L’histoire des prix de la mémoire de 1960 à 2026

 (dam.stanford.edu)
1 points par GN⁺ 3 시간 전 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Le Stanford DAM a regroupé sur une seule page les évolutions de prix à long terme de la DRAM, de la NAND flash et de la HBM, ce qui permet de voir à la fois la baisse du coût de la mémoire et la spécificité de la mémoire à haute bande passante pour l’IA
  • L’indicateur principal est le prix minimal par Go au fil du temps, et pour la DRAM il est aussi possible de consulter séparément les courbes de prix par génération, de la Pre-DDR à la DDR5
  • Le coût des accélérateurs IA montre, à partir des estimations d’Epoch AI, quelle part représentent chaque trimestre la HBM, le die logique, le packaging/CoWoS et les composants auxiliaires
  • La HBM ne disposant pas de marché spot public, les données reposent sur les rares estimations sectorielles de TrendForce et SemiAnalysis, et la HBM4 est une projection fondée sur une sortie au troisième trimestre 2026
  • Tous les chiffres en $/Go correspondent au prix affiché minimal au détail en dollars nominaux et ne doivent donc pas être cités comme des prix contractuels, des prix moyens, des prix corrigés de l’inflation ou des prix de vente confirmés

Graphiques de prix long terme et données brutes

  • La page reprend le jeu de données classique de John C. McCallum sur les prix de la mémoire pour rassembler les prix de la mémoire et du stockage
    • Les graphiques permettent de voir les valeurs détaillées au survol, d’activer ou désactiver les séries via la légende et d’agrandir une plage par glisser-déposer ou avec le curseur
    • L’icône d’appareil photo permet d’exporter une image du graphique
    • Les données brutes peuvent être téléchargées au format CSV

  • Price per gigabyte over time

    • Affiche le minimum historique en $/Go au fil du temps sur une échelle logarithmique
    • Les séries sont divisées entre DRAM, NAND flash et HBM

  • DRAM price by generation

    • Sépare la courbe globale des prix de la DRAM par génération
    • Les générations comprennent Pre-DDR (SDRAM/core), DDR, DDR2, DDR3, DDR4 et DDR5
    • La distinction entre générations est déduite des descriptions de produits, donc les anciens points de données restent approximatifs

  • Accelerator cost breakdown

    • Utilise les estimations de modélisation d’Epoch AI
    • Regroupe les coûts trimestriels des accélérateurs des quatre grands concepteurs d’accélérateurs IA — Nvidia, AMD, Google (TPU) et Amazon (Trainium) — en moyenne pondérée par les volumes produits
    • La structure de coût est représentée de façon empilée entre HBM, die logique, packaging/CoWoS et composants auxiliaires
    • Aucune ventilation par entreprise n’est fournie, seules les valeurs agrégées sont présentées

  • HBM price by generation

    • Affiche les prix par génération de HBM2e → HBM3 → HBM3e → HBM4
    • La HBM est vendue uniquement aux fabricants d’accélérateurs dans le cadre de contrats confidentiels et il n’existe pas de marché spot public
    • Les courbes de prix ne sont pas des prix de transaction réels, mais des estimations d’analystes sectoriels de TrendForce et SemiAnalysis
    • La HBM4 est une projection fondée sur une sortie au troisième trimestre 2026
    • Le $/TBps est un coût unitaire de bande passante mémoire obtenu en divisant le prix d’un stack par la bande passante par stack

Méthode de calcul et points d’attention pour l’interprétation

  • DRAM $/Go

    • Le suivi porte sur le $/Go minimal au détail, globalement et par génération DDR3/DDR4/DDR5
    • Les données historiques de 1957 à 2024 utilisent le jeu de données memory-price de McCallum
    • À partir de la mi-2024, les DIMM grand public neufs les moins chers de chaque mois sont extraits de l’historique des prix retail d’Amazon via Keepa
    • Le niveau de fiabilité repose donc sur une combinaison de données de référence et de données mises à jour en temps réel

  • NAND $/Go

    • Le suivi porte sur le $/Go minimal au détail des SSD de 2010 à aujourd’hui
    • Depuis 2016, le SSD NVMe grand public le moins cher est suivi chaque mois à partir de l’historique de prix Amazon de Keepa
    • Les disques SATA ainsi que les modèles entreprise/datacenter sont exclus
    • Pour 2010~2016, faute d’un jeu de données flash équivalent à celui de McCallum, quatre points d’ancrage approximatifs sont utilisés

  • Données liées à la HBM

    • Les dépenses HBM et la structure des coûts utilisent les estimations de modélisation CC-BY d’Epoch AI
    • Le $/Go de la HBM et le coût par bande passante s’appuient sur les estimations de TrendForce et SemiAnalysis, ainsi que sur des informations de bande passante issues de JEDEC/Rambus
    • La HBM4 correspond à des données projected, et non à un prix confirmé

  • Limites de l’indicateur de prix

    • Le $/Go correspond au prix minimal au détail en USD nominaux et non à un prix contractuel, un prix moyen ou un prix corrigé de l’inflation
    • Les prix retail peuvent refléter les prix contractuels avec retard
    • L’offre la moins chère reflète souvent des prix de déstockage de générations en fin de vie plutôt que des produits de pointe
    • Les données reposent sur des prix affichés, et non sur des prix de vente confirmés
    • Dans les données SSD, les erreurs d’affichage manifestes sont retirées
      • Si, sur un mois donné, un disque apparaît à un prix inférieur de plus de 60 % à son prix habituel, ce point est exclu
      • Exemple : un SSD à 130 $ affiché à 4 $
    • La courbe DRAM change de source à la mi-2024, avec une jonction McCallum → Keepa
      • Le prix de liquidation minimal sur Amazon peut être inférieur au bas de fourchette représentatif de McCallum, donc un léger palier est attendu

  • Fréquence de mise à jour

    • Les $/Go de la DRAM et de la NAND sont mis à jour chaque mois via Keepa
    • La HBM est mise à jour chaque trimestre selon Epoch AI
    • Les données basées sur McCallum et les estimations HBM sont fixes

À lire aussi

1 commentaires

 
GN⁺ 3 시간 전
Avis sur Hacker News

  • L’échelle logarithmique est adaptée aux comparaisons sur plusieurs décennies
    Le fait que les prix soient corrigés de l’inflation ou non n’est pas absolument central, mais comme il reste un facteur 10, c’est un élément qui apparaîtrait si l’on représentait la période récente sur un graphique linéaire
    Le fait de comparer par Go, et non le prix moyen des modules de RAM, montre que la baisse du prix par Go a été bien plus forte que la baisse du prix unitaire
    Cela dit, si l’on ne prenait que les dix dernières années et qu’on les traçait sur un graphique linéaire partant de 0 plutôt que du minimum, on verrait une autre histoire — mais cette histoire, nous la connaissons déjà, puisque nous la vivons

  • Il est indiqué que les prix ne sont pas corrigés de l’inflation, et il y a une raison à cela
    Si l’on corrigeait les prix des années 1960 à 1980 de l’inflation, le graphique monterait beaucoup plus haut
    En revanche, raisonner en prix par Go avant 1990 n’est pas très réaliste. À l’époque, presque personne ne pensait ni n’achetait en Go, ni même n’imaginait des systèmes de l’ordre du Go
    Je me souviens d’une scène vers 1973 à Cal Berkeley, où un ingénieur terrain d’IBM allait mettre à niveau un système 370. Il portait une boîte contenant plusieurs grandes cartes de circuits imprimés soigneusement emballées ; je lui ai demandé : « C’est 1 mégaoctet ? » et il a répondu : « Oui, 1 méga. »

    • L’auteur ne suggérait absolument pas qu’il s’agissait d’une puce de 1 Go
      Il voulait simplement montrer un graphique ramené au prix par unité de mémoire. En prix par octet, la forme du graphique aurait été la même, seuls les chiffres de l’axe de gauche auraient été multipliés par un milliard
      On peut dire qu’on préférerait voir un graphique du « prix d’une puce de RAM typique vendue à cette époque », et ce serait aussi un graphique pertinent. Mais il serait peut-être plus subjectif, et cela n’invalide pas celui-ci
      Que l’on raisonne par octet ou par Go, le prix unitaire a continuellement baissé, ce qui rend la flambée récente plus visible
      En revanche, je ne suis pas sûr qu’il soit correct de qualifier les tubes à vide et la mémoire à tores de ferrite de DRAM
    • 1 dollar de 1960 vaut aujourd’hui environ 10 dollars, donc la correction de l’inflation ne changerait pas tant le graphique que ça
      Comme il est déjà en échelle logarithmique, la différence ne serait probablement pas énorme
    • Dire « personne » est sans doute excessif
      Electric Boat disposait à cette époque d’un système avec 2 Go de mémoire, et la capacité matérielle pouvait être portée à 4 Go
      Cela paraissait absurde à l’époque, mais comme cela existait réellement, il est raisonnable de l’inclure dans une étude historique des prix
    • J’ai déjà tenu en main les composants essentiels d’un module de mémoire à tores de ferrite du début des années 70, et cela devait tout au plus se compter en kilooctets
      Je me souviens aussi avoir vu la configuration recommandée de Dungeon Keeper 2 — CPU 266 MHz, 64 Mo de RAM — et m’être dit : « N’importe quoi, où trouverait-on une machine pareille ! » J’étais jeune à l’époque, qu’est-ce que j’en savais
      Plus tard, à l’université, un ami m’a montré un ordinateur portable monstrueux avec 8 Go de RAM, capable de faire tourner plusieurs machines virtuelles sur une seule machine. Pour un appareil officiellement portable, c’était révolutionnaire
      Donc on peut clairement considérer que la RAM en gigaoctets accessible au grand public relève du XXIe siècle
    • Ce qu’il faudrait vraiment, c’est le « coût en dollars par quantité de RAM nécessaire à une tâche informatique standard »
      Windows 11 exige au minimum 4 Go de RAM, alors que Windows 10 n’en demandait qu’1 Go

  • Si ma mémoire est bonne, quand j’étais enfant, je suppliais ma mère de m’acheter 2 ou 4 modules de 1 Mo, et chacun devait coûter au moins 50 ou 100 dollars
    Aujourd’hui, tout le monde dira à quel point c’est devenu bon marché par rapport à avant, mais il faudrait aussi parler de la manière dont les navigateurs et les systèmes d’exploitation consomment la mémoire de façon bien plus oppressive qu’autrefois
    On n’est plus à l’époque de HIMEM.SYS

    • Les besoins en mémoire se sont fortement scindés
      Quand on parle avec des développeurs, ils disent qu’aujourd’hui 32 Go est le minimum et qu’ils préfèrent 64 Go ou plus. Ils invoquent Electron, les onglets Chrome, etc.
      Mais quand on voit un utilisateur lambda avec un MacBook Neo à 8 Go de RAM, il est ravi de le trouver rapide et fluide, même avec des onglets Chrome, le Slack de l’entreprise et Spotify en arrière-plan
      J’ai encore une vieille machine de 8 Go que j’utilise quand je n’ai pas envie de transporter un ordinateur portable coûteux, et elle reste tout à fait correcte pour beaucoup de tâches de développement
    • À la limite, on pourrait mieux s’en sortir en faisant preuve de retenue : utiliser du matériel ancien, jouer à de vieux jeux et ne visiter que les sites web accessibles avec d’anciens navigateurs
      Un ordinateur portable d’occasion avec 16 Go peut aussi tenir assez longtemps
      Bien sûr, ce sera parfois frustrant, surtout pour les plus jeunes

  • Avec tout le respect dû, je suis surpris de voir un contenu d’aussi faible qualité publié sur stanford.edu
    Je ne comprends pas ce qui est comparé ici, quel est l’objectif, ni quelle est la conclusion de l’analyse. D’ailleurs, je ne vois même pas où se trouve l’analyse
    J’ai du mal à comprendre la logique qui permettrait de comparer les prix de 1960 et de 2026 en prix par Go
    Désolé si cela paraît impoli, mais je ne vois pas l’intérêt de cette publication, à part obtenir de la visibilité médiatique

    • Il suffit de poser f(t) comme le prix par Go de RAM de 1960 à 2026, et F(t) comme le prix par octet sur la même période
      À un instant t quelconque, f(t) est le prix de 1 Go de RAM, soit le prix par octet multiplié par 1 Go/1 o
      Comme 1 Go/1 o n’est pas nul, on a f(t)=1 Go/1 o F(t)
      Les rapports sont donc conservés : f(t1)/f(t2)=1 Go/1 o F(t1)/F(t2), et dans ce contexte f(t2) n’est jamais nul
      Visuellement, les deux graphiques sont le même graphique avec seulement une échelle différente
    • Il semble que les attentes ne soient pas les bonnes. Ce n’est pas vraiment une analyse, c’est plutôt simplement des données

  • On peut aussi le voir ainsi
    Le coût initial d’une montée en production est énorme, mais les prix actuels sont devenus suffisamment élevés pour justifier l’investissement, même si l’on s’attend à une forte baisse de la demande plus tard
    Donc si vous pouvez attendre cinq ans pour votre prochain PC, vous pourriez peut-être acheter 1 To de RAM pour le prix qu’auraient coûté 64 Go sans l’explosion de la demande liée à l’IA
    Évidemment, si vous avez besoin d’un nouveau système avant cela, il n’y a pas de solution
    Il faudra aussi voir si, vers 2030, des capacités de production se retrouvent bizarrement mises hors ligne. Si cela arrive, ce pourrait être un signe de pouvoir de marché ou de collusion

    • Le prix de la mémoire par Go était plus bas en 2012
      Une forte baisse des prix pourrait arriver à court terme, mais les SSD, les caches et les GPU semblent avoir changé l’équation. Désormais, on a l’impression que la vitesse compte plus que la capacité pour la RAM, et cela se tient aussi d’un pur point de vue architectural
    • Vu les caractéristiques de l’industrie et l’importance du produit, il serait plus logique que les pouvoirs publics subventionnent la construction de fabs
      On pourrait imaginer que le public assume le risque que les prix à la consommation tombent sous un certain seuil dans un délai donné
      Une production de puces légèrement subventionnée semble présenter un risque baissier bien préférable aux prix actuellement stratosphériques

  • En survolant la courbe DRAM dans le premier graphique, on voit que les points de données les plus récents sont basés sur de la DDR3
    L’une des données de 2025 concerne un module de 2 Go. Ça donne une image plus optimiste que la réalité

  • J’ai découvert que quelqu’un avait repris le jeu de données jcmit[1], pourtant fermé
    Je pensais que le jeu de données disparaîtrait avec le site, mais apparemment quelqu’un a retrouvé un dump des données sur archive.org et l’a ressuscité
    Du coup, je me demande ce qu’il adviendra de ce jeu de données dans 5 ans
    [1]: https://www.jcmit.com/mem2010.htm
    [2]: https://web.archive.org/web/20250716092935/https://jcmit.net...

    • Le jeu de données sur les prix de la mémoire a désormais un problème de préservation de la mémoire. C’est assez méta

  • Ce graphique est une pierre de touche pour éprouver le baratin que Micron, SK hynix, Samsung, Western Digital, Seagate et consorts poussent en ce moment : « la RAM et le stockage ne sont plus des commodités génériques »
    La perception de ces entreprises est passée de « fournisseurs de produits interchangeables largement disponibles » à « technologie de backbone IA de pointe avec une douve technologique »

  • Je me demande pourquoi il y a eu des cycles de prix récurrents aussi nets ces 20 dernières années
    Est-ce dû à la taille des nœuds de gravure ou aux générations, à la mise en service des fabs, ce genre de choses ?

    • Les semi-conducteurs mémoire sont une industrie cyclique classique
      Investissements simultanés → surproduction → effondrement des prix → et ça recommence
      Ce cycle est le premier à vraiment rompre la tendance. On dirait que l’industrie dans son ensemble n’a jamais eu besoin d’autant de mémoire pendant aussi longtemps
      En plus, à cause des expériences passées, les producteurs ont peur de surinvestir, et les nouveaux acteurs chinois sont encore en retard

  • On peut aussi accuser les cryptomonnaies et l’IA. Une partie de la volatilité du graphique vient clairement de là
    Mais on voit la courbe s’aplatir à partir des années 2010, ce qui coïncide aussi avec la fin de la loi de Moore

    • Peut-on vraiment mettre ça sur le compte de la fin de la loi de Moore ? Le graphique de https://en.wikipedia.org/wiki/Moore's_law semble rester régulier jusque dans les années 2020
      Dans le graphique d’origine, de 1979 à 2009, on passe assez régulièrement de 10^7 à 10^1 USD/Go, soit une baisse de 6 ordres de grandeur en 30 ans
      Ensuite, jusqu’à la récente flambée, la baisse est d’environ 1 ordre de grandeur en 15 ans ; sur une échelle logarithmique, le rythme de progrès a donc été divisé par trois
      Pour les progrès côté CPU, on attribue souvent cela à la fin du scaling de Dennard, survenue quelques années avant l’inflexion de cette courbe de la mémoire. J’imagine que la mémoire a rencontré des obstacles techniques similaires, mais je n’en suis pas certain
    • La loi de Moore n’est pas terminée au sens large, et elle n’a certainement pas pris fin il y a aussi longtemps
      C’est une désinformation usée jusqu’à la corde qui refuse de mourir
      Les progrès sont devenus régulièrement plus difficiles, donc plus coûteux, mais ils ont globalement continué à suivre
      La réduction de certaines technologies spécifiques a nettement ralenti il y a quelques années, mais ce n’est pas le cas général
      Les noms des nœuds de gravure ne représentent pas la réalité