Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, afirmó que es “bastante terrible” que millones de personas mantengan memoria RAM en sus ordenadores domésticos sin aprovecharla al máximo, en momentos en que este componente se ha encarecido por la demanda de los centros de datos dedicados a inteligencia artificial.
Sus declaraciones, formuladas en el pódcast Cheeky Pint, plantean que la distribución actual de la DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio) a nivel mundial resulta ineficiente.
El argumento de la distribución global de recursos
Altman explicó su postura durante una conversación con John Collison, cofundador de Stripe, sobre si los modelos de código abierto de inteligencia artificial permitirían reducir la dependencia de la infraestructura de las grandes compañías tecnológicas. “Desde el punto de vista de la distribución global de recursos, es bastante terrible que todo el mundo tenga una parte del suministro mundial limitado de DRAM en su propio ordenador y que se utilice el 5% del tiempo”, señaló el directivo.
Para el ejecutivo, el problema radica en que la capacidad de fabricación de memoria RAM es limitada, mientras que su uso en ordenadores particulares resulta esporádico. En contraste, sostuvo que concentrar ese mismo recurso en centros de datos permitiría un aprovechamiento constante. “Lo que quieres es maximizar la utilización en la nube si estás intentando lidiar con un entorno de suministro tan limitado”, indicó Altman, según recoge el medio especializado Tom’s Hardware.
El debate sobre la inferencia local
La discusión surgió a partir de un planteamiento habitual entre defensores de los modelos abiertos: la posibilidad de ejecutar inteligencia artificial directamente en computadoras personales, un proceso conocido como inferencia local. “Mucha gente quiere ejecutar la inferencia en local”, reconoció Altman, aunque cuestionó la premisa de que esta alternativa resuelva por sí sola la necesidad de infraestructura centralizada.
Según el directivo de OpenAI, existe una asunción extendida de que, con modelos de código abierto disponibles para ejecutarse en equipos propios, dejaría de ser necesaria la construcción de grandes centros de datos. Altman calificó esa intuición como contraria a la lógica que, a su juicio, debería primar: “Y, de alguna manera, la intuición de mucha gente es la contraria”, apuntó, en referencia a la preferencia por mantener el hardware en casa en lugar de en infraestructura compartida.
Un modelo de negocio basado en servicios centralizados
Aunque OpenAI cuenta con algunos modelos de código abierto, su actividad principal se sostiene sobre sistemas de código cerrado que operan en centros de datos propios. Esta estructura implica que la postura de Altman respecto al uso de la DRAM coincide con los intereses comerciales de la compañía que dirige, orientada a que el procesamiento de inteligencia artificial se concentre en infraestructura en la nube antes que en dispositivos de consumo.
El planteamiento del directivo no equivale a una propuesta de restringir la venta de memoria RAM para equipos convencionales, sino a una preferencia declarada por que ese suministro limitado se destine prioritariamente a instalaciones de cómputo intensivo. La idea de fondo sostiene que la RAM empleada las 24 horas en centros de datos de inteligencia artificial genera mayor valor que la que permanece en ordenadores utilizados para tareas como hojas de cálculo, navegación web o videojuegos.
El contexto del encarecimiento de componentes
Las declaraciones se producen en un escenario donde el precio de la RAM y los discos duros ha aumentado debido al crecimiento de los centros de datos orientados a inteligencia artificial, lo que afecta directamente a quienes ensamblan computadoras para uso doméstico.
Pese a este encarecimiento, millones de usuarios continúan empleando memoria RAM en sus equipos personales, una práctica que Altman cuestionó desde la óptica de la eficiencia en la asignación de recursos tecnológicos a escala global.
La entrevista completa en el pódcast Cheeky Pint abordó, además, otros temas vinculados a la actualidad tecnológica, entre ellos vulnerabilidades recientes detectadas en PHP, el aislamiento de modelos durante procesos de entrenamiento y las investigaciones de OpenAI en el campo de las matemáticas.
