Altman dice que correr IA en casa desperdicia la memoria que hoy escasea

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, afirmó que ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en computadoras domésticas es una mala asignación de memoria DRAM. El punto de partida es un dato que duele en el bolsillo: el precio de ese componente subió entre un 90% y un 95% en el primer trimestre de 2026.

Según el empresario, la memoria de una PC pasa inactiva la mayor parte del día. Él cifra esa subutilización en un 5% del tiempo de uso efectivo. Ojo con esto: la comparación que propone es con un centro de datos, que puede aprovechar la misma memoria las 24 horas.

Qué dice Altman y dónde lo dijo

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

La frase la pronunció durante una entrevista con John Collison, cofundador de Stripe. Altman también se refirió a quienes creen que el problema ya está resuelto porque existen modelos de código abierto que se pueden correr en equipos propios.

Los tres puntos de su argumento

• La memoria de una PC se usa apenas un 5% del tiempo efectivo.
• Un centro de datos la aprovecha durante las 24 horas del día.
• Con oferta restringida, repartirla en millones de equipos baja el rendimiento global.

El mercado le da algo de razón. Según TrendForce, la DRAM encareció entre un 90% y un 95% en el primer trimestre de 2026. Fabricantes como Micron y SK Hynix no llegan a escalar la producción al ritmo que piden los grandes operadores de IA, y varias compañías ya están redirigiendo capacidad hacia memoria HBM, aunque ampliar plantas toma más de un trimestre.

Del otro lado, quienes defienden la IA local responden con el argumento de la privacidad: procesar los datos sin enviarlos a servidores externos. Es el punto que sostiene la discusión mientras la memoria sigue cara.