El mercado identifica la inteligencia artificial con los procesadores gráficos, la memoria HBM y el flash rápido, y trata a los discos duros como una tecnología en declive. Es un error. Entrenar y desplegar modelos de IA genera volúmenes enormes de datos que hay que almacenar de forma duradera y barata: conjuntos de entrenamiento, sucesivas versiones de los pesos de los modelos, puntos de control, registros de inferencia, bases de datos vectoriales para RAG y datos multimodales (imagen, video, audio). La gran mayoría de esos datos son fríos o templados, se leen rara vez y, por pura economía, tienen que ir al soporte más barato por terabyte, es decir, a discos nearline de alta capacidad.
El núcleo de la tesis es la economía del costo por terabyte. El flash sigue siendo varias veces más caro por terabyte (unas 5-7x) en la gama de capacidad, y esa brecha no se cierra rápido, porque los fabricantes de NAND destinan su capacidad limitada más bien a los SSD empresariales de alto margen. El resultado es que el petabyte marginal de datos de IA acaba en platos magnéticos. En contra de la intuición, la IA no mata a los discos duros: agranda su mercado.