Historia de los precios de la memoria de 1960 a 2026
(dam.stanford.edu)- Stanford DAM organizó en una sola página una comparación de las tendencias de precios de largo plazo de DRAM, NAND flash y HBM, lo que permite ver tanto la caída en los costos de memoria como la diferencia con la memoria de alto ancho de banda para IA
- El indicador clave es el precio mínimo por GB a lo largo del tiempo, y para DRAM también se pueden consultar por separado las líneas de precio por generación, desde Pre-DDR hasta DDR5
- El costo de los aceleradores de IA, basado en estimaciones de Epoch AI, muestra qué proporción trimestral corresponde a HBM, die lógico, packaging/CoWoS y componentes auxiliares
- Como HBM no tiene un mercado spot público, depende de estimaciones escasas de la industria de TrendForce y SemiAnalysis; HBM4 es una proyección bajo el supuesto de lanzamiento en el tercer trimestre de 2026
- Todas las cifras en $/GB son precios mínimos minoristas publicados en dólares nominales, por lo que no deben citarse como precios contractuales, promedios, ajustados por inflación ni ventas confirmadas
Gráficos de precios de largo plazo y datos sin procesar
- La página continúa el clásico dataset de precios de memoria de John C. McCallum y recopila precios de memoria y almacenamiento
- En los gráficos se pueden ver valores detallados al pasar el cursor, activar o desactivar series haciendo clic en la leyenda y ampliar intervalos arrastrando o usando el slider
- El ícono de cámara permite exportar la imagen del gráfico
- Los datos sin procesar se pueden descargar como CSV
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Precio por gigabyte a lo largo del tiempo
- Muestra el mínimo histórico en $/GB a lo largo del tiempo en escala logarítmica
- Las series se dividen en DRAM, NAND flash y HBM
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Precio de DRAM por generación
- Separa la línea completa de precios de DRAM por generación
- Las generaciones incluyen Pre-DDR (SDRAM/core), DDR, DDR2, DDR3, DDR4 y DDR5
- Como la clasificación por generación se infiere a partir de las descripciones de producto, los puntos de datos antiguos son aproximados
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Desglose del costo de aceleradores
- Usa estimaciones modeladas de Epoch AI
- Agrupa el costo trimestral de aceleradores de los cuatro principales diseñadores de aceleradores de IA —Nvidia, AMD, Google (TPU) y Amazon (Trainium)— como un promedio ponderado por volumen de producción
- La composición de costos se muestra apilada en HBM, die lógico, packaging/CoWoS y componentes auxiliares
- No ofrece separación por empresa; solo trabaja con valores agregados
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Precio de HBM por generación
- Muestra los precios por generación: HBM2e → HBM3 → HBM3e → HBM4
- HBM se vende a fabricantes de aceleradores solo mediante contratos confidenciales y no tiene mercado spot público
- Las líneas de precio no son precios reales de transacción, sino estimaciones de analistas de la industria de TrendForce y SemiAnalysis
- HBM4 es una proyección basada en el supuesto de lanzamiento en el tercer trimestre de 2026
- $/TBps es el costo unitario del ancho de banda de memoria, calculado al dividir el precio del stack por el ancho de banda por stack
Metodología de cálculo y precauciones al interpretar
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DRAM $/GB
- Se rastrea el precio minorista mínimo en $/GB general y por generación DDR3/DDR4/DDR5
- Los datos históricos de 1957 a 2024 usan el dataset de precios de memoria de McCallum
- Desde mediados de 2024 en adelante, se toma cada mes el DIMM nuevo de consumo más barato desde el historial de precios minoristas de Amazon de Keepa
- La confiabilidad combina datos de referencia con datos de actualización en tiempo real
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NAND $/GB
- Se rastrea el precio minorista mínimo de SSD en $/GB desde 2010 hasta la actualidad
- Desde 2016 en adelante, se sigue mensualmente el SSD NVMe de consumo más barato desde el historial de precios de Amazon de Keepa
- Se excluyen unidades SATA y unidades enterprise/data center
- Para 2010~2016 no existe un dataset flash equivalente a McCallum, por lo que se usan 4 anchor points aproximados
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Datos relacionados con HBM
- El gasto en HBM y la composición de costos usan estimaciones modeladas de Epoch AI bajo CC-BY
- El $/GB de HBM y el costo por ancho de banda usan estimaciones de TrendForce y SemiAnalysis, además de información de ancho de banda basada en JEDEC/Rambus
- HBM4 no es un precio confirmado, sino un dato projected
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Limitaciones del indicador de precio
- $/GB es el precio minorista mínimo en USD nominales, no un precio contractual, promedio ni ajustado por inflación
- Los precios minoristas pueden reflejarse con retraso frente a los precios contractuales
- El listing más barato muchas veces refleja precios de liquidación de inventario de generaciones cercanas a discontinuarse, no productos líderes
- Los datos se basan en precios publicados, no en precios de venta confirmados
- En los datos de SSD se eliminan errores evidentes de publicación
- Si en algún mes una unidad específica aparece publicada más de 60% por debajo de su precio habitual, ese punto se excluye
- Un ejemplo sería un SSD de $130 publicado a $4
- La línea de DRAM une sus fuentes a mediados de 2024 con McCallum → Keepa
- Puede esperarse un pequeño salto, porque los precios mínimos de clearance en Amazon podrían ser más bajos que los precios bajos representativos de McCallum
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Frecuencia de actualización
- DRAM y NAND $/GB se actualizan mensualmente desde Keepa
- HBM se actualiza trimestralmente según Epoch AI
- Los datos basados en McCallum y las estimaciones de HBM permanecen fijos
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
La escala logarítmica es buena para comparaciones de varias décadas.
Si está ajustado por inflación o no, no es tan central, pero sigue habiendo una diferencia de 10 veces, así que es algo que se notaría si el tramo reciente se viera en una gráfica lineal.
El hecho de comparar por GB, y no el precio promedio de los módulos de RAM, muestra que la caída del precio por GB fue mucho mayor que la caída del precio por unidad.
Aun así, si se graficaran solo los últimos 10 años en una gráfica lineal que empezara en 0 y no en el valor mínimo, se vería otra historia; esa historia ya la estamos viviendo, así que la conocemos.
Dice que no está ajustado por inflación, y hay una razón para eso.
Si se ajustaran por inflación los precios de las décadas de 1960 a 1980, la gráfica subiría mucho más.
Pero ver el precio por GB antes de 1990 no es realista. En esa época casi nadie pensaba ni compraba en unidades de GB, ni imaginaba sistemas de escala GB.
Recuerdo una escena hacia 1973 en Cal Berkeley, cuando un ingeniero de campo de IBM iba a hacer una actualización de un sistema 370. Llevaba una caja con varias placas de circuito grandes, cuidadosamente empaquetadas, y le pregunté: “¿Eso es 1 megabyte?”. Respondió: “Sí, 1 mega”.
Solo intentaba mostrar una gráfica convertida a precio por unidad de memoria. Si se hiciera por byte, la forma de la gráfica sería la misma y solo cambiarían los números del eje izquierdo por un factor de mil millones.
Se puede decir que sería más interesante ver una gráfica del “precio por cada chip de RAM típico vendido en esa época”, y también sería una gráfica válida. Pero podría ser más subjetiva, y no invalida esta gráfica.
Como el precio por unidad, sea por byte o por GB, ha venido bajando de forma sostenida, el aumento reciente se ve más marcado.
Aunque no estoy muy seguro de que sea correcto etiquetar los tubos de vacío y la memoria de núcleos como DRAM.
Como ya está en escala logarítmica, probablemente no habría una gran diferencia.
Electric Boat tenía en esa época un sistema con 2GB de memoria, y la capacidad de hardware podía ampliarse hasta 4GB.
En aquel momento sonaba absurdo, pero existía de verdad, así que es razonable incluirlo en un estudio histórico de precios.
También recuerdo haber visto que los requisitos recomendados de Dungeon Keeper 2 eran CPU de 266MHz y 64MB de RAM, y pensar: “¡Imposible, dónde existe una máquina así!”. En ese entonces era niño, así que tampoco sabía mucho.
Más adelante, en la universidad, un amigo me mostró una laptop monstruosa con 8GB de RAM, capaz de correr varias máquinas virtuales en un solo equipo. Era revolucionario para un dispositivo nominalmente portátil.
Así que puede decirse con bastante seguridad que la RAM de gigabytes al alcance de la gente común pertenece al siglo XXI.
Windows 11 exige como mínimo 4GB de RAM, pero Windows 10 solo necesitaba 1GB.
Si mal no recuerdo, de niño le rogué a mi mamá que me comprara 2 o 4 módulos de 1MB, y cada uno costaba por lo menos unos 50 o 100 dólares.
Ahora todos van a hablar de lo barato que es en comparación con antes, pero también habría que hablar de lo opresivamente que los navegadores y sistemas operativos consumen memoria frente al pasado.
Esto ya no es la época de HIMEM.SYS.
Si hablas con desarrolladores, hoy dicen que 32GB es el mínimo y que prefieren 64GB o más. Citan Electron, pestañas de Chrome y demás.
Pero cuando ves a un usuario común usando una MacBook Neo con 8GB de RAM, está contento porque todo va rápido y fluido incluso con pestañas de Chrome, Slack de la empresa y Spotify en segundo plano.
Todavía tengo un equipo viejo de 8GB que uso cuando no quiero cargar una laptop cara, y sigue siendo suficientemente bueno para mucho trabajo de desarrollo.
Una laptop usada de 16GB también puede durar bastante.
Claro que a veces será frustrante, sobre todo para la gente joven.
Lo digo con respeto, pero me sorprende que un contenido de tan baja calidad esté en stanford.edu.
No sé qué se está comparando aquí, cuál es el propósito ni cuál es la conclusión del análisis. Para empezar, ni siquiera sé dónde está el análisis.
Me cuesta entender la lógica de comparar el precio de 1960 y 2026 como precio por GB.
Perdón si suena grosero, pero no veo el sentido de esta publicación más allá de la exposición mediática.
En cualquier momento t, f(t) es el precio de 1GB de RAM, que equivale al precio por byte multiplicado por 1GB/1B.
Como 1GB/1B no es cero, entonces f(t)=1GB/1B F(t).
Por lo tanto, las proporciones también se conservan. f(t1)/f(t2)=1GB/1B F(t1)/F(t2), y en este contexto no hay casos en los que f(t2) sea 0.
Visualmente, ambas gráficas son la misma gráfica, solo con distinta escala.
También se puede ver así.
El costo inicial de ampliar la producción es enorme, pero los precios actuales ya subieron lo suficiente como para que valga la pena invertir incluso si se espera que la demanda caiga bruscamente después.
Así que, si puedes esperar 5 años para tu próxima PC, quizá puedas comprar 1TB de RAM por el dinero que habría costado 64GB si no hubiera habido el auge de demanda por IA.
Claro que si necesitas un sistema nuevo antes de eso, no hay respuesta.
Habrá que ver si hacia 2030 la capacidad de suministro sale extrañamente de línea. Si eso ocurre, podría ser una señal de poder de mercado o colusión.
Podría venir una gran caída de precios en el corto plazo, pero parece que los SSD, la caché y las GPU cambiaron la ecuación. Ahora se percibe que en la RAM importa más la velocidad que la capacidad, y eso también tiene sentido desde una perspectiva puramente arquitectónica.
Podría hacerse de modo que el sector público asuma el riesgo de que, dentro de cierto periodo, los precios al consumidor caigan por debajo de un nivel determinado.
Una producción de chips ligeramente subsidiada parece un riesgo a la baja mucho mejor que los precios actuales por las nubes.
Si pasas el cursor sobre la línea de DRAM en el primer gráfico, se ve que los puntos de datos más recientes están basados en DDR3.
Uno de los datos de 2025 es de un módulo de 2 GB. Hace que la situación se vea más optimista de lo que realmente es.
Me enteré de que alguien retomó el dataset cerrado de jcmit[1].
Pensé que el dataset moriría cuando desapareciera el sitio web, pero parece que alguien encontró un volcado de datos en archive.org y lo revivió.
Entonces me da curiosidad qué pasará con este dataset dentro de 5 años.
[1]: https://www.jcmit.com/mem2010.htm
[2]: https://web.archive.org/web/20250716092935/https://jcmit.net...
Este gráfico es una piedra de toque para contrastar el discurso absurdo que Micron, SK hynix, Samsung, Western Digital, Seagate y otras están impulsando últimamente: “la RAM y el almacenamiento ya no son commodities”.
La valoración de estas empresas pasó de “proveedores de commodities ampliamente disponibles y sustituibles” a “tecnología de backbone para IA con un foso de vanguardia”.
Me pregunto por qué hubo ciclos de precios recurrentes tan claros durante los últimos 20 años.
¿Será por el tamaño o la generación de los nodos de proceso, la puesta en marcha de fabs, o algo así?
Inversión simultánea en capacidad → sobreproducción → desplome de precios → y vuelta a empezar.
Este ciclo es el primero que realmente rompe la tendencia. Parece que la industria entera nunca había necesitado tanta memoria durante tanto tiempo.
Además, por experiencias pasadas, los productores temen sobreinvertir, y los nuevos jugadores chinos todavía van rezagados.
También se puede culpar a las criptomonedas y a la IA. Parte de la volatilidad del gráfico sin duda se debe a eso.
Pero desde la década de 2010 se ve que la curva se aplana, y eso también coincide con el momento en que terminó la ley de Moore.
En el gráfico original, de 1979 a 2009 el precio bajó con bastante constancia de 10^7 a 10^1 USD/GB, una caída de 6 órdenes de magnitud en 30 años.
Después, hasta antes del reciente salto, la caída fue de aproximadamente 1 orden de magnitud en 15 años, así que en escala logarítmica el ritmo de avance se redujo a un tercio.
En el avance de las CPU, se suele atribuir el fin del escalado de Dennard, varios años antes, como causa de ese quiebre en la curva de memoria. Supongo que con la memoria podría haber una historia similar de haber chocado con obstáculos técnicos, pero no lo sé con certeza.
Es una desinformación cansina que no se muere.
El progreso se volvió cada vez más difícil, es decir, más caro, pero en general siguió el ritmo.
Solo la reducción de escala de algunas tecnologías específicas se desaceleró notablemente hace unos años; no es el caso general.
Los nombres de los nodos de proceso no representan la realidad.