El 8 de julio, Omdia reportó que los costos de memoria habían alcanzado casi el 60% de los costos de materiales del primer trimestre para smartphones con precio inferior a $400. Ese es el presupuesto dentro del cual Qualcomm vende NPU móviles más rápidas.
Puntos clave
- Omdia reportó el 8 de julio que la memoria representó casi el 60% de los costos de materiales del primer trimestre para smartphones con precio inferior a $400.
- SK hynix elevó la velocidad de transferencia de LPDDR5T a 9.6Gbps, desde los 8.5Gbps de LPDDR5X: una ganancia de 13%.
- Nikkei Asia proyectó el 18 de abril que la oferta global de DRAM cubriría solo 60% de la demanda hasta 2027.
- Ming-Chi Kuo estimó el 29 de junio que entre 15% y 20% de la capacidad de memoria asignada a electrónica de consumo en 2026 se trasladaría a centros de datos en 2027.
- Qualcomm elevó su meta de ingresos no provenientes de teléfonos para 2029 de $22 mil millones a $40 mil millones y fijó una meta de $15 mil millones en ventas de chips para centros de datos.
La puntuación del acelerador termina en el borde del chip
En 2015, Qualcomm presentó la computación cognitiva como una función del Snapdragon 820: el chip proporcionaría la capacidad, y los fabricantes de teléfonos la convertirían en productos. El argumento de Qualcomm convirtió el rendimiento del chip en la medida del avance.
Los TOPS todavía miden el rendimiento de los aceleradores. Geekbench AI amplía la comparación al probar CPU, GPU y NPU en sistemas Android, iOS y de escritorio. Ninguna métrica le dice a un equipo de producto si los pesos del modelo y el contexto caben en la memoria utilizable, si el bus de memoria puede alimentar eficientemente al acelerador o si la carcasa puede disipar el calor resultante.
Por lo tanto, un benchmark de NPU no puede por sí solo determinar si un teléfono con IA puede salir al mercado con rentabilidad. El equipo de producto debe equilibrar memoria utilizable, ancho de banda, energía, margen térmico, enrutamiento a la nube y costo total de materiales.
La memoria limita tanto el tamaño del modelo como el costo del teléfono
Un modelo de lenguaje en dispositivo ocupa memoria antes de producir un token. Sus pesos y contexto consumen capacidad, y la generación mueve datos repetidamente dentro de un presupuesto energético estrecho. Un acelerador más rápido no puede procesar datos que el subsistema de memoria no logra entregar.
SK hynix elevó la velocidad de transferencia de LPDDR5T a 9.6Gbps desde los 8.5Gbps de LPDDR5X, una ganancia de 13%. La interfaz más rápida alimenta el cómputo con mayor velocidad, pero no crea capacidad adicional ni reduce el costo de asegurarla.
El 18 de abril, Nikkei Asia proyectó que la oferta global de DRAM satisfaría solo 60% de la demanda hasta 2027, mientras los fabricantes de memoria se enfocaban en la IA. El mismo reporte proyectó que la memoria pasaría de 20% a alrededor de 40% del costo de fabricación de un smartphone de gama baja para mediados de 2026.
El reporte de Omdia del 8 de julio encontró que los costos de memoria del primer trimestre ya rondaban 60% de los materiales en smartphones con precio inferior a $400. Las cifras de abril y julio no son una serie temporal directa: Nikkei usó una categoría de “gama baja” y costo de fabricación, mientras Omdia especificó un límite de precio y costo de materiales. Son señales no comparables de presión, no evidencia de que el segmento de Omdia haya superado el pronóstico de Nikkei.
Omdia también espera que los envíos globales de smartphones de menos de $400 caigan más de 22% interanual en 2026.
Ming-Chi Kuo espera que los centros de datos ajusten aún más el mercado. El 29 de junio, estimó que entre 15% y 20% de la capacidad de memoria asignada a electrónica de consumo en 2026 se trasladaría a centros de datos en 2027. Un equipo de teléfonos puede reducir o cuantizar un modelo, pero aun así necesita un contrato de LPDDR para cada unidad que planea vender.
Qualcomm pone precio a una línea de la factura del teléfono
Qualcomm vende un SoC dentro de una lista de materiales que otra empresa debe financiar. El fabricante de teléfonos todavía compra memoria, pantalla, batería, enfriamiento, cámaras, almacenamiento y componentes de radio, y luego intenta recuperar el costo combinado del cliente.
El 24 de julio, Bloomberg reportó que Qualcomm había comunicado a sus clientes en una carta que planeaba aumentos de precio de dos dígitos porcentuales tras agotar su capacidad para absorber mayores costos de proveedores. La carta se refería a los propios costos de Qualcomm; no identificaba a la DRAM para teléfonos como su causa. Sí mostraba cómo proveedores separados trasladan la presión de costos al mismo dispositivo terminado.
Un fabricante de teléfonos que enfrenta ambos aumentos debe elegir entre un mayor precio de venta al público, menos memoria, recortes en otras partes del dispositivo o un menor margen. Qualcomm puede fijar el precio de su componente, pero no puede tomar esa decisión por el cliente.
Apple puede intercambiar software por hardware
En 2024, Apple Intelligence combinó un modelo en dispositivo de aproximadamente 3 mil millones de parámetros con modelos más grandes que corren en servidores con silicio de Apple. Apple coordina su familia de modelos, el comportamiento del sistema operativo, el silicio, la política de privacidad y el enrutamiento de servidores bajo una sola autoridad de producto. Puede optimizar el modelo, cambiar la ruta de software o dirigir una solicitud elegible a Private Cloud Compute.
Según reportes, una demostración de PrismML ejecutó un modelo Qwen 3.6 de 27 mil millones de parámetros en un iPhone 17 Pro. Ese resultado demuestra compatibilidad técnica en un dispositivo, no el abastecimiento necesario para una línea de productos. Un fabricante de teléfonos debe reproducir la configuración en cada unidad que pretende enviar.
La integración de Apple amplía sus opciones, pero no crea DRAM. SK hynix, Samsung Electronics y Micron todavía asignan suministro físico, por lo que un diseño optimizado puede funcionar en una demostración y fracasar como producto si su fabricante no puede asegurar suficiente memoria a un costo aceptable.
Qualcomm avanza más allá de un componente para teléfonos
El 25 de junio, Qualcomm elevó su meta de ingresos no provenientes de teléfonos para 2029 de $22 mil millones a $40 mil millones y fijó una meta de $15 mil millones en ventas de chips para centros de datos. Su arquitectura High Bandwidth Compute hace que el ancho de banda de memoria sea central para esa estrategia de centros de datos.
La empresa también acordó adquirir Modular por casi $4 mil millones, con lo que suma una plataforma de software para chips y un lenguaje de programación propietario. Modular alcanza una capa por encima del silicio: la que asigna modelos al hardware y gestiona las restricciones de despliegue.
La meta ajena a teléfonos reduciría la dependencia de Qualcomm de la economía de los teléfonos, mientras que Modular le permitiría vender una mayor parte del stack de inferencia. Ninguno de los dos movimientos reduce la factura de LPDDR de un fabricante de Android, pero ambos extienden a Qualcomm más allá de un componente dentro de un dispositivo cuyo precio no puede fijar.
Preguntas frecuentes
¿Cuánta capacidad de LPDDR necesita un teléfono con IA para un modelo en dispositivo que pueda comercializarse?
La pieza no especifica una capacidad de LPDDR requerida. Dice que los pesos y el contexto deben caber en la memoria utilizable, pero la configuración necesaria varía según el modelo, la longitud de contexto, el diseño del dispositivo y la política de enrutamiento a la nube.
¿Qué aumentos de costos de proveedores motivaron el alza prevista en el precio de los procesadores de Qualcomm?
Eso no se divulgó. La carta de Qualcomm del 24 de julio atribuyó los aumentos previstos de dos dígitos porcentuales a mayores costos de proveedores, pero no identificó a la DRAM para teléfonos como la causa.
¿Qué configuración de memoria se utilizó en la demostración reportada del modelo Qwen 3.6 de 27 mil millones de parámetros en un iPhone 17 Pro?
La pieza no proporciona la capacidad de RAM del teléfono, la configuración de almacenamiento, el método de cuantización, la velocidad, el consumo de energía ni las condiciones térmicas. Por ello, trata el resultado como una demostración técnica y no como evidencia de viabilidad de abastecimiento para una línea de productos.
¿Cuántos smartphones de menos de $400 espera Omdia que se envíen en 2026?
El artículo da una tasa, no un pronóstico de unidades: Omdia espera que los envíos globales en esa banda de precio caigan más de 22% interanual en 2026. No se proporciona un total de envíos base ni una estimación absoluta de unidades.
La presión de la memoria en cifras
| Medida | Cifra | Periodo o contexto de la fuente |
|---|---|---|
| Participación de la memoria en los costos de materiales | Casi 60% | Omdia; smartphones del primer trimestre con precio inferior a $400, reportado el 8 de julio |
| Participación de la memoria en el costo de fabricación de smartphones de gama baja | Alrededor de 40%, frente a 20% | Proyección de Nikkei Asia para mediados de 2026; no directamente comparable con la medida de Omdia |
| Oferta global de DRAM respecto de la demanda | 60% | Proyección de Nikkei Asia hasta 2027 |
| Capacidad de memoria para electrónica de consumo que se traslada a centros de datos | 15%–20% | Estimación de Kuo: capacidad asignada en 2026 que se trasladará en 2027 |
| Velocidad de transferencia de LPDDR | 9.6Gbps frente a 8.5Gbps | SK hynix LPDDR5T frente a LPDDR5X; ganancia de 13% |
En 2015, el diseño de Qualcomm terminaba en Snapdragon 820. En 2026, casi $4 mil millones por Modular y una meta de $40 mil millones fuera de teléfonos desplazan ese límite hacia afuera. Pero para un smartphone de menos de $400, la participación de memoria cercana a 60% en el primer trimestre que reporta Omdia deja la decisión inmediata en manos del fabricante: recortar memoria, subir el precio, aceptar menos margen o enviar menos teléfonos con IA.