Altman cuestiona la IA local por el uso de la memoria DRAM en plena escasez

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, sostuvo que correr modelos de inteligencia artificial directamente en computadoras domésticas implica una mala asignación de la memoria DRAM, un componente cuyo precio subió entre un 90% y un 95% durante el primer trimestre de 2026. Según su planteo, concentrar ese recurso en centros de datos de uso continuo permitiría obtener un mayor rendimiento global.

Una memoria que permanece inactiva

La memoria instalada en una computadora personal permanece inactiva la mayor parte del día. Altman cuantificó esa subutilización en un 5% del tiempo de uso efectivo y la presentó como un problema de asignación de recursos en un momento en que el componente escasea a nivel mundial.

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

Las declaraciones fueron realizadas durante una entrevista en el pódcast Cheeky Pint, conducido por John Collison, cofundador de Stripe. Allí Altman señaló que mucha gente quiere inferencia local y que suele asumir que el problema está resuelto porque existen modelos de código abierto que pueden ejecutarse en equipos propios.

Qué es la inferencia local y qué datos respaldan el diagnóstico

La inferencia local consiste en ejecutar un modelo de inteligencia artificial en el dispositivo del usuario, sin enviar las consultas a servidores remotos. La práctica ganó popularidad junto con la disponibilidad de modelos de código abierto que pueden instalarse en hardware doméstico de gama media o alta.

• Según TrendForce, los precios de la DRAM aumentaron entre un 90% y un 95% durante el primer trimestre de 2026.
• Los principales fabricantes, entre ellos Micron y SK Hynix, no logran escalar la producción al ritmo que exigen los grandes operadores de centros de datos dedicados a IA.
• Varias compañías comenzaron a redirigir capacidad de fabricación hacia memoria HBM, de alto rendimiento, aunque ampliar plantas especializadas demanda más de un trimestre.

Quienes defienden la IA local responden con el argumento de la privacidad, que consiste en procesar los datos sin enviarlos a servidores externos. El material disponible no permite describir en detalle el desarrollo completo de esa posición.