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Sam Altman बोले: घरों के PC में RAM रखना 'काफ़ी बुरा' है

OpenAI के CEO का कहना है कि सीमित DRAM को ऐसे PC में रखना बर्बादी है, जो सिर्फ़ 5% समय इस्तेमाल होते हैं। एक साल में मेमोरी के दाम तीन-चार गुना हो चुके हैं।

Computer RAM modules in front of a rack of data center servers, illustrating the debate over memory use for AI.
छवि: Numerama

OpenAI के CEO Sam Altman ने कहा है कि लोगों का अपने PC में ओपन-सोर्स AI मॉडल लोकल स्तर पर चलाने के लिए RAM रोके रखना उन्हें "काफ़ी बुरा" (pretty terrible) लगता है। उनके मुताबिक़ संसाधनों को datacenter में साझा तरीक़े से इस्तेमाल करना बेहतर है। यह बात उन्होंने 29 अक्टूबर 2026 को जारी पॉडकास्ट Cheeky Pint में कही।

बातचीत में क़रीब 29वें मिनट पर चर्चा उन यूज़र्स की हुई, जो पहले से मौजूद या नए बनाए PC पर AI मॉडल चलाते हैं। Altman के अनुसार दुनिया में DRAM की आपूर्ति सीमित है, और यह मेमोरी ऐसी मशीनों में पड़ी रहती है जो सिर्फ़ 5% समय काम में आती हैं। क्लाउड में लक्ष्य ज़्यादा से ज़्यादा उपयोग का होता है। उन्होंने यह भी कहा कि बहुत-से लोगों की सहज धारणा इसके उलट है।

दामों की बढ़ोतरी के बीच बयान

यह टिप्पणी ऐसे समय आई है जब मेमोरी बाज़ार में भारी उछाल है। Hardware Cooking के आँकड़ों के मुताबिक़ 32 GB DDR5 किट अक्टूबर 2025 में क़रीब 119 यूरो का था, जबकि अक्टूबर 2026 के मध्य तक यह लगभग 414 यूरो पर पहुँच गया।

कारण जाना-पहचाना है। Samsung, SK Hynix और Micron जैसे निर्माता अपनी उत्पादन लाइनें अधिक मुनाफ़े वाली AI सर्वर चिप्स के लिए आरक्षित कर रहे हैं, जिससे आम उपभोक्ताओं के मेमोरी मॉड्यूल पीछे छूट रहे हैं। OpenAI ख़ुद बड़े ग्राहकों में है: उसने 2025 के अंत में Samsung और SK Hynix के साथ Stargate परियोजना के तहत दुनिया के DRAM उत्पादन का बड़ा हिस्सा सुरक्षित करने के समझौते किए थे।

लोकल AI के पक्ष में तर्क

Altman का तर्क दक्षता पर टिका है: जैसे कार ज़्यादातर समय खड़ी रहती है, वैसे ही डेस्कटॉप PC की RAM रात में लगभग बेकार रहती है। लेकिन PC की RAM सिर्फ़ AI के काम नहीं आती; गेम, वीडियो एडिटिंग और ढेर सारे ब्राउज़र टैब भी उसी पर चलते हैं। लोकल मॉडल का मतलब डेटा अपने पास रखना है, और सर्वर ख़राबी, क़ीमत बढ़ने या शर्तें बदलने पर निर्भर न रहना।

इस इंटरव्यू पर टिप्पणी करने वाले कई लोगों का मानना है कि Altman दरअसल अपने बिज़नेस मॉडल का बचाव कर रहे हैं, यानी ऐसे बंद मॉडल जो सिर्फ़ उनके सर्वरों पर चलते हैं और मासिक सदस्यता पर मिलते हैं। फ़िलहाल साझा संसाधनों का अर्थ आम उपभोक्ता के लिए कम से कम 20 डॉलर प्रति माह की सदस्यता और क़रीब 500 यूरो के RAM मॉड्यूल के रूप में दिख रहा है।

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