La IA rompió la economía de la memoria RAM

Galliano tiene razón. En su libro La máquina ingobernable, y con intención de aplicar cierta racionalidad al uso y consumo de internet, Alejandro Galliano propone que eventualmente el ser humano va a tener que enfrentar una realidad: internet, por más infinito que parezca, es finito; y sus recursos, limitados. Esto es, la infraestructura actual de internet tiene un límite físico, aunque no parezca: cierta velocidad de conexión, cierto volumen de procesamiento de datos, cierto ancho de banda, cierta capacidad de almacenamiento. En fin, parámetros generales que hacen a la parte física de la red. A sus límites.

Escasez de internet: la Tesis Galliano

La solución de Galliano, en línea con su pensamiento marxista, es limitar los usos al pedo de internet: racionalizarlo, ponerle cuotas. Aunque esa parte del argumento nunca me termina de convencer, hay algo bastante cierto en la idea de una "escasez de internet". Efectivamente, la infraestructura de internet tiene un límite físico, pero a la vez tiene un límite económico: ¿en qué punto deja de ser rentable una empresa que necesita recursos ilimitados para funcionar? El síntoma que Galliano intentó predecir como un posible exceso de demanda de internet (datos), hoy se manifiesta más bien como un exceso de demanda en el poder de cómputo. Veamos.

Cualquiera que haya intentado comprar una placa de video durante la última fiebre de minado de Ethereum sabe de lo que hablo. Durante el último tramo de la pandemia, el minado de Ethereum con GPU comunes se volvió rentable para muchos, lo que generó una burbuja: los precios de las GPU se dispararon y la potencia de cómputo asignada a Ethereum creció exponencialmente. Cuando Ethereum abandonó el mecanismo de prueba de trabajo (proof of work) y pasó a prueba de participación (proof of stake), la minería con GPU dejó de ser rentable y la demanda se desplomó. El ciclo parece estar a punto de repetirse: pico de demanda, escasez y precio por las nubes. Pero esta vez no son las placas de video (GPU) sino las memorias RAM.

Galliano no solo lo aclaró en su libro, sino que también lo contó en este episodio de Sherpas, el podcast de El gato y la caja, y en al menos dos de las tres charlas que compartimos en el año. Mi única diferencia con su argumento es que, en el modo de producción actual, los cuellos de botella provocados por exceso de demanda no se solucionan vía racionalización sino por aumento de precios. Que, bueno, en definitiva es un modo de racionalización (de mercado). El problema, en este caso, es lo que siempre termina pasando en el actual modelo capitalista: el que tiene acceso a más recursos, es el que más se va a llevar.

RAM para todos (los que hayan comprado de antemano)

La escasez de memoria RAM y el aumento sostenido de precios no son una anomalía del mercado ni un accidente pasajero de la cadena de suministros. Son la consecuencia directa de un reordenamiento industrial. La IA, en particular los LLM, introdujo una carga de trabajo que prioriza la memoria por encima de casi cualquier otro recurso. Entrenamiento e inferencia mueven volúmenes masivos de datos de forma constante, exigiendo ancho de banda extremo y disponibilidad permanente. En ese contexto, la memoria dejó de ser un commodity barato y pasó a ser un insumo estratégico.

Las LLM son sistemas memory-bound: su rendimiento no depende tanto del cálculo puro como de la capacidad de mover grandes cantidades de datos lo más rápido posible. Ese detalle técnico es clave para entender por qué el cuello de botella no está en los CPU ni siquiera en los GPU, sino en la memoria que los alimenta.

Dentro de la familia DRAM –la base de toda la memoria moderna– conviven distintos tipos con funciones muy distintas. DDR5 es la memoria de sistema clásica, optimizada para capacidad y latencia razonable, pensada para PCs, servidores tradicionales y uso general. La VRAM, en forma de GDDR, prioriza ancho de banda para alimentar GPU, sacrificando latencia y escalabilidad en capacidad. Y luego está HBM, High Bandwidth Memory, que no es simplemente "RAM más rápida", sino una arquitectura diferente: chips apilados verticalmente, buses ultra anchos y una integración directa con aceleradores de alto rendimiento.

HBM es la memoria que necesita la IA moderna. No por capricho, sino por requerimiento técnico. Entrenar y servir modelos gigantes sin HBM es, en la práctica, inviable. El problema es que HBM y DDR5 compiten por las mismas fábricas, los mismos procesos industriales y el mismo capital. Cuando fabricar HBM deja márgenes muy superiores y los clientes de data center pagan sin demasiado límite, la decisión para los fabricantes es obvia: priorizar HBM y relegar la memoria de consumo.

El resultado es un efecto de expulsión. No falta RAM porque no se pueda producir, sino porque perdió prioridad estratégica. PCs, consolas y hardware doméstico quedan como daño colateral de una industria que reorganiza su oferta alrededor de la IA. La escasez actual no es un bug del sistema, es una señal de saturación. Marca el punto en el que una sola clase de carga de trabajo domina la planificación industrial y redefine precios para todos los demás. Galliano tiene razón.

El impacto es inevitable

Acorde a lo que publica Reuters, las tres principales empresas del rubro analizan cambios en su producción. Las gigantes surcoreanas Samsung, SK Hynix y Micron Technology están reestructurando su negocio. Es obvio que, por la necesidad de cómputo y la constante inyección de capital especulativo con la que cuentan, las empresas de IA están en una posición dominante de mercado para torcer el rumbo de la producción a su favor. Si las empresas surcoreanas confirman esta transición para priorizar las memorias HBM, el mercado de la memoria RAM para consumidores será un infierno. Los reportes de aumentos de precios están a la orden del día. Incluso ya empiezan los movimientos especulativos al respecto: los proveedores se quieren anticipar a un mercado de precios elevados, compran en masa y aumentan la escasez.

Toda computadora que use el público tiene memoria RAM. Un teléfono, una consola, una notebook. ¿Vamos hacia un mercado con menos memoria que los últimos años? ¿Volarán los precios de la computación para consumidores? Estas son algunas de las estrategias que fuimos anticipando desde 421 para evitar entrar a este escenario desprevenido. El elogio que hizo Luis Paz a las computadoras de escritorio hoy cotiza 10x arriba del valor que tenía al momento de publicarlo. Lo mismo con el concepto de Soldán de "oligarcas del cómputo", más allá de que cada vez que lo leo me da gracia porque me imagino a un gordo mafioso tipo Kingpin rodeado de memorias y placas de video.

A este escenario le sumo dos preguntas más que recolecté al leer a unos cuantos usuarios gringos en X. Si esta crisis se extiende por más de un par de años, como todo parece indicar, ¿vamos a un modelo donde el poder de cómputo esté concentrado en grandes centros de datos y ya nadie posea algo similar a una computadora en su casa, sino que alquilará ese procesamiento vía streaming? ¿Y vamos a un modelo de alquiler como el que se intentó crear hace unos años con los fallidos cloud services?

Como dice el tuit citado: si una PS3 podía correr un juego del nivel del GTA V con apenas 512 MB de memoria y ahora una pestaña de Google Chrome te consume 1.2 GB, ¿qué carajo pasó a nivel optimización? Mientras la RAM era una memoria relativamente sin glamour y barata, nadie pareció demasiado interesado en optimizar su uso. ¿Cambiará esa tendencia? ¿Volveremos a optimizar el rendimiento de nuestro software a partir de una nueva escasez?

Como sea, parece que se viene un 2026 con computadoras más caras y menos potentes para el usuario promedio. El mercado del cómputo está cada vez más complicado, las crisis se vuelven recurrentes en plazos más cortos, los límites físicos de la sociedad conectada están a la vista. Galliano tiene razón.