Jensen Huang advierte que la memoria es ahora el mayor límite para el crecimiento de la IA

La demanda de inteligencia artificial sigue creciendo a un ritmo explosivo. Sin embargo, según Jensen Huang, CEO de Nvidia, el principal límite para el avance de la industria ya no son las GPU. Es la memoria.

Durante una intervención en Dell World en Las Vegas, Huang explicó que las restricciones de la cadena de suministro siguen siendo el mayor obstáculo para el crecimiento de la IA, y señaló específicamente a la memoria como uno de los puntos más críticos del sistema.

Este comentario refleja un cambio importante en la carrera global por la infraestructura de IA: el cuello de botella ya no está solo en la potencia de cómputo, sino en los componentes necesarios para alimentarla.

La memoria se convierte en el nuevo límite de la IA

Los aceleradores modernos de IA dependen de la memoria de alto ancho de banda (HBM), una tecnología de DRAM apilada diseñada para transferir enormes cantidades de datos entre el GPU y la memoria a velocidades extremadamente altas.

Las plataformas más recientes de Nvidia —como el H200 y los sistemas basados en la arquitectura Blackwell— dependen en gran medida de estas pilas avanzadas de memoria.

El problema es que los modelos de IA actuales son cada vez más grandes y complejos. Eso significa que necesitan más capacidad de memoria y mucho más ancho de banda para procesar datos en tiempo real. Nvidia ha advertido que el futuro rendimiento de la IA dependerá tanto de la memoria como de la potencia de cómputo.

Esto crea una nueva limitación para toda la industria: aunque haya una fuerte demanda de GPUs, Nvidia no puede enviar un acelerador completo sin suficiente HBM integrada.

En la práctica, el suministro de memoria puede determinar directamente cuántos chips de IA llegan finalmente a los clientes.

Por qué la escasez de HBM afecta a toda la industria

La memoria de alto ancho de banda es producida por un grupo muy reducido de fabricantes, principalmente SK Hynix, Samsung y Micron. El auge de los centros de datos dedicados a IA ha disparado la demanda de estos componentes especializados.

Cuando la oferta no alcanza a la demanda, aparecen varios efectos en cadena:

• Despliegues más lentos de infraestructura de IA en empresas y proveedores cloud.
• Aumento del coste de los sistemas de IA debido a componentes escasos.
• Mayor poder de negociación para los fabricantes de memoria frente a diseñadores de chips y fabricantes de servidores.

En otras palabras, la próxima etapa de la carrera por la IA podría depender menos de diseñar GPUs más rápidas y más de aumentar la capacidad global de producción de memoria avanzada.

China y la incertidumbre sobre los chips H200

A la escasez de memoria se suma la complejidad geopolítica. Los chips H200 de Nvidia son clave para su próxima generación de centros de datos de IA, pero su disponibilidad en China sigue siendo incierta.

Durante un viaje reciente a Pekín junto al presidente estadounidense Donald Trump, Huang señaló que cree que el mercado chino podría volver a abrirse gradualmente a los fabricantes de chips de Estados Unidos.

Sin embargo, el panorama sigue siendo complicado:

• Estados Unidos ha concedido licencias para que algunas empresas chinas compren chips H200.
• Las autoridades regulatorias chinas aún no han dado una aprobación completa.
• Hasta mediados de 2026, no se había enviado ningún H200 a China pese a esas licencias.

Esto significa que la demanda potencial en ese mercado no se traduce automáticamente en ingresos para Nvidia.

Por qué esto importa antes del próximo informe de Nvidia

Estas cuestiones —cadena de suministro y geopolítica— son especialmente relevantes ahora porque Nvidia está a punto de publicar resultados.

La compañía tiene programada su conferencia de resultados del primer trimestre del año fiscal 2027 para el 20 de mayo de 2026, correspondiente al periodo que terminó el 26 de abril.

Los inversores probablemente estarán atentos a tres preguntas clave:

• Cuánto suministro de HBM ha asegurado Nvidia para los próximos envíos de GPU.
• Si los sistemas basados en H200 y Blackwell pueden escalar a gran volumen.
• Si las ventas en China podrían reactivarse y aportar ingresos.

La demanda global de infraestructura de IA sigue siendo extremadamente fuerte. Pero las declaraciones de Huang en Dell World subrayan una realidad cada vez más clara: incluso cuando el interés por la IA es enorme, la velocidad real de crecimiento de la industria depende de los límites físicos de la cadena de suministro, especialmente de la memoria avanzada necesaria para ejecutar estos sistemas.