Altman cuestiona la IA en la PC por el uso de una memoria cada vez más cara
El director de OpenAI sostiene que la memoria DRAM rinde más en centros de datos que en computadoras personales, en un contexto de precios en alza.
Pensá en la memoria RAM de tu compu como un escritorio: sirve para tener a mano lo que estás usando. El problema, según Sam Altman, es que ese escritorio pasa casi todo el día vacío. Lo dijo en una entrevista en el pódcast Cheeky Pint, conducido por John Collison, cofundador de Stripe.
Una mala asignación de recursos
Altman cifró la subutilización de la DRAM instalada en equipos domésticos en un 5% del tiempo de uso efectivo. Para él, ejecutar modelos de inteligencia artificial en el propio dispositivo es una forma ineficiente de usar un componente que escasea en todo el mundo.
“La inferencia local es una terrible asignación de recursos escasos.”Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI
La inferencia local consiste en correr el modelo directamente en el equipo, sin mandar las consultas a servidores remotos. La práctica ganó terreno junto con los modelos de código abierto que se pueden instalar en hardware doméstico de gama media o alta.
Los números del mercado
Según TrendForce, los precios de la DRAM subieron entre un 90% y un 95% durante el primer trimestre de 2026. Fabricantes como Micron y SK Hynix no llegan a escalar la producción al ritmo que piden los grandes operadores de centros de datos dedicados a IA, y varias compañías empezaron a volcar capacidad hacia la memoria HBM, la de alto rendimiento.
Quienes defienden la IA local responden con un argumento distinto: la privacidad. Procesar los datos en el propio equipo evita enviarlos a servidores externos, y ese es el punto en el que la discusión se pone más densa.
