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Tendencias e Información del Mercado

Requisitos Crecientes de Densidad de Clústeres de IA a Hiperescala

El mercado de GPU a escala de rack está siendo impulsado por operadores de nube a hiperescala que construyen clústeres de IA más grandes que requieren una infraestructura más densa en cada nuevo ciclo de implementación. NVIDIA declaró que la plataforma Vera Rubin NVL72 combina 72 GPU Rubin y 36 CPU Vera en un sistema a escala de rack único, lo que subraya cómo el objetivo de rendimiento ya ha pasado de nodos aislados a tejidos integrados.^{[1]NVIDIA Corporation, "NVIDIA Vera Rubin Opens Agentic AI Frontier," NVIDIA Investor Relations, investor.nvidia.com} NVIDIA también mostró que los sistemas de clase GB200 NVL72 alcanzaron 132 kW por rack en 2025, y que las plataformas de clase Vera Rubin avanzan hacia densidades de rack mucho más altas, lo que hace que cada fase de expansión dependa cada vez más de un dise?o de energía y enfriamiento específico. Como resultado, el mercado de GPU a escala de rack está atrayendo un mayor gasto no solo en aceleradores, sino también en la entrega de racks, circuitos de líquido, escalado óptico y validación a nivel de fábrica antes de que los sistemas sean instalados. Dell confirmó el primer envío de sistemas construidos sobre la plataforma NVIDIA Vera Rubin a CoreWeave en junio de 2026, lo que refleja cómo la demanda a hiperescala ahora favorece la entrega integrada de racks sobre los ciclos de instalación más lentos liderados por componentes. El mismo cambio es evidente en la descripción de NVIDIA de fábricas de IA con un millón de GPU, donde el mercado de GPU a escala de rack está siendo moldeado por construcciones a escala de plataforma en lugar de ciclos típicos de actualización de servidores.

Transición de Nodos GPU a Tejidos a Escala de Rack

El mercado de GPU a escala de rack también avanza a medida que los compradores de IA quieren cada vez más racks que se comporten como un único sistema de cómputo lógico en lugar de una colección de servidores GPU separados. NVIDIA describió el Vera Rubin NVL72 como una plataforma de rack unificada vinculada por un tejido NVLink 6 de 260 TB/s, y esa arquitectura respalda directamente el movimiento hacia grandes dominios de memoria compartida para cargas de trabajo de IA exigentes. El trabajo del Open Compute Project en dise?os de clústeres abiertos para IA muestra además que los estándares de infraestructura ahora se están construyendo en torno a dise?os de clústeres de alta potencia, formatos de rack más amplios y distribución de energía nativa del rack, en lugar de suposiciones heredadas de nodos. Eso importa para el mercado de GPU a escala de rack porque la adquisición se está volviendo más orientada al sistema, con compradores que evalúan gabinetes, redes, enfriamiento líquido y preparación del servicio como un paquete. AMD también vinculó su dise?o de rack de IA Helios al trabajo de Open Compute de Meta, lo que sugiere que esta dirección liderada por tejidos no se limita a un único ecosistema de proveedores. El mercado de GPU a escala de rack se está moviendo, por tanto, hacia una competencia de plataformas donde los costos de cambio, los ciclos de validación y la familiaridad operativa importan casi tanto como el rendimiento bruto del acelerador.

Preparación para Enfriamiento Líquido en Nuevos Centros de Datos de IA

La preparación para el enfriamiento líquido se ha convertido en uno de los habilitadores prácticos más claros para el mercado de GPU a escala de rack, ya que los nuevos racks de aceleradores ahora operan a niveles térmicos que los sistemas de aire estándar no pueden soportar a escala. NVIDIA indicó que el GB200 NVL72 requiere enfriamiento líquido directo al chip con un caudal de refrigerante de 20 L/min y temperaturas de entrada inferiores a 30 °C, mientras que su enfoque de agua caliente a 45 °C para Vera Rubin puede eliminar la necesidad de enfriadores en entornos favorables. Esa dirección técnica significa que el mercado de GPU a escala de rack está cada vez más vinculado a la capacidad de ingeniería de instalaciones, no solo al suministro de semiconductores. IDC Frontier y Vertiv confirmaron el funcionamiento estable de entornos de servidores GPU a 150 kW por rack en 闯补辫ó苍, lo que demuestra que las implementaciones de alta densidad con enfriamiento líquido están yendo más allá de un conjunto reducido de sitios de prueba a hiperescala. EXEO Group también anunció la primera implementación comercial de dos fases de servidores GPU con enfriamiento líquido directo en 闯补辫ó苍 en diciembre de 2025, lo que refuerza que el ecosistema térmico de soporte se está ampliando en Asia. El mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) a escala de rack se beneficia de este cambio en las instalaciones, ya que los compradores que preparan edificios listos para el enfriamiento líquido pueden adoptar plataformas de rack de próxima generación más rápido que los operadores que intentan extender huellas más antiguas enfriadas por aire.

Construcciones de Infraestructura de IA Soberana

Los programas de IA soberana están creando una capa de demanda diferenciada en el mercado de GPU a escala de rack, ya que los proyectos de cómputo nacionales necesitan cada vez más sistemas seguros y de alta densidad que puedan implementarse dentro de los límites jurisdiccionales locales. NVIDIA vinculó los sistemas Vera Rubin con las DPU BlueField-4 y capacidades de computación confidencial que admiten atestación de hardware, movimiento de datos protegido y un aislamiento más estricto para cargas de trabajo sensibles. Oracle también posicionó su OCI Supercluster de próxima generación con NVIDIA Vera Rubin, DPU BlueField-4, SuperNIC ConnectX-9 y conmutadores Spectrum-X como un entorno escalable para el entrenamiento y la inferencia en producción, lo que se alinea con el control de pila completa que los programas soberanos suelen requerir. El programa AI Cloud Gigafactory de Lenovo y las ofertas de fábricas de IA multiinquilino de HPE muestran que los proveedores de sistemas ya están empaquetando cómputo nativo de rack para casos de uso del sector público y soberano, no solo para nubes comerciales. Esto es importante para el mercado de GPU a escala de rack porque la demanda soberana a menudo recompensa las plataformas integradas que simplifican el cumplimiento normativo, la supervisión de la implementación y la segregación de cargas de trabajo. También amplía la base de compradores más allá de los operadores a hiperescala, aunque los ciclos de adquisición siguen concentrados entre instituciones bien financiadas.

Alta Intensidad de Capital Inicial

El mercado de GPU a escala de rack todavía enfrenta una restricción significativa porque los sistemas de IA de rack completo requieren un gran compromiso inicial en hardware, integración de rack, equipos de enfriamiento, redes y preparación de instalaciones. Los propios anuncios de los proveedores muestran cuánto valor está concentrado en el sistema completo, ya que los compradores ya no solo piden placas GPU sino que adquieren entornos completos a escala de rack con infraestructura de soporte.^{[2]Dell Technologies, "The Dell AI Factory with NVIDIA Advances Supercomputing-Class Infrastructure Powering the Next Generation of HPC and AI," Dell Technologies Newsroom, dell.com} Ese perfil de costos mantiene el mercado de GPU a escala de rack inclinado hacia los operadores a hiperescala, los programas soberanos y un peque?o grupo de especialistas en nube bien capitalizados. La implementación gestionada y el cómputo de IA alojado pueden reducir la carga de propiedad para las empresas, y el acuerdo de 30 MW de AMD con Rackspace muestra que los modelos de acceso liderados por servicios se están convirtiendo en parte de la respuesta. Aun así, el mercado de GPU a escala de rack sigue siendo más difícil de ingresar que los mercados de servidores convencionales porque cada implementación requiere una inversión equivalente tanto en cómputo como en capacidad de instalaciones. Este perfil de capital respalda el crecimiento a largo plazo, pero reduce el grupo inmediato de clientes.

Complejidad de la Modernización de Energía y Enfriamiento

El mercado de GPU a escala de rack también está limitado por el hecho de que muchas instalaciones existentes no fueron dise?adas para la densidad de potencia y la carga térmica de los sistemas de IA nativos de rack actuales. Los requisitos de rack publicados por NVIDIA para las plataformas GB200 NVL72 y de clase Vera Rubin dejan claro que los racks de IA modernos dependen del enfriamiento líquido directo, la distribución de energía de alta capacidad y una integración más estrecha de los sistemas de red y mecánicos de lo que las salas de servidores tradicionales pueden ofrecer. Equinix lanzó servicios de enfriamiento líquido en 闯补辫ó苍 en 2025, lo que sugiere que los operadores se están adaptando, pero también pone de relieve que las modernizaciones de instalaciones y las actualizaciones de servicios son ahora una parte necesaria de la participación en este espacio. El mismo patrón aparece en los planos de proveedores de Dell, HPE y Supermicro, donde el enfriamiento líquido directo y el soporte de alta potencia de rack se tratan como requisitos de dise?o básicos en lugar de opciones premium. Por ello, el mercado de GPU a escala de rack puede avanzar rápidamente en centros de datos de IA de nueva construcción, pero se expande más lentamente donde los operadores deben primero remodelar edificios más antiguos. La complejidad de la modernización no debilita la demanda, pero sí retrasa la conversión de la adquisición planificada a la implementación en producción.

*Nuestras previsiones consideran los impactos de impulsores y restricciones como direccionales, no aditivos. Las previsiones de impacto reflejan el crecimiento base, los efectos de mezcla y las interacciones entre variables.

Análisis de Segmentos

El hardware representó el 62,98% de los ingresos en 2025, convirtiéndolo en la oferta más grande en el mercado de GPU a escala de rack y reflejando el elevado gasto requerido en aceleradores, conmutadores NVLink, gabinetes de rack, sistemas de energía y hardware de enfriamiento. Esa posición fue consistente con un ciclo de construcción temprano, cuando muchos clientes todavía estaban construyendo nueva capacidad de IA y tenían que adquirir la pila física completa antes de que las capas de optimización se convirtieran en el foco principal del gasto. Dell, HPE, Supermicro, Lenovo y otros constructores de sistemas están comercializando plataformas de IA de rack completo, manteniendo el hardware en el centro de los presupuestos de los compradores durante la fase de expansión actual. El software sigue siendo menor en participación de ingresos, pero se ha vuelto operativamente más importante a medida que los tejidos, los controles de enfriamiento y la orquestación de cargas de trabajo se vuelven más difíciles de gestionar con las herramientas tradicionales de computación de alto rendimiento. Eso significa que el mercado de GPU a escala de rack ya no está definido únicamente por el hardware de servidores, aunque el hardware todavía ancla el gasto.

Se proyecta que los servicios se expandan a una CAGR del 34,96% hasta 2031, convirtiéndolos en la oferta de más rápido crecimiento y mostrando con qué rapidez la complejidad operativa está superando el nivel de comodidad de muchos compradores. La puesta en marcha del NVIDIA Vera Rubin NVL72 por parte de CoreWeave en junio de 2026 involucró almacenamiento con enfriamiento líquido, control de enfriamiento definido por software personalizado y gestión unificada de rack, lo que ilustra la profundidad de coordinación requerida antes de que un rack entre en uso productivo. El modelo de Sistemas de Rack Escalables Integrados de Dell también apunta en la misma dirección, empaquetando validación, implementación en sitio y soporte del ciclo de vida junto con el hardware en lugar de venderlos como trabajo de seguimiento opcional. En la industria de GPU a escala de rack, esto crea un papel más amplio para la puesta en servicio, el ajuste térmico, la validación de firmware, la configuración de interconexiones ópticas y la configuración de seguridad. Por lo tanto, es probable que el mercado de GPU a escala de rack vea que los ingresos por servicios aumenten más rápido allí donde las empresas, las nubes de segundo nivel y las instituciones públicas quieran la capacidad de la IA nativa de rack sin construir internamente un equipo de operaciones completo.

El nivel de 17-64 GPU representó el 39,83% de los ingresos en 2025, convirtiéndolo en la clase de densidad líder en el mercado de GPU a escala de rack, ya que satisface un amplio conjunto de requisitos de IA empresarial, nube regional y soberanía a escala media. Este nivel ofreció un punto intermedio práctico donde los compradores podían implementar una densidad de cómputo significativa sin pasar inmediatamente a las huellas de rack más grandes y exigentes. El segmento también satisfizo las necesidades de organizaciones que querían capacidad avanzada de entrenamiento e inferencia mientras seguían trabajando dentro de envolventes de potencia más manejables y calendarios de implementación. Por esa razón, las 17-64 GPU tuvieron el 39,83% de la participación del mercado de GPU a escala de rack en 2025, y siguió siendo el segmento de trabajo para los compradores que buscan escala sin la complejidad total de los formatos de mayor densidad. El mercado de GPU a escala de rack se benefició de este segmento, ya que sirvió de puente entre la adopción empresarial temprana y las configuraciones completas a hiperescala.

Se proyecta que el nivel de más de 128 GPU se expanda a una CAGR del 35,17% hasta 2031, lo que muestra hacia dónde se dirige la próxima ola de escala a medida que los modelos de IA más grandes demandan una comunicación intra-rack más estrecha y menor latencia. Supermicro indicó que su plano Vera Rubin NVL4 DCBBS puede escalar hasta 1.152 GPU NVIDIA Rubin dentro de una unidad de 3,2 MW, lo que demuestra cómo los proveedores ya están dise?ando en torno a bloques de implementación de IA extremadamente densos. Dell también introdujo el PowerEdge XE8812, que admite hasta 144 GPU por rack estándar ORv3, lo que confirma aún más que el mercado de GPU a escala de rack se está moviendo hacia clases de rack mucho más densas. El Open Compute Project, que trabaja en dise?os de clústeres abiertos, a?ade una capa de estándares a este movimiento al preparar gabinetes y formatos de energía para futuros clústeres de IA de alta densidad. En la industria de GPU a escala de rack, los segmentos de hasta 16 y 65-128 GPU todavía importan, pero el impulso más fuerte se está desplazando claramente hacia dominios de rack más grandes que pueden reducir la sobrecarga de comunicación para las cargas de trabajo de frontera.

El enfriamiento líquido representó el 51,49% de los ingresos en 2025, otorgándole la mayor participación en esta categoría y sirviendo como una de las se?ales estructurales más claras en el mercado de GPU a escala de rack. Su liderazgo refleja la realidad de que las nuevas generaciones de plataformas están superando los umbrales térmicos donde el enfriamiento directo al chip ya no es opcional para el entrenamiento serio de IA y la inferencia a gran escala. NVIDIA explicó que el GB200 NVL72 requiere enfriamiento líquido directo, y su dise?o de agua caliente a 45 °C para Vera Rubin apunta a un futuro en el que el dise?o de instalaciones y la eficiencia del enfriamiento se convierten en variables competitivas estrechamente vinculadas. El lanzamiento de Equinix en 2025 de servicios de enfriamiento líquido en 闯补辫ó苍 mostró que los operadores de colocación están adaptando sus ofertas de servicios para satisfacer estos mismos requisitos de rack. El mercado de GPU a escala de rack está ganando fuerza gracias al enfriamiento líquido, que admite mayores densidades, mejor estabilidad térmica y una preparación de implementación más consistente en los nuevos centros de datos de IA.

Las configuraciones de aire e híbridas todavía tienen un lugar, particularmente para cargas de inferencia más ligeras, sitios de borde de telecomunicaciones y casos de modernización donde una construcción líquida completa aún no es práctica. Supermicro destacó el soporte de sidecar líquido a aire en algunos de sus dise?os, lo que muestra que los proveedores todavía ven valor en los enfoques térmicos de transición para clientes seleccionados. Aun así, el mercado de GPU a escala de rack se está moviendo en una dirección clara, ya que cada nueva generación de rendimiento hace que la infraestructura líquida sea más central para la implementación convencional en lugar de entornos de alto rendimiento de nicho. Los sistemas híbridos pueden expandirse donde los operadores necesitan una ruta de migración por etapas, pero es poco probable que desplacen el sesgo de primero el líquido de las plataformas de IA más nuevas. Como resultado, la tecnología de enfriamiento se está convirtiendo en un criterio de compra estratégico en el mercado de GPU a escala de rack, no simplemente en una decisión de instalaciones tomada después de la selección del hardware.

Los proveedores de servicios en la nube capturaron el 52,47% de los ingresos en 2025, convirtiéndolos en el grupo de usuarios finales más grande y subrayando cuánto depende todavía el mercado de GPU a escala de rack de compradores con presupuestos de capital muy grandes y ciclos de implementación rápidos. El OCI Supercluster de próxima generación de Oracle con NVIDIA Vera Rubin, escalable a 131.072 GPU, muestra cómo los proveedores de nube están extendiendo la infraestructura a escala de rack más allá del entrenamiento de modelos y hacia los servicios de IA en producción. Estos compradores pueden absorber el costo del redise?o de instalaciones, moverse rápidamente en las actualizaciones anuales de aceleradores y estandarizar en torno a una pila de software y redes preferida con más facilidad que la mayoría de las empresas. Las empresas siguen siendo importantes, pero muchas de ellas todavía se acercan al mercado de GPU a escala de rack a través de cómputo alojado, capacidad de nube dedicada o soluciones gestionadas en las instalaciones en lugar de la propiedad directa de rack completo. La colaboración ampliada de IBM con NVIDIA en GTC 2026 reflejó ese patrón al combinar almacenamiento, servicios de IA abiertos y cómputo acelerado para organizaciones que pasan de programas piloto de IA al uso en producción.

Se proyecta que las instituciones gubernamentales y de investigación crezcan a una CAGR del 35,08% hasta 2031, convirtiéndolas en la categoría de usuarios finales de más rápido crecimiento en el mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) a escala de rack. El anuncio de NVIDIA sobre sistemas científicos Vera Rubin nombró al Centro de Supercomputación Leibniz, NERSC y el Laboratorio Nacional de Los ?lamos entre las organizaciones que implementan estos sistemas, lo que subraya que los programas nacionales de investigación y cómputo público se están convirtiendo en anclas de demanda más fuertes. El mercado de GPU a escala de rack se beneficia porque estas instituciones a menudo necesitan sistemas estrechamente integrados con atestación, aislamiento y gran capacidad de memoria compartida para la modelización avanzada y la investigación en IA. Los operadores de telecomunicaciones y borde también están emergiendo como un grupo de usuarios más peque?o pero diferenciado a medida que los servicios de IA distribuidos comienzan a acercarse a los puntos finales de la red. El acuerdo de IA-RAN de Nokia e Indosat de junio de 2026 ilustra cómo la infraestructura de telecomunicaciones está comenzando a absorber el cómputo de IA de manera más directa, aunque este canal sigue siendo mucho más peque?o que la demanda de nube y gubernamental en la actualidad. El mercado de GPU a escala de rack está, por tanto, ampliando su base de clientes, pero el crecimiento más fuerte fuera de los operadores a hiperescala proviene actualmente de entornos de cómputo soberano, de investigación y regulado.

Análisis Geográfico

Mercado de GPU a Escala de Rack en América del Norte

América del Norte representó el 53,34% del mercado de GPU a escala de rack en 2025, convirtiéndose en el mercado regional líder y reflejando la concentración de compradores de nube a hiperescala, especialistas en infraestructura de IA y las primeras instalaciones con refrigeración líquida. Estados Unidos sigue siendo el principal ancla, ya que los lanzamientos de plataformas más importantes, los primeros envíos de sistemas y muchos de los proyectos de fábricas de IA más destacados están centrados allí. Dell envió sistemas basados en Vera Rubin a CoreWeave en junio de 2026, lo que demuestra que el mercado de GPU a escala de rack en América del Norte sigue beneficiándose de una estrecha coordinación entre proveedor y cliente y de ciclos de comercialización rápidos. NVIDIA también invirtió 2 mil millones de USD en CoreWeave y amplió la asociación para respaldar la construcción de una fábrica de IA de más de 5 GW para 2030, lo que subraya la magnitud del compromiso de infraestructura ya en marcha en la región.^{[3]NVIDIA y CoreWeave, "NVIDIA y CoreWeave anuncian la ampliación de su asociación," Presentación ante la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU., sec.gov} El liderazgo regional no es, por tanto, solo una cuestión de capacidad actual, sino también de una ejecución más rápida en materia de energía, integración de racks y soporte del ecosistema.

Mercado de GPU a Escala de Rack en Europa

Europa está creciendo desde una base más peque?a, pero el mercado de GPU a escala de rack está ganando impulso a través de la computación para investigación, las prioridades de IA soberana y el creciente interés en infraestructuras eficientes de alta densidad. El anuncio de sistemas científicos de NVIDIA en 2026 incluyó el Centro de Supercomputación Leibniz, lo que demuestra que la región sigue activa en el despliegue de plataformas avanzadas de IA nativa en rack y de computación de alto rendimiento. HPE y Lenovo también posicionaron sus programas de fábrica de IA y Vera Rubin de 2026 para despliegues multitenant y a gran escala, lo que respalda la visión de que los compradores europeos están avanzando hacia plataformas de rack completo en lugar de adiciones incrementales de nodos. El perfil regional sugiere un crecimiento sostenido donde convergen la soberanía computacional, las cargas de trabajo de investigación y el dise?o de instalaciones orientado a la eficiencia.

Mercado de GPU a Escala de Rack en 础蝉颈补-笔补肠í蹿颈肠辞, América del Sur y Oriente Medio y ?frica

Se proyecta que 础蝉颈补-笔补肠í蹿颈肠辞 se expanda a una CAGR del 35,31% hasta 2031, convirtiéndose en el segmento regional de más rápido crecimiento en el mercado de GPU a escala de rack. 闯补辫ó苍 ya está demostrando una mayor preparación para el despliegue a través de operaciones de refrigeración líquida de alta densidad y servicios comerciales de refrigeración líquida de operadores como IDC Frontier, Vertiv y Equinix. China avanza por un camino doméstico diferenciado, y el documento sobre CloudMatrix384 de Huawei describió una arquitectura de supernodo a escala de rack con 384 NPU y agrupación de memoria unificada en 16 racks. Huawei también indicó que su Atlas 950 SuperPoD escalaría hasta 8.192 NPU, lo que muestra la rapidez con que las alternativas locales avanzan hacia una infraestructura de IA a nivel de sistema. Fuera de 础蝉颈补-笔补肠í蹿颈肠辞, América del Sur sigue siendo un mercado más peque?o, centrado en la demanda selectiva de colocación a hiperescala, mientras que Oriente Medio y ?frica se están volviendo más visibles a través de iniciativas de IA soberana y grandes ambiciones de fábricas de IA, aunque la base instalada sigue siendo más concentrada que en América del Norte.