La inteligencia artificial también está encareciendo los smartphones

Cuando hablamos de inteligencia artificial en smartphones, normalmente pensamos en asistentes más capaces, edición de fotografías, traducción en tiempo real o funciones que prometen anticiparse a lo que necesitamos. Lo que vemos menos es toda la infraestructura que existe detrás y cómo está empezando a influir en el precio de los dispositivos.

La IA necesita cantidades enormes de memoria y almacenamiento. No solo dentro del móvil para ejecutar algunos modelos localmente, sino sobre todo en los centros de datos que entrenan y mantienen servicios como Gemini, ChatGPT o Apple Intelligence. Esa demanda está provocando que los fabricantes de chips destinen una parte creciente de su capacidad a productos para servidores, mucho más rentables que los componentes utilizados en smartphones.

El resultado es bastante sencillo: los móviles deben competir por una memoria cada vez más cara y menos abundante. La inteligencia artificial puede hacernos el teléfono más útil, pero también está contribuyendo a que renovar ese teléfono resulte más caro.

El problema no está únicamente en el procesador

Un smartphone necesita memoria DRAM para ejecutar aplicaciones y almacenamiento NAND para guardar el sistema, las fotografías y todos nuestros archivos. Son dos componentes presentes desde hace años, pero ahora comparten capacidad industrial con un negocio mucho más lucrativo: la infraestructura de inteligencia artificial.

Los centros de datos demandan memoria HBM, módulos DDR de alta capacidad y grandes cantidades de almacenamiento empresarial. Aunque no sean exactamente los mismos chips que utiliza un móvil, comparten fabricantes, inversiones, procesos y parte de la capacidad productiva. Para compañías como Samsung, SK hynix o Micron, priorizar los productos destinados a servidores tiene sentido porque ofrecen márgenes más elevados y contratos a largo plazo.

Samsung reconoció en sus resultados del segundo trimestre de 2026 que la inversión continuada en infraestructura de IA está acelerando la demanda de memoria para servidores, SSD empresariales y HBM. La propia compañía espera que el mercado permanezca con una oferta insuficiente durante la segunda mitad del año, incluso con cierta moderación en móviles y ordenadores.

Los datos de TrendForce permiten ver la magnitud de la presión. La consultora estimó para el tercer trimestre de 2026 una subida de entre el 13 % y el 18 % en los precios contractuales de la DRAM convencional y de entre el 10 % y el 15 % en NAND Flash. Son aumentos más moderados que los registrados durante la primera mitad del año, pero llegan después de varios trimestres de fuertes subidas.

Esto no significa que un móvil vaya a encarecerse automáticamente en el mismo porcentaje. La memoria es solo una parte de su coste y los fabricantes negocian suministros con meses de antelación. Algunas marcas también pueden asumir temporalmente una parte del incremento o reducir su margen para mantener un precio atractivo.

El problema aparece cuando esa presión se prolonga. En algún momento hay que elegir entre subir el precio, reducir el almacenamiento, utilizar menos RAM o recortar en otro componente.

La gama media es la que puede salir peor parada

Los fabricantes de móviles de gama alta tienen más espacio para absorber costes. Un dispositivo vendido por más de 1.000 euros deja mayor margen que uno de 250 o 300 euros, y sus compradores suelen aceptar mejor una subida si llega acompañada de una cámara mejor, un diseño renovado o nuevas funciones de IA.

En la gama media ocurre lo contrario. Cada dólar añadido al coste de fabricación importa y competir por precio sigue siendo fundamental. IDC ya advirtió que algunos fabricantes podrían responder lanzando dispositivos con menos memoria de la que habríamos esperado un año antes. Un modelo que habría llegado con 12 GB de RAM y 256 GB de almacenamiento puede terminar ofreciendo 8 GB y 128 GB sin que su precio baje.

Esa es una forma menos visible de encarecimiento. El teléfono quizá siga costando lo mismo, pero recibimos menos capacidad por nuestro dinero.

Counterpoint Research señala que las ventas del segmento premium representaron el 29 % del mercado mundial durante la primera mitad de 2026, frente al 25 % de un año antes. La consultora relaciona parte de ese cambio con el aumento del coste de la memoria, que afecta con más intensidad a las gamas baja y media.

En el segundo trimestre de 2026, el precio medio de venta de los smartphones creció un 17 % interanual. Conviene interpretar el dato correctamente: no significa que todos los teléfonos sean un 17 % más caros, porque también influye que se vendan proporcionalmente más modelos premium. Sin embargo, sí confirma que el mercado se está desplazando hacia precios más altos mientras los fabricantes aplican subidas y protegen sus productos más rentables.

Al mismo tiempo, los envíos mundiales de smartphones cayeron un 11 % interanual durante ese trimestre, hasta su nivel más bajo para un segundo trimestre desde 2013, según Counterpoint. La escasez de memoria fue identificada como uno de los principales frenos.

La IA también añade costes directamente al dispositivo. Ejecutar modelos localmente requiere procesadores con unidades neuronales más capaces, más RAM y, en algunos casos, almacenamiento adicional reservado para el sistema. A esto hay que sumar el desarrollo del software, la infraestructura en la nube y el mantenimiento de funciones que seguirán funcionando después de vender el teléfono.

No todo ese coste se trasladará al precio inicial. Algunas marcas lo utilizarán para justificar versiones Pro, mientras que otras reservarán las funciones más avanzadas para suscripciones. Es probable que terminemos pagando la IA de varias formas: al comprar el dispositivo, al elegir una configuración superior y, posiblemente, mediante servicios recurrentes.

Qué significa esto cuando vamos a comprar un móvil

La primera consecuencia es que ya no debemos valorar únicamente si un teléfono mantiene el precio de la generación anterior. También hay que comprobar qué ofrece por ese importe. Conservar el precio reduciendo memoria, almacenamiento o algún otro componente sigue siendo una subida encubierta.

También puede cambiar la recomendación habitual de esperar al siguiente modelo. En condiciones normales, esperar unos meses suele permitir acceder a mejor hardware por el mismo dinero. En un mercado con componentes al alza, el nuevo dispositivo podría llegar con un precio mayor o con una configuración menos generosa, mientras que el modelo anterior desaparece de las tiendas.

Eso no significa que debamos comprar con prisas. Los smartphones siguen teniendo ciclos promocionales importantes y la competencia obliga a las marcas a lanzar descuentos. Pero sí conviene prestar más atención a las ofertas de modelos ya consolidados, especialmente cuando ofrecen 256 GB de almacenamiento y varios años de actualizaciones.

Tampoco pagaría más solo porque una marca coloque “IA” en la presentación. Algunas funciones requieren mucha infraestructura, pero otras son cambios menores, servicios disponibles en varios modelos o herramientas que todavía dependen del idioma y del país. La pregunta continúa siendo la misma: qué puede hacer realmente esa inteligencia artificial por nosotros y si la utilizaremos después de la primera semana.

Mi sensación es que la IA no provocará una subida idéntica y visible en todos los smartphones. Su efecto será más irregular: móviles de gama media con configuraciones menos ambiciosas, modelos premium ocupando una parte mayor del mercado y servicios avanzados que acabarán ligados a una suscripción.

La inteligencia artificial puede mejorar el teléfono que llevamos en el bolsillo. Pero mientras las grandes tecnológicas compiten por construir centros de datos cada vez más potentes, también estamos pagando indirectamente esa carrera cada vez que renovamos nuestros dispositivos.