NEGOCIO
Sam Altman critica la inferencia local y pide concentrar la IA en la nube por la escasez de DRAM
En una entrevista, Sam Altman sostuvo que ejecutar modelos en PCs desaprovecha memoria DRAM, un recurso que considera muy limitado, y defendió centralizar la inferencia en centros de datos. Xataka recuerda que los precios de DRAM subieron entre un 90% y un 95% en el primer trimestre de 2026, mientras los fabricantes priorizan HBM.
Qué ha ocurrido
En el podcast de John Collison, Sam Altman afirmó que la inferencia local malgasta DRAM y estimó que en los PCs esa memoria está ociosa la mayor parte del tiempo (en torno al 5%). Abogó por concentrar la IA en la nube ante la escasez de oferta. Según Xataka, TrendForce reportó subidas de precio de DRAM del 90–95% en el 1T de 2026; Micron, Samsung y SK Hynix no pueden ampliar producción con rapidez y están priorizando HBM para centros de datos.
Qué significa para creadores
Si trabajas con modelos en local por privacidad o uso sin conexión, el debate señala un riesgo práctico: la RAM del PC podría encarecerse o escasear. Planifica con antelación ampliaciones de memoria y evalúa un flujo híbrido: mantener tareas sensibles en local y derivar picos o cargas pesadas a la nube cuando compense en coste, latencia y estabilidad.
Fuente y contexto
La información procede de Xataka (02/11/2026), que enmarca las declaraciones en la actual escasez de cómputo y memoria. El medio apunta que los grandes fabricantes invierten con cautela y están volcándose en HBM. Como respuesta, actores como OpenAI trabajan en chips a medida con Broadcom (Jalapeño), mientras otros gigantes siguen estrategias similares. Xataka recuerda que OpenAI lanzó en 2025 gpt-oss y que muchos usuarios optan por IA local por privacidad o funcionamiento sin conexión.