L’essor de la construction de Data Centers absorbe une grande partie de l’offre de composants de haute technologie, notamment les processeurs et les puces mémoire. Cette demande met sous pression les fabricants d’appareils grand public, qui peinent à s’approvisionner en puces .
Ce phénomène se produit malgré l’utilisation de puces différentes par les serveurs de centres de données et les smartphones. La principale différence entre l’électronique grand public et les centres de données réside dans les besoins d’optimisation des puces. Les smartphones et les PC requièrent une faible consommation d’énergie, une dissipation thermique efficace et une intégration poussée. Les centres de données exécutant des systèmes d’IA, tels que les grands modèles de langage (LLM), exigent une puissance de calcul, une bande passante mémoire et un débit de stockage maximaux.
Pour répondre à ces besoins, les appareils grand public s’appuient généralement sur des systèmes sur puce (SoC) – des puces combinant traitement et stockage – avec de la mémoire vive dynamique (DRAM) et de la mémoire non volatile (NAND). À l’inverse, les serveurs d’IA utilisent des processeurs graphiques (GPU) ou d’autres processeurs accélérateurs associés à des puces mémoire à large bande passante.
La pénurie d’approvisionnement en électronique grand public s’explique par la nature même du marché des semi-conducteurs : sa concentration, ses coûts élevés et sa sensibilité aux cycles d’expansion et de récession.
L’IA ne remplace pas l’électronique grand public ; elle réorganise le marché des puces en fonction de nouvelles priorités concernant les caractéristiques spécifiques de ces dernières. Les centres de données concentrent leurs investissements et leurs précieuses capacités de mémoire sur la production de processeurs accélérateurs et de mémoire à large bande passante, ainsi que sur les équipements de traitement des données et électroniques associés.
Explication de la fabrication des puces.
Une industrie où le gagnant rafle la mise
La fabrication de puces s’apparente moins à un marché de matières premières concurrentiel qu’à un oligopole stratifié. La taille compte car les entreprises leaders peuvent réinvestir dans la recherche, améliorer leurs rendements, sécuriser leurs équipements et approfondir leurs relations clients. Dans le cas des processeurs graphiques, des concepteurs comme NVIDIA, qui détient 85 % de parts de marché , dépendent de fonderies de semi-conducteurs de pointe telles que TSMC, qui détient plus de 70 % de parts de marché , pour fabriquer des puces à l’aide de machines de lithographie ultraviolette extrême d’ASML, une entreprise en situation de monopole .
Un petit nombre de producteurs conçoivent et fabriquent des puces mémoire. Actuellement, trois entreprises – Samsung, Micron et SK Hynix – détiennent la majorité des parts de marché. Les longs cycles de développement, les coûts fixes extrêmement élevés et la nécessité de maintenir un leadership technologique renforcent la concentration du secteur au fil du temps .
Les entreprises d’électronique grand public comme Apple, ainsi que d’autres entreprises technologiques telles qu’Amazon, Google, Microsoft et Xiaomi, conçoivent de plus en plus leurs propres puces de processeur , car ces puces déterminent l’expérience utilisateur, les performances de l’IA, l’efficacité énergétique et la différenciation au niveau du système. La fabrication de puces mémoire, en revanche, est extrêmement gourmande en capital ; elle exige une précision et une efficacité élevées, ainsi qu’une utilisation optimale des lignes de production ; et elle est dominée par quelques fournisseurs historiques.
Depuis 2000, l’industrie des puces mémoire a connu des cycles successifs de surcapacité et de pénurie : l’éclatement de la bulle Internet, la surproduction de 2007-2009, la période de resserrement du marché dans les années 2010 après les regroupements, le fort ralentissement de 2022-2023 et la pénurie liée à l’intelligence artificielle en 2024-2025. Cette situation a engendré une forte concentration du secteur et une réticence des fabricants de puces à augmenter leurs capacités de production. Les producteurs exploitent souvent leurs usines de fabrication de puces (ou « fabs ») à pleine capacité, voire presque, en raison de coûts fixes élevés. Le risque de sous-utilisation d’installations coûteuses dissuade les fabricants de puces de mettre en service de nouvelles usines au même rythme que la croissance de la demande.
La consolidation a réduit le nombre de grands fournisseurs, qui orientent désormais leurs investissements vers des produits à plus forte marge plutôt que vers une augmentation générale de leurs capacités. Ce changement est essentiel pour comprendre pourquoi la demande en intelligence artificielle exerce une pression à la baisse sur l’offre de puces, alors même que la demande en électronique grand public continue de croître.
Les puces informatiques les plus avancées sont fabriquées avec une machine produite par une entreprise néerlandaise.
Comment le boom des centres de données IA redirige les capacités
L’essor de l’IA a transformé la demande de mémoire, passant d’un marché de consommation généralisé à un marché plus segmenté, centré sur les puces mémoire à large bande passante. En 2023, Micron a réduit ses investissements et ses usines ont fonctionné en deçà des niveaux nécessaires pour justifier leurs coûts. Cependant, dès 2026, Micron annonçait une forte demande en IA, des revenus records pour la DRAM des centres de données et une croissance rapide des ventes de mémoire à large bande passante .
Ce changement est important car le marché de la mémoire ne peut réagir rapidement. L’ouverture de nouvelles usines nécessite des années de planification, d’importants investissements en capitaux et dans des équipements et des compétences de pointe. Les fabricants de puces mémoire resteront probablement prudents quant à l’augmentation de leurs capacités, même si leur rentabilité s’améliore. En 2026, les dépenses seront davantage axées sur les mises à niveau technologiques et les produits à forte valeur ajoutée que sur une forte augmentation de l’offre de puces .
Concrètement, l’IA ne se contente pas d’augmenter uniformément la demande en mémoire ; elle redirige d’abord les capacités limitées vers les centres de données massifs, voire hyperscale, et les marchés de serveurs.
L’électronique grand public peut-elle rattraper son retard ?
L’électronique grand public peut rattraper son retard, à condition que les fabricants puissent absorber la hausse des coûts due aux droits de douane et aux pressions géopolitiques. Une solution consisterait à investir dans le développement de petits modèles d’intelligence artificielle pour le langage naturel, une initiative que les analystes anticipent .
Apple a délocalisé une part croissante de sa production d’iPhone destinés au marché américain de Chine vers l’Inde et a transféré une grande partie de l’assemblage de ses iPad, Mac, Apple Watch et AirPods pour le marché américain vers le Vietnam afin de réduire ses coûts douaniers. Cependant, cette délocalisation ne supprime pas les pressions sur les coûts. Fabriquer des iPhone en Inde coûte encore environ 5 à 8 % de plus qu’en Chine, et dans certains cas près de 10 %, car les écosystèmes de fournisseurs, la logistique et l’efficacité de la production restent plus performants en Chine.
La montée des tensions géopolitiques entre les États-Unis et la Chine a entraîné des restrictions d’approvisionnement et des contrôles à l’exportation sur les minéraux critiques et les composants de semi-conducteurs, ce qui a fait grimper les coûts de production pour les fabricants d’électronique grand public. Il en a résulté une hausse du coût total des importations et une réduction des marges pour les entreprises incapables de répercuter intégralement ces coûts sur les consommateurs, ce qui a accentué la consolidation de la chaîne d’approvisionnement.
Les appareils grand public n’ont pas besoin de reproduire l’infrastructure des centres de données pour intégrer l’IA. Leur potentiel réside dans l’exécution de petits modèles de langage directement sur l’appareil pour la synthèse, la réécriture, la recherche, l’assistance et le raisonnement léger. Cependant, cette approche engendre des exigences matérielles spécifiques. Les téléphones et les ordinateurs portables doivent intégrer de multiples fonctions sur une même puce, combinant puissance de traitement, mémoire locale rapide et capacité de stockage suffisante pour garantir la réactivité de l’IA embarquée. Les exigences actuelles d’Apple pour son IA , Apple Intelligence, montrent également que les anciens téléphones manquent souvent de puissance de calcul et de mémoire pour une IA embarquée performante.
Pour intégrer l’IA, les fabricants d’appareils doivent repenser leurs produits en utilisant des puces haut de gamme – processeurs et mémoire – capables de tirer parti de la croissance du marché des puces axée sur les modèles d’IA, elle-même stimulée par l’essor des centres de données. Une telle évolution de la part des fabricants d’appareils pourrait également constituer un filet de sécurité précieux pour les fabricants de puces mémoire si la croissance prévue de l’IA et des centres de données ne se concrétisait pas à moyen et long terme, un cycle de croissance et de récession que ces fabricants ont déjà connu à maintes reprises.
Les fabricants de puces consacrent une grande partie de leurs précieuses capacités de production aux puces d’IA lucratives qui équipent les nouveaux centres de données, comme le site de Meta à Stanton Springs, en Géorgie
Quelles sont les conséquences pour l’économie en général ?
L’essor de l’IA et des centres de données redistribue les capitaux, l’attention des fournisseurs et le pouvoir de fixation des prix à l’ensemble de l’économie. Les secteurs disposant d’un faible pouvoir d’achat sont particulièrement vulnérables en cas de pénurie de puces. Par exemple, les technologies médicales représentent moins de 1 % du marché global des puces, ce qui expose les fabricants d’équipements essentiels à des risques importants lors des pénuries .
À l’inverse, les secteurs liés à la distribution d’électricité et aux infrastructures numériques pourraient tirer profit de cette croissance, car ils s’efforcent de répondre à la demande croissante en services cloud et en électrification. L’Agence internationale de l’énergie estime que les centres de données ont consommé environ 415 TWh d’électricité en 2024 et note que l’intelligence artificielle accélère le déploiement de serveurs haute performance, ce qui engendre une demande accrue en équipements de réseau, de stockage, de refroidissement et de connectivité.
Pour l’industrie de l’électronique grand public, l’enjeu stratégique n’est pas de tenter de rivaliser puce pour puce avec les centres de données d’IA, mais de concevoir des services d’IA embarqués différenciés et économes en énergie, tout en gérant des risques plus élevés liés à la chaîne d’approvisionnement et aux droits de douane.
Et pour les consommateurs qui souhaitent acheter des téléphones, des jeux et des ordinateurs portables, en raison de la forte demande des centres de données, les prochaines années risquent d’être marquées par une hausse des prix, des pénuries et des retards dans la sortie des produits .
