La memoria HBM ya representa el 63% del costo de los chips de IA, Hynix, Samsung y Micron mantienen el control del precio de la potencia de cálculo

Epoch AI latest research shows that the proportion of high-bandwidth memory (HBM) in AI chip component costs has risen from 52% in Q1 2024 to 63% in Q4 2025; absolute HBM expenditure has surged from $12 billion to $32 billion in the same period, a 167% increase.
(Background: Korean stock KOSPI soared 8%, triggering a circuit breaker! Samsung rose 7.4% intraday despite a strike, SK Hynix jumped 11.2%)
(Additional context: Gavin Baker’s three contrarian bets: TSMC’s role in market rescue, underestimation of Trainium, and space computing to be revealed within two years)

Epoch AI’s latest analysis tracks the component cost structures of four major chip designers—Nvidia, AMD, Google, and Amazon—from Q1 2024 to Q4 2025. The conclusion is clear: the cost bottleneck for AI computing power is shifting from chip design to memory supply.

¿Qué es HBM y por qué es tan caro?

La memoria de alta banda ancha (High Bandwidth Memory, HBM), cuyo concepto central es apilar verticalmente los chips de memoria y empaquetarlos directamente junto a la GPU.

El entrenamiento y la inferencia de modelos de IA requieren que la GPU lea y escriba enormes volúmenes de datos en un tiempo extremadamente corto. La banda ancha de memoria tradicional no es suficiente, y el diseño de HBM busca resolver este cuello de botella: tras apilar varias capas de DRAM, la velocidad de transferencia puede alcanzar varias veces la de los esquemas tradicionales, reduciendo significativamente la latencia.

En pocas palabras: la tarea de HBM es permitir que la GPU no tenga que esperar por la memoria, no hacer que la GPU sea más rápida en sí misma.

El problema es que la fabricación de este tipo de memoria es extremadamente compleja, y solo tres fabricantes en el mundo—SK Hynix, Samsung y Micron—tienen capacidad de producción en masa. Desde 2022, la demanda de poder de cómputo en IA ha crecido exponencialmente, y la capacidad de negociación de estos tres fabricantes también ha aumentado considerablemente.

Los datos de Epoch AI muestran claramente el desplazamiento del centro de costos: en las estructuras de adquisición de chips de Nvidia, AMD, Google y Amazon, la proporción del costo de HBM ha subido del 52% en Q1 2024 al 63% en Q4 2025, un aumento de 11 puntos porcentuales.

Al mismo tiempo, la proporción de los chips lógicos (la propia GPU) ha bajado ligeramente del 14% al 13%, el empaquetado avanzado ha bajado del 19% al 15%, y los componentes auxiliares del 15% al 9%. Mientras todas las demás partidas disminuyen en porcentaje, solo la memoria continúa expandiéndose.

¿Cómo se transmite la presión de costos a los gastos de capital?

El aumento de precios de la memoria no es solo un problema de los proveedores, sino que se transmite a lo largo de toda la cadena de suministro.

Con un 63% del costo de los componentes de las chips de IA en HBM, y dado que estas chips representan una parte importante del gasto de capital de las grandes tecnológicas, cualquier aumento en el precio de la memoria se refleja directamente en los informes financieros. Microsoft, en su plan de gastos de capital para el año fiscal 2026, ha incluido un aumento de $2.5 mil millones en costos de componentes, como una de las causas claras del incremento total de $25 mil millones. Meta también ha elevado en $10 mil millones su rango de gastos de capital para 2026, citando el aumento en los costos de componentes.

En términos absolutos, la escala de transmisión también es sorprendente: el gasto en HBM pasó de $12 mil millones en 2024 a $32 mil millones en 2025, un aumento del 167%. El gasto total en componentes de chips de IA saltó de $22 mil millones a $52 mil millones, un incremento del 136%. La cadena de suministro completa se ha duplicado en dos años, y la problemática estructural de la escasez de memoria será aún más difícil de resolver a corto plazo.

Epoch AI anticipa que en 2026, la proporción de HBM en el costo de los componentes de chips de IA seguirá aumentando. Es decir, un incremento en el gasto de capital no necesariamente significa un aumento proporcional en la capacidad de cómputo, sino que una parte significativa se destina a absorber el costo de la subida de precios de la memoria.