NVIDIA, la memoria GDDR7 y por qué las RTX 50 con “mucha VRAM barata” están en peligro

La frase clave: “revenue por GB de memoria”

En la entrevista con Tom’s Hardware, Eddie Lin describe así cómo puede priorizar NVIDIA la producción de GPUs:

“Tienen cinco segmentos. Se enfocan en el 1, 3 y 5, y reducen el porcentaje del 2 y 4, porque en esos la contribución de ingresos por gigabyte de memoria es menor. Van a calcular cuánto ingreso genera cada segmento por gigabyte de memoria en la tarjeta.”

Es decir, ya no se trata solo de:

• ¿Cuántas tarjetas puedo vender?
• ¿Cuál es el margen por tarjeta?

Sino de algo más sofisticado:

• ¿Cuánto dinero me genera cada GB de GDDR7 que monto en la tarjeta?
• Si tengo un número limitado de chips de memoria, ¿en qué productos los pongo para sacar el máximo ingreso?

Tom’s Hardware montó una tabla con los MSRP oficiales de NVIDIA y calculó exactamente eso. Vamos a partir de esos mismos datos.

Escenario A – MSRP oficial: la matemática “pura” de NVIDIA

Esta tabla usa los MSRP en EE.UU. anunciados para la serie RTX 50, divididos entre la cantidad de memoria de cada modelo. Es el punto de partida teórico: cómo se ve el negocio de cada SKU en la hoja de Excel de NVIDIA antes de que entren en juego las locuras del mercado real.

La lectura es brutalmente clara:

• Los grandes ganadores son el RTX 5080 y el 5090, con ~62 dólares de ingresos por cada GB de GDDR7. Son las tarjetas que mejor convierten memoria en dinero.
• El RTX 5060 Ti 16 GB es el peor negocio de la tabla: 26,81 dólares por GB. Consume el doble de memoria que el 5060 Ti de 8 GB pero no cobra el doble de precio.
• El 5070 Ti 16 GB no está mal, pero en ingresos/GB es muy parecido al 5070 normal. Si la GPU del Ti es más grande y la PCB más cara, el balance ya no es tan atractivo.

Si tú fueras NVIDIA y tuvieras un número limitado de chips de GDDR7, ¿dónde pondrías la memoria?
Exacto: en los productos que te dan 60+ dólares por GB, no en los que te dan 26.

Escenario B – El mundo real: precios de calle en USA y Europa

Obviamente la vida real no respeta el MSRP. Hay sobreprecio, ofertas, bundles, retailers que inflan precios y
reventas salvajes en modelos muy deseados. Para entender mejor la dinámica, armemos dos tablas con
precios típicos de calle (valores aproximados, cambian por tienda y país) para USA y Europa.

B1. USA – Street price aproximado

Aquí usamos precios habituales vistos en tiendas grandes (Amazon, BestBuy, Newegg) a inicios de 2026.
No son valores oficiales, sino una foto promedio del mercado.

Observaciones rápidas:

• El 5080 ya no está en 62,44 $/GB sino en 75 $/GB.
• El 5090 se va al espacio: casi 119 $/GB por culpa de la especulación y el stock mínimo.
• El 5060 Ti 16 GB mejora un poco, pero sigue siendo de los peores en la tabla (33 $/GB).

B2. Europa – Street price aproximado con IVA

En Europa hay otro factor: el IVA (21–23 % en muchos países) y el coste logístico. Aquí los precios suelen ser algo más altos, pero las proporciones se mantienen parecidas.

Aquí vemos algo parecido:

• El 5060 Ti 16 GB se queda en ~35 €/GB, bastante peor que 5070 y 5070 Ti.
• El 5080 y el 5090 siguen siendo los mejores candidatos para “exprimir” cada GB de memoria.

Escenario C – LATAM: cuando cada GB paga peaje

Ahora bien, todo lo anterior es “primer mundo”. En LATAM la historia es otra:

• Impuestos de importación.
• Distribuidores que trabajan con muy poco volumen.
• Dólar caro, comisiones bancarias y logística más costosa.

El resultado práctico es que:

• Un RTX 5060 8 GB puede costar lo mismo que un 5060 Ti 8 GB en USA, pero seguir teniendo solo 8 GB.
• Los 16 GB de gama media se convierten en un lujo: el 5060 Ti 16 GB se acerca a precios de 5070/5080
  de otros mercados.
• Un 5080 de “gama entusiasta” puede terminar costando 1,5–2 veces su MSRP convertido a dólares,
  disparando el coste por GB a niveles ridículos.

Para el usuario de a pie en LATAM, la consecuencia es clara: desaparece el segmento de “muchos GB relativamente accesibles”. O vas a 8 GB de gama media, o directamente a una gama alta casi prohibitiva, o te quedas en generaciones anteriores.

“Same SKU, less RAM” y “Same memory, higher SKU”

En medio de esta crisis de memoria, han aparecido filtraciones y reportes que hablan de la estrategia actual de NVIDIA para la serie RTX 50:

• “Same SKU, less RAM”: misma GPU, pero menos VRAM en los modelos que se quedan.
• “Same memory, higher SKU”: si la cantidad de VRAM es la misma, mejor usarla en un modelo de gama más alta.

Eso encaja perfecto con las tablas:

• Si tienes chips de 16 GB limitados, ¿los usas en un 5060 Ti 16 GB que da 26–33 $/GB, o en un 5080 que da 62–75 $/GB?
• Si puedes montar 32 GB de GDDR7, ¿prefieres un solo 5090 o dos 5080?
  En muchos escenarios, dos 5080 maximizan tanto la oferta como el ingreso total.

Y cuando a eso le sumas que NVIDIA está vendiendo GPUs de data center como pan caliente, tiene aún más sentido que dediquen la GDDR7 más rápida y las configuraciones más grandes a productos profesionales donde el ingreso por GB es todavía mayor que en GeForce.

El papel de ASUS y la “no cancelación” de 5070 Ti y 5060 Ti 16 GB

ASUS publicó recientemente un comunicado oficial aclarando que no ha descontinuado las RTX 5070 Ti ni las 5060 Ti 16 GB. Lo que sí reconoce es que hay fluctuaciones de suministro por culpa de la memoria, lo que reduce temporalmente la producción y hace que sea difícil reponer stock.

Traducido: en papel las tarjetas siguen vivas, pero si la memoria está racionada, esas líneas de producción pueden recibir menos kits de GPU+VRAM. No es un “EOL oficial”, pero en la práctica el jugador ve exactamente lo mismo: pocas unidades, caras y difíciles de encontrar.

Mini simulación: mismo pool de memoria, dos mundos posibles

Imagina que NVIDIA tiene un pool fijo de GDDR7 para GeForce en 2026, por ejemplo 100.000 GB. Simplifiquemos el lineup a tres modelos:

• RTX 5060 Ti 16 GB – 16 GB por tarjeta.
• RTX 5070 12 GB – 12 GB por tarjeta.
• RTX 5080 16 GB – 16 GB por tarjeta.

Con esos 100.000 GB, NVIDIA podría montar por ejemplo:

• Escenario gamer-friendly: muchas 5060 Ti 16 GB, bastantes 5070, pocos 5080.
• Escenario bolsa-friendly: pocas 5060 Ti 16 GB, más 5070 y un buen número de 5080.

Si multiplicas el número de tarjetas por sus ingresos/GB de las tablas, verás que el escenario “bolsa-friendly” casi siempre genera más ingresos totales con el mismo pool de memoria, porque desplaza memoria desde el peor candidato (5060 Ti 16 GB) hacia los mejores (5080/5090).

Y en un mundo donde la memoria está cara y limitada, esa es la decisión racional desde el punto de vista de negocio.

¿Qué significa todo esto para el jugador de TekNativo?

Si juntamos todas las piezas, el panorama queda así:

1. NVIDIA genera la mayor parte de su dinero en Data Center; GeForce ya no es el protagonista absoluto.
2. La cadena de suministro de memoria (DDR5, GDDR6X, GDDR7, HBM) está tensionada y los precios suben.
3. NVIDIA piensa en términos de ingreso por GB de VRAM y prioriza los SKUs que mejor convierten memoria en dinero.
4. Los ensambladores (ASUS, Gigabyte, MSI, etc.) reciben kits de GPU+VRAM racionados y se ven obligados a enfocar esos kits en sus modelos más rentables.
5. Las tarjetas “del pueblo” con muchos GB y precio medio (tipo 5060 Ti 16 GB) se convierten en una especie de unicornio.

Para el jugador de LATAM eso se traduce en:

• Más modelos de 8 GB en gama media y menos opciones de 12–16 GB accesibles.
• Mayor diferencia entre “gama media razonable” y “tope de gama prohibitivo”.
• Una presión constante para reciclar GPUs antiguas, buscar ofertas de generaciones pasadas o mirar de reojo a AMD cuando ofrece más memoria por dólar.

NVIDIA no es una ONG y su trabajo no es optimizar nuestra relación precio/rendimiento, sino el rendimiento de sus estados financieros. Entender la métrica de dólares por GB nos permite anticipar por qué ciertas GPUs se van a ver poco, por qué otras estarán en todas las vitrinas, y por qué cada gigabyte de VRAM se ha vuelto un recurso estratégico que decide quién juega y quién mira desde la banca.