La pénurie mondiale de stockage menace de retarder les projets d'IA d'entreprise

La demande croissante d'intelligence artificielle (AI) entre en collision avec une chaîne d'approvisionnement matérielle fragile, créant une « tempête parfaite » qui menace de dérailler les feuilles de route d'IA des entreprises pour les années à venir. Alors que les organisations se précipitent pour développer des capacités d'IA sur site, elles se heurtent à une grave pénurie mondiale de composants de stockage essentiels — en particulier la mémoire DRAM et la mémoire NAND Flash. Avec des prix prévus en forte hausse de plus de 50 % et des délais de livraison dépassant un an pour le matériel critique, les DSI et les responsables informatiques sont contraints de repenser leurs stratégies d'infrastructure.

La pénurie, alimentée par l'appétit sans précédent des hyperscalers et l'explosion de la génération de données, marque une réinitialisation fondamentale de l'équilibre offre-demande. Pour le public de Creati.ai, comprendre les nuances de cette crise matérielle est crucial, car elle impacte directement la faisabilité et le calendrier de déploiement de l'IA générative (Generative AI) et des grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) au sein des centres de données d'entreprise.

L'anatomie de la flambée des prix

L'ère du stockage bon marché et abondant semble toucher à sa fin, remplacée par une période de volatilité extrême et d'escalade des coûts. Les analystes du secteur et les fournisseurs de matériel tirent la sonnette d'alarme sur des hausses de prix qui ne sont pas simplement inflationnistes, mais structurelles.

Selon des analyses récentes du marché, le prix de la DRAM et du stockage NAND devrait augmenter de manière significative tout au long de 2026. Brad Gastwirth, responsable mondial de la recherche chez Circular Technology, décrit la situation comme une « réinitialisation fondamentale ». En évoquant la dynamique actuelle du marché, il a noté que la mémoire et le stockage sont passés de composants secondaires à des contraintes primaires au niveau des performances système. L'implication est claire : le matériel nécessaire pour exécuter des charges de travail d'IA devient le goulot d'étranglement.

L'impact financier sur les entreprises est brutal. Scott Tease, vice-président de l'IA et du calcul haute performance chez Lenovo, a livré des prévisions édifiantes, suggérant que les prix de certains composants pourraient quadrupler par rapport aux niveaux du début 2025. Il a mis en avant la trajectoire du DIMM de 64 gigaoctets — un bloc de mémoire standard pour serveurs, ordinateurs portables et stations de travail. Alors qu'il était auparavant acheté dans la fourchette basse des 200 dollars, le coût de ce même composant devrait approcher 800 dollars dans les mois à venir.

Une telle hausse spectaculaire des prix affecte inévitablement l'ensemble de l'écosystème matériel. Qu'une entreprise achète de nouveaux serveurs prêts pour l'IA ou mette à niveau une infrastructure de centre de données existante, la liste des matériaux va exploser. TrendForce, un fournisseur majeur d'intelligence de marché, corrobore ces craintes, prévoyant que les prix de la DRAM augmenteront de 55 % à 60 % au premier trimestre 2026 par rapport à l'année précédente, la NAND Flash suivant une trajectoire similaire à la hausse de 33 % à 38 %.

Le centre de données « en rupture de stock »

Au-delà du prix, la simple indisponibilité du matériel pose une menace plus existentielle pour les calendriers des projets. La chaîne d'approvisionnement est actuellement fortement biaisée en faveur des plus grands acteurs — les hyperscalers (tels que AWS, Google et Microsoft) et les grands OEM — qui ont verrouillé des contrats d'approvisionnement à long terme, certains s'étendant jusqu'en 2027.

Cet effet de « verrouillage » laisse les entreprises de taille moyenne et les acteurs plus petits se battre pour des restes sur le marché au comptant. Le directeur produit de Western Digital, Ahmed Shihab, a confirmé la tension à l'échelle de l'industrie, notant que l'offre restera contrainte bien au-delà de l'année prochaine. Le moteur, sans surprise, est l'IA. Qu'il s'agisse d'entraîner d'immenses modèles fondamentaux ou d'exécuter des inférences à grande échelle, les charges de travail d'IA exigent d'énormes quantités de stockage à haute vitesse. La capacité moyenne des disques expédiés augmente, mais le nombre total d'unités disponibles reste insuffisant pour satisfaire l'appétit du marché.

Les fabricants hésitent à sur-étendre leur capacité de production, marqués par des cycles précédents de boom et de krach où ils ont investi des milliards dans des usines de fabrication pour ensuite faire face à un excédent de marché au moment où les installations entraient en ligne. Construire une usine de semi-conducteurs est une entreprise intensive en capital, coûtant plus de 50 milliards de dollars et prenant plus de 15 mois. Par conséquent, les fournisseurs privilégient la demande de serveurs IA à forte marge, réaffectant les lignes de production loin des produits de mémoire traditionnels. Ce basculement crée des pénuries dans d'autres domaines, comme la NAND MLC (Multi-Level Cell), largement utilisée dans les équipements industriels et de réseau. Avec Samsung censé mettre fin à la production de NAND MLC à la mi-2026, la capacité pour cette technologie spécifique devrait chuter de 42 % rien que cette année.

Changements technologiques : la montée du QLC

Alors que l'industrie lutte contre la pénurie de stockage traditionnel à haute performance, un virage technologique est en cours pour atténuer la crise de capacité. L'adoption des SSD QLC (Quad-Level Cell) s'accélère. La technologie QLC permet une densité de stockage plus élevée en stockant quatre bits de données par cellule, contre trois bits pour la TLC (Triple-Level Cell) ou deux pour la MLC.

TrendForce prédit que les disques QLC représenteront bientôt 30 % du marché des SSD d'entreprise. Ce changement est dicté par la nécessité ; le QLC permet des capacités plus élevées dans un encombrement physique réduit, ce qui est crucial pour les centres de données à court d'espace en baie et d'alimentation. Cependant, le QLC comporte des compromis, principalement en termes d'endurance et de vitesses d'écriture par rapport à ses prédécesseurs.

Pour les architectes informatiques d'entreprise, cette transition exige un changement de stratégie de gestion des données. Tom Coughlin, membre de l'IEEE et président de Coughlin Associates, suggère que les organisations doivent s'adapter aux caractéristiques du QLC. En consolidant les données et en minimisant le nombre d'opérations d'écriture, les entreprises peuvent prolonger la durée de vie des composants QLC. Cela s'aligne sur une tendance plus large d'optimisation des niveaux de stockage — garder les données « chaudes » sur des disques NVMe rares et hautes performances tout en déplaçant les données « tièdes » ou « froides » vers des niveaux QLC à haute densité.

Réponses stratégiques pour les DSI

Face à des coûts en flèche et à des délais de livraison pouvant dépasser un an pour les SSD haute capacité, les DSI doivent adopter des stratégies défensives pour maintenir leurs initiatives IA en vie. L'approche « achetez tout ce dont vous pourriez avoir besoin » n'est plus viable pour la plupart des organisations en raison des coûts prohibitifs.

Comparaison des perspectives du marché

La table suivante décrit le changement radical du paysage de stockage que les dirigeants d'entreprise doivent naviguer :

Les experts recommandent quelques mesures pragmatiques pour naviguer cette constriction :

• Reporter les mises à niveau non critiques : L'analyste de Forrester Brent Ellis conseille aux entreprises de taille moyenne de faire une pause. Si une organisation prévoit un petit cluster IA, il peut être judicieux de retarder l'achat de matériel de quelques mois si possible, plutôt que d'acheter au pic de la bulle des prix.
• Optimiser les actifs existants : Avant d'acheter du nouveau matériel, réalisez un audit implacable du stockage actuel. La déduplication, la compression et l'archivage des données inutilisées peuvent libérer des pétaoctets d'espace sans dépenser un centime en nouveau matériel.
• Stratégies cloud hybrides : Bien que les prix du stockage cloud soient également susceptibles d'augmenter à mesure que les hyperscalers répercutent les coûts, le cloud peut offrir plus de flexibilité que le matériel sur site pour des pics d'activité IA à court terme. Toutefois, cela doit être mis en balance avec le coût à long terme de l'exfiltration des données.
• Optimisation logicielle : Investir dans l'efficacité du code peut réduire l'empreinte matérielle requise pour les modèles d'IA. Des techniques comme la quantification et la taille réduite des modèles (pruning) peuvent diminuer les besoins en mémoire des grands modèles de langage, leur permettant de s'exécuter sur du matériel disponible et de niveau inférieur.

La prophétie autoréalisatrice de la science des données

La pénurie est exacerbée par la nature même de la science des données : plus de stockage est disponible, plus il est consommé. Falko Kuester, professeur d'ingénierie à l'UC San Diego, a mis en évidence ce phénomène avec le projet Open Heritage 3D. En collectant des scans haute fidélité de sites historiques — LIDAR, nuages de points et images haute résolution — leur empreinte de données s'étend de façon exponentielle. Ils s'attendent à atteindre un pétaoctet de données dans les 18 prochains mois.

Ce scénario se répète dans chaque entreprise investissant dans l'IA. Des jeux de données de « ground truth » sont créés, puis dupliqués pour l'entraînement, la validation et les tests. Ils sont ensuite annotés et augmentés, multipliant l'exigence de stockage à chaque étape. À mesure que la résolution augmente et que les modèles deviennent plus complexes, la « nature de la bête » est de consommer chaque octet de stockage disponible.

Conclusion

La pénurie mondiale de stockage n'est pas un incident temporaire mais un obstacle structurel majeur pour l'industrie de l'IA. À mesure que 2026 avance, la capacité à sécuriser du matériel deviendra un différenciateur concurrentiel clé. Les entreprises qui ne planifient pas des délais de livraison prolongés et des budgets gonflés risquent de voir leurs projets d'IA paralysés, non par un manque d'algorithmes ou de talents, mais par la simple incapacité à stocker les données qui les alimentent. Pour la communauté Creati.ai, le message est clair : la couche physique de infrastructure IA exige une attention immédiate et stratégique.