La “pared de memoria” amenaza el ritmo de la IA: más HBM, más flash y menos GPUs ociosas
Durante años, la conversación sobre infraestructura para Inteligencia Artificial se ha explicado con una idea simple: “faltan GPUs”. Pero en 2026, el cuello de botella empieza a contarse de otra forma. Una gráfica muy difundida en círculos técnicos e inversores muestra dos curvas que se separan como tijeras: el tamaño de los modelos crece de manera casi exponencial, mientras que la memoria disponible por acelerador avanza a un ritmo mucho más modesto. El resultado es el mismo en cualquier centro de datos: si el procesador gráfico no recibe datos a la velocidad adecuada, su potencia queda infrautilizada, aunque el hardware sea de última generación. Esta tensión se resume en un término que cada vez aparece con más frecuencia en documentos
