El cambio es evidente en cómo se construyen los aceleradores de IA modernos. Un solo superchip Nvidia Rubin R100 ahora requiere hasta 288 GB de Memoria de Alto Ancho de Banda de cuarta generación (HBM4), un aumento drástico respecto a las configuraciones de hace solo dos años . La industria simplemente no puede fabricar suficiente HBM para satisfacer la demanda.

Varias dinámicas están impulsando esta situación:

• El movimiento de datos es la restricción real. En los centros de datos a hiperescala, el coste energético y la latencia de mover datos entre la memoria y los procesadores dictan ahora el rendimiento de la IA más que el pico teórico de cálculo del procesador .
• Las arquitecturas de los modelos exigen más memoria, no más operaciones de cálculo. Los modelos de Mezcla de Expertos (MoE) y el procesamiento de contexto largo han aumentado drásticamente los requisitos de capacidad para los pesos del modelo y las cachés KV, haciendo que la capacidad de la memoria —y no el cálculo— sea el nuevo cuello de botella .
• La HBM se ha convertido en el eje estratégico. La atención de la industria ha pasado de los puntos de referencia de cálculo de un chip individual al rendimiento de la memoria a nivel de sistema. La Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM) ya no es un componente de soporte, sino un recurso crítico .
• Los mercados ya han descontado este escenario. Las acciones de las empresas de memoria superaron significativamente a las de los chips de IA en 2025, una señal de que los inversores entienden que el 'superciclo' pertenece ahora a la memoria, no a la lógica .

Dentro de la escasez: precios, desequilibrio entre oferta y demanda, y por qué lo pagas tú

La escasez de memoria que vivimos desde 2024 —a la que algunos ya llaman el "RAMmageddon" o "RAMpocalypse"— no se parece a la crisis de chips de la pandemia. No es una interrupción temporal de la cadena de suministro. Se trata de una reasignación estructural de la capacidad de fabricación hacia productos de memoria de alto margen para IA, lo que está dejando sin suministro a los mercados de PCs de consumo y empresariales .

Se espera que los centros de datos de IA consuman aproximadamente el 70% de la producción mundial de DRAM de gama alta en 2026 . Los gigantes tecnológicos como Meta, Alphabet y Microsoft están gastando cada uno entre 70.000 y más de 93.000 millones de dólares al año en infraestructura de IA, asegurando el suministro de memoria con años de antelación .

Esto deja a la memoria de grado de consumo —DDR4, DDR5 y NAND flash— compitiendo por el 30% restante de la producción. El resultado ha sido una escalada de precios brutal:

• Módulo de 64GB DRAM: Pasó de aproximadamente 255 $ en el tercer trimestre de 2025 a más de 420 $ en mayo de 2026. Las estimaciones apuntan a que podría alcanzar los 700 $ a principios de 2027 .
• Precios de DDR4 y DDR5 para consumidores: Según las perspectivas de la industria de semiconductores de Deloitte para 2026, se multiplicaron aproximadamente por cuatro solo entre septiembre y noviembre de 2025 .
• Coste total de la RAM: A principios de 2026, había aumentado un 172% en el último año .
• Precios de contrato de DRAM estándar: Subieron casi un 60% a finales de 2025, y se esperan más incrementos de dos dígitos a lo largo de 2026 .

Los analistas esperan mayoritariamente que los precios sigan subiendo al menos hasta finales de 2026. La consultora IDC proyecta que la escasez podría persistir hasta 2027, y en el peor de los casos, los envíos de PCs podrían caer hasta un 9% interanual .

Electrónica de consumo: lo que la escasez significa en euros para tu bolsillo

Los efectos en cadena ya son visibles en las tiendas:

• El precio de los PCs ha subido entre un 15% y un 20% a medida que los fabricantes trasladan el aumento del coste de la memoria. Dell, Lenovo y HP han advertido de subidas de precio planificadas, algunas de hasta el 15-30% .
• Los teléfonos móviles y portátiles se enfrentan a precios más altos y opciones de actualización limitadas en 2026. IDC ha advertido de que los efectos en el precio y la disponibilidad de los dispositivos de consumo podrían extenderse hasta bien entrado 2027 .
• La demanda de los consumidores empieza a resentirse. Con los costes de la RAM disparados un 172% interanual y los PCs cada vez más caros, los consumidores están posponiendo sus compras, una señal clásica de destrucción de la demanda .
• Los dispositivos de IA en el 'edge' se rediseñan por las limitaciones de la memoria. Las decisiones sobre nuevos productos ya no dependen de los TOPS (operaciones por segundo) del procesador o las especificaciones del sensor, sino de la disponibilidad y el coste de la memoria . La fundación Raspberry Pi subió los precios de varios modelos en diciembre de 2025, citando explícitamente el aumento sin precedentes del coste de la memoria LPDDR4 .

La naturaleza estructural de esta escasez hace que sea difícil de resolver a corto plazo. IDC espera que el crecimiento de la oferta de DRAM en 2026 sea solo del 16% interanual, por debajo de las normas históricas, mientras la demanda sigue superando la expansión .

HBF de Sandisk: una respuesta basada en NAND al muro de la memoria

Sandisk ha estado desarrollando una arquitectura llamada High-Bandwidth Flash (HBF) concebida específicamente para abordar el muro de la memoria desde el lado de la capacidad .

La HBF es una alternativa basada en memoria NAND diseñada para residir en el mismo encapsulado que la GPU, otorgando al procesador un acceso rápido a un conjunto de memoria mucho mayor del que la HBM por sí sola puede proporcionar. Mientras que las pilas de HBM de gama alta alcanzan hoy como máximo unas pocas decenas de gigabytes, la HBF tiene como objetivo ofrecer entre 8 y 16 veces más capacidad, con un ancho de banda comparable y un coste total similar .

Puntos técnicos clave:

• Arquitectura: La HBF utiliza una pila NAND de 16 matrices más una matriz base que encaja en la misma huella física que la HBM, aunque con un protocolo de interfaz diferente. El objetivo es mantener los grandes parámetros de los modelos de IA dentro del paquete de la GPU, en lugar de tener que ir a buscarlos a unidades SSD conectadas por PCIe, un proceso que sería varios órdenes de magnitud más lento .
• Cargas de trabajo objetivo: La tecnología está diseñada específicamente para la inferencia de IA en grandes centros de datos, pequeñas empresas y aplicaciones en el extremo de la red ('edge') .
• Diferenciador: Al intercambiar la mayor latencia de la NAND por una capacidad drásticamente mayor y no volatilidad, la HBF está pensada para complementar a la HBM —no para sustituirla— en sistemas donde los modelos de inferencia han superado la capacidad de DRAM disponible .

Calendario y avances en la estandarización

Sandisk ha estado moviendo la HBF del laboratorio al estándar de la industria mediante una serie de pasos deliberados:

• Agosto de 2025: Sandisk firmó un memorando de entendimiento con SK hynix —el proveedor dominante de HBM— para definir conjuntamente la especificación de la HBF .
• Agosto de 2025 (mismo periodo): Sandisk presentó la tecnología HBF al Open Compute Project (OCP) para su estandarización abierta .
• Febrero de 2026: Las dos compañías celebraron un evento de "Lanzamiento de la Estandarización de HBF" en la sede global de Sandisk, estableciendo un grupo de trabajo dedicado dentro del OCP para avanzar en la norma .
• Hoja de ruta de muestras: Sandisk planea entregar las primeras muestras de memoria HBF en la segunda mitad de 2026, y se espera que los primeros dispositivos de inferencia de IA que utilicen HBF lleguen a principios de 2027 .

La HBF se encuentra aún en la fase de especificación y validación; no hay un calendario de producción comercial anunciado más allá de los objetivos de muestreo. Pero la asociación con SK hynix y el impulso a través del OCP señalan la intención de convertir la HBF en un estándar abierto y con múltiples proveedores, en lugar de un producto propietario de Sandisk .

La HBF representa una de las primeras arquitecturas de memoria diseñadas desde cero para la era de la inferencia. Si podrá cerrar el 'muro de la memoria' a escala no se sabrá hasta que llegue el silicio real, pero la dirección es inequívoca: la industria de la IA se está reconstruyendo en torno a la memoria, no solo a la lógica.

El cambio es evidente en cómo se construyen los aceleradores de IA modernos. Un solo superchip Nvidia Rubin R100 ahora requiere hasta 288 GB de Memoria de Alto Ancho de Banda de cuarta generación (HBM4), un aumento drástico respecto a las configuraciones de hace solo dos años . La industria simplemente no puede fabricar suficiente HBM para satisfacer la demanda.

Varias dinámicas están impulsando esta situación:

• El movimiento de datos es la restricción real. En los centros de datos a hiperescala, el coste energético y la latencia de mover datos entre la memoria y los procesadores dictan ahora el rendimiento de la IA más que el pico teórico de cálculo del procesador .
• Las arquitecturas de los modelos exigen más memoria, no más operaciones de cálculo. Los modelos de Mezcla de Expertos (MoE) y el procesamiento de contexto largo han aumentado drásticamente los requisitos de capacidad para los pesos del modelo y las cachés KV, haciendo que la capacidad de la memoria —y no el cálculo— sea el nuevo cuello de botella .
• La HBM se ha convertido en el eje estratégico. La atención de la industria ha pasado de los puntos de referencia de cálculo de un chip individual al rendimiento de la memoria a nivel de sistema. La Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM) ya no es un componente de soporte, sino un recurso crítico .
• Los mercados ya han descontado este escenario. Las acciones de las empresas de memoria superaron significativamente a las de los chips de IA en 2025, una señal de que los inversores entienden que el 'superciclo' pertenece ahora a la memoria, no a la lógica .

Dentro de la escasez: precios, desequilibrio entre oferta y demanda, y por qué lo pagas tú

La escasez de memoria que vivimos desde 2024 —a la que algunos ya llaman el "RAMmageddon" o "RAMpocalypse"— no se parece a la crisis de chips de la pandemia. No es una interrupción temporal de la cadena de suministro. Se trata de una reasignación estructural de la capacidad de fabricación hacia productos de memoria de alto margen para IA, lo que está dejando sin suministro a los mercados de PCs de consumo y empresariales .

Se espera que los centros de datos de IA consuman aproximadamente el 70% de la producción mundial de DRAM de gama alta en 2026 . Los gigantes tecnológicos como Meta, Alphabet y Microsoft están gastando cada uno entre 70.000 y más de 93.000 millones de dólares al año en infraestructura de IA, asegurando el suministro de memoria con años de antelación .

Esto deja a la memoria de grado de consumo —DDR4, DDR5 y NAND flash— compitiendo por el 30% restante de la producción. El resultado ha sido una escalada de precios brutal:

• Módulo de 64GB DRAM: Pasó de aproximadamente 255 $ en el tercer trimestre de 2025 a más de 420 $ en mayo de 2026. Las estimaciones apuntan a que podría alcanzar los 700 $ a principios de 2027 .
• Precios de DDR4 y DDR5 para consumidores: Según las perspectivas de la industria de semiconductores de Deloitte para 2026, se multiplicaron aproximadamente por cuatro solo entre septiembre y noviembre de 2025 .
• Coste total de la RAM: A principios de 2026, había aumentado un 172% en el último año .
• Precios de contrato de DRAM estándar: Subieron casi un 60% a finales de 2025, y se esperan más incrementos de dos dígitos a lo largo de 2026 .

Los analistas esperan mayoritariamente que los precios sigan subiendo al menos hasta finales de 2026. La consultora IDC proyecta que la escasez podría persistir hasta 2027, y en el peor de los casos, los envíos de PCs podrían caer hasta un 9% interanual .

Electrónica de consumo: lo que la escasez significa en euros para tu bolsillo

Los efectos en cadena ya son visibles en las tiendas:

• El precio de los PCs ha subido entre un 15% y un 20% a medida que los fabricantes trasladan el aumento del coste de la memoria. Dell, Lenovo y HP han advertido de subidas de precio planificadas, algunas de hasta el 15-30% .
• Los teléfonos móviles y portátiles se enfrentan a precios más altos y opciones de actualización limitadas en 2026. IDC ha advertido de que los efectos en el precio y la disponibilidad de los dispositivos de consumo podrían extenderse hasta bien entrado 2027 .
• La demanda de los consumidores empieza a resentirse. Con los costes de la RAM disparados un 172% interanual y los PCs cada vez más caros, los consumidores están posponiendo sus compras, una señal clásica de destrucción de la demanda .
• Los dispositivos de IA en el 'edge' se rediseñan por las limitaciones de la memoria. Las decisiones sobre nuevos productos ya no dependen de los TOPS (operaciones por segundo) del procesador o las especificaciones del sensor, sino de la disponibilidad y el coste de la memoria . La fundación Raspberry Pi subió los precios de varios modelos en diciembre de 2025, citando explícitamente el aumento sin precedentes del coste de la memoria LPDDR4 .

La naturaleza estructural de esta escasez hace que sea difícil de resolver a corto plazo. IDC espera que el crecimiento de la oferta de DRAM en 2026 sea solo del 16% interanual, por debajo de las normas históricas, mientras la demanda sigue superando la expansión .

HBF de Sandisk: una respuesta basada en NAND al muro de la memoria

Sandisk ha estado desarrollando una arquitectura llamada High-Bandwidth Flash (HBF) concebida específicamente para abordar el muro de la memoria desde el lado de la capacidad .

La HBF es una alternativa basada en memoria NAND diseñada para residir en el mismo encapsulado que la GPU, otorgando al procesador un acceso rápido a un conjunto de memoria mucho mayor del que la HBM por sí sola puede proporcionar. Mientras que las pilas de HBM de gama alta alcanzan hoy como máximo unas pocas decenas de gigabytes, la HBF tiene como objetivo ofrecer entre 8 y 16 veces más capacidad, con un ancho de banda comparable y un coste total similar .

Puntos técnicos clave:

• Arquitectura: La HBF utiliza una pila NAND de 16 matrices más una matriz base que encaja en la misma huella física que la HBM, aunque con un protocolo de interfaz diferente. El objetivo es mantener los grandes parámetros de los modelos de IA dentro del paquete de la GPU, en lugar de tener que ir a buscarlos a unidades SSD conectadas por PCIe, un proceso que sería varios órdenes de magnitud más lento .
• Cargas de trabajo objetivo: La tecnología está diseñada específicamente para la inferencia de IA en grandes centros de datos, pequeñas empresas y aplicaciones en el extremo de la red ('edge') .
• Diferenciador: Al intercambiar la mayor latencia de la NAND por una capacidad drásticamente mayor y no volatilidad, la HBF está pensada para complementar a la HBM —no para sustituirla— en sistemas donde los modelos de inferencia han superado la capacidad de DRAM disponible .

Calendario y avances en la estandarización

Sandisk ha estado moviendo la HBF del laboratorio al estándar de la industria mediante una serie de pasos deliberados:

• Agosto de 2025: Sandisk firmó un memorando de entendimiento con SK hynix —el proveedor dominante de HBM— para definir conjuntamente la especificación de la HBF .
• Agosto de 2025 (mismo periodo): Sandisk presentó la tecnología HBF al Open Compute Project (OCP) para su estandarización abierta .
• Febrero de 2026: Las dos compañías celebraron un evento de "Lanzamiento de la Estandarización de HBF" en la sede global de Sandisk, estableciendo un grupo de trabajo dedicado dentro del OCP para avanzar en la norma .
• Hoja de ruta de muestras: Sandisk planea entregar las primeras muestras de memoria HBF en la segunda mitad de 2026, y se espera que los primeros dispositivos de inferencia de IA que utilicen HBF lleguen a principios de 2027 .

La HBF se encuentra aún en la fase de especificación y validación; no hay un calendario de producción comercial anunciado más allá de los objetivos de muestreo. Pero la asociación con SK hynix y el impulso a través del OCP señalan la intención de convertir la HBF en un estándar abierto y con múltiples proveedores, en lugar de un producto propietario de Sandisk .

La HBF representa una de las primeras arquitecturas de memoria diseñadas desde cero para la era de la inferencia. Si podrá cerrar el 'muro de la memoria' a escala no se sabrá hasta que llegue el silicio real, pero la dirección es inequívoca: la industria de la IA se está reconstruyendo en torno a la memoria, no solo a la lógica.