En los laboratorios y centros de datos más avanzados del mundo, el problema ya no está en calcular más rápido, sino en mover los datos a tiempo. Y en ese punto, la memoria se ha convertido en el freno de toda la industria de la IA (y no solo por la falta de stock).
El problema ya no es la potencia, es el acceso a los datos
Los aceleradores de IA actuales han alcanzado un punto crítico. Su capacidad de cálculo sigue creciendo, pero el ancho de banda de la memoria no avanza al mismo ritmo. Así lo explican varias voces del sector, entre ellas Sha Rabii, cofundador de Majestic Labs, que señala que el verdadero límite ya no es cuánta memoria hay disponible, sino qué tan rápido puede alimentar a la GPU.
Añadir más unidades de cálculo a un chip empieza a tener poco sentido si los datos no llegan a tiempo. Es una situación especialmente delicada para los grandes modelos de lenguaje, donde tanto el entrenamiento como la inferencia dependen de mover cantidades masivas de información de forma constante.
El giro del sector hacia la inferencia a gran escala está disparando la demanda de memoria. Cuanta más memoria tiene una infraestructura de IA, más usuarios puede atender simultáneamente, lo que convierte a la HBM en un recurso para acaparar clientes, no solo incrementar rendimiento.
HBM4 mejora… pero no rompe el muro
Ni siquiera la próxima generación parece suficiente. HBM4 ofrecerá hasta 2 TB/s de ancho de banda, aproximadamente 1,5 veces más que HBM3E, gracias a un bus más ancho de 2048 bits.
El problema estructural sigue ahí: el número de canales, la altura de las pilas de memoria y los límites físicos del encapsulado imponen barreras difíciles de sortear. Aumentar la potencia de cálculo sin resolver estas restricciones solo agrava el desequilibrio.
Jensen Huang, fundador de Nvidia, ya lo dejó caer durante el CES 2026: la presión de la IA sobre la cadena de suministro de memoria es tan fuerte que incluso los compradores de tarjetas gráficas y consolas están pagando las consecuencias, con precios al alza provocados por la escasez.
Nuevas arquitecturas para un viejo problema
Ante este escenario, los desarrolladores exploran caminos alternativos. Uno de los más prometedores es llevar el cálculo dentro de la propia memoria (PIM), reduciendo la necesidad de mover datos constantemente. También se trabaja en pilas de memoria más densas, nuevos esquemas tridimensionales y interfaces avanzadas como UCIe para sistemas multi-chip.
En cambio, otras soluciones apuntan a la interconexión. CXL promete aumentar la capacidad de carga en torno a un 50% y reducir el consumo energético hasta un 30%, mejorando la eficiencia general del sistema.
De cara a 2027, HBM4E debería añadir otro incremento del 1,5× en velocidad. Sin embargo, el futuro de la IA no depende solo de chips más rápidos, sino de cómo se alimentan de datos.
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FAQ – Sobre la memoria HBM y la IA
Es un tipo de memoria de alto ancho de banda diseñada para trabajar junto a GPUs y aceleradores de IA.
Porque su velocidad de acceso no crece al mismo ritmo que la potencia de cálculo de los chips.
Mejora notablemente el ancho de banda, pero no elimina las limitaciones físicas del diseño.
Cálculo dentro de la memoria (PIM), nuevas interfaces como UCIe y tecnologías de interconexión como CXL.
Sí. La escasez de memoria HBM está encareciendo GPUs y consolas debido a la presión del sector IA
