Según GIGABYTE, NVIDIA está priorizando la producción de las GPU que dejan más dinero por cada gigabyte de memoria. Y no, no es una teoría sacada de foros o filtraciones dudosas. La explicación llegó directamente desde arriba, de boca de Eddie Lin, CEO de GIGABYTE, que decidió poner un poco de orden en medio de tantos rumores.
La idea es tan sencilla como incómoda para muchos usuarios: NVIDIA está organizando su catálogo como si fuera una hoja de cálculo. No se trata de fabricar solo modelos caros o solo opciones económicas, sino de analizar qué tarjetas aprovechan mejor un recurso cada vez más crítico, la memoria. Márgenes, segmentos y eficiencia del uso de la VRAM son ahora los factores que deciden qué modelos se fabrican más… y cuáles pasan a un segundo plano.
Según Lin, los modelos que generan menos ingresos por cada GB de memoria son los primeros en sufrir recortes de producción. Y esto encaja bastante bien con lo que se viene observando en el mercado durante los últimos meses.
Un ejemplo muy claro está en la serie GeForce RTX 5060. Una GPU de unos 300 dólares deja alrededor de 35 dólares por cada GB de memoria. Si el precio sube a 400 dólares manteniendo la misma cantidad de VRAM, el beneficio se dispara hasta los 50 dólares por GB. El problema aparece cuando se añade más memoria sin que el precio acompañe ese incremento.
Ahí es donde la ecuación deja de funcionar. Una tarjeta de 500 dólares con 16 GB baja ese rendimiento económico a unos 32 dólares por GB. Desde el punto de vista del usuario, más memoria siempre es mejor. Desde el punto de vista del fabricante, no tanto. Por eso la RTX 5060 Ti de 16 GB resulta poco atractiva para NVIDIA, aunque para el consumidor sea claramente la opción más interesante.
Los números lo dejan muy claro. La versión de 16 GB se movería en torno a los 26,81 dólares por GB, mientras que la variante de 8 GB alcanza unos 47,38 dólares por GB. Casi el doble. Con esta diferencia, no sorprende que NVIDIA priorice fabricar la opción más rentable, aunque eso implique ofrecer un producto menos atractivo sobre el papel para quien compra. Desde su lógica interna, es una opción equilibrada y segura dentro de su segmento.
Algo parecido ocurre con las GeForce RTX 5070 y GeForce RTX 5070 Ti. Ambas manejan márgenes muy similares por GB, así que entran en juego otros factores como el coste del chip, la complejidad del diseño de la placa o un VRM más exigente por consumo energético. Con márgenes tan ajustados, NVIDIA prefiere simplificar y dar el salto directo a la GeForce RTX 5080.
Con 16 GB de memoria, la RTX 5080 ofrece unos 62,44 dólares por GB, prácticamente lo mismo que una RTX 5090. Además, resulta incluso más rentable gracias a un chip más pequeño y un diseño menos complejo. La RTX 5090 acaba siendo un caso aparte, sobre todo si se tienen en cuenta los precios reales de mercado, que suelen situarse bastante por encima del valor recomendado.
Cuando se observa el segmento profesional, la diferencia es todavía mayor. Una RTX Pro 6000 Blackwell con 96 GB deja alrededor de 88,54 dólares por cada GB de memoria. Muy por encima de cualquier GPU pensada para gaming. Y si entramos en el terreno de los chips orientados a inteligencia artificial, los márgenes son aún más altos.
Con todo esto sobre la mesa, se entiende por qué NVIDIA está priorizando ciertos modelos gaming y, sobre todo, las GPU profesionales. La escasez de memoria marca el ritmo y la eficiencia económica define el camino. En este contexto, lanzar una hipotética serie GeForce RTX 50 SUPER no tiene ningún sentido financiero, y eso explica bastante bien por qué, al menos por ahora, no está en los planes.
Fuente: HD tecnologia
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