La crescita dei data center per l’intelligenza artificiale sta assorbendo una quota crescente della produzione mondiale di memorie DRAM e HBM. L’offerta fatica a tenere il passo della domanda e i rincari rischiano di trasferirsi su imprese, consumatori e filiera tecnologica.
Perché le memorie sono diventate così importanti per l’AI
L’intelligenza artificiale (AI) non sta rivoluzionando soltanto il software. Sta cambiando anche gli equilibri dell’industria dei semiconduttori, mettendo sotto pressione uno dei componenti più importanti ma meno conosciuti dell’informatica: le memorie.
Negli ultimi mesi la domanda di DRAM (Dynamic Random Access Memory) e soprattutto di HBM (High Bandwidth Memory) è cresciuta a ritmi molto più elevati della capacità produttiva disponibile. Il risultato è un mercato sempre più sbilanciato, con prezzi in forte aumento, disponibilità ridotta e una competizione diretta tra i grandi data center dedicati all’AI e il resto dell’industria elettronica.
Quando si parla di intelligenza artificiale l’attenzione si concentra quasi sempre sulle GPU di NVIDIA, AMD o altri produttori. In realtà, questi acceleratori non possono funzionare senza memorie estremamente veloci. La DRAM è la memoria utilizzata da computer, server e smartphone per elaborare dati e applicazioni in tempo reale. La HBM rappresenta invece una tecnologia molto più avanzata: offre una larghezza di banda elevatissima ed è progettata per alimentare le GPU dedicate all’addestramento e all’esecuzione dei modelli di AI.
Più diventano grandi i modelli di intelligenza artificiale, maggiore è la quantità di memoria necessaria. Senza HBM, le prestazioni dei moderni sistemi AI si riducono drasticamente.
La domanda dell’AI supera la capacità produttiva
Il problema è che costruire memorie non è semplice né veloce. Samsung, SK Hynix e Micron, che controllano gran parte del mercato mondiale delle DRAM, stanno destinando una quota crescente della loro produzione ai grandi operatori cloud e agli hyperscaler, impegnati nella costruzione di nuovi data center per l’intelligenza artificiale.
Questa scelta è economicamente comprensibile: il mercato enterprise garantisce margini molto più elevati rispetto all’elettronica di consumo. Ma ha un effetto collaterale evidente: diminuisce la disponibilità di memorie per PC, notebook, smartphone, console e molte altre apparecchiature elettroniche.
La produzione, inoltre, non può essere aumentata rapidamente. Le memorie HBM richiedono impianti altamente specializzati, tecniche avanzate di packaging e investimenti miliardari che richiedono anni per entrare a regime.
Prezzi in aumento lungo tutta la filiera è il “RAMageddon”
Le conseguenze stanno già emergendo sul mercato, tanto che la stampa specializzata ha soprannominato il fenomeno con il termine ad effetto “RAMageddon“. I prezzi delle memorie sono saliti rapidamente nell’anno in corso, con incrementi riportati tra l’80% e il 500% a seconda del segmento e del tipo di modulo.
Nel corso del 2026 numerosi analisti hanno registrato forti rincari sia delle DRAM sia delle HBM, con aumenti che in alcuni segmenti hanno raggiunto diverse decine di punti percentuali in poche settimane. Parallelamente, produttori di computer e dispositivi elettronici hanno iniziato a segnalare tempi di consegna più lunghi, revisioni dei listini e maggiori difficoltà nel pianificare gli acquisti.
L’aumento del costo delle memorie finisce inevitabilmente per riflettersi sul prezzo finale dei prodotti. Un PC, uno smartphone, un server aziendale o una workstation destinata all’intelligenza artificiale incorporano tutti componenti DRAM il cui costo pesa sempre di più sul prezzo complessivo.
Si stima che i prezzi dei laptop di fascia media, che in genere costano circa 900 dollari (667 sterline), potrebbero aumentare fino al 40% entro il 2026 a causa della carenza di chip di memoria e dell’aumento dei costi di altri componenti.
L’allarme corre tra le Big Tech
Anche i vertici delle Big Tech iniziano a lanciare segnali d’allarme. Durante l’ultima conference call sui risultati finanziari di Tesla, Elon Musk ha definito i prezzi delle memorie «assurdi», sottolineando come l’impennata dei costi stia diventando un problema concreto per l’industria tecnologica.
Sulla stessa linea anche Andy Jassy, amministratore delegato di Amazon, che ha spiegato come il rincaro delle memorie abbia contribuito ad aumentare le previsioni di spesa in conto capitale (capex) del gruppo, impegnato nell’espansione delle infrastrutture cloud e per l’intelligenza artificiale.
Tra le aziende più esposte figura anche Apple. Pur investendo in AI molto meno rispetto ad altri colossi tecnologici, l’azienda di Cupertino utilizza memorie in tutti i suoi dispositivi di consumo, rendendola particolarmente vulnerabile all’aumento dei prezzi. Apple ha già ritoccato verso l’alto i listini di Mac e iPad e, secondo numerosi analisti, entro la fine dell’anno potrebbero arrivare rincari anche per gli iPhone.
Gli effetti per imprese e consumatori
Per le imprese il problema non riguarda soltanto il costo dell’hardware. Le aziende che stanno investendo in infrastrutture digitali, cloud privati o data center potrebbero trovarsi a sostenere investimenti superiori alle previsioni iniziali. Anche i fornitori di servizi cloud devono fare i conti con un incremento dei costi di approvvigionamento, che potrebbe riflettersi sui prezzi dei servizi offerti ai clienti.
Per i consumatori gli effetti potrebbero diventare visibili nei prossimi mesi attraverso prezzi più elevati per computer, notebook, smartphone e altri dispositivi elettronici. Non è detto che tutti i rincari vengano trasferiti immediatamente sul mercato finale, ma la pressione sulla filiera rende sempre più difficile assorbire gli aumenti.
Una nuova competizione per le risorse dell’economia digitale, il peso del lato fisico dell’AI
La corsa globale all’intelligenza artificiale sta facendo emergere un fenomeno destinato ad accompagnare il settore per diversi anni: la competizione per le risorse fisiche necessarie a costruire l’infrastruttura dell’AI.
Finora il dibattito si è concentrato soprattutto sulla disponibilità di GPU, sull’energia elettrica necessaria ai data center e sulla capacità delle reti. Le memorie rappresentano però un altro collo di bottiglia strategico. Senza DRAM e HBM sufficienti, anche gli acceleratori più potenti non possono esprimere il loro potenziale.
Secondo gli analisti, la situazione difficilmente tornerà alla normalità nel breve periodo. La domanda continua a crescere più rapidamente dell’offerta e l’espansione della capacità produttiva richiederà tempo. Questo significa che la pressione sui prezzi potrebbe proseguire almeno fino al 2027.
La vicenda evidenzia anche un aspetto spesso trascurato della rivoluzione dell’intelligenza artificiale: dietro i servizi digitali e i modelli generativi esiste una filiera industriale fatta di impianti, materiali e componenti. Se uno di questi elementi diventa scarso, gli effetti si propagano ben oltre il settore tecnologico, influenzando i costi per imprese, pubbliche amministrazioni e consumatori. In questo senso, la corsa all’AI non sta trasformando solo il software, ma l’intera economia dell’hardware che lo rende possibile.
Novità su Google, per aggiungere Key4Biz tra le tue fonti preferite, clicca qui
Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz
#Adessonews seleziona nella rete articoli di particolare interesse.
Se vuoi leggere l’articolo completo clicca sul seguente link
Flavio Fabbri
Source link
