Sam Altman habló sobre la asignación de recursos informáticos durante una aparición en el pódcast Cheeky Pint, de John Collison. El director ejecutivo de OpenAI centró especialmente su atención en la IA local, en la que los usuarios ejecutan modelos abiertos en sus propios ordenadores en lugar de depender de centros de datos en la nube.
Altman describió la inferencia local como un uso deficiente de recursos escasos. Argumentó que muchas personas tienen ordenadores equipados con DRAM que se utiliza solo alrededor del 5% del tiempo, mientras que la infraestructura en la nube puede concentrar esa memoria y mantenerla funcionando de forma más intensiva.
Según Altman, la actual escasez de memoria hace que ese contraste sea especialmente importante. Dijo que, mientras la oferta siga restringida, la prioridad debería ser maximizar la utilización en los centros de datos en lugar de distribuir la memoria entre ordenadores domésticos individuales.
Los comentarios se produjeron durante una conversación más amplia sobre la escasez de capacidad informática y la dificultad de ampliar rápidamente la producción de memoria. Micron, Samsung y SK Hynix controlan la producción mundial de DRAM, y el texto fuente indica que TrendForce informó de aumentos de precios de entre el 90% y el 95% durante el primer trimestre de 2026.
Los fabricantes de memoria han anunciado nuevas instalaciones de producción y también han trasladado capacidad hacia la HBM para centros de datos, reduciendo parte de la producción orientada a los consumidores. Sin embargo, ampliar la producción de memoria avanzada no puede hacerse de inmediato, lo que ha contribuido a la presión sobre la oferta.
Altman también señaló la necesidad de nuevos participantes en la cadena de suministro. OpenAI está desarrollando chips personalizados con Broadcom, mientras que empresas como SpaceX, Amazon, Meta, Microsoft y Google también trabajan en hardware o infraestructura destinada a cubrir sus necesidades informáticas. Incluso los chips personalizados seguirían necesitando DRAM, aunque podrían permitir optimizar más estrechamente los sistemas para sus cargas de trabajo.
La postura de OpenAI sobre los modelos locales añade otro elemento al debate. En agosto de 2025, la empresa lanzó gpt-oss, sus primeros modelos de pesos abiertos desde GPT-2, diseñados para ejecutarse localmente. Altman también había dicho a principios de ese año que OpenAI se había equivocado respecto al código abierto.
No obstante, los usuarios que ejecutan IA localmente pueden tener motivos no relacionados con la eficiencia de los recursos. El texto fuente destaca la privacidad, el funcionamiento sin conexión y los requisitos específicos como posibles motivaciones, especialmente para las personas que no quieren depender de una empresa como OpenAI. Desde esa perspectiva, el valor de la inferencia local no se mide únicamente por la frecuencia con la que se utiliza la memoria del ordenador.
Fuentes: Xataka.