Nvidia tropieza mientras la memoria DRAM se roba el auge de la IA

Nvidia sigue creciendo en ingresos, pero el mercado ya no la premia como antes. Mientras el precio del cómputo cae y las grandes tecnológicas impulsan chips propios, la verdadera escasez en la infraestructura de IA parece haberse movido hacia la memoria.
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• Las acciones de Nvidia han caído 15% desde su pico de mayo, pese a que se proyecta crecimiento en ingresos.
• Micron casi triplicó su valor en el mismo período, impulsada por el alza del precio de la DRAM y la HBM.
• La oferta adicional de GPU y aceleradores está bajando el precio del cómputo, pero nadie está fabricando su propio DRAM.

El auge de la inteligencia artificial no está beneficiando por igual a todos los proveedores de infraestructura. Aunque Nvidia sigue siendo una pieza central del ecosistema, el mercado comenzó a mirar con más entusiasmo a los fabricantes de memoria que a la empresa que dominó la era inicial del cómputo para IA.

La lectura es incómoda para Nvidia porque no se trata de un colapso operativo. Según reportó TechCrunch al citar datos recopilados por Bloomberg, la empresa mantiene perspectivas de crecimiento en ingresos, pero su acción ha perdido fuerza y ahora cotiza a múltiplos más bajos que el promedio del S&P.

Ese cambio sugiere que el mercado está reasignando valor dentro de la cadena de suministro de IA. El foco ya no está únicamente en quién fabrica los mejores aceleradores, sino en cuál componente se ha convertido en el nuevo cuello de botella para expandir centros de datos.

En este momento, ese cuello de botella parece ser la memoria. Mientras la escasez de GPU se ha relajado frente al pánico que dominaba el año pasado, la demanda por DRAM y memoria de alto ancho de banda sigue creciendo más rápido de lo que la industria puede abastecer.

Para lectores menos familiarizados con este mercado, la dinámica es simple en apariencia. Las GPU ejecutan cargas de IA y la memoria alimenta esos procesadores con datos a gran velocidad, por lo que una escasez en cualquiera de los dos lados puede redefinir quién captura los mayores márgenes.

Nvidia pierde impulso en bolsa pese al crecimiento esperado

Nvidia fue durante mucho tiempo la referencia más visible del boom de la IA. Sin embargo, en los últimos meses la narrativa bursátil se enfrió, aun cuando la empresa sigue proyectando crecimiento en sus resultados.

De acuerdo con la información reseñada por TechCrunch, el precio de la acción de Nvidia cayó 15% desde su pico de mayo. Esa baja ocurrió aunque las previsiones de ingresos continúan apuntando al alza.

El cambio también alteró la forma en que el mercado valora a la compañía. En relación con sus ganancias esperadas, Nvidia ahora resulta más barata que el promedio del S&P.

Eso significa que los inversionistas pagan menos por cada dólar de ganancias proyectadas de Nvidia que por la típica gran empresa estadounidense. Para una firma que hace poco era vista como el gran termómetro del gasto en IA, el contraste es fuerte.

La razón no parece ser una pérdida súbita de relevancia tecnológica. Más bien, el mercado está reaccionando a un descenso en el precio del cómputo y a una mayor competencia en aceleradores, dos factores que reducen el poder relativo que Nvidia tenía cuando las GPU eran el recurso más escaso.

El artículo original subraya que esta situación puede resultar desalentadora para quienes valoran los logros técnicos de la compañía. Detrás de su ascenso hubo avances reales en arquitectura, software y velocidad de desarrollo, no solo euforia bursátil.

Entre esos avances destaca CUDA, la plataforma de programación que ayudó a convertir a las GPU de Nvidia en la opción por defecto para la investigación en IA. También pesa el ritmo con el que la empresa empujó el desarrollo de nuevas generaciones de chips.

El texto describe a las GPU como algunos de los dispositivos más complejos jamás producidos. Esa complejidad, sin embargo, no basta por sí sola para sostener la prima bursátil si el mercado cree que el precio del cómputo tenderá a bajar.

La memoria toma el protagonismo en la expansión de centros de datos

Mientras Nvidia pierde brillo relativo, las empresas de memoria están capturando el entusiasmo de los inversionistas. El caso más visible es Micron, uno de los mayores fabricantes mundiales de DRAM.

En el mismo período en que Nvidia retrocedió desde su máximo, Micron vio casi triplicarse su valor. El movimiento consolidó la idea de que la memoria es ahora la operación más caliente dentro del comercio ligado a la infraestructura de IA.

La base de esa tesis es más práctica que glamorosa. Los centros de datos necesitan grandes volúmenes de memoria para mover datos dentro y fuera de los procesadores lo más rápido posible.

Los fabricantes de memoria de alto ancho de banda, o HBM por sus siglas en inglés, no protagonizan una revolución tecnológica súbita comparable con la fama de Nvidia. Según el artículo, se trata de componentes especializados que han mejorado de forma incremental durante 20 años.

Lo notable es que, sin cambiar demasiado los chips ni las empresas que los fabrican, el servicio que ofrecen se volvió de repente extremadamente valioso. La demanda crece a un ritmo superior al de la oferta y eso les ha permitido elevar los precios con fuerza.

El reporte afirma que los proveedores de memoria han podido multiplicar los precios por diez durante el último año. Ese dato ayuda a explicar por qué el capital del mercado está migrando hacia quienes abastecen la nueva escasez.

También explica por qué la conversación sobre IA ya no se agota en GPUs, modelos fundacionales o centros de datos hiperescalados. La economía del sector está siendo redibujada por componentes menos vistosos, pero críticos para sostener el rendimiento.

Para el inversor, esto cambia la pregunta clave. Ya no basta con identificar al líder tecnológico más admirado, sino detectar qué parte de la cadena tiene hoy el mayor poder de fijación de precios.

El precio spot revela la nueva escasez del mercado

Una de las señales más claras del cambio aparece en los precios spot. En este contexto, el precio spot es lo que pagan los compradores en el mercado abierto, a diferencia de las tarifas negociadas en contratos de largo plazo.

Según el artículo, los datos de Datatrack muestran que el precio spot de la DRAM ha subido con fuerza desde 2023. A simple vista, el gráfico podría sugerir una innovación técnica extraordinaria a mediados de 2025.

Pero la explicación es mucho más mundana. La industria subestimó de forma importante cuánta memoria necesitaría para sostener la expansión de centros de datos de IA.

En contraste, el comportamiento del alquiler spot de una GPU Nvidia H100 apunta en la dirección contraria. Datos del mercado de cómputo Ornn muestran que el precio por una hora de uso de una H100 alcanzó un pico en mayo cercano a USD $3,20 por hora.

Después de ese máximo, el precio comenzó una caída sostenida. El patrón se parece al de la propia acción de Nvidia, lo que refuerza la idea de que la valoración de la empresa está ligada de manera estrecha al precio del cómputo.

Si el cómputo se abarata, el mercado asume menos escasez y, por tanto, menos poder de fijación de precios para Nvidia. Si la DRAM sigue encareciéndose, las compañías expuestas a ese mercado quedan mejor posicionadas para capturar rentabilidad adicional.

Esta divergencia no solo importa a accionistas de empresas de semiconductores. También afecta a startups de IA, operadores de centros de datos y compañías que dependen de inferencia o entrenamiento intensivo, ya que cambia el perfil de costos de toda la industria.

En otras palabras, el problema de capacidad no desapareció. Solo se desplazó desde el procesador hacia la memoria que alimenta esos sistemas.

Más chips propios, menos presión exclusiva sobre Nvidia

Wayne Nelms, cofundador y CTO de Ornn, describió esta disparidad como un problema clásico de oferta y demanda. Su lectura apunta a que el mercado de aceleradores se está poblando más rápido que el de memoria.

Google, Amazon, Microsoft e incluso OpenAI ya han lanzado procesadores personalizados para reducir su dependencia de Nvidia. Aunque esos chips no igualen al modelo más reciente de la compañía, sí pueden ser suficientes para bajar el precio general del cómputo.

La lógica es relevante porque en infraestructura no siempre gana el mejor producto en términos absolutos. A menudo gana la combinación entre disponibilidad, costo y rendimiento suficiente para una carga de trabajo concreta.

Nelms resumió ese punto con una frase directa. “Más jugadores de GPU y aceleradores están ingresando al mercado. Todos quieren fabricar su propio silicio, pero nadie está fabricando su propio DRAM”, dijo al medio.

La declaración condensa el desequilibrio actual. Diseñar chips propios es una estrategia que varias grandes tecnológicas ya intentan, pero replicar la capacidad industrial y la cadena de suministro de memoria sigue siendo mucho más difícil.

Nelms añadió que no espera un cambio rápido en esa dinámica. A su juicio, la situación persistirá salvo que ocurra un gran avance tecnológico en HBM, un cambio relevante entre oferta y demanda o la entrada de un nuevo jugador al mercado de memoria.

Eso implica que el alivio competitivo para Nvidia podría continuar. También implica que los márgenes extraordinarios en memoria podrían sostenerse mientras la capacidad siga restringida.

Para el ecosistema de IA, el mensaje es claro. La carrera no depende solo de entrenar modelos más grandes, sino de asegurar acceso a los componentes donde la oferta sigue siendo rígida.

Una paradoja nacida del propio éxito de Nvidia

El desenlace tiene un punto de ironía. Nvidia ayudó a demostrar cuán valioso podía ser el cómputo para IA y, al hacerlo, atrajo a una multitud de competidores y compradores que ahora presionan el mercado desde distintos frentes.

Ese éxito convirtió a la empresa en el centro de una industria que todos quieren disputar. La consecuencia es que tecnologías más simples y empresas menos llamativas pueden enriquecerse en los márgenes mientras el líder original enfrenta múltiplos más bajos.

La tesis no sugiere que Nvidia haya dejado de ser importante. Su ecosistema de software, su reputación técnica y su historial de ejecución siguen siendo activos muy difíciles de replicar.

Lo que sí sugiere es que el mercado bursátil está empezando a separar liderazgo tecnológico de captura inmediata de rentabilidad. En ciertos momentos, la escasez puede favorecer más al proveedor del componente menos glamoroso que al dueño de la plataforma más admirada.

Para quienes siguen la convergencia entre IA, hardware y mercados financieros, este episodio ofrece una lección útil. En cada ciclo de expansión hay un cuello de botella dominante, y cuando ese cuello cambia, también cambian los ganadores del capital.

Hoy ese cuello parece estar en la memoria, no en las GPU. Si esa lectura se mantiene, Nvidia seguirá siendo central para la IA, pero ya no será la única ni necesariamente la principal beneficiaria bursátil de la próxima fase del crecimiento.

La paradoja final es que Nvidia no cayó por irrelevancia, sino en parte por haber tenido demasiado éxito. Al crear el estándar del cómputo para IA, abrió el camino para que toda la industria buscara alternativas y para que la memoria emergiera como el recurso más difícil de conseguir.

Ese cambio de poder no cierra la historia del sector, pero sí redefine su mapa. En la nueva etapa del negocio de IA, el dinero ya no persigue solo capacidad de cálculo, sino acceso a la memoria que hace posible usarla a escala.

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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