La nouvelle fièvre de l’or dans le cloud n’est plus axée sur les GPU, mais sur la mémoire. Plusieurs rapports du secteur soulignent un déséquilibre croissant entre l’offre et la demande de DRAM et HBM pour les centres de données, et les grands fournisseurs de services cloud (CSP, pour Cloud Service Providers) réagissent de manières très diverses. Parmi les acteurs américains, Google et Microsoft privilégieraient clairement la vitesse et la disponibilité au détriment du coût, allant jusqu’à accepter des surcoûts pour garantir un approvisionnement prioritaire.

Pénurie de mémoire en pleine course à l’IA

Le déclencheur est connu : l’explosion de l’IA générative et des modèles de grande taille a fortement dopé la demande en mémoire haute performance, aussi bien HBM (High Bandwidth Memory) pour GPU que DDR5 pour serveurs. À cela s’ajoute le recentrage de grands fabricants — Samsung, SK hynix et Micron — sur ces produits premium, ce qui limite la disponibilité des mémoires plus économiques et traditionnelles.

Le marché devient donc tendu où :

• La priorité est donnée aux livraisons en serveurs plutôt qu’aux PC ou au secteur consommateur.
• Certaines entreprises accumulent depuis plusieurs mois des modules en mode achats agressifs pour assurer leur capacité future.
• Les prix du DDR5 et du HBM ont connu des hausses à deux chiffres en 2025, avec des augmentations particulièrement marquées sur les modules de grande capacité pour serveurs.

Google et Microsoft : payer plus pour aller plus vite

Selon des sources du secteur des mémoires et des analystes, deux stratégies se dégagent chez les hyperscalers américains. D’un côté, Google et Microsoft acceptent des prix plus élevés afin d’assurer des livraisons rapides, des volumes garantis pour leurs clusters d’IA.

Cela fait sens :

• Ils investissent massivement dans le déploiement de superclusters d’IA, services comme Copilot, Gemini, modèles propriétaires et solutions d’IA pour les entreprises.
• Un goulet d’étranglement en mémoire pourrait laisser des GPU de très haut niveau sous-utilisées, ce qui reviendrait à investir des milliards dans du hardware sans en tirer pleinement profit.
• Pour eux, le coût supplémentaire lié à la mémoire est marginal comparé à la valeur stratégique de lancement rapide de produits IA et de la conclusion de gros contrats d’entreprise.

En d’autres termes : pour Google et Microsoft, le vrai risque n’est pas d’avoir à payer 20 à 30 % de plus par module, mais de se retrouver à court de RAM ou de HBM lorsque leurs clients souhaitent entraîner des modèles, affiner des LLM ou déployer des agents IA à l’échelle mondiale.

Autres CSP, plus sensibles au prix

Certains acteurs plus modestes — comme certains fournisseurs de cloud de second rang ou une partie de l’écosystème asiatique — adoptent une posture plus prudente : retardant les commandes, diversifiant leurs fournisseurs ou combinant des modules de différentes générations pour limiter leurs coûts.

Cette approche réduit la pression immédiate sur leur CAPEX, mais comporte un coût caché :

• Moins de marge pour une montée en puissance agressive de leurs plateformes IA.
• Une vulnérabilité accrue face à de potentielles futures hausses de prix si la pénurie s’intensifie.
• Un risque de retard par rapport aux hyperscalers qui ont fortement investi dans la HBM et le DDR5 haute vitesse.

Le rôle de Samsung, SK Hynix et Micron

Les fabricants représentent une autre pièce du puzzle. Samsung et SK Hynix, en particulier, accélèrent leurs plans pour de nouvelles phases de production et des nœuds technologiques plus avancés, visant à renforcer leur leadership en HBM3E et en futures HBM4 pour les centres de données axés IA.

Ce pari implique :

• Un investissement accru dans de nouvelles usines et capacités DRAM, presque exclusivement dédiées à l’IA.
• Une réduction de la production de mémoires classiques pour PC et mobiles, ce qui exerce une pression à la baisse sur les prix dans toute la chaîne.
• Des négociations plus fermes avec les clients : ceux qui offrent le meilleur paiement et la meilleure visibilité sur la demande ont accès aux meilleures positions de production.

De ce fait, les hyperscalers aux finances plus solides, comme Google et Microsoft, sont mieux placés pour sécuriser des contrats à long terme et des volumes garantis.

Que signifie tout cela pour le marché du cloud et de l’IA ?

À court terme, le message est clair :

• Les clients verront des prix plus élevés pour les instances GPU et les nœuds à haute mémoire.
• Les startups et PME pourraient rencontrer davantage de difficultés pour accéder à une IA de pointe à des prix compétitifs.
• L’écart se creuse entre les grands hyperscalers et le reste, pas seulement en logiciel et modélisation, mais aussi au niveau de l’infrastructure physique.

À moyen terme, cette tension pourrait accélérer :

• Le développement d’alternatives en mémoire plus efficaces, telles que des architectures avec une meilleure utilisation de DDR, de nouvelles hiérarchies de cache ou des modèles plus compacts.
• Le regain d’intérêt pour des solutions on-premise et bare-metal spécialisées, où certaines entreprises préféreraient investir dans leur propre matériel pour réduire leur dépendance au cloud face à la hausse des prix.
• Une escalade réglementaire et géopolitique autour des puces, des usines et du contrôle des exportations, avec les États-Unis, l’Europe, la Corée et Taïwan en acteurs clés.

Vitesse aujourd’hui, coût demain

Que Google et Microsoft privilégient la vitesse au coût ne signifie pas que la question du prix disparaisse. Ils ont simplement décidé qu’en cette étape de la course à l’IA, le facteur déterminant est d’arriver en premier (ou de ne pas rester derrière) pour capter le marché.

La grande inconnue est de savoir combien de temps cette dynamique pourra durer :

• Si les prix de la mémoire restent élevés pendant plusieurs années et si la demande en IA ne génère pas de marges suffisantes, même ces géants pourraient revoir leur stratégie.
• À l’inverse, si l’IA d’entreprise et les agents métiers deviennent la nouvelle infrastructure de base, ces contrats coûteux d’aujourd’hui pourraient, dans quelques années, apparaître comme une stratégie gagnante pour dominer la prochaine décennie du cloud computing.

En attendant, le message du marché est sans équivoque : dans cette nouvelle économie de l’IA, la mémoire fait la puissance. Et ceux qui seront prêts à payer pour la mémoire seront ceux qui rythmeront la prochaine vague d’innovation.