A IA já encareceu a RAM; Sam Altman, da OpenAI, diz que PCs com Windows a usam apenas 5% do tempo
O CEO da OpenAI, Sam Altman, afirma que é “bem terrível” que todos mantenham em seus próprios PCs a oferta limitada de DRAM do mundo, onde ela é usada apenas 5% do tempo, quando os data centers de IA poderiam aproveitá-la melhor. Após uma provocação de Elon Musk e um novo nome no X—Ram Altman, naturalmente—, ele agora diz que suas declarações foram tiradas de contexto.
Enquanto isso, a MS, parceira de longa data da OpenAI, vem promovendo a abordagem oposta. Satya Nadella quer “inteligência sem medição de uso” em cada mesa, com modelos de IA sendo executados nos PCs e acessando a nuvem quando necessário. Ambos os CEOs querem IA em todos os lugares, mas discordam sobre onde ela deve ser executada e para onde deve ir a RAM do mundo.
Por que Sam Altman acredita que a RAM do seu PC seria mais bem utilizada em data centers de IA
Altman fez o comentário durante o episódio de 29 de outubro do Cheeky Pint, apresentado pelo presidente da Stripe, John Collison. Os dois discutiam por que a escassez de memória não estava se resolvendo. Pouco depois de Collison brincar que a Intel poderia voltar a produzir memória, “como manda a tradição”, Altman levantou a questão da IA local.
“Muitas pessoas querem inferência local. E, de alguma forma, presumem que o problema já está resolvido. Porque teremos modelos de código aberto. Poderemos executá-los em nossos computadores. E, portanto, não precisaremos de toda a infraestrutura do data center. Mas, do ponto de vista da alocação global, na verdade é bem terrível que todos mantenham em seus próprios computadores uma parte da oferta limitada de DRAM do mundo e a utilizem apenas 5% do tempo. Se você está tentando lidar com esse ambiente de oferta extremamente restrita, o ideal é maximizar a utilização na nuvem.”
O argumento de Sam Altman é comparável ao setor editorial. Imagine escrever artigos no papel, imprimi-los e enviá-los diretamente às casas dos leitores, como jornais. Seria agradável, mas não eficiente, pois já temos sites, internet, redes sociais, WordPress e um ecossistema de publicação online altamente eficiente.
No entanto, os dias em que os modelos locais não eram bons o suficiente acabaram, e sistemas potentes agora conseguem executar esses modelos.
Altman tem razão se você está desenvolvendo uma AGI e pode decidir para onde vai cada gigabyte. Mas ninguém pode tomar essa decisão. Quem decide é o mercado, e as pessoas compram RAM para jogar, editar vídeos ou, no meu caso, manter quase 100 abas do Edge abertas para pesquisas. Meu notebook de 16 GB costumava permanecer entre 90% e 95% de uso da RAM, tornando o número de 5% citado por Altman praticamente o oposto da minha experiência.
“Ram Altman” recua, mas seu argumento não mudou
O clipe se espalhou rapidamente entre jogadores de PC que já estão pagando mais pela memória. Em 1º de novembro, Elon Musk publicou um meme com Hans Landa, de Bastardos Inglórios, perguntando: “Você está retendo DRAM da nuvem, não está?” Musk acrescentou: “As pessoas também merecem ter sua RAM!”
Em 4 de novembro, Altman mudou seu nome no X para Ram Altman a pedido de um usuário e escreveu: “na verdade, eu quero que o mundo tenha muita memória e que as pessoas coloquem o quanto quiserem em seus computadores, e é irritante pra c****** que isso tenha sido tirado de contexto. há muito tempo venho defendendo que o mundo aumente a produção de memória.” Em outra resposta, ele acrescentou: “quero que você tenha muita ram” e “vamos produzir mais”.
Para sermos justos, Altman também criticou os fabricantes de memória durante o podcast por serem cautelosos demais ao expandir a produção. No entanto, assisti ao podcast inteiro, e a citação acima fornece o contexto relevante. Querer mais memória para todos não muda sua opinião de que a DRAM escassa gera mais valor na nuvem.
Satya Nadella quer IA sem medição de uso em cada mesa e em cada casa
A antiga missão da MS era colocar “um computador em cada mesa e em cada casa”, e Nadella a atualizou com foco em IA. “Nosso objetivo é oferecer inteligência sem medição de uso a cada casa e a cada mesa com o Windows”, afirmou ele em junho.
Em sua carta do relatório anual de 2026, Nadella escreve: “Imagine quanta inteligência pode efetivamente deixar de ter o uso medido à medida que modelos cada vez mais capazes são executados localmente”, com as cargas de trabalho alternando entre a nuvem e os PCs por meio de um “roteamento automático”. Inteligência sem medição de uso significa que o PC realiza o trabalho, eliminando a necessidade de pagar por cada token gerado por um modelo local. No entanto, os usuários ainda precisam pagar pelo próprio PC, e os computadores se tornaram dolorosamente caros.
A MS chama essa abordagem de Inteligência Híbrida. Em uma publicação de 7 de outubro no blog, o chefe do Windows, Pavan Davuluri, descreve o Windows como “uma plataforma na qual os agentes podem ser executados localmente quando fizer sentido e acessar a nuvem quando precisarem”. Com a permissão do usuário, o Copilot pode ler conteúdo relevante em um PC, realizar ações no Windows e usar modelos locais para tarefas adequadas, o que, segundo Nadella, ajuda a “fazer seus tokens renderem mais”.
A MS claramente não é contra a nuvem. O Cowork e o Autopilot do Copilot operam por meio de cobrança na nuvem baseada no uso, e a MS apoia a OpenAI desde que fez um investimento de US$ 1 bilhão em 2019. A empresa de Redmond simplesmente não quer que o Windows se transforme em um terminal limitado para o data center de outra empresa.
O Surface Laptop Ultra de 128 GB da MS mostra quanta RAM a IA local exige
Para contextualizar, um modelo local é executado na CPU, GPU ou NPU de um PC. A documentação do Windows ML da MS afirma que essa abordagem mantém “os dados privados, elimina os custos da nuvem e funciona sem conexão com a internet”, mas o PC precisa ter memória suficiente para armazenar o modelo.
O exemplo mais potente da MS é o Surface Laptop Ultra, cujo chip NVIDIA RTX Spark compartilha até 128 GB de memória unificada entre a CPU e a GPU—o suficiente para modelos de IA com até 120 bilhões de parâmetros. O modelo de 128 GB custa US$ 5.899,99.
Em 4 de novembro, enquanto Altman mudava seu nome no X, engenheiros da MS explicaram como executam o MAI-Code-1.1-Flash no RTX Spark. O modelo de programação com 137,9 bilhões de parâmetros, dos quais 6,8 bilhões são parâmetros ativos por token, requer 276 GB com precisão de 16 bits. A quantização, que armazena cada peso usando menos bits, reduz o modelo a um checkpoint de 53 GiB. O modelo ainda exige memória adicional para o cache KV, que mantém o contexto do código.
Na configuração da MS, o modelo gerou uma mediana de 51,12 tokens por segundo com uma entrada de 120 mil tokens. “O objetivo é obter mais inteligência útil dentro dos recursos disponíveis, e não menos bits às custas da precisão ou da capacidade de resposta”, escreveram os engenheiros.
Os data centers de IA são o motivo pelo qual a RAM do seu próximo PC custará mais
Os comentários de Altman surgiram em um momento difícil para os compradores de PCs. A TrendForce espera que os preços contratuais da DRAM convencional aumentem entre 10% e 15% em relação ao trimestre anterior no quarto trimestre de 2026. A empresa também afirma que a oferta de DRAM para PCs poderá diminuir em 2027, “à medida que mais capacidade for direcionada para aplicações em servidores”. A HBM usada em servidores de IA não é igual à DDR5 encontrada em notebooks, mas ambas disputam a capacidade de produção de um pequeno número de fabricantes de memória.
Também vale destacar que as remessas de PCs caíram aproximadamente 20% no último trimestre.
Altman está certo ao afirmar que um data center extrai mais valor de cada gigabyte do que meu notebook, mas não compro um PC para maximizar a utilização global de DRAM. Eu o compro para trabalhar e jogar do meu jeito. Na minha opinião, a abordagem híbrida da MS é a melhor ideia, desde que a “inteligência sem medição de uso em cada mesa” não acabe significando uma mesa de US$ 5.899.
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