El fuerte aumento de los precios de los chips de memoria, impulsado por la demanda de IA, provoca un riesgo de «chipflation».
Las cinco mayores empresas de IA están aumentando considerablemente su gasto en centros de datos, lo que provoca subidas de precios en dispositivos como portátiles y tabletas.
Sin embargo, según el informe del Foro y Accenture, la IA impulsa nuevas oleadas de innovación y crecimiento: Advancing Responsible AI Innovation: A Playbook, la situación también podría impulsar la innovación en modelos de IA más pequeños que requieren una fracción de la capacidad de cómputo.
Los chips de memoria llevan mucho tiempo siendo fundamentales para la innovación tecnológica. Más de un billón se fabrica en todo el mundo cada año para hacer funcionar todo, desde teléfonos inteligentes y automóviles modernos hasta dispositivos médicos y sistemas de defensa nacional.
Actualmente, no existe ningún sustituto para estos chips de silicio en la computación de consumo masivo. Esto los convierte en algo vital para el progreso futuro y estratégicamente importante para las empresas y las economías.
Pero a medida que continúa el auge de la inteligencia artificial (IA), en EE. UU., las cinco mayores empresas de IA prevén gastar más de 650 000 millones de dólares este año, en gran parte en centros de datos, y casi el doble de lo que gastaron en 2025, esta demanda está generando un riesgo de lo que se conoce como «chipflation».
No obstante, abordar el problema podría acelerar el cambio hacia una computación más eficiente.
¿Qué es la «chipflation»?
En términos sencillos, la chipflation se produce cuando los chips de memoria dejan de abaratarse con el tiempo, y se vuelven más caros e incluso más difíciles de conseguir.
Esa definición procede de Morgan Stanley, que recientemente publicó un estudio que advierte de que los efectos del fenómeno están empezando a extenderse de los centros de datos a la economía en general.
Algunos de los principales factores que lo impulsan son:
Inversión en centros de datos de IA: los sistemas de IA y los centros de datos necesitan enormes cantidades de chips, lo que lleva a las grandes empresas tecnológicas a comprar más de lo que la industria puede suministrar fácilmente.
Priorización de chips de alto margen: los chips de IA pueden generar márgenes significativamente más altos, lo que deja que los fabricantes de chips se centren en estos en lugar de en los chips para productos de uso cotidiano, como teléfonos, portátiles y automóviles.
Largos plazos de fabricación: construir y poner en marcha nuevas plantas de fabricación de semiconductores lleva años y crea un cuello de botella en el suministro que no puede corregirse rápidamente.
Cadenas de suministro limitadas: las tensiones geopolíticas, las restricciones a la exportación y las cadenas de suministro fragmentadas siguen limitando la disponibilidad de componentes y encareciendo los costes de producción.
¿Cuáles son algunos de los efectos de la «chipflation»?
No es la primera vez que los chips están bajo presión. Las perturbaciones de la era de la pandemia demostraron lo expuestas que estaban las cadenas de suministro de semiconductores ante shocks repentinos, cuando la escasez de chips provocó la paralización de líneas de producción de automoción y duplicó los precios del mercado secundario de bienes de consumo como la consola PlayStation 5 de Sony.
El director ejecutivo de Apple, Tim Cook, ha calificado el fuerte aumento de los costes de la memoria debido a la actual escasez como «una inundación centenaria». Cook afirma que nunca había visto nada igual en cuatro décadas en el sector, mientras los centros de datos de IA absorben enormes cantidades de chips de memoria, como la memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM).
Su empresa ha anunciado que va a subir los precios de los MacBook y los iPad. Como señala Mark Gurman, de Bloomberg: «La factura de la era de la IA ha llegado oficialmente para los clientes de Apple Inc.».
Cómo el Foro ayuda a los líderes a comprender la IA y a colaborar en una innovación responsable
El Centro de Excelencia en IA conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Respalda un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a sus socios generar una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
Morgan Stanley calcula que los precios de la memoria se han multiplicado por seis aproximadamente en el último año, ya que los fabricantes priorizan los chips de centros de datos de mayor margen frente a los utilizados en dispositivos de uso cotidiano. «Lo que comenzó como un cuello de botella en la infraestructura de IA se está extendiendo ahora a los márgenes del hardware, la asequibilidad de los dispositivos, los costes de la nube, la inflación y la política», advierte.
Marcas como Sony, Microsoft y Lenovo han respondido subiendo los precios de los PC, las consolas y otros dispositivos, mientras que otras absorben parte del impacto mediante márgenes más reducidos.
Esto significa que la próxima vez que vaya a sustituir un portátil o un teléfono, podría encontrarse con una subida de precios sorprendente. Las firmas de investigación prevén que los envíos mundiales de PC y teléfonos inteligentes se reduzcan drásticamente este año, ya que estos precios más altos disuaden a los compradores y alargan los ciclos de sustitución.
En respuesta, los fabricantes de chips están aumentando su capacidad, pero el coste y la complejidad de construir nuevas plantas de fabricación implican que un alivio significativo probablemente tardará años. Los analistas prevén que las restricciones de suministro persistirán bien entrada la segunda mitad de la década, mientras los servidores de IA siguen absorbiendo memoria y manteniendo los precios elevados.
¿Qué podría significar para el futuro de la IA?
Todo esto significa que los chips se están convirtiendo en uno de los activos estratégicos decisivos de la economía de la IA, según BlackRock.
A medida que los gobiernos y las empresas tecnológicas siguen invirtiendo cientos de miles de millones de dólares en infraestructura de IA, ya no solo compiten entre sí, sino también con el resto de la economía por los mismos recursos finitos.
Esto podría suponer una prueba para la revolución de la IA: ¿puede el mundo construir la infraestructura que permitirá modelos cada vez más inteligentes sin trasladar los costes —directos o de otro tipo— al resto de la economía?
Según el informe del Foro Económico Mundial, la IA impulsa nuevas oleadas de innovación y crecimiento, Advancing Responsible AI Innovation: A Playbook, elaborado en colaboración con Accenture. Pero aprovechar todo su potencial depende de diseñar y gestionar sistemas de IA para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos para las personas, la sociedad y el medio ambiente.
La chipflation podría poner en riesgo este objetivo, concentrando las capacidades de IA más potentes en un puñado de empresas que pueden permitirse los chips más caros.
Pero también podría generar oportunidades, al impulsar la innovación en modelos más pequeños para tareas específicas que ofrecen un alto rendimiento con una fracción de la capacidad de cómputo. Apple y Microsoft han desarrollado en los últimos meses modelos de lenguaje pequeños, mientras que Sam Altman, de OpenAI, anunció que «estamos al final de la era [de los] modelos gigantes». Este cambio aportaría ventajas en cuanto a coste y eficiencia energética y ayudaría a democratizar el acceso a los modelos de lenguaje.
