La demanda de DRAM para robots humanoides podría multiplicarse más de 20 veces para 2030

La expansión de los robots humanoides podría abrir un nuevo frente para el mercado de memoria: Counterpoint Research estima que la demanda de DRAM de este sector subiría de unos 8.300 terabits en 2026 a 172.000 en 2030. Goldman Sachs también elevó sus previsiones de envíos para los próximos años.
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• Counterpoint Research proyecta que la demanda de DRAM para robots humanoides podría multiplicarse más de 20 veces para 2030.
• La capacidad media de memoria por robot pasaría de 19 a 39 GB entre 2026 y 2030, según la estimación citada.
• Goldman Sachs elevó su pronóstico de envíos de humanoides a 890.000 unidades en 2030 y 6,5 millones en 2035.

La robótica humanoide podría sumar una nueva fuente de presión al mercado de memoria, que ya enfrenta una fuerte demanda vinculada con la inteligencia artificial.

Una nueva demanda más allá de los centros de datos

Los centros de datos dedicados a inteligencia artificial han absorbido una parte importante de la memoria de alto ancho de banda, o HBM, disponible en el mercado, según el material de origen. Ahora, la expansión de los robots humanoides podría añadir otro consumidor de chips de memoria y extender la competencia por el suministro más allá de las grandes instalaciones informáticas. El cambio no es inmediato, pero las proyecciones apuntan a una curva de crecimiento acelerada durante esta década.

Counterpoint Research estima que la demanda de DRAM para robots humanoides podría alcanzar 172.000 terabits en 2030, frente a unos 8.300 terabits en 2026. La cifra supone un aumento superior a 20 veces y apunta a un posible crecimiento de las necesidades de memoria del sector. La proyección fue citada por el periódico surcoreano The Chosun Daily y por ZeroHedge.

La DRAM es un tipo de memoria de acceso rápido que permite a los sistemas mantener disponibles los datos que están utilizando. En un robot con funciones de inteligencia artificial, esa capacidad importa porque el equipo debe procesar información del entorno mientras ejecuta tareas. La estimación de Counterpoint vincula el aumento previsto tanto con la llegada de más unidades como con la mayor cantidad de memoria que podría incorporar cada robot.

La capacidad media de DRAM por humanoide pasaría de 19 gigabytes en 2026 a 39 gigabytes en 2030, aproximadamente. Esa evolución implicaría que el consumo de memoria podría crecer por dos vías: con más robots en circulación y con una dotación superior de memoria por unidad. Las cifras son una proyección, no un registro de ventas ya concretadas, y dependen de que el despliegue de estos modelos avance según lo previsto.

Los modelos más complejos elevan los requisitos

El incremento de memoria responde también a las funciones que se espera que cumplan los robots humanoides. Estos dispositivos pueden tener que procesar imágenes, video y sonido de manera simultánea, en lugar de atender una única clase de información. A medida que los modelos de inteligencia artificial se vuelven más sofisticados, sus necesidades de memoria pueden crecer junto con la complejidad de las tareas que ejecutan.

La nota también destaca el uso de los llamados modelos del mundo, sistemas que ayudan a anticipar cambios en el entorno. Para un robot, esa capacidad se relaciona con interpretar lo que ocurre alrededor y responder a variaciones mientras realiza una tarea. El material no detalla los requisitos técnicos de cada modelo, pero señala que esa combinación de percepción y procesamiento demanda mayor capacidad de memoria y una respuesta más rápida.

En ese escenario, la memoria deja de ser un detalle secundario de la arquitectura de un robot. La cantidad disponible puede influir en cuánta información procesa el equipo y en qué medida puede ejecutar sus funciones sin depender de una conexión constante con otro sistema. La proyección no permite determinar qué diseños prevalecerán, pero sí plantea que el hardware de los humanoides podría requerir cada vez más recursos de memoria.

El consumo potencial no se limitaría a los robots bípedos. Los vehículos altamente autónomos también suelen requerir más de 200 GB de memoria y varios terabytes de almacenamiento, de acuerdo con una declaración citada de Sanjay Mehrotra, CEO de Micron. El ejecutivo añadió que los robots humanoides probablemente necesitarán niveles similares de memoria y almacenamiento, una comparación que pone en perspectiva la escala de hardware prevista para estas máquinas.

Goldman Sachs eleva sus previsiones de envíos

Las estimaciones de demanda de memoria coinciden con una revisión al alza de las perspectivas de crecimiento de los robots humanoides. Eric Sheridan, analista de Goldman Sachs, elevó su escenario base de envíos a 75.000 unidades en 2026, 890.000 en 2030 y 6,5 millones en 2035. Sus cálculos anteriores eran de 51.000, 256.000 y 1,4 millones, respectivamente.

La revisión implica un aumento notable frente a las previsiones previas para cada uno de esos años. Sheridan comunicó a sus clientes a finales de agosto que el mercado global podría llegar a cerca de 890.000 unidades en 2030 y 6,5 millones en 2035. La nota también atribuye a Goldman Sachs una estimación de oportunidad de mercado para 2035, pero no se incluye aquí una cifra porque las previsiones disponibles difieren.

Si los envíos se acercan a ese escenario, el aumento de unidades podría reforzar la demanda de componentes, incluida la memoria. Aun así, los pronósticos de ventas de robots y las estimaciones de consumo de DRAM son variables distintas: la primera mide posibles entregas y la segunda calcula la memoria que necesitaría el sector. La relación entre ambas dependerá de cuántos modelos lleguen al mercado y de la configuración de cada equipo.

La expansión de los humanoides también podría ser desigual, porque el material no precisa qué fabricantes liderarían los envíos ni cómo se repartiría la demanda entre distintas categorías de robots. Por eso, las proyecciones sirven como señal de una posible nueva fuente de consumo, pero no garantizan por sí solas una escasez determinada. La disponibilidad de chips y la velocidad de adopción serán elementos decisivos para que esas estimaciones se traduzcan en compras efectivas.

La oferta de memoria sigue bajo observación

El posible crecimiento de la robótica llega cuando el mercado de memoria ya está marcado por la demanda de los centros de datos de inteligencia artificial. El material señala que los hiperescaladores han absorbido la HBM disponible para sus proyectos, lo que ha elevado los precios y presionado a empresas de electrónica de consumo. Entre los ejemplos mencionados figura Apple, que subió los precios de la gama prémium del iPhone 18 y del Duo plegable.

Sin embargo, las perspectivas sobre cuánto durará la tensión de precios no son uniformes. Jason Chen, a quien la nota identifica como presidente y CEO de Acer, dijo que los precios de los chips podrían empezar a bajar durante la segunda mitad de 2027. Esa expectativa contrasta con las advertencias de los principales fabricantes de memoria, que apuntan a condiciones ajustadas mucho más allá de ese año.

La oferta también podría cambiar con la entrada de nuevos productores. ChangXin Memory Technologies, conocida como CXMT, informó recientemente que comenzó la producción en masa de chips de memoria avanzados. El material no especifica cuánto volumen llegará al mercado ni qué impacto tendrá sobre los precios, por lo que su producción representa un elemento a seguir, pero no permite concluir que la escasez vaya a terminar.

Analistas de Goldman Sachs estaban atentos al informe de resultados de Samsung previsto para el 29 de octubre, en busca de señales sobre si la empresa considera que las condiciones ajustadas del mercado persistirán hasta 2028. Ese dato importa porque las perspectivas de los grandes fabricantes pueden ayudar a dimensionar cómo perciben el equilibrio entre oferta y demanda. La nota no confirma cuál fue la lectura posterior de Samsung, así que no cabe atribuirle una postura más allá de lo que los analistas esperaban evaluar.

Una segunda ola de presión para la industria

La posible demanda de los humanoides plantea un escenario en el que los fabricantes de memoria tendrían que atender varios segmentos intensivos en datos. A los centros de datos se sumarían la robótica y los vehículos autónomos, dos usos que requieren procesar información y, según las declaraciones citadas, almacenar cantidades considerables. Esa diversificación podría aumentar la competencia por los componentes, aunque su efecto dependerá del ritmo real de adopción de cada tecnología.

Para las empresas de electrónica de consumo, la cuestión es si la nueva demanda coincidirá con una oferta más amplia o con un mercado que siga ajustado. La advertencia de los fabricantes sobre la duración de la presión y la posibilidad de nuevas capacidades de producción, como la de CXMT, dibujan señales contrapuestas. El comentario de Chen sobre una eventual caída de precios en la segunda mitad de 2027 añade otra perspectiva, pero no resuelve por sí solo el rumbo del mercado.

Las cifras de Counterpoint y Goldman Sachs deben leerse como estimaciones, no como un calendario asegurado de producción, ventas o compras de memoria. Aun así, muestran por qué la inteligencia artificial física empieza a entrar en el análisis de la industria de chips: los robots pueden requerir más memoria por unidad y multiplicarse en número si las previsiones de envíos se cumplen. El sector tendrá que observar tanto la evolución de la demanda como la capacidad efectiva de los fabricantes para abastecerla.

La próxima etapa de la competencia por la memoria podría definirse no solo en los centros de datos, sino también en máquinas que perciben y actúan en el mundo físico. Si la robótica humanoide se acerca a las proyecciones citadas, su consumo de DRAM se volverá una variable difícil de ignorar para fabricantes, empresas tecnológicas y compañías de electrónica. Por ahora, el salto previsto de 8.300 a 172.000 terabits resume la magnitud potencial de ese nuevo frente.

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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