Nvidia: los servidores de IA podrían subir más de un 15%

# Los clientes de Nvidia se enfrentan a subidas de más del 15% en los servidores de IA

El coste de construir grandes infraestructuras de inteligencia artificial podría estar a punto de dispararse aún más.

Según informaciones, algunos de los mayores clientes de Nvidia han recibido el aviso de que los servidores equipados con sus chips de IA podrían encarecerse **más de un 15% en muchos casos**, debido al fuerte aumento de los costes de la memoria, que añade nueva presión al hardware que impulsa el auge de la inteligencia artificial.

Según Bloomberg News, citado por Reuters, se espera que estas subidas afecten a los sistemas basados en las últimas plataformas de Nvidia, **Vera Rubin y Grace Blackwell**.

Los precios más altos se aplicarían a los sistemas que empiecen a enviarse a partir de **principios de 2027**, aunque el incremento exacto podría variar según la generación del hardware y la cantidad y el tipo de memoria utilizada.

Nvidia no ha confirmado públicamente estas subidas.

## Los servidores de IA son cada vez más caros

El aumento de precios del que se informa pone de relieve un problema creciente para las empresas que compiten por construir centros de datos de IA cada vez más potentes.

Los sistemas modernos de IA requieren enormes cantidades de memoria especializada junto a las GPU.

A medida que se acelera la demanda de infraestructura de inteligencia artificial, la memoria avanzada —en particular la memoria de alto ancho de banda que se usa junto a los aceleradores de IA— se ha convertido en una parte cada vez más importante del coste de un servidor de IA.

Según el informe, el aumento de los precios de la memoria ya es lo bastante significativo como para que Nvidia y sus socios fabricantes de servidores se estén preparando para trasladar parte de esos costes adicionales a los clientes.

Los fabricantes de servidores que suministran a los grandes operadores de nube y centros de datos ya habrían comenzado a comunicar las nuevas expectativas de precios a sus propios clientes.

Eso podría acabar encareciendo considerablemente el despliegue a gran escala de la próxima generación de infraestructura de IA.

## Los sistemas Vera Rubin de Nvidia podrían verse afectados

Una de las plataformas más importantes mencionadas en el informe es la nueva **arquitectura Vera Rubin** de Nvidia.

Nvidia describe Vera Rubin como su plataforma informática de escala de rack de próxima generación para grandes cargas de trabajo de IA.

Un sistema Vera Rubin NVL72 combina **72 GPU Rubin y 36 CPU Vera**, junto con la tecnología de redes y procesamiento de datos de Nvidia, en un único sistema de IA a escala de rack.

A principios de este año, Nvidia anunció que Vera Rubin había entrado en producción completa, mientras los proveedores de nube, las empresas de IA y los fabricantes de servidores se preparaban para desplegar la plataforma a nivel mundial.

La propia GPU Rubin contiene **288 GB de memoria HBM4** y está diseñada para cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento de IA extremadamente exigentes.

Esa enorme dependencia de la memoria avanzada ayuda a explicar por qué los cambios en los precios de la memoria pueden tener un impacto tan grande en el precio final de los sistemas de IA.

## La carrera por la infraestructura de IA ya es enormemente cara

Las subidas de Nvidia de las que se informa llegan en un momento en que las empresas tecnológicas están comprometiendo cantidades de capital sin precedentes a la infraestructura de IA.

Entrenar y ejecutar los modelos de IA más grandes requiere cada vez más centros de datos que contengan miles —y, con el tiempo, potencialmente cientos de miles— de aceleradores conectados mediante redes de alta velocidad.

Nvidia ha posicionado Vera Rubin específicamente para esta nueva generación de fábricas de IA extremadamente grandes.

Microsoft, CoreWeave y otros proveedores de infraestructura se encuentran entre las empresas que planean despliegues basados en la arquitectura más nueva de Nvidia.

Por tanto, una subida de precios de más del 15% importa mucho más allá del coste de una GPU individual.

Para los hiperescaladores que piden racks enteros y construyen campus de centros de datos de varios gigavatios, cambios relativamente pequeños en los precios del hardware pueden traducirse en enormes diferencias en el gasto de capital total.

## Nvidia sigue en el centro del auge de la IA

A pesar de la creciente competencia de AMD y de los aceleradores de IA personalizados desarrollados por las grandes empresas de nube, Nvidia sigue siendo uno de los proveedores centrales que impulsan el actual despliegue de infraestructura de IA.

Su hardware más nuevo también va más allá del entrenamiento tradicional de modelos.

Nvidia afirma que Vera Rubin está diseñada específicamente para las cargas de trabajo cada vez más exigentes de **IA agéntica e inferencia**, y la compañía asegura que ofrece un rendimiento y una eficiencia sustancialmente mayores que su generación anterior Grace Blackwell.

Eso hace que el desarrollo de precios del que se informa sea especialmente importante para las empresas que planean su próxima generación de capacidad de IA.

La cuestión ya no es simplemente cuántas GPU pueden conseguir las empresas.

Cada vez más, se trata de cuánto costará alimentar, refrigerar, conectar y equipar las enormes instalaciones informáticas necesarias para ejecutar la próxima ola de modelos de IA.

## Los resultados de Nvidia llegan esta semana

El momento del informe también es notable.

Nvidia tiene previsto publicar sus **resultados del segundo trimestre el 26 de agosto**, lo que convierte a la compañía en uno de los mayores eventos para los mercados esta semana.

Los inversores estarán muy atentos a las pruebas de que el gasto en infraestructura de IA sigue siendo fuerte y a cualquier señal sobre la demanda, las restricciones de suministro y los productos de próxima generación de Nvidia.

Por ahora, la subida de precios de los servidores de la que se informa no ha sido confirmada directamente por Nvidia.

Pero si los clientes acaban enfrentándose a subidas superiores al 15%, el creciente coste de la memoria podría convertirse en otro gran gasto en una carrera por la infraestructura de IA que ya le cuesta a la industria tecnológica cientos de miles de millones de dólares.