¿Necesitan los servidores de IA HBM o NAND? ¿Cuáles son las diferencias entre los negocios de Micron, SanDisk y SK Hynix?

Un servidor de IA completo suele utilizar memoria NAND, DDR y HBM simultáneamente. Los datos se almacenan primero en SSD empresariales basados en memoria flash NAND, se cargan en la memoria del sistema una vez que comienzan las tareas de cómputo y, finalmente, se transfieren a la HBM ubicada junto a las GPUs o aceleradores de IA para completar las operaciones.

Este proceso se puede entender sencillamente como que la memoria NAND es un almacén masivo, la DDR actúa como un centro de tránsito y la HBM sirve como un banco de trabajo de alta velocidad situado junto a la GPU. Sin HBM, es posible que las GPUs no desplieguen toda su potencia de cálculo mientras esperan datos; sin NAND, a los servidores les resulta difícil almacenar datos de entrenamiento en constante expansión, parámetros de modelos, bases de datos vectoriales y cachés de inferencia.

Durante la fase de entrenamiento, las GPUs deben acceder con frecuencia a los parámetros del modelo y a los resultados intermedios de cómputo, lo que las hace muy sensibles al ancho de banda, la capacidad y el consumo de energía de la HBM. Las actualizaciones a productos como HBM3E y HBM4 permiten que un solo acelerador de IA maneje modelos más grandes al tiempo que reducen los tiempos de espera causados por el movimiento de datos.

En la fase de inferencia, la importancia de la memoria NAND aumenta aún más. Las llamadas concurrentes a los modelos por parte de un gran número de usuarios generan enormes cachés KV, datos vectoriales y registros de interacción. Si todos estos datos se almacenaran en la costosa HBM, los costes resultarían incontrolables. Micron Technology ha ampliado su catálogo de productos para abarcar HBM, DDR, LPDDR, NAND y SSD para centros de datos, proponiendo explícitamente que la HBM gestione los cálculos de modelos de alta frecuencia y la caché KV caliente, mientras que los SSD empresariales se encargan de la caché persistente y los lagos de datos.

SK Hynix también está promoviendo una arquitectura de almacenamiento por niveles, utilizando soluciones como SALT-KV para asignar cachés KV a HBM, DRAM y SSD en función de la frecuencia de acceso a los datos. La empresa también está desarrollando High-Bandwidth Flash (HBF) para establecer un nuevo nivel de almacenamiento entre la HBM y los SSD tradicionales, logrando un equilibrio entre capacidad, velocidad y coste.

Por lo tanto, HBM y NAND no son productos sustitutivos entre sí. Aunque el entrenamiento de IA depende en mayor medida de la HBM, la inferencia, los agentes de IA y las aplicaciones de contexto amplio impulsarán simultáneamente la demanda de HBM, memoria del sistema y NAND.

Micron: HBM y DRAM para servidores son motores clave del crecimiento en IA

Micron es una de las empresas de chips de memoria más representativas del mercado de Estados Unidos, y su negocio de IA se centra principalmente en la memoria HBM, la DRAM para servidores y las unidades SSD empresariales.

En la arquitectura de los servidores de IA, Micron participa tanto en el segmento de memorias de alta velocidad como en el de almacenamiento para servidores, lo que convierte el crecimiento del gasto de capital en IA en un viento a favor relativamente directo para la compañía.

En los últimos años, Micron ha aumentado continuamente la proporción de productos de alto valor para centros de datos en su cartera. La compañía reveló anteriormente que su negocio de centros de datos se ha convertido en un impulsor clave del crecimiento del rendimiento general, siendo la memoria HBM uno de los productos que más atención atrae en el mercado. A medida que el rendimiento de los aceleradores de IA sigue mejorando, la capacidad de HBM por GPU también aumenta, lo que incrementará aún más el valor del contenido de memoria por servidor de IA.

Por su parte, la DRAM para servidores es igualmente importante. Los servidores tradicionales suelen utilizar módulos de memoria como RDIMM y, a medida que la infraestructura de IA sigue expandiéndose, el número de servidores de CPU de propósito general también crece, lo que impulsará aún más la demanda de DRAM para servidores.

TrendForce señaló en un informe de investigación sobre DRAM previo que, a medida que los proveedores continúan trasladando parte de su capacidad de producción hacia la memoria HBM y las aplicaciones para servidores, el suministro de DRAM para PC y teléfonos inteligentes se ha visto presionado, dejando al mercado general de DRAM en una situación de oferta ajustada.

Esta es también una de las mayores diferencias entre Micron y SanDisk.

SanDisk se beneficia principalmente de los precios de las memorias NAND y de las SSD, mientras que Micron puede beneficiarse simultáneamente del aumento de los precios de HBM y DRAM. Por lo tanto, si los servidores de IA continúan impulsando la demanda de memoria de alto rendimiento, la elasticidad de los ingresos y márgenes de Micron podría provenir en mayor medida de la DRAM y la HBM.

Sin embargo, al mismo tiempo, Micron también está más expuesta al panorama competitivo de la memoria HBM y al ciclo de la DRAM. Tanto Samsung como SK Hynix están expandiendo agresivamente su capacidad de HBM; por lo tanto, a medida que entre más oferta al mercado en el futuro, la fijación de precios y los márgenes de beneficio de la HBM deberán reevaluarse.

SK Hynix: HBM es la tesis más destacada en memorias para IA

SK Hynix lleva mucho tiempo arraigada en el mercado de DRAM y entró tempranamente en el mercado de HBM. A medida que los fabricantes de chips de IA, como Nvidia, aumentan de forma continua el rendimiento de cálculo, la memoria HBM se ha convertido en uno de los productos de memoria de alto valor más cruciales para respaldar los aceleradores de IA.

Actualmente, SK Hynix está haciendo avanzar la tecnología HBM4 y desarrollando la próxima generación de productos. Los resultados financieros de la compañía correspondientes al segundo trimestre de 2026 mostraron que la demanda de DRAM de alto rendimiento y HBM sigue impulsando el crecimiento de los ingresos; asimismo, la empresa afirmó que HBM4 ha cumplido con los estándares de los clientes en cuanto a rendimiento y consumo de energía, y ha comenzado a aumentar progresivamente el suministro.

Esto significa que, mientras las entregas de aceleradores de IA continúen aumentando o la capacidad de HBM integrada en cada chip de IA siga incrementándose, SK Hynix tendrá la oportunidad de mantener su crecimiento.

Sin embargo, SK Hynix no se limita únicamente a la memoria HBM.

A través de su filial Solidigm, la compañía también participa en los mercados de memorias NAND y SSD empresariales. En los últimos años, Solidigm se ha centrado en el desarrollo de SSD empresariales QLC de alta capacidad, que se alinean perfectamente con la demanda de almacenamiento rentable y de gran capacidad de los centros de datos de IA.

Por lo tanto, SK Hynix cubre simultáneamente dos de las principales necesidades de memoria y almacenamiento de los servidores de IA: la matriz SK Hynix se beneficia principalmente de la HBM y la DRAM para servidores, mientras que Solidigm participa en el mercado de las SSD empresariales.

SanDisk: las principales oportunidades en IA provienen de la memoria NAND y las SSD empresariales

La mayor diferencia entre SanDisk y Micron o SK Hynix es que SanDisk no produce memoria HBM.

SanDisk se centra principalmente en la memoria NAND Flash y productos de almacenamiento relacionados; por lo tanto, sus oportunidades impulsadas por la IA se derivan sobre todo de las SSD empresariales y de la demanda de almacenamiento de alta capacidad, en lugar de la memoria HBM utilizada por los aceleradores de IA.

Esto no significa que SanDisk desempeñe un papel menor en el ámbito de los servidores de IA.

Al contrario, a medida que los modelos de IA pasan de la fase de entrenamiento a su aplicación práctica generalizada, es probable que el volumen de datos que los centros de datos deben almacenar aumente de forma continua. En particular, la inferencia de IA, los agentes de IA y el archivado de datos a largo plazo generarán enormes cantidades de datos que requieren lectura a alta velocidad y retención a largo plazo.

En consecuencia, los servidores de IA no solo requieren GPU y memoria HBM, sino también un número creciente de SSD empresariales de alta capacidad.

TrendForce prevé que la demanda de SSD empresariales en 2026 siga estando impulsada por la IA generativa, los servicios de agentes de IA y la construcción de centros de datos a hiperescala. Los principales proveedores de servicios en la nube de Estados Unidos también han elevado recientemente sus previsiones de compra de SSD empresariales, por lo que se espera que los pedidos de SSD empresariales en el cuarto trimestre de 2026 mantengan el crecimiento.

Esto representa la mayor oportunidad del sector para SanDisk en la actualidad.

Sin embargo, en comparación con Micron y SK Hynix, SanDisk se enfrenta a riesgos cíclicos más pronunciados en las memorias NAND. TrendForce proyecta que la ajustada oferta de NAND podría comenzar a suavizarse en el segundo semestre de 2027, ya que el despliegue de nueva capacidad y la débil demanda de electrónica de consumo podrían mejorar paulatinamente el equilibrio entre la oferta y la demanda.

Por lo tanto, el precio de la acción de SNDK y sus ganancias no dependen únicamente de la demanda de centros de datos de IA, sino que también están sujetos al ciclo de precios de las memorias NAND.

La mayor diferencia entre las tres empresas radica en la cobertura de sus productos y en su grado de dependencia de los mercados de HBM y NAND. Micron y SK Hynix operan simultáneamente en los negocios de DRAM, HBM y NAND, mientras que SanDisk se centra principalmente en memoria flash NAND y SSD.

Si los servidores de IA continúan expandiéndose en torno a los clústeres de GPU y al entrenamiento de modelos de gran tamaño, la HBM seguirá siendo uno de los segmentos con el crecimiento de valor más claro. En este escenario, SK Hynix presenta una exposición comercial más directa a la HBM, mientras que Micron se beneficia simultáneamente de la demanda de HBM, DRAM para servidores y SSD para centros de datos.

Si el centro de gravedad del crecimiento de la industria de la IA se desplaza gradualmente del entrenamiento a la inferencia, la importancia de NAND aumentará de forma significativa. Las aplicaciones de agentes de IA, las bases de conocimiento empresariales, la generación de video y los modelos de contexto largo generarán más datos que requerirán almacenamiento a largo plazo. Las empresas no pueden colocar todo el contenido en costosas memorias HBM, por lo que necesitarán recurrir a SSD de alta capacidad para construir una arquitectura de almacenamiento por niveles. Bajo esta tendencia, SanDisk presenta una elevada sensibilidad a los cambios en la demanda de NAND y SSD empresariales, mientras que SK Hynix y Micron también obtendrán ganancias incrementales a través de sus respectivos negocios de NAND.

Cabe señalar que las nuevas tecnologías, como HBF, podrían desdibujar aún más la frontera entre la memoria y el almacenamiento. HBF busca utilizar un enfoque de apilamiento similar al de HBM para impulsar el ancho de banda de NAND, reduciendo la brecha de rendimiento con las SSD tradicionales al tiempo que ofrece una capacidad muy superior a la de HBM. Sin embargo, a corto plazo, es más probable que HBF actúe como una capa complementaria entre la HBM y las SSD, en lugar de sustituir a la HBM.

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