La integración de la inteligencia artificial en los teléfonos móviles ha traído consigo una nueva revolución tecnológica, con modelos de IA cada vez más avanzados y presentes en el día a día. Desde asistentes inteligentes hasta cámaras que reconocen escenas de forma automática, la IA se ha convertido en uno de los principales argumentos de venta de cualquier smartphone moderno. Sin embargo, una de las principales limitaciones para la ejecución fluida de estas tecnologías es la memoria RAM, un componente clave que condiciona lo que el dispositivo puede hacer en local sin depender de servidores externos.
Hoy en día, algunos móviles han alcanzado los 24GB de RAM, una cifra impensable hace no demasiado tiempo en un dispositivo de bolsillo, pero la industria ya mira hacia el siguiente gran salto: terminales con 32GB de RAM. Este techo, que hasta ahora asociábamos sobre todo a ordenadores de sobremesa o portátiles avanzados, empieza a asomar también en el mundo de la telefonía, especialmente en móviles centrados en IA, gaming y usos profesionales exigentes.
Este aumento de memoria permitirá que los dispositivos ejecuten modelos de IA más complejos de manera local, sin depender constantemente de la nube. Además, mejorará de forma notable la multitarea, la edición de fotos y vídeos, la ejecución de juegos de alto nivel gráfico y, en general, el rendimiento global del sistema. Pero surge la duda clave: ¿realmente necesitamos tanta memoria en un móvil o estamos ante una especificación más de marketing? Vamos a analizarlo en detalle con una perspectiva técnica y práctica.
La IA y su demanda de RAM en los móviles
Los modelos de inteligencia artificial generativa y, en particular, los grandes modelos de lenguaje (LLM), están en constante evolución y cada vez requieren más recursos para funcionar de manera eficiente. Actualmente, los teléfonos más avanzados incluyen modelos como Gemini Nano de Google, que tiene versiones de 1.8B y 3.25B parámetros. Aunque son soluciones decentes para tareas cotidianas, quedan muy por debajo de otras alternativas más potentes utilizadas en ordenadores, como DeepSeek-R1-14B o modelos de familias como Llama o Phi, notablemente más exigentes en recursos.
El principal problema de estos modelos de IA es su consumo de memoria. Un modelo de unos 7.000 millones de parámetros (7B) suele necesitar aproximadamente 8GB de RAM para cargarse y funcionar, pero lo recomendable para que tenga margen de maniobra y pueda responder sin cuellos de botella es contar con al menos 12GB. A medida que aumenta la cantidad de parámetros, la necesidad de memoria también crece de manera proporcional, y si añadimos a la ecuación otros procesos activos del sistema, la cifra se dispara.
En un PC o en un Mac con 16GB de RAM ya se ha demostrado que es posible ejecutar modelos de 14B parámetros con un rendimiento muy razonable, siempre que el sistema esté bien optimizado. Esta experiencia es la que ahora se quiere trasladar a los teléfonos móviles: poder correr modelos más grandes, con mayor comprensión del contexto, mejores capacidades de razonamiento y respuestas más precisas, directamente en el dispositivo, sin esperar a que un servidor remoto procese la petición.
La diferencia es que en el móvil no solo está el modelo de IA consumiendo memoria. Al mismo tiempo conviven el sistema operativo, la interfaz, las aplicaciones en segundo plano, los servicios del fabricante y todo lo que el usuario tenga abierto. De ahí que, si se pretende ejecutar modelos de mayor tamaño de forma fluida y sin sacrificar la experiencia de uso general, las cifras de RAM necesarias suban de manera importante y se empiece a hablar de esos posibles 32GB de RAM como objetivo.
Los fabricantes ya se preparan para los 32GB de RAM
Los fabricantes de móviles han tomado nota de esta tendencia y han comenzado a aumentar paulatinamente la cantidad de memoria en sus dispositivos de gama media-alta y, sobre todo, en la gama premium. Apple, por ejemplo, ha incrementado la RAM de los iPhone 16 a 8GB, un cambio que se interpreta como un movimiento orientado a soportar mejor sus funciones de IA integradas, como las que se agrupan bajo el paraguas de Apple Intelligence.
Por su parte, Google ha dotado a los Pixel 9 de hasta 16GB de RAM, precisamente para mejorar las capacidades de IA ejecutadas en local con Gemini Nano y otras funciones avanzadas como el procesamiento de fotografías, la transcripción en tiempo real o la traducción automática en el dispositivo. Al aumentar la RAM, estos móviles pueden mantener modelos más grandes en memoria al mismo tiempo que ejecutan Android y múltiples aplicaciones de forma fluida.
Pero esto no se detiene aquí. Según filtraciones procedentes de China y de otros mercados asiáticos, empresas como OnePlus y RedMagic ya están trabajando en modelos con 32GB de RAM. En sus casos, la apuesta se combina con perfiles muy concretos de usuario: por un lado, el público gamer, que exige el máximo rendimiento en juegos y en streaming; por otro, usuarios profesionales que buscan un móvil capaz de sustituir parcialmente a un ordenador para tareas ligeras de productividad y creación de contenido con IA.
Además, han empezado a aparecer móviles rugerizados y orientados a usos extremos que también presumen de configuraciones de 32GB de RAM totales, combinando memoria física y memoria virtual. Un ejemplo de esta filosofía es el tipo de móvil que ofrece 32GB de RAM (12GB física + 20GB virtual) y almacenamiento interno de 512GB ampliable mediante microSD hasta 2TB, con procesadores de gama media-alta como los MediaTek Dimensity de la serie 7000, preparados para 5G y con frecuencias elevadas para juegos, IA local y multitarea intensiva.
En paralelo, el mercado ha empezado a abrazar móviles con baterías muy grandes y certificaciones de resistencia avanzadas, lo que indica que la combinación de alta capacidad de RAM, IA, gran autonomía y diseño rugerizado también tiene su nicho. Se busca un dispositivo capaz de soportar condiciones extremas, ejecutar IA avanzada, mantener muchas apps abiertas y durar horas incluso con uso intensivo, convirtiéndose en una herramienta de trabajo y ocio muy completa.
¿Es realmente necesario tener 32GB de RAM en un móvil?
La memoria RAM tiene múltiples beneficios, sobre todo en lo que respecta a la multitarea real. Cuanta más memoria tenga un teléfono, más aplicaciones podrá mantener abiertas sin necesidad de recargarlas y sin que se cierren procesos en segundo plano. Esto se traduce en menos esperas al volver a una app, más estabilidad en juegos en línea y mayor fluidez al alternar entre apps de mensajería, navegador, redes sociales y herramientas de productividad.
También se nota una mejora clara en tareas pesadas como la edición de fotos y vídeos. Cuando el sistema dispone de más RAM, puede manejar proyectos con más capas, clips de mayor resolución y efectos en tiempo real basados en IA, como el borrado inteligente de objetos, la mejora automática de escenas o la estabilización avanzada sin necesidad de enviar el material a la nube. En este tipo de tareas, tener 8GB frente a 16GB o 32GB puede marcar una diferencia importante en tiempos de espera y en la fluidez de la interfaz.
Sin embargo, la razón principal detrás de este aumento está en los modelos de IA locales. Estos algoritmos requieren grandes cantidades de memoria para funcionar de manera fluida, sobre todo ahora que muchas empresas buscan ejecutarlos en el propio dispositivo en lugar de depender constantemente de servidores remotos. Esto no solo mejora la velocidad de respuesta, sino que también aporta beneficios en privacidad (los datos no salen del móvil) y en posibilidad de uso sin conexión a internet.
No hay que olvidar que gran parte de los 32GB de RAM que se anuncian en algunos modelos pueden combinar RAM física y RAM virtual. La RAM virtual aprovecha parte del almacenamiento interno (por ejemplo, de los 256GB o 512GB de memoria UFS) para actuar como una extensión de la memoria principal. Esto no es tan rápido como la RAM física, pero permite que el sistema tenga más margen para mantener procesos abiertos y cargar modelos de IA reducidos o comprimidos cuando sea necesario. En móviles con almacenamiento rápido y abundante, esta técnica puede marcar una diferencia apreciable.
Por otro lado, también hay que considerar el costo. Los teléfonos con altos volúmenes de RAM suelen ser más caros, especialmente si van acompañados de procesadores potentes, pantallas de alta tasa de refresco y cámaras avanzadas. Los fabricantes deben calcular si realmente esta especificación justifica el precio extra y si el usuario objetivo percibirá esa mejora como algo tangible. Para un uso básico de redes sociales, llamadas y mensajería, un móvil con menos RAM puede ser más que suficiente, mientras que los 32GB se orientan a un perfil más entusiasta o profesional.
Optimización de modelos de IA para móviles
Una de las formas en las que se está tratando de reducir el consumo de memoria de la IA en móviles es mediante la cuantización. Esta técnica disminuye el tamaño de los modelos de IA al simplificar los cálculos internos y representar los pesos con menos precisión numérica, lo que reduce notablemente el espacio que ocupan en memoria. A cambio, se puede perder algo de precisión en las respuestas, pero en muchos casos el impacto en la experiencia real del usuario es mínimo si la cuantización está bien aplicada.
La cuantización se ha convertido en un proceso muy popular para poder usar modelos grandes en máquinas modestas, como portátiles con 16GB de RAM o incluso algunos móviles avanzados con 8GB o 12GB. Además de disminuir el tamaño del modelo, permite ganar en eficiencia energética, ya que se reduce el número de operaciones complejas que el procesador, la GPU o la NPU deben realizar. Esto se traduce en menor calentamiento del dispositivo y en un consumo de batería más contenido, algo crucial en un entorno móvil.
Por otro lado, la evolución de las NPU (Unidades de Procesamiento Neuronal) está permitiendo que los móviles procesen de forma mucho más eficiente estos modelos sin depender exclusivamente de la RAM o de la GPU tradicional. Las NPU están diseñadas específicamente para acelerar operaciones de IA, como multiplicaciones de matrices y convoluciones, lo que les permite ofrecer un rendimiento muy alto con un gasto energético moderado.
La combinación de más RAM, NPU potentes y técnicas de optimización como la cuantización y el pruning (eliminación de conexiones poco relevantes en la red neuronal) hace posible un escenario en el que los móviles cuentan con modelos locales de IA cada vez más versátiles. Estos modelos pueden entender mejor el contexto, adaptarse a los hábitos del usuario, ofrecer sugerencias más acertadas y realizar tareas complejas, como resúmenes de texto, corrección de redacción o generación de contenido básico, sin depender todo el tiempo de la nube.
Al mismo tiempo, la industria está explorando esquemas híbridos en los que parte de la IA se ejecuta en el móvil y parte en la nube, según la complejidad de la tarea y los recursos disponibles. En estos casos, contar con más RAM y una buena NPU hace que las tareas ligeras o intermedias se resuelvan en local, reservando la nube para operaciones masivas o que requieran modelos extremadamente grandes, lo que equilibra rendimiento, coste y privacidad.
¿Cuándo veremos móviles con 32GB de RAM?
Varios fabricantes ya están probando teléfonos con esta cantidad de memoria en sus laboratorios y algunos modelos muy concretos han comenzado a dar pasos en esa dirección combinando RAM física con RAM virtual hasta alcanzar los ansiados 32GB totales. Probablemente, a lo largo del próximo año veremos los primeros modelos comerciales con 32GB de RAM, aunque inicialmente estarán más presentes en nichos concretos que en el catálogo general.
En el segmento de móviles rugerizados o todoterreno de gama media-alta ya se empiezan a ver configuraciones que anuncian 32GB de RAM junto con procesadores 5G, pantallas de más de 6,5 pulgadas con tasa de refresco de 120 Hz y baterías de gran capacidad, lo que demuestra que el hardware necesario para sostener este nivel de memoria ya está disponible.
En paralelo, los smartphones de gama alta orientados a gaming y a productividad avanzada también avanzan hacia esa cifra. Los fabricantes utilizan la RAM como argumento para promover usos intensivos: juegos exigentes con gráficos al máximo, edición de vídeo en alta resolución, grabación continua con estabilización por IA, multitarea con pantalla dividida y ventanas flotantes, o incluso el uso de escritorios extendidos al conectar el móvil a un monitor externo.
La estandarización de los 32GB de RAM en móviles de gama alta dependerá de varios factores: el coste de los módulos de memoria, la madurez de las aplicaciones de IA que realmente se beneficien de esa cantidad, la demanda real de los usuarios y la competencia entre marcas por ofrecer la ficha técnica más llamativa. Es probable que al principio veamos esta configuración en modelos muy específicos, centrados en nichos como el gaming extremo, el uso profesional intensivo o la resistencia militar, para posteriormente ir extendiéndose de forma gradual.
Lo que sí parece claro es que el mercado de la telefonía móvil está avanzando hacia dispositivos cada vez más potentes y versátiles. La incorporación de 32GB de RAM permitirá ejecutar IA de manera local con mayor fluidez, mejorar la multitarea y ofrecer una experiencia cercana a la de un ordenador portátil en muchos escenarios cotidianos. Aunque todavía puede debatirse si todos los usuarios necesitan tanta memoria, la carrera por mejorar el hardware móvil seguirá marcando el futuro de la tecnología y empujando a los fabricantes a innovar tanto en componentes como en software optimizado.
Todo este movimiento alrededor de la IA, la RAM y las nuevas arquitecturas de procesadores móviles apunta a un escenario en el que llevar en el bolsillo un dispositivo con capacidades avanzadas de inteligencia artificial será algo totalmente normal, y en el que hablar de móviles con 32GB de RAM dejará de sonar exagerado para convertirse en una opción más dentro del catálogo, especialmente atractiva para quienes exprimen al máximo su smartphone.
