Samsung prévient que la pénurie de mémoire pour l’IA pourrait s’aggraver en 2027

Oct 29, 2026
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Samsung warns that rising AI demand could worsen memory chip shortages in 2027, putting pressure on global semiconductor supplies and enterprise hardware costs. Image: Jonathan Kemper on Unsplash

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Les résultats records de Samsung s’accompagnent d’un avertissement : la pénurie de mémoire pour l’IA pourrait s’aggraver en 2027. L’entreprise sud-coréenne s’attend à ce que la demande creuse davantage l’écart avec l’offre.

Lors de la présentation de ses résultats du 29 octobre, Samsung a déclaré que son approvisionnement en mémoire à large bande passante (HBM) pour 2027 était déjà entièrement vendu et a indiqué que les tensions pourraient durer jusqu’en 2028, selon Reuters.

La pression ne concerne pas seulement les accélérateurs d’IA. La faiblesse de l’offre de mémoire pourrait faire grimper le prix des serveurs et des PC, faisant de la disponibilité des composants un facteur limitant la vitesse à laquelle les entreprises peuvent développer leur infrastructure d’IA.

L’approvisionnement de Samsung en HBM pour 2027 est déjà réservé

Samsung a annoncé un bénéfice d’exploitation record de 107,4 billions de wons (80 milliards de dollars) au troisième trimestre. Dans son communiqué de résultats, l’entreprise a déclaré que « la hausse de la demande tirée par l’IA dépassera largement l’offre du secteur par rapport à 2026 ».

Reuters a rapporté que Samsung avait signé des contrats à long terme avec 10 clients majeurs et négociait avec 10 autres. La construction de nouvelles usines de semi-conducteurs prend des années, ce qui limite tout soulagement de l’offre à court terme.

Les fabricants sud-coréens de puces se développent tandis que les coûts du matériel augmentent dans la région APAC

Samsung et SK hynix contrôlent à eux deux environ les deux tiers du marché mondial de la mémoire, selon l’ Associated Press. Ils prévoient un investissement cumulé de 800 billions de wons (599 milliards de dollars) dans un pôle de fabrication de puces situé dans le sud-ouest de la Corée du Sud.

SK hynix prévoit des pénuries jusqu’en 2030 et a déclaré que les contrats à long terme couvrent plus de la moitié de sa capacité prévue pour 2027–2028. L’entreprise investit également massivement dans la production nationale, notamment dans une extension de 64 milliards de dollars de ses capacités de fabrication de puces à Cheongju, en Corée du Sud.

Selon les estimations de TrendForce, la part de la production mondiale d’ordinateurs portables réalisée hors de Chine pourrait tomber sous les 20 % en 2027, les marques réévaluant leurs coûts de fabrication et l’efficacité de leurs chaînes d’approvisionnement. Parallèlement, la demande de matériel pour l’IA stimule les prévisions d’exportations de produits électroniques aux Philippines, illustrant l’impact du boom de l’IA sur les fabricants de toute la région.

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Ce qu’a constaté eWeek : la DRAM pourrait rester sous tension tandis que la NAND se détend

Les travaux de recherche de TrendForce font état de conditions d’approvisionnement différentes en 2027. La HBM ainsi que la DRAM conventionnelle pour serveurs et PC restent soumises à une forte pression de la demande, tandis que l’offre de NAND pourrait s’assouplir plus tard dans l’année.

Type de mémoire

Perspectives pour 2027

Impact potentiel pour les acheteurs

HBM

L’approvisionnement de Samsung est déjà réservé

Les commandes d’accélérateurs d’IA pourraient être soumises à des limites d’allocation

DRAM pour serveurs et PC

Les capacités restent sous tension

Prix des systèmes plus élevés ou caractéristiques mémoire réduites

Flash NAND

L’offre pourrait s’améliorer au second semestre

Le prix des SSD pourrait se stabiliser plus rapidement

Mike Howard, directeur des marchés de la DRAM et de la mémoire chez TechInsights, a déclaré à EE Times que « la mémoire est devenue l’un des composants les plus importants de la pile matérielle de l’IA, et souvent le composant semi-conducteur qui fait obstacle ».

Pour les entreprises qui investissent dans une infrastructure d’IA, les goulets d’étranglement liés à la mémoire et au packaging pourraient retarder les déploiements matériels. Une plus grande disponibilité des SSD n’apporterait qu’un soulagement partiel si la HBM et la DRAM conventionnelle pour serveurs restent limitées.

Les acheteurs de serveurs et de PC pour l’IA font face à trois risques d’approvisionnement

Les responsables informatiques qui définissent les budgets 2027 doivent savoir si le matériel commandé pourra être livré avec suffisamment de mémoire pour prendre en charge leurs charges de travail. Le prix indiqué pour un serveur offre peu de garanties si ses accélérateurs ou sa DRAM ne sont pas encore attribués. Trois vérifications peuvent aider :

  • Approvisionnement et livraison : demandez aux fournisseurs de préciser les configurations GPU/HBM et DRAM qu’ils peuvent réellement fournir, confirmez l’attribution des composants et faites la distinction entre les engagements fermes de livraison et les estimations. Pour les projets d’IA, faites coïncider les dates d’arrivée du matériel avec la capacité du centre de données et les calendriers de déploiement.
  • Budget et performances : obtenez des devis entièrement configurés avec une date d’expiration et modélisez la hausse du coût de la mémoire avant d’approuver les achats. Vérifiez si la pression politique sur l’approvisionnement en mémoire pourrait également influer sur les choix de composants des fournisseurs. Comparez toute solution dotée de moins de mémoire aux exigences de la charge de travail et à la possibilité de remplacer les PC plus tôt que prévu.
  • Solutions de repli : identifiez des systèmes alternatifs compatibles, vérifiez qu’ils répondent aux besoins de performances et donnez la priorité aux déploiements critiques. Si le matériel arrive en retard, déterminez quels déploiements peuvent être réalisés par phases sans retarder les opérations essentielles.
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L’implication plus large est que l’accès à la mémoire pourrait contribuer à déterminer quels projets d’IA passent à l’échelle et à quel moment. Les accords d’approvisionnement à long terme donnent aux fabricants davantage confiance pour investir, mais ils montrent aussi quelle part de la production future les clients réservent déjà. Un budget plus important consacré à l’IA ne garantit pas, à lui seul, que le matériel requis sera disponible.

Pour les entreprises, cela fait des configurations confirmées et des engagements de livraison un élément de la décision d’investissement. Un système moins cher doté de moins de mémoire pourrait ne pas prendre en charge la charge de travail prévue, tandis qu’un serveur livré en retard peut laisser un projet pourtant financé dans l’attente de son infrastructure.

Le prochain indicateur à surveiller sera de savoir si les nouvelles capacités de fabrication réduisent l’écart entre l’offre et la demande. TrendForce s’attend à ce que l’augmentation substantielle de la production issue des extensions prévues des capacités DRAM se concrétise en 2028. D’ici là, l’amélioration de la disponibilité de la NAND pourrait aider les acheteurs de solutions de stockage sans supprimer les contraintes de mémoire auxquelles font face les serveurs d’IA.

À lire également : l’approvisionnement en mémoire n’est qu’un des facteurs qui déterminent les calendriers de déploiement de l’IA — la dernière mise à jour de HPE sur le cloud privé pour l’IA montre comment les options matérielles et la disponibilité des logiciels peuvent suivre des calendriers différents.

Kezia Grace Jungco

Kezia Jungco is a technology writer and researcher specializing in artificial intelligence, data analytics, CRM software, cloud infrastructure, cybersecurity, and emerging business technologies. With more than five years of experience evaluating software platforms and technology solutions, she helps business leaders understand the tools and trends shaping the future of work.

Kezia has extensive hands-on experience testing and analyzing generative AI platforms, chatbots, natural language processing (NLP) tools, CRM systems, and business software. Her work focuses on translating complex technologies into practical insights that help organizations make informed decisions about technology adoption, operational efficiency, and digital transformation.

As a staff writer for TechnologyAdvice, Kezia covers AI innovation, business applications of machine learning, data-driven technologies, cloud computing, cybersecurity, and sales technology. Her background in journalism, research, and education enables her to combine rigorous analysis with clear, accessible reporting for both enterprise and consumer audiences.

Kezia holds a bachelor's degree in Development Communication with a major in Development Journalism from the University of the Philippines Los Baños. She has also completed professional training in artificial intelligence, data privacy, and information security. Her work has been featured in TechnologyAdvice, TechRepublic, eWeek, Datamation, and Selling Signals, where she helps readers navigate a rapidly evolving technology landscape with practical, research-driven guidance.

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