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Le second semestre 2025 a été marqué par une pénurie mondiale inhabituelle de mémoire vive et de SSD. Il ne s’agit pas simplement d’un ralentissement cyclique ou d’une transition vers de nouvelles technologies, mais d’une crise appelée à durer plusieurs années. Cette pénurie découle clairement de la croissance explosive de la demande en infrastructures d’IA.
Chaque serveur d’IA nécessite des dizaines, voire des centaines de gigaoctets de mémoire. C’est bien plus qu’un serveur web ou qu’un PC moyen. Résultat : les fabricants de puces donnent la priorité à la HBM (High Bandwidth Memory) et à la LPDDR (Low-Power Double Data Rate) pour l’IA, tout en réduisant la production de DRAM traditionnelle. C’est ce que l’on appelle désormais la RAMpocalypse.
Est-ce seulement un nom inquiétant ou un problème auquel nous devons nous attaquer dès maintenant ? Lisez la suite pour le découvrir.
* Avant de poursuivre, nous vous recommandons de consulter cet article ainsi que cette fiche de synthèse.
Que s’est-il passé exactement ?
2023 n’est pas si loin, mais à l’époque, les SSD étaient peu coûteux. L’essor des centres de données dédiés à l’IA a transformé le marché à la fin de 2024. Les systèmes d’IA, aussi appelés grands modèles de langage, sont entraînés sur d’immenses jeux de données. Ils en traitent suffisamment pour comprendre le contexte et répondre comme des humains. Les LLM sont généralement déployés sur des clusters de GPU, c’est-à-dire des réseaux interconnectés de nœuds de calcul, chacun équipé d’un ou deux GPU. Chaque cluster nécessite des téraoctets de mémoire, et les projets d’IA reposent désormais sur des milliers de ces nœuds afin d’exécuter des tâches complexes à très grande vitesse. L’exécution des LLM exige toutefois beaucoup de DRAM et de stockage flash. Les entreprises délaissent les charges de travail LLM principalement axées sur l’entraînement au profit de déploiements centrés sur l’inférence. Comme l’inférence nécessite un accès fréquent à de gros fichiers de modèles, la demande de stockage nearline a augmenté.
Le projet Stargate
Le projet vise à maintenir le leadership des États-Unis dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il devrait, selon ses promoteurs, “réindustrialiser” les États-Unis et renforcer la sécurité nationale du pays ainsi que celle de ses alliés. Parmi les principaux investisseurs figurent SoftBank, OpenAI et Oracle. Des entreprises comme Microsoft, NVIDIA et Arm y participeront également en tant que partenaires techniques.
De quoi s’agit-il ? Plusieurs centres de données dédiés à l’intelligence artificielle devraient d’abord être construits aux États-Unis. La coentreprise commencera par un vaste centre de données au Texas, avant de s’étendre progressivement à d’autres États. Ses promoteurs promettent “des centaines de milliers” d’emplois et affirment que le projet “garantira le leadership américain dans le domaine de l’IA”. Stargate devrait être achevé dans cinq à six ans.
L’accord conclu entre OpenAI, Samsung et SK Hynix porte sur 900,000 wafers de DRAM par mois. Cela représente près de 40% de la production mondiale totale. Cette situation risque de poser un grave problème à l’avenir et de compliquer l’approvisionnement des marchés traditionnels des PC et des serveurs. Même les disques durs mécaniques, qui peuvent sembler sans lien avec l’IA, voient leurs prix augmenter de 10–15%.
Plus d’usines, plus de mémoire ?
En théorie, oui. Mais dans les faits, les contraintes financières et structurelles freinent une expansion rapide.
Si la hausse des prix montre qu’il faudrait augmenter les capacités, les principaux fabricants de DRAM choisissent de ne pas accroître la production de DRAM traditionnelle. Ils orientent plutôt leurs investissements vers la mémoire à haute bande passante (HBM), qui offre de meilleures marges mais mobilise davantage de wafers.
La demande vient de toutes parts. Les développeurs d’IA, les fournisseurs de cloud hyperscale et les centres de données d’entreprise se disputent l’approvisionnement en mémoire. Augmenter la production n’est ni rapide ni bon marché. Construire de nouvelles usines exige des investissements colossaux, compris entre $10 billion et 20+ billion. Ce n’est pas un projet réalisable du jour au lendemain : il faut généralement 4–5 ans. Même alors, les résultats restent incertains. La pénurie d’ingénieurs qualifiés complique encore la situation.
Par conséquent, la production mondiale de DRAM standard reste limitée. Les fabricants donnent la priorité aux clients de l’IA et des centres de données hyperscale. Dans ces conditions, les pénuries de mémoire et les prix élevés devraient persister au moins jusqu’en 2027.
Prévisions pour l’avenir
- Tout d’abord, l’appétit vorace de l’IA entraînera une flambée des prix de la mémoire vive. Les pénuries et les prix élevés pourraient durer un certain temps. Dans le contexte de crise persistante du marché de la mémoire, des entreprises comme Apple, Lenovo et Dell devraient augmenter les prix de leurs appareils au premier semestre 2026. Les PC et ordinateurs portables gaming seront également touchés. À mesure que les coûts matériels augmentent, les organisations se tournent vers les proxies pour scraper des données et exécuter des processus d’IA sans surcharger des systèmes dont la mémoire est limitée.
- La crise ne commencera probablement à se résorber qu’après 2027–2028, lorsqu’une nouvelle technologie de mémoire viendra bouleverser le cycle. D’ici là, les SSD, la DRAM et les HDD devraient rester chers, rares et de plus en plus réservés à l’élite de l’IA.
- Il est peu probable que la demande en IA diminue de manière significative, car les grands modèles, les centres de données et les services de calcul continuent de se développer. La mémoire restera donc une ressource stratégique dans les années à venir.
- Les innovations dans l’architecture mémoire, comme la fusion de la mémoire CPU/GPU ou de nouveaux types de RAM, peuvent améliorer la situation à long terme, mais elles ne résoudront pas les pénuries aiguës du jour au lendemain.