La paradoja centenaria que explica por qué bancos como Citi y BofA son optimistas sobre los chips de memoria tras el desplome del Kimi K3

La postura de Citi: Peter Lee invoca explícitamente la paradoja

Peter Lee, analista de semiconductores de Citi, invoca explícitamente la Paradoja de Jevons: una mayor eficiencia tecnológica reduce el coste unitario de uso, lo que históricamente conduce a un aumento (no a una disminución) del consumo total de recursos . En un podcast de Citi Research grabado meses antes del lanzamiento de K3, Lee declaró directamente: "Creo que este tipo de eficiencia de software no es una amenaza para la memoria. Creo que es positiva para la demanda porque hace que la IA sea más barata y útil, lo que impulsa un ciclo de compras de demanda aún mayor de chips avanzados. Así que creo que es como la paradoja de Jevons" .

Su razonamiento sobre por qué la arquitectura específica del Kimi K3 impulsa una mayor demanda de memoria:

• Ventana de contexto de 1M de tokens — Cada llamada de inferencia de contexto largo consume una gran caché KV que debe almacenarse en memoria de alto ancho de banda (HBM) y DRAM de servidor. Un precio por token más barato significa que los usuarios llenarán ese contexto de un millón de tokens con más frecuencia, no menos .
• La dispersión de MoE es un espejismo para la memoria — Aunque Kimi K3 activa solo 16 de sus 896 expertos por token (~50 mil millones de parámetros activos), los 2,8 billones de parámetros completos deben cargarse en la memoria del sistema para admitir el enrutamiento dinámico de expertos. Autoalojar el lanzamiento de pesos abiertos (27 de julio) requerirá clústeres con terabytes de DDR5 de servidor y SSD empresariales para almacenar y paginar todo el modelo .
• Flujos de trabajo basados en agentes — Los bucles de razonamiento agénticos de múltiples pasos (para los que K3 está específicamente optimizado) generan muchas llamadas de inferencia secuenciales por tarea, cada una consumiendo ancho de banda de memoria. Una inferencia más barata hace que las cadenas de agentes más largas sean económicamente viables, lo que incrementa el consumo de memoria por tarea .
• Autoalojamiento de pesos abiertos — Cuando los pesos completos se hagan públicos el 27 de julio, las empresas e investigadores ejecutarán sus propias instancias en lugar de depender únicamente del acceso a la API. Cada implementación autoalojada requiere su propio grupo de memoria dedicado (HBM en las GPU, DDR5 en el servidor y SSD empresariales para el almacenamiento/intercambio del modelo), multiplicando la base instalada total de memoria .

Citi también ha elevado drásticamente sus pronósticos de precios de memoria por separado, proyectando que los precios de la DRAM podrían dispararse hasta un 200% en 2026 y los de la HBM aumentar un 30% trimestre a trimestre en el cuarto trimestre de 2026, lo que indica que ya esperaban un superciclo de memoria impulsado por la IA antes del Kimi K3 . Citi también advirtió ya en septiembre de 2025 que tanto la DRAM como la memoria flash NAND entrarían en déficit de oferta para 2026 .

La postura de Bank of America Securities: Vivek Arya aplica la misma lógica

Bank of America no ha utilizado explícitamente la frase "Paradoja de Jevons" en sus comentarios publicados sobre el Kimi K3, pero sus llamadas anteriores y posteriores a la venta masiva se alinean con la misma lógica:

• "Corrección de verano, rebote de otoño" — BofA caracterizó la retirada del sector semiconductor (el índice SOX cayó un 11% en el tercer trimestre) como un cambio de humor estacional y una corrección saludable, no una reversión estructural de la demanda. Pronosticaron un rebote en otoño a medida que se reanude la construcción de infraestructura de IA .
• La memoria está "infravalorada y lista para expandirse" — En un informe del 7 de julio, BofA señaló que los chips de memoria cotizan a solo 10 veces las ganancias, significativamente por debajo del sector semiconductor en general, y los recomendó como una oportunidad de compra .
• La tesis de la demanda de IA a largo plazo se mantiene intacta — Las perspectivas de semiconductores de BofA para 2026 proyectaban que las ventas mundiales de semiconductores superarían el billón de dólares por primera vez (un aumento del 29% interanual), con la memoria (HBM, DDR5, NAND) como el principal impulsor del crecimiento. Han argumentado consistentemente que los modelos de IA más capaces y baratos amplían el mercado direccionable en lugar de reducirlo . Bank of America elevó posteriormente su pronóstico de TAM de semiconductores para 2026 aún más, hasta los 1,3 billones de dólares .
• Tras el Kimi K3, BofA dijo a los inversores que no entraran en pánico — El 17 de julio, Vivek Arya atribuyó la venta masiva provocada por el K3 a "cambios de humor estacionales" y a los temores de inflación de costes en la memoria, no a un colapso de la demanda, aconsejando que los fundamentos de los fabricantes de chips de memoria siguen intactos .

Por qué la propia arquitectura refuerza el caso alcista

El precedente histórico en el que se apoyan ambos bancos

La venta masiva del DeepSeek-R1 en enero de 2025 siguió el mismo patrón: un modelo chino más barato y eficiente provocó un pánico en el sector de semiconductores, y luego la demanda de chips se aceleró a medida que se ampliaba el despliegue . Citi y BofA ven el Kimi K3 como un "DeepSeek 2.0": el mismo miedo y probablemente el mismo resultado final para los fabricantes de memoria como Samsung, SK Hynix y Micron .

Los datos del sector apoyan la tesis. TrendForce proyectó que la demanda de HBM aumentaría un 70% interanual solo en 2026, consumiendo la HBM el 23% de la producción total de obleas de DRAM . Los analistas estiman que los centros de datos de IA podrían consumir aproximadamente el 70% de la DRAM de gama alta en 2026 . Los propios fabricantes de memoria —incluido el CEO de Micron, Sanjay Mehrotra— han reconocido que la escasez persistirá más allá de 2026 .

Incluso el mercado coreano reconoció el argumento: el 20 de julio, el Chosun Ilbo informó de que un memorando del sector de valores que citaba la Paradoja de Jevons hizo que las acciones de Samsung y SK Hynix se volvieran brevemente positivas antes de que la venta masiva general se reanudara .

Lo que los bancos no están diciendo

Es importante señalar los límites de esta tesis. Ninguno de los dos bancos afirma que la venta masiva fuera irracional, solo que estaba direccionalmente equivocada. BofA reconoció explícitamente que los legítimos "temores de inflación de costes en la memoria" estaban impulsando parcialmente la caída . Los pronósticos de precios de memoria de Citi, aunque alcistas, también implican una presión sobre los precios que podría afectar a las empresas de IA posteriores. Y Bank of America no ha utilizado explícitamente la frase "Paradoja de Jevons" en sus comentarios publicados sobre el Kimi K3; la alineación de su lógica se infiere de sus llamadas anteriores y posteriores a la venta masiva .

Conclusión

Ambos bancos reconocen el miedo del mercado a corto plazo, pero su posición consistente es que el menor coste del Kimi K3 y su lanzamiento de pesos abiertos ampliarán la adopción de la IA, aumentarán el volumen total de inferencia y elevarán la demanda de memoria, no la estrangularán. La Paradoja de Jevons, observada por primera vez en el consumo de carbón del siglo XIX, podría resultar ser el marco más fiable para entender la demanda de semiconductores de IA en 2026.