La escasez global de memoria DRAM sigue condicionando al sector de GPU, y todo apunta a que NVIDIA está afinando su estrategia para maximizar beneficios con un recurso cada vez más limitado. Según declaraciones recientes del CEO de Gigabyte, la compañía estaría aplicando un enfoque basado en la rentabilidad por gigabyte de memoria, un criterio que podría penalizar a ciertos modelos dentro de la gama GeForce RTX 50.
En una entrevista concedida a Tom’s Hardware, Eddie Lin explicó que NVIDIA no puede centrarse únicamente en productos de gama alta o baja, pero sí redistribuir el peso de su catálogo en función del ingreso generado por cada GB de VRAM, reduciendo la producción de los modelos menos eficientes desde el punto de vista económico.
El modelo “beneficio por GB” y su impacto directo
El planteamiento descrito por el directivo de Gigabyte se basa en un cálculo sencillo: cuánto dinero genera cada gigabyte de memoria en función del precio final de la tarjeta gráfica. Según los ejemplos expuestos, una GPU de 300$ con 8 GB de VRAM aporta unos 35$ por GB, mientras que un modelo de 400$ con 8 GB eleva esa cifra hasta 50$ por GB.
El problema aparece con configuraciones intermedias como una tarjeta de 500$ con 16 GB, donde el ingreso cae a unos 32$ por GB, convirtiéndose en una opción menos atractiva para NVIDIA en un contexto de DRAM limitada. Bajo este prisma, modelos como la RTX 5060 Ti de 16 GB quedarían en una posición especialmente delicada frente a variantes de 8 GB o a soluciones de gama extrema.
Qué modelos salen mejor parados en el contexto actual
A partir de este análisis, los modelos más interesantes para NVIDIA serían aquellos que maximizan ingresos con menos memoria, como las RTX 5060 y RTX 5060 Ti de 8 GB, así como las GPU de gama muy alta con grandes márgenes, como la RTX 5090 o la RTX Pro 6000 Blackwell. No es casualidad que rumores recientes sobre un posible regreso de la RTX 3060 o el incremento del MSRP de la RTX 5090 encajen perfectamente con esta lógica de rentabilidad.
Aunque NVIDIA no anunciaría públicamente una retirada selectiva de modelos menos rentables, el canal minorista sería el primer indicador claro, con disponibilidad irregular o desaparición progresiva de ciertas configuraciones. Esto explicaría por qué algunas variantes parecen evaporarse del mercado sin una confirmación oficial de EOL.
Viejas arquitecturas y memoria heredada como solución temporal
Otro punto interesante es la posibilidad de que NVIDIA recurra a generaciones anteriores de memoria, como GDDR5, mucho menos demandadas por el sector de IA. Esta estrategia permitiría mantener activa la oferta de GPUs de consumo mientras la producción de GDDR6 y GDDR7 se destina prioritariamente a centros de datos y aceleradores de IA.
Del mismo modo, no sería extraño ver un mayor peso de modelos antiguos en tiendas, apoyados por tecnologías como DLSS, una táctica que NVIDIA ya ha utilizado para prolongar la vida comercial de arquitecturas previas mostrando mejoras de rendimiento relativas frente a generaciones más nuevas.
El negocio gaming pierde peso frente a la IA
Todo este escenario refuerza la sensación de que el segmento gaming ha pasado a un segundo plano dentro de la estrategia global de NVIDIA. Con la IA absorbiendo gran parte de la capacidad productiva y de la memoria disponible, decisiones como el retraso de la supuesta gama RTX 50 SUPER cobran ahora mucho más sentido.
Si el modelo de beneficio por GB se consolida, los consumidores podrían encontrarse con un catálogo cada vez más polarizado: GPUs de 8 GB en gamas medias y soluciones extremadamente caras en la parte alta, dejando menos espacio a configuraciones intermedias que, paradójicamente, eran las más atractivas para muchos usuarios.
Vía: Wccftech
