Nvidia pierde terreno: la escasez de memoria cambia el mercado de computación para IA

El 9 de julio de 2026, Nvidia se encontró en una situación inusual: pese a que sus previsiones de ingresos siguen al alza, sus acciones habían caído un 15% desde el máximo de mayo, mientras que el fabricante de memoria Micron casi había triplicado su valor de mercado. La causa es el alivio de la escasez de procesadores gráficos y una nueva escasez de memoria para centros de datos, que está cambiando el reparto del dinero en la infraestructura de inteligencia artificial.

Por qué Nvidia se abarata

El mercado ha empezado a pagar menos por la computación en GPU de Nvidia, aunque la demanda de infraestructura para inteligencia artificial se mantiene. Según datos citados por TechCrunch, las acciones de la compañía han perdido un 15% desde el máximo de mayo; al mismo tiempo, el mercado valora sus beneficios esperados por debajo de los de la empresa estadounidense grande media del índice S&P. Esto no significa que los ingresos caigan: las previsiones siguen subiendo. Pero los inversores ven que el recurso clave del auge de la IA, el acceso a las GPU, ya no es tan escaso como un año antes.

• El 9 de julio de 2026, TechCrunch informó de que las acciones de Nvidia habían caído un 15% desde el máximo de mayo de 2026.
• El precio spot por hora de la Nvidia H100 llegó a unos 3,20 dólares en mayo de 2026 y después bajó de forma sostenida.
• El valor de mercado de Micron casi se triplicó en el mismo periodo.
• En el último año, los fabricantes de memoria han logrado subir los precios de la DRAM aproximadamente 10 veces.

Nvidia creó la base tecnológica del mercado actual: su plataforma de software CUDA convirtió sus GPU en la herramienta estándar para investigar y entrenar modelos de IA. La compañía también renovó con rapidez sus gamas de GPU, que figuran entre los dispositivos electrónicos de serie más complejos. Pero el éxito de esa estrategia atrajo a competidores: las plataformas en la nube y los laboratorios empezaron a buscar formas de reducir su dependencia de un único proveedor.

Qué es el nuevo cuello de botella

El nuevo límite para los centros de datos es la memoria, no los aceleradores. Micron fabrica DRAM y memoria de alto ancho de banda (HBM), componentes que transmiten datos con rapidez entre el procesador y la memoria. Estas tecnologías llevan tiempo desarrollándose, pero el sector subestimó cuánta memoria exigiría la construcción masiva de centros de datos de IA. La demanda superó el ritmo de ampliación de la producción, por lo que los precios en el mercado spot se dispararon.

Es un cambio importante: el coste de alquilar computación con Nvidia H100 baja mientras el precio de la DRAM sube. Los dueños de centros de datos pueden conseguir más aceleradores, o alquilarlos más baratos, pero siguen chocando con la disponibilidad de memoria. A Micron y a fabricantes comparables les basta una tecnología conocida y una oferta limitada para beneficiarse de la nueva ola de gasto de capital en infraestructura de IA.

El precio spot refleja operaciones con entrega inmediata, no contratos a largo plazo. En el gráfico de Datatrack incluido en el artículo, el salto de los precios de la DRAM comienza en agosto de 2025. El autor subraya que no se debe a un avance repentino en la tecnología de memoria. El mercado simplemente tardó demasiado en calibrar el volumen de demanda de los centros de datos.

Por qué la computación se abarata

La oferta de aceleradores se amplía en dos frentes a la vez: hay más fabricantes de GPU y aceleradores en el mercado, y los mayores compradores desarrollan sus propios procesadores. Google, Amazon, Microsoft y OpenAI ya han lanzado chips a medida para depender menos de Nvidia. Esas soluciones pueden quedar por detrás de los últimos productos de Nvidia, pero sus capacidades bastan para parte de las tareas y para presionar el precio de la computación.

Wayne Nelms, cofundador y director técnico de la plataforma Ornn, describe la situación como una relación corriente entre oferta y demanda. Según él, las empresas quieren diseñar su propio silicio, pero casi nadie fabrica su propia DRAM. Hasta que aparezca un avance notable en HBM, un cambio en el equilibrio entre oferta y demanda o un nuevo gran actor en memoria, el desequilibrio puede mantenerse.

«Todos quieren fabricar su propio silicio, pero nadie hace su propia DRAM», dijo

Wayne Nelms, cofundador y director técnico de Ornn.

Para Nvidia, esto no anula su liderazgo tecnológico. Más bien, el mercado está convirtiendo la GPU de un recurso escaso en un producto más competitivo. Cuando hay más alternativas, el beneficio extraordinario se desplaza al siguiente elemento escaso del sistema: la memoria. Esto también muestra que la valoración de las empresas de IA y de los proveedores de infraestructura depende cada vez más no solo de la calidad de los chips, sino del cuello de botella concreto de la cadena de suministro.

Qué significa

El auge de la IA no ha terminado, pero su centro financiero se desplaza: Nvidia sigue siendo el proveedor clave de aceleradores, mientras que los fabricantes de memoria se llevan cada vez más el beneficio a corto plazo. Para desarrolladores y operadores de centros de datos, esto significa que el coste y la disponibilidad de HBM y DRAM pasan a ser tan importantes como la elección de la GPU.