Qualcomm entierra chips bajo la DRAM para romper el muro de memoria en IA

¿Qué ha ocurrido?

Durante su Día del Inversor 2026, Qualcomm reveló una arquitectura de computación cercana a la memoria que denomina High-Bandwidth Compute (HBC). La idea es apilar sucesivas capas de DRAM directamente sobre los chips XPU (sus aceleradores de IA) mediante through-silicon vias (TSVs), formando un módulo único de cómputo y memoria. Según Tony Pialis, EVP de datacenter de Qualcomm, esto ofrece “todas las ventajas de rendimiento de la SRAM, pero con la densidad y capacidad de las pilas de HBM”.

La tecnología debutará el año que viene en los sistemas Dragonfly de la serie AI250, con los que Qualcomm pretende competir directamente con Nvidia y AMD en inferencia de IA en el centro de datos. Las cifras prometidas son espectaculares: 768 GB de capacidad y 133 TB/s de ancho de banda efectivo por tarjeta. Para contextualizar, el Groq 3 LPU de Nvidia ofrece solo 500 MB de SRAM y 150 TB/s de ancho de banda real.

¿Por qué es importante?

El cuello de botella en inferencia de IA no es tanto la capacidad de cómputo como la velocidad a la que los datos viajan entre la memoria y los procesadores. En las arquitecturas actuales, mover datos entre HBM y los dies de cómputo consume mucha energía y tiempo. Al colocar la DRAM encima del cómputo, Qualcomm reduce drásticamente la distancia que recorren los datos, lo que se traduce en menor latencia y menor consumo energético. “Imagina trabajar en el mismo edificio donde vives, así que solo viajas arriba y abajo”, explicó Pialis. “Las carreteras que conectan los suburbios con la ciudad quedan despejadas”.

Además, al realizar operaciones intensivas en ancho de banda en el die base, se reduce la cantidad de datos que deben transferirse al SoC, amplificando el ancho de banda efectivo. Esto explica por qué Qualcomm utiliza el término “efectivo” de forma tan generosa. La compañía afirma que la AI250 ofrecerá 18 veces el ancho de banda efectivo de la generación anterior AI200, y la futura AI300 llegará a 54 veces.

¿Qué consecuencias tendrá?

Si Qualcomm cumple sus promesas, HBC podría cambiar las reglas del juego en inferencia de IA, ofreciendo una alternativa más eficiente energéticamente y potencialmente más barata que las GPUs tradicionales. Al eliminar la necesidad de interpositores de silicio costosos (como CoWoS de TSMC), los costes de fabricación podrían reducirse. Sin embargo, las cifras de ancho de banda han sido recibidas con escepticismo. The Register señala que para la generación anterior AI200, Qualcomm reclamaba 414 TB/s de ancho de banda “efectivo” entre 56 chips, pero lograr eso con LPDDR5x a 8800 MT/s requeriría un bus de 6720 bits, algo que la compañía no ha confirmado. Qualcomm insiste en que es “el ancho de banda físico puro de la interfaz LPDDR”, pero no ha dado detalles de cómo lo consigue.

Además, el apilamiento de DRAM sobre lógica plantea desafíos térmicos. Aunque Qualcomm afirma que el menor consumo reduce el calor, la densidad de potencia en los dies superiores podría ser un problema. La compañía no ha publicado especificaciones térmicas detalladas.

¿Qué deben saber los lectores?

• Especulación vs. confirmación: Las cifras de ancho de banda son “efectivas” y no necesariamente comparables con las de Nvidia o AMD. Qualcomm no ha revelado el ancho de banda físico real ni cómo logra esos multiplicadores.
• Impacto en el mercado: Si HBC funciona, podría democratizar la inferencia de IA al reducir costes y consumo. Pero Qualcomm llega tarde al datacenter y necesita demostrar que su solución escala y es fiable.
• Contexto histórico: La computación cercana a la memoria no es nueva (Cerebras, Groq, Samsung), pero Qualcomm apuesta por apilar DRAM sobre lógica, un enfoque que otras compañías han evitado por problemas de calor y rendimiento.
• Para empresas y usuarios: Los clientes de IA que buscan eficiencia energética deberían seguir de cerca los desarrollos de HBC, pero con cautela hasta que haya benchmarks independientes.

“Ofrecemos todas las ventajas de rendimiento de la SRAM, pero con la densidad y la capacidad de memoria que ofrecen las pilas HBM” — Tony Pialis, EVP de datacenter de Qualcomm.

Conclusión

Qualcomm ha presentado una visión audaz para superar el muro de memoria en IA, pero las afirmaciones de rendimiento necesitan ser validadas. Si la empresa logra ejecutar su plan, podría convertirse en un actor relevante en infraestructura de IA. De lo contrario, corre el riesgo de ser recordada como otro caso de marketing exagerado. Los próximos meses, con los primeros sistemas AI250, serán cruciales.