Sam Altman: lokalna AI to marnowanie deficytowej pamięci DRAM

Sam Altman, szef OpenAI, uważa, że uruchamianie sztucznej inteligencji lokalnie to „straszne” marnowanie deficytowego zasobu, jakim jest pamięć DRAM. Powiedział to w podcaście Cheeky Pint, który prowadzi John Collison, współzałożyciel Stripe.

Wypowiedź dotyczy użytkowników, którzy pobierają otwarte modele i uruchamiają je na własnym sprzęcie, bez korzystania z cudzej chmury. Według Altmana pamięć zainstalowana w domowych komputerach mogłaby zasilać centra danych, gdzie – przy tak ograniczonej podaży – da się osiągnąć maksymalne wykorzystanie.

Pamięci brakuje, ceny rosną

Rozmowa zeszła na ten temat przy okazji niedoboru mocy obliczeniowych. Altman twierdzi, że rynek nie reaguje tak, jak powinien, a więksi producenci pamięci mimo ogromnych zysków z ostatnich dwunastu miesięcy inwestują zbyt zachowawczo. Micron, Samsung i SK Hynix, które kontrolują światową produkcję DRAM, nie nadążają za potrzebami hiperskalerów.

Według TrendForce ceny DRAM wzrosły w pierwszym kwartale 2026 roku o 90–95 proc., a nic nie wskazuje, by wkrótce miały spaść. Wszyscy trzej producenci uruchamiają nowe moce, a część z nich ogranicza nawet produkcję układów konsumenckich na rzecz pamięci HBM dla centrów danych. Zmiana ta nie jest jednak szybka. Chiny od miesięcy próbują wejść na rynek DRAM, na razie jednak koncentrują się na pamięci konsumenckiej, nie HBM.

Własne chipy zamiast apeli

Altman widzi rozwiązanie we wpuszczeniu do łańcucha dostaw nowych graczy. OpenAI pracuje nad własnymi układami z Broadcomem (projekt Jalapeño). Nadal będą potrzebować DRAM, ale chip szyty na miarę pozwala lepiej zoptymalizować całość. Podobną drogą idą SpaceX, Amazon, Meta, Microsoft i Google, który ma większe doświadczenie dzięki procesorom TPU.

W wypowiedzi jest pewna sprzeczność. W sierpniu 2025 roku OpenAI wypuściło gpt-oss, swoje pierwsze otwarte wagi od czasu GPT-2, przeznaczone do uruchamiania lokalnie, a w styczniu tego samego roku Altman przyznał, że firma myliła się co do open source. Wtedy kryzys DRAM jeszcze nie istniał.

Pozostaje pytanie, jak liczna jest grupa użytkowników lokalnej AI i czy naprawdę szkodzi łańcuchowi dostaw. Ci, którzy mają sprzęt do uruchamiania modeli, robią to z konkretnych powodów: z potrzeby pracy offline, ze względu na prywatność albo z braku zaufania do dostawców chmurowych.