Altman dice que tener IA en la compu es tirar la memoria por la ventana

Sam Altman volvió a poner el dedo en una llaga que duele en los bolsillos. Según el director ejecutivo de OpenAI, correr modelos de inteligencia artificial directamente en las computadoras de casa es una mala asignación de la memoria DRAM, justo cuando ese componente está carísimo.

Qué dijo Altman

Altman calculó que la memoria instalada en una computadora personal se usa apenas un 5% del tiempo de uso efectivo. Lo planteó como un problema de recursos escasos en un momento en que el componente faltan en todo el mundo.

“La inferencia local es una terrible asignación de recursos escasos.”Sam Altman, en el pódcast Cheeky Pint

La declaración fue hecha en una entrevista con John Collison, cofundador de Stripe. Allí cuestionó la idea de que el problema ya esté resuelto solo porque existen modelos de código abierto que se pueden ejecutar en equipos propios.

El argumento de la eficiencia

• Un centro de datos puede aprovechar la misma memoria las 24 horas del día.
• Una computadora personal la usa una fracción mínima del día.
• Con oferta restringida, repartir ese recurso en millones de equipos reduce el rendimiento global, según Altman.

Los números del mercado le dan algo de razón. 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 logran producir al ritmo que piden los grandes operadores de centros de datos, y algunas compañías ya están reorientando capacidad hacia la memoria HBM, aunque ampliar las plantas lleva más de un trimestre.

Del otro lado, quienes defienden la IA local ponen el foco en la privacidad: procesar los datos sin mandarlos a servidores externos. Es la discusión de fondo, y está lejos de cerrarse.