El 29 de marzo, tanto el mercado de Huaqiangbei como el mercado minorista estadounidense experimentaron una caída brusca en los precios de los módulos de memoria. El kit Corsair de 32 GB DDR5-6400 bajó de 490 dólares a 380 dólares, con una caída del 22% en un solo día. En China, los kits de 32 GB DDR5 de alta frecuencia cayeron 800 yuanes en una semana; los distribuidores vendieron en pánico, y un minorista comentó: «Bajó más de cien yuanes en un solo día».
Pero cuando se coloca este número en un cronograma más largo, la imagen es completamente diferente: incluso después de la caída, el precio actual de DDR5 es cuatro veces superior al de julio de 2025. Fue un desajuste preciso de oferta y demanda en la cadena de valor de la IA, donde la misma fuerza primero generó una escasez y luego un pánico por exceso.
Montaña rusa: aumentó un 540% en ocho meses y bajó un 22% en un mes
En julio de 2025, un conjunto de memoria DDR5-6000 de 32 GB de gama mainstream costaba solo 77 dólares en el mercado minorista estadounidense. Para enero de 2026, el mismo conjunto había aumentado su precio hasta 490 dólares. Ocho meses, un aumento del 540%.
El aumento de precios no se debe a que los consumidores hayan aumentado repentinamente la actualización de sus computadoras. Según datos de TrendForce, el precio de los contratos de DRAM en el primer trimestre de 2026 aumentó un 90%-95% respecto al trimestre anterior, con un aumento superior al 100% en el DRAM para PC, ambos registrando el mayor incremento trimestral de la historia. Lo que impulsa todo esto es la demanda insaciable de infraestructura de IA por un tipo especial de memoria.
Luego, el 25 de marzo, Google lanzó un algoritmo de compresión llamado TurboQuant. Cuatro días después, los precios de la memoria colapsaron.
¿Dónde está la capacidad? HBM se ha llevado tus módulos de memoria.
Para comprender este aumento de precios, primero debes entender un parámetro técnico clave. La HBM (memoria de ancho de banda alto, utilizada en los chips de IA de NVIDIA) consume tres veces más área de oblea por GB que la DDR5 convencional. Según Tom's Hardware, esto significa que, con la misma oblea, se puede producir solo un tercio de la capacidad de HBM en comparación con la DDR5.
Samsung, SK Hynix y Micron, los tres principales fabricantes de memoria, tomaron una decisión racional frente a los altos márgenes de beneficio del HBM, desviando hasta un 40% de su capacidad de producción de obleas de procesos avanzados hacia la fabricación de HBM. Según los datos de TrendForce, para el primer trimestre de 2026, se espera que el margen de beneficio del DDR5 supere por primera vez al del HBM3e, lo que refleja hasta qué punto se ha comprimido la oferta de memoria para consumo.
La elección de Micron es la más radical. En diciembre de 2025, la empresa anunció el cierre de su marca de consumo Crucial, que operaba desde hace 29 años, retirándose por completo del mercado de memoria y almacenamiento para consumidores y enfocándose exclusivamente en clientes empresariales y de IA. Según el informe de relaciones con inversores de Micron, sus ingresos totales para el año fiscal 2025 fueron de 37,380 millones de dólares, y las aplicaciones de centros de datos e IA ya representan el 56% de los ingresos totales. El mercado de consumo no vale la pena.
La capacidad de HBM de SK Hynix ya está completamente comprometida hasta finales de 2026. Samsung planea aumentar la capacidad mensual de HBM de 170.000 obleas a 250.000 obleas para finales de 2026. Las nuevas fábricas de obleas (Samsung P4L y SK Hynix M15X) no alcanzarán la producción en masa hasta 2027-2028 como pronto. En otras palabras, la brecha de suministro de DRAM para consumidores es estructural y no se resolverá en uno o dos trimestres.
La dinámica cambia: SK Hynix rompe el reinado de 40 años de Samsung
Esta transferencia de capacidad también reescribió el mapa de poder de la industria de memoria. Según los datos de TrendForce, en el segundo trimestre de 2025, SK Hynix obtuvo el 62% del mercado HBM gracias a su estrecha asociación con NVIDIA, mientras que Samsung obtuvo solo el 17% y Micron el 21%.
Más significativamente, se produjo un giro en los ingresos. Según el informe de TrendForce Q3 2025, SK Hynitz alcanzó por primera vez el primer puesto con ingresos trimestrales de DRAM de 13.750 millones de dólares, seguida de cerca por Samsung con 13.500 millones de dólares. La diferencia entre ambos es de solo 250 millones de dólares, pero es la primera vez en casi 40 años que Samsung pierde el primer lugar en ingresos de memoria. Según CNBC, los beneficios operativos anuales de SK Hynix en 2025 también superaron por primera vez a los de Samsung.
La ventaja inicial de HBM le ha dado a SK Hynix suficientes cartas, pero esta competencia está lejos de terminar. Samsung está avanzando a toda velocidad para alcanzar la producción en masa de HBM4, mientras que Micron, aunque ha abandonado el mercado de consumo, registra el crecimiento más rápido en ingresos en los sectores empresarial y de IA (+53.2% respecto al trimestre anterior).
¿Cómo un algoritmo socavó la lógica de aumento de precios?
El 25 de marzo, Google presentó el algoritmo TurboQuant en ICLR 2026. Este algoritmo logró comprimir el caché KV (caché de clave-valor, la parte que más memoria consume durante la inferencia) de los modelos de lenguaje grande de precisión FP16 a 3-bit, reduciendo el uso de memoria en al menos 6 veces y logrando hasta 8 veces más aceleración en los cálculos de atención en GPU H100. Según el blog de investigación de Google, en cinco evaluaciones de contexto largo, como Needle-in-a-Haystack, la pérdida de precisión fue cero.
El mercado hizo rápidamente un cálculo. Si TurboQuant o algoritmos similares son adoptados ampliamente por empresas de IA principales, la demanda adicional de DRAM por parte de la inferencia de IA se reducirá significativamente. La narrativa central que ha respaldado el aumento de precios de la memoria durante los últimos seis meses ha sido que "la infraestructura de IA consume demasiada capacidad de memoria".
Cuatro días después, la confianza en el canal se derrumbó.
Cabe señalar que TurboQuant está dirigido al caché KV en la etapa de inferencia de IA, no a las necesidades de HBM en la etapa de entrenamiento. La relación entre oferta y demanda de HBM no cambiará a corto plazo debido a un algoritmo de optimización de inferencia. Sin embargo, el mercado no siempre distingue entre ambos. Según CNBC, antes del colapso, numerosos compradores externos al sector ingresaron a los canales domésticos debido al aumento de precios; el alto costo provocó una caída superior al 60% en las ventas al por menor, y las ventas forzadas en cadena, derivadas de la tensión en la cadena de financiamiento, amplificaron la caída.
Una cadena de valor de IA generó al mismo tiempo escasez y pánico por exceso de memoria. La presión física en la capacidad de producción de HBM provocó una escasez de memoria para consumidores, mientras que el avance en la eficiencia algorítmica de TurboQuant redujo drásticamente las expectativas de demanda de memoria para IA. La misma fuerza generó tanto el aumento de precios como el colapso.