# Altman dice que la IA local desperdicia memoria DRAM > El jefe de OpenAI cuestionó que los usuarios ejecuten modelos en sus PCs: sostiene que la memoria queda subutilizada y que el cómputo debería concentrarse en la nube. Por Osmel C.L. · 2 de noviembre de 2026 · Tecnología ![Altman dice que la IA local desperdicia memoria DRAM](https://cdn.panorama.onl/uploads/28e46db3b25ac7e4-114.webp) Sam Altman, jefe de OpenAI, defendió en el programa de John Collison que ejecutar inteligencia artificial en el propio ordenador es una mala asignación de recursos. Según dijo, la memoria DRAM de muchos equipos se usa apenas el 5% del tiempo, cuando la presión sobre ese componente es cada vez mayor. ## La crítica de Altman a la IA local Altman planteó que la inferencia local parece atractiva para quien quiere correr modelos abiertos en su máquina, pero que, desde una visión global, ese esquema desperdicia capacidad escasa. En su argumento, lo eficiente sería concentrar más cómputo en centros de datos y no repartirlo entre millones de PCs con memoria sin aprovechar. También apuntó que la escasez de DRAM limita el margen de maniobra del sector. En ese escenario, dijo, dedicar recursos a equipos domésticos compite con las necesidades de infraestructura a gran escala. ## La presión sobre la memoria y el giro de OpenAI El señalamiento llega en medio de un mercado tensionado. [TrendForce](https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260202-12911.html) reportó que los precios de la DRAM aumentaron entre 90% y 95% en el primer trimestre de 2026. Altman, además, ha movido su postura sobre el código abierto. OpenAI lanzó en agosto de 2025 gpt-oss, sus primeros pesos abiertos desde GPT-2 pensados para ejecutarse en local, y en enero de ese mismo año el propio Altman dijo que la empresa había estado equivocada respecto al código abierto. En la conversación también insistió en que el mercado no está respondiendo con la velocidad que exige la demanda de memoria. A su juicio, hacen falta nuevos actores en la cadena de suministro para aliviar el cuello de botella que afecta al cómputo de inteligencia artificial. El episodio fue difundido en el programa de John Collison, donde Altman dejó una frase que resume su postura: para él, la IA local puede ser útil para algunos usuarios, pero no es la forma más eficiente de usar un recurso que hoy considera crítico. Claves - Sam Altman sostuvo que la inferencia local desperdicia memoria DRAM porque, según dijo, muchos equipos la usan apenas el 5% del tiempo. - [TrendForce](https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260202-12911.html) reportó alzas de entre 90% y 95% en la DRAM durante el primer trimestre de 2026. - OpenAI lanzó en agosto de 2025 gpt-oss, sus primeros pesos abiertos desde GPT-2 para ejecutar en local. 5% uso de la DRAM, según la cifra citada por Altman --- **Fuente:** https://panorama.onl/tecnologia/altman-dice-que-la-ia-local-desperdicia-memoria-dram-20261102-0910.html Publicado por Panorama Online — contenido de libre lectura; se permite citar con atribución y enlace a la URL original.