Samsung Q2: La memoria sigue siendo más escasa de lo pensado

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Samsung Q2: la escasez de memoria importa menos que las consecuencias para precios, plazos y contratos de suministro en Europa.

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Qué ha comunicado Samsung en el segundo trimestre

Según los datos del segundo trimestre de 2026 de Samsung Electronics, el grupo registró unos ingresos de 171.500 millardos de wons. El resultado operativo alcanzó los 89.500 millardos de wons, ambos cifras récord. En comparación con el trimestre anterior, los ingresos crecieron un 28 %, y el beneficio operativo, un 56 %. La comparación interanual muestra un aumento espectacular del beneficio, ya que el mismo trimestre del año anterior aún se vio afectado por un ciclo débil en la memoria.

¿Qué es HBM? High Bandwidth Memory es una memoria de apilamiento de alta velocidad especialmente diseñada para aceleradores de IA y servidores. Se sitúa cerca del procesador y ofrece un ancho de banda de datos significativamente mayor que el DRAM tradicional para servidores. Precisamente esta combinación de HBM y DRAM para servidores está impulsando la escasez actual.

El motor se encuentra en el segmento Device Solutions. Los semiconductores aportaron unos ingresos de 127.500 millardos de wons e ingresos operativos de 89.200 millardos de wons. La memoria volvió a alcanzar valores récord, ya que Samsung priorizó la capacidad limitada para productos de servidores. DRAM y NAND registraron récords históricos en ventas de bits. Paralelamente, la empresa aumentó la producción de HBM4 y, según sus declaraciones, envió las primeras muestras de HBM4E a clientes importantes.

Las inversiones siguen a la demanda. El capex del segundo trimestre ascendió a 16.800 millardos de wons, lo que representa un aumento de 5.500 millardos de wons respecto al trimestre anterior. De esta cantidad, 15.400 millardos de wons correspondieron a Device Solutions. Las inversiones en memoria aumentaron, entre otros conceptos, para la producción en Pyeongtaek y la infraestructura asociada. Quien en la pyme aún planea con un «los precios de los chips volverán a bajar», aquí lee lo contrario: el fabricante está ampliando capacidad y, aun así, señala una escasez persistente.

Importante para contextualizar: las cifras absolutas en wons son a escala del grupo. El efecto palanca operativo para las pymes reside en la asignación. Cuando la demanda de servidores y HBM domina las líneas de producción, los módulos básicos y los SSD empresariales quedan relegados a las mismas decisiones de capacidad. En ese caso, los distribuidores priorizan a los grandes clientes y los contratos marco. Los pedidos de las pymes pasan a un segundo plano, incluso si el volumen parece pequeño.

IA agentiva y LTAs: por qué la escasez seguirá siendo estructural

Para la segunda mitad de 2026, Samsung prevé una demanda robusta de servidores. Esto se debe a la continuidad del gasto en infraestructura de IA y a la adopción más generalizada de sistemas de IA agentiva. La memoria DRAM para servidores, las SSD empresariales y el HBM crecerán más rápido que la oferta. Aunque la demanda en móviles y PC mitiga parcialmente el escenario, el mercado seguirá infraabastecido.

A esto se suman contratos de compra a largo plazo. Los informes sobre comunicación de resultados y la descripción de la situación de relaciones con inversores mencionan acuerdos finalizados con los cinco mayores clientes globales de centros de datos, así como conversaciones avanzadas con otros grandes compradores. Para los compradores de pymes, esto significa que la capacidad planificable se destina primero a hiperescaladores y plataformas de IA. Quienes realicen pedidos más tarde tendrán que conformarse con lotes residuales y tiempos de espera.

Samsung también advierte de que la escasez de oferta podría agravarse hasta 2027. Como factor impulsor a medio plazo, la compañía señala el aumento exponencial en la generación de tokens por cargas de trabajo de IA. Más tokens implican más inferencias, más servidores, más HBM y más memoria rápida asociada. No se trata solo de un tema en la nube: la inferencia *on-premise*, las cajas Edge en fabricación y los sistemas IPC con capacidad de IA demandan la misma combinación de memoria.

Dónde el sector medio ya nota la factura

La segunda fase de la carrera de la memoria se deja sentir en el negocio de equipos. Samsung, por su parte, registra crecientes ingresos en los ámbitos móvil y de redes, pero sufre presión en los resultados debido a los componentes caros. Esta misma lógica de costes afecta a las empresas de la región DACH: los PCs industriales, los sistemas de control con Edge-IA, los servidores NAS y de backup, los servidores GPU para proyectos piloto y las unidades de almacenamiento de repuesto para flotas existentes son más caros o se entregan con retraso.

A esto se suman las cuestiones energéticas y de ubicación. Más inferencia local implica más consumo eléctrico y, con frecuencia, mayor refrigeración en la sala de servidores. Quien traiga cargas de trabajo por el elevado precio de los tokens no ahorrará automáticamente. Memoria, aceleradores y costes energéticos confluyen en el mismo caso de negocio. Sin estos tres factores, cualquier cálculo de «la IA ahorra personal» quedará incompleto.

Por ello, compras e IT no deberían esperar a la próxima caída de precios. La comunicación de los fabricantes apunta a una escasez prolongada y a la necesidad de visibilidad multianual para clientes clave. Quien planee despliegues mayores en 2027 necesita alternativas hoy: SKUs específicas, segundos proveedores, cloud bursting para picos y prioridades claras sobre qué cargas de trabajo realmente requieren almacenamiento propio.

Energía y ubicación: el bloque de costes invisible

Más memoria y más aceleradores en las propias instalaciones implican un aumento medible en el consumo energético. Quien traiga la inferencia de vuelta desde la nube solo ahorrará en costes de tokens si se incluyen en el cálculo el precio de la electricidad, la refrigeración y la ocupación. Esto afecta especialmente a empresas con alta intensidad energética, tanto por las tarifas de la red existentes como por la capacidad de reserva de la sala de servidores.

Para la dirección, esto se convierte en un problema de control. IT solicita hardware para pilotos de IA. Facility calcula kilovatios-hora. Compras observa el alza en los precios de almacenamiento. Sin una tabla compartida, cada área decide por su cuenta y el proyecto acaba siendo una sorpresa en el siguiente forecast. La comunicación de Samsung sobre la demanda sostenida de infraestructura de IA también es una señal para el responsable de energía: la planificación de capacidad debe figurar en el mismo calendario que la compra de memoria.

Tres verificaciones para compras, IT y dirección general

1. Inventariar las SKUs críticas. Liste los módulos de DRAM para servidores, los sistemas dependientes de HBM, las SSD empresariales y los dispositivos Edge con componente de IA. Marque qué elementos deberán sustituirse o ampliarse antes del primer o segundo trimestre de 2027. Sin esta lista, negociará a ciegas.

2. Garantizar la capacidad de suministro. Consulte a distribuidores y OEMs sobre plazos de entrega vinculantes y dependencia de fabricantes concretos de memoria. Verifique si son posibles contratos marco o reservas anticipadas. Paralelamente: ¿qué cargas de trabajo podrían derivarse a capacidad GPU en la nube o alquilada si el hardware se retrasa?

3. Recalcular el presupuesto global. Coloque uno junto a otro los costes de hardware, electricidad, refrigeración y tokens en curso. Los proyectos de IA agentiva rara vez fracasan en la fase de demostración, sino en la segunda ola: más memoria, más instancias, más energía. Las cifras de Samsung son un indicador temprano de que esta segunda ola será más cara de lo calculado para 2024/2025.

La próxima decisión

Samsung marca el ritmo del mercado de memoria. Ese ritmo se resume en: la infraestructura de IA y los sistemas agentivos vinculan capacidad, precios y plazos. Para la dirección y el departamento de IT queda una elección clara. O bien aseguran ahora el hardware crítico y las vías de suministro, o aceptan que los proyectos fracasarán en 2027 por falta de memoria, mucho antes de que el software sea el límite. En este ciclo, esperar solo traslada el riesgo al siguiente forecast.

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Bildquelle: Generada por IA (julio de 2026)