La integración de humanoides en entornos domésticos abre la puerta a servicios personalizados impulsados por IA y sensores de nueva generación.
El mercado global de inteligencia artificial ejecutada directamente en el dispositivo ―conocida como on-device AI― continúa su expansión sostenida y ha cerrado 2024 con un valor de 10.100 millones de dólares, según un nuevo informe publicado por la firma de análisis IoT Berg Insight. La cifra supone un crecimiento del 22% respecto a 2023 y refleja el avance de un segmento que evoluciona más allá de los casos de uso tradicionales. El análisis incluye ingresos procedentes de SoC y SoM con capacidades de IA, aceleradores de IA, microcontroladores con procesamiento neuronal (AI MCUs) y software y plataformas especializadas en IA embebida; quedan fuera aplicaciones no relacionadas con el IoT, como smartphones, tabletas o PCs.
De acuerdo con las previsiones del estudio, el mercado seguirá acelerándose durante los próximos años hasta alcanzar 30.600 millones de dólares en 2029, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 25%.
Melvin Sorum, analista de IoT en Berg Insight, explica que este avance responde a un cambio profundo en el tipo de aplicaciones que impulsan la demanda. «Durante la última década, el mercado de IA en el dispositivo ha estado dominado por casos de uso basados en machine learning tradicional, como visión por computadora o detección de anomalías, que mostraban un crecimiento anual estable cercano al 10%», señala. «En los últimos años, el mercado ha alcanzado un punto de inflexión debido a tecnologías emergentes como la IA generativa, la robótica y la conducción autónoma, que están abriendo nuevas dimensiones de crecimiento. Estos avances acelerarán la expansión del mercado y darán lugar a nuevas categorías de productos y casos de uso», añade.
Un mercado heterogéneo y con amplias posibilidades de diseño
El estudio subraya que el ecosistema de on-device AI se caracteriza por una alta heterogeneidad tecnológica, muy diferente de la IA basada en la nube, donde la infraestructura está más estandarizada y orientada a casos de uso concretos. La IA embebida puede integrarse en una gama prácticamente ilimitada de dispositivos en sectores de consumo, industrial o automoción, con arquitecturas ajustadas a necesidades concretas de rendimiento, consumo energético o integración.
Este escenario da lugar a un mercado fragmentado, en el que cada solución debe equilibrar restricciones de diseño, requerimientos de rendimiento y estrategias de optimización. A pesar de las diferencias, existe un objetivo común entre los proveedores: maximizar el rendimiento por vatio, un factor crítico en dispositivos conectados, sensores y sistemas con recursos limitados.
Berg Insight ha identificado 40 compañías clave que marcan el rumbo de este mercado. Su actividad puede dividirse en dos grandes capas.
La primera agrupa el hardware, donde conviven:
- AI SoCs, que integran núcleos de computación generalistas y especializados, memoria interna y conectividad en un único chip.
- AI SoMs, que amplían este concepto incorporando memoria externa, almacenamiento y más interfaces en una placa de mayor tamaño, orientada a casos avanzados.
- Aceleradores de IA, chips o módulos diseñados para mejorar la eficiencia en inferencia, operando junto a procesadores anfitriones en sistemas embebidos.
- AI MCUs, que llevan capacidades de redes neuronales a dispositivos de muy bajo consumo como sensores, wearables y endpoints IoT donde la eficiencia energética es determinante.
La segunda capa está formada por las plataformas de IA en el dispositivo, que combinan hardware, software y herramientas de desarrollo para facilitar el despliegue y la optimización de modelos directamente en equipos embebidos.
El informe concluye que la convergencia de nuevas arquitecturas, aplicaciones emergentes y la necesidad de procesar datos en el borde marcarán la próxima fase de crecimiento de la IA en el dispositivo, consolidando su papel en el ecosistema IoT global.
(Berg Insight)
