La expansión de la inteligencia artificial está tensando el mercado mundial de memoria hasta un punto que ya empieza a sentirse en móviles, ordenadores, consolas y otros dispositivos de consumo. El auge de los centros de datos ha disparado la demanda de memoria de alto ancho de banda, conocida como HBM, un componente esencial para alimentar procesadores de IA. Ese desplazamiento de capacidad productiva está encareciendo también la DRAM convencional que usan smartphones y PCs.
La IA no solo consume electricidad y chips avanzados: también está reordenando qué componentes fabrican Samsung, SK Hynix y Micron, los tres grandes actores de memoria. Según datos citados por The Verge a partir de Counterpoint, estas tres compañías concentran cerca del 90% del mercado. La HBM es más compleja de producir, consume más obleas por unidad de capacidad y se vende con márgenes más atractivos a clientes como Nvidia, AMD, Meta o Microsoft.
La consecuencia es una presión de precios poco habitual. Counterpoint estima que los precios de DRAM para smartphones subieron alrededor de un 56% en el primer trimestre de 2026 frente al trimestre anterior y cerca de un 83% en el segundo. Para una configuración de 16 GB de DRAM en un móvil, el coste estimado habría pasado de unos 42 dólares en el segundo trimestre de 2025 a alrededor de 181 dólares un año después.
Los fabricantes de electrónica tienen pocas salidas. Pueden subir precios, recortar prestaciones, reducir producción o concentrarse en modelos de gama alta que soporten mejor el incremento de costes. Microsoft ya ha elevado precios en consolas Xbox y algunos equipos Surface, Meta ha encarecido Quest 3 y la atención se centra ahora en Apple, que suele tener más capacidad de negociación con proveedores, pero no es inmune a una escasez estructural.
El encarecimiento de la memoria puede convertir la IA en un coste indirecto para consumidores y empresas que nunca compran un servidor. Una pyme que renueva portátiles, una escuela que compra tablets o un autónomo que cambia de móvil pueden terminar pagando parte de la carrera por entrenar y ejecutar modelos más grandes. Ese efecto es menos visible que una factura eléctrica, pero puede afectar ciclos de renovación y presupuestos tecnológicos.
El problema no se resuelve rápido. Construir nuevas fábricas de semiconductores exige años, miles de millones y una precisión industrial extrema. Micron, Samsung y SK Hynix están invirtiendo en capacidad adicional, pero los proyectos no llegarán de forma significativa antes de 2027 o 2028 en el mejor de los casos. Algunos planes se extienden hasta la próxima década, mientras la demanda de IA continúa creciendo.
También hay una dimensión estratégica. Si la producción más rentable se dirige a HBM para centros de datos, la electrónica de consumo pierde prioridad relativa. Eso puede cambiar el diseño de productos: menos modelos baratos, más versiones premium, más funciones de IA local para justificar memoria adicional y menos margen para fabricantes con escala limitada. El mercado podría vender menos unidades y aun así mantener ingresos por precios más altos.
La escasez de memoria muestra que la infraestructura de la IA tiene efectos económicos que viajan por toda la cadena tecnológica. Para las empresas, el mensaje es práctico: los costes de hardware pueden seguir elevados y conviene planificar compras con más anticipación. Para el sector, la lección es más amplia. La IA avanza a la velocidad del software, pero depende de fábricas que se construyen al ritmo pesado de la industria.
