Nvidia ha dicho a algunos de sus clientes más importantes que los precios de los servidores que contienen sus chips de IA aumentarán en más de un 15 por ciento en los sistemas entregados a partir de principios de 2027, según Bloomberg: el segundo aumento importante de precios en menos de un año, además de los aumentos de aproximadamente el 30 por ciento en casi todas las líneas de productos en julio.
La advertencia, comunicada a través de fabricantes de servidores que ensamblan sistemas para grandes operadores de centros de datos, llega en un momento delicado para la industria de la IA: las empresas están luchando con el costo de la construcción masiva de infraestructura, y el mercado de la memoria (el impulsor declarado del aumento) no muestra signos de enfriamiento. Está previsto que Nvidia informe sus resultados trimestrales el 26 de agosto, donde los analistas esperan nuevos detalles sobre la demanda, la oferta y los costos. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
¿Qué sistemas se ven afectados?
Según el informe, el aumento se aplicará a los servidores construidos alrededor de las plataformas insignia Grace Blackwell de Nvidia y su próxima generación Vera Rubin. Los aumentos no serán uniformes: el tamaño del ajuste depende de la generación de silicio Nvidia involucrada y de la cantidad y configuración de la memoria en cada sistema.
Según se informa, los fabricantes de servidores que prestan servicios a las principales empresas de tecnología, incluidas Microsoft, Google y Oracle, han comenzado a notificar a los clientes sobre los próximos cambios de precios para el envío de sistemas a principios de 2027.
La memoria es la culpable
El principal factor es el creciente coste de la memoria. Los sistemas de inteligencia artificial de alto rendimiento requieren enormes cantidades de memoria de gran ancho de banda, y la demanda de expansión del centro de datos ha hecho subir los precios de HBM y LPDDR5. Los fabricantes de memorias Samsung Electronics, SK Hynix y Micron Technology se enfrentan a una fuerte demanda a medida que la capacidad de los semiconductores se dirige cada vez más hacia memorias de gran ancho de banda y otros productos informáticos avanzados.
Gaurav Gupta, vicepresidente y analista de Gartner, dijo que los aumentos reflejan presiones en toda la cadena de suministro de IA, no solo en RAM. "Los precios de las memorias están subiendo, especialmente HBM y LPDDR5, pero hay otros aspectos, como obleas de fundición de vanguardia, embalajes avanzados y escasez de otros componentes", dijo a CIO.com, añadiendo que esos problemas generan plazos de entrega más largos, "lo que normalmente se traduce en precios más altos".
Y no espera un alivio pronto. "En el entorno actual de fuerte demanda y oferta limitada, esperamos que esta situación continúe en el corto y mediano plazo", dijo Gupta, lo que significa mayores costos tanto para las organizaciones que implementan sus propios servidores como para aquellas que alquilan computación en la nube.
Pocas opciones para los compradores
Para los CIO, el cálculo no resulta atractivo. Consultores y analistas dicen que las empresas no tienen más remedio que aceptar que los precios de la infraestructura de IA seguirán aumentando, y cambiar de proveedor, incluso si es posible, no evitaría los aumentos, porque los costos de la memoria y los componentes afectan a todo el mercado.
Scott Bickley, miembro asesor de Info-Tech Research Group, argumentó que Nvidia en realidad está absorbiendo parte del golpe. Sus cálculos sugieren que la empresa probablemente esté absorbiendo parte de sus propios costos crecientes y transfiriendo sólo una fracción a sus clientes más importantes. Pero fue directo sobre el apalancamiento que tienen los compradores: "El costo de la carga de trabajo está bajando por token mientras que los costos subyacentes de hardware e infraestructura están aumentando", dijo. "Si estás construyendo directamente tus propios clusters, esto es un ascenso automático a una solución que ya es extremadamente costosa. Si estás comprando tu propio hardware, tendrás que aguantar. No vas a negociar para salir de esto".
Hay un lado positivo que Bickley señaló: los precios por token de los modelos de IA parecen estar cayendo, lo que ofrece a los compradores una manera de mitigar la inflación del hardware al diseñar cargas de trabajo que dependan menos de la capacidad de memoria bruta.
Exprimir más de lo que ya posees
Esa estrategia (sacar más provecho del hardware existente) es donde convergen varios analistas. Bickley señaló técnicas como el enrutamiento de modelos, la compresión y el procesamiento por lotes como formas de aumentar la utilización de los clústeres que ya están en servicio.
Flavio Villanustre, CISO de LexisNexis Risk Solutions Group, estuvo de acuerdo en que la restricción es fundamentalmente un problema de oferta y demanda que debería estabilizarse una vez que la producción de memoria aumente para satisfacer la demanda impulsada por la IA, pero no cree que eso suceda en los próximos meses. Mientras tanto, señaló, algunos proveedores de modelos de IA están adaptando sus modelos para que funcionen mejor en entornos con memoria limitada. Señaló el Gemma E4B de Google y modelos similares, que utilizan un enfoque jerárquico por niveles que extrae sólo las partes necesarias de un modelo en la memoria en lugar de mantener todo el modelo en la RAM.
Mike Wilkes, CISO empresarial de Aikido Security, argumentó que los aumentos de precios podrían ser beneficiosos si obligan a arquitecturas más disciplinadas. Las empresas han pasado los últimos años tratando los tokens del modelo de frontera como una "utilidad infinitamente elástica", dijo, dirigiendo cargas de trabajo al modelo más grande independientemente de si la tarea requería razonamiento a nivel de frontera. La arquitectura correcta es cada vez más híbrida: reservar aproximadamente el 10 por ciento del consumo para modelos de frontera en problemas que realmente los necesitan, mientras se impulsa la clasificación, extracción, resumen y acciones rutinarias de los agentes hacia modelos de lenguaje pequeño y modelos abiertos que se ejecutan en infraestructura que la empresa controla.
"Eso les da a los CIO una ventaja contra el aumento abusivo de precios o la fijación unilateral de precios", dijo Wilkes.
Una señal de inflación para la economía de la IA
El aumento también es una señal de hacia dónde se dirigen los costos del auge de la IA. A medida que la memoria, las obleas y los embalajes aumentan de precio, la inflación se está extendiendo desde los fabricantes de chips hasta los proveedores de servidores, los proveedores de nube y, en última instancia, las empresas que se basan en la IA. Dado que el informe de ganancias de Nvidia se publicará el 26 de agosto, tanto los compradores como los inversores estarán atentos a qué parte de esa presión de costos absorbe la empresa y en qué medida pasa a niveles posteriores.
---
Mantente al Día con la IALas últimas noticias, análisis y avances de inteligencia artificial, en un solo lugar.
Leer más noticias de IA →
