Estamos en una época donde la memoria RAM tiene un precio altísimo y este no va a bajar al menos hasta dentro de unos años. Entre los principales fabricantes de chips de memoria RAM tendríamos a Samsung, Micron y SK Hynix, siendo esta última la que avisó que los problemas de la RAM seguirían hasta 2028. La misma SK Hynix es la misma que ha presentado recientemente su tecnología StreamDQ que permitirá trasladar las tareas de la GPU directamente a la memoria HBM de gran ancho de banda para así conseguir mejor el rendimiento, algo de lo que se aprovecharán sobre todo en IA.

Fue hace solo unos meses cuando comenzaron los avisos de subidas de precio en tiendas de la memoria RAM y aunque muchos creían que era algo puntual y específico de algunas tiendas, al final hemos visto que es un problema a nivel global. Con las empresas de IA comprando cada vez más memoria y sin importarles pagar un alto precio por ella, los fabricantes de esta han aprovechado la situación. Priorizando estas empresas han conseguido firmar acuerdos para proporcionarles esas grandes cantidades de RAM a la vez que aumentan los precios, se provoca una situación de más demanda que oferta y hasta escasez. Todo esto se ha traducido en precios mucho más altos para los consumidores.

SK Hynix StreamDQ es una tecnología que permitirá eliminar el cuello de botella de las GPU para IA

En una era dominada por la IA, las empresas necesitan hardware para entrenamiento e inferencia. Estas tareas se hacen principalmente con GPU dedicadas a ellas, siendo las de NVIDIA las más populares. Estas no hacen uso de la memoria típica GDDR6 o GDDR7 de sus RTX para juegos, sino de la memoria de alto ancho de banda o HBM. Precisamente la última tecnología de SK Hynix va dedicado a estas gráficas para IA y uso profesional, pues con StreamDQ quieren acabar con el cuello de botella haciendo que las tareas de la GPU se pasen a la memoria HBM de esta.

Esta tecnología requiere chips de memoria HBM personalizados y se espera que a partir de la próxima generación de memoria HBM4E, es decir, la HBM de 7.ª generación. Para que StreamDQ funcione necesitará un chip base que gestionará las funciones del controlador de memoria y se comunicará con GPU a través de la capa física PHY.

Según SK Hynix, el proceso de descuantificación supone hasta un 80% de la inferencia de un LLM y con su nueva tecnología podrán acelerarlo gracias a la memoria HBM

SK Hynix está en búsqueda de clientes para llevar a cabo la comercialización de esta memoria HBM custom con StreamDQ y ha dado el primer paso en el CES 2026. Tras finalizar el evento tecnológico que acabó el pasado 9 de enero, SK Hynix se encargó de promocionar la tecnología con las grandes empresas del sector que podrían estar interesadas, sobre todo NVIDIA. Según la compañía, normalmente son ellos los que reciben propuestas de tecnologías, pero esta vez han querido tomar la iniciativa y ser ellos los que empiezan el cambio.

SK Hynix se enfoca en IA para esta tecnología, pues dice que el mayor cuello de botella de las GPU es el proceso de "descuantificación" y puede llegar a consumir hasta el 80% del tiempo total de inferencia de un LLM. Con StreamDQ, es HBM la que se encarga de la descuantificación, el proceso de descomprimir datos después de la "cuantización" que comprime los datos inicialmente.