NVIDIA invirtió $2 mil millones en Marvell como parte de ello. Bajo la asociación, Marvell proporciona XPUs personalizados y redes de escalado compatibles con NVLink Fusion.134
Marvell cerró tres adquisiciones entre febrero y abril de 2026, todas en la capa óptica y de interconexión:
- Celestial IA, completada el 2 de febrero de 2026 por $3,25 mil millones.135
- XConn Technologies, completada el 10 de febrero de 2026 por aproximadamente $540 millones.
- Polariton Technologies, una spin-off suiza de la ETH de Zúrich que trabaja en fotónica de silicio basada en plasmónica, adquirida el 22 de abril de 2026 en términos no revelados.
El papel de Marvell en generaciones posteriores de Trainium está en disputa. SemiAnalysis informó que Alchip manejó el diseño físico de back-end y de empaque del Trainium3 después de que Marvell trabajara en el Trainium2.136 Las empresas no han confirmado ese relato.
CPUs host e IP de procesadores
Las CPUs host se ejecutan junto a los aceleradores y manejan el control del sistema y el trabajo de propósito general. Arm licencia IP de procesadores y ha añadido su propia línea de productos de CPU para centros de datos.
34. Arm
Arm anunció el 24 de marzo de 2026 que está "extendiéndose a productos de silicio de producción por primera vez en la historia de la empresa", comenzando con la CPU Arm AGI, una CPU de centro de datos para infraestructura de IA agéntica. Meta "actúa como socio principal y codesarrollador".137138
Arm afirma que la CPU lleva hasta 136 núcleos Arm Neoverse V3, 6 GB/s de ancho de banda de memoria por núcleo con latencia inferior a 100 ns y un TDP de 300 W, escalando a 8.160 núcleos por rack refrigerado por aire y más de 45.000 núcleos por rack refrigerado por líquido. Arm afirma más de 2x rendimiento por rack frente a x86. Estas son cifras propias de Arm y no han sido medidas de forma independiente.137
Arm continúa licenciando IP y Compute Subsystems (CSS) junto con su línea de productos de silicio de CPU AGI. Los primeros sistemas están disponibles ahora, con disponibilidad más amplia esperada en la segunda mitad de 2026, y junto con Meta, Arm nombra a Cerebras, Cloudflare, F5, OpenAI, Positron, Rebellions, SAP y SK Telecom como clientes comprometidos.137 Meta muestra hasta qué punto los roles ahora se difuminan. Diseña su propio silicio MTIA, es socio principal de la CPU AGI de Arm, es un cliente anunciado de CPU de centro de datos de Qualcomm, y compra a AMD y Broadcom.
5 proveedores de chips de IA móviles
Estos son SoCs móviles representativos, cada uno con un dispositivo documentado o rol de hardware de IA.
Añadir como fuente preferidaProcesadores, módulos e IP de IA de borde
Estos chips de IA de borde ejecutan inferencia en dispositivos locales. La comparación identifica módulos, procesadores discretos, NPUs integradas e IP reutilizable por separado.
El rendimiento pico y la potencia son especificaciones del proveedor o afirmaciones de diseño de referencia. Las fuentes cubren Jetson Thor, Jetson Orin, Hailo-10H, Dragonwing IQ10, Europa, Coral NPU y Core Ultra Series 3, respectivamente.144145146147148149150
*Estos son los valores máximos citados por cada proveedor, y no son directamente comparables entre filas. Una cifra citada en FP4 o INT4 describe una operación diferente de una citada en INT8, y las filas marcadas como dispersas son cifras del proveedor que asumen dispersión. TOPS es tera operaciones por segundo, TFLOPS es tera operaciones de coma flotante por segundo, y GOPS es giga operaciones por segundo.
El 24 de julio de 2026, Microchip Technology firmó un acuerdo definitivo para adquirir Hailo, con cierre esperado para finales del trimestre que termina el 30 de septiembre de 2026, sujeto a condiciones de cierre y aprobaciones regulatorias, en términos no revelados.151
Socios de fundición y el papel de TSMC
TSMC es una fundición pura. Fabrica semiconductores a partir de diseños de clientes, incluidos los de NVIDIA y AMD. Samsung Foundry e Intel Foundry Services compiten en el mismo mercado.
N2, el nodo 2nm de TSMC, entró en producción en volumen en el cuarto trimestre de 2025 y representó el 3 % de los ingresos por obleas en el segundo trimestre de 2026, frente al 33 % para 5nm, 30 % para 3nm y 11 % para 7nm.152 La hoja de ruta de TSMC sitúa A16 en 2027, A14 en la segunda mitad de 2028, y A13 y A12 en 2029.152 TSMC fabrica aceleradores de IA para los siguientes diseñadores. FuriosaAI también identifica a TSMC como socio de fabricación para RNGD.82
El chip de inferencia Hanguang 800 de 2019 de Alibaba, su última pieza producida por TSMC, no está incluido. Los controles de exportación de EE. UU. ahora prohíben a TSMC producir chips de IA avanzados para diseñadores chinos, y las fundiciones deben revisar cualquier envío de 7nm e inferior a diseñadores chinos. El silicio de IA de 2026 de Alibaba se fabrica domésticamente, con capacidad en SMIC como la restricción declarada.105
SemiAnalysis informó el 12 de marzo de 2026 que la capacidad de obleas N3 de front-end ha desplazado al empaquetado CoWoS como el principal cuello de botella en el suministro de chips de IA, con CoWoS ajustado pero aliviándose. TrendForce espera que la brecha de oferta y demanda de CoWoS se reduzca de aproximadamente un 20 % a aproximadamente un 10 % para finales de 2026.153 Micron alcanzó producción de alto volumen de HBM4 36 GB 12H para la plataforma Vera Rubin de NVIDIA el 16 de marzo de 2026, a velocidades de pin superiores a 11 Gb/s.154
Planes de expansión
La inversión estadounidense anunciada por TSMC totaliza $265 mil millones en 12 instalaciones de fabricación y empaquetado de vanguardia, tras un compromiso incremental de $100 mil millones en Arizona anunciado el 16 de julio de 2026.155
Los informes de marzo de 2025 sobre una empresa conjunta liderada por TSMC para operar la división de fundición de Intel no produjeron un acuerdo. TSMC negó discusiones activas el 17 de abril de 2025, y el 26 de septiembre de 2025 declaró que "nunca ha entablado conversaciones con ninguna empresa para establecer una empresa conjunta o participar en la licencia o transferencia de tecnología".156 Intel fue recapitalizada en cambio, con el gobierno de EE. UU. tomando una participación del 9,9 % por $8,9 mil millones en agosto de 2025.157
Fabricantes de chips de IA en China
Debido a las sanciones de EE. UU. que impiden a muchas empresas chinas adquirir los chips de IA más avanzados de AMD y NVIDIA, los compradores chinos han aumentado sus compras a productores locales.
Huawei y Alibaba se cubren arriba. Otros productores chinos de chips de IA incluyen:
- Cambricon (SHA: 688256) reportó ingresos del año fiscal 2025 de RMB 6.497,2 millones, un 453,21 % más interanual, y su primer beneficio anual completo de RMB 2.059,2 millones. Su capitalización de mercado superó RMB 1 billón el 30 de junio de 2026, la primera para el STAR Market.
- Baidu Kunlunxin presentó dos chips el 13 de noviembre de 2025. El Kunlun M100 está optimizado para inferencia a gran escala y estaba previsto para lanzamiento a principios de 2026, y el Kunlun M300, construido para entrenamiento e inferencia de modelos multimodales ultra grandes, está dirigido a 2027. Baidu también presentó dos sistemas de supernodo, Tianchi 256 (disponible en el primer semestre de 2026) y Tianchi 512 (disponible en el segundo semestre de 2026), ambos construidos a partir de los chips Kunlun P800 existentes de Baidu.
- Biren, fundada por ex alumnos de NVIDIA, cotizó en el tablero principal de la Bolsa de Hong Kong el 2 de enero de 2026, recaudando HK$5,58 mil millones (alrededor de US$717 millones).
- Moore Threads (SHA: 688795) cotizó en el STAR Market el 5 de diciembre de 2025. Los ingresos del año fiscal 2025 fueron RMB 1.505 millones, un 243,37 % más interanual. La empresa sigue sin ser rentable y ha estado en la Entity List de EE. UU. desde 2023.
- MetaX cotizó en el STAR Market el 17 de diciembre de 2025, recaudando alrededor de RMB 4,2 mil millones (US$586-596 millones), y desde entonces ha presentado confidencialmente para una cotización secundaria en Hong Kong.
- Iluvatar CoreX (HKEX: 9903) cotizó en el tablero principal de Hong Kong el 8 de enero de 2026, recaudando alrededor de HK$3,68 mil millones.
- Enflame (SHA: 688801) cotizó en el STAR Market de Shanghái el 11 de septiembre de 2026.158159 Su aviso de cotización afirma que la empresa seguía sin ser rentable en el momento de la cotización.
- SMIC, la fundición de la que dependen la mayoría de estos diseñadores, tenía N+3 (clase 5nm) en producción en volumen a junio de 2026, capacidad de 7nm de aproximadamente 45.000 a 60.000 obleas por mes, y $9,3 mil millones de ingresos en 2025.
Acceso a exportaciones y restricciones
Cuatro medidas separadas rigen las ventas de chips de IA avanzados a China, y con frecuencia se confunden.
La licencia cambió primero. El 13 de enero de 2026, la Oficina de Industria y Seguridad de EE. UU. anunció una regla final que traslada las solicitudes de licencia para el NVIDIA H200, el AMD MI325X y chips similares de una presunción de denegación a una revisión caso por caso, sujeta a condiciones que cubren certificaciones de exportadores, verificaciones de clientes y pruebas independientes previas al envío.160 Un límite de volumen corre junto a ello: los envíos agregados de un chip determinado a China y Macao no pueden exceder el 50 % de la cantidad de ese mismo producto que el exportador ha enviado a clientes de EE. UU. para uso final en EE. UU.160
Dos medidas adicionales están ambas fijadas en 25 % y se tratan rutinariamente como una sola. El presidente Trump anunció una participación del 25 % de los ingresos del gobierno de EE. UU. sobre las ventas del H200 a China el 8 de diciembre de 2025 y la reiteró el 14 de enero de 2026, mientras que la Casa Blanca anunció un arancel distinto del 25 % bajo la Sección 232 sobre semiconductores avanzados en los mismos umbrales de rendimiento el 14 de enero de 2026, con excepciones que incluyen centros de datos de EE. UU. e I+D de EE. UU.161
China se ha movido en la dirección opuesta, aunque de manera menos formal. Reuters informó el 5 de noviembre de 2025, citando fuentes anónimas, que las autoridades habían prohibido los chips de IA extranjeros en los centros de datos financiados por el estado, y no se ha publicado ninguna regulación china oficial a ese efecto.
El permiso no se ha traducido en ventas. El 14 de julio de 2026, el subsecretario de Comercio Jeffrey Kessler dijo a una audiencia del Congreso que "muy pocos envíos contra licencias para H200 y equivalentes han tenido lugar. Es una cantidad muy pequeña de chips". NVIDIA había registrado cero ingresos de cómputo de centros de datos en China tanto en sus resultados de febrero de 2026 como en los de mayo de 2026.
Cuota doméstica del mercado de aceleradores de IA de China
Reuters informó las estimaciones de IDC sobre envíos de tarjetas aceleradoras de IA en China.162 Cuenta envíos unitarios de tarjetas aceleradoras, no servidores ni ingresos.
La oferta doméstica está a su vez concentrada. Huawei representa aproximadamente la mitad de los envíos de proveedores chinos, con el resto dividido entre T-Head de Alibaba, Baidu Kunlunxin, Cambricon, Hygon, MetaX e Iluvatar CoreX.162
Preguntas frecuentes
Sí. Las CPUs pueden ejecutar inferencia de redes neuronales. OpenVINO admite la ejecución en CPU junto con objetivos de GPU y NPU.163 La elección del acelerador depende del soporte del modelo, la memoria, el rendimiento y los requisitos de latencia.
Un diseñador de chips desarrolla la arquitectura del procesador y el diseño de circuitos. Una fundición fabrica chips para clientes. NVIDIA y AMD subcontratan la fabricación, mientras que TSMC fabrica diseños de clientes. Arm y Synopsys también suministran IP de procesadores y herramientas de diseño.
Use el mismo modelo, precisión, tamaño de lote y objetivo de latencia. El pico de TOPS o FLOPS por sí solo no puede establecer el rendimiento o costo de la aplicación. El entrenamiento y la inferencia también plantean demandas diferentes sobre memoria y cómputo.
Lectura adicional
Para comparaciones prácticas de rendimiento de los chips cubiertos, consulte nuestros benchmarks:
- Benchmark multi-GPU: Cómo escalan el B200, H200, H100 de NVIDIA y el MI300X de AMD en configuraciones de 1, 2, 4 y 8 GPUs para inferencia de LLM, con análisis de rendimiento, latencia y costo por token.
- Benchmark de concurrencia de GPU: Cómo el B200, H200, H100 de NVIDIA y el MI300X de AMD manejan de 1 a 512 solicitudes concurrentes, incluido el rendimiento del sistema, velocidad por consulta, latencia de extremo a extremo y tokens por dólar en cada nivel de concurrencia.
- CUDA vs ROCm: Cómo se compara ROCm de AMD con CUDA de NVIDIA en soporte de framework y portabilidad, la cuestión de software detrás de la posición de AMD.
- Fabricantes de chips de IA de borde: Los proveedores en la tabla de borde anterior cubiertos uno por uno, con los casos de uso que cada pieza apunta.
- Proveedores de GPU en la nube: 60+ proveedores que alquilan los aceleradores cubiertos aquí por hora, para equipos que no compran hardware.
Referencias
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{Los 30+ principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores}},
year = {2026},
month = sep,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-chip-makers}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 17 de septiembre de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 86 puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 7 archivos CSV.
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Registro de cambios
39 actualizacionesSe añadió un perfil de la empresa NextSilicon sobre su acelerador Maverick-2.
Se añadió una nueva sección de proveedores de ASIC de IA personalizados con Broadcom y Marvell
Se añadió una tabla de proveedores y chips en la sección de proveedores de chips de IA móvil
Se añadió Fractile a la lista de startups de chips de IA, ampliando el resumen de más de 20 a más de 25 fabricantes.
Actualizados los detalles de financiación, producto y colaboración de SambaNova Systems.
Se añadió una sección sobre arquitecturas de chips de IA: GPUs vs ASICs.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Comentarios 2
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You forgot to include Tesla with their DOJO supercomputer. From the ground-up, the supercomputer was specifically designed for machine learning and image recognition - which means that every component was designed for it including, but not limited to, PCI board design, CPU, RAM, cooling, power, scalable hardware design and software. If I'm not mistaken, the AI is also the second most widely tested and used in the "wild", just below that of Google due to Google using it in their Search.
Thank you for your feedback, Dave! Here we are only covering companies that sell the chips that they produce. Therefore, companies like Tesla that build supercomputers for their own use or companies that embed chips in their products are out of our scope.
surprised that brainchip (akida) missing in this report. any reasons?
All included companies here raised $100+M. Last time we collected the data, that wasn't the case for akida. Why don't you reach out to us at info@aimultiple.com and let's discuss why it should be included. Thank you!