Sam Altman advierte que ejecutar IA en ordenadores personales es un desperdicio de la escasa DRAM
Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, ha calificado la ejecución de modelos de inteligencia artificial en ordenadores personales como un «terrible desperdicio de recursos escasos». En el podcast Cheeky Pint, conducido por John Collison, cofundador de Stripe, Altman explicó que la mayoría de la memoria DRAM de los PCs se utiliza apenas el 5 % del tiempo, lo que resulta ineficiente en un contexto de escasez global de este tipo de memoria.
Contexto de la declaración
Durante la entrevista, que también contó con la presencia de Susan Li, directora financiera de Meta, Altman abordó la tendencia creciente de usuarios que descargan modelos abiertos y los ejecutan localmente, sin depender de la nube. Según sus palabras, la inferencia local supone «una terrible asignación de recursos escasos» porque la DRAM disponible es limitada y su uso óptimo se logra en centros de datos, donde la capacidad de aprovechamiento es mucho mayor.
Escasez y precios de la DRAM
Altman subrayó que los principales fabricantes de memoria –Micron, Samsung y SK Hynix– no pueden incrementar la producción al ritmo que exigen los hiperescaladores. TrendForce informó que los precios de la DRAM aumentaron entre un 90 % y un 95 % en el primer trimestre de 2026 y que no se prevé una caída a corto plazo. En este escenario, la prioridad, según Altman, debería ser destinar la capacidad mundial a los centros de datos y no a equipos domésticos.
Reacciones y alternativas
El comentario surgió mientras se discutía la escasez de cómputo y la respuesta del mercado. Altman señaló que, pese a los beneficios obtenidos por los fabricantes de memoria en los últimos doce meses, la inversión sigue siendo conservadora. Las tres grandes empresas están habilitando nuevas plantas y priorizando la producción de memoria HBM para centros de datos, aunque cambiar la capacidad de producción no es inmediato.
Como posible solución, Altman mencionó la necesidad de que nuevos actores entren en la cadena de suministro. OpenAI, por ejemplo, está desarrollando chips propios en colaboración con Broadcom (proyecto «Jalapeño»), lo que permitiría una mayor optimización del uso de DRAM. Empresas como SpaceX, Amazon, Meta, Microsoft y Google también están trabajando en sus propios diseños de hardware, como las TPU de Google.
Historia reciente de OpenAI y la IA local
En agosto de 2025 OpenAI lanzó gpt‑oss, una versión de código abierto basada en GPT‑2 diseñada para ejecutarse en local. Altman había admitido en enero de ese mismo año que la compañía había subestimado el impacto del código abierto. Sin embargo, la crisis actual de la DRAM, que no existía en 2025, ha cambiado la perspectiva de la empresa sobre la viabilidad de la inferencia local.
Perspectivas de los usuarios
Algunos usuarios prefieren la IA local por motivos de privacidad, autonomía o falta de confianza en los servicios en la nube. Otros argumentan que las ofertas gratuitas de los grandes proveedores ya cubren sus necesidades, lo que reduce la demanda de soluciones locales. La magnitud del segmento que opta por ejecutar modelos en sus propios equipos sigue sin estar clara.
Por qué importa
Si la tendencia a ejecutar IA en ordenadores personales se mantiene, podría intensificar la presión sobre la oferta limitada de DRAM, encareciendo los componentes de los PCs en España. Por otro lado, una mayor concentración de la carga de trabajo en centros de datos podría mejorar la eficiencia energética y reducir el coste total de la computación para los usuarios finales.
Fuente: Xataka. Este artículo es una elaboración propia de TecnoPunta a partir de la información publicada.
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