NVIDIA podría enfrentarse a una subida importante en los costes de sus futuros sistemas Vera Rubin NVL72 por el encarecimiento de la memoria HBM4, según un nuevo análisis de Bernstein. La firma cree que algunas estimaciones previas se han quedado desfasadas al usar precios de memoria demasiado bajos para el escenario de 2027. La memoria avanzada vuelve a aparecer como el componente crítico que puede encarecer toda la infraestructura de IA.
El informe eleva el coste estimado de un rack NVIDIA Vera Rubin NVL72 hasta aproximadamente 9,1 millones de dólares (~7,9 millones de euros), por encima de los 7,8 millones de dólares (~6,8 millones de euros) calculados previamente por Morgan Stanley. La diferencia estaría en el precio real de la HBM4, que Bernstein sitúa en torno a 53$ por GB (~46€ por GB) para 2027. Si esa previsión se cumple, la memoria dejará de ser un coste secundario para convertirse en uno de los grandes bloques del precio final.
Bernstein ve desfasadas las estimaciones previas de memoria
La lectura de Bernstein parte de una idea bastante directa: el cálculo de Morgan Stanley estaría apoyado en precios históricos de memoria que ya no reflejan la presión actual del mercado. Esa estimación situaba el coste de un rack Vera Rubin NVL72 en torno a 7,8 millones de dólares (~6,8 millones de euros), con unos 2 millones de dólares (~1,7 millones de euros) asociados a memoria y almacenamiento. Bernstein considera que esa cifra infravalora el impacto real de la HBM4 en la próxima generación de racks de IA.
El punto de fricción está en el precio por gigabyte. Según Bernstein, una hipótesis basada en 16,6$ por GB (~14,4€ por GB) encajaría con el cálculo más bajo, pero no con el mercado que se está formando alrededor de la IA. La firma sitúa la HBM4 en torno a 53$ por GB (~46€ por GB) en 2027. El salto de precio cambiaría por completo la factura real de Vera Rubin frente a las previsiones más conservadoras.
La diferencia no es menor porque los racks de IA ya son sistemas extremadamente caros incluso antes de sumar memoria avanzada. Si la HBM4 sube al nivel previsto por Bernstein, NVIDIA tendría que elegir entre asumir parte del coste o trasladarlo al cliente. La hipótesis más probable es que el sobrecoste acabe integrado en el precio final de los sistemas Vera Rubin.
La HBM4 se convierte en una pieza aún más estratégica
La memoria HBM4 será esencial para la próxima generación de aceleradores de IA porque permite alimentar GPUs cada vez más grandes, con mayor ancho de banda y más capacidad para mover datos entre chips. En entrenamiento de modelos, inferencia avanzada y sistemas agénticos, la GPU no trabaja aislada. El rendimiento de la IA moderna depende tanto del cómputo como de la memoria que sostiene ese flujo constante de datos.
El problema es que la HBM no es una memoria sencilla de producir. Requiere empaquetado avanzado, validación compleja, suministro coordinado y capacidad industrial limitada. A medida que NVIDIA, AMD y otros actores aumentan sus pedidos, los fabricantes de memoria ganan poder de negociación. La escasez de HBM puede convertirse en un cuello de botella tan importante como el propio empaquetado avanzado de los aceleradores.
Este punto explica por qué el coste de un rack puede cambiar tanto sin que necesariamente cambie toda la arquitectura. Si la memoria sube, el sistema completo se encarece. En Vera Rubin, la HBM4 no será un complemento más, sino una variable central en el precio de cada rack NVL72.
Tabla de Morgan Stanley sobre el coste estimado de los racks NVIDIA NVL72, con una subida del 435% en memoria entre GB300 y VR200.
El bloque de memoria y almacenamiento podría subir hasta 3,2 millones de dólares
Bernstein estima que el bloque de memoria y almacenamiento del rack Vera Rubin NVL72 podría situarse alrededor de 3,2 millones de dólares (~2,8 millones de euros), frente a los 2 millones de dólares (~1,7 millones de euros) planteados por Morgan Stanley. La diferencia de 1,2 millones de dólares (~1 millón de euros) por rack muestra hasta qué punto la HBM4 puede alterar toda la lista de materiales.
La escala es lo que convierte este dato en algo realmente importante. Los grandes clientes de IA no compran una sola unidad, sino despliegues compuestos por decenas, cientos o incluso miles de racks. En ese contexto, una subida de alrededor de 1 millón de euros por rack se multiplica de forma brutal. El encarecimiento de la memoria puede añadir miles de millones al coste total de las próximas fábricas de IA.
Para NVIDIA, la situación tiene una doble lectura. Por un lado, un coste de memoria más alto presiona la fabricación y obliga a negociar con proveedores. Por otro, la demanda de infraestructura de IA sigue siendo tan fuerte que el mercado puede aceptar precios más altos. La compañía tiene margen para proteger sus márgenes mientras los clientes sigan priorizando rendimiento y disponibilidad por encima del precio unitario.
Vera Rubin llegará en plena tensión de suministro
La llegada en volumen de Vera Rubin coincidirá con un mercado donde la memoria avanzada ya está sometida a una presión enorme. La expansión de centros de datos, modelos de mayor tamaño, inferencia a gran escala y plataformas de IA agéntica está elevando la demanda mucho más rápido que la capacidad disponible. El calendario de Vera Rubin puede encontrarse con una HBM4 cara, escasa y muy disputada entre varios gigantes tecnológicos.
Esto ayuda a entender las alianzas recientes entre NVIDIA y fabricantes de memoria. La compañía necesita asegurar suministro, coordinar hojas de ruta y evitar que la falta de HBM limite sus propias plataformas. La batalla de la IA ya no se gana solo con GPU más rápidas, sino con acceso garantizado a memoria avanzada durante varios años.
Para los clientes, el impacto será directo. Los hyperscalers, laboratorios de IA y grandes empresas tendrán que asumir racks más caros si quieren acceder a la nueva generación. El coste de entrenar y desplegar modelos avanzados seguirá subiendo si cada capa de infraestructura se encarece al mismo tiempo.
NVIDIA podría trasladar el sobrecoste a sus clientes
Bernstein cree que NVIDIA no absorberá por completo la subida de la HBM4, sino que trasladará el coste a sus clientes. En un mercado normal, una subida tan fuerte podría frenar la demanda, pero la IA vive una fase distinta. Los compradores de infraestructura de IA priorizan capacidad, rendimiento y tiempo de despliegue por encima de precios ajustados.
Este punto es clave para entender la posición de NVIDIA. Si la empresa consigue mantener disponibilidad de sistemas Vera Rubin, un precio más alto puede no ser un obstáculo inmediato para los grandes clientes. La falta de alternativas equivalentes permite a NVIDIA proteger márgenes incluso con una lista de materiales mucho más cara.
Aun así, el riesgo existe. Si los costes de racks siguen escalando, algunas empresas podrían retrasar compras, optimizar mejor hardware existente o buscar arquitecturas alternativas. La subida de la HBM4 refuerza a NVIDIA a corto plazo, pero también aumenta la presión para justificar cada dólar invertido en IA.
“We expects the prices to increase to $53/GB in 2027, when Vera Rubin will be shipping in volume.”
Bernstein is very bullish on 2027 HBM4 pricing. LFG!!! pic.twitter.com/DufTkbCt08
— Jukan (@jukan05) June 8, 2026
La subida de memoria puede reforzar aún más la concentración del mercado
El nuevo cálculo de Bernstein también tiene una lectura competitiva. Si un rack Vera Rubin NVL72 se acerca a 9,1 millones de dólares (~7,9 millones de euros), solo un grupo reducido de empresas podrá comprar grandes volúmenes sin alterar sus planes de inversión. La próxima generación de infraestructura de IA puede ampliar la distancia entre gigantes tecnológicos y actores más pequeños.
Esto puede acelerar una concentración todavía mayor del sector. Las compañías con acuerdos plurianuales, acceso preferente a memoria y capacidad de compra masiva tendrán ventaja frente a empresas que dependan de disponibilidad abierta. La HBM4 puede convertirse en una barrera de entrada tan importante como las propias GPU de NVIDIA.
También podría afectar a la innovación fuera de los grandes centros de datos. Si el coste de la infraestructura sube demasiado, muchos proyectos pequeños tendrán que apoyarse en proveedores cloud en lugar de desplegar hardware propio. El precio de la memoria no solo condiciona a NVIDIA, también redefine quién puede construir infraestructura de IA a gran escala.
El coste por rack revela el nuevo precio de escalar la IA
La comparación entre 7,8 millones de dólares (~6,8 millones de euros) y 9,1 millones de dólares (~7,9 millones de euros) por rack resume el nuevo escenario. No se trata de una pequeña variación contable, sino de una señal de cómo los componentes críticos están redefiniendo el coste total de la IA. La próxima generación de sistemas no solo será más potente, también será mucho más cara de desplegar.
El caso de Vera Rubin deja claro que la evolución de la IA ya no depende únicamente de más GPU o de arquitecturas más rápidas. También depende de memoria, empaquetado, suministro, energía, refrigeración y capacidad industrial. Cada nueva generación de infraestructura se está convirtiendo en un proyecto de escala casi industrial, no solo tecnológica.
La lectura final es clara. HBM4 será una de las piezas que definan el precio real de NVIDIA Vera Rubin, tanto como la propia GPU o el diseño del rack. Si Bernstein acierta, el coste de la memoria marcará una nueva fase en la infraestructura de IA: más rendimiento, más capacidad y una barrera económica cada vez más alta.
Vía: Wccftech
