Por Canuto  

La escasez de memoria DRAM, agravada por la expansión de la inteligencia artificial, llevó aparentemente a Google a recuperar módulos DDR4 de servidores retirados para alimentar sus nuevos sistemas. Meta también reutiliza chips antiguos mediante CXL, mientras los precios suben hasta 90% en un trimestre y la nueva capacidad industrial aún parece lejana.
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  • Google estaría reutilizando memoria DDR4 de servidores retirados porque el suministro de DRAM no alcanza para sus sistemas de IA.
  • Meta afirma que su estrategia con CXL redujo hasta 25% el número de servidores en algunas cargas de inferencia.
  • La oferta podría seguir en déficit durante años, con nuevas fábricas relevantes previstas después de 2029.

Google estaría recuperando módulos de memoria DDR4 de servidores retirados para utilizarlos en máquinas de inteligencia artificial más nuevas, una medida que evidencia la presión extraordinaria sobre el suministro mundial de DRAM. Nikhil Cherian, director senior de infraestructura de cadena de suministro de la compañía, señaló que la disponibilidad es extremadamente limitada, aunque advirtió que el reciclaje no ha resuelto por completo las dificultades para equipar los sistemas de IA. La estrategia busca evitar que aceleradores costosos permanezcan inactivos por falta de ancho de banda de memoria.

La situación combina dos fuerzas que han alterado la industria tecnológica: el crecimiento acelerado de la computación para IA y el aumento de los precios de los chips de memoria. Los fabricantes destinan una parte creciente de su capacidad a productos asociados con cargas avanzadas, mientras los grandes operadores de centros de datos compiten por módulos convencionales para servidores. De acuerdo con información publicada por Cryptopolitan, Cherian considera que la única solución duradera consiste en que los productores construyan más capacidad y lo hagan con rapidez.

La reutilización de componentes antiguos no representa una simple política de ahorro, sino una respuesta operativa frente al riesgo de dejar miles de millones de dólares en infraestructura sin aprovechar. Los aceleradores de IA requieren memoria suficiente para procesar modelos y datos con rapidez, de modo que la falta de módulos puede convertirse en un cuello de botella incluso cuando los procesadores especializados ya están disponibles. En ese contexto, una pieza DDR4 retirada vuelve a adquirir valor estratégico dentro de plataformas diseñadas para nuevas generaciones de cómputo.

Google y Meta buscan extender la vida útil de la memoria

Google no es la única empresa que intenta aprovechar reservas antiguas de memoria. Meta explicó a comienzos de este año un método basado en Compute Express Link, conocido como CXL, que permite agrupar memoria DDR4 de generaciones anteriores con módulos DDR5 más recientes dentro de una misma máquina. La propuesta busca impedir que la migración de los servidores hacia plataformas compatibles únicamente con DDR5 convierta automáticamente las existencias de DDR4 en inventario obsoleto.

Khurram Malik, vicepresidente asociado de marketing de productos de Marvell, dijo a EE Times que los hiperescaladores están desarrollando formas de prolongar la utilidad de los módulos DDR4 mediante controladores CXL. Esta arquitectura permite separar parcialmente la memoria de los servidores y conectarla como un recurso de expansión, lo que abre la posibilidad de redistribuir componentes que antes habrían quedado fuera de servicio. Para los operadores, el beneficio potencial está en elevar la utilización de equipos de IA sin esperar nuevas entregas.

Meta reportó que su sistema alcanzó una mejora de hasta 25% en la eficiencia del número de servidores para algunas cargas de trabajo de inferencia desplegadas a lo largo de millones de máquinas. La compañía también indicó que la latencia promedio disminuyó cerca de 29% en determinados sistemas de caché distribuida, un resultado relevante porque la demora en el acceso a datos puede reducir el rendimiento de los modelos. Estas cifras corresponden a escenarios específicos y no implican que toda memoria reciclada produzca el mismo resultado.

El desafío consiste en que la memoria de expansión no siempre ofrece el rendimiento de la DRAM conectada directamente al procesador. Meta señaló que algunas soluciones CXL estándar integraban los controladores con la propia DRAM, lo que impedía reutilizar reservas existentes de DDR4; además, esas configuraciones podían entregar cerca de diez veces menos ancho de banda y alrededor de 60% más latencia. La empresa respondió con un circuito integrado de aplicación específica, o ASIC, llamado Vistara, diseñado internamente para reutilización, eficiencia energética y baja latencia.

El reciclaje enfrenta límites técnicos

La arquitectura Vistara no funciona de manera aislada, ya que Meta la acompaña con software capaz de vigilar el comportamiento de cada carga de trabajo. El sistema puede apagar la memoria expandida cuando detecta un retraso inaceptable, una decisión que evita sacrificar el rendimiento de aplicaciones sensibles a la latencia. Así, la compañía intenta utilizar capacidad antigua únicamente cuando sus costos operativos no superan los beneficios de mantenerla activa.

Este enfoque revela por qué la reutilización de DDR4 no equivale a una solución universal para la crisis. La compatibilidad depende del diseño del servidor, de los controladores disponibles y del tipo de aplicación que ejecuta cada equipo, mientras que las cargas de inferencia pueden reaccionar de forma distinta a los aumentos de latencia. Un módulo que resulta útil para una caché distribuida podría ser insuficiente para otra tarea que necesita acceso constante y directo a grandes volúmenes de datos.

La presión también afecta la planificación de los centros de datos, porque los operadores deben decidir entre modernizar plataformas, conservar servidores antiguos o combinar ambas generaciones. En lugar de retirar inmediatamente la infraestructura DDR4, empresas como Google y Meta buscan integrarla en arquitecturas híbridas que aprovechen la capacidad ya comprada. Este proceso puede reducir desperdicios y retrasar gastos, pero exige inversiones en controladores, software de gestión y pruebas de rendimiento.

Para los fabricantes de memoria, la reutilización puede aliviar temporalmente la urgencia de algunos clientes, aunque no elimina la brecha entre la demanda y la oferta. Cherian sostuvo que Google todavía tiene dificultades para encontrar suficientes chips incluso después de adoptar el reciclaje, una señal de que las reservas existentes no bastan para sostener la expansión de los sistemas de IA. El problema, por tanto, no se limita a aprovechar mejor el inventario, sino a incrementar la producción mundial.

Los precios de DRAM alcanzan niveles extraordinarios

Los precios contractuales de la DRAM convencional experimentaron un salto de entre 80% y 90% trimestre contra trimestre durante el primer trimestre de 2026, según Counterpoint Research. La estimación de Marvell fue todavía más elevada, con incrementos trimestrales de entre 90% y 95% para la memoria convencional. La diferencia entre ambas mediciones refleja metodologías y referencias distintas, pero las dos apuntan a una misma conclusión: el mercado enfrenta una presión de precios excepcional.

Los hiperescaladores también están destinando una proporción mucho mayor de sus presupuestos a la memoria. Se espera que gasten aproximadamente 30% de su inversión en este componente durante 2026, frente a cerca de 8% en 2023 y 2024, según las cifras citadas en el reporte. El cambio muestra cómo la memoria pasó de ser un elemento secundario dentro del costo de los servidores a convertirse en una partida crítica para ampliar la capacidad de IA.

TrendForce proyecta otro incremento trimestral de entre 13% y 18% en los precios contractuales de DRAM convencional durante el tercer trimestre de 2026. A esa presión se suma una estimación de J.P. Morgan, mencionada en el material original, según la cual los precios podrían aumentar más de 400% entre comienzos de 2024 y finales de 2026. Si esas previsiones se cumplen, las empresas enfrentarán mayores costos incluso cuando logren asegurar los volúmenes necesarios para sus centros de datos.

El encarecimiento de la memoria puede alterar el ritmo de expansión de la IA, aunque no necesariamente detendrá los proyectos de los grandes operadores. Las compañías con mayor escala tienen más capacidad para negociar contratos y reutilizar hardware, mientras que otros compradores podrían quedar relegados o asumir márgenes más estrechos. La tensión también puede trasladarse a proveedores de servicios en la nube, fabricantes de equipos y clientes empresariales que dependen de infraestructura de cómputo alquilada.

La nueva capacidad industrial tardará en llegar

Las señales de oferta no anticipan un alivio rápido. ChangXin Memory Technologies, de China, habría alcanzado un techo cercano a 240.000 obleas mensuales, limitado por los controles de exportación de Estados Unidos y por rendimientos que Counterpoint Research estima 42% por debajo de los de Samsung y SK Hynix. Esa combinación restringe la posibilidad de que un productor adicional compense rápidamente la concentración existente en el mercado.

SK Hynix comprometió aproximadamente USD $38.000 millones en dos nuevas fábricas, pero se espera que su planta de DRAM Y2 no llegue a la etapa de sala limpia hasta mediados de 2029. La fecha no representa el inicio inmediato de una producción significativa, porque todavía deben completarse fases de construcción, instalación y aumento de rendimiento. Por eso, las inversiones anunciadas no garantizan una expansión suficiente en el corto plazo.

El riesgo de una mayor interrupción también aparece en Taiwán, donde dos sindicatos que representan a unos 10.000 trabajadores de Micron evalúan una votación de huelga en septiembre por la forma en que se calculan los bonos. Micron es una de las tres compañías que controlan aproximadamente 94% del mercado de DRAM, de acuerdo con la información citada por Cryptopolitan. Una paralización en sus fábricas taiwanesas podría estrechar todavía más un mercado cuya capacidad no puede trasladarse rápidamente a otras ubicaciones.

La perspectiva de déficit se extiende más allá de los próximos trimestres. Kwak Noh-Jung, director de SK Hynix, espera que el mercado permanezca en déficit hasta finales de 2030, una previsión que subraya la distancia entre el crecimiento de la demanda y los plazos necesarios para levantar nueva capacidad. Mientras tanto, Google y Meta continuarán combinando compras, optimización de servidores y reciclaje de memoria para mantener en funcionamiento sus inversiones en IA.

La crisis de DRAM deja una lección operativa para la industria: disponer de aceleradores avanzados no garantiza que un centro de datos pueda ejecutar modelos a plena capacidad. La memoria reciclada ofrece una salida ingeniosa y puede mejorar la eficiencia, pero la solución estructural dependerá de nuevas fábricas, cadenas de suministro más resistentes y una producción que alcance el ritmo de la demanda de IA.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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