Sam Altman cuestiona correr IA en la PC de casa mientras la memoria se vuelve un bien escaso

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, sostuvo que ejecutar modelos de inteligencia artificial en computadoras domésticas es una mala asignación de la memoria DRAM, un componente que encareció fuerte en lo que va de 2026.

Una memoria que casi no se usa

Según Altman, la memoria instalada en una computadora personal permanece inactiva la mayor parte del día. Él estimó que el uso efectivo ronda el 5% del tiempo y lo planteó como un problema de recursos en un momento en que el componente escasea a nivel global.

La inferencia local, es decir, ejecutar un modelo de IA directamente en el dispositivo del usuario sin enviar las consultas a servidores remotos, se volvió más común gracias a modelos de código abierto que pueden instalarse en equipos de gama media o alta. Pensalo como tener una cocina industrial en casa que solo se prende una hora por día: el equipo está, pero rinde muy por debajo de su capacidad.

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

Lo que 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 aumentar la producción al ritmo que piden los grandes operadores de centros de datos, y varias empresas empezaron a redirigir capacidad hacia memoria HBM, aunque ampliar las plantas lleva más de un trimestre.

Quienes defienden la IA local responden con el argumento de la privacidad: procesar los datos en el propio equipo, sin enviarlos a servidores externos. Es el punto de tensión que queda planteado entre la eficiencia que describe Altman y esa razón de uso.