L'IA est insatiable

L’IA Slop n’est pas seul responsable de la pénurie de RAM : Apple y prend sa part

La pénurie mondiale de mémoire vive qui frappe le marché des composants informatiques depuis plusieurs mois trouve deux coupables de poids : la frénésie de l'IA générative d'un côté, et Apple de l'autre. Si les modèles de langage et les infrastructures d'entraînement aspirent des quantités massives de DRAM et de HBM, le géant de Cupertino contribue lui aussi significativement à la tension sur les approvisionnements, au point d'aggraver une situation déjà tendue pour les fabricants de PC et les constructeurs de serveurs. La demande d'Apple s'explique par la montée en gamme systématique de ses appareils : les Mac équipés de puces M-series intègrent désormais des configurations mémoire unifiée de plus en plus généreuses, tandis que les iPhone et iPad embarquent davantage de RAM pour supporter les fonctionnalités d'Apple Intelligence. Cette stratégie, combinée aux volumes colossaux produits par Apple chaque trimestre, mobilise une part non négligeable de la capacité mondiale des fondeurs comme SK Hynix, Samsung ou Micron. Le contexte est celui d'un marché DRAM sous pression depuis fin 2024, où l'explosion des besoins en mémoire pour les puces IA HBM a détourné les capacités de production vers ce segment plus rentable. Résultat : les prix de la RAM grand public et serveur remontent, et les délais d'approvisionnement s'allongent. La convergence de ces deux forces — IA et Apple — laisse peu de marge aux autres acteurs du marché pour absorber le choc.

ASML : la seule entreprise capable de ralentir l’IA

ASML, le fabricant néerlandais de machines de lithographie ultraviolette extrême (EUV), a publié ses résultats trimestriels début 2026, révélant un carnet de commandes en deçà des attentes du marché malgré une demande mondiale de puces en apparente explosion. L'entreprise basée à Eindhoven est la seule au monde capable de produire les machines EUV indispensables à la fabrication des puces les plus avancées, celles que TSMC, Samsung et Intel utilisent pour graver les processeurs alimentant les data centers d'IA. Sans ses équipements, aucun chip de dernière génération ne peut être fabriqué. Ce goulet d'étranglement technologique place ASML dans une position unique : celle d'un frein potentiel à la croissance de l'IA, non par choix stratégique, mais par réalité industrielle. Une machine EUV coûte environ 200 millions d'euros, prend des mois à assembler et requiert plus de 100 000 composants provenant de fournisseurs spécialisés à travers le monde. ASML ne peut en produire qu'une centaine par an, une capacité qui ne peut pas simplement être doublée sur décision. Quand les commandes ralentissent ou que les délais s'allongent, c'est l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement en semi-conducteurs qui se grippe. Le contexte est celui d'une tension géopolitique persistante : les restrictions américaines sur les exportations de machines ASML vers la Chine, appliquées depuis 2023 avec la complicité des Pays-Bas, ont déjà réduit un marché majeur. Pendant ce temps, les grandes fonderies investissent des centaines de milliards pour étendre leurs capacités, mais restent tributaires du rythme de livraison d'ASML. L'entreprise incarne ainsi le paradoxe de l'ère de l'IA : une croissance présentée comme illimitée, mais contrainte par des réalités physiques et industrielles bien tangibles.

L’IA gratuite, c’est terminé : les prix du compute s’envolent

Pendant deux ans, l'intelligence artificielle a été proposée à des tarifs quasi symboliques : APIs accessibles, chatbots gratuits, génération de contenu à la demande. Cette période d'abondance artificielle touche désormais à sa fin. Les coûts du compute, longtemps subventionnés par les levées de fonds massives des grands acteurs, remontent à la surface, et les hausses de prix se multiplient chez les principaux fournisseurs de services IA. Ce retournement a des conséquences directes pour les entreprises et développeurs qui ont bâti leurs produits sur des hypothèses de coût très basses. Les marges se réduisent, les modèles économiques sont à revoir, et les startups les plus dépendantes des APIs tierces se retrouvent sous pression. Pour les utilisateurs finaux, la fin des offres gratuites ou très généreuses signifie une recomposition du marché : les acteurs capables de maîtriser leur infrastructure prendront l'avantage sur ceux qui sous-traitent entièrement leur compute. Ce tournant s'explique par la conjonction de plusieurs facteurs : la demande mondiale en puissance GPU explose tandis que l'offre reste contrainte, les datacenters saturent, et les investisseurs commencent à exiger de la rentabilité après des années de croissance à perte. OpenAI, Anthropic, Google et Microsoft ont tous signalé des tensions sur leurs infrastructures. La prochaine phase de l'IA sera celle de la sélection économique : seuls survivront les usages dont la valeur justifie réellement le coût de calcul.

💬 On y est. J'avais mis un an à convaincre des clients que les APIs IA à 0,002$ du token, c'était pas un modèle viable sur le long terme, et là ça se confirme brutalement. Les startups qui ont bâti leur MRR sur du compute subventionné par la VC money vont avoir quelques trimestres difficiles. Reste à voir qui a les reins assez solides pour absorber la hausse, ou qui va simplement disparaître.

Nvidia vs Meta : qui contrôle vraiment l’IA en 2026 ?

En 2026, deux géants se livrent une bataille ouverte pour le contrôle de l'infrastructure de l'intelligence artificielle mondiale. D'un côté, Nvidia capte entre 80 et 90 % du marché des GPU pour centres de données, enchaînant les trimestres records grâce à une demande pour ses puces Blackwell qui dépasse toutes les prévisions. De l'autre, Meta, dirigé par Mark Zuckerberg, a décidé de rompre sa dépendance à ce fournisseur unique en annonçant jusqu'à 135 milliards de dollars d'investissements en capital pour 2026, dont un contrat historique de 6 gigawatts de puces AMD. Le marché mondial de l'IA générative devrait franchir 100 milliards de dollars d'ici fin 2026, porté par une adoption professionnelle massive : près de 80 % des entreprises prévoient d'intégrer des API d'IA ou de déployer des modèles personnalisés dans leurs processus. Les revenus issus des applications mobiles boostées à l'IA devraient doubler entre 2024 et 2026, avec une répartition géographique marquée : 37,3 milliards de dollars pour les États-Unis (+60 %), 14,7 milliards pour la Chine (+72 %), et une projection de 20 milliards pour la France à horizon 2030. L'enjeu dépasse la simple guerre commerciale entre deux entreprises. Ce que Meta cherche à construire, c'est une souveraineté technologique sur sa propre pile IA, de l'infrastructure physique jusqu'aux modèles. Tant que Nvidia reste le passage obligé pour tout acteur sérieux de l'IA, le géant de Menlo Park reste exposé à des pénuries, des hausses de prix et des délais de livraison qu'il ne contrôle pas. La diversification vers AMD n'est pas un choix technique anodin : c'est un signal politique adressé à toute l'industrie. En parallèle, les joueurs grand public risquent de subir les conséquences de cette course aux serveurs IA, Nvidia orientant clairement sa production vers les centres de données au détriment du segment gaming. La véritable forteresse de Nvidia ne réside pas dans ses puces mais dans son écosystème logiciel CUDA, standard industriel dominant depuis plus de quinze ans, que la concurrence peine à détrôner malgré des investissements considérables. L'architecture Rubin, attendue en succession des Blackwell, devrait creuser encore l'écart en termes de performances brutes. Meta n'est pas seul dans cette tentative de diversification : Google avec ses TPU, Amazon avec ses Trainium, et Microsoft via ses investissements dans OpenAI cherchent tous à réduire leur exposition à un seul fournisseur. La question qui structure désormais toute la filière est celle des infrastructures : les réseaux électriques, les capacités de refroidissement et les chaînes d'approvisionnement en semi-conducteurs peuvent-ils absorber une demande qui double tous les dix-huit mois ? C'est sur ce terrain physique, autant que logiciel, que se jouera la prochaine phase de la course à l'IA.