La dernière évolution inattendue dans la course à l’investissement des hyperéchelles ne se limite pas à davantage de centres de données, plus de GPU ou d’extensions réseau : selon UBS, la mémoire commence à “réorienter” les dépenses en CAPEX de façon significative. La banque estime qu’environ un tiers de l’augmentation du CAPEX cette année est dû à la montée en gamme des coûts de la mémoire, un composant qui, jusqu’à présent, passait plutôt inaperçu dans le bilan global des dépenses.
Après la saison des résultats, UBS a revu à la hausse ses prévisions de CAPEX pour les principaux acteurs hyperéchelles : +43 % pour 2026 et +28 % pour 2027, atteignant respectivement 827 milliards de dollars et 915 milliards. Cela représenterait une croissance annuelle de 61 % en 2026 et 11 % en 2027.
La lecture d’UBS est claire : la mémoire devient une ligne de coût beaucoup plus prégnante. Leurs estimations indiquent que les dépenses en mémoire pour les hyperéchelles passeraient de 53 milliards de dollars en 2025 à 155 milliards en 2026, puis à 252 milliards en 2027, générant environ 100 milliards de dollars supplémentaires de CAPEX chaque année. En termes de “responsables” de cette croissance, UBS calcule que cette hausse représenterait 32 % de l’augmentation totale du CAPEX cette année.
La mémoire pèse déjà plus dans le BOM (et dans l’économie des racks)
UBS évalue aussi l’impact au niveau produit. Sur des serveurs classiques, la société estime que la mémoire pourrait ajouter environ 10 000 dollars par serveur, ce qui augmenterait sa part dans le BOM (bill of materials) de 4–6 % à 6–7 %. Cela peut sembler modeste en pourcentage, mais cela représente une hausse importante dans des flottes déployées par centaines de milliers d’unités.
Le changement devient encore plus “dramatique” dans les plateformes d’IA à grande échelle. UBS indique qu’un rack NVL72, la part du coût de la mémoire pourrait passer de 6 % à 16 % à mesure que la plateforme évolue de GB200 à VR200, un saut qu’elle qualifie de “significatif”.
Tableau récapitulatif (estimations UBS)
| Concept | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|---|---|---|
| CAPEX hyperéchelles (prévisions) | — | 827 Md$ | 915 Md$ |
| Croissance interannuelle du CAPEX | — | +61 % | +11 % |
| Coût mémoire des hyperéchelles | 53 Md$ | 155 Md$ | 252 Md$ |
| “CAPEX supplémentaire” annuel attribuable à la mémoire | — | ~100 Md$ | ~100 Md$ |
| Part du supplément CAPEX due à la mémoire | — | 32 % | — |
| Impact par serveur classique (mémoire) | — | +10.000 $/serveur | — |
| Poids de la mémoire dans le BOM (serveur classique) | 4–6 % | 6–7 % | — |
| Poids de la mémoire dans un NVL72 (transition plateforme) | 6 % | — | 16 % |
Implications pour le marché
Si cette tendance se consolide, le message pour les investisseurs et les opérateurs est double :
- Le goulet d’étranglement ne concerne plus uniquement la “puissance de calcul” : la disponibilité et le coût de la mémoire (ainsi que son intégration dans les systèmes d’IA) conditionnent désormais les rythmes de déploiement et les budgets.
- Le mix d’infrastructures change : quand la mémoire prend plus de poids dans le BOM et dans le rack, de petites variations de prix se traduisent par de gros chiffres à l’échelle des hyperéchelles.
- L’efficacité redevient le KPI caché : avec une part accrue du CAPEX consacrée à la mémoire, optimiser les configurations, la mise à jour des plateformes et les cycles d’achat peut avoir un impact financier plus direct.
Source : Jukan X
