Samsung duplica su línea de memoria más avanzada
Samsung Electronics ha trazado un plan para duplicar la producción de memoria HBM4 y HBM4E el próximo año, según Seoul Economic Daily. HBM4 es la generación de memoria de alto ancho de banda apilada diseñada para colocarse junto a aceleradores de la clase de Nvidia en centros de datos de IA. Duplicar esa producción sería uno de los mayores compromisos de capacidad individuales de la industria de la memoria en esta década, y muestra que Samsung espera que el gasto en infraestructura de IA siga aumentando hasta 2027.
El cuello de botella se ha trasladado de la lógica a la memoria
Durante la mayor parte del despliegue de la IA, la limitación era la fabricación y el empaquetado de lógica avanzada. Eso ha cambiado. El suministro a corto plazo de HBM3E está agotado, y los fabricantes han desviado capacidad de obleas de DRAM y NAND de uso común para atender a los clientes de IA. Los precios de la DRAM han subido alrededor de un 171 por ciento interanual y los precios al contado de la DDR5 se han cuadruplicado aproximadamente desde finales de 2025. Para 2027, un solo procesador de próxima generación de Nvidia podría llevar hasta 384 GB de HBM, según un análisis del CSIS, una cifra que absorbería una gran parte de la producción trimestral de un solo proveedor.
Los costos llegan a los compradores de hardware común
La escasez se está extendiendo más allá de los centros de datos. Los fabricantes de PC, incluidos Dell, Lenovo, Apple y Microsoft, han vinculado los aumentos de precios a los costos de memoria, y Dell espera subidas de precios de dos dígitos para algunos ordenadores personales. En el lado de los equipos, ASML reportó pedidos netos de 5.400 millones de euros en un trimestre reciente, impulsados por la demanda de IA, al tiempo que señaló un probable descenso de los pedidos chinos para 2026. Las acciones de SK hynix han cotizado cerca de niveles récord en Seúl. La pregunta para el próximo año es si la nueva capacidad llega antes de que los precios de la memoria empiecen a recortar la economía de construir y operar sistemas de IA, o si la escasez simplemente limita cuántos aceleradores puede desplegar la industria.
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