La corsa all'intelligenza artificiale sta mettendo sotto pressione il mercato delle memorie e le dichiarazioni di Sam Altman accendono il dibattito. Il CEO di OpenAI, intervistato al podcast Cheeky Pint di John Collison, ha definito "piuttosto negativo" il fatto che una fetta consistente della DRAM mondiale resti installata nei computer personali, dove secondo lui viene sfruttata solo per il 5% del tempo. La sua tesi: in una fase di scarsità, concentrare le risorse nei data center permetterebbe di condividerle tra più utenti e applicazioni.
Cloud contro elaborazione locale
Altman contesta l'idea che i modelli open source eseguiti in locale possano ridurre la dipendenza dal cloud. Un server può distribuire la capacità in base al carico, mentre la memoria di un PC resta a disposizione del singolo proprietario anche quando è inattiva. Va però precisato che il 5% è una stima citata dal CEO e non una misura universale: la RAM serve anche al sistema operativo, ai giochi e alle applicazioni tradizionali, e garantisce prestazioni adeguate quando il carico aumenta.
La filiera sotto pressione
Il nodo vero non è solo la RAM già installata, ma la produzione di nuovi chip. L'espansione delle infrastrutture AI richiede quantità crescenti di memoria HBM, tecnologia diversa dalla DDR5 dei PC ma che condivide parte della filiera industriale. I produttori devono decidere come allocare la capacità tra segmenti, e quando i server diventano prioritari la disponibilità di memoria convenzionale può risentirne. OpenAI è coinvolta in prima persona con il progetto Stargate: nell'ottobre 2025 ha annunciato accordi con Samsung e SK per sostenere l'infrastruttura AI, con una domanda potenziale fino a 900.000 wafer DRAM al mese.
Le previsioni di TrendForce per il terzo trimestre del 2026 indicano aumenti dei prezzi contrattuali della DRAM convenzionale tra il 13% e il 18% su base trimestrale. Effetti che si rifletteranno sui costi di assemblaggio dei PC, sui kit RAM al dettaglio e sui listini dei preassemblati, anche se non tutti i prodotti subiranno gli stessi rincari. Attribuire l'intera crisi ad Altman o a un singolo progetto è però riduttivo: contano anche i tempi per ampliare la capacità produttiva e la domanda degli altri segmenti.
La posizione di Altman evidenzia due modelli di utilizzo dell'AI: da un lato il cloud, che condivide infrastrutture costose; dall'altro l'elaborazione locale, che offre maggiore controllo sui dati, minore latenza e indipendenza dalla connessione. Concentrare la memoria nei data center può migliorare l'efficienza per il gestore, ma non risolve le esigenze di privacy e autonomia degli utenti. Il vero problema resta uno: aumentare la produzione abbastanza rapidamente da soddisfare una domanda in crescita esplosiva.
