Sam Altman ve la IA local como un mal uso de la escasa memoria DRAM

Sam Altman, CEO de OpenAI, considera que ejecutar modelos de IA en local es "una terrible asignación de un recurso escaso". A su juicio, la memoria DRAM de los equipos domésticos rendiría más en los centros de datos. Lo dijo en Cheeky Pint, el podcast de John Collison, cofundador de Stripe, y el comentario se extendió pronto por las redes.

Altman se refiere a quienes descargan modelos abiertos y los ejecutan en su propio hardware, sin depender de la nube de nadie. Con una oferta tan limitada, sostiene, hay que buscar la máxima utilización, algo que solo se logra en un centro de datos.

Un mercado corto de memoria

El comentario llegó mientras se hablaba de la escasez de cómputo. Altman cree que el mercado no responde como debería y que los grandes fabricantes de memoria mantienen una inversión conservadora pese a los enormes beneficios de los últimos doce meses.

Las cifras respaldan la tensión. Micron, Samsung y SK Hynix controlan la producción mundial de DRAM y no pueden aumentarla al ritmo que exigen los hiperescaladores. Según TrendForce, los precios de la DRAM subieron entre un 90% y un 95% en el primer trimestre de 2026, y nada apunta a una bajada a corto plazo. Las tres compañías han empezado a habilitar nueva capacidad e incluso limitan chips de consumo para priorizar la memoria HBM que piden los centros de datos, pero abrir plantas de memoria de alto rendimiento no se hace de la noche a la mañana.

Como solución, Altman propone que entren nuevos actores en la cadena de suministro. OpenAI desarrolla chips propios con Broadcom, con el nombre Jalapeño. Seguirán necesitando DRAM, pero un chip a medida permite optimizar mucho más. SpaceX, Amazon, Meta, Microsoft y Google, con más experiencia gracias a sus TPU, siguen caminos parecidos.

La otra cara del debate

La postura encaja mal con el historial de la propia OpenAI. En agosto de 2025 lanzó gpt-oss, sus primeros pesos abiertos desde GPT-2, pensados para ejecutarse en local, y en enero de ese año Altman admitió que la compañía se había equivocado con el código abierto. Entonces aún no existía la crisis actual de la DRAM.

Quien usa IA local suele tener sus motivos: necesidades específicas, uso sin conexión o desconfianza hacia cómo una empresa como OpenAI trata los datos. Los modelos abiertos ya resuelven muchas tareas cotidianas y las opciones gratuitas en la nube cubren buena parte de las necesidades, así que no está claro cuánto daño causa realmente este nicho a la cadena de suministro.