Speicher: DRAM 1b kostet pro Quadratmillimeter 54 Prozent mehr als TSMCs N2

Eigentlich müsste es umgekehrt sein. Einen DRAM-Speicher herzustellen ist einfacher und damit billiger als die Fertigung eines Spitzenprozessors. Die Zahlen des südkoreanischen Beratungsunternehmens Kernel Insight, die die chinesische Seite IT之家 aufgreift, zeigen das Gegenteil: Ein DRAM-Wafer der Generation 1b kostet 0,654 Dollar pro Quadratmillimeter, ein Wafer im N2-Prozess von TSMC dagegen 0,424 Dollar. Das sind 54 Prozent Unterschied.

Zwei Technologien, zwei Komplexitätsgrade

Der Knoten 1b steht für eine DRAM-Generation unter 10 Nanometern mit einer Dichte von rund 0,436 Gigabit pro Quadratmillimeter. Aus diesen Wafern entstehen DDR5-Module. Dazu zählen Desktop-Riegel mit 16 bis 64 Gigabyte, teils 128 oder sogar 512 Gigabyte, Speicher für Notebooks sowie Servermodule als RDIMM und LRDIMM mit bis zu 256 Gigabyte pro Riegel. In solchen Maschinen sind bis zu 12 Terabyte Speicher möglich. Ein Teil dieser Produktion speist auch die Grundmatrizen für die gestapelten Speicher der KI-Beschleuniger.

Der N2-Prozess von TSMC verlangt dagegen Doppelbelichtung und EUV-Lithographie. Theoretisch müsste ein einfacheres Produkt also weniger kosten. Es kommt umgekehrt, und der Grund liegt in der aktuellen Lage: der allgemeinen Knappheit an Arbeitsspeicher, die aus dem Bau von KI-Servern folgt.

Die Wirkung der KI-Nachfrage

Die großen Projekte für KI-Server absorbieren zugleich Speicher mit hoher Bandbreite und DDR5-Module großer Kapazität. Der Kapazitätsausbau der drei großen Speicherhersteller hinkt der Nachfrage hinterher. Der Chef von SK Hynix hat öffentlich in Erinnerung gerufen, dass die KI-Industrie ohne Speicher nicht existieren kann und dass sein Konzern den Aufbau seiner Produktionen der neuen Generation beschleunigt. Der Präsident von Acer, den IT之家 zitiert, rechnet allerdings nicht damit, dass die Knappheit bis 2030 anhält, auch wenn die Preise vor einer Entspannung Mitte 2027 weiter steigen dürften.

Diese Verteuerung erfasst die ganze Kette. In Italien beobachten Branchenkenner, dass KI die Kosten für Chips in die Höhe treibt und dass die Rechnung am Ende bei den Unternehmen wie bei den Verbrauchern landet.

Ein Bauteil, das einfacher herzustellen ist, kann mehr kosten: Wenn die KI-Nachfrage die Kapazitäten sättigt, hängt der Preis nicht mehr vom technischen Schwierigkeitsgrad ab, sondern von der Verknappung.