Derfor driver kunstig intelligens frem en global DRAM-mangel

Det som skjer i minnemarkedet, er først og fremst et kapasitets- og prioriteringssjokk – ikke bare en plutselig etterspørselsøkning. AI-servere trenger enorme mengder høybåndbreddeminne, eller HBM. Denne minnetypen bygges av stablede DRAM-brikker og krever avansert pakking og omfattende testing.

Når minneprodusentene flytter mer produksjon og investeringer over til HBM, blir det mindre kapasitet igjen til vanlig minne i servere, svitsjer, PC-er og smarttelefoner. Resultatet er at AI-boomen kan gjøre helt ordinære elektronikkprodukter dyrere, selv om etterspørselen etter dem ikke har forsvunnet.

Et oppsiktsvekkende prissignal fra Sør-Korea

Sør-Koreas eksportverdi per kilo DRAM nådde 92 183 dollar i de første 20 dagene av august, en økning på 401 prosent sammenlignet med samme periode året før. Nivået er rundt 12,5 ganger høyere enn bunnen i januar 2023. 11

Tallet må imidlertid tolkes riktig. Det er en samlet tollverdi beregnet ved å dele eksportverdien på vekten – ikke en oppgitt pris for en standardisert DRAM-brikke. 13

Goldman Sachs venter at det samlede underskuddet på DRAM vil øke fra 5,0 prosent i 2026 til 5,9 prosent i 2027. Banken peker på HBM til AI-servere og minne med høy kapasitet til vanlige servere som viktige forbrukere av begrenset produksjonskapasitet. 4

Hvorfor HBM presser ut vanlig DRAM

HBM kombinerer flere DRAM-brikker i en vertikalt stablet pakke. Konstruksjonen gir svært høy båndbredde, noe AI-akseleratorer trenger for å få matet beregningene med data.

Samtidig er HBM mer krevende å produsere enn konvensjonelt minne. Produksjonen krever blant annet tilgjengelige wafere, avansert pakking, gode utbytter og omfattende kvalifisering hos kundene.

Økonomien trekker i samme retning. HBM og serverminne med høy kapasitet brukes i den raskest voksende og mest lønnsomme delen av markedet. Produsentene har derfor sterke insentiver til å prioritere disse produktene, selv når det betyr mindre tilgang på DDR4, DDR5, LPDDR og annet standardminne.

Dermed kan vanlig DRAM bli både knappere og dyrere uten at forbrukernes behov for PC-er eller telefoner nødvendigvis øker.

Datasentre møter en dobbel flaskehals

AI-datasentre trenger både kraftige akseleratorer og nok minne til å holde dem i arbeid. Mangel på HBM kan derfor bremse utrullingen av nye servere selv når operatøren har sikret selve beregningsbrikkene.

Høyere priser på HBM og vanlig server-DRAM øker også kostnaden for hver server. De største skyleverandørene står sterkest i kampen om leveransene, takket være innkjøpsvolum og langsiktige avtaler. Mindre driftsleverandører og virksomheter kan i stedet møte forsinkelser, dyrere systemer eller behov for å prioritere de mest verdifulle arbeidsoppgavene.

Det betyr ikke at alle datasenterprosjekter stopper opp. Men minne blir en stadig viktigere begrensning for både utbyggingstempo og lønnsomhet – ved siden av akseleratorer, strøm, nettverk og avansert pakking.

Nettverksutstyr rammes hardt

Presset sprer seg også til bedriftsnettverk. Campus-svitsjer og trådløst LAN-utstyr bruker DDR-minne, og produsentene blir derfor eksponert for den samme kostnadsøkningen som rammer server- og PC-markedet.

Dell’Oro oppgir at spotprisen på DDR-brikker på 8 gigabit økte 788 prosent på ett år. Leverandørene kjøper vanligvis minne gjennom kontrakter, ikke til spotpris, men spotmarkedet gir et tydelig signal om presset som kan slå inn i nye avtaler.

Dell’Oro anslår at minne, som tidligere utgjorde en lav til middels ensifret andel av materialkostnaden for campus-svitsjer og WLAN-utstyr, kan øke til rundt 30 prosent i berørte produkter. 54

Konsekvensene kan bli høyere priser, mindre minnekonfigurasjoner, utsatte oppgraderinger og større avhengighet av eksisterende produktdesign. Ifølge Dell’Oro kan det gå til 2028 før markedet får vesentlig lettelse. Det er en prognose, ikke en fast tidsfrist, og utviklingen avhenger av tilbud, etterspørsel og produktsammensetning. 54

PC-er og mobiler kan bli dyrere

Forbrukerelektronikk har færre muligheter til å absorbere et kraftig kostnadssjokk. Produsentene kan øke utsalgsprisene, redusere mengden RAM eller lagring, kutte i andre komponenter eller godta lavere marginer. Alle alternativene har en pris – for kjøperen eller produsenten.

Gartner venter at globale PC-leveranser vil falle 10,4 prosent i 2026, mens smarttelefonleveransene ventes å gå ned 8,4 prosent fra 2025. Analysehuset anslår samtidig at de samlede prisene på DRAM og SSD-er kan øke 130 prosent innen utgangen av 2026. Det kan løfte gjennomsnittsprisen på PC-er med 17 prosent og smarttelefoner med 13 prosent. 18 21

Rimelige produkter er særlig utsatt. Minne utgjør en større del av materialkostnaden i disse produktene, og kundene er mer følsomme for prisøkninger. Markedet kan derfor få færre innstegsmodeller, høyere priser for samme spesifikasjoner og lengre utskiftingssykluser.

For husholdninger og virksomheter kan det i praksis bety at eksisterende PC-er og telefoner beholdes lenger før de byttes ut.

Et mer todelt halvledermarked

Mangelkrisen skaper svært ulike utsikter innad i halvlederindustrien. Selskaper med sterk HBM-kompetanse, avansert pakking og etablerte relasjoner til AI-kunder kan tjene på overgangen til premium-minne.

Leverandører som hovedsakelig retter seg mot PC-er, telefoner, nettverksutstyr og annen standardelektronikk, møter en vanskeligere kombinasjon av høyere innsatskostnader, begrenset tilgang på brikker og svakere volumetterspørsel.

Det endrer også hvilke ferdigheter som er strategisk viktige. Konkurransen handler ikke lenger bare om de mest avanserte produksjonslinjene for prosessorer. DRAM-prosesser, HBM-stabling, pakke- og testkapasitet, produksjonsutbytte og kundekvalifisering blir stadig viktigere deler av AI-maskinvarekjeden.

Markedet kan dermed bli mer segmentert: Høyverdig AI-minne forblir lønnsomt, mens vanlig minne blir dyrt fordi produsentene flytter kapasitet bort fra det.

«Prosessering i minnet» kan hjelpe – men løser ikke krisen nå

En mulig teknologisk motvekt er processing-in-memory (PIM), på norsk prosessering i minnet. Her plasseres begrenset beregningslogikk nær eller sammen med DRAM-bankene. Enkelte beregninger kan da gjøres der dataene ligger, slik at mindre data må flyttes frem og tilbake mellom minnet og en AI-prosessor.

På Hot Chips 2026 presenterte Samsung LPDDR5X-PIM og viste til en test med Metas Llama 3.1-modell med 8 milliarder parametere. I Samsungs sammenligning leverte systemet 81,3 token per sekund, mot 27 token per sekund med vanlig LPDDR5X. 34

Resultatet er interessant for akkurat denne testen, men viser ikke at PIM kan erstatte HBM i hele AI-markedet. Teknologien er først og fremst relevant for utvalgte inferens- og kantbaserte AI-oppgaver. Storskala trening og andre arbeidslaster som krever svært høy minnebåndbredde, er fortsatt avhengige av andre systemarkitekturer.

En vellykket demonstrasjon betyr heller ikke at teknologien allerede er bredt tilgjengelig i PC-er eller smarttelefoner.

Hva kan få mangelen til å ta slutt?

Prognoser som peker mot knapphet i 2027 eller 2028, bør leses som scenarier – ikke som sikre datoer. Flere utviklinger kan redusere presset:

• Ny DRAM- og pakke kapasitet kan komme raskere enn ventet.
• Lavere investeringer i AI-infrastruktur kan redusere HBM-etterspørselen.
• Svakere etterspørsel etter enheter kan frigjøre kapasitet til konvensjonelt minne.
• PIM og andre arkitekturendringer kan redusere datatrafikken i bestemte arbeidslaster.
• Kjøpere og produsenter kan redesigne produkter rundt andre minnetettheter eller konfigurasjoner.

Det motsatte kan også skje. Sterkere etterspørsel etter AI-akseleratorer, tregere utbygging av pakke kapasitet eller problemer med produksjon og kvalifisering kan forlenge knappheten.

Hovedpoenget er at AI endrer minnemarkedet innenfra. Etterspørselen etter HBM legger ikke bare til en ny produktkategori – den endrer hvordan den knappe DRAM-kapasiteten fordeles. Derfor kan en mangel som starter i AI-servere, samtidig gjøre en campus-svitsj dyrere, forlenge utskiftingssyklusen for en PC og gjøre kostnadsbildet for en smarttelefon vanskeligere å håndtere.