Altman cuestiona la IA en PC por el uso de una memoria cada vez más escasa
El CEO de OpenAI sostiene que ejecutar modelos en equipos domésticos desaprovecha la DRAM en un momento de precios en alza, mientras los defensores de la IA local invocan la privacidad.
Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, sostuvo que correr modelos de inteligencia artificial directamente en computadoras domésticas representa una mala asignación de la memoria DRAM. Según su planteo, ese recurso debería concentrarse en centros de datos de uso continuo para obtener un mayor rendimiento.
Una memoria que permanece inactiva
La memoria DRAM instalada en una computadora personal permanece inactiva la mayor parte del día. Altman cifró esa subutilización en un 5% del tiempo de uso efectivo y la presentó como un problema de asignación de recursos, en un contexto en que el componente escasea a nivel global.
“La inferencia local es una terrible asignación de recursos escasos.”Sam Altman
Las declaraciones se produjeron durante una entrevista en el pódcast Cheeky Pint, conducido por John Collison, cofundador de Stripe. La inferencia local consiste en ejecutar un modelo de inteligencia artificial directamente en el dispositivo del usuario, sin enviar las consultas a servidores remotos, una práctica que creció junto con la disponibilidad de modelos de código abierto para hardware doméstico de gama media o alta.
El argumento de la eficiencia
- Un centro de datos puede aprovechar la misma memoria las 24 horas del día.
- Una computadora personal usa esa memoria solo una fracción mínima del día.
- En un contexto de oferta restringida, dispersar el recurso en millones de equipos individuales reduce el rendimiento global del sistema.
El contexto del mercado
Los datos del mercado respaldan en parte el diagnóstico. Según TrendForce, los precios de la DRAM aumentaron entre un 90% y un 95% durante el primer trimestre de 2026. Fabricantes como Micron y SK Hynix no logran escalar la producción al ritmo que exigen los grandes operadores de centros de datos dedicados a IA, y varias compañías comenzaron a redirigir capacidad hacia memoria HBM, aunque ampliar plantas especializadas demanda más de un trimestre.
Del lado de quienes defienden la IA local, el argumento central es la privacidad: procesar los datos sin enviarlos a servidores externos.
