Las empresas de IA no suben los precios a los usuarios mientras Nvidia y Micron acumulan beneficios extraordinarios

Los fabricantes de chips y memoria para IA registran beneficios récord con el auge de la IA generativa. Pero las empresas que desarrollan los propios modelos no tienen prisa por trasladar a los usuarios finales el aumento de los costes de infraestructura, y eso cambia la lógica de precios de todo el sector.

Beneficios extraordinarios para los proveedores de hardware

Durante varios trimestres seguidos, Nvidia ha mostrado márgenes poco habituales incluso para los mejores periodos de la industria de semiconductores. Ahora se han sumado los fabricantes de memoria. Micron Technology presenta resultados comparables en medio de una demanda disparada de HBM (High Bandwidth Memory), memoria especializada para aceleradores de IA.

SK Hynix, Samsung y Micron, en conjunto, no logran aumentar la producción de HBM más rápido de lo que crece la demanda de los centros de datos. Los analistas prevén que la escasez se mantendrá al menos hasta finales de 2026. Esto significa que el precio de los componentes seguirá alto y el margen de los proveedores seguirá creciendo.

• HBM3E es un componente clave para las GPU de nueva generación (Nvidia H200, B200)
• El precio de la HBM se ha más que duplicado en los últimos dos años
• La capacidad de producción se amplía, pero sigue por detrás de la demanda
• Se prevé escasez durante todo 2025–2026
• Nuevos actores (Broadcom, Marvell) entran en el segmento, pero por ahora no cambian la situación

La brecha la cubren los inversores, no los usuarios

A pesar del aumento de costes, los grandes desarrolladores de modelos de IA, en general, mantienen o reducen el precio del acceso por API. La competencia en este nivel es tan intensa que trasladar abiertamente los costes a los clientes es arriesgado: la empresa simplemente perdería cuota de mercado frente a un competidor más barato.

Los costes de infraestructura se cubren por ahora gracias a tres factores. El primero es la optimización de los propios modelos: arquitecturas más eficientes reducen el coste de la inferencia. El segundo, el efecto de escala: cuantas más solicitudes pasan por un mismo clúster, menor es el coste unitario. El tercero, la subvención del capital riesgo: los inversores aportan miles de millones a la espera de una monetización futura y cubren las pérdidas actuales.

Según estimaciones de analistas, OpenAI sigue operando con pérdidas incluso a nivel de costes operativos. Anthropic recibe inversiones de Amazon y Google que, en la práctica, subvencionan el acceso de los desarrolladores a sus modelos. Esto genera precios artificialmente bajos en el mercado que no reflejan el coste real de la computación.

Quién paga al final

La cadena de valor de la industria de la IA funciona hoy de forma paradójica: los fabricantes de hardware ganan dinero, los desarrolladores de modelos operan con pérdidas o cerca de cero, y los usuarios finales reciben servicios a precios subvencionados. La cuestión es cuánto tiempo puede durar esto.

Si el mercado se consolida y sobreviven solo 2–3 grandes actores, la guerra de precios se calmará y el coste de los servicios empezará a subir. Si llega un avance tecnológico, los costes bajarán de forma natural. Y si los grandes clientes corporativos empiezan a pasarse a modelos e infraestructura propios, cambiará todo el equilibrio de fuerzas. Por ahora el «banquete» lo paga el capital riesgo, pero su paciencia no es infinita.

Qué significa esto

La situación actual de precios favorece a todos los que construyen productos basados en IA ahora mismo: el coste de las API es históricamente bajo en relación con el coste real de la computación. Para las empresas es una ventana de oportunidad: mientras el mercado subvenciona la infraestructura, conviene desarrollar al máximo las competencias y los productos basados en IA. La revisión de precios es inevitable; la única duda es cuándo.