Sam Altman califica de “bastante terrible” que la RAM permanezca inactiva en los computadores y dice que los centros de datos de IA podrían aprovecharla mejor

Sam Altman calificó de "bastante terrible" distribuir la escasa DRAM entre computadores personales donde, según dijo, solo se utiliza ocasionalmente. El director ejecutivo de OpenAI sostuvo que mantener la memoria más ocupada en la nube permitiría aprovechar mejor una oferta limitada.

En una conversación con el cofundador de Stripe, John Collison, emitida el 29 de octubre de 2026 en el pódcast Cheeky Pint, Altman cuestionó la idea de que ejecutar la inteligencia artificial de manera local eliminaría las restricciones de infraestructura. Su argumento se refería a la intensidad con la que se utiliza el hardware una vez fabricado.

Sus declaraciones abordaron la asignación de recursos durante una escasez de suministro. En ese intercambio, no propuso retirar la memoria de los computadores existentes ni restringir la propiedad de computadores personales.

Qué quiso decir Altman con "bastante terrible"

Los comentarios se produjeron cerca del minuto 29 de la entrevista. Altman hablaba de la inferencia local, es decir, de ejecutar un modelo de IA en el propio equipo del usuario.

"Mucha gente quiere inferencia local", dijo. También cuestionó la idea de que ejecutar modelos de código abierto en computadores personales eliminaría la necesidad de contar con infraestructura dentro de los centros de datos.

"Pero desde la perspectiva de la asignación global, en realidad es bastante terrible que todo el mundo tenga una buena cantidad de la oferta limitada de DRAM del mundo sentada en su propio computador", afirmó Altman. Luego describió esa memoria como un recurso utilizado "el 5 % del tiempo".

"Si se intenta hacer frente a un entorno con una oferta tan restringida, se busca la máxima utilización en la nube", añadió. Su argumento era que una infraestructura compartida podría mantener la memoria escasa en funcionamiento de manera más continua.

Qué no demuestra la cifra del 5 %

DRAM significa memoria dinámica de acceso aleatorio. Es la memoria de trabajo que utilizan los computadores. Trasladar el procesamiento de IA de un servicio remoto a un equipo personal cambia el lugar donde se realiza ese procesamiento, pero no elimina sus necesidades de memoria.

El razonamiento de Altman era que asignar hardware a muchos usuarios ocasionales podría ser menos eficiente que agrupar los recursos. Un servicio compartido podría atender las solicitudes de distintos usuarios en diferentes momentos.

Sin embargo, en ese intercambio no citó ninguna fuente ni explicó una metodología para la cifra del 5 %. Tampoco definió a qué computadores o cargas de trabajo se refería. Por tanto, la cifra debe entenderse como su descripción de un uso insuficiente y no como una medición establecida sobre los computadores personales en general.

Asimismo, no presentó una comparación técnica entre computadores específicos y servidores de IA. La conversación no incluyó un cálculo del posible ahorro de memoria ni una prueba de rendimiento que mostrara qué cargas de trabajo se beneficiarían más de su ejecución en la nube.

Por qué los fabricantes de memoria podrían dudar en ampliar su producción

Collison le preguntó por qué los precios elevados de la memoria y otros componentes informáticos no estaban atrayendo a más proveedores al mercado. Altman atribuyó la cautela de los fabricantes de memoria a su experiencia con ciclos repetidos de auge y caída.

Describió un negocio en el que las grandes inversiones en instalaciones de producción no siempre habían generado retornos atractivos. Según su relato, los fabricantes recordaban haber estado cerca de la quiebra después de construir demasiadas plantas de fabricación.

Collison planteó que esa historia había llevado a las empresas a ser conservadoras con el gasto de capital. Altman estuvo de acuerdo. El intercambio explicó la cautela en las inversiones, más que examinar las finanzas de cada fabricante.

La diferencia es importante porque Altman estaba hablando de dos respuestas separadas ante una oferta limitada: producir más hardware y utilizar con mayor intensidad la capacidad existente. Su preferencia por la utilización de la nube se refería a la segunda.

Los planes de OpenAI para ampliar su capacidad de cómputo

Más temprano en la entrevista, Altman dijo que OpenAI estaba aprendiendo a construir sus propios centros de datos. También afirmó que la empresa pretendía orientar su programa de robótica a la fabricación de más centros de este tipo.

Collison preguntó si la mano de obra para la construcción era el principal obstáculo y señaló, en cambio, las dificultades relacionadas con los permisos y las limitaciones de componentes.

Altman respondió que los robots podrían ayudar eventualmente a producir más componentes. Se trataba de posibles vías de expansión, no de pruebas de que los cuellos de botella ya se hubieran resuelto.

Altman también reconoció que los mercados de computación podían atravesar periodos de escasez, excedentes y entusiasmo excesivo. No obstante, esperaba que siguiera creciendo la demanda de modelos de IA suficientemente capaces y ofrecidos a precios suficientemente bajos.

Sus declaraciones dejan clara su preferencia: ampliar la oferta mientras se mantiene ocupado el hardware escaso.

Lo que la entrevista no establece es cuánta memoria se ahorraría con el despliegue en la nube en cargas de trabajo reales ni en qué momento esa ventaja superaría las razones por las que los usuarios eligen ejecutar la IA de manera local.