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Sam Altman, CEO do ChatGPT: "É bastante terrível que as pessoas tenham memória RAM no PC sendo utilizada apenas 5% do tempo"

Sam Altman considera que executar modelos de IA em computadores pessoais desperdiça memória DRAM, que é utilizada apenas 5% do tempo; Sua proposta consiste em concentrar os recursos disponíveis em grandes centros de dados

3 nov 2026 - 10h36
(atualizado em 4/11/2026 às 07h09)
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Resumo
Em entrevista a um podcast, Sam Altman, CEO da OpenAI, criticou o uso de inteligência artificial executada localmente em computadores pessoais. Para o executivo, rodar modelos abertos no próprio hardware representa um desperdício e uma péssima alocação de recursos escassos, como a memória DRAM. Altman argumenta que a capacidade desses componentes acaba subutilizada pelos usuários na maior parte do tempo, defendendo a centralização do processamento na infraestrutura de grandes data centers.
Sam Altman, CEO do ChatGPT:
Sam Altman, CEO do ChatGPT:
Foto: Xataka

John Collison é cofundador da plataforma Stripe e comanda um podcast chamado Cheeky Pint, no qual executivos de empresas de tecnologia aparecem para conversar sobre diversos assuntos. Um exemplo recente é Susan Li, CFO da Meta. Sam Altman, por sua vez, dispensa apresentações; há alguns dias, ele participou do programa de Collison para discutir vários temas. Entre eles, um que parece tirar o seu sono: a possibilidade de cada usuário configurar uma IA local.

Ele aponta para um desperdício de recursos, mas, no fundo, a questão remete ao meme de "ficar sem nada para comer" (ou seja, esgotar os recursos disponíveis).

Resumindo

No podcast, eles abordaram vários tópicos, mas o que chamou a atenção nas redes sociais foi o comentário do principal executivo da OpenAI sobre o cenário tecnológico atual, em que usuários pegam modelos abertos e os executam em seu próprio hardware, sem depender da nuvem de terceiros. Para Altman, a inferência local representa um desperdício terrível de um recurso tão escasso quanto a memória DRAM:

"A inferência local é uma péssima alocação de recursos escassos. Muita gente deseja a inferência local e, de certa forma, pressupõe que o problema já está resolvido — afinal, existem modelos de código aberto que podemos rodar em nossos próprios computadores, dispensando, assim, toda a infraestrutura oferecida pelos data centers.
Mas, sob a ótica da alocação global, é, na verdade, algo bastante negativo que cada pessoa tenha seu próprio computador com uma memória DRAM ...

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