Durante los últimos años, hablar de inteligencia artificial ha sido casi sinónimo de hablar de procesadores. Primero fueron las CPU y, después, las GPU de compañías como NVIDIA, convertidas en el gran símbolo de esta revolución tecnológica.
Sin embargo, hay un componente mucho menos conocido que resulta imprescindible para que toda esa potencia de cálculo pueda funcionar: la memoria.
Durante décadas, la memoria fue uno de los negocios menos atractivos de la industria tecnológica. Un mercado muy cíclico, en el que los fabricantes competían principalmente por precio y capacidad. Pero la inteligencia artificial está empezando a cambiar esta dinámica.
Los nuevos modelos son cada vez más complejos y necesitan procesar y mover cantidades enormes de información. Además, los nuevos agentes de IA, capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas durante largos periodos de tiempo, pueden multiplicar todavía más las necesidades de procesamiento y memoria.
El resultado es un mercado cada vez más tensionado: la demanda crece a gran velocidad y aumentar la oferta requiere tiempo, capacidad productiva y enormes inversiones.
La memoria está dejando de ser un componente secundario para convertirse en uno de los principales cuellos de botella de la infraestructura de inteligencia artificial.
El almacén que necesita la IA
Podemos pensar en la memoria como el almacén que proporciona al procesador los datos que necesita para trabajar. Por muy potente que sea un procesador, si no dispone de suficiente memoria y de la velocidad necesaria para acceder a ella, su capacidad de cálculo no puede aprovecharse plenamente.
Esto explica la importancia que está adquiriendo la HBM (High Bandwidth Memory), una memoria especialmente rápida utilizada junto a los procesadores más avanzados de inteligencia artificial.
La demanda está creciendo con fuerza al mismo tiempo que los grandes centros de datos aumentan sus inversiones en infraestructura de IA. Y aquí aparece una de las claves de la tesis: la oferta no puede reaccionar inmediatamente.
Construir nuevas fábricas y aumentar la capacidad de producción requiere años y enormes inversiones. Por ello, los grandes clientes están intentando asegurarse el suministro con mucha antelación.
La propia NVIDIA ya está reflejando este cuello de botella en sus márgenes. En su último resultado trimestral, la compañía mantuvo un margen bruto del 75%, pero advirtió de que el fuerte encarecimiento de la memoria está presionando sus costes. Su directora financiera, Colette Kress, señaló que la compañía está experimentando “extreme pricing conditions in memory” y añadió que el incremento de precios ha superado sus expectativas previas y apunta aún más alto de cara al próximo año.
Como consecuencia, NVIDIA prevé que su margen bruto baje al 74% en el tercer trimestre y toque fondo entre el 71% y el 72% en el cuarto trimestre.
Es una señal especialmente relevante: el crecimiento de la inteligencia artificial no solo está disparando la demanda de GPU, sino que está trasladando una parte creciente del valor económico hacia uno de sus componentes más críticos y escasos: la memoria de alto ancho de banda.
Quién puede beneficiarse
El mercado de memoria está dominado por un reducido grupo de compañías, entre las que destacan SK Hynix, Micron Technology y Samsung Electronics.
Todas ellas están realizando fuertes inversiones para aumentar su capacidad y mantenerse en la carrera tecnológica. Pero aquí aparece una dificultad para el inversor: ¿cuál será la gran ganadora de la próxima generación?
Es difícil saberlo. La tecnología avanza rápidamente y las cuotas de mercado pueden cambiar.
Por eso, una alternativa es invertir en el conjunto de la temática a través de un ETF.
El Amundi Global Memory Chips UCITS ETF permite obtener exposición diversificada a compañías relacionadas con la memoria y el almacenamiento. Entre sus principales posiciones encontramos Micron, SK Hynix, Samsung Electronics, SanDisk, Marvell Technology, Seagate Technology, Western Digital y Kioxia.
La principal ventaja de este enfoque es sencilla: no necesitamos decidir hoy quién será el ganador.
En lugar de apostar por una única compañía, participamos en el crecimiento de todo el ecosistema de memoria y almacenamiento que está detrás de la expansión de la inteligencia artificial.
Además, conviene recordar que el ETF no busca replicar toda la cadena de valor de la IA. Compañías como NVIDIA o TSMC no forman parte de sus principales posiciones. La estrategia se centra específicamente en uno de los componentes que más puede beneficiarse del crecimiento de la infraestructura de inteligencia artificial: la memoria.
Una temática con potencial, pero también con riesgo
La oportunidad es relevante, pero los riesgos también lo son.
El sector de compañías de memoria es históricamente muy cíclico. Cuando la demanda supera a la oferta, los precios y los beneficios pueden crecer con mucha fuerza. Pero cuando aparece exceso de capacidad, el proceso puede invertirse rápidamente.
También existe un riesgo asociado a la propia evolución de la inteligencia artificial. Buena parte de las expectativas actuales dependen de que continúen las enormes inversiones en centros de datos e infraestructura de IA.
Por ello, estamos ante una temática de crecimiento, con elevada volatilidad y un horizonte de inversión amplio, que puede resultar interesante como posición complementaria dentro de una cartera diversificada.
Nuestra visión
La inteligencia artificial está cambiando el papel que juega la memoria dentro de la industria tecnológica.
Durante décadas fue uno de los componentes menos atractivos del sector. Hoy, la explosión de la IA está generando una demanda estructural de memoria cada vez mayor, mientras que aumentar la oferta requiere años de inversiones y capacidad productiva.
Esto está convirtiendo a la memoria en uno de los cuellos de botella más importantes de la infraestructura de inteligencia artificial.
El Amundi Global Memory Chips UCITS ETF ofrece una forma sencilla y diversificada de participar en esta tendencia, sin necesidad de acertar qué fabricante será el gran ganador de los próximos años.
Una pregunta que cada vez escuchamos con más frecuencia es si compañías como Micron o SK Hynix podrían convertirse en la NVIDIA del futuro. Nadie puede saberlo.
Pero quizá la pregunta más interesante sea otra: ¿y si uno de los grandes ganadores de la inteligencia artificial no está en el procesador, sino en la memoria que hace posible que esos procesadores funcionen?
No podemos saber hoy cuál será el resultado, pero sí parece claro que la memoria se ha convertido en una pieza crítica de la revolución de la inteligencia artificial y que esta temática tiene todavía mucho que decir durante los próximos años.