La industria de los semiconductores en Asia atraviesa una nueva etapa marcada por la creciente necesidad de procesar enormes cantidades de información para sistemas de inteligencia artificial. Empresas como Samsung Electronics y SK hynix, ambas de Corea del Sur, están desarrollando y llevando a producción nuevas generaciones de memoria de alto ancho de banda, conocidas como HBM, mientras que fabricantes de otras partes de Asia también avanzan en tecnologías de memoria DRAM y NAND.
El movimiento responde a un problema cada vez más importante en los centros de datos: no basta con tener procesadores cada vez más potentes. Los aceleradores utilizados para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial necesitan recibir enormes cantidades de datos a gran velocidad. Cuando la memoria no puede suministrar esos datos con suficiente rapidez, el rendimiento del sistema puede quedar limitado.
En 2026, esa necesidad ha llevado al mercado hacia productos como HBM4 y HBM4E, generaciones de memoria diseñadas específicamente para aplicaciones de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento.
Samsung anunció en febrero el inicio de la producción masiva de HBM4 y posteriormente presentó muestras de HBM4E, mientras que SK hynix también comenzó a distribuir muestras de su HBM4E de 12 capas a clientes importantes.
¿Qué es la memoria HBM y por qué es tan importante?
HBM significa High Bandwidth Memory, o memoria de alto ancho de banda. A diferencia de los módulos de memoria convencionales, esta tecnología utiliza múltiples capas de chips DRAM apiladas verticalmente y conectadas mediante una arquitectura de interconexión de alta velocidad.
El objetivo es acercar una gran cantidad de memoria al procesador y aumentar significativamente la cantidad de datos que puede trasladarse entre ambos.
Esto resulta especialmente importante para los aceleradores de inteligencia artificial, que realizan enormes cantidades de operaciones sobre grandes conjuntos de datos.
En aplicaciones como el entrenamiento de modelos de lenguaje, generación de imágenes, análisis científico y sistemas de IA utilizados en centros de datos, el procesador puede realizar operaciones extremadamente rápido. Por eso, la memoria debe ser capaz de mantener un flujo constante de información.
La HBM se ha convertido así en uno de los componentes fundamentales de los sistemas de computación utilizados para IA y computación de alto rendimiento.
Samsung Semiconductor: información sobre HBM4
Samsung lleva HBM4 a la producción masiva
Uno de los anuncios más importantes de 2026 llegó desde Samsung Electronics.
La compañía surcoreana anunció en febrero que había comenzado la producción masiva de su HBM4 y que ya había enviado productos comerciales a clientes. Samsung indicó que sus chips alcanzan una velocidad de transferencia constante de 11,7 Gbps, con capacidad de llegar hasta 13 Gbps.
El HBM4 de Samsung utiliza una arquitectura que combina DRAM de última generación con una base lógica fabricada mediante un proceso de 4 nanómetros. Según la empresa, esta combinación está destinada a mejorar el rendimiento, la confiabilidad y la eficiencia energética de la memoria.
La compañía también ha señalado que esta tecnología está orientada a los centros de datos de próxima generación, donde la demanda de capacidad de procesamiento para inteligencia artificial continúa creciendo.
Posteriormente, en mayo de 2026, Samsung anunció el envío de muestras de HBM4E de 12 capas a grandes clientes internacionales. Estas muestras alcanzan velocidades de hasta 16 Gbps por pin, de acuerdo con la compañía.
El desarrollo muestra que la industria no está esperando a que HBM4 se convierta en una tecnología madura para comenzar a trabajar en su sucesora. La carrera tecnológica continúa hacia generaciones con mayor velocidad, capacidad y eficiencia.
SK hynix también avanza hacia HBM4E
Samsung no es el único fabricante surcoreano que está avanzando en esta tecnología.
SK hynix anunció en junio de 2026 que había enviado muestras de su HBM4E de 12 capas a importantes clientes. La empresa señaló que el producto puede alcanzar hasta 16 Gbps por pin y que ofrece una mejora superior al 20 % en eficiencia energética frente a generaciones anteriores.
Uno de los elementos destacados de esta solución es el uso de la tecnología de empaquetado Advanced MR-MUF, desarrollada por SK hynix para gestionar los desafíos térmicos y estructurales asociados con el apilamiento de múltiples capas de memoria.
Esto es especialmente relevante porque aumentar la cantidad de chips apilados y elevar las velocidades de transferencia genera nuevos desafíos relacionados con el calor.
En otras palabras, el desarrollo de estos chips de memoria ultrarrápidos no consiste únicamente en hacer que la memoria sea más veloz. También es necesario conseguir que pueda funcionar de manera estable y eficiente dentro de servidores que operan continuamente.
SK hynix: anuncio sobre HBM4E de 12 capas
El salto de HBM3E a HBM4
La evolución entre generaciones permite entender por qué estas memorias están adquiriendo tanta importancia.
Micron, otro de los grandes fabricantes mundiales de memoria, señala que su HBM4 utiliza una interfaz de 2048 bits y supera los 11 Gbps, con más de 2,8 TB/s de ancho de banda por pila. La empresa compara estas cifras con su generación anterior HBM3E y señala un incremento de más del doble en ancho de banda.
Micron comenzó además el envío de grandes volúmenes de HBM4 durante el primer trimestre de 2026. Su versión de 36 GB y 12 capas está diseñada para plataformas de inteligencia artificial de nueva generación.
La empresa también ha mostrado una versión HBM4 de 48 GB y 16 capas, lo que demuestra otra de las tendencias de la industria: aumentar simultáneamente la velocidad y la capacidad disponible.
Esto resulta fundamental porque los modelos de IA son cada vez más grandes y necesitan almacenar y mover más información durante sus operaciones.
Micron: especificaciones de HBM4
¿Por qué los centros de datos necesitan tanta velocidad?
Los centros de datos que ejecutan inteligencia artificial utilizan aceleradores especializados que pueden realizar enormes cantidades de operaciones por segundo.
Sin embargo, esos procesadores necesitan acceder constantemente a los datos almacenados en memoria.
Una forma sencilla de entender el problema es imaginar una fábrica. El procesador sería la maquinaria encargada de realizar el trabajo, mientras que la memoria sería el sistema encargado de suministrarle constantemente las materias primas.
Si las máquinas son extremadamente rápidas pero el suministro de materiales es lento, parte de la capacidad de producción permanece desaprovechada.
En los sistemas de IA ocurre algo parecido. Una memoria con mayor ancho de banda permite trasladar más datos hacia los procesadores en un periodo determinado.
Por eso, la evolución de la HBM está directamente relacionada con la evolución de los aceleradores de inteligencia artificial.
Micron, por ejemplo, señala que su HBM4 está diseñada para cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento, mientras que Samsung y SK hynix también orientan sus nuevas generaciones hacia centros de datos y sistemas de inteligencia artificial.
La carrera no se limita a Corea del Sur
Aunque Samsung y SK hynix ocupan una posición central en esta evolución, el panorama asiático de la memoria es mucho más amplio.
En China, CXMT (ChangXin Memory Technologies) anunció en septiembre de 2026 que su plataforma de quinta generación para chips de memoria DRAM había entrado en producción masiva.
Reuters informó que la compañía utiliza una técnica denominada quadruple patterning para reducir el espacio entre determinados elementos de las celdas de memoria hasta 11,95 nanómetros. Según la empresa, la plataforma permite aumentar la cantidad de chips producidos por oblea y reducir costes y consumo energético.
Durante la Convención Mundial de Manufactura de 2026, CXMT también presentó dos chips LPDDR5X de 24 gigabits, destinados principalmente a dispositivos electrónicos portátiles.
Aunque estos productos no son equivalentes a la HBM4 utilizada en aceleradores de IA, el desarrollo es relevante porque muestra cómo distintos fabricantes asiáticos están trabajando simultáneamente en diferentes segmentos de la industria de la memoria.
La inteligencia artificial está cambiando el mercado de la memoria
Durante años, buena parte de la atención del mercado de semiconductores estuvo concentrada en los procesadores. El crecimiento de la inteligencia artificial ha modificado esa situación.
Los sistemas de IA requieren no solamente unidades de procesamiento avanzadas, sino también grandes cantidades de memoria de alta velocidad y almacenamiento capaz de alimentar esas unidades.
Micron describe actualmente una arquitectura de centro de datos en la que diferentes tipos de memoria cumplen funciones distintas. La HBM se utiliza cerca de los aceleradores para proporcionar un ancho de banda extremadamente elevado, mientras que tecnologías como LPDDR y DDR se emplean para otras necesidades del sistema.
Esto significa que la expansión de la IA está generando demanda en diferentes segmentos simultáneamente: HBM, DRAM convencional, memoria de bajo consumo, almacenamiento SSD y nuevas tecnologías de empaquetado.
Más memoria también significa un desafío energético
El rendimiento no es el único factor.
Los centros de datos consumen grandes cantidades de electricidad, especialmente aquellos destinados a inteligencia artificial. Por esa razón, aumentar el rendimiento de la memoria sin controlar el consumo energético puede elevar considerablemente los costes de operación.
Aquí entra en juego la eficiencia energética.
SK hynix afirma que su HBM4E mejora en más de 20 % la eficiencia energética respecto a sus productos anteriores. Samsung también ha señalado la eficiencia energética como uno de los objetivos de sus nuevas generaciones de HBM.
Micron, por su parte, afirma que su HBM4 proporciona una mejora superior al 20 % en eficiencia energética frente a su HBM3E.
La importancia de este aspecto crecerá a medida que los centros de datos incorporen más aceleradores y aumente la cantidad de modelos de IA ejecutados simultáneamente.
El empaquetado se convierte en una pieza fundamental
Una de las características más importantes de HBM es que los chips se apilan verticalmente.
Esto permite colocar mucha capacidad en un espacio reducido, pero también introduce problemas técnicos relacionados con el calor, la fabricación y las conexiones entre las diferentes capas.
SK hynix ha trabajado precisamente en tecnologías de empaquetado avanzado para sus generaciones de HBM. La compañía ha destacado el papel de Advanced MR-MUF para mejorar las características térmicas y estructurales de los paquetes de memoria.
El empaquetado, por tanto, está dejando de ser un elemento secundario dentro de la fabricación de semiconductores. En los sistemas de IA, puede determinar qué tan cerca pueden colocarse la memoria y el procesador y cuánta información puede moverse entre ambos.
Samsung mira más allá de HBM4E
La evolución tampoco termina con HBM4E.
En agosto de 2026, Samsung presentó en el evento Future of Memory and Storage nuevas propuestas para infraestructura de inteligencia artificial, entre ellas conceptos denominados zHBM y zNAND-O, además de una nueva generación de memoria NAND con más de 400 capas.
La compañía plantea arquitecturas de memoria tridimensionales que buscan acercar todavía más los componentes de memoria a los procesadores.
Este enfoque pretende reducir la distancia que recorren los datos y, con ello, mejorar el rendimiento y la eficiencia energética.
Samsung también mostró tecnologías como HBM4E, HBM5 y LPDDR5X-PIM dentro de su hoja de ruta para las futuras infraestructuras de IA.
Una industria estratégica para Asia
El desarrollo de estas tecnologías tiene además una dimensión industrial.
Corea del Sur concentra a dos de los fabricantes más importantes de memoria avanzada: Samsung Electronics y SK hynix. El crecimiento de la inteligencia artificial está llevando a estas empresas a realizar grandes inversiones para ampliar sus capacidades de producción.
En agosto de 2026, SK hynix anunció inversiones por aproximadamente 54,3 billones de wones, equivalentes a unos 38.000 millones de dólares según Reuters, para ampliar instalaciones de fabricación en Yongin y Cheongju, en Corea del Sur. Una de las instalaciones estará destinada a producir DRAM, un componente fundamental para servidores de IA.
La compañía también está expandiendo su producción y empaquetado fuera de Corea del Sur. Reuters informó que SK hynix planea comenzar en 2029 la producción de HBM4E en una nueva instalación de Indiana, Estados Unidos, como parte de una inversión de 4.000 millones de dólares.
Esto refleja otro cambio importante: la creciente demanda de memoria para IA está haciendo que la capacidad de fabricación y empaquetado se convierta en un elemento estratégico de las cadenas mundiales de suministro.
¿Qué significa esto para la inteligencia artificial?
El avance de los chips de memoria ultrarrápidos puede tener consecuencias directas en la evolución de los sistemas de inteligencia artificial.
Más ancho de banda permite que los procesadores accedan a los datos con mayor rapidez. Una mayor capacidad permite trabajar con modelos y conjuntos de datos más grandes, mientras que una mejor eficiencia energética puede ayudar a reducir el consumo asociado con cargas de trabajo intensivas.
No obstante, la velocidad de la memoria es solamente una parte del rendimiento total de un centro de datos. También intervienen los procesadores, las redes de comunicación, el almacenamiento, el sistema de refrigeración, el software y la arquitectura completa del servidor.
Por ello, el desarrollo de HBM4 y HBM4E debe entenderse como parte de una transformación más amplia de la infraestructura necesaria para ejecutar inteligencia artificial a gran escala.
Una carrera tecnológica que continuará
Los anuncios realizados durante 2026 muestran que los fabricantes asiáticos no están trabajando únicamente en una generación de memoria.
Samsung ya comercializa HBM4 y ha comenzado a enviar muestras de HBM4E; SK hynix ha enviado sus propias muestras de HBM4E; Micron mantiene HBM4 en producción de alto volumen y trabaja en HBM4E; mientras que fabricantes como CXMT avanzan en nuevas generaciones de DRAM y LPDDR.
El resultado es una carrera paralela por aumentar velocidad, capacidad, eficiencia energética y densidad, cuatro características que se han vuelto esenciales a medida que la inteligencia artificial demanda más recursos computacionales.
En este escenario, Asia continúa siendo uno de los principales centros de desarrollo y fabricación de memoria avanzada. La evolución de HBM4, HBM4E y las tecnologías que vendrán después determinará en buena medida cómo los centros de datos podrán responder al crecimiento de los modelos de inteligencia artificial durante los próximos años.