KI wird Speicherchips in großem Umfang verbrauchen und die Gerätepreise steigen lassen

• Durch das explosive Wachstum von KI-Rechenzentren übersteigt die RAM-Nachfrage das Angebot, was weltweit zu Speichermangel führt
• DRAM-Preise sind gegenüber dem Vorquartal um 50 % gestiegen, und für das nächste Quartal werden weitere 40 % Anstieg erwartet; bis 2026 wird kein Preisrückgang prognostiziert
• Große Hersteller wie Micron Technology konzentrieren sich auf die Produktion fortschrittlicher Speicher für KI, wodurch das Chip-Angebot für PCs, Smartphones und Haushaltsgeräte sinkt
• Systeme für KI-Training und Inferenz benötigen große Speicherkapazitäten und hohe Bandbreite, sodass sich die Nachfrage kurzfristig strukturell nicht anpassen lässt
• Expertinnen und Experten warnen vor anhaltenden Lieferengpässen bis zur Inbetriebnahme neuer Fabriken im Jahr 2027 und vor Druck zu höheren Gerätepreisen

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Weltweiter Mangel an Speicherchips

• Durch die Ausweitung von KI-bezogenem Cloud-Computing und Rechenzentren steigt die Nachfrage nach bestimmten Speicherchips sprunghaft an und führt zu Lieferengpässen
  • Dadurch könnte es zu Preissteigerungen bei verschiedenen Elektronikgeräten wie Smartphones, Computern und Spielkonsolen kommen
  • Avril Wu von TrendForce sagte: „Wenn man ein Gerät kaufen möchte, sollte man es jetzt tun.“
• RAM ist ein essenzieller Bestandteil, um mehrere Apps gleichzeitig auszuführen oder die Videowiedergabe reibungslos zu halten
  • Die Nachfrage liegt etwa 10 % über dem Angebot, und Hersteller zahlen jeden Monat höhere Preise

Stark steigende DRAM-Preise

• Im 4. Quartal 2025 sind die DRAM-Preise gegenüber dem Vorquartal um 50 % gestiegen
  • Wer eine frühere Lieferung möchte, muss 2- bis 3-mal höhere Preise zahlen
• TrendForce erwartet auch im nächsten Quartal einen weiteren Anstieg um 40 % und prognostiziert, dass es bis 2026 keinen Preisrückgang geben wird
• Als Hauptursache für diesen starken Anstieg gilt die explosive Nachfrage von KI-Rechenzentren

Wie KI den Speicher verschlingt

• KI-Rechenzentren benötigen große Speicherkapazitäten zusammen mit GPUs
  • Sanchit Vir Gogia von Greyhound Research erklärte: „KI-Workloads werden rund um den Speicher aufgebaut.“
• Trainings- und Inferenzsysteme für KI-Modelle erfordern umfangreichen und kontinuierlich verfügbaren Speicher, hohe Bandbreite und Nähe zu den Recheneinheiten
  • Aufgrund dieser Eigenschaften ist bei einer Reduzierung der Nachfrage ein Leistungsabfall unvermeidlich

Reaktionen von Herstellern und Markt

• Micron Technology ist einer der weltweit wichtigsten RAM-Hersteller und verzeichnete durch die steigende KI-Nachfrage bessere Ergebnisse als erwartet
  • CEO Sanjay Mehrotra sagte, dass „die Situation, in der das Angebot die Nachfrage nicht einholen kann, anhalten wird“
• Hersteller stellen auf die Produktion fortschrittlicher Speicher für KI um, was infolgedessen das Angebot an Chips für PCs, mobile Geräte und TVs verringert
  • Dells COO Jeff Clarke sagte: „Diese Kostensteigerung wird an die Verbraucher weitergegeben.“

Lieferengpässe und Ausblick

• Fachleute weisen darauf hin, dass es keine kurzfristige Lösung gibt
  • Es wird erwartet, dass die bestehenden Fabriken bis Ende 2026 an ihre Produktionsgrenzen stoßen
• Microns neue Fabrik in Idaho soll 2027 in Betrieb gehen; bis dahin wird mit anhaltender Unterversorgung gerechnet
• Daher ist es sehr wahrscheinlich, dass Preiserhöhungen der Speicheranbieter weitergehen

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Hacker-News-Kommentare

• Ich kann den Gedanken nicht abschütteln, dass LLMs heutzutage alles kaputtmachen, was sie anfassen
  Als Beispiele fallen mir Grafiken im Ghibli-Stil, Kundensupport, Internetinhalte und sogar der Oracle-Aktienkurs ein
  Jetzt scheint es sogar Chips zu betreffen. Man fragt sich, ob das erst aufhört, wenn wir am Ende jede Technologie aufgeben

  • Ich weiß nicht, ob man es stoppen kann. Wahrscheinlich kühlt es erst ab, wenn das Großmaul-Gerede der CEOs wie Luft behandelt wird. Die Ablehnung gegenüber generierten Inhalten wird nicht verschwinden
  • Wie damals der Clipart-Boom in MS Word befindet sich auch das heutige LLM noch in einer ähnlichen Phase
    Anfangs ist jeder unbeholfen, aber nach und nach wird man die richtige Dosierung finden. Das Problem ist nicht die Technologie selbst, sondern der überhitzte Hype-Zyklus
  • Manche sehen, wie Technologie kaputtgeht, und wenden sich ab, aber die meisten tun das nicht
    Am Ende werden Großkonzerne die Aufmerksamkeit der Menschen wohl noch stärker monopolisieren
  • Ich habe mich schon Anfang der 2010er von Social Media ferngehalten
    Ich versuche, meine Abhängigkeit von Technik zu verringern und Offline-Hobbys sowie menschliches Networking wieder zu lernen
    Das Internet will ich nur noch minimal für Arbeit und zur Koordination von Treffen nutzen
  • Bei der Aussage „Oracle sei eines der robustesten Technologieunternehmen der Welt gewesen“ habe ich meine Zweifel

• KI verbraucht begrenzte Rechenressourcen ineffizient
  Mit einem Gaming-PC der Mittelklasse sind hochauflösende Grafik, Videocodierung und große Compiles möglich, aber auf derselben Hardware ist selbst ein gewöhnliches lokales LLM schon schwierig
  Modelle von Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic verlangen noch deutlich teurere Ressourcen. Diese Ressourcen wären für Wettervorhersage oder Krebsforschung nützlicher gewesen

  • In den letzten zwei Jahren haben sich die Spezifikationen von Einstiegs-PCs und Laptops sogar zurückentwickelt
    8 GB RAM, billige CPUs, keine GPU. Gleichzeitig werden Betriebssysteme und Software immer komplexer und instabiler
    Wenn sich die Branche nur noch auf KI konzentriert, wird das für Studierende und Forschende ein großer Rückschritt sein
  • Das Wort „effizient“ muss definiert werden
    Die heutigen Investoren glauben, dass die Effizienz, GPU und RAM in Geld zu verwandeln, bei KI höher ist, und zahlen deshalb selbst für dieselbe Hardware mehr

• Es ist besorgniserregend, dass einige wenige Unternehmen über KI die Preise für Rechenressourcen erhöhen und den Rest der Menschheit aus dem Markt drängen

  • Wenn KI tatsächlich erfolgreich ist, werden normale Menschen gleichzeitig mit Arbeitslosigkeit und explodierenden Ressourcenpreisen konfrontiert sein
  • Ein ähnliches Phänomen zeigt sich auch auf den Märkten für Immobilien oder Private Equity
  • Kurzfristig scheint man alles zu opfern, um die Lohnkosten in der Tech-Branche zu senken. Letztlich ist das eine Struktur, die Einzelne verarmen lässt
  • Wenn das Angebot steigt, könnte der Gleichgewichtspreis stabil bleiben. Wenn Skaleneffekte greifen, könnte er sogar sinken
  • Im Moment geht es nicht einfach um einen „KI-Boom“, sondern um Vorrang beim Zugang zu knappen Ressourcen

• In den vergangenen zwei Jahren war die Rückentwicklung von Mainstream-Hardware deutlich sichtbar
  8 GB RAM, billige CPU, keine GPU. Gleichzeitig sind Betriebssysteme schwergewichtig und instabil. Es wirkt, als konzentriere sich die Branche nur noch auf KI
  Das wird besonders Studierende und die Wissenschaft hart treffen

  • Selbst auf meinem M3 Max MacBook Pro braucht Slack 2 Sekunden zum Starten. Den meisten Programmen ist Performance egal
    Es gibt Ausnahmen wie Zed, aber insgesamt ist Optimierung nachrangig
  • Das Fehlen einer GPU liegt an den Leistungssteigerungen integrierter GPUs in den letzten fünf Jahren. Günstige dGPUs waren ohnehin meist nur Marketing
  • Das Problem ist nicht die Hardware, sondern ineffiziente Software
    Unter Linux läuft bei gleicher Ausstattung alles viel flüssiger. Das Problem sind die unnötigen Hintergrundprozesse von Windows 11
    Ich hoffe, Microsoft baut einen Modus für schwächere Systeme
  • Ich komme selbst mit einem 11 Jahre alten Desktop-PC (8 GB RAM) gut aus. Mint 22.x läuft auch problemlos
    Nur der YouTube-Chat hat immer noch starke Speicherlecks
  • Vor 10 Jahren waren 16 GB RAM noch eine High-End-Ausstattung. Jetzt kehren wir wieder zu einem realistischeren Niveau zurück
    Dadurch könnte Software wieder effizienter geschrieben werden

• Ich denke, die koreanische Regierung sollte jetzt in das Problem der Verzerrung des Speicherangebots eingreifen
  Weil SK hynix und Samsung HBM und hochwertigen DRAM in großen Mengen an KI-Unternehmen liefern, könnten andere Branchen Schaden nehmen
  Selbst innerhalb von Samsung erhält die MX-Sparte (Smartphones) keine garantierte vorrangige Belieferung durch die DS-Sparte (Speicher)
  Das ist ein Warnsignal für die stark exportabhängige koreanische Wirtschaft

  • Wenn nicht einmal innerhalb von Samsung Speicher stabil gesichert werden kann, weil die Nachfrage der Hyperscaler Vorrang hat, ist das ein ernstes Problem
  • Dass Micron aus dem Markt ausgeschieden ist, hat ebenfalls Auswirkungen. Unternehmen wie Kioxia sollten die DRAM-Produktion in Betracht ziehen

• DRAM-Knappheit ist nicht nur ein Problem für PCs oder Smartphones
  Autos, Flugzeuge, Verkehrssteuerung, industrielle Steuerung und öffentliche Infrastruktur: Alle Systeme hängen von DRAM ab
  Ich mache mir Sorgen, welche Auswirkungen das auf all diese Bereiche haben wird

  • Zum Glück verwenden industrielle Mikrocontroller ältere Fertigungsprozesse ab 45 nm und konkurrieren daher nicht mit modernem Speicher
    Die Welt kam auch mit DDR3 gut zurecht
  • Die DRAM-Kapazität eines Elektroautos ist ungefähr mit der eines Smartphones vergleichbar. Deshalb reagiert dieser Bereich weniger empfindlich auf Preissteigerungen

• Zum Glück sind heutzutage selbst vier Jahre alte gebrauchte iPhones, Macs der M-Serie oder Linux-Laptops noch völlig brauchbar
  Für Leute, die zwingend hohe Leistung brauchen, ist es schwierig, aber die meisten können den Kauf gut um 1 bis 2 Jahre verschieben

  • Stimme zu. Für Nutzer von Self-Hosting oder Homelabs ist das aber ein harter Schlag
    Die dazugehörige Diskussion ging auch in diesem Beitrag weiter

• Übertriebene Krisenrhetorik bringt nichts
  Wenn es eine Blase ist, platzt sie bald, und wenn nicht, wird sich die Produktion anpassen

  • Ich denke, die meisten Probleme werden innerhalb von 24 Monaten gelöst sein

• Letztlich werden die Kosten der KI-Rechenzentren von uns allen über teurere PCs, Laptops und Smartphones getragen
  KI-Unternehmen sichern sich in der Zwischenzeit Gewinne über günstige Verträge

• Ich frage mich, warum Speicherhersteller wie Crucial ihre Produkte für Verbraucher zurückfahren und sich auf KI konzentrieren
  Es ist schwer nachzuvollziehen, warum sie bei niedriger Rentabilität trotzdem das Risiko eingehen, Konkurrenten großzuziehen

  • Crucial hatte die Fabrikproduktion bereits reduziert, und als die KI-Nachfrage explodierte, stieg das Unternehmen auf den Verkauf von Chips für KI um
    KI-Chips sind 3- bis 4-mal teurer als Produkte für Verbraucher und haben höhere Margen
    Am Ende geht es kurzfristig um steigende Aktienkurse und Gewinnmaximierung. Der Markt wird von drei großen Anbietern dominiert und ist strukturell anfällig
  • Eine eigene Verbraucherlinie nur für KI aufzubauen, ist riskant
    Die Entwicklungszyklen sind lang, die Nachfrage unsicher, und es besteht die Möglichkeit, dass der KI-Boom wieder abflaut