Le marché mondial de la mémoire traverse une période que le secteur qualifie désormais sans détour de « mode folie ». La montée en puissance de l’intelligence artificielle a décuplé la demande en DRAM, NAND Flash et, plus encore, en mémoires à large bande passante (HBM), à tel point que la capacité de production prévue pour 2026 est presque entièrement réservée d’avance.

Selon des informations anticipées par DigiTimes, les grands prestataires de services cloud (CSP) aux États-Unis et en Chine ont lancé une véritable course pour signer des contrats à long terme (LTA) de 1 à 2 ans avec les principaux fabricants de mémoire, dans le but de sécuriser leur approvisionnement jusqu’en 2027–2028 et, au passage, de prendre une avance stratégique dans une chaîne de valeur de plus en plus tendue.

2026, une année quasi perdue pour ceux qui arrivent en retard

Le diagnostic partagé dans l’industrie est clair :

• La capacité en DRAM et NAND pour 2026 est quasiment engagée via des contrats et réservations avec de grands clients.
• Le risque de pénurie n’est pas une spéculation, mais une réalité dans laquelle nombreux sont ceux qui se résignent : aucune marge de manœuvre pour « ajuster » avec une production additionnelle à court terme.

Les CSP n’achètent pas uniquement pour couvrir la consommation anticipée de leurs centres de données. Ils augmentent de façon agressive leurs stocks, en achetant bien plus que leur consommation actuelle pour ne pas prendre de retard dans la course à l’IA. Cela repousse la demande vers le haut pour les autres acheteurs : fabricants de serveurs, OEM, intégrateurs et entreprises opérant sur des infrastructures en local ou en colocation.

Ce contexte entraîne un changement brutal d’équilibre :

• Le pouvoir de négociation passe aux fabricants de mémoire, qui peuvent choisir à qui vendre, à quelles conditions et avec quelle priorité.
• Le secteur considère que les prix des contrats continueront d’augmenter tout au long de 2026, sans la correction habituelle à la baisse prévue en seconde moitié d’année.
• Certains évoquent une hausse cumulative pouvant atteindre 50 % en 6 à 9 mois dans certains segments, par rapport aux niveaux actuels des contrats à long terme.

Pour préserver leur position, les grands clients cloud sont prêts à accepter des conditions qui, il y a quelques années, auraient été impensables :

• Primes de prix (“overpricing”) en échange de priorité d’approvisionnement.
• Paiements anticipés pour garantir la capacité.
• Co-financement d’équipements ou même de nouvelles usines, en liant une partie de la production future sur plusieurs années.

Seules un ou deux CSP de premier plan parviendraient à obtenir des contrats véritablement longs et avantageux. La majorité devra se contenter, au mieux, d’accords d’un an. Quant à de nombreux clients plus petits, la réalité sera différente : négociations au trimestre ou même au mois, sans garanties solides d’approvisionnement.

La tension ne concerne pas uniquement la DRAM. La NAND Flash est également à la limite, avec des fabricants qui annoncent une situation où, même en acceptant des hausses de prix, il n’y aurait tout simplement pas de produits disponibles à certains moments. D’où apparaissent déjà des signaux dans le marché final :

• De petits fabricants de PC et de serveurs augmentent leurs prix ou réduisent leurs configurations maximales de RAM et SSD.
• OEM et assembleurs anticipent leurs achats de composants « par crainte » de manquer de stock.
• Situations paradoxales où un PC ou une console complète coûtent moins qu’un kit de RAM DDR5 haut de gamme.

Les causes de cette impasse

Ce qu’on appelle la tempête parfaite de la mémoire s’explique par la combinaison de quatre facteurs principaux :

1. L’explosion de l’IA générative et des grands modèles
   Les nœuds de calcul pour l’entraînement et l’inférence, équipés de GPU haut de gamme (comme les séries H100, H200, B200, MI300 et leurs successeurs), intègrent des centaines de gigaoctets de DRAM et/ou HBM, ainsi que d’importants volumes de NAND en SSD NVMe pour stocker datasets, checkpoints et logs.
   Les projets de centres comme OpenAI, Anthropic, Meta ou Google ne déploient pas quelques serveurs, mais déploient de véritables fermes de GPU, multipliant la demande en mémoire par plusieurs ordres de grandeur.
2. Fabricants concentrés sur des produits à forte marge
   Des sociétés comme SK hynix ont choisi d’investir principalement dans HBM et DRAM à valeur ajoutée élevée, tandis que l’expansion massive de la capacité en DRAM « classique » ou NAND progresse beaucoup plus lentement.
   Construire de nouvelles usines et en atteindre la pleine capacité nécessite plusieurs années et des milliards d’investissement, rendant impossible une réponse rapide au pic actuel de demande.
3. Changement de modèle : de la surcapacité à la fabrication sur demande (build-to-order)
   Après une décennie de cycles d’excès d’offre et de baisses de prix, l’industrie de la mémoire semble avoir tiré la leçon. Les grands fabricants migrent vers un modèle où ils préfèrent sécuriser les commandes avant d’augmenter la production.
   En pratique, cela signifie qu’ils préfèrent rester en dessous de la capacité, mais avec des prix élevés, plutôt que de replonger dans un scénario de surcapacité avec des marges réduites.
4. Les CSP, avec une capacité abondante et une urgence stratégique
   Les géants de l’infrastructure disposent de capitaux et de pression concurrentielle : ils doivent continuer à déployer des infrastructures IA pour ne pas perdre de terrain face à d’autres acteurs mondiaux.
   Mettre en pause des projets faute de mémoire n’est pas une option, c’est pourquoi ils acceptent de payer plus aujourd’hui pour préserver leur part de marché ou accélérer le lancement de nouveaux services IA.

Un avenir proche sous haute pression et mémoire « politique »

Sans une augmentation significative de la capacité, la prévision raisonnable indique que les prix élevés et la volatilité perdureront au moins jusqu’en 2027.

Dans cette période, de nouveaux facteurs potentiellement déstabilisateurs pourraient apparaître, tels que :

• Les tensions géopolitiques impactant la chaîne d’approvisionnement.
• Des retards dans la mise en service de nouvelles usines.
• Des générations de GPU encore plus gourmandes en mémoire.

Pour les entreprises non membres de l’élite des hyperescaleurs, cela se traduit par : des serveurs plus coûteux, des PC d’entreprise avec des coûts accrus lorsque beaucoup de RAM est nécessaire, et moins de marges pour des configurations « généreuses » en stations de travail ou équipements pour développeurs, IA interne ou bases de données en mémoire.

Si les contrats à long terme se stabilisent, le secteur pourrait devenir moins cyclique, mais aussi plus concentré et inégalitaire :

• Les fabricants auront une partie de leur production vendue à l’avance, sur plusieurs années.
• Les grands CSP assureront une mémoire à des prix relativement plus prévisibles.
• Les autres clients seront dans une sorte de « file d’attente », plus exposés aux pics de prix et à une disponibilité incertaine.

Impacts sur la conception des infrastructures et les entreprises

Face à une mémoire plus coûteuse et moins disponible, les architectes systèmes devront optimiser chaque gigaoctet :

• Adopter davantage de techniques de compression de modèles, quantification (4 bits, 8 bits) et optimisation de l’utilisation mémoire lors de l’entraînement et de l’inférence.
• Créer des hiérarchies de mémoire plus complexes, avec une utilisation croissante de technologies telles que CXL pour décomposer la mémoire et la partager entre différents nœuds.
• Mettre en place des plateformes d’orchestration permettant de partitionner GPU et mémoire, et d’accroître le taux d’utilisation effective, comme l’annoncent déjà certains orchestrateurs avancés.

Pour une entreprise « classique » achetant de l’infrastructure — que ce soit en local, dans un hébergement ou dans le cloud privé — le scénario implique :

1. Un investissement initial accru dans les serveurs : la combinaison CPU / GPU + beaucoup de RAM + SSD de grande capacité sera sensiblement plus coûteuse.
2. Une planification à 2–3 ans pour les grandes extensions de capacité, en adaptant les achats hardware aux éventuelles hausses de prix.
3. Une révision des pratiques de consommation de ressources : optimiser la consolidation des charges, supprimer les infrastructures surdimensionnées par inertie et ajuster les politiques de stockage et de caches.
4. Une surveillance attentive de l’évolution des prix de la DRAM et NAND, afin de profiter des éventuelles fenêtres d’atténuation à partir de 2027–2028.

Questions fréquentes sur la pénurie de mémoire liée à l’IA

Pourquoi l’intelligence artificielle impacte-t-elle autant le prix de la mémoire RAM et NAND ?
Parce que les systèmes IA modernes utilisent des serveurs équipés de GPU haut de gamme nécessitant des quantités massives de DRAM, HBM et stockage flash. Chaque nouveau cluster dédié à l’entraînement ou à l’inférence exige des centaines ou milliers de modules mémoire supplémentaires, ce qui tend une chaîne d’approvisionnement non dimensionnée pour cette croissance.

Comment cette pénurie de mémoire influera-t-elle sur le prix des serveurs et PC d’entreprise ?
La pression sur la DRAM et la NAND se répercute sur le prix final des équipements nécessitant de grandes capacités de mémoire. Il est prévu que les serveurs avec haute densité RAM et SSD d’entreprise voient leurs prix augmenter, et que certaines configurations « haut de gamme » de PC et stations de travail deviennent beaucoup plus chères en 2026 et une partie de 2027.

Que peuvent faire les entreprises pour anticiper la hausse des prix de la mémoire ?
Les experts recommandent de planifier leurs achats de capacité à l’avance, négocier des packs complets avec leurs fournisseurs (serveur + RAM + SSD), optimiser le gestion des ressources (virtualisation plus efficace, consolidation des charges, politiques de stockage améliorées) et prioriser les investissements dans les domaines où la mémoire apporte une valeur ajoutée directe au business.

Quand le marché de la mémoire pourra-t-il se normaliser après le pic de la demande IA ?
La reprise dépendra de la mise en service de nouvelles usines de DRAM, NAND et HBM ainsi que de la maintien de la croissance de la demande IA. Un début de soulagement pourrait apparaître à partir de 2028, mais beaucoup d’analystes estiment que la mémoire ne reviendra probablement pas aux niveaux de prix très bas observés entre 2019 et 2022, notamment si les contrats à long terme entre fabricants et grands prestataires cloud deviennent la norme.

Sources :
DigiTimes ; analyses sectorielles et informations de marché concernant la DRAM, la NAND et la demande en IA.