Die Geschichte der Speicherpreise von 1960 bis 2026
(dam.stanford.edu)- Stanford DAM bereitet die langfristigen Preisverläufe von DRAM, NAND-Flash und HBM so auf, dass sie auf einer Seite vergleichbar sind, sodass sowohl der Rückgang der Speicherkosten als auch der Unterschied zu High-Bandwidth Memory für KI sichtbar wird
- Die zentrale Kennzahl ist der niedrigste Preis pro GB im Zeitverlauf; bei DRAM lassen sich außerdem separate Preislinien nach Generationen von Pre-DDR bis DDR5 anzeigen
- Die Kosten von KI-Beschleunigern zeigen auf Basis von Schätzungen von Epoch AI, welchen Anteil HBM, Logic Die, Packaging/CoWoS und Zusatzkomponenten pro Quartal ungefähr ausmachen
- Da es für HBM keinen öffentlichen Spotmarkt gibt, stützt sich die Darstellung auf seltene Branchenschätzungen von TrendForce und SemiAnalysis; HBM4 ist eine Prognose unter der Annahme einer Markteinführung im 3. Quartal 2026
- Alle $/GB-Werte sind niedrigste ausgewiesene Einzelhandelspreise in nominalen Dollar und sollten daher nicht als Vertragspreise, Durchschnittspreise, inflationsbereinigte Preise oder endgültige Verkaufspreise zitiert werden
Langfristige Preisdiagramme und Rohdaten
- Die Seite führt den klassischen Datensatz zu Speicherpreisen von John C. McCallum fort und sammelt Preise für Speicher und Storage
- In den Diagrammen lassen sich per Hover Detailwerte anzeigen, Serien durch Klick auf die Legende ein- und ausblenden sowie Zeitabschnitte per Ziehen oder Slider vergrößern
- Über das Kamera-Icon können Diagrammbilder exportiert werden
- Die Rohdaten stehen als CSV zum Download bereit
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Price per gigabyte over time
- Zeigt die historischen Tiefstwerte in $/GB im Zeitverlauf auf einer logarithmischen Skala
- Die Serien sind in DRAM, NAND-Flash und HBM unterteilt
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DRAM price by generation
- Trennt die gesamte DRAM-Preislinie nach Generationen auf
- Die Generationen umfassen Pre-DDR (SDRAM/Core), DDR, DDR2, DDR3, DDR4 und DDR5
- Da die Generationszuordnung aus den Produktbeschreibungen abgeleitet wird, sind ältere Datenpunkte Näherungswerte
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Accelerator cost breakdown
- Verwendet Modellierungsschätzungen von Epoch AI
- Fasst die quartalsweisen Beschleunigerkosten der vier großen Entwickler von KI-Beschleunigern – Nvidia, AMD, Google (TPU) und Amazon (Trainium) – als produktionsgewichteten Durchschnitt zusammen
- Die Kostenbestandteile werden gestapelt als HBM, Logic Die, Packaging/CoWoS und Zusatzkomponenten dargestellt
- Eine Aufschlüsselung nach Unternehmen wird nicht angeboten; es werden nur aggregierte Werte behandelt
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HBM price by generation
- Zeigt die Preise nach Generationen von HBM2e → HBM3 → HBM3e → HBM4
- HBM wird ausschließlich über vertrauliche Verträge an Hersteller von Beschleunigern verkauft und hat keinen öffentlichen Spotmarkt
- Die Preislinien sind keine tatsächlichen Transaktionspreise, sondern Schätzungen von Branchenanalysten bei TrendForce und SemiAnalysis
- HBM4 ist ein Prognosewert unter der Annahme einer Markteinführung im 3. Quartal 2026
- $/TBps bezeichnet die Kosten pro Einheit Speicherbandbreite, berechnet als Stack-Preis geteilt durch die Bandbreite pro Stack
Berechnungsmethode und Hinweise zur Interpretation
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DRAM $/GB
- Erfasst wird der niedrigste Einzelhandelspreis in $/GB insgesamt sowie nach den Generationen DDR3/DDR4/DDR5
- Für historische Daten von 1957 bis 2024 wird das McCallum memory-price dataset verwendet
- Ab Mitte 2024 wird monatlich das günstigste neue Consumer-DIMM aus den Amazon-Einzelhandelspreisverläufen von Keepa übernommen
- Die Verlässlichkeit ergibt sich aus einer Kombination aus Referenzdaten und laufend aktualisierten Daten
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NAND $/GB
- Erfasst wird der niedrigste Einzelhandelspreis für SSDs in $/GB von 2010 bis heute
- Seit 2016 wird monatlich die günstigste Consumer-NVMe-SSD aus den Amazon-Preisverläufen von Keepa verfolgt
- SATA- sowie Enterprise-/Datacenter-Laufwerke sind ausgeschlossen
- Für 2010 bis 2016 werden vier näherungsweise Anchor Points verwendet, da kein McCallum entsprechender Flash-Datensatz existiert
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HBM-bezogene Daten
- HBM-Ausgaben und Kostenbestandteile nutzen die CC-BY-Modellierungsschätzungen von Epoch AI
- HBM $/GB und Kosten pro Bandbreite nutzen Schätzungen von TrendForce und SemiAnalysis sowie Bandbreiteninformationen auf Basis von JEDEC/Rambus
- HBM4 sind keine bestätigten Preise, sondern projected Daten
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Grenzen der Preiskennzahl
- $/GB ist der niedrigste Einzelhandelspreis in nominalen USD und kein Vertrags-, Durchschnitts- oder inflationsbereinigter Preis
- Einzelhandelspreise können Vertrags Preise mit Verzögerung widerspiegeln
- Das günstigste Listing spiegelt häufig nicht ein führendes Produkt wider, sondern Abverkaufspreise für Lagerbestände einer Generation kurz vor dem Auslaufen
- Die Daten basieren auf ausgewiesenen Preisen, nicht auf endgültigen Verkaufspreisen
- In den SSD-Daten werden offensichtliche Veröffentlichungsfehler entfernt
- Wenn in einem Monat ein bestimmtes Laufwerk mehr als 60 % unter seinem üblichen Preis angezeigt wird, wird dieser Punkt ausgeschlossen
- Ein Beispiel ist eine SSD für 130 $, die mit 4 $ angezeigt wird
- Die DRAM-Linie verbindet Mitte 2024 die Quellen McCallum → Keepa
- Da die niedrigsten Clearance-Preise bei Amazon unter den repräsentativen Niedrigpreisen von McCallum liegen können, ist ein kleiner Sprung zu erwarten
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Aktualisierungsrhythmus
- DRAM und NAND $/GB werden monatlich aus Keepa aktualisiert
- HBM wird gemäß Epoch AI quartalsweise aktualisiert
- Die auf McCallum basierenden Daten und die HBM-Schätzungen sind fixiert
1 Kommentare
Meinungen auf Hacker News
Logarithmische Skalen eignen sich gut für Vergleiche über Jahrzehnte hinweg
Ob inflationsbereinigt wurde, ist nicht der absolute Kernpunkt, aber es bleibt immer noch ein Faktor 10 Unterschied; wenn man den jüngeren Abschnitt als lineares Diagramm darstellt, würde das sichtbar werden
Dass nicht der durchschnittliche Preis eines RAM-Moduls verglichen wird, sondern pro GB, zeigt, dass der Preisrückgang pro GB viel stärker war als der Preisrückgang pro Einheit
Wenn man allerdings nur die letzten zehn Jahre als lineares Diagramm zeichnen würde, das nicht beim Minimum, sondern bei 0 beginnt, sähe man eine andere Geschichte – aber diese Geschichte kennen wir bereits, weil wir sie gerade erleben
Es heißt, dass nicht inflationsbereinigt wurde, und dafür gibt es auch einen Grund
Würde man die Preise der 1960er bis 1980er inflationsbereinigen, läge die Kurve deutlich höher
Allerdings ist es unrealistisch, vor 1990 in Preis pro GB zu denken. Damals dachte oder kaufte kaum jemand in GB, und kaum jemand stellte sich Systeme im GB-Bereich vor
Ich erinnere mich an eine Szene um 1973 an der UC Berkeley, als ein IBM-Field-Engineer ein Upgrade an einem 370-System vornehmen wollte. Er trug eine Kiste mit mehreren sorgfältig verpackten großen Leiterplatten, und als ich fragte: „Ist das ein Megabyte?“, antwortete er: „Ja, 1 Mega.“
Er wollte lediglich ein Diagramm zeigen, das auf den Preis pro Speichereinheit umgerechnet ist. Auch mit Preis pro Byte hätte das Diagramm dieselbe Form, nur die Zahlen auf der linken Achse wären um den Faktor eine Milliarde anders gewesen
Man kann sagen, man würde lieber ein Diagramm des „Preises pro damals üblichem verkauftem RAM-Chip“ sehen, und das wäre ebenfalls ein sinnvolles Diagramm. Es wäre aber möglicherweise subjektiver und macht dieses Diagramm nicht ungültig
Ob pro Byte oder pro GB: Der Preis pro Einheit ist kontinuierlich gefallen, deshalb wirkt der jüngste Preissprung umso auffälliger
Allerdings bin ich mir nicht sicher, ob es korrekt ist, Vakuumröhren und Kernspeicher als DRAM zu bezeichnen
Da es bereits eine logarithmische Skala ist, dürfte der Unterschied nicht groß sein
Electric Boat hatte zu dieser Zeit in einem System 2 GB Speicher, und die Hardware-Kapazität ließ sich auf 4 GB erweitern
Das klang damals absurd, existierte aber tatsächlich; es ist also vernünftig, es in eine historische Preisbetrachtung einzubeziehen
Ich erinnere mich auch, dass ich bei den empfohlenen Anforderungen von Dungeon Keeper 2 – 266-MHz-CPU, 64 MB RAM – dachte: „Unmöglich, so ein Gerät gibt es doch gar nicht!“ Damals war ich jung, was wusste ich schon
Später an der Uni zeigte mir ein Freund ein monströses Notebook mit 8 GB RAM, auf dem mehrere virtuelle Maschinen gleichzeitig liefen. Für ein nominell portables Gerät war das revolutionär
Deshalb kann man Gigabyte-RAM auf einem für normale Leute zugänglichen Niveau eindeutig dem 21. Jahrhundert zuordnen
Windows 11 verlangt mindestens 4 GB RAM, während Windows 10 nur 1 GB benötigte
Wenn ich mich richtig erinnere, habe ich als Kind meine Mutter angebettelt, mir zwei oder vier 1-MB-Module zu kaufen, und jedes kostete mindestens etwa 50 oder 100 Dollar
Jetzt werden alle nur darüber reden, wie billig es im Vergleich zu früher geworden ist, aber man sollte auch darüber sprechen, wie bedrückend viel Speicher Browser und Betriebssysteme heute im Vergleich zu früher verbrauchen
Das ist nicht mehr die Ära von HIMEM.SYS
Wenn man mit Entwicklern spricht, heißt es heute, 32 GB seien das Minimum, bevorzugt würden 64 GB oder mehr. Als Begründung werden Electron, Chrome-Tabs und so weiter genannt
Wenn man dann aber normale Nutzer mit einem 8-GB-RAM-MacBook Neo sieht, sind sie begeistert, dass es mit Chrome-Tabs, Firmen-Slack und Spotify im Hintergrund immer noch schnell und flüssig läuft
Ich habe noch ein altes 8-GB-Gerät, das ich benutze, wenn ich keinen teuren Laptop mit mir herumtragen will, und selbst für viele Entwicklungsaufgaben reicht es völlig aus
Auch ein gebrauchtes 16-GB-Notebook kann ziemlich lange durchhalten
Natürlich wird es manchmal frustrierend sein, besonders für jüngere Leute
Mit allem Respekt: Ich bin überrascht, dass Inhalt von so geringer Qualität auf stanford.edu steht
Ich weiß nicht, was hier verglichen wird, was der Zweck ist oder was die Schlussfolgerung der Analyse sein soll. Ich sehe nicht einmal, wo überhaupt die Analyse ist
Es ist schwer nachzuvollziehen, mit welcher Logik man die Preise von 1960 und 2026 als Preis pro GB vergleichen kann
Entschuldigung, falls das unhöflich klingt, aber außer Medienaufmerksamkeit sehe ich keinen Sinn in diesem Beitrag
Zu jedem Zeitpunkt t ist f(t) der Preis von 1 GB RAM, also der Preis pro Byte multipliziert mit 1GB/1B
Da 1GB/1B nicht null ist, gilt f(t)=1GB/1B F(t)
Daher bleiben auch Verhältnisse erhalten. f(t1)/f(t2)=1GB/1B F(t1)/F(t2), und in diesem Kontext gibt es keinen Fall, in dem f(t2) null ist
Visuell sind die beiden Diagramme bis auf die Skalierung identisch
Man kann es auch so sehen
Die Anfangskosten für den Ausbau der Produktion sind enorm, aber die heutigen Preise sind hoch genug geworden, dass sich Investitionen lohnen, selbst wenn man erwartet, dass die Nachfrage später stark zurückgeht
Wenn man also fünf Jahre auf den nächsten PC warten kann, könnte man für das Geld, das ohne den sprunghaften AI-Nachfrageanstieg für 64 GB gereicht hätte, vielleicht 1 TB RAM kaufen
Wenn man vorher ein neues System braucht, hat man natürlich Pech
Um 2030 sollte man außerdem beobachten, ob Produktionskapazität auf seltsame Weise offline geht. Falls das passiert, könnte es ein Signal für Marktmacht oder Absprachen sein
Kurzfristig könnte es zwar einen starken Preisrückgang geben, aber SSDs, Caches und GPUs scheinen die Gleichung verändert zu haben. Inzwischen wird bei RAM offenbar Geschwindigkeit wichtiger genommen als Kapazität, und auch aus reiner Architekturperspektive ergibt das Sinn
Denkbar wäre ein Modell, bei dem die öffentliche Hand für einen bestimmten Zeitraum das Risiko übernimmt, dass die Verbraucherpreise unter ein bestimmtes Niveau fallen
Leicht subventionierte Chipproduktion wirkt wie ein deutlich besseres Abwärtsrisiko als die derzeit himmelhohen Preise
Wenn man im ersten Diagramm mit der Maus über die DRAM-Linie fährt, sieht man, dass die neuesten Datenpunkte auf DDR3 basieren.
Einer der Datenpunkte für 2025 ist ein 2-GB-Modul. Das lässt die Lage optimistischer aussehen, als sie tatsächlich ist.
Ich habe erfahren, dass jemand den eingestellten jcmit-Datensatz[1] übernommen hat.
Ich dachte, der Datensatz würde mit dem Verschwinden der Website ebenfalls sterben, aber offenbar hat jemand auf archive.org einen Daten-Dump gefunden und ihn wiederbelebt.
Daher frage ich mich, was in fünf Jahren aus diesem Datensatz wird.
[1]: https://www.jcmit.com/mem2010.htm
[2]: https://web.archive.org/web/20250716092935/https://jcmit.net...
Dieses Diagramm ist ein Prüfstein, an dem man den Unsinn reiben kann, den Micron, SK hynix, Samsung, Western Digital, Seagate und andere derzeit vorantreiben: „RAM und Storage sind keine Commodity-Produkte mehr“.
Die Bewertung dieser Unternehmen hat sich von „Anbietern breit verfügbarer, austauschbarer Güter“ zu „AI-Backbone-Technologie mit modernstem Burggraben“ verschoben.
Ich frage mich, warum es in den vergangenen 20 Jahren so ausgeprägte wiederkehrende Preiszyklen gab.
Liegt das an Prozessnode-Größen oder Generationen, Fab-Auslastung oder Ähnlichem?
Gleichzeitig investieren alle in Kapazitäten → Überproduktion → Preiseinbruch → das Ganze wieder von vorn.
Dieser Zyklus ist der erste, der den Trend wirklich bricht. Offenbar hat die gesamte Industrie noch nie über so lange Zeit so viel Speicher benötigt.
Außerdem fürchten die Hersteller aufgrund früherer Erfahrungen Überinvestitionen, und neue Akteure aus China liegen noch zurück.
Man könnte Krypto und AI die Schuld geben. Ein Teil der Volatilität im Diagramm geht sicher darauf zurück.
Aber man sieht, dass die Kurve seit den 2010er-Jahren abflacht, was auch mit dem Ende des Mooreschen Gesetzes zusammenfällt.
Im ursprünglichen Diagramm fiel der Preis von 1979 bis 2009 recht stetig von 10^7 auf 10^1 USD/GB, also um 6 Größenordnungen in 30 Jahren.
Danach, bis zum jüngsten starken Anstieg, sank er in 15 Jahren nur noch um ungefähr 1 Größenordnung; auf der Log-Skala wurde das Fortschrittstempo also auf ein Drittel reduziert.
Bei CPU-Fortschritten wird das Ende des Dennard-Scalings oft als Ursache gesehen, einige Jahre bevor diese Speicher-Kurve abknickte. Bei Speicher dürfte es eine ähnliche Geschichte geben, dass man auf technische Hürden gestoßen ist, aber sicher bin ich mir nicht.
Das ist eine ermüdende Fehlinformation, die einfach nicht totzukriegen ist.
Fortschritte wurden stetig schwieriger, also teurer, aber im Großen und Ganzen wurde weiter Schritt gehalten.
Die Verkleinerung einiger bestimmter Technologien hat sich vor ein paar Jahren merklich verlangsamt, aber das ist nicht der Regelfall.
Namen von Prozessnodes bilden die Realität nicht ab.