La próxima generación de sistemas de Inteligencia Artificial de Nvidia, basada en la arquitectura Vera Rubin, está proyectada para consumir cantidades masivas de almacenamiento SSD, lo que podría provocar la escasez de memoria 3D NAND.
El motor detrás de esta demanda sin precedentes es el avance hacia la «IA agéntica». A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, generan un volumen masivo de datos temporales conocidos como KV Cache durante las consultas. Actualmente, estos datos se almacenan en módulos HBM (memoria de alto ancho de banda), pero la escala de los nuevos sistemas ha superado la capacidad física de esta tecnología.
Para solucionar este cuello de botella, Nvidia presentó en el CES 2026 su tecnología Inference Memory Context Storage (ICMS). Esta solución utiliza unidades DPU Bluefield-4 conectadas directamente a sistemas de almacenamiento masivo, permitiendo manejar volúmenes de datos que la memoria HBM simplemente no puede contener.
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Las proyecciones de los analistas de Citi estiman que cada sistema de servidor Vera Rubin requerirá aproximadamente 1.152 TB de almacenamiento SSD NAND adicional. Con una previsión de envío de 100.000 unidades para el año 2027, la demanda total de Nvidia podría escalar hasta los 115.2 millones de terabytes. Esta cifra representa casi el 9.3% de la producción global proyectada de NAND para los próximos años.
Al igual que ocurrió con la crisis de las tarjetas gráficas y la memoria DRAM en años anteriores, las necesidades de la IA por el almacenamiento podrían elevar los precios de los SSD de consumo. Sin dudas, será cada vez más difícil poder actualizar nuestros PCs durante este año 2026. Os mantendremos informados.
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