NVIDIA habría dejado de fabricar la RTX 5090 para reservar sus chips a la inteligencia artificial
La GeForce RTX 5090, la tarjeta gráfica más potente de NVIDIA para consumidores, estaría llegando al final de su vida comercial mucho antes de lo esperado. La compañía habría dejado de suministrar los chips necesarios para fabricar nuevas unidades y estaría priorizando su uso en inteligencia artificial, centros de datos y estaciones de trabajo.
La información procede de varios informes y filtraciones procedentes de la cadena de suministro asiática. NVIDIA todavía no ha confirmado oficialmente la retirada, por lo que el movimiento debe interpretarse como una posibilidad sólida, pero no como una decisión anunciada por la empresa.
Los chips de la RTX 5090 tendrían un destino más rentable
El componente central de la RTX 5090 es el chip GB202, diseñado para ofrecer un rendimiento extremo tanto en videojuegos como en tareas de cálculo intensivo. Según los datos publicados por varios filtradores, NVIDIA habría dejado de vender estos procesadores gráficos a los fabricantes de tarjetas, incluidas las variantes RTX 5090D destinadas al mercado chino.
Parte de esos chips se estarían redirigiendo a las RTX PRO, la familia profesional de NVIDIA para estaciones de trabajo. Estas tarjetas se emplean en ámbitos como diseño industrial, simulación científica, creación audiovisual y desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
La razón sería principalmente económica. Una GPU de consumo se vende a un usuario individual para jugar, mientras que una aceleradora para centros de datos puede integrarse en servidores que generan ingresos durante años. Además, las empresas tecnológicas pagan grandes cantidades por sistemas capaces de entrenar y ejecutar modelos de IA.
La inteligencia artificial dispara el valor de las GPU
Las tarjetas gráficas son especialmente útiles para la inteligencia artificial porque incluyen miles de núcleos capaces de realizar muchas operaciones matemáticas en paralelo. Esta arquitectura permite procesar con rapidez los cálculos necesarios para entrenar modelos de lenguaje, generar imágenes o analizar grandes volúmenes de datos.
En este contexto, la RTX 5090 resulta atractiva más allá de los videojuegos. Su gran capacidad de cálculo y su memoria GDDR7 pueden utilizarse para ejecutar cargas de trabajo de IA, aunque no esté diseñada específicamente para un centro de datos. Esa demanda habría reducido todavía más el número de unidades disponibles para los consumidores.
NVIDIA tendría, por tanto, pocos incentivos para destinar sus chips más grandes a una tarjeta de gaming si puede venderlos a un precio superior en el mercado profesional. La situación refleja cómo la expansión de la IA está alterando la fabricación y distribución de componentes electrónicos.
Un producto casi imposible de comprar a su precio recomendado
La GeForce RTX 5090 llegó al mercado a comienzos de 2025 con un precio recomendado de alrededor de 2.000 dólares. Sin embargo, la disponibilidad fue muy limitada desde el lanzamiento y las unidades que aparecían en las tiendas se agotaban rápidamente.
Durante los primeros meses, los precios reales se situaron con frecuencia entre 2.600 y 3.000 dólares. En 2026, la presión de la demanda profesional y la escasez de componentes elevó aún más la factura: en algunos mercados, la tarjeta llegó a superar los 6.000 dólares.
La posible discontinuación no implica que todas las RTX 5090 vayan a desaparecer de inmediato. Los distribuidores todavía pueden conservar existencias y los ensambladores podrían vender unidades ya fabricadas. No obstante, cuando el stock se reduzca, la falta de reposición podría provocar nuevas subidas de precio.
La RTX 5080 de 24 GB sería la alternativa
El siguiente modelo de referencia para los aficionados a los videojuegos sería una futura RTX 5080 con 24 GB de memoria. Esta versión sustituiría a la actual configuración de 16 GB y podría comercializarse como RTX 5080 Super.
El aumento de memoria sería posible gracias al uso de módulos GDDR7 de 3 GB. Contar con más memoria permite cargar texturas de mayor calidad y trabajar con escenas más complejas, además de facilitar la ejecución local de determinadas aplicaciones de inteligencia artificial.
Los rumores sitúan su lanzamiento en el primer trimestre de 2027, aunque NVIDIA no ha confirmado ni el nombre del producto ni sus especificaciones. La escasez de memoria habría retrasado precisamente los planes de la compañía para presentar esta variante.
Una pausa en las nuevas generaciones de tarjetas gráficas
La retirada de la RTX 5090 se produciría en un momento de incertidumbre para el mercado de las GPU. Distintos informes apuntan a que NVIDIA y AMD podrían retrasar hasta 2028 sus próximas generaciones de tarjetas gráficas de consumo.
En el caso de NVIDIA, la futura serie RTX 60 utilizaría la arquitectura Rubin, mientras que AMD prepararía sus productos basados en RDNA 5. Ninguna de estas familias estaría lista para llegar a las tiendas durante 2027.
AMD sí podría lanzar una tarjeta denominada AT2, basada en RDNA 5, para competir con modelos de gama alta de la arquitectura Blackwell. Sin embargo, los detalles sobre este producto siguen siendo escasos y tampoco existe confirmación oficial.
La crisis de memoria afecta a toda la industria
El aumento de la demanda de memoria para servidores y sistemas de inteligencia artificial ha provocado una crisis conocida informalmente como RAMageddon. Los fabricantes están destinando una parte creciente de su producción a clientes profesionales, con contratos más lucrativos y previsiones de compra a largo plazo.
Las consecuencias pueden extenderse más allá de las tarjetas gráficas. Fabricantes de ordenadores, teléfonos y consolas también podrían afrontar mayores costes y problemas de suministro. Sony y Microsoft, por ejemplo, tendrían que prolongar la vida comercial de PlayStation 5 y Xbox Series X|S si sus sucesoras se encarecen o no disponen de suficientes componentes.
Para los jugadores, el posible final de la RTX 5090 confirma una tendencia preocupante: las GPU más avanzadas están cada vez más condicionadas por las necesidades de la inteligencia artificial. En lugar de competir únicamente por rendimiento en videojuegos, los fabricantes deben decidir ahora dónde pueden obtener mayor rentabilidad con cada chip.
