La mémoire devient le nouveau goulet d’étranglement de l’IA, selon Intel

La course à l’intelligence artificielle se heurte à une limite moins visible que les GPU, mais tout aussi déterminante : la mémoire. Lors de l’AI Infra Summit, le 15 septembre à Santa Clara, en Californie, Lip-Bu Tan, PDG d’Intel, a déclaré que les tensions d’approvisionnement avaient déjà retardé des projets et fait grimper les prix de la mémoire d’environ cinq à sept fois. Selon lui, la situation risque encore de se dégrader à mesure que l’IA absorbe davantage de capacités. 45

L’IA ne manque pas seulement de puissance de calcul

Le message de Lip-Bu Tan est clair : disposer de processeurs ou d’accélérateurs IA ne suffit pas à mettre un système en production. Les serveurs d’IA ont besoin de très grandes quantités de mémoire, notamment de HBM (high-bandwidth memory, ou mémoire à haute bande passante), conçue pour alimenter rapidement les accélérateurs.

Cette demande soutenue réduit les volumes accessibles sur le marché. Le compte rendu du sommet relie ainsi l’absorption de HBM par les serveurs d’IA aux pénuries et hausses de prix qui touchent aussi les PC et les smartphones. 4

Concrètement, un opérateur peut avoir prévu ses serveurs et commandé sa puissance de calcul, sans pouvoir finaliser son installation faute de mémoire disponible. Celle-ci devient alors une contrainte de calendrier, et non plus un simple poste de coût dans la configuration d’un serveur.

Pourquoi le marché ne peut pas se rééquilibrer rapidement

Les éléments disponibles décrivent un décalage entre une demande d’infrastructures IA en forte hausse et une offre de mémoire qui ne peut pas augmenter au même rythme. Lip-Bu Tan a estimé que la mémoire était devenue un goulet d’étranglement et que les tensions allaient s’accentuer. 5

En février, il avait déjà rapporté, sur la base de ses échanges avec des acteurs majeurs du secteur, ne pas entrevoir de soulagement avant 2028. Il s’agit d’une appréciation de dirigeant sur les perspectives d’approvisionnement, pas d’un calendrier industriel garanti pour l’ensemble du marché. 8

La HBM est au cœur du problème : les serveurs d’IA en consomment beaucoup et leur demande restreint l’offre pour d’autres usages de mémoire. 4

Des prévisions qui pointent vers plusieurs années de tensions

Aucune date de retour à la normale ne peut être considérée comme établie. Les avertissements disponibles dessinent néanmoins un risque de pénurie durable plutôt qu’un épisode ponctuel :

• Selon Lip-Bu Tan, aucun soulagement n’est attendu avant 2028, d’après ce que lui auraient indiqué des fournisseurs clés. 8
• Selon K. S. Pua, de Phison, la mémoire flash NAND pourrait connaître sa pire pénurie en 2027. 17
• Dans le contexte du marché, l’offre tendue, la hausse des prix et les engagements d’achat pluriannuels pèsent d’autant plus que Samsung Electronics, SK hynix et Micron concentrent l’immense majorité de la capacité mondiale de production de DRAM. 57

Ces scénarios restent des prévisions. De nouvelles capacités, un ralentissement des investissements dans l’IA ou des avancées permettant de réduire les besoins en mémoire pourraient modifier la trajectoire.

Hausse des coûts et projets plus difficiles à sécuriser

À court terme, les entreprises doivent s’attendre à des achats plus complexes et à des systèmes plus chers. Quand la mémoire disponible est allouée en priorité aux infrastructures IA, les catégories de produits plus sensibles aux prix ou jugées moins prioritaires risquent de subir une disponibilité réduite ou un renchérissement des composants. Les PC et les smartphones sont explicitement cités parmi les marchés affectés. 4

Pour les organisations qui préparent des capacités IA, trois conséquences pratiques se dégagent :

1. Sécuriser les approvisionnements tôt. Avoir accès aux accélérateurs ne garantit pas que le système complet pourra être déployé.
2. Intégrer la mémoire dès la conception. Capacité, bande passante et risque d’allocation doivent guider l’architecture, pas seulement le choix des processeurs.
3. Prévoir les contraintes en chaîne. Ajouter des accélérateurs accroît simultanément les besoins en mémoire, en électricité et en refroidissement.

L’électricité et le refroidissement, les autres plafonds de l’IA

Lip-Bu Tan ne présente pas la mémoire comme l’unique obstacle. Il a également cité la sécurisation de l’approvisionnement électrique et le développement de technologies de refroidissement comme des enjeux majeurs pour le marché des puces et des infrastructures IA. 5

Cette vision rappelle qu’un déploiement IA à grande échelle dépend d’un ensemble cohérent : calcul, mémoire, réseau, alimentation électrique et gestion thermique. Davantage de mémoire lèverait une contrainte importante, sans pour autant résoudre les limites physiques liées à l’exploitation de systèmes très denses.

À retenir

Le frein matériel de l’IA ne se limite plus aux processeurs. D’après le patron d’Intel, le manque de mémoire retarde déjà des projets et s’accompagne d’une envolée des prix ; les tensions pourraient durer. L’horizon évoqué de 2028 par Lip-Bu Tan et l’alerte de Phison sur la NAND en 2027 soulignent l’ampleur du risque, sans constituer des certitudes. 4817

Pour les entreprises, la mémoire, l’électricité et le refroidissement doivent désormais être traités au même niveau que l’achat de GPU ou d’autres accélérateurs : comme des risques d’infrastructure à anticiper dès le départ.