Le marché de la mémoire est actuellement confronté à une pénurie structurelle extrême, un événement qui se produit « une fois tous les 40 ans ». Ce super cycle, déclenché par l'IA, est de plus grande envergure, dure plus longtemps et atteint des sommets plus élevés, et nous ne sommes pas encore près du sommet. Je vais maintenant expliquer étape par étape en me basant sur le modèle de capacité fab-by-fab et l'analyse de la demande de bout en bout : L'industrie de la mémoire a longtemps été considérée comme une industrie cyclique, avec un cycle classique tous les 3 à 4 ans au cours des dix dernières années : surproduction → effondrement des prix → réduction de la production/délai d'expansion → pénurie → flambée des prix → expansion folle → surproduction. La dernière fois qu'une situation comparable à celle d'aujourd'hui, avec des « prix doublant à plusieurs reprises + marges bénéficiaires en flèche », remonte à la pénurie de DRAM à la fin des années 1980, qui a directement conduit à la domination mondiale de sociétés coréennes comme Samsung. La différence cette fois réside dans la source : il ne s'agit pas d'un rebond de la demande, mais d'une demande explosive, continue et difficile à prévoir pour les infrastructures d'IA, que l'on peut comprendre en termes d'analyse des actions comme une augmentation simultanée des volumes et des prix. L'entraînement et l'inférence nécessitent d'énormes quantités de HBM comme cache haute vitesse locale pour les GPU/accélérateurs, l'intensité de la mémoire (memory intensity per system) connaît une montée non linéaire, semblable à celle de l'ère des PC, des smartphones et du cloud, mais avec une ampleur et une pente bien supérieures à celles du passé. La production de HBM est hautement oligopolistique (SK Hynix détient 50 à 60 % de parts de marché, Samsung et Micron se partageant le reste), les goulets d'étranglement de l'emballage avancé (TSV + CoWoS), la montée des rendements et les délais de livraison des équipements pouvant atteindre plusieurs années, entraînant une grave déséquilibre de l'offre même si les fabricants s'engagent pleinement, avec une offre toujours déséquilibrée en 2026-2027. Le résultat est que les prix ont déjà doublé pendant plusieurs trimestres, et nous ne sommes même pas encore proches du sommet. Sur le plan financier, les trois grands fabricants de mémoire connaissent une fenêtre de profit historique : - SK Hynix : le HBM est déjà épuisé jusqu'en 2026, se tournant prioritairement vers le HBM à forte marge, tandis que le DRAM ordinaire est également en pénurie en raison de la demande des serveurs d'IA, avec des hausses dépassant même celles du HBM, les revenus/profits/marges bénéficiaires de 2026 devraient largement dépasser les attentes. - Samsung : bien que sa part de HBM soit en retard, le volume global de DRAM/NAND est énorme, la flambée des prix du DRAM traditionnel apporte une « aubaine inattendue », avec un flux de trésorerie très stable. - Micron : bien que le HBM progresse lentement, un faible point de départ et le soutien des politiques américaines offrent la plus grande flexibilité, et la pénurie de DRAM ordinaire en profite également. Le ROIC de l'ensemble de l'industrie s'envole, les dépenses en capital, bien que élevées, sont couvertes par des marges bénéficiaires extrêmement élevées, et certaines trimestres pourraient voir les marges bénéficiaires revenir à 50 % ou même plus, brisant complètement l'ancrage traditionnel du marché sur des marges bénéficiaires de 20 à 30 % pour les actions cycliques. Après 2027, il pourrait rapidement se retourner vers une surproduction, semblable à l'effondrement des mémoires à la fin de 2017-2018, avec des prix divisés par deux, des marges bénéficiaires s'effondrant et même des pertes. Mais pour l'instant, nous n'avons pas encore vu ce signe, la demande de puissance de calcul étant infinie, tous s'efforçant d'atteindre l'Agi, et nous ne sommes pas encore entrés dans une époque où tout le monde a de l'IA, tout comme lorsque l'iPhone est sorti, il n'y avait pas encore de téléphones pour tout le monde. C'est un super cycle de mémoire « une fois tous les 40 ans », déclenché par l'IA, avec une rigidité d'offre extrême, et 2026 reste une phase de flambée des prix et des profits. SK Hynix a la plus grande flexibilité, Micron est le plus surprenant, et Samsung est le plus stable, mais des marges bénéficiaires élevées ne peuvent pas être durables. Une fois que les dépenses d'IA ralentissent ou que la technologie réduit les coûts, le retournement du cycle pourrait se produire plus rapidement et plus violemment que prévu par le marché. Dans ce nouveau cycle de croissance, revenons sur la façon dont les deux oligopoles d'aujourd'hui ont émergé et se sont développés au cours du cycle précédent : Dans les années 1980, l'ascension de Samsung dans le domaine du DRAM est considérée comme l'une des histoires les plus classiques de « revanche des retardataires » dans l'histoire des semi-conducteurs. À l'époque, le marché mondial du DRAM était essentiellement monopolisé par les États-Unis et le Japon : les États-Unis avaient des pionniers comme Intel et Micron, tandis que le Japon comptait des géants comme NEC, Toshiba, Hitachi et Fujitsu. À la mi-1980, le Japon détenait près de 80 % du marché mondial du DRAM, et la guerre des prix et l'avance technologique les avaient presque exclus des affaires de mémoire grand public. À cette époque, Samsung n'était qu'un conglomérat coréen (chaebol) vendant des appareils électroménagers, des téléviseurs et des réfrigérateurs, et son activité dans les semi-conducteurs était à ses débuts. En 1983, Lee Byung-chul (le fondateur de Samsung) a décidé d'entrer dans le secteur des semi-conducteurs, investissant massivement dans la construction d'une usine, le premier produit étant un DRAM de 64K — qui était déjà une capacité mainstream à l'époque, mais la technologie de Samsung reposait principalement sur l'achat de licences, l'ingénierie inverse et le recrutement de talents (y compris le savoir-faire acquis auprès de Micron aux États-Unis et d'entreprises japonaises). De 1983 à 1986, après la production en série des DRAM de 64K et 256K, le marché était en déclin (les prix passant de plusieurs dollars à quelques dizaines de cents par puce), mais les coûts de production étaient élevés (le coût d'un DRAM de 64K de Samsung atteignant un moment 1,3 dollar par puce), entraînant des pertes massives pendant plusieurs années. À la fin de 1986, les pertes cumulées de Samsung dans les semi-conducteurs s'élevaient à 300 millions de dollars, et le capital-actions était presque épuisé, frôlant la faillite. À la mi-1980, la guerre commerciale entre les États-Unis et le Japon, les accords de limitation de production japonais et l'explosion de la demande de PC ont créé une « pénurie extrême et une flambée des prix » dans l'histoire du DRAM, un événement qui se produit « une fois tous les 40 ans ». Samsung, avec le soutien de la Corée, a brûlé de l'argent de manière contre-cyclique pour augmenter sa production, profitant des opportunités laissées par le Japon, passant d'un suiveur technologique à un leader mondial de la mémoire en seulement 7 à 8 ans, établissant ainsi les bases de l'empire des semi-conducteurs de Samsung d'aujourd'hui. Cette histoire ressemble beaucoup au super cycle de mémoire de l'IA actuel : pénurie structurelle + rigidité de l'offre oligopolistique + explosion de la demande, souvent propice à l'émergence de nouveaux acteurs ou à l'explosion de joueurs existants, mais elle s'accompagne également d'un risque de pertes massives et d'un retournement de cycle. Ainsi, face à la situation du marché de l'IA en Chine, avec la demande de tokens de puissance de calcul exportée à l'étranger, il se peut que Changxin et Yangtze aient également l'opportunité de devenir de grands gagnants grâce à ce cycle.

Wouah, @sanchitmonga22 l'équipe RunAnywhereAI a réussi à créer MetalRT en 48 heures, augmentant directement la vitesse de décodage des LLM sur Apple Silicon à de nouveaux sommets. Sur le M4 Max, avec le même modèle 4 bits, Qwen3-0.6B atteint 658 tok/s, LFM 2.5-1.2B 570 tok/s, le premier token ne prend que 6,6 ms. Comparé au même fichier, cela surpasse de 19 % le MLX d'Apple, et de 67 % en moyenne par rapport à llama.cpp, sans parler de uzu et Ollama, qui sont largement en retard. L'Apple Intelligence d'Apple a toujours prôné la priorité locale, mais le potentiel matériel est en réalité limité et gaspillé par divers frameworks, ce qui revient à le sceller. MetalRT s'attaque directement à l'API Metal, éliminant les couches Python et abstraites et leurs coûts divers, conçu spécifiquement pour une mémoire unifiée + GPU, ce qui a permis d'atteindre cette performance extrême. La véritable valeur des modèles locaux n'est jamais "juste capable de fonctionner", mais plutôt de fonctionner assez rapidement, de manière économique et privée, pour réellement remplacer le cloud. 6,6 ms pour le premier token signifie que les conversations, la voix, la complétion de code et les appels JSON d'Agent se font pratiquement sans latence ; un haut tok/s est nécessaire pour soutenir un long contexte et un parallélisme d'outils, sans blocage. De plus, avec aucune connexion, aucun abonnement, et les données ne quittant pas l'appareil, c'est ainsi que l'IA locale de niveau productivité devrait être. Être plus rapide n'est pas pour afficher des chiffres tok/s, mais pour permettre aux petits modèles de battre directement l'expérience de réponse des grands modèles cloud sur les appareils Apple. L'IA sur appareil de l'écosystème Apple devrait fonctionner ainsi, et maintenant cela commence vraiment à s'accélérer. Apple est vraiment assis chez lui, la communauté open source construit à toute vitesse, ouvrant la boîte de Pandore, l'IA locale est tellement agréable, j'espère juste que des modèles plus intelligents apparaîtront.

Les revenus annuels d'Anthropic devraient dépasser 19 milliards de dollars, en forte hausse par rapport aux 14 milliards de dollars d'il y a quelques semaines, ce qui marque la rapidité de la croissance de l'entreprise à l'approche du conflit avec le Pentagone.