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El logotipo del gigante del almacenamiento de datos Seagate, que afirma que el auge de la inteligencia artificial está impulsando una creciente demanda de capacidad de almacenamiento.

El aumento de precios de la memoria es «la nueva normalidad» a medida que el auge de la IA impulsa la demanda de almacenamiento, afirma Seagate

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  • Última modificación de la entrada:marzo 12, 2026

El crecimiento explosivo de las cargas de trabajo de IA está obligando a la industria del almacenamiento a almacenar más datos en discos para satisfacer la demanda de los gigantes de la nube.

Es probable que el aumento de precios de la memoria se convierta en «la nueva normalidad» durante los próximos años, según un ejecutivo del gigante del almacenamiento Seagate Technology, ya que el auge de la inteligencia artificial de los últimos dos o tres años está llevando a la industria a lo que describió como un superciclo.

«Es difícil saber si durará para siempre», declaró Ban-Seng Teh, director comercial de Seagate, al South China Morning Post. El ciclo actual fue “muy inusual, ya que en el pasado atravesamos ciclos de escasez y sobreoferta”, afirmó.

La empresa, que produce principalmente discos duros que almacenan datos, había “sin duda experimentado un aumento de costos” debido al aumento de los precios de la DRAM, afirmó Teh, aunque su propio uso de DRAM era “muy reducido” en comparación con el de los fabricantes de computadoras o los operadores de centros de datos.

La DRAM, o memoria dinámica de acceso aleatorio, es un tipo de chip que permite el almacenamiento y la recuperación rápidos de grandes cantidades de datos.

Según la firma de análisis de mercado TrendForce, se esperaba que en el primer trimestre de 2026, los precios de la DRAM para servidores aumentaran alrededor de un 90% con respecto al trimestre anterior, el aumento más pronunciado registrado.

Este aumento se ha visto impulsado por la creciente demanda de los centros de datos de IA, que requieren mucha más memoria para alimentar los procesadores gráficos utilizados en el entrenamiento y la ejecución de grandes modelos de lenguaje.