La industria de la memoria dejó esta semana de hablar de trimestres y empezó a hablar de décadas. En la presentación de resultados del tercer trimestre, celebrada el 28 de octubre, el director financiero de SK hynix, Kim Woo-hyun, situó la escasez de suministro más allá de 2030 y describió un mercado en el que la oferta no alcanzará a la demanda durante al menos cuatro años más. No es una previsión de precio: es una previsión de estructura.
Los números que acompañan esa frase explican por qué conviene tomarse en serio el aviso. El fabricante espera que la demanda de DRAM crezca en el entorno del 20% el año que viene y que la de NAND lo haga en la parte alta de la decena. Al mismo tiempo calcula que el gasto de capital de los proveedores cloud subirá más del 60% y que la infraestructura de centros de datos para inteligencia artificial crecerá por encima del 40% anual hasta 2030.
El efecto ya está en el recibo. El precio medio de un módulo DDR4 de 8 gigabits cerró el tercer trimestre en 26 dólares, más de cuatro veces los 6,3 dólares del mismo periodo de 2025 y un 23,8% por encima del trimestre anterior. La memoria NAND multiplicó por ocho su precio interanual hasta 30,61 dólares. Son cifras de contrato, no de tienda, y en España llegan al mostrador con el margen del distribuidor encima. Para quien pensaba esperar a que bajaran los precios antes de ampliar el equipo, el escenario que dibuja el fabricante coreano no ofrece consuelo. La pregunta útil ya no es cuándo baja la RAM, sino cuánta vas a necesitar y en qué momento te sale más caro esperar que comprar.
¿Por qué la oferta no puede girar más rápido?
La respuesta corta es que la memoria no se fabrica en un trimestre. Una planta nueva tarda entre dos y tres años desde la decisión de inversión hasta la producción en volumen, y las que están en marcha ya tienen destino asignado. El proceso de 10 nanómetros se está expandiendo, pero la mayor parte del incremento se va a HBM4, la memoria apilada para aceleradores de inteligencia artificial, que consume más obleas por gigabyte que la DRAM convencional.
Ahí está la asimetría que explica todo. Un módulo de memoria para servidor de IA puede absorber varias veces la capacidad de una oblea que, hace tres años, se dedicaba a portátiles. Cuando el reparto cambia, el precio del segmento menos rentable sube primero porque no hay capacidad que liberar. Los fabricantes no van a dejar de producir HBM para hacer módulos de 16 gigabytes para torres de sobremesa.
El tercer trimestre dejó además una señal que conviene leer con atención: el precio medio de venta de DRAM subió en el entorno del 20% respecto al trimestre anterior, y los envíos del cuarto trimestre se esperan con un crecimiento también en la parte media de los veinte puntos porcentuales. Es decir, más unidades y más precio a la vez, algo que solo ocurre cuando la cadena entera está tensionada.
El mapa de precios que verás en tienda
| Producto |
Cierre 3T 2025 |
Cierre 3T 2026 |
Variación |
| DDR4 8 Gb (contrato) |
6,3 $ |
26,0 $ |
x4,1 |
| NAND 128 Gb MLC |
3,8 $ |
30,61 $ |
x8 |
| Incremento trimestral DDR4 |
0% |
+23,8% |
en un trimestre |
| Previsión 4T DRAM |
sin dato |
+10 a +18% |
TrendForce |
La evolución trimestral que veníamos siguiendo desde septiembre está en el análisis del precio de la RAM, con la subida del 80% del segundo trimestre como origen del ciclo. La tabla sirve para una cosa concreta: entender que el salto no viene de una subida puntual de un fabricante. Viene de un reparto de capacidad que ha dejado al consumo masivo con la capacidad sobrante, y de una demanda de centros de datos que no depende del ciclo económico del usuario doméstico.
Hay una consecuencia que afecta directamente a quien monta equipos. La RAM se ha convertido en la partida más volátil del presupuesto, por delante de la gráfica. Un equipo que hace dos años se montaba con 32 gigabytes por 90 euros hoy se plantea con 16 y una ampliación futura que probablemente sea más cara.
¿Qué significa para la IA local?
El otro frente es la inteligencia artificial en el escritorio. Los modelos abiertos que caben en una máquina de consumo están limitados por la memoria de la tarjeta gráfica y por la memoria del sistema cuando se descarga parte del modelo a la CPU. Con precios al alza, el cálculo de cuánta VRAM comprar cambia de forma radical.
El artículo sobre cuánta VRAM necesitas de verdad para IA local en 2026 ya apuntaba a un umbral práctico de 24 gigabytes para trabajar con modelos de 30.000 millones de parámetros en cuantizaciones agresivas. Con el DDR4 a estos precios, la alternativa de ampliar a 64 gigabytes de memoria del sistema para modelos grandes deja de ser barata y pasa a competir con una tarjeta gráfica dedicada. La cuenta de cuánta VRAM necesitas de verdad para IA local cambia por completo cuando el gigabyte de memoria del sistema se paga a estos precios.
La consecuencia secundaria es que el software se vuelve más eficiente por obligación. El kernel de Linux lleva meses discutiendo pilas de kernel más pequeñas por la escasez de memoria, y los frameworks de inferencia están priorizando cuantizaciones de 4 bits que antes se consideraban un compromiso. El kernel lleva meses discutiendo pilas más pequeñas por la escasez de memoria, una señal de que el ahorro ya no es opcional. La escasez empuja la optimización igual que el precio de la gasolina empuja el motor pequeño.
El ciclo que se parece al de 2017 y no lo es
Quien lleve una década en esto recordará la subida de 2017, cuando el precio de la DRAM se duplicó en un año y las tiendas limitaron la venta por cliente. El patrón se repite, pero hay dos diferencias que cambian el desenlace.
La primera es el comprador. En 2017 el tirón venía de móviles y de servidores en la nube con crecimientos del 20%. Ahora viene de una única aplicación, el entrenamiento y la inferencia de modelos, que consume memoria de forma intensiva y con márgenes que justifican pagar cualquier precio. Ese comprador no se retira si la economía se enfría.
La segunda es la duración. Las previsiones de los fabricantes hablan de 2030, no de dos trimestres. Cuando la escasez se mide en años, deja de ser un problema de aprovisionamiento y pasa a ser una variable de diseño de producto. Las consolas se diseñan con menos memoria, los portátiles venden soldadura como ventaja y las placas base empiezan a ofrecer ranuras que nadie usará hasta 2028.
Los fabricantes tienen un incentivo perverso para no acelerar. Cada gigabyte adicional de capacidad de HBM se vende con un margen que la DRAM convencional no alcanza, y las decisiones de inversión se toman con la vista puesta en ese mercado. Mientras la IA siga creciendo, el consumo masivo seguirá siendo el cliente que paga el plato.
