Morgan Stanley prévient que le goulot d’étranglement de l’IA est désormais la mémoire, pas le calcul

Le prochain goulot d'étranglement de l'industrie de l'IA ne concerne pas la vitesse de traitement, mais la mémoire. Morgan Stanley ↘ 0.89% a publié un rapport complet cette semaine affirmant que la contrainte centrale de l'intelligence artificielle migre d'un "mur de calcul" vers un "mur de mémoire", un changement qui, selon la firme, remodelera tout le paysage des investissements dans l'infrastructure IA au cours des cinq prochaines années.

L'écart qui se creuse

L'analyse de la banque, dirigée par Shawn Kim, responsable de l'équipe technologique Europe et Asie de Morgan Stanley, expose ce déséquilibre en termes clairs. La bande passante monocanal DDR5 devrait passer de 44,8 Go/s en 2024 à seulement 51,2 Go/s en 2026, soit une augmentation d'environ 14% sur deux ans. Au cours de la même période, la génération mondiale de jetons d'inférence IA devrait passer d'environ 10 000 milliards de jetons par mois à 3 200 000 milliards, une augmentation de plus de 320 fois. Le résultat est un fossé qui se creuse rapidement entre ce que les processeurs peuvent gérer et ce que les systèmes de mémoire peuvent fournir.moomoo

Ce déséquilibre se reflète déjà dans les coûts. Les composants liés au stockage représentent désormais jusqu'à 73% des dépenses de nomenclature des serveurs CPU, et les prix de la DRAM par gigaoctet ont atteint leurs niveaux les plus élevés depuis près de 30 ans. Selon TrendForce, les prix des contrats DRAM conventionnels ont bondi de plus de 90% d'un trimestre à l'autre au premier trimestre 2026, tandis que Gartner estime que les prix annuels de la DRAM augmenteront de 125% cette année.sokatec+3

Une nouvelle frontière d'investissement

Morgan Stanley prévoit que les dépenses de stockage cloud atteindront 418 milliards de dollars d'ici 2030, la part de la mémoire dans les dépenses d'investissement des fournisseurs cloud passant de 12% en 2023 à 40% d'ici 2027. Le marché total adressable pour les nouvelles technologies de mémoire, y compris la mémoire à large bande passante (HBM), pourrait atteindre 276 milliards de dollars d'ici 2030.macrostream+1

La firme a identifié six domaines d'innovation qui devraient stimuler la prochaine vague de dépenses en infrastructure IA : nœuds de processus avancés, refonte de l'architecture mémoire, emballage avancé, puces d'interconnexion périphériques telles que CXL, traitement en mémoire et nouveaux matériaux. Dans un podcast en juin, Kim a noté que les prix de la mémoire ont été multipliés par plus de six au cours de l'année écoulée, décrivant la situation comme une "inflation des puces" : lorsque les puces mémoire cessent de devenir moins chères et deviennent plus difficiles à trouver.moomoo+1

Effets d'entraînement au-delà des centres de données

La pénurie d'approvisionnement se répercute déjà sur l'électronique grand public. Morgan Stanley prévoit que la demande de mémoire pour PC pourrait faire face à un déficit de 15% en 2027, soit environ 58 millions d'unités, tandis que les smartphones pourraient connaître un déficit de 12% affectant environ 134 millions d'appareils. Reuters a rapporté en juin que les fabricants d'appareils, des smartphones aux PC, sont contraints de choisir entre augmenter les prix ou accepter des marges plus faibles.reuters+1

Les choix d'investissement privilégiés de la firme incluent Micron ↘ 2.22%, Samsung, SK Hynix et SanDisk Western Digital Corporation ↗ 1.96%, aux côtés des fabricants d'équipements semi-conducteurs tels qu'ASML ↘ 0.19%. Comme l'a déclaré Kim : "Les GPU déterminent la vitesse à laquelle l'IA fonctionne, tandis que la mémoire détermine jusqu'où l'IA peut aller."finance.yahoo+2