Sam Altman discutiu a alocação de recursos computacionais durante uma participação no podcast Cheeky Pint, de John Collison. O CEO da OpenAI deu particular atenção à IA local, na qual os utilizadores executam modelos abertos nos seus próprios computadores em vez de dependerem de centros de dados na nuvem.
Altman descreveu a inferência local como um uso inadequado de recursos escassos. Argumentou que muitas pessoas têm computadores equipados com DRAM que é utilizada apenas cerca de 5% do tempo, enquanto a infraestrutura de nuvem pode concentrar essa memória e mantê-la a funcionar de forma mais intensiva.
Segundo Altman, a atual escassez de memória torna esse contraste especialmente importante. Afirmou que, enquanto a oferta permanecer limitada, a prioridade deverá ser maximizar a utilização nos centros de dados, em vez de distribuir a memória por computadores domésticos individuais.
Os comentários surgiram no âmbito de uma discussão mais ampla sobre a escassez de capacidade computacional e a dificuldade de expandir rapidamente a produção de memória. A Micron, a Samsung e a SK Hynix controlam a produção global de DRAM, e o texto-fonte afirma que a TrendForce registou aumentos de preços entre 90% e 95% durante o primeiro trimestre de 2026.
Os fabricantes de memória anunciaram novas instalações de produção e também transferiram capacidade para HBM destinada a centros de dados, reduzindo parte da produção orientada para o mercado consumidor. No entanto, a expansão da produção de memória avançada não pode ser realizada imediatamente, o que contribuiu para a pressão sobre a oferta.
Altman também apontou para a necessidade de novos participantes na cadeia de fornecimento. A OpenAI está a desenvolver chips personalizados com a Broadcom, enquanto empresas como a SpaceX, a Amazon, a Meta, a Microsoft e a Google também estão a trabalhar em hardware ou infraestrutura destinados a responder às suas necessidades computacionais. Mesmo os chips personalizados continuariam a exigir DRAM, embora pudessem permitir que os sistemas fossem otimizados de forma mais próxima para as suas cargas de trabalho.
A posição da OpenAI sobre os modelos locais acrescenta outro elemento ao debate. Em agosto de 2025, a empresa lançou o gpt-oss, os seus primeiros modelos de pesos abertos desde o GPT-2, concebidos para serem executados localmente. Altman também tinha afirmado no início desse ano que a OpenAI tinha estado errada sobre o código aberto.
Os utilizadores que executam IA localmente podem, ainda assim, ter motivos não relacionados com a eficiência dos recursos. O texto-fonte destaca a privacidade, o funcionamento offline e requisitos específicos como possíveis motivações, particularmente para pessoas que não querem depender de uma empresa como a OpenAI. Dessa perspetiva, o valor da inferência local não é medido apenas pela frequência com que a memória do computador é utilizada.
Fontes: Xataka.