Las implementaciones masivas de GPU y modelos de IA han creado un nuevo cuello de botella de sistemas: las restricciones de ancho de banda y capacidad de memoria ahora limitan la inferencia y el entrenamiento de modelos más que la computación bruta en muchos centros de datos. La escasez de DRAM y HBM está obligando a las empresas a rediseñar la infraestructura y reprogramar asignaciones presupuestarias.
Los CIOs que implementan servicios LLM a gran escala deben auditar configuraciones de jerarquía de memoria (HBM vs. DRAM vs. NVMe) y considerar arquitecturas optimizadas para memoria, ya que los retrasos en la cadena de suministro continúan y los precios permanecen elevados hasta 2026.