Sam Altman no quiere que ejecutes IA en tu PC. La subida de las gráficas que provoca su propia industria se lo está poniendo fácil

Llevo bastante tiempo detrás de una tarjeta gráfica potente no solo para subir de calidad mis juegos en el PC, también para tener un banco de pruebas para IA local. Y es imposible. Se me antojó una RTX 5090, después fui rebajando expectativas hasta conformarme con modelos mucho más antiguos (tengo un PC con una "modesta" RTX 4060). Pero nada, no tengo presupuesto para conseguir un equipo decente. Todo por la crisis de componentes provocada por la propia IA.

Los números. Que el hardware haya subido es algo que todos los que observamos el mercado de PC ya sabemos. Y se le pueden poner números a esa subida: la RTX 5090, concretamente, ha doblado su precio. En términos generales, las tarjetas gráficas han subido más de un 30 % estos últimos tres meses (datos de Price Squirrel, vía Reddit).

Lo curioso no es solo que se hayan encarecido las gráficas más actuales y potentes, es que hasta la segunda mano ha subido para las generaciones anteriores. Conseguir una RTX 3090 a buen precio es misión imposible, por ejemplo: basta una búsqueda por sitios como Wallapop para descubrir que están por encima de los mil euros (que se paguen es otra historia). Pagar más de mil euros por modelos de seis años, sin saber qué uso han tenido, me parece una locura.

Las tarjetas gráficas son la nueva fiebre del oro. Si renovar solo está al alcance de quienes tienen una cuenta bancaria a prueba de caprichos, el que ya posee una tarjeta tiene un tesoro. Es casi literal, porque la reventa puede generarle un gran beneficio. Y acaba impactando sobre los jugadores, que ven imposible actualizar sus equipos por una especulación generada por el mercado de la IA.

En Xataka Las RTX 5090 se fabricaron para jugar. En China han encontrado un negocio mejor: desmontarlas para la IA

Los centros de datos no utilizan tarjetas gráficas de uso particular, pero sí que canibalizan el esfuerzo de la fabricación de componentes. A marcas como Samsung, SK Hynix o Micron les sale más rentable fabricar HBM para los aceleradores de IA que GDDR para tarjetas gráficas. Esta decisión logra que toda la tecnología se encarezca, especialmente las tarjetas gráficas.

De rebote, beneficio para quienes provocan la crisis. Los componentes también les salen más caros a los centros de datos, pero estos tienen una ventaja: las compras en alto volumen y a futuro. Con esto logran rebajar parte del incremento en los costes. Además, la idea es que recuperen esta inversión con beneficios, al menos en teoría. La práctica no lo deja tan claro.

Las empresas buscan un retorno en beneficios por la compra de hardware, el usuario solo quiere una mejora de la experiencia. El encarecimiento hace perder a este último por partida doble

Las tarjetas gráficas no solo permiten jugar a una calidad superior, también ejecutar modelos de IA locales para así esquivar la nube. No en todos los modelos funciona igual de bien la ejecución, las RTX de Nvidia son especialmente buenas en eso (benditos CUDA). Y, debido al incremento en sus precios, quienes buscamos una tarjeta para modelos locales terminamos dándolo por imposible. A empresas como OpenAI, xAI y Anthropic les viene perfecto. Como tokens llovidos del cielo.

Sam Altman no quiere IA local. Lo dejó bien claro la semana pasada: "La inferencia local es una terrible asignación de recursos escasos". Los grandes magnates de la IA quieren que usemos sus herramientas, no las que nos ofrecen modelos open source que funcionan en los equipos locales. Su miedo a que seamos autosuficientes es lógico: gran parte del uso que le damos a ChatGPT o Claude podríamos cubrirlo perfectamente con una buena tarjeta y modelos como GLM, DeepSeek o Qwen. Por eso a Sam no le gusta.

Que el hardware esté imposible les viene perfecto. Dudo mucho que pueda cubrirse todo el espectro de uso con modelos locales. Aun así, tener esa opción añade mayor libertad a los usuarios, justo lo contrario de lo que buscan las grandes empresas, aquellas que han invertido paladas de dinero en entrenar a sus LLM. El retorno de la inversión debería quedar a la altura. A diferencia de DeepSeek o Z.ai, que publican sus modelos en abierto y también cobran por usarlos en su nube, OpenAI o Anthropic solo dan acceso a través de sus servidores.

Las mismas empresas que han hecho subir de precio las tarjetas gráficas están de enhorabuena por la enorme barrera de entrada que plantean ahora esas tarjetas. No es algo buscado, pero así se aseguran de que los usuarios no puedan ejecutar modelos locales con suficiente capacidad y necesiten contratar ChatGPT, Claude y compañía. Es una relación causa/efecto inesperada que solo viene bien a una parte. Como suele ocurrir, los usuarios somos los más perjudicados.

Imagen de portada | Laura López editada

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