Última actualización: 26/08/2026
La memoria con IA de Samsung mostró un salto concreto en velocidad durante las pruebas de LPDDR5X-PIM, una tecnología que permite ejecutar parte de las operaciones de inteligencia artificial dentro de la propia memoria y reducir el movimiento de datos.
La compañía presentó los resultados en Hot Chips 2026, celebrado en Stanford, y mostró una prueba con Llama 3.1 8B de Meta en la que el sistema pasó de 27 a 81,3 tokens por segundo. El tiempo de ejecución también bajó de 12,3 a 5,4 segundos.
Qué es la memoria con IA de Samsung
La memoria con IA de Samsung busca resolver uno de los cuellos de botella más importantes de los sistemas modernos: el movimiento constante de datos entre la memoria y los procesadores. En una arquitectura tradicional, los datos se almacenan en DRAM, pasan a una CPU, GPU o NPU para ser procesados y después regresan a la memoria.
Ese recorrido se repite una enorme cantidad de veces cuando un dispositivo ejecuta una aplicación de IA. Aunque cada operación individual pueda ser pequeña, el volumen acumulado de transferencias consume tiempo y energía. Processing-in-Memory, o PIM, cambia ese esquema al incorporar capacidad de cálculo dentro de la memoria.
Samsung ya había desarrollado PIM para memorias de alto ancho de banda, pero LPDDR5X-PIM lleva el concepto a una familia de memoria mucho más vinculada con smartphones, PCs y otros dispositivos de bajo consumo. La compañía describe esta solución como una forma de reducir el movimiento de datos y mejorar la eficiencia energética.
Una prueba con un modelo real de IA
El dato que más llamó la atención de la presentación fue obtenido con un sistema de aceleración de IA de Samsung y el modelo Llama 3.1 8B de Meta. Con LPDDR5X convencional, la tarea necesitó 12,3 segundos y alcanzó 27 tokens por segundo. Con LPDDR5X-PIM, el mismo escenario bajó a 5,4 segundos y llegó a 81,3 tokens por segundo.
Eso representa aproximadamente triplicar la velocidad de generación de tokens en esa prueba. No significa que cualquier smartphone vaya a procesar todas sus funciones de IA tres veces más rápido. El resultado corresponde a una configuración concreta, un modelo concreto y una carga específica. Lo relevante es que Samsung pudo medir la ventaja de procesar parte de los datos directamente donde están almacenados.
La arquitectura también apunta a reducir la latencia. Cuando un cálculo no necesita enviar todos sus datos hacia una unidad externa de procesamiento, se eliminan transferencias que pueden convertirse en un cuello de botella. En aplicaciones de IA que repiten operaciones similares, esa reducción puede tener un efecto importante.
Por qué Samsung lleva PIM a la memoria LPDDR
La elección de LPDDR no es casual. Este tipo de memoria está presente en smartphones, tablets, notebooks ultralivianas y otros equipos donde el consumo energético y la temperatura importan tanto como el rendimiento. Samsung señala que LPDDR también se está extendiendo hacia sistemas de IA de borde y aplicaciones automotrices.
La alternativa más conocida para cargas de IA de gran escala es HBM, utilizada especialmente alrededor de aceleradores de centros de datos. HBM ofrece un ancho de banda enorme, pero también requiere un diseño de empaquetado más complejo, consume más energía y tiene un costo elevado. Para un smartphone, trasladar esa arquitectura completa no tendría sentido económico ni térmico.
LPDDR5X-PIM apunta a un escenario diferente: ejecutar modelos de IA más pequeños directamente en el dispositivo con una combinación de velocidad, bajo consumo y tamaño compacto. La meta no es reemplazar a las GPU o NPU, sino hacer que trabajen de manera más eficiente al reducir la cantidad de datos que necesitan mover.
Cómo funciona el procesamiento dentro de la memoria
LPDDR5X-PIM incorpora unidades de procesamiento en los bancos de memoria. Samsung explicó que utiliza 16 bancos con capacidad de realizar operaciones relacionadas con las tareas de IA, mientras que los cálculos más complejos siguen siendo responsabilidad del procesador principal o del acelerador de IA.
En términos prácticos, la memoria puede encargarse de determinadas operaciones repetitivas antes de que el resto del sistema tenga que intervenir. Esto permite dividir el trabajo en lugar de enviar todos los datos hacia una única unidad de cálculo.
Otro punto importante es la compatibilidad. Samsung incorporó un modo de alineación de direcciones que permite utilizar las órdenes de lectura y escritura de LPDDR5X convencional para trabajar con las funciones PIM. Según la compañía, un sistema que utiliza determinados paquetes LPDDR5X puede adaptarse a LPDDR5X-PIM sin rediseñar completamente toda la plataforma.
Una nueva carrera por reducir el costo de la IA
La noticia llega mientras fabricantes de chips y memorias buscan distintas maneras de hacer más eficiente la inteligencia artificial. En los últimos meses, el mercado pasó de concentrarse casi exclusivamente en la potencia bruta de las GPU a prestar cada vez más atención al ancho de banda, la memoria, el consumo y la latencia.
La estrategia de Samsung se diferencia porque intenta convertir a la memoria en una parte activa del sistema de cálculo. Esa idea también aparece en otras arquitecturas de computación cercana a los datos, pero el uso de LPDDR le da un posible campo de aplicación mucho más amplio.
La compañía ya presentó una hoja de ruta de memoria para IA que incluye HBM4E, HBM5, LPDDR5X-PIM y almacenamiento empresarial. En FMS 2026 describió LPDDR5X-PIM como la primera memoria LPDDR de la industria con tecnología de procesamiento dentro de la memoria.
La estrategia encaja además con el movimiento de fabricantes de dispositivos hacia chips y componentes cada vez más especializados. Xiaomi, por ejemplo, está avanzando con su propia familia de procesadores móviles, una tendencia que muestra cómo las grandes compañías buscan controlar más partes de la plataforma. El Xiaomi Xring O3 es otro ejemplo de esa carrera por diseñar hardware propio.
Qué puede cambiar en los smartphones
La memoria con IA de Samsung podría tener un efecto especialmente interesante en los teléfonos. Los dispositivos actuales ya ejecutan modelos locales para fotografía computacional, traducción, reconocimiento de voz, asistentes, edición de imágenes y funciones generativas.
A medida que esos modelos aumenten su capacidad, también crecerá la cantidad de datos que deben intercambiar entre memoria y unidades de procesamiento. Si parte de las operaciones puede realizarse directamente en la DRAM, el sistema puede ganar eficiencia sin aumentar necesariamente la potencia de la NPU en la misma proporción.
Eso podría traducirse en respuestas más rápidas, menor consumo y más posibilidades para ejecutar IA sin depender permanentemente de una conexión a Internet. También puede beneficiar la privacidad, porque algunas tareas podrían permanecer en el dispositivo en lugar de enviarse a un servidor.
La evolución de la memoria también tiene relación con la tendencia de los fabricantes de aceleradores a buscar alternativas y diseños especializados. Las negociaciones entre Nvidia y Rebellions muestran otra cara de la competencia por chips de IA más eficientes.
Impacto potencial en Argentina
Para Argentina, el anuncio no significa que los teléfonos actuales vayan a recibir una actualización de memoria. LPDDR5X-PIM es una tecnología de hardware y su adopción depende de nuevos diseños de smartphones, procesadores y placas.
Sin embargo, si Samsung y otros fabricantes consiguen llevar este enfoque a productos comerciales, el efecto podría sentirse en los próximos equipos premium que lleguen al mercado local. Los teléfonos con IA cada vez dependen más de la capacidad de ejecutar modelos directamente en el dispositivo, y una memoria más eficiente puede ayudar a mantener autonomía y temperatura bajo control.
También existe un posible impacto en la forma en que se diseñan PCs, sistemas de borde y soluciones industriales. Argentina tiene un ecosistema creciente de empresas que utilizan IA para automatización, análisis de datos y servicios digitales. Aunque el hardware llegue principalmente a través de importaciones, una mayor eficiencia en el procesamiento local puede ampliar las aplicaciones que son viables sin depender de infraestructura de nube.
Cuándo podría llegar a productos comerciales
Samsung ya mostró LPDDR5X-PIM con un modelo real de IA y explicó que está construyendo un ecosistema de software alrededor de la tecnología, incluyendo SDK y simuladores. También inició trabajos de estandarización de una futura LPDDR6-PIM.
Eso todavía no equivale a anunciar un smartphone concreto con LPDDR5X-PIM. Antes de llegar a productos masivos, la memoria tiene que superar validaciones con distintos procesadores, sistemas operativos y cargas de trabajo. También deberá demostrar ventajas suficientes de costo y consumo para justificar su adopción frente a LPDDR convencional.
El avance, sin embargo, marca una dirección clara. La próxima generación de dispositivos con IA no dependerá únicamente de procesadores más potentes. La memoria, el almacenamiento, el empaquetado y el software tendrán que trabajar juntos para mover menos datos y aprovechar mejor cada watt disponible.
Fuentes
Soy Enzo Ramírez, co-fundador y editor de tecno.ar. Tengo formación técnica en Informática, Seguridad Informática y Ciberseguridad, con background en desarrollo full stack. Me interesa especialmente todo lo que cruza tecnología, hardware, empresas, inteligencia artificial, entre otras, y su impacto en el mercado argentino