La cuenta de memoria de los centros de datos de IA
Bloomberg informó el sábado 23 de agosto de 2026 que Nvidia ha informado a algunos de sus clientes más grandes que los precios de los servidores que contienen sus chips de inteligencia artificial subirán más del 15% en muchos casos, y la memoria es la protagonista principal de este aumento. El incremento aplicará a sistemas con las plataformas Grace Blackwell y la próxima generación Vera Rubin que salgan a principios de 2027, según personas familiarizadas con las comunicaciones que hablaron con condición de confidencialidad sobre información aún no hecha pública. La magnitud de cada aumento dependerá de la generación de chip y la configuración de memoria involucrada, lo que significa que no se trata de una tabla de precios uniforme, sino de un rango de ajustes que podría ser significativamente mayor en ciertas configuraciones.
RAMageddon y el costo real de la IA
El fenómeno ya tiene un nombre que circula entre analistas del sector: RAMageddon. Los precios de contrato de DRAM convencional han subido a tasas récord durante 2026. Los analistas proyectaron que los precios contractuales de DRAM convencional escalarían entre un 58% y un 63% trimestre a trimestre en el segundo trimestre de 2026, tras un brote en el primer trimestre del 90% al 95%. SK hynix anunció en octubre del año pasado que ya había vendido toda su capacidad de producción de memoria para 2026, mientras que Samsung y SK hynix elevaron los precios de suministro de HBM3E en casi un 20% antes incluso del comienzo del año.
La ironía es que el mismo aprieto de suministro que ahora infla los sistemas de Nvidia fue parcialmente creado por la propia demanda que ella ayudó a impulsar. Las tres grandes fabricantes de memoria gastaron 2025 y 2026 redirigiendo nodos avanzados y nueva capacidad hacia HBM y DRAM de servidor, donde los márgenes son sustancialmente más atractivos. Esto vació el mercado de productos convencionales. Los precios de DDR5 para consumidores más que se duplicaron desde finales de 2025: un kit común de 32 GB DDR5-6000 que costaba entre 110 y 140 dólares año atrás fue listado alrededor de 392 dólares en agosto, según el RAM Price Tracker de Tom's Hardware.
El peso de la memoria en la cuenta de materiales
Un sistema con GPU Rubin puede llevar hasta 288 GB de HBM4 por paquete. El sistema en escala de rack NVL72 combina 72 de estas GPUs, colocando más de 20 TB de HBM en un único rack antes incluso de considerar la memoria LPDDR acoplada a las CPUs Vera. Dado que la producción de HBM consume aproximadamente cuatro veces el área de wafer de DRAM convencional equivalente, la memoria se convirtió en una de las mayores líneas en la cuenta de materiales de un servidor de IA — y continúa subiendo a un ritmo estratosférico.
Un análisis de GF Securities, citado por Wccftech en un informe de TrendForce del 28 de julio, colocó la memoria en cerca del 29% de una cuenta de materiales de aproximadamente 2,1 millones de dólares de un sistema Vera Rubin VR200, si Nvidia no hacía ningún corte de configuración. La propia Nvidia tendría una meta de memoria del 20% de la cuenta de materiales del sistema. El mismo informe sugirió que la compañía podría reducir la memoria SOCAMM ligada a las CPUs Vera de cerca de 55 TB para 28 TB por rack, manteniendo la capacidad de HBM4 de la GPU en 20,7 TB — una maniobra que reduciría la cantidad de memoria LPDDR5X cara por sistema sin tocar la memoria de alta anchura de banda que alimenta las GPUs.
Implicaciones para el mercado
Nvidia ya había pasado costes crecientes a los consumidores en el segmento de GPUs de juegos, elevando precios en las tarjetas gráficas GeForce más temprano en agosto. Un incremento del 15% en sistemas en escala de rack que venden por varios millones de dólares significa cientos de miles de dólares adicionales por rack en implantaciones que se extienden a miles de racks. La empresa opera con un margen bruto de aproximadamente 75% non-GAAP, entre los más altos de la industria de semiconductores, y los ajustes indican que Nvidia tiene la intención de pasar la inflación de costos de memoria a los clientes en lugar de absorberlos — algo que puede más que soportar dado el contexto.
Mientras tanto, el suministro de aceleradores de Nvidia por parte de TSMC aún no puede satisfacer la demanda, lo que limita el poder de negociación inmediato de los compradores. La pregunta que queda es si estos aumentos empujarán a los clientes más grandes hacia aceleradores de AMD o sus propios chips personalizados — y si esas alternativas conseguirán absorber la demanda desplazada antes de que el costo marginal de la IA se vuelva insostenible para compañías más pequeñas que carecen de acuerdos a largo plazo con los tres proveedores dominantes de memoria.
Fuentes: Fortune, Tom's Hardware, Rogers' Lab
✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación
