Ce que révèle la note d'Edgewater Research sur 2027
D'après le cabinet américain Edgewater Research, dans une note publiée le 15 septembre, Anthropic aurait besoin de 40 à 50 milliards de gigabits de DRAM en 2027. La DRAM est la mémoire vive classique des ordinateurs et des serveurs, à distinguer de la mémoire de stockage. En capacité, ce besoin représenterait entre 5 et 6,25 exaoctets, un exaoctet valant un milliard de gigaoctets. Traduit en matériel concret, cela correspondrait à une fourchette de 39 à 49 millions de barrettes serveur de 128 gigaoctets.
Selon cette même projection, Anthropic achèterait pour commencer environ 20 % de ce volume directement auprès des fabricants, soit à peu près un exaoctet. Le reste continuerait de transiter par les circuits habituels : fabricants de serveurs, concepteurs de puces comme Nvidia, et néoclouds, ces entreprises qui louent de la puissance de calcul dédiée à l'IA. Edgewater Research s'attend à ce que la part achetée en direct augmente encore en 2028. Cette information reste, à ce stade, une projection d'analyste reprise par la presse sud-coréenne, et non une annonce officielle des entreprises concernées.
Anthropic et OpenAI, déjà engagés auprès de Samsung et SK Group
Le mouvement n'est pas purement hypothétique. OpenAI a déjà signé, en 2025, des partenariats avec Samsung et SK Group dans le cadre de Stargate, son projet géant de centres de données. Pour répondre à ces besoins, les deux groupes coréens prévoiraient d'aller jusqu'à 900 000 wafers de DRAM lancés en production chaque mois. Un wafer est la galette de silicium dans laquelle les puces sont découpées.
Anthropic a suivi une trajectoire comparable. En juillet, son directeur général Dario Amodei a annoncé des accords d'investissement et d'approvisionnement avec plusieurs grands fabricants de mémoire, dont Samsung et SK Group. Si ces achats directs se confirment à l'échelle décrite par Edgewater Research, Samsung et SK hynix gagneraient un client dont le poids se rapprocherait de celui de Nvidia, avec lequel ils négocieraient alors directement, sans passer par l'intermédiaire des fabricants de serveurs.
La DRAM oui, la HBM non
Tout ne peut cependant pas s'acheter en direct de la même manière. La HBM (mémoire à bande passante élevée) est une mémoire faite de puces empilées, placée juste à côté des processeurs d'IA pour leur transmettre les données très rapidement. Elle est assemblée avec le processeur au moment même de la fabrication : Anthropic ne peut donc pas l'acheter séparément pour l'installer lui-même dans un serveur Nvidia. Les achats en direct concerneraient donc surtout la DRAM classique des serveurs et les SSD. Pour la HBM, la démarche consisterait plutôt à réserver de la capacité de production et à fixer des caractéristiques techniques des années à l'avance, notamment pour les puces maison qu'Anthropic aurait commencé à concevoir.
Une pénurie de mémoire qui remonte jusqu'aux PC professionnels
La mémoire des serveurs et celle des PC sortent des mêmes usines. Un wafer réservé pour un centre de données ne sert donc plus à fabriquer des barrettes destinées au grand public ou aux postes de travail professionnels. Ce mécanisme entretient la crise de la RAM qui fait monter le prix des appareils depuis près d'un an, une pénurie dont profitent déjà Samsung, SK hynix et Micron, les trois fabricants qui dominent le marché mondial de la mémoire.
Le calendrier annoncé n'est pas neutre. Jason Chen, directeur général d'Acer, envisage une possible baisse des prix des PC vers la mi-2027, soit à peu près le moment où Anthropic et OpenAI passeraient leurs premières commandes en direct auprès des fabricants coréens. Si cette hypothèse se confirme, l'allègement espéré sur le marché grand public pourrait être compensé, ou retardé, par l'arrivée de deux nouveaux acheteurs massifs sur le marché de la DRAM.
Ce que ce basculement change pour le TCO de l'IA en France
Pour une direction des systèmes d'information française, l'enjeu ne se limite pas au prix d'un ordinateur portable. La mémoire vive entre dans le coût de fabrication de tous les serveurs qui hébergent les modèles de langage, qu'ils soient exploités par un fournisseur cloud américain ou par un opérateur européen. Si Anthropic et OpenAI sécurisent des volumes de DRAM en direct pour leurs propres infrastructures, la disponibilité restante pour les autres acteurs, y compris les fournisseurs de serveurs qui équipent les data centers utilisés en France, se réduit mécaniquement. Aucune entreprise ni régulation française n'est directement impliquée dans cette négociation entre Anthropic, OpenAI et les fabricants coréens, mais l'effet de rareté, lui, ne s'arrête pas aux frontières.
Le matériel pèse déjà sur le prix des abonnements IA
Le coût des puces et de la mémoire n'est pas une ligne isolée du bilan des éditeurs d'IA : il se répercute in fine sur le prix des API et des abonnements facturés aux entreprises. Une tension supplémentaire sur la DRAM, ajoutée à une demande déjà tirée par les centres de données, augmente le risque que les hausses de coûts matériels remontent jusqu'à la facture des DSI, que ce soit via les fournisseurs de cloud, les éditeurs de modèles ou les revendeurs de serveurs sur lesquels reposent les déploiements sur site.
Diversifier l'accès aux modèles pour lisser la volatilité
Face à cette incertitude sur les coûts d'infrastructure, une partie des entreprises françaises cherche à sécuriser un accès à plusieurs modèles sans dépendre d'un seul fournisseur ni d'une seule chaîne d'approvisionnement matérielle. Des plateformes d'agrégation comme Moon AI, qui donnent accès à plus de 70 modèles (GPT, Claude, Gemini, Mistral, DeepSeek, Llama, Grok, Qwen, ainsi que le modèle maison Moon 6) dans un abonnement fixé à l'avance, illustrent une manière de découpler le budget IA de l'entreprise des à-coups du marché des composants. Cette logique d'abonnement ne protège pas contre une hausse générale des coûts d'infrastructure côté fournisseurs, mais elle offre une visibilité tarifaire que la négociation directe d'un seul éditeur avec les fabricants de mémoire ne garantit pas.
| Indicateur (projection Edgewater Research, 2027) | Valeur estimée |
|---|---|
| Besoin total de DRAM d'Anthropic | 40 à 50 milliards de gigabits |
| Équivalent en capacité de stockage | 5 à 6,25 exaoctets |
| Équivalent en barrettes serveur de 128 Go | 39 à 49 millions d'unités |
| Part achetée en direct dès le lancement | environ 20 %, soit environ 1 exaoctet |
| Wafers DRAM mensuels prévus par Samsung et SK Group pour Stargate | jusqu'à 900 000 |
Foire aux questions
La DRAM et la HBM, quelle différence pour une entreprise cliente d'IA ?
La DRAM est la mémoire vive classique des serveurs et des PC, tandis que la HBM (mémoire à bande passante élevée) est assemblée directement avec le processeur d'IA au moment de la fabrication. Cette distinction explique pourquoi Anthropic pourrait acheter de la DRAM en direct mais pas de la HBM de la même manière : cette dernière reste liée aux puces Nvidia ou aux puces maison en cours de conception.
Quand ces achats directs commenceraient-ils concrètement ?
Selon la note d'Edgewater Research, les premières commandes en direct interviendraient en 2027, avec une part croissante attendue en 2028. Aucune date précise de bascule n'a été communiquée par Anthropic ou OpenAI eux-mêmes ; l'information repose sur une projection d'analyste reprise par la presse sud-coréenne.
Cette évolution va-t-elle faire monter le prix des ordinateurs professionnels en France ?
La mémoire des serveurs et celle des PC sortant des mêmes usines, une réservation de wafers pour les centres de données réduit l'offre disponible pour les fabricants d'ordinateurs. Cette pénurie de RAM fait déjà monter les prix des appareils depuis près d'un an, au profit de Samsung, SK hynix et Micron. Aucune entreprise ni régulation française n'est directement impliquée dans les négociations entre Anthropic, OpenAI et les fabricants coréens, mais l'effet sur les prix pourrait se faire sentir sur le marché européen.
Comment une DSI française peut-elle limiter l'exposition de son budget IA à cette volatilité matérielle ?
Les leviers disponibles restent classiques : négocier des engagements tarifaires fixes plutôt que des prix indexés sur la consommation de calcul, diversifier les fournisseurs de modèles pour ne pas dépendre d'un seul acteur exposé aux tensions sur la mémoire, et suivre les annonces des fabricants (Samsung, SK hynix, Micron) qui donnent des indications avancées sur l'évolution des prix des composants.