Sam Altman ha discusso dell’allocazione delle risorse informatiche durante un’apparizione al podcast Cheeky Pint di John Collison. Il CEO di OpenAI ha prestato particolare attenzione all’IA locale, nella quale gli utenti eseguono modelli aperti sui propri computer invece di affidarsi ai data center cloud.
Altman ha descritto l’inferenza locale come un uso inefficiente delle risorse scarse. Ha sostenuto che molte persone dispongono di computer dotati di DRAM utilizzata solo per circa il 5% del tempo, mentre l’infrastruttura cloud può concentrare quella memoria e mantenerla operativa in modo più intensivo.
Secondo Altman, l’attuale carenza di memoria rende questo contrasto particolarmente importante. Ha affermato che, finché l’offerta rimarrà limitata, la priorità dovrebbe essere massimizzare l’utilizzo nei data center invece di distribuire la memoria tra i singoli computer domestici.
I commenti sono arrivati nel corso di una discussione più ampia sulla carenza di capacità di calcolo e sulla difficoltà di aumentare rapidamente la produzione di memoria. Micron, Samsung e SK Hynix controllano la produzione globale di DRAM e il testo originale afferma che TrendForce ha riferito aumenti dei prezzi compresi tra il 90% e il 95% durante il primo trimestre del 2026.
I produttori di memoria hanno annunciato nuovi impianti di produzione e hanno inoltre spostato la capacità verso l’HBM per i data center, riducendo parte della produzione destinata ai consumatori. Tuttavia, ampliare la produzione di memoria avanzata non può essere fatto immediatamente, e ciò ha contribuito alla pressione sull’offerta.
Altman ha inoltre sottolineato la necessità di nuovi partecipanti nella catena di approvvigionamento. OpenAI sta sviluppando chip personalizzati con Broadcom, mentre aziende tra cui SpaceX, Amazon, Meta, Microsoft e Google stanno lavorando anch’esse su hardware o infrastrutture destinati a soddisfare le proprie esigenze di calcolo. Anche i chip personalizzati richiederebbero comunque DRAM, sebbene potrebbero consentire di ottimizzare più precisamente i sistemi in base ai loro carichi di lavoro.
La posizione di OpenAI sui modelli locali aggiunge un ulteriore elemento al dibattito. Nell’agosto del 2025, l’azienda ha lanciato gpt-oss, i suoi primi modelli open-weight dai tempi di GPT-2, progettati per funzionare localmente. All’inizio dello stesso anno, Altman aveva inoltre affermato che OpenAI si era sbagliata riguardo all’open source.
Gli utenti che eseguono l’IA localmente possono tuttavia avere motivazioni estranee all’efficienza nell’uso delle risorse. Il testo originale evidenzia la privacy, il funzionamento offline e le esigenze specifiche come possibili motivazioni, in particolare per le persone che non vogliono dipendere da un’azienda come OpenAI. Da questa prospettiva, il valore dell’inferenza locale non si misura soltanto in base alla frequenza con cui viene utilizzata la memoria del computer.
Fonti: Xataka.