Mi intervención más reciente en Cruce de Cables de RNE ha sido sobre el precio de la memoria RAM, que como habrás podido comprobar si has intentado comprar cualquier cantidad de ella en los últimos tiempos no sólo escasea en el mercado sino que además está a unos precios impensables hace apenas medio año.

El audio está aquí:

• Cruce de cables: la memoria RAM se está disparando de precio por su demanda para sistemas de IA [a partir de 21:00].

El asunto es que las empresas que están detrás de ChatGPT, Gemini y similares se han lanzado a comprar memoria RAM, en especial la de más altas prestaciones, como si no hubiera un mañana. Esto es porque los grandes modelos de lenguaje –LLM para los amigos– necesitan una cantidad brutal de RAM por usuario.

Y es que si bien un ordenador personal para uso general va que chuta con 8 ó 16 GB de RAM se calcula que sólo para tener abierto ChatGPT en cada servidor en los que corren estos servicios son necesarios unos 100 gigas de memoria. A los que hay que añadir decenas de gigas por cada persona que está preguntándole a ChatGPT –o similar– cualquier chorrada.

Así que OpenAI y similares tienen prácticamente copada la producción de los próximos dos años. Y a ver a partir de ahí. Porque los fabricantes no están muy por la labor de aumentar la producción, lo que les costaría un pastizal. Les viene, de hecho, mucho más a cuento vender a precios astronómicos su futura producción. El mercado autorregulándose y tal.

Así que de momento los tres fabricantes de RAM que hay en el mundo –otras marcas usan sus chips–, que son Samsung y SK Hynix en Corea del Sur y Micron en los Estados Unidos, han decidido, en el caso de los dos primeros, centrar casi toda su capacidad de producción en la RAM de altas prestaciones que demandan los centros de procesos de datos de IA. Mientras que Micron ha decidido abandonar por completo el mercado de consumo.

Aunque tampoco hay que olvidar que lo que están haciendo es vender a estas empresas que van a tope con la IA cantidades ingentes de RAM que aún no se ha producido para equipar tarjetas procesadoras que no están instaladas en centros de datos que aún no se han construido, con el fin de satisfacer una demanda que está por ver si existe y obtener beneficios que aún no se producen. Y que quizás nunca se produzca.

Así que cuando estalle la burbuja de la IA veremos qué sucede.

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