Sam Altman: mejor que la RAM esté en un data center que en tu escritorio
El CEO de OpenAI explicó por qué es ineficiente tener memoria RAM en computadoras personales cuando el mundo enfrenta una fuerte escasez. Prefiere máxima utilización en la nube para proyectos como Stargate.
Sam Altman, CEO de OpenAI, tiene una postura clara sobre la escasez mundial de RAM: es mejor que esa memoria esté en data centers que en las computadoras personales de la gente.
En una entrevista en el podcast Cheeky Pint, Altman fue consultado sobre las restricciones de suministro que enfrenta su compañía por la fiebre de compras de hardware para entrenar y correr modelos de IA. Su respuesta fue directa: tener DRAM en PCs personales que se usan solo el 5% del tiempo es “terrible” desde una perspectiva de asignación global de recursos.
“Muchos quieren inference local. Asumen que con modelos open source y computadoras potentes ya no vamos a necesitar todo lo que hay en los data centers. Pero en realidad es bastante malo que cada uno tenga parte de la oferta limitada de RAM del mundo sentada en su máquina usándose solo un 5% del tiempo. Lo que querés es máxima utilización en la nube cuando estás en un entorno tan restringido de oferta”, dijo Altman.
La declaración llega en un momento donde OpenAI y otros gigantes de la IA están reservando gran parte de la producción futura de memoria de fabricantes como Samsung y SK Hynix. Esos contratos a largo plazo con operadores de cloud y proyectos como Stargate explican por qué laptops, celulares y otros dispositivos se están encareciendo: la demanda de los data centers se lleva la oferta disponible.
Según Altman, la intuición de mucha gente va en sentido contrario. Prefieren tener todo en su máquina por privacidad, control o simplemente costumbre. Pero desde una visión de eficiencia global, el cálculo es distinto: la misma memoria rinde mucho más cuando está en un cluster que la usa el 80 o 90% del tiempo.
Esto no cambia el hecho de que cada vez más usuarios y desarrolladores buscan correr modelos localmente, ya sea en una PC gamer, en una Surface con RTX o en una MacBook Pro. La tendencia existe, pero Altman la ve como un mal uso de un recurso crítico en 2026.
El debate no es nuevo, pero gana peso ahora que la construcción de data centers para IA se acelera y la cadena de suministro de memoria sigue tensionada. Para un emprendedor argentino que quiere correr un modelo pequeño en su notebook, el mensaje es claro: la infraestructura pesada seguirá concentrada en la nube porque ahí se maximiza el uso de cada chip.
Qué significa esto para quien usa IA en LATAM
Si estás armando un negocio que depende de IA, la visión de Altman refuerza una realidad práctica. Correr modelos grandes en la nube sigue siendo la opción más eficiente en términos de hardware global. Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini ya operan así y, mientras la RAM siga escasa, va a seguir siendo el camino dominante.
Para casos donde sí conviene local (privacidad de datos sensibles, trabajo offline o costos de API), habrá que conformarse con modelos más chicos o hardware más caro. Pero según Altman, desde una óptica macro, eso no es lo óptimo.
El veredicto es pragmático: la plata y la memoria van a seguir yendo a los data centers porque ahí generan más valor por dólar invertido. El resto de nosotros vamos a tener que optimizar lo que queda disponible.