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Micron : l'offre de mémoire reste tendue jusqu'en 2028, le HBM absorbe la capacité DRAM

Le PDG de Micron, Sanjay Mehrotra, a indiqué aux investisseurs le 30 septembre que la demande de mémoire dépasserait l'offre disponible pendant au moins les deux prochaines années, 75 % de la production 2027 étant déjà réservée.

TechnologieAnalyseSophie LeclercPublié le: 2 octobre 20266 min de lectureSources 8
Micron : l'offre de mémoire reste tendue jusqu'en 2028, le HBM absorbe la capacité DRAM

La mémoire ne sera pas plus facile à acheter. C'est ce que disent les vendeurs.

Le 30 septembre, Sanjay Mehrotra, PDG de Micron, a indiqué aux investisseurs que la demande de mémoire de l'entreprise dépasserait l'offre disponible au moins jusqu'en 2027. Il a précisé que 75 % de la production de mémoire de Micron pour 2027 est déjà attribuée. Selon une transcription de l'appel citée par Ars Technica, la plupart des discussions commerciales actuelles portent sur 2028. « Globalement, l'environnement offre-demande ne fait que se durcir », a déclaré Mehrotra. Micron prévoit d'ouvrir de nouvelles salles blanches pour la fabrication de mémoire en 2028, mais avertit que la montée en production sera progressive, même après la sortie de la première tranche.

Micron ne vend plus de RAM grand public. Sa marque Crucial a cessé de vendre de la mémoire aux consommateurs après une annonce de décembre 2025. Sumit Sadana, EVP, a pointé la demande d'IA pour la mémoire des centres de données et l'intérêt de Micron à servir des « clients stratégiques plus grands dans des segments à plus forte croissance ». Cette décision est importante car la même capacité de tranches qui aurait alimenté des DIMM grand public est désormais allouée à la mémoire à large bande (HBM) pour les accélérateurs d'IA et la DRAM serveur.

Le HBM prend une part plus importante de chaque tranche

Kim Taewoo, vice-président exécutif chez Samsung, a déclaré cette semaine que le HBM représentera près de 30 % de la capacité de tranches des fabricants de DRAM en 2027, contre 20 % cette année, selon Reuters. Le HBM coûte plus cher à fabriquer et génère moins de produit utilisable par tranche que la DRAM conventionnelle. Chaque point de pourcentage réorienté vers le HBM supprime donc plus d'un point de pourcentage de l'offre pour le reste. Micron indique que la demande de HBM dépasse désormais celle de sa DRAM, et que le volume de HBM pour 2027 est en grande partie épuisé à des prix « bien supérieurs à ceux de 2026 ».

Mehrotra a également souligné un problème structurel que la construction de nouvelles usines ne résoudra pas. Les transitions de nœuds futures offrent moins de gains de productivité par tranche que les précédentes. De plus, le ratio d'échange entre les générations de HBM, en passant de 3E vers un mélange plus important de 4 et 4E, crée des vents contraires pour la croissance de l'offre. Autrement dit, la voie d'échappement habituelle à la pénurie, la technologie de procédé plus dense, se rétrécit.

The Register a rapporté le 1er octobre que le PDG de Micron a utilisé le même appel pour célébrer des prix « bien plus élevés ». Ce détail recontextualise la pénurie en décision d'allocation délibérée plutôt qu'en accident. India Today a rapporté le 1er octobre que les smartphones pourraient coûter plus cher à mesure que l'offre se dégrade. Ars Technica note que les PC préassemblés ont déjà été affectés, les OEM offrant des configurations RAM plus faibles à des prix plus élevés. Les sticks de streaming et les consoles de jeu ont également connu des hausses de prix.

« Même après leur construction, même après la production de la première tranche, la montée en production dans les salles blanches ne se fait que progressivement », a déclaré Mehrotra. « C'est simplement la nature de ce qu'il faut pour mettre en place la production. »

Au-delà du centre de données

SemiEngineering a rapporté le 1er octobre que les constructeurs automobiles s'efforcent d'ajouter des capacités d'IA aux véhicules. C'est un marché qu'il décrit comme une opportunité de plus de 1 000 000 000 000 dollars pour l'IA physique au cours de la prochaine décennie. Le traitement des données brutes de caméras et de radars impose de nouvelles exigences en matière de mémoire, d'interfaces et d'efficacité énergétique. Paul Karazuba, vice-président du marketing produit pour Silicon IP chez Rambus, a déclaré à la publication qu'un véhicule défini par l'IA utilise l'IA pour interpréter en continu les données et adapter le comportement en temps réel. Cela nécessite plus de bande passante mémoire qu'un véhicule défini par logiciel.

Le secteur spatial européen bute sur le même mur depuis une autre direction. Lors de l'événement de presse Pretzl Connect 2026 à Budapest, Kate Underhill, architecte en propulsion pour les transports spatiaux futurs à l'Agence spatiale européenne, a déclaré à EE Times que les systèmes spatiaux fonctionnent typiquement « au moins 10 ans en retard sur l'électronique grand public ». Elle a ajouté que l'ESA a un jour essayé de commander 10 diodes laser à un fournisseur allemand exigeant une commande minimale de 10 000 unités. Underhill a précisé que si un satellite contient un composant américain, le développeur doit se conformer aux réglementations américaines sur le trafic d'armes (ITAR). C'est la raison pour laquelle les fabricants européens tentent de construire des satellites sans ITAR.

Entre-temps, les règles de la chaîne d'approvisionnement régissant ce qui peut être installé se resserrent. SemiEngineering a rapporté le 1er octobre que le président Trump a signé un décret exécutif le 26 août 2026 déclarant une urgence nationale pour restreindre les équipements étrangers à haut risque dans le réseau électrique américain. Le décret couvre le matériel, le logiciel et le micrologiciel à 69 kilovolts et au-dessus. Il suit la chaîne d'approvisionnement vers le bas, de sorte qu'un fabricant américain ou européen source de sous-composants critiques d'une juridiction couverte peut encore voir son produit fini restreint. Les règles d'application du Département de l'Énergie sont attendues pour le 24 décembre 2026.

Tout le monde n'attend pas les règles. Selon le même rapport, les services publics américains suspendent déjà les achats impliquant des chaînes d'approvisionnement étrangères. Ils poussent les fournisseurs à fournir des réponses sur la provenance pendant les appels d'offres actifs.

Les couches de sécurité et de confidentialité

OpenSSL a publié des correctifs le 29 septembre pour un défaut DTLS de haute gravité suivi sous le nom CVE-2026-84782. Celui-ci peut fuiter la mémoire du tas vers l'autre extrémité d'une connexion ou faire planter le programme, a rapporté The Hacker News le 30 septembre. Le bug se produit lorsque le minuteur de réenvoi DTLS se déclenche alors qu'un message de poignée de main plus grande n'est que partiellement envoyé. Le message réenvoyé porte alors des octets résiduels comme données de poignée de main non chiffrées. CISA l'a noté 8,2 sur 10 le 29 septembre, évaluant l'impact sur la disponibilité comme élevé et l'impact sur la confidentialité comme faible. L'exploitation était listée comme « aucune » à ce moment-là. Les versions corrigées sont 4.0.3, 3.6.5, 3.5.9 et 3.4.8. Les anciennes branches 3.0, 1.1.1 et 1.0.2 sont corrigées uniquement pour les clients du support premium. OpenSSL 3.0 a cessé de recevoir des correctifs de sécurité publics le 7 septembre.

Côté infrastructure d'IA, Google DeepMind a publié une mise à jour technique le 23 septembre. Elle décrit comment l'entreprise apportera une mémoire persistante côté serveur à sa plateforme Private AI Compute. La conception conserve les clés cryptographiques sur les appareils de l'utilisateur. Les données ne sont déchiffrées qu'à l'intérieur d'un enclume cloud isolé, puis immédiatement réchiffrées. DeepMind indique que l'architecture précédente était strictement sans état et effaçait le contexte lorsque la tâche se terminait.

Deux articles arXiv soumis le 28 septembre montrent la même contrainte apparaissant dans la recherche. L'un, de Krishnakumar Balasubramanian et Zhaoyang Shi, modélise la mémoire associative sur des variétés riemanniennes. Il montre que la courbure est une variable de conception plutôt qu'une propriété des données. L'autre, de Peng Xu et co-auteurs de l'Université de l'Illinois, présente une méthode de clustering GPU. Elle ne stocke qu'un seul tableau de facteurs en mémoire à large bande au lieu de trois grands tampons, une réponse explicite aux charges de travail limitées par la mémoire.

Le fil conducteur est que la mémoire n'est plus un composant qu'on achète à la fin d'une conception. C'est la contrainte qui détermine ce qui est construit, ce qui est expédié et ce qui est écarté.

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Sources

8
  1. 01Memory executives expect RAM shortage to continue through 2028EN
  2. 02AI-Defined Vehicles Push Compute, Memory, And Validation LimitsEN
  3. 03US Executive Order On Energy Grid Supply Chain SecurityEN
  4. 04Europe's Space Industry Seeks Greater Supply Chain ControlEN
  5. 05Intrinsic Associative Memory on Riemannian Manifolds: Curvature, Capacity, and Emergent ModesEN
  6. 06GEM-KMeans: Memory-Efficient and Accurate Clustering on Massive Scale with GPU OptimizationEN
  7. 07OpenSSL Fixes High-Severity DTLS Flaw That Can Leak Heap Memory UnencryptedEN
  8. 08Advancing Private AI Compute with secure, server-side memoryEN

Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Sophie Leclerc

Sophie Leclerc

IA, modèles et technologies

Sophie Leclerc couvre les technologies, l'IA et les modèles ainsi que les médias et l'internet pour FLASH24, en travaillant à partir des dépôts de code, des articles scientifiques et des documents techniques plutôt que des annonces. Elle vérifie chaque chiffre en remontant aux jeux de données d'origine et en comparant les versions successives des modèles. Elle interroge régulièrement des ingénieurs et des chercheurs, et suit les calendriers de publication des principales conférences du secteur. Son intérêt personnel pour l'auto-hébergement et les réseaux domestiques nourrit directement sa couverture des infrastructures et des modèles ouverts. Elle ne publie pas de performance annoncée sans méthode de mesure vérifiable.

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