Una estantería por el precio de un yate: así es el coste del rack Nvidia NVL72 Rubin
El próximo rack de inteligencia artificial de Nvidia costará más que muchos edificios de oficinas. Según un análisis de Morgan Stanley, el coste de materiales (BOM) de un solo rack NVL72, basado en la arquitectura Vera Rubin, asciende a 7,8 millones de dólares. Para quienes compran estos sistemas, eso no es un precio de catálogo; es solo el punto de partida.
El desglose del rack
Cada unidad NVL72 integra 72 GPUs Rubin y 36 CPUs Vera. La GPU Rubin individual se estima en 55.000 dólares, un 57% más cara que su equivalente en la generación Blackwell anterior. Solo las GPUs de un rack suman cerca de 4 millones de dólares. Los gigantes del sector —AWS, Google, Microsoft y Oracle— tienen previsto empezar a desplegar estos sistemas en la segunda mitad de 2026, según confirma la propia NVIDIA.
La memoria, el mayor dolor de cabeza
El componente que más encarece el conjunto es la memoria. Su coste se ha disparado un 435% respecto a generaciones anteriores. Cada GPU Rubin lleva 288 GB de memoria HBM4 de alta velocidad, y cada CPU Vera incorpora 1,5 TB de LPDDR5X. En total, un solo rack maneja 20,7 TB de memoria de vídeo y 54 TB de RAM. Para mover semejante volumen de datos, las placas de circuito impreso (PCB) también han tenido que evolucionar: su coste ha subido un 233%, al exigir nuevos estándares de fabricación.
Coste de componentes del rack NVIDIA Vera Rubin NVL72. Ilustración: Morgan Stanley
¿Cuándo llega y qué significa para España?
La disponibilidad para clientes está prevista para el segundo semestre de 2026. Sin embargo, en el mercado español no hay anuncios de despliegues a gran escala. Los primeros en acceder serán los grandes proveedores cloud estadounidenses en sus propios centros de datos. Con una inversión global en infraestructura de IA que se acerca a los 700.000 millones de euros solo en 2026, la escala de gasto resulta difícil de igualar sin un ecosistema de centros de datos de hiper-escala propio.
La alternativa práctica para empresas en España sigue siendo el acceso a estos recursos vía nube pública, o apostar por modelos de IA de código abierto —como los de Mistral— que no requieren hardware propietario de esta magnitud. Los analistas de Morgan Stanley señalan que este nivel de gasto acabará siendo la norma para la industria, aunque la IA "asequible" seguirá existiendo en capas software muy alejadas del silicio de 55.000 dólares por chip.
