Los centros de datos de IA están agotando el suministro global de memoria, lo que obliga a que la memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM) y la memoria flash NAND (no AND) utilizadas en teléfonos inteligentes y PC se reduzcan o cuesten más.
Esta falta de oferta cambiará los dispositivos, las aplicaciones y los ecosistemas móviles para 2027.
CEO de MEF (Foro del Ecosistema Móvil).
La conversación dentro del equipo de diseño de dispositivos ha cambiado. Los ingenieros solían preguntar cuánta RAM querían los usuarios. Ahora se preguntan cuánto pueden pagar.
Los fabricantes de memorias están cambiando su producción hacia chips de gran ancho de banda utilizados en sistemas de inteligencia artificial. Eso deja las DRAM y NAND menos comunes para teléfonos y PC.
Los precios aumentarán y algunos dispositivos costarán más. Otros se enviarán con menos memoria.
Puede que los consumidores no noten el cambio al principio, pero la industria móvil sí. Y entonces la gente crea aplicaciones que se ejecutan en esos teléfonos.
Chip de suma cero
“Cada oblea asignada a una pila HBM para una GPU Nvidia es una oblea denegada para un teléfono inteligente o una computadora portátil”, dijo el analista de IDC Tom Mainelli. La inteligencia artificial funciona con la memoria, no con el procesador. Y requiere mucha memoria.
Los modelos de lenguaje grandes transfieren grandes cantidades de datos. Esto requiere memoria de gran ancho de banda o HBM. Es rápido, complicado y caro.
Por lo tanto, es seguro asumir que las tres empresas que dominan el mercado de la memoria (Samsung Electronics, SK Hynix y Micron Technology) están aprovechando más el mismo. Aquí es donde radica su atención, no en la memoria necesaria para los teléfonos inteligentes, las computadoras y las estaciones de trabajo.
El problema es simple; Una fábrica de chips no puede fabricar todo a la vez. Cada oblea utilizada para la memoria de IA no puede ser DRAM de teléfono inteligente. El resultado es una contracción en la que los fabricantes de chips disfrutan de ganancias récord y los fabricantes de dispositivos pagan la factura.
Precio inteligente
El efecto de la escasez de memoria es el aumento de los precios de los dispositivos y la reducción de los márgenes.
Los fabricantes de PC ya han aumentado los precios y los teléfonos inteligentes seguirán el ejemplo. Los analistas esperan que los costes de material del teléfono aumenten un 15 por ciento o más. Algunos modelos de gama media pueden perder RAM. Las especificaciones de los dispositivos básicos pueden reducirse. Los modelos premium pueden estabilizarse en lugar de subir.
El mordisco de la ironía. La IA promete teléfonos inteligentes, pero construir cerebros que impulsen la IA aumenta los dispositivos de consumo del cuerpo.
Ni siquiera Apple puede escapar por completo. Compra grandes cantidades de memoria y firma contratos a largo plazo, lo que significa que puede absorber picos mejor que la mayoría. Pero todavía depende de los mismos fabricantes de chips. Al final, el muro será golpeado.
Los pequeños fabricantes de Android no pueden esconderse; Subirán el precio o enviarán dispositivos más débiles. Algunos pueden evitar por completo los modelos de bajo margen.
Carrera armamentista de IA
Ya está en marcha una carrera armamentista de IA: Samsung Galaxy AI, Google incorporando modelos generativos en Android y empresas chinas experimentando con asistentes locales. Todas estas funciones requieren memoria, más RAM, chips más rápidos y más ancho de banda.
La competencia añade costos. Cada función de IA es un poco más cara de ejecutar en una memoria limitada. Cada nueva función obliga a hacer concesiones. Cuanto más rica sea la IA, mayor será el precio del teléfono.
DRAM, HBM y compresión
DRAM es lo que usan la mayoría de los teléfonos. Es una memoria estándar y (relativamente) fácil de fabricar, hasta que los fabricantes de chips redirigen la capacidad.
Memoria apilada HBM. Es de gran ancho de banda. Las GPU (unidades de procesamiento de gráficos) son similares y difíciles de fabricar, lo que las hace costosas. También es necesario para el entrenamiento y la estimación de la IA.
Los fabricantes de memorias buscan ganancias y HBM ofrece márgenes más altos, mientras que la DRAM estándar rinde menos. Por tanto, el cambio en la producción es estructural más que temporal. Los analistas ya esperan que el déficit dure hasta 2027.
Incluso si las fábricas se expanden, HBM tarda en escalar, por lo que el crecimiento de la oferta no se sentirá rápidamente. Esto se debe a que las pilas de precisión fallan fácilmente y cada error destruye una pila, lo que significa menos rendimiento.
Impacto en el ecosistema móvil
Todo el ecosistema móvil se ve afectado, no sólo los fabricantes de dispositivos. Por ejemplo, los desarrolladores deben reconsiderar las suposiciones; Es posible que los teléfonos no sean más rápidos cada año, que la memoria se limite y que el almacenamiento se reduzca en algunos modelos.
La IA basada en la nube seguirá siendo fundamental. La inteligencia en el dispositivo es atractiva pero también costosa, por lo que la mayoría de los usuarios dependerán de la inferencia en la nube (es decir, el proceso de ejecutar un modelo de IA entrenado en un potente servidor remoto para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles). Las API, las plataformas de mensajería y los servicios de IA serán fundamentales.
A medida que se consolide el poder de la plataforma, Apple y Samsung controlarán gran parte tanto del hardware como del suministro, lo que significa que los fabricantes de dispositivos más pequeños tendrán dificultades.
El auge de la IA está rediseñando el mapa del hardware y el ecosistema móvil debe estar preparado.
Lecciones para emprendedores
Para los emprendedores, la lección es clara: construir plataformas, no sólo dispositivos. Suponga que la capacidad de los dispositivos puede estabilizarse, de modo que planifique servicios que toleren los límites de memoria y los optimicen para la ejecución en la nube.
1. Falta de esperanza – Los materiales pueden ser limitados. Diseñe en torno a lo que está disponible.
2. Precio elástico – Los usuarios pueden tolerar costos ligeramente más altos si las funciones se consideran necesarias.
3. Optimizar el software – Es posible que se requiera la descarga en la nube para aplicaciones pesadas. Las limitaciones de la memoria son importantes.
4. Ver la plataforma – El control del ecosistema es más importante que las especificaciones del dispositivo.
5. Planifique los retrasos – El ciclo del producto puede ser largo. Los dispositivos de bajo margen pueden desaparecer.
La IA es un nuevo impuesto a los teléfonos inteligentes, portátiles y consolas. Los desarrolladores deben ser conscientes de que los dispositivos que ejecutan su software no se vuelven más baratos ni más potentes automáticamente.
El futuro será más inteligente, pero los dispositivos pueden ser más pequeños y probablemente un poco más delgados en RAM.
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