Cuando hablamos del hardware necesario para la inteligencia artificial casi siempre terminamos hablando de GPU. Sin embargo, una aceleradora muy potente sirve de poco si no puede recibir y mover los datos con suficiente rapidez. Samsung quiere atacar ese cuello de botella colocando más memoria, más cerca del procesador y con una arquitectura completamente distinta.
Durante el evento FMS 2026, la compañía ha mostrado su nueva generación V10 BV-NAND y dos conceptos llamados zHBM y zNAND-O. No son productos pensados para aparecer mañana en un portátil, pero ayudan a entender cómo cambiarán los centros de datos que ejecutan los próximos modelos de IA.
Más de 400 capas unidas como un sándwich
La V10 Bonding V-NAND supera las 400 capas y utiliza una técnica de unión de obleas. En lugar de fabricar toda la memoria como una única estructura, Samsung produce por separado la zona de celdas y los circuitos periféricos para unirlos después.
Este planteamiento permite aprovechar mejor el espacio y aumentar la densidad. Samsung cifra la mejora en aproximadamente un 58 % frente a su generación V9. Almacenar más datos en menos superficie también puede reducir consumo y facilitar que los sistemas de IA mantengan más información cerca de los procesadores.
La necesidad ha cambiado. Los modelos ya no se utilizan únicamente para entrenar durante semanas y producir una respuesta sencilla. Los agentes tienen que consultar bases de datos, mantener contexto, trabajar con vídeo y reaccionar en tiempo real.
Colocar la memoria encima del acelerador
El concepto zHBM es todavía más llamativo. La memoria HBM actual suele colocarse junto a la GPU o aceleradora dentro del mismo encapsulado. Samsung propone apilarla verticalmente sobre el procesador.
Acortar la distancia física puede aumentar el ancho de banda y reducir la energía necesaria para mover cada dato. La compañía asegura que esta arquitectura podría ofrecer más de diez veces la densidad de HBM5 convencional y triplicar la eficiencia energética, aunque estamos ante cifras de un concepto y no de un producto comercial terminado.
También aparece zNAND-O, una propuesta que busca acercar el almacenamiento NAND al acelerador. La idea es evitar que todos los datos tengan que recorrer una ruta larga desde unidades separadas del sistema.
La electricidad empieza a importar tanto como la potencia
Los centros de datos no pueden crecer indefinidamente añadiendo más chips. El consumo eléctrico, la refrigeración y el espacio disponible se están convirtiendo en límites reales.
Por eso la memoria ya no se valora solamente por su capacidad. También importan su proximidad al procesador, el calor que genera y la cantidad de energía necesaria para transferir información.
La batalla de la IA también se libra fuera de Nvidia
Nvidia domina la conversación porque vende buena parte de las aceleradoras, pero cada sistema depende de una cadena más amplia: memoria, almacenamiento, redes, refrigeración y fabricación avanzada.
En Hefestec hemos seguido cómo la crisis de chips y memoria ya amenaza incluso a fabricantes como Apple. Samsung compite aquí con SK Hynix y Micron por convertirse en proveedor imprescindible de esa infraestructura.
Puede que zHBM tarde años en llegar a un centro de datos real. Aun así, el mensaje es claro: el próximo salto de la inteligencia artificial no llegará únicamente de una GPU más rápida.
