SK hynix impulsa la AI-NAND hacia 2027 con hasta 100 millones de IOPS y pruebas junto a NVIDIA para reducir cuellos de botella en IA

SK hynix quiere que la próxima gran revolución de la IA no venga solo de las GPU, sino también del almacenamiento. Mientras todo el mundo mira a las GPU de NVIDIA y a los enormes consumos de los centros de datos, la compañía coreana está apuntando a otro punto débil del sistema: el almacenamiento.

SSD pensados para IA, no solo más rápidos

La nueva estrategia gira en torno a una familia de productos a la que SK hynix llama AI-NAND. La idea es ir más allá del típico “nuevo SSD un poco más veloz” y crear memorias flash específicas para los patrones de acceso que generan los modelos de IA, especialmente durante la inferencia.

El primer gran pilar se llama AI-N P. Es una arquitectura de SSD de ultraalto rendimiento cuyo objetivo no es tanto presumir de gigabytes por segundo como de operaciones de entrada y salida por segundo, las famosas IOPS. Para cargas de trabajo que están leyendo y escribiendo pequeños bloques de datos de manera constante, eso es lo que de verdad marca la diferencia.

Las cifras que maneja la compañía son agresivas. Las primeras muestras, previstas para finales de 2026, apuntan a unos 25 millones de IOPS sobre PCIe Gen 6. La versión de producción que llegaría a finales de 2027 quiere escalar hasta los 100 millones de IOPS. Hoy, un SSD empresarial de gama alta suele moverse entre los 2 y 3 millones. Sobre el papel, SK hynix habla de multiplicar por diez el rendimiento en la primera generación y por treinta en la segunda.

NVIDIA como compañero de pruebas

Para que todo esto tenga sentido, hace falta comprobarlo en entornos reales. Por eso SK hynix está trabajando con NVIDIA en pruebas de concepto que ya se están ejecutando. Tiene lógica: da igual lo potente que sea una GPU si se pasa media vida esperando a que le lleguen los datos desde el almacenamiento.

La arquitectura AI-N P quiere atacar justo ese cuello de botella, acercando el almacenamiento a la GPU, reduciendo latencias y asegurando que los datos fluyen a un ritmo constante. Es, de alguna manera, el complemento natural a la escalada que hemos visto en los chips de cómputo en los últimos años: si las GPU han dado un salto, la memoria flash no puede quedarse atrás.

Tres familias de AI-NAND para distintos escenarios

El plan de SK hynix no se limita al AI-N P. La compañía ha dividido su hoja de ruta en tres grandes ramas de producto, cada una con un papel distinto dentro de la misma estrategia.

AI-N P es la rama de ultraalto rendimiento, pensada para centros de datos que necesitan exprimir cada vatio invertido en GPU. A su lado está AI-N B, más conocida como HBF, de High Bandwidth Flash, desarrollada junto a Sandisk. Aquí la prioridad es ofrecer un ancho de banda muy alto y sostenido, algo clave cuando se trabaja con conjuntos de datos enormes que hay que recorrer una y otra vez. La primera especificación alfa debería llegar a principios de 2026 y las unidades de evaluación, en 2027.

La tercera pata es AI-N D, orientada a SSD de alta capacidad y bajo coste. No todas las aplicaciones de IA necesitan el máximo rendimiento posible; muchas lo que piden es poder almacenar cantidades gigantescas de datos de entrenamiento o históricos sin disparar el presupuesto. Esta línea intenta cubrir justo ese hueco.

En conjunto, estas tres familias atacan lo que SK hynix ve como los dos grandes frentes del mercado: por un lado, las implementaciones masivas en centros de datos, que viven obsesionadas con el rendimiento; por otro, la IA en el dispositivo, donde la eficiencia energética y el coste pesan más, pero donde también se agradece una NAND mejor adaptada a los patrones de inferencia.

Lo que puede significar 2027 si el plan se cumple

Si la compañía consigue acercarse a sus objetivos, 2027 podría ser un año parecido a aquel en el que los SSD empezaron a sustituir de verdad a los discos duros. El salto no estaría tanto en la capacidad bruta como en la rapidez y en la regularidad con la que los datos llegan a las GPU.

Un SSD capaz de mover 100 millones de IOPS en PCIe Gen 6 no solo acelera un modelo concreto; también permite replantear la arquitectura de un centro de datos, reducir el número de nodos necesarios y recortar parte del consumo porque el hardware pasa menos tiempo ocioso.

Para la IA en el dispositivo, una NAND optimizada puede ayudar a que asistentes, modelos de visión o traducción funcionen mejor sin depender tanto de la nube. Un almacenamiento más inteligente significa que parte del trabajo que hoy se delega al servidor se puede quedar en el propio dispositivo, con menos latencia y más privacidad.

Queda mucho por ver y en tecnología los calendarios siempre hay que cogerlos con pinzas. Pero el mensaje de fondo es claro: la próxima generación de IA no se decidirá solo en las salas llenas de GPU, sino en cómo se mueven los datos que las alimentan. SK hynix quiere dejar de ser un actor invisible en esa historia y convertirse en una pieza central de la infraestructura que hará posible la próxima ola de modelos de inteligencia artificial.

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