{"id":414704,"date":"2026-03-26T13:47:21","date_gmt":"2026-03-26T12:47:21","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/?p=414704"},"modified":"2026-03-26T15:03:14","modified_gmt":"2026-03-26T14:03:14","slug":"la-memoria-ram-podria-desplomarse-de-precio-si-el-avance-de-google-en-ia-es-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/la-memoria-ram-podria-desplomarse-de-precio-si-el-avance-de-google-en-ia-es-real\/","title":{"rendered":"La memoria RAM podr\u00eda desplomarse de precio si el avance de Google en IA es real"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La dependencia de <a href=\"https:\/\/www.softonic.com\/articulos\/se-gasta-1-000-dolares-en-ram-y-recibe-unas-memorias-decorativas-de-corsair\">la memoria RAM ha crecido enormemente debido a<\/a> <a href=\"https:\/\/www.softonic.com\/articulos\/este-es-el-plan-de-apple-para-hacer-que-la-ia-de-google-entre-en-su-iphone-18\">la demanda de modelos de lenguaje e inteligencia artificial<\/a>, lo que ha generado problemas de disponibilidad y aumento de precios en el mercado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, Google ha presentado una posible soluci\u00f3n a esta crisis: <a href=\"https:\/\/www.softonic.com\/articulos\/google-puede-destruir-a-nvidia-en-la-carrera-de-la-ia-gracias-a-su-arma-secreta\">TurboQuant, una innovadora tecnolog\u00eda de compresi\u00f3n<\/a><strong> que reduce hasta en un 80% la memoria RAM necesaria para que las IAs operen eficazmente<\/strong>, sin comprometer velocidad ni precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">Introducing TurboQuant: Our new compression algorithm that reduces LLM key-value cache memory by at least 6x and delivers up to 8x speedup, all with zero accuracy loss, redefining AI efficiency. Read the blog to learn how it achieves these results: <a href=\"https:\/\/t.co\/CDSQ8HpZoc\">https:\/\/t.co\/CDSQ8HpZoc<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/9SJeMqCMlN\">pic.twitter.com\/9SJeMqCMlN<\/a><\/p>&mdash; Google Research (@GoogleResearch) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/GoogleResearch\/status\/2036533564158910740?ref_src=twsrc%5Etfw\">March 24, 2026<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">TurboQuant, de Google, reduce el consumo de RAM en un 80 % para los modelos de IA<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">TurboQuant consiste en un algoritmo que modifica la forma en que se almacenan y procesan los datos, utilizando una t\u00e9cnica de dos pasos. En primer lugar, simplifica los vectores de activaci\u00f3n, reduciendo la complejidad de las instrucciones que necesita una IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El segundo paso implica la eliminaci\u00f3n de errores a trav\u00e9s de la t\u00e9cnica QJL, lo que permite que cada direcci\u00f3n de vector requiera significativamente menos espacio en memoria.<strong> Esto resulta en un consumo de RAM dr\u00e1sticamente inferior, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de IAs m\u00e1s potentes.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">wow google might&#39;ve popped the ai bubble, memory stocks down massively today:<br><br>their new algorithm shrinks an AI model&#39;s memory by 6X WITHOUT reducing it&#39;s intelligence making it 8x faster with the SAME # of GPUs:<br><br>if this works &#8211; we don&#39;t need as many GPUs to train AI<br><br>-\u2026 <a href=\"https:\/\/t.co\/cgW2YtIUdW\">https:\/\/t.co\/cgW2YtIUdW<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/heJW2NVCHD\">pic.twitter.com\/heJW2NVCHD<\/a><\/p>&mdash; Ejaaz (@cryptopunk7213) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/cryptopunk7213\/status\/2036803164410695772?ref_src=twsrc%5Etfw\">March 25, 2026<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El anuncio de TurboQuant ya ha impactado el mercado, <a href=\"https:\/\/www.softonic.com\/articulos\/no-es-cosa-tuya-las-memorias-ram-han-subido-de-precio-un-disparate\" title=\"evidenciado por ca\u00eddas en las acciones de empresas como Micron y Western Digital,\">evidenciado por ca\u00eddas en las acciones de empresas como Micron y Western Digital,<\/a> que registraron descensos del 4% y 6%, respectivamente. Aunque estos no son desplomes alarmantes, indican que los inversores temen una posible desaceleraci\u00f3n en la demanda de RAM por parte de grandes empresas tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No obstante, hay que tener cautela. Seg\u00fan la Paradoja de Jevons, cuando una tecnolog\u00eda es m\u00e1s eficiente y consume menos recursos, su uso puede aumentar. Si TurboQuant cumple con las expectativas, las empresas podr\u00edan aprovechar esta eficiencia para desarrollar IAs m\u00e1s avanzadas que, inesperadamente, podr\u00edan acabar requiriendo a\u00fan m\u00e1s RAM.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As\u00ed, aunque TurboQuant podr\u00eda ofrecer un alivio temporal para los usuarios que buscan aumentar su memoria RAM, la incertidumbre sobre la evoluci\u00f3n del mercado y la disponibilidad de componentes persiste.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La dependencia de la memoria RAM ha crecido enormemente debido a la demanda de modelos de lenguaje e inteligencia artificial, lo que ha generado problemas de disponibilidad y aumento de precios en el mercado. 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