Le besoin technique en mémoire des systèmes d’IA est réel, mais il ne suffit pas à répondre à la question des valorisations. Le 27 octobre 2026, Bloomberg a cadré le débat autour d’une valorisation cumulée de 2 000 milliards de dollars pour les grands fabricants de puces mémoire et de la capacité de la demande d’IA à la soutenir.
Pourquoi les charges d’IA ont besoin de mémoire
La bande passante mémoire, c’est-à-dire le débit de données entre la mémoire et le processeur, peut limiter une charge de travail même lorsqu’un GPU dispose encore de puissance de calcul. Ce « mur mémoire » apparaît quand les données ne circulent pas assez vite pour alimenter le processeur. Une charge est alors limitée par la mémoire plutôt que par le calcul.
Kaoutar El Maghraoui, présentatrice d’IBM Technology, explique aussi comment l’intensité arithmétique, le rapport entre les opérations effectuées et les données transférées, aide à distinguer les limites de calcul des limites de bande passante. Le modèle roofline représente ces plafonds de performance.
Ce mécanisme explique pourquoi les systèmes d’IA peuvent solliciter fortement la mémoire. Il ne dit pas, à lui seul, si les investissements dans ces systèmes rapporteront suffisamment pour justifier les valorisations du secteur.
Un cycle historique face à des contraintes différentes
Les marchés de la mémoire ont déjà connu des expansions de capacité qui finissent par dépasser la demande. Celine Woo, analyste et gestionnaire de portefeuille chez Lazard Asset Management, estime que le cycle actuel comporte aussi des facteurs structurels : une fabrication plus intensive, des investissements en capital importants et des transitions technologiques difficiles. C’est son analyse, pas une prévision partagée par l’ensemble du secteur.
Des prévisions de pénurie et de prix qui divergent
Selon un article publié par The Motley Fool le 27 octobre, Jensen Huang, PDG de Nvidia, ne considère pas une surabondance de mémoire d’ici 2029 comme son scénario de base. Le même article rapporte que Micron Technology et SK hynix ont signé avec certains grands clients des contrats de trois à cinq ans qui fixent des fourchettes de prix et des volumes de vente. Il indique aussi que SK hynix prévoit de tripler sa capacité de production de wafers d’ici 2034.
Le même article attribue à Counterpoint Research une prévision de baisse de 23 % des prix de la DRAM en 2028 par rapport à 2027, tout en les situant 230 % au-dessus de leur niveau de 2025. Ces deux comparaisons décrivent une trajectoire de prix prévue, pas des prix déjà observés.
Une autre perspective venait de Simon Chen, président d’ADATA. Le 23 juillet 2026, iXBT.games rapportait sa prévision d’une pénurie de DRAM qui durerait au moins dix ans supplémentaires. Chen anticipait aussi, pour le troisième trimestre, une hausse de 20 à 30 % des prix contractuels de la DRAM et de 35 à 40 % de ceux de la NAND.
Le besoin matériel ne tranche pas la question des commandes
La demande technique et la rentabilité des investissements dans l’IA sont deux questions distinctes. Une bande passante mémoire limitée peut freiner certaines charges de travail, tandis que les entreprises et les investisseurs doivent encore juger les coûts et les revenus de l’infrastructure.
Le 19 octobre 2026, Yahoo Finance rapportait que des analystes jugeaient les équipements de production de puces quasi entièrement réservés et anticipaient une offre de mémoire plus tendue en 2027 qu’en 2026. Le 24 avril 2026, Yahoo Finance avait également rapporté qu’Oracle avait annulé 300 à 400 racks Nvidia GB300 NVL72 commandés auprès de Super Micro Computer. Cette annulation concernait des racks de serveurs, pas des commandes de puces mémoire.
