Sam Altman sulla crisi della RAM: meglio nei data center che nei PC

La corsa all’Intelligenza Artificiale continua a ridisegnare gli equilibri del mercato hardware, con conseguenze che si fanno sentire anche al di fuori dei grandi data center. La crescente domanda di memoria da parte delle aziende che sviluppano e gestiscono modelli AI sta infatti mettendo sotto pressione la disponibilità dei chip, contribuendo all’aumento dei prezzi e rendendo più complicato pianificare nuovi acquisti.

In questo scenario, le recenti dichiarazioni di Sam Altman fanno discutere. Il CEO di OpenAI ritiene che, in una situazione di disponibilità limitata, sia poco efficiente lasciare grandi quantità di RAM nei computer personali, dove secondo la sua stima rimarrebbero inutilizzate per gran parte del tempo. Una posizione che privilegia il cloud rispetto all’elaborazione locale e che riaccende il confronto su chi dovrebbe avere accesso alle risorse hardware necessarie per far funzionare l’intelligenza artificiale.

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Sam Altman: è “terribile” avere tutta questa RAM nei PC

Le dichiarazioni sono arrivate durante un’intervista al podcast Cheeky Pint, condotto da John Collison, cofondatore di Stripe. Rispondendo a una domanda sulle difficoltà di approvvigionamento dei componenti e sulla possibilità di eseguire modelli AI direttamente sui propri dispositivi, Altman ha contestato l’idea che la diffusione di modelli open source possa ridurre la necessità di infrastrutture cloud.

Secondo il CEO di OpenAI, molte persone pensano che poter eseguire modelli localmente sui propri computer permetterà di ridurre la dipendenza dai data center; dal suo punto di vista, però, il problema cambia prospettiva quando si considera la disponibilità globale delle memorie.

Altman ha definito “quite terrible”, ovvero piuttosto negativo, il fatto che una parte consistente della DRAM disponibile nel mondo rimanga installata nei computer personali e venga utilizzata, a suo dire, soltanto per il 5% del tempo. La sua tesi è che, in una fase di scarsità, concentrare le risorse nei data center consentirebbe di sfruttarle più intensamente, condividendole tra un numero maggiore di utenti e applicazioni.

Il ragionamento riguarda quindi soprattutto l’efficienza nell’utilizzo delle risorse; un server cloud può gestire richieste provenienti da molti clienti e distribuire la capacità disponibile in funzione del carico, mentre la memoria installata in un PC resta a disposizione del singolo proprietario anche quando non viene utilizzata completamente.

La percentuale del 5%, tuttavia, è una stima citata da Altman e non una misura universale dell’utilizzo della RAM nei computer personali. Inoltre, il fatto che un sistema non sia sempre sotto carico non significa necessariamente che la memoria installata sia superflua; può servire per eseguire applicazioni diverse, gestire più attività contemporaneamente o garantire prestazioni adeguate quando il carico aumenta.

La domanda dell’Intelligenza Artificiale mette sotto pressione il mercato delle memorie

Le parole di Altman arrivano in un momento delicato per il settore. L’espansione delle infrastrutture AI richiede quantità crescenti di memoria, sia per addestrare i modelli sia per eseguirli durante l’inferenza; i grandi operatori cloud stanno investendo massicciamente in nuovi server e acceleratori, aumentando la domanda di componenti che devono essere prodotti e distribuiti su scala globale.

A rendere più complessa la situazione contribuisce la memoria HBM, o High Bandwidth Memory, utilizzata soprattutto negli acceleratori AI più avanzati. Si tratta di una tecnologia diversa dalla normale DRAM DDR5 installata nei PC, ma la sua produzione condivide parte della filiera industriale e delle risorse necessarie alla realizzazione dei chip di memoria. I produttori devono quindi decidere come distribuire la capacità produttiva tra segmenti differenti, tenendo conto della redditività e degli ordini ricevuti. Quando le soluzioni destinate ai server e all’AI diventano particolarmente richieste, la disponibilità di memoria convenzionale può risentirne, soprattutto se l’espansione della produzione non riesce a tenere il passo.

Non si tratta solo di una questione di quantità di RAM presenti nei computer già venduti, la “pressione” riguarda soprattutto la produzione di nuovi chip, la capacità industriale disponibile e le priorità assegnate ai diversi mercati.

OpenAI, Samsung e SK hynix: il ruolo degli accordi per Stargate

OpenAI è direttamente coinvolta in questa trasformazione anche attraverso il progetto Stargate, l’iniziativa con cui l’azienda punta a sviluppare una vasta infrastruttura dedicata all’Intelligenza Artificiale insieme a diversi partner. Nell’ottobre 2025, OpenAI ha annunciato accordi strategici con Samsung e SK, il gruppo di cui fa parte SK hynix, per sostenere lo sviluppo di infrastrutture AI e ampliare la disponibilità di memorie avanzate. Le intese riguardano anche la possibilità di aumentare la produzione e di sviluppare nuovi data center in Corea del Sud.

In quell’occasione, Samsung e SK hynix hanno indicato una domanda potenziale per Stargate fino a 900.000 wafer DRAM al mese. Si tratta di un dato che rende evidente la scala delle ambizioni del progetto, ma che va interpretato correttamente; siamo di fronte a una previsione legata alla domanda e alla pianificazione industriale, non della prova che OpenAI stia già assorbendo da sola quella quantità di produzione.

Gli accordi con i grandi clienti possono garantire ai produttori una maggiore visibilità sugli ordini futuri e spingere a destinare risorse alle memorie richieste dai data center. Allo stesso tempo, per il mercato consumer diventa fondamentale capire quanto spazio rimarrà per i chip destinati a PC, notebook e altri dispositivi.

RAM più costosa: quali conseguenze per PC e notebook?

La combinazione tra domanda elevata e capacità produttiva limitata ha già portato gli analisti a prevedere ulteriori pressioni sui prezzi delle memorie. TrendForce, nelle sue stime per il terzo trimestre del 2026, aveva previsto un aumento dei prezzi contrattuali della DRAM convenzionale compreso tra il 13% e il 18% su base trimestrale, pur segnalando che la capacità di spesa dei clienti consumer stava iniziando a rappresentare un limite.

Queste dinamiche possono riflettersi sui costi di assemblaggio dei PC, sui prezzi dei kit RAM venduti al dettaglio e sui listini dei dispositivi preassemblati. L’impatto finale, però, dipende anche dalle scorte dei produttori, dagli accordi già in essere e dalle politiche commerciali dei singoli marchi; va detto infatti che non tutti i prodotti subiranno necessariamente gli stessi rincari o nello stesso momento.

Risulta quindi riduttivo attribuire l’intera crisi a un singolo progetto o alle sole dichiarazioni di Altman. L’Intelligenza Artificiale è uno dei principali fattori che stanno trasformando il mercato delle memorie, ma entrano in gioco anche i tempi necessari per aumentare la capacità produttiva, le scelte dei produttori e la domanda proveniente dagli altri segmenti.

Il cloud è davvero la soluzione per tutti?

La posizione di Altman evidenzia una differenza importante tra due modelli di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale. Da una parte c’è il cloud, che permette di condividere infrastrutture costose e distribuire le risorse tra numerosi utenti; dall’altra c’è l’elaborazione locale, che consente di eseguire modelli direttamente sul proprio computer, con maggiore controllo sui dati e senza dipendere necessariamente da una connessione o da un servizio esterno.

Concentrare la memoria nei data center può migliorare l’utilizzo delle risorse dal punto di vista del gestore, ma non risolve automaticamente tutte le esigenze degli utenti. L’elaborazione locale può essere utile per la privacy, per ridurre la latenza e per continuare a lavorare anche senza accesso a Internet. Inoltre, la RAM di un PC non serve esclusivamente all’intelligenza artificiale, ma anche al sistema operativo, ai giochi e alle applicazioni tradizionali.

La questione quindi non si esaurisce nel decidere dove sia più efficiente collocare la memoria disponibile; il vero problema è riuscire ad aumentare la produzione abbastanza rapidamente da soddisfare una domanda in crescita, senza rendere i componenti sempre meno accessibili a chi assembla un PC o acquista un nuovo dispositivo.

Nel frattempo, le dichiarazioni del CEO di OpenAI mostrano quanto sia cambiata la prospettiva del settore; mentre fino a pochi anni fa la memoria installata nel computer era considerata una risorsa da dimensionare in base alle esigenze personali, oggi la sua disponibilità è diventata parte di una competizione globale tra consumatori, produttori di hardware e grandi infrastrutture dedicate all’AI.