Compara los ingresos de IA en toda la pila
El mercado de IA se expandió rápidamente en las cuatro capas (datos, computación, modelos y aplicaciones). Por ejemplo, los ingresos del centro de datos de NVIDIA saltaron de 47.5B $ a 115.2B $ en un solo año; OpenAI alcanzó unos 13B $ en ingresos anuales; y Anthropic se acercó a los 7B $ en ARR.
Recopilamos datos de ingresos de más de 100 empresas de IA. Explora cómo cambiaron los ingresos en las capas de computación, datos, modelos y aplicaciones de 2023 a 2025.
Desglose de ingresos de IA por subcategoría
Nota: Identificamos más de 20 subcategorías bajo las capas de datos, computación, modelo y aplicación. Por simplicidad, incluimos 5 subcategorías con los ingresos más altos.
Consulta la metodología para aprender cómo recopilamos los datos de ingresos de IA.
Tasa de crecimiento de los ingresos de IA
La tabla anterior muestra el porcentaje de aumento en los ingresos de IA de 2023 a 2024 y de 2024 a 2025. Por ejemplo, el ingreso total de las empresas en la capa de datos aumentó de 7.907B $ en 2023 a 12.606B $ en 2024, y de 17.974B $ en 2025, correspondiendo a un aumento de aproximadamente 159% entre 2023-2024 y 143% entre 2024-2025.
La tabla anterior muestra cómo se distribuyen los ingresos en las capas de datos, computación, modelo y aplicación en 2023, 2024 y 2025.
Ingresos de la capa de datos
Para la capa de datos, Databricks (4.8B $), Snowflake (4.68B $) y MongoDB (2.46B $) tienen los ingresos más altos en 2025. Estas tres dominan porque poseen la infraestructura de datos fundamental sobre la que se asienta cada aplicación de IA: el lakehouse (Databricks), el almacén de datos (Snowflake) y la base de datos operativa (MongoDB). Capturan la demanda de IA independientemente de qué modelos o aplicaciones ganen.
Aunque la parte superior de la pila de datos está dominada por plataformas de datos, las capas media e inferior cuentan una historia diferente. Las bases de datos vectoriales (Vector DBs) (Pinecone, Qdrant, Weaviate) están todas por debajo de los 100M $ a pesar de años de hype en torno al RAG, y varias empresas fueron adquiridas antes de demostrar viabilidad independiente.
Ingresos de la capa de computación
NVIDIA lidera la capa de computación con 115.2B $ en ingresos de 2025, en comparación con 47.5B $ en 2024 y 15B $ en 2023. Qualcomm (44.3B $) y AMD (34.6B $) son los siguientes jugadores más grandes en la tabla, aunque sus ingresos por chips de IA se reportan dentro de segmentos semiconductores más amplios, lo que limita la comparabilidad directa.
La dinámica interesante en la computación es la aparición de un segundo nivel, con CoreWeave (5.1B $), Lambda (760M $) y Together AI (300M $) en 2025. Una posible explicación para el creciente interés en los jugadores de GPU en la nube (GPU) es que los líderes existentes de GPU (como AWS, Azure y GCP) están demostrando ser insuficientes para satisfacer la demanda del mercado.
La pregunta abierta es qué se mueve más rápido: las ganancias de eficiencia que reducen la computación por consulta (modelos más pequeños, cuantización) o nuevos casos de uso que expanden la demanda total (agentes, video, despliegues empresariales). Si gana la eficiencia, los hyperscalers absorben el mercado; si gana la adopción, las nubes especializadas de GPU siguen creciendo.
Añadir como fuente preferidaIngresos de la capa de modelos
OpenAI (13B $) y Anthropic (7B $) se están separando rápidamente del resto. Todos los demás jugadores importantes: Mistral (400M $), Cohere (240M $), xAI (500M $), ElevenLabs (330M $ en voz) están agrupados muy por debajo en comparación con OpenAI y Anthropic.
ElevenLabs en voz y Midjourney en generación de imágenes son dos líderes en la categoría de modelos, superando a los modelos base de propósito general. La posición más difícil en esta capa es ser una empresa de modelos de propósito general sin un acuerdo importante de distribución en la nube o un producto atractivo para el consumidor. Mistral y Cohere ambos enfrentan ese problema.
Ingresos de la capa de aplicaciones
El patrón en la capa de aplicaciones muestra que las aplicaciones nativas de IA que reemplazan un flujo de trabajo completo son las de mejor rendimiento. Una de las señales de esto es la categoría de codificación, donde Cursor, Replit, Lovable y Bolt indican colectivamente que los desarrolladores pagarán más por herramientas que puedan automatizar el trabajo.
El salto de Cursor de 1M $ a 1B $ en dos años y el aumento de Lovable de 1M $ a 400M $ en un solo año son las cifras de crecimiento más extremas en el conjunto de datos. Marcan el cambio de la IA como un asistente de codificación a la IA como el entorno de desarrollo principal, lo que cambió fundamentalmente el crecimiento típico de SaaS.
En términos de subcategorías, la IA en salud (Abridge, Tempus) está creciendo, ya que opera en áreas de alto valor y reguladas donde el ROI de la automatización es fácil de cuantificar.
Los ingresos de Jasper AI cayeron de 120M $ a 55M $ antes de recuperarse parcialmente a 88M $, aún por debajo de su nivel de 2023. La caída muestra que los asistentes de escritura horizontales sin bloqueo de flujo de trabajo corren el riesgo de ser desplazados tanto por modelos base (como ChatGPT) como por funciones integradas en herramientas que los usuarios ya poseen (como Notion AI y Google Docs).
Metodología para las estimaciones de ingresos
Recopilamos datos públicos sobre ingresos de IA de plataformas de investigación como Sacra, GetLatka, Macrotrends y Crunchbase; fuentes propietarias de empresas como informes de relaciones con inversores, salas de prensa de empresas, blogs oficiales y presentaciones ante la SEC; organizaciones de medios financieros como Fortune, CNBC, Reuters, Bloomberg; informes de medios tecnológicos de TechCrunch; y fuentes regulatorias/oficiales para empresas públicas como presentaciones ante SEC EDGAR.
Las cifras de ingresos reflejan el año calendario 2023, 2024 y 2025, o el año fiscal que finaliza más cerca de esas fechas. Las diferencias en los calendarios fiscales también pueden afectar las comparaciones entre diferentes empresas.
Nota: Para las muchas empresas privadas en este conjunto de datos (por ejemplo, Anthropic, Mistral, ElevenLabs y Cursor), las cifras de ingresos son esencialmente estimaciones informadas.
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}Resultados y marcas de tiempo de 88 puntos de datos. Descargue los datos utilizados en este artículo como un archivo ZIP que contiene un archivo CSV y un README.
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