El encarecimiento de las tarjetas gráficas dificulta la ejecución local de IA, según Sam Altman

El precio de las tarjetas gráficas ha subido tanto que muchos usuarios consideran imposible adquirir un equipo capaz de ejecutar IA local.

El encarecimiento de las tarjetas gráficas

Según datos de Price Squirrel publicados en Reddit, las tarjetas gráficas han aumentado más de un 30 % en los últimos tres meses. La RTX 5090, por ejemplo, ha doblado su precio original. Incluso los modelos de segunda mano han subido: una RTX 3090 de seis años se vende por encima de los mil euros en plataformas como Wallapop.

Esta tendencia afecta tanto a jugadores como a quienes buscan un banco de pruebas para IA. La falta de presupuesto para una RTX 4060 “modesta” se vuelve habitual entre los entusiastas.

Impacto de la IA en la cadena de suministro

Los centros de datos prefieren componentes de alta velocidad como HBM, fabricados por Samsung, SK Hynix y Micron, en lugar de GDDR para tarjetas gráficas. Estas empresas encuentran más rentable producir HBM para aceleradores de IA, lo que encarece la tecnología en general.

Los centros de datos compran en gran volumen y a futuro, lo que les permite amortizar parte del aumento de costes. Sin embargo, la práctica no siempre garantiza una recuperación clara de la inversión.

Declaraciones de Sam Altman

La semana pasada Sam Altman afirmó que «La inferencia local es una terrible asignación de recursos escasos». Con esa frase, el CEO de OpenAI dejó claro que prefiere que los usuarios empleen sus servicios en la nube en lugar de ejecutar modelos en sus propios equipos.

Altman argumenta que gran parte del uso de ChatGPT o Claude podría cubrirse con una buena tarjeta y modelos open source como GLM, DeepSeek o Qwen, pero considera que esa autonomía no es deseable para las grandes empresas de IA.

Consecuencias para usuarios y empresas

Los usuarios se ven obligados a pagar precios elevados o a renunciar a la ejecución local de IA. Las empresas como OpenAI, xAI y Anthropic, que solo ofrecen acceso a sus modelos mediante servidores, se benefician de esta barrera de entrada.

Mientras tanto, proyectos como DeepSeek o Z.ai publican sus modelos en abierto y cobran por su uso en la nube, creando una dinámica donde la escasez de hardware favorece a los proveedores de servicios centralizados.

Por qué importa

Si el encarecimiento de las tarjetas gráficas persiste, los usuarios españoles podrían enfrentar mayores dificultades para acceder a herramientas de IA sin depender de servicios externos. Esto limitaría la autonomía tecnológica y podría consolidar el dominio de unas pocas empresas en el mercado de la IA.

Fuente: Xataka. Este artículo es una elaboración propia de TecnoPunta a partir de la información publicada.

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