En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), mientras CPUs y GPUs acaparan la atención de las discusiones en torno a la infraestructura, un informe reciente de TrendForce subraya la relevancia crítica de la memoria, esa componente silenciosa pero vital. El documento destaca cómo la evolución hacia arquitecturas de IA que priorizan inferencias sostenidas, grandes volúmenes de datos y accesos aleatorios, está impulsando al mercado de la DRAM y el NAND flash hacia niveles históricos, proyectando un pico en 2027.
TrendForce describe un cambio estructural significativo donde el volumen creciente de datos exige cada vez más de las DRAM de alto ancho de banda y baja latencia. Estas memorias son ahora fundamentales para procesar parámetros de modelos, ejecutar inferencias de larga duración, y sostener un paralelismo de tareas adecuado. La NAND flash, por su parte, ha escalado de su rol tradicional de almacenamiento a un componente crucial para la transmisión rápida de datos en las infraestructuras, especialmente en los proveedores de servicios en la nube.
Los números destacan la magnitud del cambio. Se proyecta que el mercado total de memoria alcance los 551.600 millones de dólares en 2026 y llegue a 842.700 millones en 2027, con una notable tasa de crecimiento anual del 53% en ese año. Este salto está mayormente impulsado por la DRAM, cuyo aumento en valor es significativo comparado con el de la NAND.
En el terreno de los precios, el informe señala una situación tensada, donde la oferta escasea y los proveedores mantienen una fuerte influencia en la fijación de precios. Las subidas trimestrales en el precio de DRAM han alcanzado el 53%-58%, superando los incrementos históricos habituales. TrendForce anticipa que los precios continuarán en ascenso en 2026, con posibles aumentos del 60% o más en el primer trimestre.
Este nuevo paradigma no es solamente un ciclo de precios, sino una transformación impulsada por el cambio en la arquitectura de la IA. El enfoque ha pasado de entrenamientos a gran escala a sistemas que requieren inferencia, memoria y toma de decisiones eficientes. La memoria deja de ser un complemento del acelerador y se convierte en un recurso estratégico imprescindible.
Las implicaciones prácticas para las organizaciones son claras. Frente a este panorama, las empresas deben ser estratégicas en su planificación de presupuestos y adquisiciones. La tendencia sugiere una presión creciente sobre los costes de plataforma, el riesgo de disponibilidad debido a ciclos de compra ajustados, y la necesidad de optimizar la arquitectura de datos para evitar gastos excesivos en memoria.
En definitiva, mientras la IA continúa transformando el cómputo empresarial, la memoria ha emergido como un pilar esencial de esta infraestructura, condicionando ampliamente el rendimiento y los costes en la era de la inteligencia artificial.
