{"id":77786,"date":"2026-04-03T08:00:00","date_gmt":"2026-04-03T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/exittechnologies.com\/?p=77786"},"modified":"2026-04-02T16:27:57","modified_gmt":"2026-04-02T16:27:57","slug":"la-escasez-de-memoria-es-algo-mas-que-un-fallo-de-la-cadena-de-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/blog\/memoria\/la-escasez-de-memoria-es-algo-mas-que-un-fallo-de-la-cadena-de-suministro\/","title":{"rendered":"La escasez de memoria es m\u00e1s que un problema de la cadena de suministro"},"content":{"rendered":"<span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Tiempo de lectura: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 4<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutos<\/span><\/span>\n<p>Un fabricante de tama\u00f1o medio de Ohio presupuesta $180.000 por la renovaci\u00f3n de un servidor con la misma configuraci\u00f3n que lleva comprando tres a\u00f1os seguidos. El presupuesto asciende a $240.000. Plazo de entrega: 34 semanas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Los m\u00f3dulos de memoria que necesitan est\u00e1n asignados. No descatalogados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Habla por ellos alguien que hizo un pedido hace seis meses con m\u00e1s capital y un horizonte de planificaci\u00f3n m\u00e1s largo.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta situaci\u00f3n se est\u00e1 produciendo en todos los sectores relacionados con los equipos inform\u00e1ticos. La causa no es un incendio en una f\u00e1brica ni una pandemia log\u00edstica. Es estructural: La IA est\u00e1 consumiendo memoria m\u00e1s r\u00e1pido de lo que la industria puede producirla, y el resto del mercado est\u00e1 comprando lo que queda.<\/p>\n\n\n\n<p>Comprender por qu\u00e9 ocurre esto y por qu\u00e9 no se resolver\u00e1 por s\u00ed solo es la \u00fanica manera de planificarlo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por qu\u00e9 la IA consume memoria a esta escala<\/h2>\n\n\n\n<p>Entrenar un modelo de IA de gran tama\u00f1o no es un \u00fanico c\u00e1lculo. Se trata de miles de millones de par\u00e1metros cargados simult\u00e1neamente en la memoria y procesados en miles de n\u00facleos de GPU que funcionan en paralelo.<\/p>\n\n\n\n<p>El enfoque m\u00e1s com\u00fan es el paralelismo de datos: el conjunto de datos de entrenamiento se divide a partes iguales entre el hardware. Cada componente ejecuta el modelo completo con su porci\u00f3n asignada y el modelo concilia los resultados. Cuando se entrena un modelo con cientos de miles de millones de par\u00e1metros, cada GPU necesita memoria de gran ancho de banda (HBM) para almacenar su parte de la carga de trabajo mientras se procesa. A m\u00e1s par\u00e1metros, m\u00e1s GPU y m\u00e1s HBM. La relaci\u00f3n es aproximadamente lineal y no existe ning\u00fan atajo arquitect\u00f3nico para evitarla.<\/p>\n\n\n\n<p>La inferencia a\u00f1ade otra capa. Cuando un usuario env\u00eda una consulta, el modelo lanza cargas de trabajo paralelas para generar la respuesta. La inferencia requiere menos memoria que la formaci\u00f3n, pero a la escala a la que operan los hiperescaladores -millones de consultas por hora- sigue consumiendo una importante capacidad de HBM.<\/p>\n\n\n\n<p>El resultado: <a href=\"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/blog\/gpu\/elegir-la-mejor-gpu-para-ai-y-machine-learning-una-guia-completa-para-2024\/\">cada gran construcci\u00f3n de IA<\/a> es un evento de aprovisionamiento de memoria sostenido y de gran volumen. Y hay docenas de ellos ocurriendo simult\u00e1neamente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El cuello de botella dentro del cuello de botella<\/h2>\n\n\n\n<p>Las GPU actuales (H100, B200) son tan r\u00e1pidas que la memoria no puede seguirles el ritmo. Algunas GPU pueden procesar datos m\u00e1s r\u00e1pido de lo que la memoria HBM de mayor rendimiento puede suministrar, lo que obliga a la GPU a reducir su velocidad para adaptarse al ancho de banda de la memoria. Est\u00e1s pagando por una capacidad de c\u00e1lculo m\u00e1xima y funcionando a una fracci\u00f3n de ella.<\/p>\n\n\n\n<p>Piensa en la GPU como si fuera una cocina. Los chefs son los procesadores y la memoria es el expedidor, que se comunica entre el chef y los servidores. Si el expedidor s\u00f3lo puede entregar 1 comida cada minuto, no importa que el chef pueda cocinar 1 plato cada segundo. El ritmo al que se sirven los platos depende tanto del expedidor como del chef.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Las organizaciones pueden a\u00f1adir m\u00e1s memoria para solucionar parte de este problema. Mover datos de una GPU a otra, o de la GPU al almacenamiento, sigue siendo demasiado lento independientemente de la cantidad de memoria que se tenga. M\u00e1s memoria ampl\u00eda la capacidad. No arregla la velocidad de transferencia. El expedidor puede guardar m\u00e1s tickets, pero la comida sigue tardando lo mismo en llegar.<\/p>\n\n\n\n<p>Por eso los hiperescaladores no se limitan a comprar m\u00e1s memoria. Compran toda la memoria de mayor rendimiento disponible, la bloquean en acuerdos plurianuales y la retiran del mercado antes de que el siguiente comprador tenga la oportunidad de presentar una oferta.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lo que ya es m\u00e1s caro<\/h2>\n\n\n\n<p>Las categor\u00edas de hardware que afrontan los mayores aumentos de precio y la menor disponibilidad en estos momentos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Unidades SSD de gran capacidad (2 TB-8 TB)<\/li>\n\n\n\n<li>Kits de RAM grandes (32 GB-128 GB)<\/li>\n\n\n\n<li>Tarjetas microSD de m\u00e1s de 1 TB<\/li>\n\n\n\n<li>Tarjetas CFexpress y SD profesionales<\/li>\n\n\n\n<li>GPU con gran VRAM. H100, A100 y sus equivalentes de consumo<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Esto no se limita a la infraestructura empresarial. Dell est\u00e1 reposicionando la memoria de alta capacidad como un nivel de caracter\u00edsticas premium. HP ha reducido las configuraciones de memoria en algunos dispositivos para mantener los precios. Nintendo est\u00e1 aplicando descuentos en la compra de juegos digitales para reducir la demanda de cartuchos de almacenamiento. Sony ha hecho acopio de RAM para prepararse para esta situaci\u00f3n, pero sigue subiendo el precio de sus consolas de videojuegos en $100 o m\u00e1s, seg\u00fan el modelo.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando Sony y Nintendo hacen jugadas estrat\u00e9gicas con la memoria, la escasez ha dejado atr\u00e1s la inform\u00e1tica empresarial y se ha trasladado a la econom\u00eda en general.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQui\u00e9n sale m\u00e1s perjudicado?<\/h2>\n\n\n\n<p>La prioridad de los fabricantes de memorias es simplemente econ\u00f3mica: es m\u00e1s eficiente satisfacer un pedido de 1.000 unidades que 1.000 pedidos de una sola unidad. Los clientes empresariales y de hiperescala con capital para comprometer obtienen la asignaci\u00f3n. Todos los dem\u00e1s compiten por lo que queda.<\/p>\n\n\n\n<p>Eso significa que las peque\u00f1as empresas, las organizaciones con presupuestos limitados para TI y los consumidores particulares... <a href=\"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/blog\/itad\/analisis-del-mercado-de-componentes-de-hardware-informatico-en-2026\/\">est\u00e1n comprando en un mercado que no estaba estructurado para ellos<\/a>. Si no puedes negociar un acuerdo a largo plazo y aportar capital por adelantado, est\u00e1s en el mercado al contado. Pagas m\u00e1s, esperas m\u00e1s y tienes menos previsibilidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Veh\u00edculos modernos, tel\u00e9fonos inteligentes, tabletas, equipos industriales, dispositivos m\u00e9dicos: cualquier cosa con un procesador y almacenamiento integrado consume memoria. La presi\u00f3n sobre los precios no se limita a la sala de servidores. Aparece en categor\u00edas de compras que quiz\u00e1 no hayas marcado como hardware inform\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Si se te acaba el presupuesto para comprar hardware nuevo, <a href=\"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/blog\/gpu\/gpu-usada-vs-nueva-para-sus-servidores-como-elegir\/\">los componentes usados y reacondicionados son una opci\u00f3n leg\u00edtima a corto plazo<\/a>. La capacidad no igualar\u00e1 las especificaciones de la generaci\u00f3n actual. Para las cargas de trabajo que no lo requieren, la compensaci\u00f3n de rendimiento es manejable y la diferencia de coste es real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por qu\u00e9 el aumento de la eficiencia no lo solucionar\u00e1<\/h2>\n\n\n\n<p>La suposici\u00f3n intuitiva es que la tecnolog\u00eda de la memoria mejorar\u00e1, los costes bajar\u00e1n y la escasez se corregir\u00e1 por s\u00ed sola. La paradoja de Jevons sugiere lo contrario.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando un recurso se vuelve m\u00e1s eficiente, su demanda aumenta en lugar de disminuir. Una memoria m\u00e1s eficiente permite modelos m\u00e1s grandes, que requieren m\u00e1s memoria. Un menor coste por gigabyte significa que las organizaciones que antes no pod\u00edan permitirse grandes despliegues de memoria ahora pueden justificarlos. Cada mejora de la eficiencia ampl\u00eda el mercado al que puede dirigirse la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de aplicaciones con uso intensivo de memoria.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, el algoritmo de compresi\u00f3n TurboQuant de Google reduce en gran medida la cantidad de memoria necesaria para el funcionamiento de los LLM al tiempo que aumenta la velocidad. Poner este algoritmo en producci\u00f3n reducir\u00e1 el uso de memoria 6 veces, por lo que puedes reasignar memoria lejos de las cargas de trabajo de inferencia LLM manteniendo el mismo nivel de rendimiento.<br><br>Las empresas no se limitar\u00e1n a vender la memoria reasignada. La reasignar\u00e1n al entrenamiento de IA, que requiere a\u00fan m\u00e1s memoria que la inferencia, o ampliar\u00e1n a\u00fan m\u00e1s sus cargas de trabajo de inferencia. Un hardware m\u00e1s eficiente incentiva el crecimiento, no el estancamiento.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Este ha sido el patr\u00f3n con todos los recursos inform\u00e1ticos importantes: almacenamiento, ancho de banda, computaci\u00f3n. No hay ninguna raz\u00f3n estructural para que la memoria sea diferente.<\/p>\n\n\n\n<p>Incluso si las organizaciones reducen el uso de memoria en las cargas de trabajo de IA, existe una demanda masiva de memoria en otros sectores. Los fabricantes de PC y port\u00e1tiles, los proveedores de computaci\u00f3n en la nube, los fabricantes de smartphones, los fabricantes de autom\u00f3viles y muchas otras empresas necesitan memoria con urgencia. No hay vuelta de hoja.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u00e9 puede hacer ahora<\/h2>\n\n\n\n<p>La escasez no se resolver\u00e1 el pr\u00f3ximo trimestre. Planifique en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n<p>Si tiene capital para comprometer, los acuerdos a largo plazo con los fabricantes son la forma m\u00e1s directa de asegurarse la asignaci\u00f3n. Se compite con compradores mucho mayores, pero un pedido comprometido por volumen es m\u00e1s atractivo que una compra al contado.<\/p>\n\n\n\n<p>Si no dispone de ese capital, establezca prioridades. Identifique qu\u00e9 sistemas dependientes de la memoria son cr\u00edticos para sus operaciones y proteja primero esas l\u00edneas de aprovisionamiento. Acepte que el hardware no cr\u00edtico puede tener ciclos de actualizaci\u00f3n m\u00e1s largos de lo previsto.<\/p>\n\n\n\n<p>El mercado ya se ha reestructurado en torno a los compradores que actuaron pronto. La cuesti\u00f3n ahora es si su horizonte de planificaci\u00f3n es lo suficientemente largo como para captar la pr\u00f3xima ventana de asignaci\u00f3n, o si todav\u00eda est\u00e1 reaccionando a la que se perdi\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 4<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>A mid-size manufacturer in Ohio budgets $180,000 for a server refresh using the same configuration they&#8217;ve purchased for three years running. The quote comes back $240,000. Lead time: 34 weeks.&nbsp; The memory modules they need are allocated. 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