Altman dice que correr IA en la compu de casa desperdicia memoria que escasea

Si te preguntaste por qué la memoria de tu compu se volvió tan cara, el director ejecutivo de OpenAI tiene una respuesta bastante directa: para él, usarla para correr modelos de inteligencia artificial en casa es un mal negocio.

Memoria parada la mayor parte del día

Sam Altman calculó que la DRAM instalada en una computadora personal se aprovecha apenas un 5% del tiempo de uso efectivo. La DRAM es la memoria de trabajo del equipo, y el problema, según él, es que ese componente escasea en todo el mundo.

En una entrevista en el pódcast Cheeky Pint, conducido por John Collison, cofundador de Stripe, resumió su postura:

“La inferencia local es una terrible asignación de recursos escasos.”Sam Altman

La lógica de concentrar

El argumento compara eficiencia: un centro de datos puede usar la misma memoria las 24 horas, mientras que una computadora personal la usa una fracción mínima del día. Con oferta restringida, dispersarla en millones de equipos bajaría el rendimiento global.

Qué dicen los números

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 escalar la producción al ritmo de los grandes operadores de centros de datos, y varias empresas redirigen capacidad hacia la memoria HBM, de alto rendimiento, aunque ampliar plantas lleva más de un trimestre.

Del otro lado, quienes defienden la IA local ponen el foco en la privacidad: procesar datos sin enviarlos a servidores externos. Ahí está el choque entre eficiencia en la nube y control de los datos en el propio equipo.