Musk kpi z Altmana. W tle globalny niedobór pamięci RAM

Wypowiedź szefa OpenAI o wykorzystaniu pamięci RAM w komputerach osobistych wywołała krytykę Elona Muska i zwróciła uwagę na rosnącą konkurencję o podzespoły między dostawcami AI a producentami elektroniki.

Sam Altman podczas opublikowanego 29 października podcastu „Cheeky Pint” stwierdził, iż przechowywanie dużych ilości pamięci DRAM w prywatnych komputerach jest nieefektywne, jeżeli urządzenia wykorzystują ją jedynie przez około 5 proc. czasu. Jego zdaniem w warunkach ograniczonej podaży zasoby te mogłyby być efektywniej wykorzystywane w centrach danych obsługujących wielu użytkowników jednocześnie.

Na wypowiedź zareagował Elon Musk, publikując na platformie X prześmiewczy mem nawiązujący do filmu „Bękarty wojny”. Towarzyszył mu komentarz, iż ludzie również zasługują na własną pamięć RAM. Krytyka gwałtownie przeniosła się do internetowych dyskusji, w których użytkownicy wskazywali, iż to właśnie rozwój infrastruktury AI odpowiada za znaczną część obecnych niedoborów.

Altman 4 listopada doprecyzował swoje stanowisko. Podkreślił, iż popiera swobodny dostęp do pamięci komputerowej, a rozwiązania problemu upatruje w zwiększeniu globalnej produkcji układów.

Spór pojawia się w momencie wyjątkowo silnej presji na rynek półprzewodników. Według prognoz Gartnera ceny pamięci DRAM mają wzrosnąć w 2026 roku o 125 proc., a znaczącej poprawy sytuacji cenowej można oczekiwać dopiero pod koniec 2027 roku. Analitycy przewidywali również, iż rosnące koszty pamięci przyczynią się do wzrostu cen komputerów osobistych o 17 proc.

Skala zapotrzebowania jest widoczna także w wynikach producentów. SK hynix poinformował pod koniec października, iż uwzględniając zawarte umowy i zaawansowane negocjacje, jego produkcja pamięci DRAM i HBM jest praktycznie wyprzedana do 2029 roku.

Za medialną wymianą zdań kryje się szerszy problem gospodarczy. Rozwój AI zwiększa konkurencję o ograniczone moce produkcyjne, wpływając na ceny komputerów, serwerów i infrastruktury przedsiębiorstw. Jednocześnie rośnie znaczenie wyboru między przetwarzaniem danych lokalnie a korzystaniem z usług chmurowych.

Dalsze utrzymywanie się niedoborów może wydłużyć cykle wymiany sprzętu i podnieść koszty wdrażania AI na własnej infrastrukturze. W efekcie dostępność pamięci staje się jednym z czynników decydujących o ekonomice rozwoju sztucznej inteligencji.