Comprar memoria RAM se volvió caro en 2026. Quien haya intentado armar o mejorar una computadora en los últimos meses lo notó en el precio. Y el responsable principal tiene nombre: la inteligencia artificial. En ese contexto, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, dijo algo que no cayó bien entre muchos usuarios.
Durante una entrevista en Cheeky Pint, el podcast de John Collison, cofundador de Stripe, Altman habló sobre la escasez de capacidad de cómputo. Según recogió el sitio PC Gamer, el ejecutivo sostuvo que es bastante terrible que todo el mundo tenga una parte de la limitada oferta mundial de memoria DRAM en su propia computadora, usada solo el 5% del tiempo. Y agregó que, si se intenta lidiar con un entorno de oferta tan limitada, lo ideal es maximizar su uso en la nube.
Una crisis de memoria
Para entender la frase hay que mirar el mercado. La memoria DRAM, que es la que usan computadoras, teléfonos y servidores para trabajar con datos en tiempo real, la fabrican casi en exclusiva tres empresas: Samsung, SK Hynix y Micron. Desde 2025, los centros de datos de inteligencia artificial empezaron a consumir cantidades enormes de memoria, y esas compañías destinaron buena parte de su capacidad a la HBM, un tipo de memoria de alto rendimiento que se apila junto a los chips de IA.
El resultado fue una escasez para el resto del mercado. Según la consultora TrendForce, los precios de contrato de la DRAM convencional subieron entre un 90% y un 95% en el primer trimestre de 2026 respecto del trimestre anterior. En el caso de la memoria para PC, el alza superó el 100%, el mayor aumento trimestral registrado. Los grandes proveedores de servicios en la nube compiten por cerrar contratos de largo plazo para asegurarse suministro.
Construir nuevas fábricas de memoria lleva años, y las empresas, que vienen de ciclos de precios muy volátiles, invierten con cautela. Altman lo mencionó en la misma entrevista: considera que los fabricantes de memoria están siendo conservadores a pesar de sus enormes ganancias recientes, y que hacen falta nuevos actores en la cadena de suministro.
El argumento de Altman
La lógica económica detrás de su frase es la de la eficiencia. Una computadora personal pasa buena parte del tiempo apagada, en reposo o haciendo tareas sencillas que no aprovechan toda su memoria. Un servidor en un centro de datos, en cambio, puede atender a miles de usuarios y funcionar casi sin pausa. Desde el punto de vista de la asignación global de un recurso escaso, concentrar la memoria en la nube permite aprovecharla mucho más.
El comentario apuntaba, en particular, a la llamada inferencia local: la práctica de ejecutar modelos de inteligencia artificial de código abierto directamente en la propia computadora, en lugar de usarlos a través de un servicio en la nube. Ese uso exige mucha memoria, y su popularidad creció en los últimos años.
Las críticas
La frase generó un rechazo considerable en redes sociales y medios especializados. Varios críticos señalaron la ironía de que la escasez que Altman lamenta fue impulsada, en buena medida, por la expansión de empresas como la suya. Otros recordaron que OpenAI publicó en agosto de 2025 sus primeros modelos de pesos abiertos desde GPT-2, precisamente para que la gente pudiera ejecutarlos por su cuenta.
Además, quienes prefieren la IA local tienen motivos concretos: poder usarla sin conexión, adaptarla a necesidades específicas o no compartir sus datos con una empresa. Y no está claro que este uso tenga un peso relevante en la demanda global de memoria frente a la de los grandes centros de datos.
Para buscar más chips, OpenAI desarrolla su propio procesador para inferencia junto con Broadcom, y otras grandes tecnológicas, como Google, Amazon, Meta y Microsoft, diseñan sus propios chips de IA. Mientras tanto, la discusión deja planteada una pregunta de fondo para los próximos años: si la memoria y el cómputo seguirán siendo escasos, quién decide dónde deben estar.
