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Las acciones de las empresas de chips de memoria ampliaron sus pérdidas este jueves después de que el gigante tecnológico «Google», de Alphabet Inc, hiciera pública una investigación sobre un nuevo algoritmo que podría permitir un uso más eficiente del almacenamiento necesario para el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).
«Hoy presentamos TurboQuant (que se presentará en ICLR 2026), un algoritmo de compresión que aborda de forma óptima el problema de la sobrecarga de memoria en la cuantización vectorial», indicó Google.
Asimismo, Google afirmó que su algoritmo, denominado «TurboQuant», puede reducir la cantidad de memoria necesaria para ejecutar modelos de lenguaje complejos en al menos seis veces, disminuyendo considerablemente el costo total del entrenamiento de IA.
Debido a ello, durante este jueves, las acciones de los gigantes tecnológicos «Samsung Electronics» y «SK Hynix», dos líderes surcoreanos del mercado, cayeron un 4,7% y un 6,2% respectivamente en Seúl. Además, en Estados Unidos, «Micron Technology», «Western Digital Corp» y «Sandisk Corp» registraron descensos de al menos un 6% en la sesión bursátil, tras haber cerrado a la baja el miércoles.
Cabe destacar que las empresas fabricantes y desarrolladoras de chips de memoria habían experimentado un auge en los últimos meses. Esto se debe a que el aumento vertiginoso de la inversión en infraestructura de IA provocó escasez, lo que a su vez impulsó los precios y las ganancias de estos componentes.
Durante este año hasta el miércoles, las acciones de «SK Hynix» y «Samsung Electronics» se dispararon más del 50%, mientras que «Kioxia Holdings Corp», que durante mucho tiempo había tenido un rendimiento inferior, duplicó su valor.
Morgan Stanley cree que la eficiencia de Google beneficiará a los fabricantes de memorias
Según los expertos, los inversores podrían estar preocupados por la posibilidad de que esto reduzca la necesidad de memoria por parte de las grandes empresas de computación en la nube, lo que a su vez provocaría una caída en los precios de componentes que también se utilizan en teléfonos inteligentes y dispositivos electrónicos de consumo.
Asimismo, los gigantes de la computación en la nube, liderados por Amazon.com y Google, planean invertir alrededor de $650.000 millones este año en la construcción de centros de datos, adquiriendo aceleradores de IA de «Nvidia Corp» y chips de memoria relacionados.
Sin embargo, el analista de «Morgan Stanley», Shawn Kim, señaló que el impacto de la investigación de Google en la industria de memorias será positivo. Esto se debe a que aborda un cuello de botella crítico, mejorando la eficiencia de lo que se conoce como caché de clave-valor, utilizada para la inferencia o ejecución de modelos de IA.
«Si los modelos pueden funcionar con requisitos de memoria considerablemente menores sin perder rendimiento, el coste de atender cada consulta disminuye significativamente, lo que se traduce en una implementación de IA más rentable», indicó Kim.
Adicionalmente, Kim citó una teoría conocida como la «paradoja de Jevons», la cual establece que, a medida que la tecnología mejora la eficiencia con la que se utiliza un recurso, su demanda total aumenta en lugar de disminuir.
Por otro lado, los analistas de «JPMorgan Chase & Co» y «Citigroup Inc» señalaron que los inversores podrían obtener ganancias con la noticia, pero no existe una amenaza a corto plazo para el consumo de memoria.
Sumado a ello, el presidente del «SK Group», Chey Tae-won, afirmó recientemente que la escasez de chips de memoria se prolongará hasta 2030.
