Nvidia pierde posiciones: la escasez de memoria reforma el mercado de computación de IA

Nvidia, el 9 de julio de 2026, se encontraba en una posición inusual: a pesar de los ingresos proyectados en crecimiento, sus acciones cayeron un 15% desde su máximo de mayo, mientras que el fabricante de memoria Micron casi triplicó su valor de mercado. La razón es un debilitamiento de la escasez de procesadores gráficos y una nueva escasez de memoria para centros de datos, que está redefiniendo la distribución de fondos en la infraestructura de inteligencia artificial.

Por Qué Nvidia Se Está Abaratando

El mercado ha comenzado a pagar menos por la computación en los procesadores gráficos Nvidia, aunque la demanda de infraestructura de inteligencia artificial sigue siendo fuerte. Según datos citados por TechCrunch, las acciones de la compañía perdieron un 15% desde su máximo de mayo; simultáneamente, su ganancia esperada es valorada por el mercado por debajo del promedio de una gran empresa estadounidense en el índice S&P. Esto no significa que los ingresos estén cayendo: los pronósticos continúan creciendo. Pero los inversores ven que el recurso principal del auge de la IA—acceso a GPU—está dejando de ser tan escaso como hace un año.

• El 9 de julio de 2026, TechCrunch informó de una caída del 15% en las acciones de Nvidia desde su pico de mayo de 2026.
• El precio de spot por hora de la Nvidia H100 alcanzó alrededor de $3.20 en mayo de 2026, luego disminuyó constantemente.
• El valor de mercado de Micron casi se triplicó durante el mismo período.
• Los fabricantes de memoria han podido aumentar los precios de DRAM aproximadamente diez veces en el último año.

Nvidia creó la base tecnológica del mercado actual: su plataforma de software CUDA convirtió sus procesadores gráficos en la herramienta estándar para la investigación de modelos de IA y el entrenamiento. La compañía también actualizó rápidamente las líneas de GPU, que se encuentran entre los dispositivos electrónicos de producción en masa más complejos. Sin embargo, precisamente este éxito de la estrategia atrajo a los competidores: las plataformas en la nube y laboratorios comenzaron a buscar formas de reducir la dependencia de un único proveedor.

Lo Que Se Convirtió en el Nuevo Cuello de Botella

La memoria, no los aceleradores en sí, se convirtió en una nueva limitación para los centros de datos. Micron fabrica DRAM y memoria de alto ancho de banda HBM—componentes que transfieren datos rápidamente entre el procesador y la memoria. Estas tecnologías han estado desarrollándose durante mucho tiempo, pero la industria subestimó cuánta memoria sería necesaria para la construcción masiva de centros de datos de IA. La demanda superó las tasas de expansión de la producción, por lo que los precios del mercado de spot se dispararon.

Este es un cambio importante: el costo de alquilar computación Nvidia H100 está cayendo, mientras que los precios de DRAM están subiendo. Los propietarios de centros de datos pueden adquirir más aceleradores o alquilarlos más barato, pero aun así se topan con la disponibilidad de memoria. Para Micron y fabricantes comparables, la tecnología familiar y la oferta limitada son suficientes para beneficiarse de la nueva ola de gastos de capital en infraestructura de IA.

El precio de spot refleja transacciones de entrega inmediata, no contratos a largo plazo. En el gráfico de Datatrack presentado en el material, el pico de precios de DRAM comienza en agosto de 2025. El autor enfatiza: no está vinculado a un avance repentino en la tecnología de memoria. El mercado simplemente evaluó tarde la demanda del centro de datos.

Por Qué la Computación Se Está Abaratando

La oferta de aceleradores se está expandiendo en dos direcciones simultáneamente: más fabricantes de GPU y aceleradores están entrando en el mercado, y los mayores compradores están desarrollando sus propios procesadores. Google, Amazon, Microsoft y OpenAI ya han lanzado chips personalizados para reducir la dependencia de Nvidia. Tales soluciones pueden quedarse atrás de los últimos productos de Nvidia, pero sus capacidades son suficientes para algunas tareas y para presionar los precios de la computación.

Wayne Nelms, cofundador y director técnico de la plataforma Ornn, describe la situación como dinámicas ordinarias de oferta y demanda. Según él, las empresas quieren desarrollar su propio silicio, pero casi nadie fabrica su propio DRAM. Hasta que haya un avance tecnológico notable en HBM, un cambio en el equilibrio de la oferta y la demanda, o un nuevo jugador importante en memoria, la desproporción puede persistir.

"Todos quieren hacer su propio silicio, pero nadie fabrica su propio DRAM", —

Wayne Nelms, cofundador y director técnico de Ornn.

Para Nvidia, esto no niega el liderazgo tecnológico. Más bien, el mercado está convirtiendo las GPU de un recurso escaso en un producto más competitivo. Cuando hay más alternativas, las superganancias se desplazan al siguiente elemento escaso del sistema—memoria. Esto también muestra que la valoración de las empresas de IA y proveedores de infraestructura depende cada vez más no solo de la calidad de los chips, sino también de la restricción específica en la cadena de suministro.

Lo Que Esto Significa

El auge de la IA no ha terminado, pero su centro financiero se está desplazando: Nvidia sigue siendo un proveedor clave de aceleradores, mientras que las ganancias a corto plazo van cada vez más a los fabricantes de memoria. Para desarrolladores y operadores de centros de datos, esto significa que el costo y la disponibilidad de HBM y DRAM son tan importantes como la selección de GPU.