- DANIEL TUDOR
Los expertos afirman que el desarrollo de una inteligencia artificial más eficiente, como la tecnología TurboQuant del gigante tecnológico, podría implicar una necesidad aún mayor de semiconductores debido a su efecto dinamizador de la demanda.
Los excelentes resultados del primer trimestre de Samsung Electronics han aliviado la preocupación de los inversores ante la posibilidad de que un nuevo algoritmo de Google amenazase el auge en la industria surcoreana de chips de memoria impulsado por la inteligencia artificial (IA).
Citando un "superciclo sin precedentes" en el mercado de los chips de memoria, Samsung estimó la semana pasada mayores beneficios en un solo trimestre que en todo el año pasado, sin indicios de que la memoria esté dejando de ser un obstáculo para las empresas de IA.
Esta previsión de ganancias impulsó las acciones de Samsung a niveles cercanos a máximos históricos y disipó dos semanas de incertidumbre generadas por TurboQuant, tecnología descrita en una publicación del blog de Google Research a finales de marzo que promete reducir drásticamente la cantidad de memoria necesaria para la IA.
La publicación desató un intenso debate sobre la demanda futura de memoria de alto ancho de banda, los chips avanzados fabricados por Samsung y su rival surcoreano SK Hynix que alimentan los servidores de IA.
Algunos inversores creen que el auge de los chips de memoria se convertirá en una crisis, otros piensan que TurboQuant tendrá poco impacto, mientras que los optimistas argumentan que si la tecnología abarata la IA, simplemente creará aún más demanda de IA y, por lo tanto, de más chips.
TurboQuant "podría reducir el coste de ejecutar grandes modelos de lenguaje entre cuatro y ocho veces", explica Kwon Seok-joon, profesor de la Universidad Sungkyunkwan de Seúl. "A primera vista, esto parece amenazar la demanda de chips de memoria de alto ancho de banda".
Sin embargo, "una inferencia mucho más barata permite ejecutar cargas de trabajo que antes resultaban demasiado costosas", como asistentes de codificación en tiempo real y múltiples agentes de IA que se ejecutan simultáneamente, añade Kwon, "lo que aumenta la demanda total de computación".
TurboQuant funciona comprimiendo la llamada caché de clave-valor -la memoria a corto plazo que permite a modelos de IA como ChatGPT y Claude conservar el contexto conversacional- y reconstruyéndola cuando es necesario, con una pérdida de precisión apenas perceptible.
A medida que las interacciones con la inteligencia artificial se alargan y aumenta el número de usuarios, la demanda de la caché KV se dispara, lo que ejerce presión sobre la cantidad de memoria que los servicios de IA pueden permitirse utilizar.
TurboQuant ofrece una solución, reduciendo el "coste por token", es decir, la cantidad de computación y memoria necesarias para procesar cada unidad de datos gestionada por un sistema de IA. Los investigadores de Google afirman que este enfoque podría reducir el consumo de memoria hasta seis veces.
La publicación del blog provocó una fuerte caída en las acciones de Samsung y SK Hynix el mes pasado. Sin embargo, analistas e investigadores sugieren ahora que, si TurboQuant funciona, es más probable que aumente la demanda total de memoria a que la reduzca.
El economista William Stanley Jevons señaló en su libro de 1865 El problema del carbón que la máquina de vapor más eficiente de James Watt había derivado en un mayor uso del combustible, al hacer que las tecnologías alimentadas con carbón fuesen económicamente viables en muchos más contextos.
Han In-su, uno de los investigadores en cuyo trabajo se basa TurboQuant, explica que el algoritmo "puede servir de base para realizar tareas de alta dificultad que antes eran imposibles, como procesar contextos mucho más largos con recursos de memoria limitados sin sacrificar la precisión, o implementar IA de alto rendimiento en dispositivos más pequeños".
En una nota de investigación, Kim Young-gun, de Mirae Asset Securities, apunta a un "déjà vu" con respecto a Kubernetes, una tecnología de "contenedores" diseñada por Google que permitió ejecutar múltiples aplicaciones en un solo servidor, mejorando enormemente la eficiencia del hardware.
Tras su adopción generalizada a finales de la década de 2010, preocupaba que la demanda de servidores y memoria disminuyera, ya que las empresas necesitarían menos recursos para obtener los mismos resultados. En la práctica, ocurrió lo contrario: la reducción de costes incentivó un mayor uso. "El mercado ha malinterpretado en gran medida TurboQuant", sostiene Ray Wang, de la firma de investigación SemiAnalysis. "Seguimos creyendo que será necesaria una creciente demanda de memoria tanto para el entrenamiento como para la inferencia a medida que los modelos de inteligencia artificial evolucionen y la innovación avance".
Cualquier posible revés para los fabricantes de chips surcoreanos se vería mitigado por el creciente uso de contratos a largo plazo por parte de los proveedores de servicios de inteligencia artificial que buscan asegurar el suministro, explica Wang.
Por ahora, TurboQuant sigue siendo un concepto plasmado en una publicación de blog. Su impacto en el mundo real se hará evidente tras su presentación en la Conferencia Internacional sobre Representaciones del Aprendizaje en Brasil a finales de abril, donde se espera que personas ajenas a Google puedan probarlo. Su éxito final dependerá de si los grupos tecnológicos más grandes logran implementarlo a gran escala.
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