OpenAI 首席执行官 Sam Altman 最近指出，从全球视角来看，目前的 DRAM（动态随机存取内存）分布效率低下。在参加 Cheeky Pint 播客节目时，Altman 认为，如果内存大部分时间处于闲置状态，那么让个人设备所有者或本地 AI 运营商持有全球有限的 DRAM 供应中的一部分是“相当糟糕的”。他认为，在供应受限的环境中，通过将资源集中到云端，可以实现最大化利用，因为这些资源可以更持续地被用于服务用户。
Altman 认为，与集中式云模型相比，个人拥有 DRAM 是低效的。
这一观点源于 AI 数据中心驱动的巨大内存和算力需求。据报道，OpenAI 正在参与一项预计到 2030 年耗资 7500 亿美元的基础设施部署。Altman 的立场表明，一种模型正在发生转变，即本地推理（直接在用户的个人电脑上运行 AI 模型）不如集中式云模型理想。通过在数据中心整合内存，供应商理论上可以比碎片化的个人设备市场更有效地管理高性能组件的稀缺性。
文章讨论了为了管理高性能组件稀缺性而向在数据中心整合内存转变的趋势。
然而，这种向平台化的转变对消费者具有重大影响。批评人士指出，正是这些大型数据中心的巨大需求推高了智能手机和游戏 PC 等日常产品的 DRAM 及其他组件的成本。虽然 Altman 将这一论点框架化为“全球分配”和效率问题，但它也描述了一个用户将更多控制权委托给集中式 AI 助手的未来。这创造了一种权衡：虽然集中式计算可能会优化稀缺资源的利用，但也面临着“付费使用”生态系统的风险，其中个人可能会失去运行私有本地模型的能力，从而可能增加他们对少数主导基础设施供应商的依赖。