La memoria flash —esa que guarda fotos en el móvil o archivos en un pendrive— lleva décadas siendo sinónimo de lentitud. Nadie la consideraría candidata para alimentar los sistemas de inteligencia artificial más exigentes del planeta.
Sin embargo, eso es exactamente lo que propone una tecnología emergente llamada High Bandwidth Flash (HBF). En un momento en que los centros de datos luchan por conseguir suficiente memoria para ejecutar modelos de lenguaje a gran escala, fabricantes como Sandisk y SK Hynix apuestan por una idea poco obvia: apilar chips de memoria flash en vertical, igual que se hace con la memoria de alto rendimiento que equipa las GPU actuales.
El problema de memoria que frena a la IA
Los modelos de lenguaje de gran tamaño necesitan cantidades enormes de memoria. Y cuanta más gente los usa, más consumen. No es un problema estático: crece con cada nueva consulta, con cada usuario adicional conectado al mismo tiempo.
La solución dominante hasta ahora ha sido la memoria de alto ancho de banda, conocida como HBM. Es rápida y eficiente, pero su fabricación es compleja y costosa. Los grandes productores han acelerado la construcción de nuevas plantas, aunque la primera de ellas no comenzará a producir hasta 2027. La demanda, mientras tanto, no espera.
Ese desfase entre oferta y demanda abre una ventana de oportunidad. Tecnologías que en otro momento habrían sido descartadas de inmediato empiezan a tener sentido. El HBF es una de ellas.
Qué es el High Bandwidth Flash y cómo funciona
La memoria NAND flash guarda datos como carga eléctrica atrapada en transistores de puerta flotante. Es densa, no volátil —los datos persisten sin corriente— y bastante más barata de fabricar que la DRAM. Su gran problema histórico ha sido la velocidad, especialmente en escritura.
Lo que propone el HBF es aplicar a esa memoria flash las mismas técnicas de apilamiento en 3D que convirtieron al HBM en el estándar de las GPU de alto rendimiento. En lugar de un solo chip, se apilan varios en vertical para multiplicar la capacidad y el ancho de banda disponibles.
Sandisk ha publicado las especificaciones de su primera generación prevista. El plan contempla apilar hasta 16 chips NAND por paquete, alcanzando 512 GB de capacidad y hasta 1,6 TB/s de ancho de banda de lectura. Las generaciones siguientes apuntan a 2 TB/s y 3,2 TB/s, respectivamente, según su hoja de ruta.
Hoshik Kim, vicepresidente senior de investigación de sistemas de memoria en SK Hynix, lo resume así: aplicar técnicas avanzadas de empaquetado vertical a la NAND flash permite alcanzar anchos de banda muy superiores a los del almacenamiento NVMe convencional.
Por qué la lentitud de escritura deja de ser un obstáculo en la IA
Para entender por qué el HBF resulta prometedor, conviene separar dos fases muy distintas del ciclo de vida de un modelo de IA: el entrenamiento y la inferencia.
El entrenamiento consiste en ajustar miles de millones de parámetros a partir de errores y correcciones sucesivas. Ese proceso implica leer y escribir datos de forma intensiva y continua, lo que convierte a la flash convencional en un mal candidato: su lentitud en escritura la descarta sin más.
La inferencia es otra historia. Cuando un modelo ya entrenado responde a una consulta, sus pesos están fijos. No se modifican. Son, en la práctica, datos de solo lectura, y ahí es precisamente donde la debilidad histórica de la flash deja de importar.
Kim señala que en un entorno de inferencia, los pesos estáticos del modelo y la caché KV —datos masivos que se leen con frecuencia pero rara vez se modifican— pueden almacenarse en el nivel HBF. Eso libera la HBM para actuar como memoria de trabajo de alta velocidad, concentrada en los cálculos activos. Este reparto de roles podría además reducir el número de aceleradores necesarios y mejorar la eficiencia energética del conjunto.
Jim Handy, director general de la firma de análisis Objective Analysis, lo valora positivamente: «Si lo configuras bien, puedes obtener un rendimiento muy bueno. Es una tecnología que espero que llegue lejos.»
La industria se organiza: estándares y primeros pasos
El 25 de febrero de 2026, Sandisk y SK Hynix celebraron un evento conjunto para impulsar la estandarización del HBF dentro del Open Compute Project (OCP), el organismo que regula muchas especificaciones de hardware para centros de datos. El trabajo está en marcha, aunque todavía no se ha fijado una fecha para publicar el estándar definitivo.
Puede parecer contradictorio que SK Hynix, principal fabricante de HBM y beneficiaria directa de sus altos márgenes, promueva una alternativa más barata. La compañía lo encuadra como tecnología complementaria. Según Kim, el HBF puede aliviar los cuellos de botella de capacidad del HBM sin sacrificar velocidad de entrega, lo que permitiría a los centros de datos escalar su infraestructura de inferencia de forma más sostenible.
El primer producto comercial de HBF no se espera antes de uno o dos años. El despliegue masivo podría tardar bastante más. Lo que sí está claro es que la industria empieza a tomarlo en serio: cuando dos grandes fabricantes de memoria crean un estándar conjunto, la señal es difícil de ignorar. En los próximos meses, el avance del proceso dentro del OCP y la aparición de los primeros prototipos serán los indicadores clave a seguir.