Si llegaste aquí intentando desfragmentar una memoria USB o usar TRIM en una unidad flash USB, la razón por la que terminaste en un callejón sin salida es simple: esas herramientas no se aplican a las memorias USB de la misma manera que sí se aplican a los discos duros y a los SSD.

Encontraste este artículo porque estás intentando desfragmentar una memoria USB o usar TRIM en una unidad flash USB, y probablemente ya notaste algo frustrante – no existe ninguna opción para hacer ninguna de las dos cosas. No hay ajuste, no hay herramienta, no hay nada que funcione como sí ocurre con un disco duro o un SSD. Eso no es un error, ni es algo escondido en algún menú. Simplemente no puedes desfragmentar ni usar TRIM de forma confiable en una memoria USB, y una vez que entiendes cómo funcionan estos dispositivos, la razón se vuelve bastante clara.

En cuanto empiezas a fijarte en cómo los sistemas de IA están moviendo realmente los datos, te das cuenta bastante rápido de que el problema no es solo tener procesadores más rápidos o más almacenamiento, sino qué ocurre entre esas capas y cuántas veces el sistema se ve obligado a esperar.

En el artículo anterior sobre High Bandwidth Memory, el enfoque estaba en mantener los datos lo más cerca posible del procesador para que la GPU no se quede parada. Esa es la parte superior de la pila y es fundamental, pero solo resuelve una parte del problema, porque no todo puede vivir ahí.

En cuanto el conjunto de trabajo crece más allá de lo que cabe en ese nivel inmediato, vuelves a mover datos entre DRAM y NAND, y es ahí donde todo empieza a sentirse desequilibrado. La DRAM es rápida y responde bien, pero es cara y no se puede escalar sin límite. El NAND es mucho más práctico en términos de capacidad, pero incluso un buen flash introduce suficiente latencia como para que se note cuando el sistema está bajo carga constante.

Ese espacio intermedio es donde Storage Class Memory empieza a tener sentido. No como algo nuevo que sustituya a uno de los dos lados, sino como una forma de suavizar el paso de uno a otro para que el sistema no esté saltando continuamente entre muy rápido y claramente más lento.

Si quieres ver el contexto completo de por qué están apareciendo estas capas, esto conecta directamente con el artículo principal aquí: NAND no va a desaparecer, pero los servidores de IA ahora dependen de algo más que solo flash.

Durante más de dos décadas, GetUSB ha estado analizando cómo se mueve realmente la información, no solo cómo se presenta en marketing. En ese tiempo, hemos visto cómo el almacenamiento ha evolucionado a través de varios ciclos, desde la caída de los discos mecánicos hasta el auge del flash, y más recientemente hacia sistemas donde el almacenamiento ya no es solo un componente pasivo, sino parte activa de la infraestructura.

Lo que está ocurriendo ahora con la infraestructura de IA se siente como otro de esos puntos de transición, pero impulsado por un tipo de presión diferente.

La memoria NAND no va a desaparecer, y realmente no hay discusión sobre eso. Sigue siendo la base del almacenamiento moderno, y hace ese trabajo extremadamente bien. Al mismo tiempo, la demanda de NAND ha ido aumentando rápidamente, en gran parte debido a las cargas de trabajo de IA que requieren conjuntos de datos enormes y acceso constante a ellos. Esa demanda está empezando a chocar con la oferta de formas que cada vez son más difíciles de ignorar, ya sea en forma de presión en precios, asignaciones más ajustadas o simplemente tiempos de entrega más largos para grandes implementaciones.

Cuando este tipo de desequilibrio empieza a aparecer, la industria no se queda quieta esperando a que todo se normalice. Empieza a buscar otras formas de resolver el problema, y ahí es donde las cosas comienzan a cambiar.

Hay un momento que casi todo mundo ha vivido, aunque no lo piense demasiado en ese instante. Conectas una memoria USB, empiezas a mover archivos y algo simplemente no se siente bien. No está rota, no está muerta y técnicamente está haciendo su trabajo, pero hay como una pequeña duda en cómo se comporta. Tal vez la velocidad de transferencia se cae sin razón clara, tal vez se desconecta una vez y luego vuelve, tal vez se calienta más de lo normal. Y luego, al día siguiente, agarras otra memoria – misma capacidad, más o menos el mismo look, quizá hasta de la misma familia de marca – y esa se comporta perfecto. Transferencias suaves, sin fallas, sin drama. Simplemente funciona.

Lo interesante es que, por dentro, esas dos memorias pueden ser muchísimo más parecidas de lo que uno imagina. En muchos casos están hechas con exactamente la misma familia de controlador y exactamente el mismo tipo de memoria NAND flash. En papel son prácticamente idénticas. Y aun así, en el mundo real, se comportan como si fueran productos completamente distintos.

La nueva memoria USB de Raspberry Pi parece una implementación sólida de una tecnología de controlador ya conocida, no una nueva invención en almacenamiento.

El equipo de Raspberry Pi presentó recientemente una memoria USB de su propia marca, pensada para desarrolladores y entusiastas que quieren almacenamiento removible confiable para sus placas y sistemas. En papel, el dispositivo se ve bien armado: carcasa de aluminio, velocidades sostenidas bastante decentes y funciones de firmware que normalmente se asocian con productos flash de mejor calidad.

Hay una parte del anuncio que llama la atención de inmediato: la descripción del comportamiento de la caché pseudo-SLC usada para acelerar escrituras en NAND QLC. Si uno lo lee rápido, ese lenguaje puede sonar como algo propietario o fuera de lo común. No lo es. Es una técnica estándar usada en todo el almacenamiento flash moderno.

Vale la pena tener clara esa diferencia porque ayuda a separar un producto realmente mejor hecho de una afirmación que hace sonar exótica una función totalmente normal del controlador.

En un sistema diseñado para predecirlo todo, el cambio más pequeño terminó siendo lo único que realmente importaba.

El modelo que comenzó a desviarse

Decían que el sistema ya no podía equivocarse, no después de todo lo que se había volcado en él – los datos, la capacidad de cómputo, las correcciones infinitas apiladas sobre otras correcciones, hasta que la máquina no solo aprendía el mundo, sino que empezaba a anticiparlo de formas que incomodaron a la gente durante aproximadamente una semana… y después la volvieron dependiente.

Los mercados se estabilizaban antes de moverse. El clima coincidía con las proyecciones. El comportamiento empezó a seguir al modelo en lugar de a la realidad. Con el tiempo, nadie preguntaba ya qué iba a pasar – preguntaban qué decía el sistema que iba a pasar, y resultaba lo suficientemente cercano como para que la diferencia dejara de importar.

Lo llamaban convergencia.

Yo lo llamaba una correa.

No se suponía que estuviera ni remotamente cerca de algo así, pero sistemas como ese no fallan de forma limpia y no fallan donde uno espera. Primero se desplazan, lo justo para que quienes están más cerca puedan explicarlo y restarle importancia.

Los sistemas de inteligencia artificial no suelen ralentizarse por limitaciones de cálculo, sino porque el sistema no puede mover los datos lo suficientemente rápido como para mantener al procesador constantemente alimentado de información.

En otras palabras, el cuello de botella no está en la capacidad de procesar datos, sino en la capacidad de entregar esos datos a la velocidad que requieren las cargas de trabajo modernas de IA.

Aquí es donde la High Bandwidth Memory (HBM) se convierte en una parte importante de la arquitectura.

Para una visión más amplia de cómo la memoria está evolucionando más allá del flash y por qué los sistemas de IA ahora dependen de múltiples niveles, consulta nuestro análisis principal: NAND no va a desaparecer, pero los servidores de IA ahora dependen de algo más que solo flash.

Cada año, sin fallar, vuelven a aparecer los mismos artículos.

“Las mejores memorias USB de 2026.” “Las 10 USB más rápidas que puedes comprar.” “Qué USB deberías comprar ahora mismo.”

Todos siguen la misma receta. Un puñado de marcas conocidas, algunos gráficos de benchmark, quizá un comentario sobre la calidad de construcción… y al final una clasificación que suena lo suficientemente seria como para que hagas clic — y ellos ganen comisión.

A primera vista parece útil. Antes, la velocidad sí marcaba una diferencia real. La capacidad también. Y la reputación de marca era más fácil de juzgar desde fuera.

Pero aquí está el problema: esas listas intentan resolver algo que ya no es el verdadero problema.

La mayoría de la gente compra una memoria USB igual que compra un paquete de bolígrafos — coge lo más barato, asume que todos funcionan igual y listo.

Y siendo justos, para transferencias básicas de archivos, esa suposición no es del todo incorrecta.

Pero si alguna vez has tenido problemas de integridad de datos, rendimiento inconsistente o has intentado hacer algo más avanzado como protección contra escritura o distribución controlada, seguro que te has dado cuenta de algo: no todas las memorias USB se comportan igual.

La diferencia no está en la carcasa de plástico. Ni siquiera en la memoria NAND.

Está en el controlador — y más concretamente, en cómo ese controlador está integrado dentro del dispositivo.

A primera vista, la mayoría de los dispositivos de almacenamiento USB parecen hacer exactamente lo mismo. Los conectas, la computadora los reconoce, aparece una letra de unidad y empiezas a mover archivos. Del lado del usuario, normalmente ahí termina la historia.

Pero debajo de ese momento tan simple, no todos los dispositivos USB se comunican con la computadora de la misma manera.

Algunos dispositivos se montan y se enumeran usando BOT, que significa Bulk-Only Transport. Otros, sobre todo los dispositivos USB 3.x y USB 3.2 más enfocados en rendimiento, pueden usar UASP, abreviatura de USB Attached SCSI Protocol. Para la mayoría de la gente, esos nombres no significan nada. Para equipos de TI, desarrolladores de software y empresas que están validando memorias USB para un flujo de trabajo, sí pueden importar bastante.

Piensa en esto como un puente de un carril contra una autopista de varios carriles

Una buena forma de entender la diferencia es pensar en el tráfico.