3 de noviembre de 2026 Entiende lo que cambia. Descubre qué usar.

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Sam Altman dice que la inferencia local desperdicia DRAM escasa

Sam Altman afirmó en el pódcast Cheeky Pint, presentado por John Collison, que la inferencia local es una “terrible asignación” de recursos escasos. Según el director ejecutivo de OpenAI, muchas personas mantienen DRAM en sus propias computadoras, donde se utiliza solo el 5% del tiempo, mientras que concentrarla en la nube permitiría una mayor utilización en los centros de datos. El argumento se refiere a ejecutar modelos abiertos en el hardware de los usuarios sin depender de la nube.

Xataka señaló que la posición de Altman contrasta con el interés de los usuarios por la privacidad y los modelos locales. El medio también citó datos de TrendForce según los cuales los precios de la DRAM aumentaron entre un 90% y un 95% en el primer trimestre de 2026, en un contexto de oferta limitada y demanda de memoria por parte de los centros de datos.

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