La demande massive de mémoire pour les centres de données dédiés à l’IA réduit l’offre disponible pour l’électronique grand public, ce qui pousse les prix des smartphones à la hausse.[1][23] Les prix des puces mémoire ont fortement augmenté : la DRAM a bondi de plus de 50 % et la NAND d’environ 90 % début 2026, refl...

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is causing global smartphone prices to rise over the next few years according to Xiaomi CEO Lei Jun, how is AI-driven demand for memory. Article summary: According to Lei Jun, the main driver is a multiyear rise in memory-chip costs, especially DRAM and NAND, as AI infrastructure absorbs more of the industry’s output and leaves less supply for phones and other consumer de. Topic tags: general, general web. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "### Price rises of nearly US$30 reflect surging memory costs, with analysts pointing to AI-driven demand and tight supply across the chip sector. Xiaomi said on Friday that prices" source context "Xiaomi lifts handset prices as memory chip crunch ripples through ..." Reference image 2: visual subject "### Price rises of nearly U
Les prochains smartphones pourraient coûter nettement plus cher. Et contrairement à ce que l’on pourrait penser, ce n’est pas seulement l’inflation ou l’ajout de nouvelles fonctionnalités qui en sont la cause. Une pénurie mondiale de puces mémoire — alimentée par la croissance fulgurante de l’intelligence artificielle — fait grimper le prix de composants essentiels présents dans presque tous les téléphones.
Lei Jun, fondateur et PDG de Xiaomi, a averti que la hausse des prix de la mémoire pourrait renchérir les smartphones pendant plusieurs années. Les deux composants clés concernés sont la DRAM (mémoire vive) et la NAND flash (mémoire de stockage), dont les prix ont fortement augmenté alors que les entreprises spécialisées dans l’IA accaparent une part croissante de la production mondiale.
Les modèles d’intelligence artificielle modernes — notamment les grands modèles de langage — exigent d’énormes quantités de mémoire pour être entraînés et exploités. Les géants du cloud et de la tech construisent aujourd’hui des centres de données géants pour soutenir ces charges de calcul.
Ces infrastructures consomment d’immenses volumes de DRAM, de NAND et de HBM (High‑Bandwidth Memory), un type de mémoire très rapide utilisé aux côtés des puces d’IA.
Conséquence : les fabricants de semi‑conducteurs privilégient de plus en plus ces produits destinés à l’IA, qui offrent des marges plus élevées. Une partie de la capacité de production est donc détournée du marché des appareils grand public.
Résultat : smartphones, ordinateurs portables, consoles de jeux et même voitures doivent désormais se partager une offre plus limitée de mémoire.
Les données du secteur montrent l’ampleur du phénomène :
Cette flambée correspond à un classique déséquilibre entre l’offre et la demande : les centres de données d’IA absorbent une grande partie de la production mondiale, réduisant les stocks disponibles pour les fabricants d’appareils.
La mémoire représente l’un des composants les plus coûteux d’un smartphone, surtout pour les modèles haut de gamme avec beaucoup de RAM et de stockage.
Lorsque les prix de la mémoire montent, le coût total de fabrication d’un téléphone grimpe rapidement.
Les premières conséquences sont déjà visibles dans l’industrie :
Face à cela, les fabricants ont deux options : réduire leurs marges ou augmenter les prix de vente. Plusieurs marques, dont certains grands constructeurs chinois, ont déjà commencé à ajuster leurs tarifs ou leurs stratégies produits.
Même des entreprises majeures comme Xiaomi reconnaissent que la hausse du prix de la mémoire pourrait peser sur leur rentabilité si la tendance se poursuit.
Contrairement à certaines pénuries technologiques passées, les analystes pensent que celle‑ci pourrait durer plus longtemps.
La raison est simple : la construction de nouvelles usines de semi‑conducteurs et l’augmentation de la production de mémoire prennent des années. Dans le même temps, les investissements mondiaux dans les infrastructures d’IA continuent d’accélérer.
Plusieurs analyses de marché estiment donc que le déséquilibre entre l’offre et la demande pourrait se prolonger au moins jusqu’en 2026 et possiblement jusqu’en 2027.
Pour les acheteurs de smartphones, cette crise de la mémoire pourrait se traduire par plusieurs tendances :
Si la production mondiale de mémoire finit par rattraper la demande liée à l’IA, les prix pourraient se stabiliser. Mais d’ici là, la course mondiale à l’intelligence artificielle pourrait continuer à renchérir de nombreux appareils électroniques du quotidien — à commencer par les smartphones.
Studio Global AI
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La demande massive de mémoire pour les centres de données dédiés à l’IA réduit l’offre disponible pour l’électronique grand public, ce qui pousse les prix des smartphones à la hausse.[1][23]
La demande massive de mémoire pour les centres de données dédiés à l’IA réduit l’offre disponible pour l’électronique grand public, ce qui pousse les prix des smartphones à la hausse.[1][23] Les prix des puces mémoire ont fortement augmenté : la DRAM a bondi de plus de 50 % et la NAND d’environ 90 % début 2026, reflétant un déséquilibre majeur entre l’offre et la demande.[2][4][17]
Les fabricants de smartphones subissent déjà la pression : le coût des composants a augmenté d’environ 11 % à 25 %, ce qui pousse certaines marques à augmenter leurs prix.[2]