Les entreprises responsables de la crise de la RAM n’utilisent même pas le matériel qu’elles achètent, selon cette étude

C’est un phénomène désormais largement documenté, la crise de la RAM est en grande partie causée par les entreprises du secteur de l’IA, qui achètent massivement des GPU et de la RAM pour leurs serveurs. Mais selon une récente étude, ces sociétés n’ont nullement besoin d’autant de matériel.

Depuis plusieurs mois, l’industrie de la tech est en proie à une crise sans précédent du secteur de la mémoire. Le prix de la RAM, puis des dispositifs de stockage a ostentiblement augmenté, impactant de facto le reste des appareils les utilisant comme composants. Toute cette situation est en grande partie due au secteur de l’intelligence artificielle, qui s’accapare la moindre barrette de RAM, GPU et autres SSD disponibles pour alimenter ses gigantesques datacenters.

Il y a déjà de quoi rager, surtout lorsque l’on voit des entreprises comme Micron et Nvidia se détourner petit à petit du marché consommateur pour se lancer à corps perdu sur le marché professionnel. Mais il y a pire. On pourrait croire, après tout, que ces entreprises ont bel et bien besoin de toute la puissance de calcul à leur disposition pour faire tourner leurs intelligences artificielles et leurs serveurs Or, ce n’est absolument pas le cas.

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Voilà encore une raison de pester contre les entreprises de l’IA

C’est en effet ce que révèle une récente étude menée par Cast AI auprès d’infrastructures cloud comme AWS, Azure ou encore GCP. Le constat est sans appel : les entreprises du secteur accumulent du matériel informatique dont elles n’ont pas besoin. D’après l’étude, ces dernières possèdent en moyenne 69 % de CPU en trop. C’est bien sûr encore pire pour la mémoire, dont 79% du stock utilisé par les sociétés ne sert strictement à rien. La situation devient tout bonnement lunaire pour les GPU : seulement 5 % d’entre eux sont vraiment utilisés par les serveurs.

« C’est la troisième année que nous publions ce rapport. Les chiffres sont de pire en pire », a déclaré Laurent Gil, cofondateur et président de Cast AI. « L’utilisation des processeurs est passée de 10 % à 8 %. L’utilisation de la mémoire est passée de 23 % à 20 %. » Bien qu’il ne serve à rien, ce matériel coûte pourtant de l’argent aux entreprises. Un processeur stocké coûte ainsi quelques centimes par heure, contre quelques dollars pour un GPU. « L’instinct de stockage se comprend, car les délais de livraison sont longs, mais ce même comportement alimente le cercle vicieux de la pénurie qui fait encore plus grimper les prix », conclut le rapport.