Sam Altman alerta de una escasez mundial de RAM ante el auge de la IA

La expansión de la inteligencia artificial está chocando con un problema bastante menos vistoso que los nuevos modelos o los grandes centros de datos: falta memoria para alimentar tanta capacidad de cálculo. Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, ha advertido de que el suministro mundial de DRAM atraviesa un entorno muy restringido y ha cuestionado incluso que una parte de esa memoria permanezca instalada en ordenadores personales que apenas la utilizan.

Altman abordó el problema durante una conversación con John Collison, cofundador de Stripe, publicada el 29 de octubre. Su argumento es sencillo: mientras la demanda de computación para IA continúa creciendo, la industria no consigue aumentar al mismo ritmo la fabricación de memoria. El ejecutivo habló de un mercado con recursos escasos y sostuvo que concentrarlos en centros de datos permitiría aprovecharlos durante muchas más horas.

La advertencia no llega precisamente a un mercado tranquilo. Los fabricantes están destinando una parte creciente de sus líneas a memoria para servidores y sistemas de IA, más rentable que muchos productos convencionales. Esa decisión deja menos capacidad disponible para ordenadores, móviles y otros dispositivos y está empujando los precios al alza. Las previsiones del sector apuntan a nuevas subidas de la DRAM convencional durante el último trimestre de 2026.

Altman cuestiona tener tanta RAM infrautilizada en los ordenadores

Una de las declaraciones más llamativas del máximo responsable de OpenAI tiene que ver con la llamada inferencia local, es decir, ejecutar un modelo de inteligencia artificial directamente en un PC sin depender de servidores externos.

Altman señaló que mucha gente interpreta el crecimiento de los modelos abiertos capaces de funcionar en ordenadores personales como una forma de reducir la dependencia de los grandes centros de datos. Él lo ve justo al revés cuando la memoria escasea.

Según explicó, desde el punto de vista de la distribución mundial de recursos resulta poco eficiente tener una parte importante de la limitada producción de DRAM instalada en ordenadores particulares y utilizada, en su estimación, apenas un 5% del tiempo. En un centro de datos, sostiene, esa misma memoria puede mantenerse trabajando de manera mucho más intensiva.

Es una visión económicamente lógica desde el modelo de la nube, aunque tiene una segunda lectura. Ejecutar IA en el propio dispositivo proporciona ventajas que no son menores: menor dependencia de una conexión, más control sobre determinados datos y ausencia de los límites de uso impuestos por un proveedor externo. La eficiencia de cada chip no resuelve por sí sola ese debate.

Por qué la inteligencia artificial necesita tanta memoria

La memoria RAM no es simplemente un acompañante del procesador. En los sistemas de inteligencia artificial se ha convertido en una pieza crítica porque los modelos deben mover cantidades enormes de información con enorme rapidez.

Dentro de este mercado destaca la HBM, o memoria de gran ancho de banda, diseñada para trabajar junto a aceleradores de IA como las GPU. Se fabrica a partir de tecnología DRAM, pero está optimizada para proporcionar una transferencia de datos muy superior a la memoria habitual de un ordenador.

El problema aparece cuando los fabricantes encuentran mejores márgenes en estos componentes especializados y reorganizan sus fábricas para producirlos. Samsung, SK Hynix y Micron dominan buena parte de este mercado, y aumentar la capacidad de producción no consiste en pulsar un botón. Construir y equipar nuevas plantas requiere inversiones multimillonarias y varios años.

Las estimaciones del mercado apuntan a que la oferta mundial de DRAM ya presenta en 2026 un pequeño déficit respecto a la demanda y que el desequilibrio podría ampliarse durante 2027. Al mismo tiempo, más capacidad productiva se está orientando hacia HBM, servidores y memorias DDR5 de altas prestaciones.

Los servidores están desplazando a los productos de consumo

Aquí está una de las consecuencias más importantes para quien no tiene pensado construir un centro de datos de varios gigavatios. Los fabricantes de ordenadores están intentando asegurar suministros porque temen que haya todavía menos DRAM para PC disponible en 2027.

Los proveedores, mientras tanto, priorizan productos para servidores, donde la demanda y los márgenes son mayores. Incluso cumpliendo los volúmenes pactados durante 2026, la disponibilidad para ordenadores podría reducirse el próximo año. El dinero, como suele ocurrir, encuentra bastante deprisa la puerta de la sala donde se pagan los contratos más grandes.

El efecto puede trasladarse a portátiles, ordenadores de sobremesa, tarjetas gráficas y smartphones, además de determinados sistemas de almacenamiento. No significa que vaya a desaparecer la RAM de las tiendas. Significa algo bastante más habitual en tecnología: menos margen de negociación, componentes más caros y fabricantes buscando dónde recortar para mantener el precio final.

Algunos análisis del sector calculan que el precio de la DRAM habrá aumentado de forma extraordinaria entre comienzos de 2024 y finales de 2026, impulsado en buena medida por la construcción masiva de infraestructura para inteligencia artificial. El desequilibrio entre oferta y demanda podría tardar años en normalizarse.

Samsung y SK Hynix también ven una oferta demasiado ajustada

Altman no está describiendo un problema imaginario ni exclusivo de OpenAI. Los propios fabricantes de memoria llevan meses advirtiendo de que la demanda está superando su capacidad para producir determinados componentes.

Samsung ha señalado que gran parte de su suministro de HBM para 2027 está prácticamente comprometido y espera que la demanda relacionada con inteligencia artificial siga superando a la oferta. La compañía contempla un mercado muy ajustado durante los próximos años pese al fuerte aumento de las inversiones en semiconductores.

SK Hynix también ha advertido de un escenario especialmente complicado para 2027 y considera posible que la demanda permanezca por encima de la capacidad disponible durante varios años. El diagnóstico coincide en lo esencial: la IA está absorbiendo memoria a una velocidad extraordinaria y las fábricas nuevas no aparecen de la noche a la mañana.

Por qué no se construyen fábricas mucho más rápido

Altman introdujo aquí una paradoja interesante. Los precios elevados deberían atraer inversión y provocar un aumento de la oferta. Es la respuesta clásica del mercado. Sin embargo, considera que ese mecanismo no está funcionando con suficiente rapidez en la industria de la memoria.

El motivo está en la historia del propio sector. La fabricación de DRAM ha vivido durante décadas ciclos brutales: aparecen escasez y precios altos, las empresas levantan capacidad, llega demasiada producción y los precios se hunden. Algunas compañías han perdido enormes cantidades de dinero precisamente por apostar a que una fase de crecimiento sería permanente.

Altman resumió la situación afirmando que la “mano invisible está fallando” en estos momentos. Los fabricantes saben que existe una oportunidad gigantesca, pero también recuerdan perfectamente lo que ocurre cuando se construyen demasiadas fábricas y la demanda cambia.

Y una fábrica moderna de semiconductores tampoco es una nave industrial convencional. Hace falta maquinaria extremadamente especializada, personal cualificado, energía, agua ultrapura, materiales, encapsulado avanzado y una cadena de proveedores que también tiene sus propios límites. Ampliar la producción lleva años, incluso con miles de millones disponibles para invertir.

El precio de la IA empieza a llegar al ordenador de casa

Durante los primeros años del actual auge de la inteligencia artificial, buena parte del problema de suministro se concentró en las GPU. Conseguir suficientes aceleradores de Nvidia era el principal quebradero de cabeza de las grandes tecnológicas.

Ese cuello de botella se ha ido extendiendo. Primero fueron los aceleradores; después, la capacidad eléctrica, los transformadores, el espacio en los centros de datos y el acceso a procesos avanzados de fabricación. La memoria es ya otra pieza decisiva.

Las previsiones de la industria apuntan a subidas de dos dígitos en algunos contratos de DRAM convencional durante el tramo final de 2026. También existe presión sobre la NAND Flash, la tecnología utilizada para almacenamiento en SSD y otros dispositivos.

Esto importa porque un servidor de IA puede incorporar cantidades de memoria que dejan pequeñas las de cualquier PC doméstico. Multiplicado por las decenas de miles de máquinas instaladas en grandes centros de datos, el consumo se dispara. Y los fabricantes venden primero allí donde encuentran contratos enormes, previsibles y mejor remunerados.

No hace falta que el usuario compre ningún producto de inteligencia artificial para acabar pagando parte de la factura. El mismo ecosistema industrial fabrica los chips que después terminan en dispositivos de consumo, de modo que la presión de los centros de datos puede acabar reflejándose en el precio de un portátil, un móvil o una ampliación de memoria.

Una carrera que ya no depende solo de las GPU

La advertencia de Sam Altman pone nombre a una transformación que el mercado lleva meses mostrando. La inteligencia artificial no depende únicamente de conseguir procesadores más rápidos. Necesita memoria, electricidad, centros de datos, redes y fábricas capaces de producir componentes a una escala inédita.

La oferta aumentará. Samsung, SK Hynix y Micron están invirtiendo miles de millones para ampliar capacidad, pero buena parte de las nuevas instalaciones tardará años en funcionar a pleno rendimiento. Mientras tanto, la industria continúa desplazando recursos hacia HBM y memoria para servidores, precisamente los segmentos donde la IA genera una demanda más agresiva.

Altman propone aprovechar al máximo cada chip concentrando más computación en la nube. El mercado decidirá hasta qué punto esa lógica se impone frente al crecimiento de la IA local. Lo que parece bastante menos discutible es el problema de fondo: después de las GPU, la memoria RAM se ha convertido en uno de los grandes cuellos de botella de la carrera mundial por la inteligencia artificial.