Memoria escasa y IA local: la advertencia de Altman sobre el uso de la DRAM en equipos personales

El precio de la memoria DRAM subió entre un 90% y un 95% durante el primer trimestre de 2026, según datos de TrendForce. En ese contexto de escasez, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, sostuvo que correr modelos de inteligencia artificial directamente en computadoras domésticas representa una mala asignación de ese recurso.

Altman cifró en un 5% el tiempo de uso efectivo en que la memoria instalada en una computadora personal está realmente en actividad, ya que el resto del día permanece inactiva. Lo presentó como un problema de asignación de recursos en un momento en que el componente escasea a nivel global.

“La inferencia local es una terrible asignación de recursos escasos.”Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, en el pódcast Cheeky Pint, conducido por John Collison

El argumento de la eficiencia

La comparación que plantea el ejecutivo se apoya en la eficiencia. Un centro de datos puede aprovechar la misma memoria las 24 horas, mientras que una computadora personal la usa solo una fracción mínima del día. Según su razonamiento, en un escenario de oferta restringida, repartir ese recurso entre millones de equipos individuales reduce el rendimiento global del sistema.

La respuesta desde la privacidad

Quienes defienden la IA local responden con el argumento de la privacidad, que consiste en procesar datos sin enviarlos a servidores externos. Ese planteo enfrenta directamente la lógica de concentrar la capacidad de cómputo en la nube que propone Altman.