AI Chip Component Costs: Memory at 63% | Epoch AI
- Auteurs
- Venkat Somala, Epoch AI
- Thème
- Data
- Mots-clés
- HBM, mémoire, coût composants, puces IA, infrastructure
- Ton
- research
Résumé
Data Insight d'Epoch AI : la mémoire à haute bande passante (HBM) est passée de 52 % à 63 % du coût total des composants d'une puce IA entre le premier trimestre 2024 et le quatrième trimestre 2025. La mémoire est ainsi devenue, et de loin, le premier poste de coût d'un accélérateur IA, devant le die de calcul lui-même. Cette donnée chiffre précisément le déplacement du goulot d'étranglement du silicium vers la mémoire.
💡 Pourquoi ça compte
C'est la statistique chiffrée et sourcée qui sous-tend tout le débat sur le coût de l'IA : si 63 % du coût d'une puce IA est de la mémoire rare, la fin des prix subventionnés n'est pas un choix commercial mais une contrainte physique. À garder en référence pour tout arbitrage d'architecture ou de capacité.
Analyse approfondie
La mémoire a atteint près des deux tiers du coût des composants d'une puce IA
Data Insight — 21 mai 2026 Par Venkat Somala
La mémoire à haute bande passante (HBM) est passée de 52 % à 63 % de la dépense totale en composants d'une puce IA entre le premier trimestre 2024 et le quatrième trimestre 2025.
Cette évolution illustre un basculement structurel : pendant des décennies, le récit dominant du calcul était celui du processeur, dont les performances progressaient à un rythme exponentiel grâce à la miniaturisation des transistors (loi de Moore). Mais sur les puces dédiées à l'IA — accélérateurs Nvidia et équivalents — le coût ne se concentre plus dans la logique de calcul. Il se concentre dans la mémoire qui doit alimenter cette logique en données à très haut débit.
La HBM, empilée et liée à la puce de calcul par du packaging avancé, est à la fois rare et difficile à produire. À mesure que la demande d'inférence et d'entraînement a explosé, la part de la HBM dans la facture des composants a grimpé jusqu'à représenter près des deux tiers du total. Autrement dit, ce que l'on achète aujourd'hui dans un accélérateur IA, c'est avant tout de la mémoire.
Cette donnée d'Epoch AI fournit le chiffre de référence derrière les analyses sur le « mur de la mémoire » et la tarification de pénurie des GPU : si la mémoire pèse 63 % du coût et que son offre est inélastique, alors c'est elle qui dicte désormais la trajectoire des prix de l'infrastructure IA.