En este artículo se analiza si las GPUs realmente valen lo que cuestan en el mercado actual, especialmente cuando se comparan con el precio de metales preciosos como el oro y con la lógica de costos en HPC (High Performance Computing).
En noviembre, la industria se reúne para SC25 en St. Louis, Missouri, y los observadores debaten si la inversión en GPUs de alto rendimiento compensa frente a incrementos de precio de la energía, el espacio de refrigeración y el propio metal. En este contexto se mencionan GPUs de Nvidia, como la familia Hopper y Blackwell, y se discute el peso y la forma en que se venden las tarjetas SXM y DGX en entornos de HPC.
Un truco habitual es comparar el costo por onza de estas soluciones con el oro. Según datos de la industria, el precio por onza de un acelerador GPU como el H200 en 2024 estuvo en torno a 650 USD, mientras que el oro rondaba los 2624 USD por onza. En 2025 el precio por onza de GPU se ha situado alrededor de 330 USD para ciertas tarjetas, y el oro se ha movido por encima de 4000 USD por onza, dejando una brecha que se estrecha a unas 12 veces.
Más allá del precio, la eficiencia de FP64 y las estrategias de IA impulsan la discusión. Las soluciones de HPC aún requieren FP64 para simulaciones y modelos de alta precisión, mientras que las unidades tensor y de IA pueden acelerar cargas de trabajo para IA y entrenamiento. Este equilibrio entre precisión, rendimiento y coste es lo que realmente determina si vale la pena invertir en GPUs frente a la alternativa de oro.
Además, el análisis recuerda que otros metales como platino y paladio siguen siendo caros, mientras que el germanio es más razonable y la plata, galio y cobre bajan mucho el coste. Aun así, el costo global de la energía, la infraestructura y la logística para operar una flota HPC puede ser mayor que el costo material de oro o GPUs por sí solas.
En resumen, aunque las GPUs a menudo se perciben como oro en el mundo del hardware, el oro real es más caro por onza y la diferencia entre GPU y metal varía con el tiempo. Lo que no cambia es que la elección entre GPUs y metales debe basarse en el rendimiento por dólar y en la capacidad de acelerar aplicaciones de HPC e IA, no solo en el valor intrínseco del metal.
