La carrera por construir más capacidad de inteligencia artificial está encontrando otro cuello de botella. Fabricantes chinos de chips comenzaron a elevar precios ante la escasez de memoria de alto ancho de banda, conocida como HBM, uno de los componentes fundamentales para procesar grandes cargas de entrenamiento e inferencia.

La HBM está formada por capas de memoria apiladas que permiten mover enormes cantidades de información hacia y desde el procesador a mucha mayor velocidad. En un acelerador de IA, esa capacidad es crítica porque un chip muy potente pierde buena parte de su ventaja si no puede recibir datos con suficiente rapidez.

El costo de la memoria ya está llegando al precio final

Reuters reportó que Huawei elevó el precio indicado de su próxima tarjeta Ascend 950DT a más de 250 mil yuanes, unos 37 mil dólares, lo que representa aumentos de entre 20% y 50% frente a cotizaciones realizadas apenas dos meses antes. Cambricon incrementó entre 20% y 30% el precio previsto de su siguiente generación, mientras MetaX e Iluvatar CoreX también ajustaron precios.

Incluso productos ya disponibles se están encareciendo. La Ascend 950PR de Huawei pasó de aproximadamente 60 mil a más de 80 mil yuanes desde principios de año y la 910C subió de unos 90 mil a más de 110 mil yuanes.

Una razón es que China tiene acceso limitado a la HBM más avanzada. Estados Unidos endureció en diciembre de 2024 los controles de exportación de determinados productos de memoria y, según fuentes consultadas por Reuters, algunas compañías chinas están recurriendo a canales secundarios donde esos componentes pueden costar varias veces más que en otros mercados.

El cuello de botella complica el intento de sustituir a Nvidia

China ha conseguido desarrollar una industria local de aceleradores cada vez más competitiva. Huawei, Cambricon y varias startups están aprovechando el espacio dejado por las restricciones sobre los chips más avanzados de Nvidia, pero tener un buen diseño de procesador no resuelve por sí solo la dependencia de componentes críticos.

La escasez ya está obligando a reorganizar suministros. Iluvatar CoreX, por ejemplo, duplicó sus envíos de GPUs a ByteDance hasta unas 100 mil unidades este año y desvió chips que estaban destinados a uso interno para cubrir la demanda del grupo tecnológico.

El caso de la HBM también muestra por qué la infraestructura de IA funciona como una cadena. GPUs, memoria, empaquetado, interconexiones, energía y capacidad de fabricación dependen unas de otras. Cuando una sola pieza se vuelve escasa, el problema termina apareciendo en precio, disponibilidad o rendimiento del sistema completo.

La señal no es solamente que los chips chinos están subiendo de precio. Es que la competencia tecnológica puede desplazarse hacia componentes menos visibles, pero igualmente estratégicos. En la próxima etapa de la IA, controlar la memoria puede importar casi tanto como controlar el procesador.