Sam Altman: la IA local, una terrible asignación

Sam Altman cree que la IA local es un desperdicio, y lo dijo con todas las letras. En Cheeky Pint, el pódcast que presenta John Collison, cofundador de Stripe, el CEO de OpenAI calificó la inferencia local — correr modelos abiertos en el ordenador de cada uno, sin nube de por medio — como «una terrible asignación de recursos escasos». El recurso escaso del que habla no es el cómputo: es la DRAM, la memoria de trabajo de cada equipo.

El argumento completo, tal como lo recoge Xataka, es de utilización pura. Mucha gente da el problema por resuelto porque existen modelos de código abierto que corren en casa y ya no harían falta tantos centros de datos. Desde una perspectiva de asignación global, responde Altman, resulta «bastante terrible» que cada persona guarde en su PC una parte de la limitada reserva mundial de DRAM, utilizada apenas el 5 % del tiempo. En un suministro crítico tan restringido, afirmó, «quieres la máxima concentración en la nube». Y cerró admitiendo la paradoja: «la idea de la gente es la contraria». Llevado a su extremo, el planteamiento es que toda la capacidad mundial de memoria debería ir ahora mismo a los centros de datos, y no a los equipos caseros.

La memoria que duerme en millones de casas

La cifra del 5 % la puso el propio Altman en la conversación, sin estudio que la acompañe. La tesis es de rendimiento: un centro de datos mantiene su memoria trabajando de forma casi continua para miles de usuarios que se turnan, mientras la de un ordenador doméstico pasa la mayor parte del día sin que ningún modelo la toque. Repartida entre millones de equipos, esa memoria rinde poco; concentrada en unos pocos edificios, trabaja sin descanso.

Frente a eso está la otra cara, y la deja clara la propia nota. Quien monta un modelo en local rara vez lo hace por capricho: busca privacidad — lo que se procesa en casa no viaja a los servidores de ChatGPT —, trabaja sin conexión o tiene una necesidad concreta que un servicio generalista no cubre. Xataka lee la frase con sorna y la conecta con el meme de «que me quedo sin comer»: quien pide concentrar la memoria mundial es, a la vez, quien más memoria está consumiendo con su propia infraestructura.

Fábricas que no dan abasto y precios por las nubes

La declaración llegó dentro de una conversación sobre la escasez de cómputo, con un diagnóstico de fondo: el mercado no está respondiendo como debería. Micron, Samsung y SK Hynix controlan la producción global de DRAM y no logran ampliarla al ritmo que demandan los hiperescaladores; aun con los tremendos beneficios de los últimos doce meses, mantienen una inversión conservadora. Las tres han recortado incluso la producción de chips de consumo para volcar la maquinaria en la memoria HBM de los centros de datos: la escasez de memoria que SK hynix ya proyecta hasta 2030 tiene ahí una de sus raíces. Las tres mueven ficha para habilitar nuevas plantas, pero una fábrica de memoria de alto rendimiento no se levanta de la noche a la mañana.

El efecto llega al bolsillo. Xataka cita datos de TrendForce con subidas del precio de la DRAM de entre el 90 % y el 95 % solo en el primer trimestre de 2026, y nada apunta a una caída a corto plazo. Hace cinco años nadie lo habría adivinado, con la memoria por los suelos; hoy es un bien crítico. China lleva meses postulándose como alternativa en el segmento, pero de momento compite en la memoria de consumo, lejos de esa HBM de vanguardia que exige la inteligencia artificial.

Su remedio: nuevos actores y chips propios

Su salida no pasa por repartir mejor la memoria que existe: pasa por sumar jugadores a la cadena de suministro. OpenAI desarrolla chips propios de la mano de Broadcom — el proyecto responde al nombre de Jalapeño — y un chip a medida permite optimizar todo el conjunto, aunque siga necesitando DRAM. SpaceX anda en las mismas, igual que Amazon, Meta y Microsoft, y Google acumula ventaja con sus TPU. La nota lo remata con ironía: la otra «solución» sería que cada usuario sea generoso y no compre los componentes que podría usar OpenAI.

Queda la contradicción de la propia casa. En agosto de 2025, OpenAI lanzó gpt-oss, sus primeros pesos abiertos desde GPT-2, pensados precisamente para ejecutarse en local, y unos meses antes el propio Altman había admitido que la compañía estuvo equivocada con el código abierto. Claro que a comienzos de 2025 no existía la crisis actual de la DRAM. La duda que deja el cierre de la nota es de escala: buena parte de la gente ni siquiera paga por la inteligencia artificial, dado que lo gratuito ya cubre lo que necesita, así que está por ver cuánto daño real puede hacerle a la cadena un segmento de usuarios que corre sus modelos en casa.

Fuente: Xataka

La entrada Sam Altman: la IA local, una terrible asignación se publicó primero en Tecnología Geek.