Samsung está suministrando memoria V-NAND V9 a NVIDIA para sus plataformas Context Memory Storage o CMX, diseñadas para descargar parte de la caché temporal generada por los servidores de inteligencia artificial. Cada sistema puede reunir 576 SSD con 9.600 TB de capacidad conjunta, equivalentes a 9,6 PB destinados a conservar contexto reutilizable cerca de las GPU.
El fabricante también prepara la producción en masa de V-NAND V10, mientras investiga una futura V11 de hasta 500 capas. El avance permitirá elevar la densidad de los SSD empresariales, pero introduce una consecuencia sectorial relevante: la infraestructura de IA comenzará a competir con otros productos por las líneas más avanzadas de memoria NAND.
Samsung concentra el 60% de su capacidad en V9
El informe sitúa la capacidad mensual por encima de 100.000 obleas de V-NAND, con alrededor del 60% dedicado a la generación V9. La cifra describe el reparto tecnológico de la producción, no un volumen reservado íntegramente para NVIDIA, que comparte el suministro con otros grandes clientes de almacenamiento y centros de datos.
V9 utiliza una estructura de 286 capas y habría alcanzado un rendimiento de fabricación superior al 80%, una señal de madurez industrial. Esta estabilidad permite aumentar las entregas de SSD de gran capacidad sin que el coste por unidad crezca en la misma proporción, algo esencial para sistemas que necesitan cientos de unidades coordinadas.
La producción de V-NAND V10 debe ampliar el número de capas y mejorar la densidad frente a V9. Según los datos recogidos, esta generación ofrecería alrededor de un 50% más de capacidad por superficie, facilitando SSD mayores sin aumentar proporcionalmente el número de encapsulados dentro de cada plataforma CMX.
CMX traslada la caché KV desde la memoria de las GPU
Los modelos de inteligencia artificial generan una estructura temporal conocida como caché Key-Value o caché KV. Este conjunto conserva los cálculos asociados al contexto ya procesado, evitando que las GPU repitan toda la secuencia cada vez que producen un nuevo token durante una conversación, un documento extenso o una tarea formada por varios agentes.
El problema aparece cuando crecen las ventanas de contexto, aumenta el número de usuarios simultáneos o varias cargas comparten los mismos aceleradores. La caché KV puede ocupar una cantidad considerable de memoria HBM, reduciendo el espacio disponible para los cálculos sensibles a la latencia y elevando el coste de cada servidor.
CMX introduce una capa de almacenamiento de contexto situada entre la memoria principal y los sistemas convencionales de datos. Los SSD conservan información temporal reutilizable, mientras las GPU mantienen en HBM los bloques más urgentes. La finalidad consiste en reducir recomputaciones y evitar que los aceleradores permanezcan esperando datos.
La memoria NAND no sustituye directamente a la HBM, porque presenta una latencia mucho mayor. Su ventaja reside en ofrecer petabytes de capacidad por un coste inferior, creando una jerarquía donde cada memoria asume una función distinta. El rendimiento dependerá también de la red, los controladores y el software encargado de anticipar qué información necesitarán las GPU.
Cada plataforma CMX alcanza 9,6 PB con 576 SSD
La configuración descrita incorpora 576 SSD con una capacidad total de 9.600 TB. El sistema alcanza así 9,6 PB, una escala pensada para conservar grandes volúmenes de contexto temporal dentro de la propia infraestructura, sin depender constantemente de plataformas remotas diseñadas para almacenar modelos, archivos o resultados permanentes.
El reparto equivale a una media teórica cercana a 16,7 TB por SSD, aunque la configuración real puede variar según la redundancia, la reserva de mantenimiento y el formato de las unidades. Lo relevante no es solo la capacidad individual, sino la creación de una reserva compartida de caché KV accesible desde numerosos nodos.
Este enfoque convierte al SSD en una parte activa de la ruta de inferencia. Hasta la fecha, estas unidades se utilizaban principalmente para guardar modelos o conjuntos de datos. Con CMX, cualquier limitación de ancho de banda, latencia o coordinación puede afectar directamente al aprovechamiento real de las GPU y al número de tokens procesados.
La demanda de NAND para IA podría superar 100 millones de TB
Las previsiones sitúan el consumo de chips destinados a CMX en 35 millones de TB durante 2026, con una posible subida por encima de 100 millones de TB posteriormente. Samsung alcanzaría alrededor de 250 millones de TB en envíos de NAND, situándose como candidata a principal suministradora de NVIDIA.
El crecimiento resulta atractivo para una división que ha sufrido ciclos de precios bajos y pérdidas, pero también altera las prioridades de fabricación. Los contratos empresariales vinculados a inteligencia artificial ofrecen grandes volúmenes y márgenes superiores, por lo que los fabricantes pueden asignar sus procesos más avanzados a estos clientes antes que al mercado generalista.
Eso no garantiza una escasez inmediata de SSD para consumidores. El impacto dependerá de cuánto aumente la capacidad mundial, del ritmo real de adopción de CMX y de la respuesta de SK hynix, Kioxia, Micron o SanDisk. Sin embargo, una oferta más ajustada podría limitar las rebajas y mantener elevados los precios.
V11 apunta a 500 capas, pero el consumidor deberá esperar
Samsung investiga V-NAND V11 con hasta 500 capas, unas 100 más que V10. El aumento permitiría introducir mayor capacidad dentro de cada chip, reducir el número de encapsulados necesarios y mejorar la densidad física de los SSD utilizados en futuras generaciones de almacenamiento CMX.
La tecnología también puede trasladarse a unidades de consumo con más capacidad y menor coste por bit. No obstante, las primeras tiradas previsiblemente se dirigirán a productos empresariales, donde el margen permite absorber mejor el coste inicial y los rendimientos de fabricación todavía limitados de una generación nueva.
El posible beneficio para el usuario quedará condicionado por la capacidad reservada para el mercado convencional. Una NAND más densa no garantiza SSD económicos si buena parte de la producción queda comprometida por contratos de IA antes de llegar a ordenadores, consolas o sistemas de almacenamiento doméstico.
La alianza con NVIDIA confirma que la inteligencia artificial ya no presiona únicamente el suministro de GPU, HBM o DRAM. La NAND avanzada pasa a formar parte de la infraestructura crítica de inferencia. CMX puede aliviar el cuello de botella del contexto, pero también trasladará parte de esa tensión hacia toda la cadena mundial del almacenamiento.
Vía: Wccftech
