A memória que Altman acha que sobra nos PCs

Altman falava, em rigor, da inferência local, isto é, de correr modelos de IA na própria máquina em vez de os usar alojados num data center, e de um mercado que, nas suas palavras, tem a oferta muito limitada; quanto aos cinco por cento, não indicou de onde vinham.

O raciocínio tem, evidentemente, a sua lógica: a memória de alta largura de banda (HBM) dos aceleradores de IA exige mais wafers de silício para a mesma capacidade do que a DRAM convencional, como explica a SK hynix, e um data center que a partilha entre muitos utilizadores extrai- -lhe mais trabalho. Fica de fora, contudo, a memória que o PC já tem para tudo o resto, e um modelo que corre nessa memória não tira DRAM a ninguém. Em outubro de 2025, a OpenAI assinou com a Samsung e a SK hynix cartas de intenção que apontam para até novecentos mil wafers de DRAM por mês.

Quando lançou o gpt-oss-20b, em agosto de 2025, a própria OpenAI apresentou-o como um modelo de pesos abertos capaz de correr em dezasseis gigabytes de memória e «ideal» para inferência local. Uma empresa que queira analisar documentos confidenciais sem os enviar a um fornecedor de IA, e sem receber uma fatura por token no fim do mês, encontra nesses dezasseis gigabytes o ponto de partida.

Altman não precisa, ainda assim, de ganhar a discussão, porque o preço a vai ganhando por ele. O circuito DDR4 de oito gigabits usado em PC custou, em média, vinte e sete dólares e meio nos contratos de outubro, um máximo histórico e a décima nona subida mensal consecutiva, segundo a DRAMeXchange, da consultora TrendForce. A mesma consultora admitia, no passado dia 8 de outubro, que os fabricantes de portáteis reduzissem a memória instalada para conter custos. Poupar na memória do portátil pode decidir onde a empresa vai conseguir executar os seus modelos, antes de alguém ter discutido, em boa verdade, se os documentos podem sair de lá ou não.