Les prix de la mémoire grand public baissent, combien de temps le supercycle du stockage peut-il encore durer ?

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Récemment, à mesure que l’algorithme TurboQuant de Google continue de prendre de l’ampleur, les prix des produits de stockage grand public affichent des fluctuations.

D’après les informations publiques, sur le marché domestique, sur la plateforme d’occasion Xianyu, le prix de vente moyen sur 7 jours des DDR4 a reculé de 80 yuans par rapport à la semaine précédente, à 360 yuans ; le prix de vente moyen des DDR5 a baissé de 20 yuans, à 1090 yuans. Sur l’application Deyu App, le prix des barrettes mémoire DDR5 de 16G a atteint son plus haut du 13 au 19 mars, environ 1674 yuans par barrette ; il est désormais redescendu à environ 1399 yuans.

Sur le marché international, au cours de la semaine passée, plusieurs détaillants américains ont procédé à une baisse de prix généralisée sur la mémoire DDR5. Le taux de baisse maximal sur un même ensemble atteint 100 dollars, et parmi eux, les produits liés à Corsair ont été les plus fortement réduits. Cette baisse de prix se voit sur des plateformes e-commerce grand public comme Amazon US et Newegg. Par exemple, s’agissant du modèle de mémoire DDR5 32GB de la série VENGEANCE (Corsair Avenger), avec une fréquence maximale de 6400MHz, son prix est d’environ 379.99 dollars, en forte baisse par rapport au pic récent de 490 dollars.

Dans le même temps, le journaliste de Securities Times a noté que les prix de la mémoire de niveau entreprise restent relativement stables. Par exemple, sur des plateformes de transactions en ligne comme JD.com et Xianyu, le prix de la mémoire DDR5 64GB a légèrement baissé, mais il reste globalement supérieur à 12000 yuans.

Pourquoi les prix de la mémoire grand public ont-ils connu un net repli à court terme ? Pourquoi une divergence de prix apparaît-elle entre le stockage grand public et le stockage de niveau entreprise ? Le super cycle du stockage peut-il se poursuivre ?

Des catalyseurs multiples favorisent le repli des prix

Après enquête, le journaliste a appris que l’impact technologique, les variations de l’offre et de la demande, et la panique au niveau des canaux pourraient être les principaux catalyseurs de cette baisse de prix.

Tout d’abord, l’impact de l’algorithme TurboQuant a entraîné un changement des attentes du marché.

La semaine dernière, Google a présenté sur son site officiel la technologie de compression mémoire de l’IA « TurboQuant », affirmant pouvoir compresser l’occupation en mémoire cache dans le raisonnement des grands modèles de langage (LLM) jusqu’à un sixième, tout en atteignant jusqu’à 8 fois d’accélération des performances sur le GPU NVIDIA H100. Le marché pourrait interpréter cela comme une baisse de la demande en mémoire induite par l’IA.

Ensuite, l’offre et la demande évoluent, et l’offre des produits grand public sur le marché remonte.

« Le marché de la mémoire a auparavant connu un déséquilibre offre-demande sans précédent. » Le responsable technique de Shanghai Mugaohui Network Technology Co., Ltd., prestataire de services de centres de données — un fournisseur de données de base —, Bian Zhengrong, a déclaré au journaliste de Securities Times : de la mi-2025 jusqu’au début 2026, trois géants internationaux du stockage — Samsung, SK hynix et Micron — dépasseront 80 % de leur capacité de production avancée en réorientant celle-ci vers la fabrication de mémoire à bande passante élevée (HBM) et de DDR5 haut de gamme, afin de répondre à l’explosion de la demande des serveurs d’IA. Cela a directement conduit à une pénurie abrupte de mémoire DDR4/DDR5 grand public, provoquant une hausse continue des prix.

Mais à mesure que les lignes de production HBM se stabilisent progressivement, les fabricants internationaux commencent à libérer une partie de leur capacité vers le marché grand public. Dans le même temps, la capacité accélérée de fabricants nationaux comme Changxin Storage comble une partie du déficit d’offre, et les stocks de l’industrie passent d’une ligne de sécurité de 3 à 4 semaines à 6 à 7 semaines.

En outre, la vente précipitée motivée par la panique des canaux est aussi l’un des grands facteurs expliquant le fort repli des prix du stockage grand public.

D’après Bian Zhengrong, alors que les prix de la mémoire augmentaient continuellement, cela a attiré une grande quantité de distributeurs de canaux et de spéculateurs pour stocker et spéculer ; désormais, ceux qui stockaient commencent à rapatrier leur trésorerie. « À l’époque, les barrettes mémoire étaient devenues des “lingots d’or noirs”, avec une hausse pouvant aller jusqu’à 50 yuans sur une seule journée. Mais l’apparition d’un point d’inflexion des prix a fait que les stockeurs, pour récupérer des fonds de manière concentrée, ont commencé à vendre massivement. Cela forme un cercle vicieux : “plus ça baisse, plus on vend ; plus on vend, plus ça baisse”. Même une situation rare d’inversion des prix s’est produite : le prix de vente par le canal était inférieur au prix de sortie usine de la marque. Cette pression à la vente par les canaux a atteint un pic en mars 2026, entraînant un repli maximal sur une journée des barrettes mémoire grand public pouvant atteindre 100 yuans. »

Le super cycle du stockage n’est peut-être pas encore terminé

Selon des acteurs de l’industrie, la forte baisse temporaire des prix du stockage grand public ne constitue pas une référence solide. La croissance de la taille du marché du stockage est encore principalement tirée par les produits de niveau entreprise, et l’industrie du stockage n’est peut-être pas encore sortie du super cycle.

Tout d’abord, le stockage grand public et le stockage de niveau entreprise peuvent être considérés comme deux produits différents : il existe de grandes différences dans la complexité technique, la répartition des capacités de production et les marges bénéficiaires.

D’après Bian Zhengrong, le HBM utilise une conception d’empilement vertical, généralement sur 12 à 16 couches, connectées via des trous traversants au silicium (TSV) ; la complexité du procédé est bien plus élevée que celle du DRAM traditionnel. Le rendement du HBM3E de SK hynix atteint déjà 80 %, mais celui du HBM3 de Samsung n’est que de 20 % ; l’application de la technologie d’hybridation par collage reste confrontée à des défis.

De plus, les marges brutes du produit HBM peuvent atteindre plus de 70 %, bien au-dessus des 20 % du mémoire grand public. Cela entraîne directement des stratégies de répartition de capacité de production : un schéma de marché où « la mémoire haut de gamme “mange de la viande”, et la mémoire grand public vit un montagnes russes ».

Ensuite, les scénarios d’application et l’élasticité de la demande sont différents entre le stockage de niveau entreprise et le stockage grand public.

Un employé d’une entreprise de distribution de stockage a dit au journaliste que la demande en stockage de niveau entreprise est tirée par des infrastructures comme les serveurs d’IA et les centres de données : la demande est rigide et irremplaçable. Une machine serveur d’IA consomme 8 à 10 fois plus de DRAM qu’un serveur ordinaire, et le HBM est principalement utilisé pour des étapes clés comme l’entraînement : il ne peut pas être entièrement remplacé par des technologies de compression.

À l’inverse, la demande en stockage grand public est portée par l’électronique grand public comme les PC et les téléphones : elle a une très forte élasticité et une capacité de substitution élevée. Lorsque le prix est trop élevé, les consommateurs peuvent repousser l’achat ou choisir des modèles moins bien équipés ; les fabricants peuvent aussi contrôler les coûts en réduisant la configuration mémoire (par exemple, passer de 16GB à 8GB).

Enfin, le marché n’a pas besoin de s’inquiéter excessivement de l’impact technologique apporté par TurboQuant.

La compression de KV Cache et l’optimisation pour des contextes longs ne sont pas des idées technologiques entièrement nouvelles. Dès avril 2025, Google avait déjà publié ouvertement des articles liés à TurboQuant.

Dans des approches technologiques similaires, la Chine avait déjà effectué des aménagements en amont. Par exemple, Kimi Linear de Moonshot (月之暗面) : lorsqu’il traite des tâches à contexte long, par rapport aux modèles traditionnels à attention entièrement, l’utilisation de KV Cache peut être réduite jusqu’à 75 % au maximum ; la méthode MLA proposée par DeepSeek V2 peut aussi optimiser KV Cache.

Par ailleurs, la plage de validation de TurboQuant à l’heure actuelle reste relativement limitée. Tian Feng, directeur de l’Institut de recherche Kuaisixiang (快思慢想) et commentateur invité, indique que cette technologie n’a pour l’instant été validée que sur des modèles open source comme Gemma et Mistral ; l’effet d’adaptation des modèles centraux de Google comme Gemini n’a pas encore été rendu public, et la généricité de la technologie reste à observer.

« Le paradoxe de Jevons » montre également que l’amélioration de l’efficacité technologique a tendance à réduire les coûts d’utilisation, ce qui stimule ensuite une demande totale beaucoup plus vaste. Comme la baisse des coûts d’entraînement et d’inférence de l’IA auparavant, cela a au final favorisé une croissance explosive de la demande en puissance de calcul.

Du point de vue de la chaîne d’approvisionnement, à court terme, toutes les capacités des usines d’origine tournent à plein régime. En ce moment, la demande en mémoire de serveur continue de croître. En 2026, la demande en DRAM des serveurs devrait augmenter de 39 %, et celle en HBM de 58 % en base annuelle. Des informations publiques indiquent que Samsung prévoit d’augmenter la capacité de production de HBM4 de 50 % en 2026 ; SK hynix prévoit de réduire la part de capacité DDR4 à 20 % ; et Micron a vendu l’ensemble de sa capacité HBM sur l’année 2026.

Auteur : Zheng Weihan

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Responsable : Lingchen