Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, ha calificado de «bastante terrible» que buena parte de la memoria RAM limitada del planeta esté guardada en los ordenadores personales de los usuarios, en vez de trabajar sin descanso en los centros de datos dedicados a la inteligencia artificial. Lo dijo durante una entrevista publicada en pleno repunte de los precios de la memoria, impulsado por la demanda de las empresas de inteligencia artificial.
Las declaraciones llegaron en una entrevista del canal de YouTube Cheeky Pint, donde Altman habló sobre la creciente tendencia a ejecutar modelos de inteligencia artificial de código abierto directamente en el hardware propio del usuario. El directivo no ve esa práctica con buenos ojos desde el lugar en el que se sienta, al frente de la empresa que más memoria necesita para entrenar y ejecutar sus propios modelos.
Qué dijo exactamente Sam Altman sobre la RAM de los PC
Altman puso el foco en cómo se reparte la memoria DRAM a nivel mundial, un recurso que, según él, queda mal aprovechado cuando se queda encerrado en equipos domésticos en lugar de trabajar en una granja de servidores. Explicó su razonamiento apoyándose en una cifra que presentó como estimación propia, no como un dato oficial del sector, y que sirvió para ilustrar la diferencia de aprovechamiento entre un PC de sobremesa y un servidor en funcionamiento permanente.
«Desde una perspectiva de asignación global, en realidad es bastante terrible que todo el mundo tenga una parte de la oferta limitada de DRAM del mundo guardada en su propio ordenador, usándose quizá solo el cinco por ciento del tiempo. Lo que se quiere es la máxima utilización en la nube si se está intentando lidiar con este entorno tan limitado en suministro. Y de algún modo, la intuición de mucha gente es la contraria», afirmó Altman durante la conversación.
Por qué OpenAI prefiere la memoria en sus centros de datos
El argumento del directivo se apoya en la rentabilidad del hardware: un módulo de RAM instalado en un servidor de un centro de datos trabaja prácticamente las veinticuatro horas del día, mientras que, según su propio cálculo, el mismo módulo dentro de un PC doméstico apenas se exprime una fracción de ese tiempo. Por eso defiende que, en un entorno con el suministro tan ajustado como el actual, la prioridad debería ser maximizar el uso en la nube antes que repartir memoria entre millones de equipos que la usan de forma intermitente.
Esa lógica tiene sentido desde el punto de vista de una empresa que necesita escalar sus modelos de inteligencia artificial a toda velocidad y que compite por cada módulo de memoria disponible en el mercado. Sin embargo, pasa por alto que la RAM de un ordenador personal no está ahí solo para ejecutar inteligencia artificial: sostiene el sistema operativo, los videojuegos, la edición de vídeo y cualquier otra tarea cotidiana del usuario, un uso que no se puede medir con los mismos criterios que la carga constante de un servidor dedicado.
La escasez de DRAM que dispara los precios de la memoria
El contexto en el que llegan estas palabras no es casual. La demanda de las grandes tecnológicas para alimentar sus centros de datos ha tensionado la cadena de suministro de memoria en los últimos meses. Parte del encarecimiento que han notado quienes compran RAM para su PC responde a que fabricantes y proveedores destinan buena parte de su producción a atender los pedidos masivos de las compañías de inteligencia artificial, que compran grandes lotes de módulos para cubrir sus propias necesidades.
Ese choque de intereses se explica también por cómo funcionan los modelos de IA que se ejecutan en local. Un modelo de lenguaje de código abierto necesita cargar en memoria todos sus parámetros antes de poder generar una sola respuesta, lo que obliga a reservar bloques enormes de RAM mientras el programa está en marcha, aunque el equipo pase el resto del día inactivo. Es justo ese patrón de uso, intermitente y muy por debajo de su capacidad máxima, el que Altman señala como ineficiente frente a un servidor que procesa peticiones de forma constante.
¿Es esta la postura oficial de OpenAI?
Nada de lo dicho por Altman equivale a un anuncio corporativo. Quienes recogieron sus palabras tras la entrevista remarcan que se trata de una reflexión personal surgida en una conversación informal, no de una posición formal de OpenAI sobre cómo debería repartirse la memoria disponible en el mundo. No existe ningún comunicado de la compañía que respalde, matice o desmienta esas afirmaciones, y tampoco hay indicios de que vaya a traducirlas en alguna medida concreta.
Lo que sí queda claro en el tono del directivo, sobre todo en la última frase de su intervención (según él, «la intuición de mucha gente es la contraria»), es que su empresa valora la memoria instalada en sus propios servidores por encima de la que descansa, muchas veces ociosa, en el ordenador de cualquier usuario. Esa diferencia de prioridades entre quien fabrica y entrena modelos de IA a gran escala y quien simplemente quiere jugar o trabajar desde casa es, probablemente, la raíz de la polémica que generaron sus palabras.
Qué supone esto si vais a comprar RAM ahora
Para quien tenga pensado montar o actualizar un equipo, estas declaraciones no cambian ninguna especificación técnica, pero sí retratan un mercado que seguirá condicionado por la demanda de las empresas de inteligencia artificial mientras esta no se enfríe. Adelantar la compra de un kit de memoria puede salir más a cuenta que esperar a que la tensión en el suministro se traduzca en nuevas subidas de precio.
Para la mayoría de los usuarios, 32 GB siguen siendo una cantidad razonable para jugar o trabajar con varias aplicaciones abiertas a la vez. Subir a 64 GB solo compensa en tareas más exigentes, como la edición de vídeo en alta resolución, o si se quiere ejecutar en casa los mismos modelos de código abierto que preocupan a Altman, ya que estos necesitan cargar sus parámetros completos en memoria para funcionar con fluidez.