Los agentes de IA están generando una demanda explosiva de memoria: las acciones de Micron y SK Hynix podrían multiplicarse por 10.
La demanda de memoria de alta velocidad para tareas de inteligencia artificial supera tanto la capacidad de producción actual que las acciones de los principales fabricantes —Micron y SK Hynix— podrían mostrar un crecimiento de diez veces desde los niveles actuales. Esta es la conclusión a la que llega un analista conocido bajo el seudónimo Zeitgeist, quien sugiere evaluar las perspectivas del sector no a través del prisma de los máximos históricos, sino mediante la aritmética de la necesidad real de computación.
Como ejemplo ilustrativo, el experto menciona una inversión de $50,000 en acciones de Micron en septiembre del año pasado, que hoy se habría convertido en aproximadamente $489,000. Según él, algunos inversores temen haber llegado tarde, mientras que otros temen convertirse en «esa liquidez a través de la cual los grandes actores salen de los valores». Sin embargo, Zeitgeist propone un enfoque fundamentalmente diferente para la evaluación: a través de las matemáticas de la demanda de memoria.
La memoria como cuello de botella de la infraestructura de IA
Cada acelerador, ya sea el H100 o generaciones más nuevas, está equipado con una cantidad fija de memoria de alta velocidad (HBM) que no se puede ampliar. Un chip H100 estándar tiene solo 80 GB, los modelos más nuevos tienen hasta 192 GB, y el futuro B300 tendrá 288 GB. Es este «techo» el que determina cuántas solicitudes puede atender un solo acelerador.
La carga principal no recae en los pesos del modelo, sino en el llamado caché KV —la memoria de la sesión— que crece con cada palabra generada. Según los cálculos de Zeitgeist, una sesión con un contexto de 128,000 tokens requiere aproximadamente 20 GB de memoria. Solo cuatro de estas sesiones agotan por completo los recursos de un H100. Para modelos avanzados como Claude Opus 4.8 o GPT-5.5, la necesidad es aún mayor: de 40 a 100 GB por una sola solicitud larga.
Es por eso, subraya el analista, que cada gigabyte adicional de memoria vale su peso en oro, y fabricantes como Micron y SK Hynix físicamente no pueden aumentar la producción lo suficientemente rápido.
El efecto de los agentes de IA y la brecha con la demanda
El cambio clave, según Zeitgeist, está relacionado con la transición de los chats simples a los agentes de IA. Mientras que una pregunta común apenas carga la memoria, un agente que accede a herramientas por sí mismo y acumula contexto alcanza fácilmente los 100,000 tokens o más. Un solo trabajador del conocimiento que ejecuta diez de estos agentes en paralelo requiere alrededor de 152 GB de memoria.
En el mundo hay aproximadamente 250 millones de trabajadores del conocimiento. Si se multiplica su número por la cantidad de sesiones de agentes simultáneas, la demanda de memoria no solo crece, sino que «explota». Según la estimación del analista, con cien sesiones de agentes por persona al día, el mundo necesitaría aproximadamente 60 veces más memoria de la que se producirá en 2026.
Zeitgeist reconoce que los algoritmos eventualmente reducirán el consumo de memoria —nuevos «métodos de atención» podrían disminuir la carga entre cuatro y ocho veces. Pero la demanda crece incomparablemente más rápido: los agentes están reemplazando a los chats simples, las ventanas de contexto se expanden de 128,000 a 10 millones de tokens, y el uso de IA por cada trabajador pasa de cero a cientos de sesiones.
En un mundo donde los modelos de lenguaje están «entretejidos en cada aspecto de la vida cotidiana», la memoria se convierte en un recurso crítico. Las empresas que la producen obtendrán ingresos sin precedentes.
Opinión del experto: Este análisis no es solo un pronóstico especulativo, sino un escenario matemáticamente fundamentado. La industria de la memoria está al borde de una escasez estructural que podría durar años. Los inversores deberían prestar mucha atención a Micron y SK Hynix, pero teniendo en cuenta la volatilidad: un crecimiento de diez veces no será lineal y las correcciones son inevitables. Sin embargo, la tendencia a largo plazo es evidente.