La IA aumenta la demanda de chips y semiconductores: ¿celulares y computadoras más caras?

La demanda de chips especializados —clave para entrenar y operar modelos de IA— crece a un ritmo que el mercado aún no logra acompañar, generando un escenario de costos crecientes, menor previsibilidad y ciclos de adquisición cada vez más complejos.

De acuerdo con proyecciones de Gartner, el mercado global de semiconductores superará los USD 1,3 trillones en 2026, impulsado principalmente por la expansión de la inteligencia artificial. Este crecimiento viene acompañado por un fuerte incremento en el costo de componentes críticos: memorias DRAM y almacenamiento podrían registrar subas de hasta 125% y 234% respectivamente, consolidando un fenómeno de presión inflacionaria dentro de la industria tecnológica.

El impacto ya comienza a trasladarse al resto de la economía. Las mismas estimaciones indican que el aumento en los costos de componentes podría elevar el precio de computadoras en un 17% y de smartphones en un 13%, al mismo tiempo que desacelera los envíos globales de dispositivos.

A este escenario se suma un cambio estructural en la asignación de recursos tecnológicos. Según datos del sector publicados por Economic Times, los chips vinculados a la IA ya representan cerca de un tercio de los ingresos totales de la industria de semiconductores, reflejando cómo la demanda de la economía del conocimiento está absorbiendo gran parte de la capacidad productiva global.

Para la economía en general, el impacto es directo. Producto de la rapidez de los avances tecnológicos y la necesidad de mejorar procesos, se necesita una mayor capacidad de cómputo y almacenamiento de datos, y eso explica en parte las grandes inversiones de los hiperescaladores en la construcción de data centers. Pero el incremento en la demanda también genera costos crecientes, menor previsibilidad y una fuerte dependencia de cadenas de suministro cada vez más tensionadas.

“Hoy muchas compañías se encuentran en una encrucijada: necesitan más capacidad de cómputo, pero el acceso al hardware es cada vez más costoso y volátil”, explica Rafael Ibáñez, CEO del data center Skyonline, uno de los más importantes del país que cuenta con el 25% del market share de la banca privada local, relata lo que está pasando en el mercado.

Y agrega: “La inteligencia artificial está absorbiendo gran parte de la producción global de chips, lo que genera presión sobre precios, disponibilidad y tiempos de entrega. Esto cambia completamente la planificación tecnológica de las organizaciones”. Frente a este escenario, comienza a consolidarse un cambio de paradigma.

El modelo tradicional basado en la compra de infraestructura propia —históricamente asociado al control— empieza a mostrar sus límites en un contexto donde los precios cambian constantemente y la disponibilidad no está garantizada. “Lo que antes era una decisión de compra hoy es una decisión estratégica”, comenta Ibáñez.

“Las empresas necesitan desacoplar su crecimiento del acceso al hardware. Cuando depender de la adquisición de equipos se vuelve incierto, también lo hace la capacidad de escalar y sostener la operación”.

En este contexto, ganan relevancia modelos que permiten acceder a infraestructura sin quedar expuestos a la volatilidad del mercado. Las soluciones de nube privada, como SkyCloud, habilitan el acceso a capacidad de cómputo bajo demanda, con escalabilidad y sin necesidad de realizar inversiones de capital en hardware propio. Esto no solo aporta flexibilidad operativa, sino que elimina la dependencia directa de la disponibilidad y los costos del equipamiento.

Al mismo tiempo, existen escenarios donde las organizaciones requieren infraestructura dedicada por necesidades de performance, compatibilidad o regulación. En estos casos, esquemas como el Bare Metal permiten mantener entornos físicos sin asumir los riesgos asociados a la compra, renovación y gestión del hardware, trasladando esa complejidad a un proveedor especializado. Un servidor bare metal (metal desnudo) es una máquina física dedicada exclusivamente a un solo cliente, sin capas de virtualización, ofreciendo alto rendimiento, seguridad y control total sobre el hardware.

El impacto de este cambio no es solo tecnológico, sino también financiero. Pasar de un modelo basado en inversión (CAPEX) a uno de consumo (OPEX) permite a las empresas ajustar sus costos según la demanda real, reducir riesgos de obsolescencia y responder con mayor agilidad a las necesidades del negocio.

En un entorno donde la inteligencia artificial impulsa la innovación pero también tensiona el acceso a la infraestructura, las decisiones tecnológicas dejan de ser exclusivamente operativas para convertirse en definiciones estratégicas. La capacidad de adaptarse a este nuevo escenario será clave para sostener la competitividad en los próximos años.

Como concluye Ibáñez: “No se trata solo de acceder a infraestructura, sino de dejar de depender de un mercado que hoy es impredecible. Ese es el verdadero cambio de paradigma”.